автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Методы оценки и компенсации искажений в информационно-измерительном комплексе гибридного микрофильмирования

Ь16160

На правах рукописи

С*-?

ПИНИН Денис Викторович

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ И КОМПЕНСАЦИИ ИСКАЖЕНИЙ В ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОМ КОМПЛЕКСЕ ГИБРИДНОГО МИКРОФИЛЬМИРОВАНИЯ

специальность: 05.11.16 —Информационно-измерительные и управляющие системы (в промышленности)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

" 2 та 2010

Тула 2010

004616160

Работа выполнена на кафедре «Робототехника и автоматизация производства» в ГОУ ВПО «Тульский государственный университет»

Научный руководитель: доктор технических наук, доцент

Котов Владислав Викторович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Панарин Владимир Михайлович

кандидат технических наук Калачик Роман Александрович

Ведущее предприятие:

Федеральное государственное унитарное предпр иятие «Научно-исследовательский институт репрографии», г. Тула.

Защита состоится « 17 » декабря 2010 г. в 12°° часов на заседании диссертационного совета Д 212.271.07 в ГОУ ВПО «Тульский государственный университет» (300600, г. Тула, пр. Ленина, 95,1-117).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тульского государственного университета (300600, г. Тула, пр. Ленина, 92).

Автореферат разослан « 15 » ноября 2010 г.

Учёный секретарь диссертационного совета

Ф.А. Данилкин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Микрофильмирование является одним из наиболее распространенных способов долговременного хранения информации. Микрофильмы обладают рядом преимуществ по сравнению с другими, в частности, электронными носителями информации. В числе основных достоинств микрофильма по сравнению с электронными носителями при решении задач долговременного хранения можно отметить значительно больший срок гарантийного хранения, высокую плотность записи информации и отсутствие необходимости сохранять вместе с носителем информации аппаратуру и программное обеспечение для воспроизведения информации.

Наиболее перспективными являются технологии гибридного аналого-цифрового микрофильмирования, позволяющие, с одной стороны, интегрировать аналоговый носитель — микрофильм, в современные цифровые системы обработки информации, и, с другой стороны, не имеющие ограничений по типу сохраняемой документации.

Вместе с тем остаётся нерешённым до конца вопрос обеспечения точной цветопередачи и тонопередачи, сохраняются сложности устранения геометрических искажений. Такие искажения могут возникнуть на различных этапах получения цифрового изображения микрофильма, и носят случайный характер. Существующие методы частично позволяют решить данную задачу, однако в некоторых случаях не обеспечивают необходимое качество изображения.

Все это делает задачу разработки математического и алгоритмического обеспечения особенно актуальной и вместе с тем создает предпосылки для научного и технического решения подобной задачи.

Объектом исследования диссертационной работы является информационно-измерительная система гибридного микрофильмирования цветной документации, состоящая из: фотоэлектронной системы считывания информации с бумажного носителя с цветовым кодированием (сканера); системы вывода графической информации из ЭВМ на микрофильм (СОМ-системы); системы считывания информации с микрофильма и цифрового ввода в ЭВМ (CIM-системы); математического, алгоритмического и программного обеспечения, реализующего необходимые преобразования информации в процессе подготовки к хранению и последующему восстановлению.

Предметом исследования диссертационной работы являются технические характеристики систем гибридного микрофильмирования, а также математические методы и программные средства, обеспечивающие в процессе микрофильмирования требуемую точность передачи размеров и цветопередачи.

Методы исследования. В работе используются методы теории сигналов, теории обработки изображений. Разработка алгоритмов и программ осуществлялась на основе объектно-ориентированного подхода к организации данных и алгоритмов.

Общими вопросами теории создания систем репрографии, в том числе компонентов комплекса гибридного микрофильмирования, занимались отечественные ученые: Р.Н. Иванов, Г.П. Катыс, A.A. Слуцкин, А.П. Гаврилин, А.К.

Талалаев, Л.И. Бобылёв, зарубежные ученые Т. Джеймс, А. Папулис. Проблемам обработки изображений посвятили свои исследования Л.П. Ярославский, Р. Гонсалес Р. Вудс, У. Прэтг и др.

Цель диссертационной работы состоит в повышении качества изображений в системах гибридного микрофильмирования, заключающегося в уменьшении геометрических искажений и повышении точности тоно- и цветопередачи, путём разработки математического, алгоритмического и программного обеспечения цифровой коррекции изображений.

В соответствии с поставленной целью в диссертации решены следующие задачи.

1. На основе анализа существующих систем микрофильмирования и способов преобразования информации в них выполнена классификация возникающих искажений, которые присутствуют на различных этапах получения изображения микрофильма.

2. Произведен анализ существующих методов обеспечения точности цветопередачи и геометрии в полиграфии и репрографии, показана невозможность непосредственного применения существующих методов.

• • 3. Выполнено исследование геометрических искажений, возникающих в системах с последовательным выводом информации при цветоделённом микрофильмировании на чёрно-белые микрографические носители. Разработан метод коррекции геометрических искажений.

4. Выполнено исследование искажений тоно- и цветопередачи в системах с параллельным выводом информации на цветные микрографические носители.

5. Разработаны метод повышения равномерности тонопередачи по пространству кадра и метод повышения точности цветопередачи изображений на микрофильмах в системах с параллельным выводом информации.

6. Проведены экспериментальные исследования, подтверждающие эффективность предложенных методов коррекции изображений.

Методы исследования. В работе используются методы теории сигналов, теории обработки изображений. Разработка алгоритмов и программ осуществлялась на основе объектно-ориентированного подхода к организации данных.

Научная новизна результатов диссертационного исследования заключается в следующем:

1. Выполнена оценка величины геометрических искажений и разработан метод коррекции геометрических искажений, отличительной особенностью, которого является возможность коррекции искажений в автоматическом режиме.

2. Разработан метод повышения равномерности тонопередачи по пространству кадра в гибридных системах с параллельным выводом информации, позволяющий компенсировать неоднородность свечения элементов экспонирующей матрицы СОМ-системы.

3. Разработан метод повышения точности цветопередачи изображений в гибридных системах с параллельным выводом информации путём предвари-

тельной коррекции цифровых изображений, компенсирующей искажения цвета в цепочке «СОМ-микрофильм-С1М».

4. На основе анализа особенностей микрофильмирования изображения предложен подход поиска маркеров на служебном поле микрофильма, инвариантный к углу поворота и масштабу исследуемой фигуры.

Положения, выносимые на защиту.

1. Метод коррекции геометрических искажений изображения в системах с последовательным выводом информации на микрофильм.

2. Метод повышения равномерности тонопередачи по пространству кадра в системах с параллельным выводом информации на микрофильм.

3. Метод повышения точности цветопередачи изображений в системах с параллельным выводом информации на микрофильм.

4. Комплекс специального программного обеспечения, осуществляющий пред- и пост-коррекцию изображений в системе гибридного аналого-цифрового микрофильмирования цветной и черно-белой документации.

Практическая ценность работы заключается в том, что предлагаемые методы обработки цветных и черно-белых изображений ориентированы на использование в существующих информационно-измерительных комплексах гибридного микрофильмирования, что позволяет адаптировать их к хранению микрофильмированных копий документов с цветовым кодированием информации.

Реализация результатов диссертационной работы. Прикладные результаты диссертационной работы были внедрены в ООО «ТПП Конус», 2010 г., в рамках работ по тематике «Разработка программного обеспечения автоматизированного восстановления цветных картографических документов с цветоде-лённых микрофильмов страхового фонда документации и методики контроля их качества».

Теоретические результаты работы внедрены в учебном курсе «Основы технического зрения и цифровой обработки изображений» на кафедре робототехники и автоматизации производства Тульского государственного университета.

Апробация работы. Содержание и основные результаты диссертации докладывались на Всероссийской научно-технической конференции «Интеллектуальные и информационные системы» (Тула, Тульский государственный университет, 2009 г.); Международной научной конференции «XXXVI Гагаринские чтения» (Москва, МАТИ, 2010 г.); заочной электронной научно-технической конференции «Современные проблемы науки и образования» (Москва, 2010 г.); 1-ой магистерской научно-технической конференции (Тула, ТулГУ, 2006 г.), а также на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава ТулГУ (2007-10 гг.) и научных семинарах кафедры РТиАП ТулГУ.

Публикации. По теме диссертации опубликованы 9 работ, в том числе: 2 тезиса докладов на всероссийских конференциях и семинарах, 7 статей.

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения и трех приложений, изложенных на 148 страни-

цах машинописного текста и включающих 76 рисунков, 6 таблиц и списка использованной литературы из 93 наименований.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении содержится обоснование актуальности темы исследования, сформулированы цели и задачи диссертационной работы, дано краткое изложение результатов по основным разделам.

В первом разделе построена структура системы гибридного микрофильмирования, показаны ее основные элементы. Произведено сравнение системы гибридного микрофильмирования и системы прямого микрофильмирования. Достоинства гибридного микрофильмирования являются возможность использования существующего недорогого оборудования без доработок, относительная дешевизна расходных материалов, использование стандартных и отработанных технологических операций, которые могут быть проведены малоквалифицированным персоналом, простота и унификация контрольных операций.

Доказана эффективность микрофильмирования цветной документации с помощью черно-белых микрофильмов с последующим их совмещением.

Приведена развернутая структура двух видом СОМ-систем: СОМ-системы с последовательным выводом информации и СОМ-системы с параллельным выводом информации.

Для получения цветного изображение документа в СОМ-системах с последовательным выводом информации, каждая цветовая составляющая переноситься на микрофильм, и затем с помощью специальных программных средств происходит наложение каждой из цветовых компонент. СОМ-системы с параллельным выводом информации позволяют произвести микрофильмирование как бинарного, так и цветного изображения документов. Наложение цветоде-ленных кадров СОМ-системах с последовательным выводом информации весьма трудоемкая процедура и представляет собой ряд нерешенных задач. Основной трудностью использования СОМ-системы с параллельным выводом информации является искажение тона при микрофильмировании черно-белой документации и искажение цвета при микрофильмировании цветной документации.

В диссертации произведен анализ искажений, вносимых комплексом гибридного микрофильмирования на каждом этапе, определены их степень и характер.

Рассмотрены существующие способы компенсации искажений, определены их достоинства и недостатки, на основе которых сделан вывод о целесообразности разработки методов повышения качества изображений микрофильма.

Во втором разделе разработан метод коррекции геометрических искажений. Для этого построена структура исходного изображения с началом в точке М=[0,0]. Индекс т соответствует вертикальной координате (при этом ось направлена сверху вниз), а индекс и - горизонтальной (ось направлена слева направо).

Отмечается что. часть пространства изображения отводится для записи служебной информации в виде набора опорных элементов (маркеров), расположенных по периметру кадра (рис. 1).

Маркеры горизонтальных рядов расположены равноудалённо друг от друга на расстоянии 1,„ = («„, — n}f)jQh, вертикальных - на расстоянии '„■ = {тьо, ~mup)/Qv. где Qh - количество маркеров горизонтального ряда, Qv — количество маркеров вертикального ряда. Таким образом, определены координаты любого / -го маркера в «идеальном» изображении.

Построена модель геометрических искажений и определено их влияние на расположение маркеров. Для коррекции геометрических искажений кадра определены решетчатые аналоги S[k,l] и построены функции деформации <5„ ["'>"] и S„\m,n\.

Учитывая тот факт, что величины смещений на противолежащих точках периметра сильно коррелированы, предложено доопределить функцию отклонения <?[/t,/] для сетки внутренних точек [k,i\. После определения искажений по всему кадру построена обратная функция и выполнено обратное преобразование (коррекцию геометрических искажений).

Форма маркеров выбрана из условия простоты их поиска на информационном поле изображен!«. Поиск осуществляется с помощью подхода распознавания объектов на изображении. Выбор вышеуказанного подхода для поиска маркеров обусловлен тем, что на служебном поле изображения микрофильма возможно наличие иных паразитных элементов, которые могут быть ошибочно приняты за изображение маркера.

Для количественной оценки степени сходства исследуемого объекта с

эталоном рассчитана взаимокорреляционная функция р(т), как:

-

V >=о У jeO

где г - i-ый радиус эталонной фигуры; г/ - i-ый радиус исследуемой фигуры; гч, и /;'р - средние радиусы эталонной и исследуемой фигуры; N — количество используемых радиусов, ® - операция сложения по модулю N; т - изменяется от 0 до N.

Радиусы исследуемой и эталонной фигуры определяются в результате использования процедуры обхода контура маркера.

О 12

иих&хрипына

Рис 1. Исходная модель изображения

Для облегчения поиска изображения маркеров произведена предварительная обработка изображения, заключающаяся в последовательном использовании ряда фильтров: порогового, медианного и градиентного.

После определения начальных маркеров предложенным подходом, оставшиеся маркеры определяются методом согласованной фильтрации. Формально ядро фильтра для поиска маркеров верхнего горизонтального ряда определяется как:

р>„, для {Ни /2 - А#)<к< [Ни /2 + Д#);

М, [М] = | Р0, для к > {Ни ¡2 + ДЯ ) & /2 - Д Ж) < / < {№я /2 + Д №'), [Р,, иначе,

где Ни, — высота и ширина ядра фильтра; ДЯ, Ш — половин ширин горизонтальной и вертикальной полос на изображении маркера; Р„, Р. — яркости штриха и фона на эталонном изображении соответственно.

Точность метода согласованной фильтрации повышена путем использования модифицированного преобразования Хафа, которое позволяет по ранее найденным маркерам определить прямую линию, на которой находятся оставшиеся. Перемещая ядро фильтра вдоль полученной прямой, определена область, в которой отклик фильтра достигнет максимального значения:

[/«>;]= агетах £ ^Р[т+к,п+1]-М[к,1]

Фактические координаты маркеров для верхнего ряда, найдены как:

«Д. -та

п'„+п'„.

•г; п, = -

", для /=!...&-1.

& ' 2

На основе значений фактических и теоретических координат маркеров построены функции деформации 5„[т,п\ и 5\т,п\, показывающие величины от-

клонений фактических координат пикселя от истинных значений в неискажённом изображении.

В первую очередь вычислены функции деформации на периметре кадра: <?я[о,/]=1я^-1я,; <?„[о,(]=п,'-л, для( = 0...2„;

д\['-(2а+1),01=т;-т;;^[1-(2а+1),о]=«;-«, для » = 2&+2...2& + Й,;' ^['-(2а+а),о]=/«;-т,;^[1-(2а+2У),о]=п;-«1 для «=2&+а+1...2а+2а-1-

Затем вычислины функции деформации в центре кадра. Для этого для каждой пары маркеров из верхнего и нижнего горизонтальных рядов рассчитаны коэффициенты вертикальной прямой, соединяющей точки <?[0,/] и <?[£?„,/]:

Аналогично, для каждой пары маркеров из левого и правого вертикальных рядов рассчитаны коэффициенты горизонтальной прямой, соединяющей точки <ф,о] и .

Функция отклонения во внутренних точках определена как среднее арифметическое коэффициентов вертикальной и горизонтальных прямых:

Расчет выполняется дважды, для 8п и 8п соответственно.

Искомые функции деформации ¿[т,п] вычислены путем интерполирования решетчатых функций 3[к,(\ в промежутках между узловыми точками.

В качестве компромиссного решения между качеством интерполяции и вычислительной эффективностью интерполированы промежутки внутри прямоугольников, образованных соседними узлами сетки, поверхностью вида:

4т,п]=а[к,1]п+Ь[к,1]-т+с[к,1]-т-п+4к,1], где а, Ь, с и й - коэффициенты интерполяции, вычислены для каждого прямоугольника путём решения системы уравнений:

' 1-&п ' ' к-6т ( к!&тАп Г Ш

а[к,1 1-Ап (/ + 1)-Ди + Ь[к,1 (к + 1)-&т к-&т + с[Л ^^ 1 1 к(1 + 1)&т&п + 4к,1 1 1 = 3[к,1 + \]

,(/ + 1)'<Ч \(к + 1)(1 + 1)АтАл1 А г[к+\,1+\\

где * = 0...й-1, / = 0...&-1; ДД« =

б* б»

Для всех к,1 из указанных интервалов решена система уравнений и получен массив коэффициентов а, Ь, с и определяющих кусочную интерполяцию решётчатых функций деформации.

Разработан метод коррекции геометрических искажений цветоделённых кадров цветного изображения, который включает в себя:

- определение теоретических координат [от,,и,] угловых маркеров (0, 0. + 1 и 2& + 1);

- выбор формы маркеров с учетом простоты их последующего поиска;

- предварительную обработку служебного поля изображения кадра набором фильтров (порогового, медианного и градиентного) с целью получения контура толщиной в один пиксель;

- определение начальных фактических координат маркеров [т',п[] с помощью подхода распознавания объектов на изображении;

- расчет положения фактических прямых т'1ор, т'ы, п^ и л^ с помощью

модифицированного преобразования Хафа;

- определение фактических координат оставшихся маркеров с помощью

Ни -I /ги -I

метода согласованной фшп.трации: [«,'.«,']= argmax ¿^ 2^Р\т^к,п + 1\м[к,1\

- определение решётчатых функций деформации 5,т[к,1] и £„[£,/] по отклонениям фактических координат маркеров [т'„п[\ от теоретически вычисленных [ж,,и,] для пар [к,1\, соответствующих маркерам, лежащим на периметре кадра;

- доопределение решётчатых функций деформации ¿Цл,/] и 8л[к,1\ для внутренних узлов [А,/] сетки, полученной в результате пересечения отрезков прямых, соединяющих противолежащие маркеры на периметре кадра;

- интерполяцию решетчатых функций 3„[к,1\ и <?„[£,/] и построение функций деформации Зт[к,1] и <?„[&,/] для произвольных значений т1ор¿т<ти, и

- коррекцию геометрических искажений в кадре {Р'[/и,и]} с помощью функций деформации За[т,п\ и £„[т,п] и формирование кадра {Р"[гл,«]};

- совмещение скорректированных изображений {р4[т,и]}, {^[/и.л]} и {Р,[т,я]} в единое восстановленное цветное изображение.

Третий раздел посвящен разработке методов коррекции тоно- и цветопередачи.

Для оценки характера и степени неравномерности тонопередачи при параллельном выводе на чёрно-белый микрофильм сгенерированы тест-объекгы, представляющие собой равномерно закрашенный кадр, разбитый на сетку квадратных плашек.

Отмечено что, выборка пикселей, относящихся к одной плашке, осложняется тем, что в процессе вывода изображения на микрофильм и последующего сканирования неизбежно возникают: сдвиги и повороты, вызываемые неточностью. позиционирования плёнки относительно экспонирующей матрицы СОМ-системы и приёмной матрицы С1М-системы; геометрические искажения (деформации), вносимые объективами СОМ- и С1М-систем, деформациями плёнки.

3. Рассмотрены существующие методы компенсации искажений цвета и тона, а также геометрических искажений. Выявлены их достоинства и недостатки.

4. Сделан вывод о необходимости разработке методов компенсации подобного рода искажений путём цифровой пред- или пост-обработки изображений, формируемых гибридными системами микрофильмирования.

5. Построена исходная модель изображения, содержащего информационное и служебное поле, на котором расположены вспомогательные элементы (маркеры). Выбран внешний вид маркеров, обеспечивающий простоту их дальнейшего поиска на изображении.

6. Предложен подход распознавания объектов на изображения, который позволяет определить фактические координаты начальных маркеров. Разработана модификацированное преобразование Хафа для решения задачи поиска маркеров в пределах служебного поля кадра микрофильмируемого изображения.

7. Выполнена оценка величины геометрических искажений и разработан метод коррекции геометрических искажений, отличительной особенностью, которой является возможность коррекции искажений в автоматическом режиме.

8. Разработана структура тест-объекта и выполнена оценка величины неравномерности передачи тонов серого цвета по пространству кадра в гибридных системах с параллельным выводом информации.

9. Разработан метод повышения равномерности тонопередачи по пространству кадра в гибридных системах с параллельным выводом информации, позволяющая компенсировать неточности позиционирования и деформации пленки микрофильма.

10. Разработана структура цветного тест-оригинала и выполнена оценка величины неравномерности цветопередачи в гибридных системах с параллельным выводом информации.

11. Разработан метод повышения точности цветопередачи изображений в гибридных системах с параллельным выводом информации путём предварительной коррекции цифровых изображений, компенсирующей искажения цвета в цепочке «СОМ-микрофильм-С1М».

12. Комплекс разработанных методов и алгоритмов реализован в специальном программном обеспечении, осуществляющем пред- и пост-коррекцию изображений в системе гибридного аналого-цифрового микрофильмирования цветной и черно-белой документации. Произведенные эксперименты показали что: расхождения в координатах соответствующих точек в различных цветовых каналах составляют 0,038% от общей длины изображения, в отличие от 0,53% — в нескорректированных изображениях; колебания оптической плотности фона негативного изображения ДО = 0.05 удовлетворяет требованиям ГОСТ, в отличие от ДО = 0.29 - до коррекции; величина рассогласования значений цветовых компонент АЕ, уменьшилась в более чем два раза, с Д£ = 36.09 до Д£ = 16.8, что подтверждает эффективность предложенных методов.

Пример структуры отсканированного изображения тест-объекта показан на рис. 2.

Средняя высота изображения тест-объекта равна:

Н--

а средняя ширина:

^ = ¿(М-х,У + (Л -X ,у+ (у, + у4)2),

где (х,, у,).. ,(л4, у4) - координаты угло вых точек. Средние размеры плашек определены как:

АН = Н/М;

где М - число плашек по вертикали, N - число плашек по горизонтали. Угол наклона тест-объекта будет равен:

.(л-^+Уз+УгУ2

a = arctg

(r4-jr, +х,-Х2}/2

Изображение тест-объекта бьшо сориентировано относительно начала координат без сдвигов и поворотов, следовательно, координаты пикселей, попадающих в плашку Ст,п), находятся в интервалах:

n-AW+5<,x'ü(n + l)AW-S; m-AW -h¿> < у' <(m + l)AÍV-S, где S — число пикселей по краю плашки, которые исключаются из анализа.

С учетом сдвигов и поворотов, реальные координаты определяются как: х = х, - 3/sin or + x'cosa; у = yí - У eos а + х' sin а.

о------------aw .......................,—ь j

fft

АН

Ч(

X

к<

! Vi

:>•

Отсканированное изображение, включая часть иежкалро вых" промежутков

"Пдапая

1;.........................................

Рис. 2. Структура отсканированного изображения тест-объекта

При расчёте средней яркости плашки дробные координаты, полученные в соответствии с последним выражением, округляются до целых путём отбрасывания дробной части.

В результате выполнения процедуры формируется массив средних яркостей {)„,}.

Разработанный метод повышения равномерности тонопередачи включает в себя:

- поиск самой светлой точки в кадре, полученном экспонированием самого яркого фона (255), соответствующей (с учётом инверсии яркостей на негативном микрофильме) самому тёмному пикселю экспонирующей матрицы СОМ-системы. Эту яркость обозначается как Ут„;

- поиск наименьшего номера к кадра, в котором средняя яркость соответствующей плашки удовлетворяет условию У^ > )',lus;

- расчет коррекции яркости по следующей формуле:

Y -В Y — """

к '

W ^ = Я = -£(255-8-*)+С.

- определение плашки для каждого пикселя изображения, соответствующего фону (имеющего яркость 255), к которой он должен относиться:

т = 1yj&L[, п-

где }..[ — операция извлечения целой части путём отбрасывания дробной; М — теоретический размер плашки для выбранного формата изображения.

- запись в результирующий файл вместо базовой яркости фона расчётную коррекцию ¥т.

В работе произведен анализ искажений, которые возникают на каждом этапе микрофильмирования на цветной микрофильм.

Для определения характера и величины искажений цветопередачи разработан соответствующий цветной тест-объект. Отдельный тест-объект представляет собой квадратную фигуру, состоящую из W плашек соответствующих опорных цветов, где N - количество точек в плашке.

Для анализа искажений цвета строится таблица цветов, которая представляет собой таблицу, содержащую все возможные точки цветового пространства RGB (считая, что каждая цветовая ось содержит по NAC отсчётов от Стп до Сш), которым поставлены в соответствие точки цвета пространства R'G'B', получающиеся после отображения исходных через СОМ-систему.

Расчет цветовых координат изображения тест-объекта в межузловых точках RGB - цветового пространства производится на базе опорных точек, в качестве которых используются соответствующие цветовые координаты узловых точек кубических ячеек, тест-объекта со стороной куба в N уровней.

Для каждой цветовой составляющей в опорных точках определена решетчатая функция ошибки, которая представляет собой разность между желаемой цветовой составляющей Cq.t и фактической C'ljt.

Величина неравномерности в некоторой промежуточной точке определяется двумя путями: расчетом цветовых координат в межузловых точках на ос-

нове модели псевдо-куба, либо путем определения функции ошибок Е (r,g,b) для каждой из цветовых координат.

На основе данных, полученных одним из указанных способов формируется обратная таблица цветов, которая представляет собой таблицу, содержащую все возможные точки цветового пространства RGB, которым поставлены в соответствие точки цвета пространства R'G'B', такие, которые после прохождения через технологическую цепочку «СОМ-микрофильм-химико-фотографическая обработка-сканер» оказываются тождественными соответствующим цветам RGB, а при невозможности отображения данного цвета - максимально близкими в смысле обеспечения инструментальной точности.

Сформулирован метод повышения точности цветопередачи в системах гибридного цветного микрофильмирования с параллельным выводом информации на микрофильм.

Разработанный метод включает в себя две основные части: процедуру калибровки (выполняется однократно для данного типа плёнки и режима химико-фотографической обработки); процедуру коррекции цветного изображения, выводимого на микрофильм (выполняется для каждого изображения в соответствии с данными, полученными на этапе калибровки).

Метод обеспечение инструментальной точности цветопередачи изображений на микрофильмах включает в себя следующие этапы:

- синтез тест-оригинала;

- вывод с использованием СОМ-системы тест-оригинала на микрофильм, химико-фотографическую обработку микрофильма, отсканирование получившееся изображение с использованием С1М-системы;

- оценку усреднённых значений опорных цветов после микрофильмирования по полученному изображению тест-оригинала; подстановку вычисленных значений цвета в соответствующие строки прямой таблицы цветов;

- аппроксимацию прямой таблицы цветов в промежуточных точках,

- процедуру предварительной коррекции изображения для обеспечения инструментальной точности цветопередачи:

- последовательную выборку всех пикселей исходного изображения;

- определение соответствующих значений скорректированных цветовых координат, используя значения цветовых координат текущего пикселя как индексы строки в обратной таблице цветов;

- присвоение найденным скорректированным значениям цветовых координат соответствующему пикселю в выходном изображении.

Полученный в результате скорректированный графический файл содержит цветное изображение с предыскажениями, величины которых выбраны таким образом, чтобы в максимальной степени скомпенсировать искажения, вносимые СОМ-системой, и обеспечить тождественность цветопередачи.

Четвертый раздел содержит экспериментальное подтвервдение теоретических положений диссертации.

Описана экспериментальная установка, включающая следующие компоненты: сканер документов, СОМ-система вывода цифрового изображения на

микрофильм, сканер микрофильма, ЭВМ с разработанным программным обеспечением.

Экспериментально подтвержден метод коррекции геометрических искажений на примере изображения документа типа «топографическая карта», разделенного на три цветовых составляющих: Я-составляющая, С-составляюшая и В-составляющая.

Для нахождения величины относительного смещения каждого маркера введена некая безразмерная величина % для каждого цветоделенного кадра, которая определяется как:

гДе Хи, ~ безразмерная величина отклонения /-го маркера по горизонтали, -безразмерная величина отклонения г-го маркера по вертикали, / - расстояние между крайними маркерами I =

Проанализировав 104 маркера исходного изображения и изображения, подвергнутого геометрическим искажениям, получим два массива значений {%.„}, \хж }■ На основании значения массивов, был сделан вывод о том, что величины рассогласования достигают 70-ти пикселей, смещение являете» величиной случайной от кадра к кадру.

Доказана целесообразность применения подхода распознавания объектов на изображении для поиска маркеров, который является инвариантным к масштабу и углу поворота исследуемой и эталонной фигуры.

Рассчитана функция деформации на периметре кадра б[к,1] и во внутренних точках кадра, с помощью метода коррекции геометрических искажений (рис. 4, б).

Рис. 4. Пример решетчатой функции деформации: а) на периметре кадра; б) на

внутренних точках

Экспериментальное подтверждение метода коррекции геометрических искажений проводилось на цифровых изображениях микрофильма размеров

13136x9.408 пикселей. Анализ величины геометрических искажений после коррекции показал, что расхождения в координатах соответствующих точек в различных цветовых каналах составили 3-5 пикселей и составляет 0,038% от общей длины изображения, в отличие от 0,53% — в нескорректированных изображениях.

Для оценки неравномерности яркости экспонирующей матрицы была сформирована серия тест-объектов с различными уровнями яркости. На рис. 5 показан пример одного из тест-объектов.

Изображения тест-объектов были выведены на микрофильм, а затем отсканированы с помощью сканера Бскех.

кадр 1

На рис. 6 показан характер изменения корректирующих коэффициентов и пример соответствующего изображения тест-объекга, для которого выполнения коррекция яркости фона.

а) б)

Рис. 5. Тесг-объект: общий вид (а), правый верхний угол (б)

В результате выполнения процедуры компенсации неточностей позиционирования пленки формируется массив средних яркостей {7т}. В табл. 1. приведены результаты измерений средней яркости плашек для 2-х кадров.

1.

Эксперименты показали, что колебания оптической плотности фона нескорректированного негативного изображения ЛО превышают требования ГОСТ (Д£>< 0.2) АО = 0.29.

Что же касается скорректированного изображения, то колебания оптической плотности фона негативного изображения Д£>, как и величина оптической плотности фона изображения £> удовлетворяют ГОСТ = 0.05. Показатели предела читаемости скорректированного изображения также удовлетворяют требованиям ГОСТ по всем углам микроизображения тест-оригинала на микрофильме.

Рис. б. Корректирующие коэффициенты (а) и соответствующее изображение скорректированного тест-объекта (б)

Применяя разработанный метод на практике можно уменьшить колебание оптической плотности фона изображения в б раз.

Для проведения экспериментальных исследований искажений цвета были подготовлены с помощью специального программного обеспечения изображения три кадра тест-оригиналов и отсканированы с разрешением 3048 dpi с помощью слайд-сканера UMAX-3000.

Далее были проведены исследования погрешностей цветопередачи в части анализа взаимовлияния цветовых каналов. На основе полученных данных были сформированы прямая и обратная таблица цветов.

Используя построенные прямую и обратную таблицу цветов, произведено поэлементное преобразование изображений (рис. 7).

Для анализа целесообразности метода обеспечение инструментальной точности цветопередачи была вычислена величина рассогласования цветовых компонент в каждой плашке тест-оригинала между исходным изображением и изображением, подвергнутым искажениям цвета, вносимых СОМ-системой, а также между исходным и скорректированным изображениями.

б)

Рис. 7. Преобразование изображений с помощью таблиц цветов

Для этого были вычислены величина рассогласования дЕ[, для первого случая и величина рассогласования &£', для второго случая:

де; = ^У+^-Ь;)2 ,

дя;=т/сг,-г;)-+(8,-$:)2нь1-ь')г,

где г:, и Ь, - значение цветовых компонентов исходного изображения, г/, и Ь\ - значение цветовых компонентов изображения, подвергнутого искажениям цвета, вносимых СОМ-системой, г', и - значение цветовых компонентов скорректированного изображения, г - индекс плашки.

Тест-оригинал содержит «=827 плашек, следовательно, определить среднее значение можно следующим образом:

ДЕ' = 1/827 ¿Д£(';

1=0 п

ДЕ' = 1/827 АЕ' .

В итого получаем, что Д£" =36,09, а Д£*=16,8.

В заключении сформулированы основные результаты и выводы работы.

В приложениях представлена программная реализация разработанных методов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

По диссертационной работе можно сформулировать следующие основные выводы и результаты:

1. Показано, что по технологии системы микрофильмирования можно разделить на прямые и гибридные, а по способности хранения цветной информации — на чёрно-белые, цветные и цветоделённые. Определены компоненты и построены структурные схемы систем гибридного цветного и цветоделённого микрофильмирования как информационно-измерительных систем.

2. Определен характер искажений, возникающие на основных этапах системы гибридного микрофильмирования. Рассмотрен их характер и причины возникновения.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Пинии Д . В., Котов В. В. Метод распознавания фигур сложной формы по замкнутому контуру // Известия ТулГУ. - Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Выи 3. Системы управления. Том 2. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2006. - С. 117-122.

2. Пинин Д. В., Котов В. В. Метод оценки схожести формы геометрических объектов // 1-ая магистерская научно-техническая конференция: Тезисы докладов. Тула: Изд-во ТулГУ, 2006. - С. 10.

3. Пинин Д. В., Котов В. В. Метод распознавания простых геометрических фигур // Приборы и управление: Сборник статей молодых ученых. Вып. 4. Под общ. Ред. Е. В. Ларкина. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2005. - С. 175-178.

4. Пинин Д.В. Применение волнового алгоритма в задачах распознавания геометрических объектов, Вестник ТулГУ, Сер. Вычислительная техника. Вып. 1. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2007. - С. 62-64.

5. Пинин Д.В. Устранение геометрических искажений, возникающих в процессе микрофильмирования, Интеллектуальные и информационные системы: Материалы Всероссийской научно-технической конференции/ Тульский государственный университет. - Тула, 2009. - С. 110.

6. Пинин Д.В., Котов В.В. Коррекция неравномерности яркости экспонирующей жидкокристаллической матрицы СОМ-системы, Вестник ТулГУ, Сер. Системы управления. Вып. 1, - Тула: Изд-во ТулГУ, 2009.-С 104— 109.

7. Котов В.В., Пинин Д.В. О предварительной коррекции цифровых изображений в системе гибридного микрофильмирования, Вестник ТулГУ, Сер. Проблемы управления электротехническими объектами. Вып. 5. — Тула: Изд-во ТулГУ, 2010.-С. 294-296.

8. Пинин Д.В., Котов В.В. Анализ искажений, вносимых СОМ-системой Zeutschel ОР-500, XXXVI Гагаринские чтения. Научные труды Молодежной научной конференции в 8 томах. Москва, 6-10 апреля 2010 г. М.: МАТИ, 2010. Т4. 270 с. (С. 123-125).

9. Пинин Д.В., Котов В.В. Повышение качества изображения в системах гибридного микрофильмирования, Заочная электронная конференция Современные проблемы науки и образования. URL: http://www.econf.rae.ru/article/5633 (дата обращения 11.11.2010).

о

1У\

Изд. лиц. ЛР№ 020300 от 12.02.97. Подписано в печать 12.11.2010. Формат бумаги 60x84 1/16. Бумага офсетная. Усл. печ. л. 1,1. Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ О 36

Тульский государственный университет. 300012, г. Тула, просп. Ленина, 92.

Отпечатано в Издательстве ТулГУ 300012, г. Тула, просп. Ленина, 95.

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ МИКРОФИЛЬМИРОВАНИЯ И МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ МИКРОФИЛЬМИРОВАННЫХ ИЗОБРАЖЕНИИ

1.0. Введение

1.1. Комплекс гибридного микрофильмирования ,как информационно- ^ ^ измерительная система

1.1.1. Структура комплекса гибридного микрофильмирования

1.1.2. Сопоставление процессов прямого и гибридного микрофильмирования

1.1.3. Сканеры и С1М-системы

1.1.4. СОМ-системы

1.2. Сопоставление цветного и цветоделённого микрофильмирования

1.2.1. Цветное гибридное микрофильмирование

1.2.2. Цветоделённое гибридное микрофильмирование

1.3. Анализ искажений, возникающих при гибридном микрофильмировании

1.4. Существующие способы компенсации искажений 39 1.4.1. Коррекция цветового тона микрофильмируемых изображений

1.5. Выводы по главе

2. МЕТОД КОРРЕКЦИИ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ИСКАЖЕНИЙ

2.0. Введение

2.1. Формальное определение геометрических искажений

2.1.1. Исходная модель изображения

2.1.2. Геометрические искажения

2.2. Выбор формы маркеров

2.3. Определение реальных координат маркеров 50 2.3.1. Предварительная обработка изображения служебного поля

2.3.2. Процедура обхода контура маркера

2.3.3. Алгоритм распознавание изображения маркера

2.3.4. Поиск маркеров методом согласованной фильтрации

2.4. Построение функции деформации

2.4.1. Вычисление функции деформации на периметре кадра

2.4.2. Вычисление функции деформации в центральной части кадра

2.5. Определение искомых функций деформации

2.6. Коррекция геометрических искажений

2.7. Выводы по главе

3. МЕТОД ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТОЧНОЙ ЦВЕТО/ТОНО ПЕРЕДАЧИ

3.0. Введение

3.1. Метод коррекции неравномерности тонопередачи при параллельном ^ выводе на чёрно-белый микрофильм

3.1.1. Синтез тест-объекта для оценки неравномерности тонопередачи

3.1.2. Общая идея повышения равномерности тонопередачи

3.1.3. Оценка яркости плашек тест-объекта по его отсканированному изображению с микрофильма

3.1.4. Метод повышения равномерности тонопередачи по пространству кадра

3.2. Метод повышения точности цветопередачи при параллельном выводе на цветной микрофильм

3.2.1. Общая последовательность преобразований изображения

3.2.2. Анализ искажений информации

3.2.3. Разработка тест-объекта и тест-оригинала

3.2.4. Обработка сканированного изображения тест-оригинала

3.2.5. Построение прямой таблицы цветов

3.2.6. Формирование обратной таблицы цветов

3.2.7. Метод обеспечения инструментальной точности цветопередачи изображений на микрофильмах

3.3. Выводы по главе

4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОГРАММНО-АППАРАТНОГО КОМПЛЕКСА ГИБРИДНОГО МИКРОФИЛЬМИРОВА- 108 НИЯ

4.0. Введение

4.1. Структура программно-технического комплекса гибридного микрофильмирования цветной документации

4.2. Экспериментальное подтверждение метода коррекции геометрических искажений в системах с последовательным выводом информации

4.2.1. Предварительный анализ характера геометрических искажений

4.2.2. Реализация подхода распознавания объектов на изображении

4.2.3. Расчет функций деформации

4.3. Экспериментальное подтверждение метода коррекции неравномерности тонопередачи при параллельном выводе информации

4.3.1. Анализ неравномерности тонопередачи экспонирующей матрицы

4.3.2. Коррекция неравномерности тонопередачи

4.4. Экспериментальное подтверждение метода повышения точности цвето

Актуальность темы. В настоящее время документы, представляющие некоторый носитель с нанесенной на него информацией, имеют важное значение для всех структур общества, таких как межгосударственные организации, коммерческие фирмы, семьи и отдельные граждане. У каждого документа существует ограниченный срок годности, из-за износа носителя. При физических и химических воздействиях на носитель срок годности документа, как материального образования, сокращается.

Микрофильмирование является одним из наиболее распространенных способов долговременного хранения информации. Микрофильмы обладают рядом преимуществ по сравнению с другими, в частности, электронными носителями информации. В числе основных достоинств микрофильма по сравнению с электронными носителями при решении задач долговременного хранения можно отметить значительно больший срок гарантийного хранения, высокую плотность записи информации и отсутствие необходимости сохранять вместе с носителем информации аппаратуру и программное обеспечение для воспроизведения информации [7].

Наиболее перспективными являются технологии гибридного аналого-цифрового микрофильмирования [32], позволяющие, с одной стороны, интегрировать аналоговый носитель — микрофильм, в современные цифровые системы обработки информации, и, с другой стороны, не имеющие ограничений по типу сохраняемой документации.

Вместе с тем остаётся нерешённым до конца вопрос обеспечения точной цветопередачи и тонопередачи, сохраняются сложности устранения геометрических искажений. Такие искажения могут возникнуть на различных этапах получения цифрового изображения микрофильма, и носят случайный характер. Существующие методы частично позволяют решить данную задачу, однако в некоторых случаях не обеспечивают необходимое качество изображения.

Объектом исследования диссертационной работы является информационно-измерительная система гибридного микрофильмирования цветной и черно-белой документации, состоящая из: фотоэлектронной системы считывания информации с бумажного носителя с цветовым кодированием (сканера); системы вывода графической информации на микрофильм (СОМ-системы); системы считывания информации с микрофильма (С1М-системы); математического, алгоритмического и программного обеспечения, реализующего необходимые преобразования информации в процессе подготовки к хранению и последующему восстановлению.

Предметом исследования диссертационной работы являются технические характеристики систем гибридного микрофильмирования, а также математические методы и программные средства, обеспечивающие в процессе микрофильмирования требуемую точность передачи размеров и цветопередачи.

Методы исследования. В работе используются методы теории сигналов, теории обработки изображений. Разработка алгоритмов и программ осуществлялась на основе объектно-ориентированного языка программирования.

Общей теорией репрографии и смежными вопросами, в том числе компонентов комплекса гибридного микрофильмирования, занимались отечественные ученые: Р.Н. Иванов, Г.П. Катыс, A.A. Слуцкин, А.П. Гаврилин [12, 13], А.К. Талалаев [76], Л.И. Бобылёв [7], зарубежные ученые Т. Джеймс, А. Папу-лис [48]. Проблемам обработки изображений посвятили свои исследования Л.П. Ярославский [88], Р. Гонсалес Р. Вудс [16], У. Прэтт и др.

Цель диссертационной работы состоит в повышении качества изображений в системах гибридного микрофильмирования, заключающегося в снижении геометрических искажений и повышении точности тоно- и цветопередачи, путём разработки математического, алгоритмического и программного обеспечения цифровой коррекции изображений в рассматриваемых системах.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решены следующие задачи.

1. На основе анализа существующих систем микрофильмирования и способов преобразования информации в них выполнена классификация возникающих искажений, которые присутствуют на различных этапах получения изображения микрофильма.

2. Произведен анализ существующих методов обеспечения точности цветопередачи и геометрии в полиграфии и репрографии, показана невозможность непосредственного применения существующих методов.

3. Выполнено исследование геометрических искажений, возникающих в системах с последовательным выводом информации при цветоделённом микрофильмировании на чёрно-белые микрографические носители. Разработан метод коррекции геометрических искажений.

4. Выполнено исследование искажений тоно- и цветопередачи в системах с параллельным выводом информации на цветные микрографические носители.

5. Разработаны метод повышения равномерности тонопередачи по пространству кадра и метод повышения точности цветопередачи изображений на микрофильмах в системах с параллельным выводом информации.

6. Проведены экспериментальные исследования, подтверждающие эффективность предложенных методов коррекции изображений.

Практическая ценность работы заключается в том, что предлагаемые методы обработки цветных и черно-белых изображений ориентированы на использование в существующих информационно-измерительных комплексах гибридного микрофильмирования, что позволяет адаптировать их к хранению микрофильмированных копий документов с цветовым кодированием информации.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Выполнена оценка величины геометрических искажений и разработан метод коррекции геометрических искажений, отличительной особенностью которого является возможность коррекции искажений в автоматическом режиме.

2. Разработан метод повышения равномерности тонопередачи по пространству кадра в гибридных системах с параллельным выводом информации, позволяющий компенсировать неоднородность свечения элементов экспонирующей матрицы СОМ-системы.

3. Разработан метод повышения точности цветопередачи изображений в гибридных системах с параллельным выводом информации путём предварительной коррекции цифровых изображений, компенсирующей искажения цвета в цепочке «СОМ-микрофильм-С1М».

4. На основе анализа особенностей микрофильмирования изображения предложен подход поиска маркеров на служебном поле микрофильма, инвариантный к углу поворота и масштабу исследуемой фигуры.

Положения, выносимые на защиту.

1. Метод коррекции геометрических искажений изображения в системах с последовательным выводом информации на микрофильм.

2. Метод повышения равномерности тонопередачи по пространству кадра в системах с параллельным выводом информации на микрофильм.

3. Метод повышения точности цветопередачи изображений в системах с параллельным выводом информации на микрофильм.

4. Комплекс специального программного обеспечения, осуществляющий пред- и пост-коррекцию изображений в системе гибридного аналого-цифрового микрофильмирования цветной и черно-белой документации.

Реализация и внедрение результатов диссертационной работы. Прикладные результаты диссертационной работы были внедрены в ООО «Конус», 2010 г., в рамках работ по тематике «Разработка программного обеспечения автоматизированного восстановления цветных картографических документов с цветоделённых микрофильмов страхового фонда документации и методики контроля их качества».

Теоретические результаты работы внедрены в учебном курсе «Основы технического зрения и цифровой обработки изображений» на кафедре робототехники и автоматизации производства Тульского государственного университета.

Апробация работы. Содержание и основные результаты диссертации докладывались на Всероссийской научно-технической конференции «Интеллектуальные и информационные системы» (Тула, Тульский государственный университет, 2009 г.); Международной научной конференции «XXXVI Гага-ринские чтения» (Москва, МАТИ, 2010 г.); заочной электронной научно-технической конференции «Современные проблемы науки и образования» (Москва, 2010 г.); 1-ой магистерской научно-технической конференции (Тула, ТулГУ, 2006 г.), а также на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава ТулГУ (2007-10 гг.) и научных семинарах кафедры РТиАП ТулГУ.

Публикации. По теме диссертации опубликованы 9 работ, в том числе: 2 тезиса докладов на всероссийских конференциях и семинарах, 7 статей.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения и трех приложений, изложенных на 167 страницах машинописного текста и включающих 76 рисунков, 6 таблиц и списка использованной литературы из 93 наименований.

4.5. Выводы по главе

1. Разработан программно-технический комплекс гибридного микрофильмирования цветной документации с использованием чёрно-белых светочувствительных материалов, а также цветной документации с использование цветных светочувствительныъ материалов. На его основе показана принципиальная возможность практической реализации технологии и выполнены экспериментальные исследования предлагаемых методов.

2. На основе экспериментальных данных получены количественные оценки геометрических искажений, определен их характер. Определена степень неточностей при тоно и цветопередачи. Построены соответствующие графики, подтверждающие наличие неточностей.

3. Выполнена экспериментальная проверка предложенных критериев поиска опорных точек в цветовых плоскостях с помощью подхода распознавания объектов на изображении, а также дальнейшего поиска с помощью модифицированного преобразования Хафа. Была доказана целесообразность применения подхода, для повышения производительности и точности результатов.

4. Практически реализован метод коррекции геометрических искажений при совмещении цветоделенных кадров. В результате выполнения метода получилось совмещенное цветное изображение документа, точность передачи информации на котором возросла в 14 раз.

4. Практически реализована метода коррекции тонопередачи, результатом которой является откорректированное изображение. Аналогичным образом произведена проверка работоспособности метода коррекции цветопередачи. В результате была построена таблица пересчета цветов, которая позволяет произвести корректировку цветопередачи.

5. Произведенные исследования позволяют сделать вывод о целесообразности применения разработанных методов для повышения качества изображений различного рода документации при микрофильмировании.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

По диссертационной работе можно сформулировать следующие основные выводы и результаты:

1. Показано, что по технологии системы микрофильмирования можно разделить на прямые и гибридные, а по способности хранения цветной информации — на чёрно-белые, цветные и цветоделённые. Определены компоненты и построены структурные схемы систем гибридного цветного и цветоделённого микрофильмирования как информационно-измерительных систем.

2. Определен характер искажений, возникающие на основных этапах системы гибридного микрофильмирования. Рассмотрен их характер и причины возникновения.

3. Рассмотрены существующие методы компенсации искажений цвета и тона, а также геометрических искажений. Выявлены их достоинства и недостатки.

4. Сделан вывод о необходимости разработке методов компенсации подобного рода искажений путём цифровой пред- или пост-обработки изображений, формируемых гибридными системами микрофильмирования.

5. Построена исходная модель изображения, содержащего информационное и служебное поле, на котором расположены вспомогательные элементы (маркеры). Выбран внешний вид маркеров, обеспечивающий простоту их дальнейшего поиска на изображении.

6. Предложен подход распознавания объектов на изображения, который позволяет определить фактические координаты начальных маркеров. Разработано модифицированное преобразование Хафа для решения задачи поиска маркеров в пределах служебного поля кадра микрофильмируемого изображения.

7. Выполнена оценка величины геометрических искажений и разработан метод коррекции геометрических искажений, отличительной особенностью, которой является возможность коррекции искажений в автоматическом режиме.

8. Разработана структура тест-объекта и выполнена оценка величины неравномерности передачи тонов серого цвета по пространству кадра в гибридных системах с параллельным выводом информации.

9. Разработан метод повышения равномерности тонопередачи по пространству кадра в гибридных системах с параллельным выводом информации, позволяющий компенсировать неточности позиционирования и деформации пленки микрофильма.

10. Разработана структура цветного тест-оригинала и выполнена оценка величины неравномерности цветопередачи в гибридных системах с параллельным выводом информации.

11. Разработан метод повышения точности цветопередачи изображений в гибридных системах с параллельным выводом информации путём предварительной коррекции цифровых изображений, компенсирующей искажения цвета в цепочке «СОМ-микрофильм-С1М».

12. Комплекс разработанных методов и алгоритмов реализован в специальном программном обеспечении, осуществляющем пред- и пост-коррекцию изображений в системе гибридного аналого-цифрового микрофильмирования цветной и черно-белой документации. Произведенные эксперименты показали что: расхождения в координатах соответствующих точек в различных цветовых каналах составляют 0,038% от общей длины изображения, в отличие от 0,53% - в нескорректированных изображениях; колебания оптической плотности фона негативного изображения А£> = 0.05 удовлетворяет требованиям ГОСТ, в отличие от АО = 0.29 - до коррекции; величина рассогласования значений цветовых компонент АЕ, уменьшилась в более чем два раза, с АЕ = 36.09 до АЕ = 16.8, что подтверждает эффективность предложенных методов. ч

1. Андриянов A.B., Шпак И.И. Цифровая обработка информации в измерительных приборах и системах. — Минск: Вышэйшая школа, 1987. 176 с.

2. Анисимов Б.В. Распознавание и цифровая обработка изображений. Л.: Энергоатомиздат, 1990. -288 с.

3. Баранов Л.А. Квантование по уровню и временная дискретизация в цифровых системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1990. - 304 с.

4. Басалова Г.В., Котов В.В. Архивное хранение информации в технических системах. Тула: Тул. гос. ун-т, 2001, - 102 с.

5. Блатнер Д., Флейшман Г., Рот С. Сканирование и растрирование изображений / Под ред. A.A. Витта. М.: ЭКОМ, 1999. - 400 с.

6. Блатнер Д., Флейшман Г., Рот С. Сканирование и растрирование изображений / Под ред. A.A. Витта. — М.: ЭКОМ, 1999. 400 с.

7. Бобылёв Л.И. Особенности микрофильмирования угасающих документов /Л.И. Бобылёв, А.П. Гаврилин, Ф.А. Данилкин, В.В. Котов — Успехи современного естествознания. №12, 2003. С. 28-31.

8. Болотов К.В., Гусев Б.Б., Муравлев С.Н. Особенности контроля микрофильма как машинного носителя // Приборы и управление. Вып. 3. Тула: ТулГУ, 2006. -С.42 - 48

9. Бологов К.В., Гаврилин А.П., Парахуда Б.И. К вопросу об интегрированных (гибридных) технологиях для создания СФД. // Труды НИИ репрографии. Выпуск 1. Тула, 1999.-С. 38-42.

10. Бутиков Е.И. Оптика. Под ред. Н.И. Калитеевского. — М.: Высшая школа, 1986. -511с.

11. П.Вебер X. Оцифровка как метод обеспечения сохранности. М.: ГПНТБ, 1999. -48 с.

12. Гаврилин А.П. Гибридные микрографические системы страхового фонда документации. Тула: Изд-во ТулГУ, 2007. - 276 с.

13. И.Гаврилин А.П., Муравлев С.Н. Микрофильмирование документации для системы страхфонда // «Известия ТулГУ. Серия: Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Том 1. Вып. 2. Системы управления. Тула: ТулГУ, 2005. - С. 36 - 44.

14. Глинченко A.C. Цифровая обработка сигналов. Красноярск: КрасГТУ, 2001. - 199 с.

15. Гольберг JI.M. Цифровая обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1990. - 325 с.

16. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. М.: Техностфера, 2006. - 1072 с.

17. Грузман И.С., Киричук B.C., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор A.A. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учебное пособие.- Новосибисрк: Изд-во НГТУ, 2000. 168 с.

18. ГОСТ 13.1.002-80. «Репрография. Микрография. Документы для съемки. Общие требования и нормы». М.: Изд- во стандартов, 1982.

19. ГОСТ 13.1.003-83 «Репрография. Микрография. Копии, полученные при увеличении с микроформ. Технические требования и методы контроля» . М.: Изд-во стандартов, 1983.

20. ГОСТ 13.1.004-83 «Репрография. Микрография. Аппараты. Условные обозначения» . — М.: Изд- во стандартов, 1983.

21. ГОСТ 13.1.004-85 «Репрография. Микрография. Основные положения». — М.: Изд-во стандартов, 1985.

22. Грановский В.А., Сирая Т.Н. Методы обработки экспериментальных данных при измерениях. JL: Энергоатомиздат, 1990. - 288 с.

23. Гуревич М.М. Фотометрия: Теория, методы и приборы. Л.: Энергоиздат, 1983.-272 с.

24. Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов. М.: Мир, 1988.-488 с.

25. Домасев М.В., Гнатюк С.П. Цвет, управление цветом, цветовые расчеты и измерения. М.: РИП-холдинг, 2009. - 224 с.

26. Иванов Р.Н. Репрография. М.: Экономика, 1986. - 335 с. ^

27. Катыс Г.П. Обработка визуальной информации М.: Машиностроение, 1990. — 320 с.

28. Кисилев А .Я., Виленский Ю.Б. Физические и химические основы цветной фотографии. JI. Химия, 1988. 324 с.

29. Котов В.В., Бобылёв Л.И., Гаврилин А.П., Данилкин Ф.А. Особенности микрофильмирования угасающих документов, Успехи современного естествознания. №12, 2003. С. 28-31.

30. Котов В.В., Хмельницкий Д.В. Низкочастотная фильтрация изображений угасающих документов, XL Всероссийская конференция по проблемам математики, информатики, физики и химии. Тезисы докладов. Секции физики. -М.: Изд-во РУДН, 2004. С. 86-89.

31. Котов В.В. Метод совмещения цветовых плоскостей в системах гибридного микрофильмирования, Известия ТулГУ. Серия: Проблемы специального машиностроения. Вып. 8. Тула: Изд-во ТулГУ, 2005. - С. 345 — 349.

32. Котов В.В., Гусев Б.Б., Муравлев С.Н. Гибридное микрофильмирование цветной документации, Известия ТулГУ. Серия: Проблемы управления электротехническими объектами. Вып.З. Тула: Изд-во ТулГУ, 2005. - С. 170.

33. Куликовский Л.Ф., Мотов В.В. Теоретические основы информационных процессов. -М.: Высшая школа, 1987. 248 с.

34. Ларкин Е.В. Стохастические структуры изображений // Алгоритмы и структуры систем обработки информации. Тула: ТулГУ, 1991. - С. 68-73.

35. Ларкин Е.В., Котов B.B. Микрофильмирование цветной документации, Известия ТулГУ. Серия: Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Вып. 3. Системы управления. Тула: Изд-во ТулГУ, 2005. -С. 101-106.

36. Лебедева В.В. Экспериментальная оптика. Оптические материалы. Источники, приемники, фильтрация оптического излучения. Спектральные приборы. Лазеры, лазерная спектрография. М.: Изд-во МГУ, 1994. - 352 с.

37. Максимов Н.П., Сидоров Ф.В. Микрофильмирование карт и чертежей. М.: Недра, 1970.-184 с.

38. Матвеев А.Н. Оптика. -М.: Высшая школа, 1985.-351 с.

39. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сойфера. М.: Физматлит, 2003. - 784 с.

40. Молчанов A.A., Шарадкин A.M. Дискретизация информационных сигналов. -Киев: Вища школа., 1991. 158 с.

41. Оптико-электронные системы экологического мониторинга природной среды / Под ред. В.Н. Рождествина. М.: Изд- во МГТУ им Н.Э. Баумана, 2006. - 528 с.

42. Оптические системы передачи / Под ред. В.И. Иванова. — М.: Радио и связь, 1994.-224 с.

43. Очин Е.Ф. Вычислительные системы обработки изображений. Л.: Энергоатомиздат, 1989. - 132 с.

44. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. М.: Радио и связь, 1986. - 400 с.

45. Папулис А. Теория систем и преобразований в оптике / Под ред. Алексеева В.И. -М.: «Мир», 1971.-496 с.

46. Патент №4588882. (США) С 06 К 19/00. Система обнаружения читаемых данных.

47. Пинин Д. В., Котов В. В. Метод оценки схожести формы геометрических объектов // 1-ая магистерская научно-техническая конференция: Тезисы докладов. Тула: Изд-во ТулГУ, 2006. С. 10.

48. Пинин Д. В., Котов В. В. Метод распознавания простых геометрических фигур // Приборы и управление: Сборник статей молодых ученых. Вып. 4. Под общ. Ред. Е. В. Ларкина. Тула: Изд-во ТулГУ, 2005. - С. 175-178.

49. Пинин Д.В. Применение волнового алгоритма в задачах распознавания геометрических объектов, Вестник ТулГУ, Сер. Вычислительная техника. Вып. 1.- Тула: Изд-во ТулГУ, 2007. С. 62-64.

50. Пинин Д.В. Устранение геометрических искажений, возникающих в процессе микрофильмирования, Интеллектуальные и информационные системы: Материалы Всероссийской научно-технической конференции/ Тульский р государственный университет. Тула, 2009. - С. 110.

51. Пинин Д.В., Котов В.В. Коррекция неравнрмерности яркости экспонирующей жидкокристаллической матрицы СОМ-системы, Вестник ТулГУ, Сер. Системы управления. Вып. 1, Тула: Изд-во ТулГУ, 2009. - С 104-109.

52. Пинин Д.В., Котов В.В. О предварительной коррекции цифровых изображений в системе гибридного микрофильмирования, Вестник ТулГУ, Сер. Проблемы управления электротехническими объектами. Вып. 5. Тула: Изд-во ТулГУ, 2010.- С. 294-296.

53. Пинин Д.В., Котов В.В. Анализ искажений, вносимых СОМ-системой 2еШБс11е1 ОР-500, XXXVI Гагаринские чтения. Научные труды Молодежной научной конференции в 8 томах. Москва, 6-10 апреля 2010 г. М.: МАТИ, 2010. Т4. 270 с. (С. 123-125).

54. Пинин Д.В., Котов В.В. Повышение качества изображения в системах гибридного микрофильмирования, заочная электронная конференция

55. Современные проблемы науки и образования. URL: http://www.econf.rae.ru/article/5633 (дата обращения 11.11.2010).

56. Полупроводниковые формирователи изображений / Под. ред. И. Есперса, Ф. Ван де Виле, М. Уатта М.: Мир, 1988. - 432 с.

57. Постановление Правительства РФ от 18.01.95 № 65 «О создании единого российского страхового фонда документации».

58. Постановление Правительства РФ от 23.03.01 № 223-15 «Об утверждении Положения об использовании единого российского страхового фонда документации в военное время».г

59. Постановление Правительства РФ от 28.12.95 № 1253-68 «Об обеспечении создания единого российского страхового фонда документации».

60. Постановление Правительства РФ от 8.05.96 № 558 «Об утверждении Положения о Межведомственном координационном совете по единому российскому страховому фонду документации».

61. Пресс Ф.П. Фоточувствительные приборы с зарядовой связью. М.: Радио и связь, 1991.-264 с.

62. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: В 2- х т. М.: Мир, 1982. - Т. 1. -312 с, т.2-480 с.

63. Рабинер JI. Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1978.-841 с.

64. Сечкарев Б.А., Сотников JI.B., Титов Ф.В. Измерительные методы исследования средств регистрации оптической информации. Кемерово: Кузбассвузиздат, 2004. - 100 с.

65. Слуцкин A.A. Микрофильмирование. -М.: Наука, 1990. 176 с.

66. Справочник по устройствам цифровой обработки информации // Н.А.Виноградов, В.Н. Яковлев, В.В. Воскресенский и др. К.: Техшка, 1998. -415 с.

67. Слуцкин A.A., Шеберстов В.И. Репрография: Процессы и материалы. М.: Книга, 1979.-256 с.

68. Степанек М. Из цифр в пыль // Business Week. April, 20 - 2008. С. 3.

69. Стретт Дж. В. Волновая теория света М.: Наука и образование, 2007. - 356 с.

70. Талалаев А.К. Создание страхового информационного фонда на микрофильмах // Проблемы специального машиностроения. Вып. 7. Ч. 2. Тула: ТулГУ, 2004.-С. 310-317

71. Талалаев А.К., Котов В.В. Аппаратно-программный комплекс гибридного микрофильмирования цветных документов, Известия ТулГУ: Сер. Проблемы специального машиностроения. Вып. 9. — Т. 2. — С. 242-246.

72. Талалаев А.К., Ларкин Е.В. Оценка информационной отказоустойчивости микрофильмов // Известия ТулГУ. Серия: Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Вып. 2. Т. 1. Информационные технологии. Тула: ТулГУ, 2004. - С. 164-169.

73. Тин Д., Прасада Б. Методы цифровой обработки для кодирования графической информации // ТИИЭР 1980. - Т. 68. - № 7. - С. 5 - 21.

74. Узилевский В.А. Передача, обработка и воспроизведение цветных изображений. М.: Радио и связь, 1981. - 214 с.

75. Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю., Компьютерная обработка и распознавание изображений: учеб. пособие. СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. - 192 с.

76. Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 928 с.

77. Фризер X. Фотографическая регистрация информации. / Пер. с нем. М.: Мир, 1978.-670 с.

78. Фрэзер Б. и др. Управление цветом: Искусство допечатной подготовки: Пер. с англ. / Б. Фрэзер, К.Мэрфи, Ф.Бантинг. М: DiaSoft, 2003. - 464с.

79. Хромов JI.И., Цыцулин А.К., Куликов А.Н. Видеоинформатика. Передача и компьютерная обработка видеоинформации. М.: Машиностроение, 1990. - 320 с.

80. Цифровое кодирование изображений // Ред. И.И.Цуккермана. — М.: Радио и связь, 1981.-238 с.

81. Шашлов Б.А. Цвет и цветовоспроизведение М.: Изд-во МГАП «Мир книги», 1995. - 316 с.

82. Ширайзен С.М. Адаптивная коррекция и фильтрация телевизионного сигнала.- М.: Радио и связь, 1987. 89 с.

83. Яншин В.В. Анализ и обработка изображений: Принципы и алгоритмы. — М.: Машиностроение, 2005. — 112 с.

84. Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии: Введение в цифровую оптику. М.: Радио и связь, 1987. - 296 с.

85. Ярош К.С. Тенденции развития растровой машинной графики УСИМ, 1985, №1, с. 8-10.

86. Anne R. Kenney. Digital to Microfilm Conversion электронный ресурс., 1996. Режим доступа: URL: http://www.library.cornell.edu/preservation/ publications.html (дата обращения 17.10.2008).

87. Ageless Allure of Microfilm, The. электронный ресурс., Data Storage Associates- Microfilm Digital Storage, 2005. Режим доступа: URL: http://www.dsasolutions.com/Ageless.htm (дата обращения 15.02.2009).

88. Ilfochrome Micrographie Film. Technical information электронный ресурс., MicroColour International Limited, 2002. Режим доступа: URL: http://www.ilford.com (дата обращения 23.12.2009).

89. Micrographies, Machine-Readable Records, and Computer Output Microfilm электронный ресурс., 2002. Режим доступа: URL: http://mosl.sos.state.mo.us/ rec-man/lrman3.html (дата обращения 10.04.2008).