автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.07, диссертация на тему:Применение оптических методов при решении идентификационных задач технической экспертизы документов

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ ГОССГЗЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ГГО ОБРАЗОВАНИЮ МОСКОВСКИЙ ГС-Г/ДАРСТВЕННЬШ ТНИЬЕгСИТЕТ ГВСДВЗИИ и КАРТОГРАФИИ

V . • На правах рукописи

УДК 534 3

л ^ * » ' Ч г> *7

Вяткоеэ. Ольга.Юрьевна

ПРИМЕНЕНИЕ ОПТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРИ РЕШЕНИИ ИДЕНТИФИКАЦИОННЫХ ЗАДАЧ ТЕХНИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ

ДОКУМЕНТОВ.

05. 1 1.07 - оптические и опхико-элсирэниые приборы и системы

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 1997 г

Работа выполнена на кафедре прикладной оптики Московского Государственного университета геодезии и картографии, в лаборатории судебно-технической экспертизы документов Российского Федерального Центра судебной экспертизы.

Научный руководитель:

доктор тех. наук, профессор Жилкин A.M.., консультант:

кандидат тех. наук, доцент Седов М.И..

Официальные оппоненты-доктор физ.-мат. наук, Власов Н.Г.,

кандидат техн.наук, доцент, Машников H.H.

Ведущая организация - Научно-производственное объединение "Геофизика".

Защита состоится "/¿"¿¿¿ЪЯ 1997 г. в часов на заседании

диссертационного Совета в Московском Государственном университете геодезии и картографии по адресу: 103064, Москва, К-64, Гороховский пер., 4 /ауд Ш

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИИГАиК. Автореферат разослан " Як/гЛ^*- 1997 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

В.А. Соломатин

~7

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ.

Л K'iy;1J!i'!)<1I'!b рабой,г_Оптические методы находят широкое

применение дня решения различных .¡алан обработки информации, в частности, для обработки двумерных изображений объектов. Эти методы перспекпншы при производстве суда»пых жсперзиз, при решении задач, связанных с анализом струклурно-раздк-рных характеристик объекта, так как их применение не разрушает обьскт, методы позволяют получить количественную оценку указанных характо-рис шк. К числу распространенных обьектог, судебноii жспершзы ошосятся документы. Необходимость их исследования возникает при расследовании (рассмотрении) различных категории уголовных и гражданских дел. Потому разработка новых методов исследования документов, совершенствование существующих методик является одной из актуальных задач. В настоящее время »оъекпшп ге.чничс-екои -экспертизы документов (ТЭД) все чаще становятся документы, изготовленные е использованием современных средств обработки текстовой н графической информации с применением ПЭВМ, оргтехники, множительной техники, средств малой полиграфии. В отношении таких документов следствием (судом) ставятся задачи по установлению способа изготовления документа или его фра1 ментов, идентификации технического средства, использованного удя изготовления документа. Непосредственными объектами исследования при решении лих задач являются тексты, сдельные знаки (символы). Различия объектов, например, одинаковых .знаков в текстах, выполненных

с использованием разных пршиеров ПК, мот не превышай, обеспечиваемого при печати разрешения, которое составляет г- настоящее время 1201) - 1мм) с1рт [|рц их исследовании актуальной является разработка методов, позволяющих оценить соответствие описании объекта и его изображения, полученною в результате преобразований (фоюсьемки. пространственной фильтрации и др.).

Задачи, решаемые к диссертационной работе, являются составной частью НИР, проводимой в Российском Федеральном Центре судебной экспертизы но темам II. 12 (в которой автор является исполнителем) в соответствии с планом основных работ в области судебной -экспертизы, утвержденным Министерством Юстиции Российской Федерации на !996 -2000 гг.

Цель __рабсил - разработка помехоустойчивого алгоритма для решения задач идентификации объектов экспертизы, представленных в киле двумерных изображений, копий, а так же разработка новых методик лосювернот их описания.

Для доешження »той пели поставлены и решены следующие задачи:

- теоретическое исследование и разрабоп.-а интегрального алгоритма идентификации, инвариантного к трансформациям объекта: изменению масштаба. сдвиг\', развороту;

- разработка методик1,! решения идентификационных задач с помощью интегрального функционального преобразования;

- исследование процедуры преобразований изображения объекта в оптических системах с регистрацией результата па фотослое, получение

оценки информационной емкости оптического изображения и услопий шшпшглиши ее потерь м опзнческом факзе;

- р.1 |рао< • гка меюднкм аппаратом оценки шмчюсш но'юк а информации с единицы площади изображения е использованием оптического коррелятора и меюдики идентификации обтекши исследонаиии на ее основе.

Мемды исследовании. Исследование основных факторов, влияющих, на досюисрписн, принятии решении и процессе технической л;енертизы объектов (. номощыо ошичееки.ч кчтерешпых и пеко! ерешных методов, проводилось 11>')ем сип юза пбшнценнон задачи исследовании. ' На работа выполнялась пуюм яаюналнцчко! о и физическою моделирования алгоритма решения задач идентификации. Критерием качеова системы обработки принят минимум средпекиадрашческчл о отклонения (Л1СКО) в описании единицы поверхности изображения объекта, полеченного в результате преобразований. С учетом пчо, что для анализа изображения используются системы оптико-элекфонной обработки, а так же ЭВМ, введены два параметра: максимальная плотность информации н энергетическая цепа зарегистрированного изображения. 'Эти два параметра позволяют обьективно сопоставлять разнородные оптические информационные системы. При исследовании основных иарамефов оптических средств использовались 1еория информации, меюды спектрального анализа, статистические методы обработки результатов исследований, /(чи моделирования алг'>ртиа оценки информационных

парами)рог. и алгоритма решения задан идентификация иснользовалаи, ГГЛШ,

Научная_____потппа полученных и диссертации результатов

мключается и следующем:

1. Дано теорешческое обоснование требований к обобщенным задачам идентификации объектов экспертизм. на современном этапе развития средств оргтехники и систем документирования,

2. Разработан инвариантный к линейным преобразованиям алгоритм решения задачи идентификации бинарных изображении.

3. Разработана методика решения задачи идентификации объектов экспертизы с использованием оптического коррелятора.

4. РазраГчнап метод идентификации объектов экспертизы на основе оптического юдографического процесса с использованием обращенного волнового фронта.

Практическая ценность, результате проведенных теоретических и экспериментальных исследований разработаны про!ра.ммы решения задачи идентификации бинарных изображений объектов исследования. Разработаны со постам мыс .оценки ! качества оптических, оптико-электронных и оптико-цифровых систем. Предложены методы инженерного расчета процедуры идентификации. Предложены методы инженерного расчета информационных параметров фотоматериалов с целмо определения оптимальных условий экспонирования при изготовлении копий изображения объекта но критерию МСКО.

о

Разработанные алгоритмы и методики решения задач идентификации используются в РФЦСЭ при проведении судебно-технической жсиертизм документов, выполненных на струйных и лазерных принтерах. Рекомендации но оценке информационной емкосш вторичного изображения используются как при фотокопировании объектов, так и в процессе ввода изображений в 'ЭВМ мере; оитнко-электронные системы.

На защиту выносится;

1. Информационный подход к решению задач идентификации.

2. Алгоритм решения идентификационных задач в отношении бинарных изображений.

V Меюдика оценки максимальной плотности потока информации с единицы площади изображения аппаратными среди памп.

4. Методика решения идентификационных задач на основе оценки максимальной плотности потока информации с единицы площади изображения.

5. Голографииескнй метод идентификации обьекюв, основанный на обращении волнового фронта.

Апробация работ. Основные положения диссертационной работы обсуждались в докладах на конференциях:

1. На научно- технической конференции студентов и аспирантов МПИГЛиК № 51, 1995 г. ( Возможность применения туннельного микроскопа для исследования объектов технической экспертизы. I адилье О. ¡о.).

2. Па Второй Международной конференции "Датчики электрических и неэлектрических величин" ("Датчик-95") г. Барнаул.

3. На Российской конференции "Пьезотехника - 96" г. Барнаул.

Публикации. Основные результаты исследований и разработок

отображены в 4-х работах.

1. Л.М. Липанов, О.Ю. Гадилье, Е.Ю. Шелковннков. Применение методов сканирующей туннельной микроскопии и оптической обработки информации для идентификации печатающих устройств. Доклады Второй Международной конференции "Датчики электрических и неэлектрических величин" ("Датчик-95") г. Барнаул.

2. Е.Ю. Шелковников, М.В. Гуляев, О.Ю. Гадилье. Сканирующий туннельный микроскоп с большим полем зрения. Доклады Второй Международной конференции "Датчики электрических и неэлектрических величин" ("Датчик-95") г. Барнаул.

3. О.Ю. Вяткова (Гадилье), М.И. Седов и др. Инвариантные методы идентификации. Доклады Российской конференции "Пьезотехника -96" г. Барнаул.

4. О.Ю. Вяткова (Гадилье) , М.И. Седов и др. Информационный критерий идентификации объектов экспертизы. Доклады Российской конференции "Пьезотехника -96"г. Барнаул.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа содержит 134сгр„ 26 рисунков, 1 таблицу, список литературы из 127 наименований и состоит из введения, 4 глав и заключения.

в

СОДЕРЖАНИИ РАБОТЫ.

В.пещр!1 пгапе проведен анализ оптических методов исследования, применяемых в экспертом практике. Определен круг задач, для решения которых эффективно применение оптических, оптико-электронных, оптико-цифровых методов и средств исследования. Показано значение для экспертной практики методов исследования и документирования результатов с применением ПЭВМ. В этой связи возникает задача качественного ввода июбражеиия объекта исследования в ПЭВМ. Широко распространен подход, при котором с учетом шага квантования в соответствии с тооремой КОюлышкона об отсчетах выбирают оптимальные маеннаб и освещенность объекта. Однако, нрнияп, решение о качестве введенною и ПОИМ и юбражеиия нельзя бсч оценок оптического капала передачи и преобразований, которым подвергается исследуемый объект, том более, что ,ыя ввода и ПЭВМ может быть использовано изображение объекта пли в виде фотокопии с заданным контрастированием ею люментов, или полученное методами пространственной фильтрации. 15 связи с л им возникает задача контроля и получения оценок всех преобразований объекту, чтобы минимизировать потерю информации о нем. Основной задачей после ввода исследуемого объекта в ПЭВМ является выявление его существенных признаков и сопоставление их с признаками иного объекта, выявленных таким же способом. Лоеле сравнения массивов данных принимается решение об их родстве или различии.

Достоверность принимаемого решения зависит 01 ряда факюроп: нензоморфизм среды нрн записи изображений исследуемых объектов, наличие шумов от и чес к о го, мектронного каналов и фотослоя, нестабильное пространственное положение объектов и др.. Перечисленные факторы приводит к необходимости поиска такого массива точек объекта, при сравнении которых выполнялась бы высокая помехоустойчивость выделения признаков при достаточно высокой достоверности решающего правила.

Таким требованиям отвечают интегральные алгоритмы, например, корреляционная функция. Однако, корректность использования этого алгоритма сомнительна для большинства объектов экспертизы, которые имеют ограниченное статистическое описание, где математическое ожидание не равно 0. а дисперсия не постоянна. Именно при исследовании таких объектов возникает необходимость поиска иного интегрального функционального преобразования. Разработка алгоритмов решения задач идентификации объектов, для которых корреляционный алгоритм не является оптимальным - основная задача исследования. Она актуальна при решении широкого круга задач, выходящих за рамки экспертного исследования объектов. И результате анализа' методов исследования выработаны оценки когерентных и некогерентных методов обработки изображений и определено их место и значимость в процессе производства экспертиз!,!.

Во_второй_главе изложен метод синтеза интегрального

функционального преобразования вида

Ч\ = /у(г,к)-Яг)аЗ, (!)

где £(г,к) ■ ядро интегрального преобразования с параметром преобразования к, Ч\ - массив чисел - (функционалы преобразования; для

Р

бинарной функции ГСг) = ал , значения которой соответственно 1 для элемента изображения объекта, 0 - для фона или среднего уровня яркости.

Данное интегральное преобразование может быть приведено к преобразованию Фурье. Однако, последнее не инвариантно к трансформациям объекта: пойорота, теркального отображения, масштабного изменения. Будем полагать, что два изображения: исследуемого объекта П(г) и образца сравнения Г(г), идентичны, если путем взаимных параллельных смещений но осям координат, поворотов, зеркального отображения и линейного масштабирования можно добиться их конфигурационного равенства. К противном случае Г|(г) и 1'Дг) не идентичны.

Таким условиям отвечает преобразование, ядро которого имеет вид: е(г.к) = {г - у,[Г(г)1МЦг)]}^ {\'о[Цг)]Г", (2)

где © = 1,2,3...;

\'и[Г(г)] = у,|Г'(х,у)| - полярный нулевой момент;

Е(х,у) - площадь фшуры Г(г);

\т[Г(г)] = у|[Г(х,у)] - полярный момент нулевого порядка 1(т);

Гу=\'1[1(г))/уо[Г(г)]- положение центра тяжести фигуры Их,у).

Линейное интегральное преобразование выбираем в виде:

(,М1(г)|= {/(т-т,К:'1(г)^ >/М1'(гЦГ". <Ч>

Ч

Оно представляет собой набор функционален, безразмерных чисел

Ч, -

Ць''- {[(г г.Г 1(4 51 . (4)

Анализ полученного соотношения показывает, что алгоритм идентификации является устойчивым но отношению к трансформациям объекта. К тому же, осуществляется эффект накопления вклада значений всех элементов конфигураций Цг) объекта. Это обеспечивает высокую помехозащищенность измерения величины су2*").

Увеличение весового вклада элементов изображения, удаленных от центра тяжести фигуры (например, символа), делает алгоритм чувствительным к изменениям контура фигуры, а гак же к характеру распределения точек в окрестности исследуемой фигуры, что является важным при исследованиях текстов, выполненных на струйных и лазерных принтерах ПК. Возможно и дальнейшее повышение чувствительности интегрального алгоритма (3), сели исследовать изображения только контуров фшлры н точек в ее окрестности, полученных в результате преобразования оптическими или цифровыми методами. Исследуемое изображение объекта при этом выполняют с таким увеличением, при котором потери информации о тонкой структуре его контура и окружающих точек.минимизированы.

Предложенный интегральный алгоритм шгвариантпого распознавания (3) является практически полезным для решения идентификационных экспертных задач.

Следус! oiMcmiT,, что можно упросгшь процедуру поиска центра тяжести исследуемого объекта t\, сократить число необходим),ix огсчсгов, если использовать оптический процессор, установленный на входе системы анализа, который представит объект в виде фурье-образа. Бее отсчеты при этом являются результатами интегрирования пространственных частот.

15 конечном счете, надежность и достоверность идентификации объекта определяется в значительной степени теми преобразованиями, которые осуществляются в оптическом канале передачи информации.

Анализ возможностей систем, включающих наряду с оптическими приборами разнородные электронные устройства требуют единого подхода, В реальной системе анализа изображения объекта, особенно в системах, где в качестве одного из звеньев применяется ПЭВМ, отношение сигнал/шум невелико. Поэтому нельзя применить для inr,KeiiqiHoro анализа и синтеза таких систем, а также для априорных оценок погрешностей измерения входной освещенности Н(х,у) или точности восстановления входного изображения по выходному изображению принятую систему параметров оценок качества изображения ■(например, ЧКХ, ЛФ). Естественно применить для описания и анализа (аких систем методы теории информации. С учетом чалого отношения сигнал/шум

Фвх(<у>) = (ФЕЫХ(о>) + Н го)) / (к(со ) + 52( со)), (5)

где Si( со) - ошибка, вызванная действующими в системе шумам! 5;((о) - ошибка, обусловленная неточностью измерения к(со), к(сю) коэффициент передачи.

Соотношение (5) показывает, что в условиях шумов АФ g(x) и'ЧК ■ к (со) сами по себе характеристиками системы не являются. Известно, чт< количественным критерием качества выходного изображения является ек максимальная энтропия. Если на единице площади оптической изображения можно произвести к независимых отсчетов оевещептюсти, тс максимальная плотность потока информации С = к • Q logz L , (б)

где Q - поправочный множитель, зависящий от отношения сигнал/шум, L = Е/о - отношение сигнал/шум.

Если отсчеты получены в соответствии с теоремой Котельникова с шагом А - Ь(2Г:), то соотношение (6) примет вид

С = 4 fe 2Q L = 4 í;2 Q log2 (Е/о) [бит/см 2], (7) где а - дисперсия шума.

Плотность потока информации при записи на фотослое изображения объекта экспертизы запишется в виде

}| = (l/.V) Q: log;[( уД / О) ехр( -ти^/ЗЛ)] [бит/см2], (8)

где А - шаг считывания, р - полуширина АФ фотослоя, у -контрастность, где G - фактор зернистости.

Исследования показывают, что максимальная плопюсль информации на фоюслос достигается при л I = 2

Hm„ = (l/4p2) Q2 log2[( 2yP / G) exp( -я./З)] [бит/см'Ь (9) Анализ задачи восстановления изображения объекта показывает, что апертура считывания изображения А должна быть на порядок меньше, чем АФ. фотослоя р, чтобы СКО восстановленного изображения от объекта было минимальным.

Максимальная плотность потока информации, передаваемая •оптической системой, т. е. пропускная способность канала С — Rmajc, является таким параметром, который совмесгйо с энергетической ценой регистрируемой информации E/R, полностью характеризует оптическую систему. Зная эти параметры, можно объективно сравнивать разные оптические системы между собой, получать оценки точности измерения входных сигналов, находить оптимальные условия приема и регистрации Информации. Для нахождения этих величин необходимо иметь АФ g(x) или ЧКХ k(i), входную чувствительность, максимально допустимое значение • входного сигнала Em« и оценки, действующих в канале шумов. Эти данные измеряют в реальных каналах. При измерении действующих в системе шумов на вход подается сигнал eBX(x) = const, а выходной сигнал е™х(х,) считывают с шагом А = х; - хы < р. Затем находят

fTmx(xi,yi) = (l/N)-Ze=Mx(x,,y,) (10)

' , и квадрат среднеквадратического отклонения

■ о2 = (l/fN-OIS^Xi.yi) - ¡w(xi,y,)]2, (11)

который и есть оценка дисперсии, поскольку при N <ю, &г -> D[eBbIx(x,y)]. При белом шуме спектральная плотность сто2 = сг2 А.

Если спектральные и статистические свойства шума известии, то других измерений проводить не требуется.

Нами предлагается выполнять измерения плотности информация непосредственно оптическими средствами. Теоретической предпосылкой этому служит теорема Элиаса, которая утверждает, . что. автокорреляционная функция (АКФ) является верхним пределом информативности сообщения. Аппаратное решение по формированию АКФ может быть выполнено на базе интерферометра Манкельсона.

И треп,ей глар.е изложены принципы математческюго и фишческого моделирования задачи измерения информационной емкости изображения. Проведен анализ изображении, информационная емкость которых четко задана, заданы закон распределения -¿перши по пространственным частотам и функция распределения этих частот. Показано, что решетка Френеля имеет равноэнергетическое распределение по спектру пространственных частот. При физических слраннчениях, введенных с. целью нормировки результатов моделирования, установлено, что АКФ-окна коррелятора является нижним пределом потока информации с заданной площади окна. Верхним пределом потока информации является ЛКФ френепевской решетки, при условии заданного интервала пространственных частот и его нижней 1раницы. Исследуемый обьект характеризуйся определенным законом распределения энергии но пространственным частотам. На заданной площади входного окна его изображение характеризуется ЛКФ, значения которой слраничены указанными верхним и нижним пределами. В диссертации показано, что. в

li.pe.4C.IC. Ко1 1.1 НС! (>1 р.ПШЧСННН по верхней 1р,НШЧ11мЙ 4.1. 1<>0 ч.м.гм.м

/ЛКФ премнтст К" офупкцни. ^дирко, фишческнй про/ют ошимсаого коррелятора наступает раньше и обусловлен явлением дифракции, чго не ' позволяет приблизится к значениям пространственных частот, соизмеримым с А. источника.

Реально для повышения чувствительности метода измерения следует сузшь спектр пространственных частот, что при заданном их законе распределения ведет к появлению ограничении снизу Г„ и сверху Г„.

ЛКФ анализируемого изображения на интервале корреляции дает опенку распределения энергии по пространственным частотам, в том числе выявляет коррелированпоегь элементов изображения. Поток информации с единицы площади изображения предложено оценивать площадью между кривыми АКФ окна коррелятора и Л К'Г1 реального изображения при •условии, что коэффициент заполнения равен 1/2, а световой поток в обоих случаях одинаков.

.Анализ показывает, что дня каждого исследуемого объекта кривая, .определяемая ЛКФ, будет' имен, свою форму, которая однозначно его чпрлкгершучл. При нормировке »перши с площади окна максимальная информационная емкость окна коррелятора заданной площади определяется шириной спектра пространственных частот, заполняющих эту .площадь. Результаты моделирования показывают, что информационная оценка является эффективной в области высоких пространственных частот, так как весовой вклад их в ЛКФ значительно выше.

Моделирование решения задачи идентификации с использованием интегрального функционального алгоритма проводилось с учетом различных целей исследования одного и того же объекта. Так исследование букв, цифр и других символов для оценки параметров шрифта требует увеличения изображения объектов для сдвига пространственных частот до значений в = 100/ Мпрм , где в - зернистость фотослоя, а Мпре, - увеличение изображения, при котором зернистость на пороге обнаружения глазом. Исследование тех же символов может проводиться для установления факта их выполнения на одном и том, же печатающем устройстве, установления марки печатающего устройства. Эти

I

задачи чаще всего не находят решения в случае исследования текстов, выполненных с использованием струйного, лазерного принтеров ПК. Используя информационный подход, мы сделали попытку применить статистический метод анализа к структуре изображения символов. Полученные статистические оценки распределения такого структурированного изображения позволили найти разделяющую поверхность признаков двух однотипных печатающих устройств.

Четвертая глава содержит анализ результатов измерения параметров описания объекта при решении классификационных и идентификационных задач ТЭД: определение вида печатающего устройства, идентификация печатающего устройства. В качестве объектов исследования рассмотрены струйные и лазерные принтеры ПК. Исследования статистической структуры символов показывает, что символы различных шрифтов воспроизводятся принтерами указанных классов с высокой степенью

точности. Различия проявляются на уровне описания кошуров для пространственной частоты порядка 100 лип/мм. Для принтеров разных: ■ лилов различия в контурах символов могут быть обусловлены использованием разных алгоритмов апроксимации наклонных и овальных элементов символов. Кроме того отличительной особенностью текстов, выполненных на струнных и лазерных принтерах ПК, является наличие ючек в окрестности контура воспроизводимого символа. На примерах статистических исследований текстов, выполненных с использованием принтеров разных видов, одного и того же вида, нам удалось установить, что вероятность совпадения статистического распределения точек в . окрестности символов стремится к нулю. Это позволило предложить процедуру идентификации принтера для случаев, когда интегральные методы оказываются нечувствительными, по методике, которая содержит способы дифференцированного подхода. В частности, нами предполагается при идентификации принтеров высокого разрешения сократить описание объекта, оставив для анализа лишь контурные изображения символов с окрестностью, содержащей точки. Процедура фильтрации может быть выполнена оптическими методами на этапе предварительной обработки информации, например, с помощью днфрактометра с последующим анализом информации с использованием ПЭВМ, а так же цифровыми методами. Как показали исследования, процедура фильтрации цифровыми методами с использованием ПЭВМ приводит к потере информации за счет узкого динамического диапазона матричного фотоприемника в системе ввода изображения, а также за счет потерь при бинаризации исследуемого

изображения. Потери информации в изображении, получаемом на выходе системы ввода, мо1уг оказаться значительными, если учесть и без т»го ограниченный набор признаком, иключающий форму кчнпура и конечное число точек, что приводит к снижению достоверности выводов по результатам проведенных исследовании. Поэтому жсис-рту в конкретной ситуации следует выбрать метод обработки изображения обьекта: либо использовать когерентную фильтрацию изображения обьекла перед вводом его в ПОИМ, либо использован, альтернативные методы, позволяющие ввести изображение обьекта с минимальными потерями. Такой подход оценивался по критерию МГКО описания изображения объекта, а так же времени обработки и экономических показателей. Альтернативная процедура ввода изображения обьекта состоит в том, что изображение обьекта мультиплексируется с использованием оптического клина. Клин устанавливают с проецирующей оптической системой таким образом, что на матричный фошнрнемник системы ввода последовательно поступают изображения, освещенность которых плавно убывает за счет многократного отражения в оптическом клине. После их обработки получают изображение для дальнейшего анализа, удовлетворяющее критерию МСКО. Описанная процедура увеличивает время, необходимое для исследования объектов лсиерипм, и может быть рекомендована для ограниченною класса обьектов. Принятие решения о тождеств ' технического средства выполняется на основе анализа отфильтрованных изоорлжении ооъекгов Г тюй целью используется ВКФ. Нели НКФ н и" ч'и женпи исслеччемоп1 обьеыа и оораща сравнения отличаются не.

юлее, чем на 2(1 % ш .ЛК<1_> изображения обрата сравиешн. го фтшмяегся решение о тождество средства, например, принтера, е ЮМОН1ЫО которого они изготовлены.

Проведенный в работе анализ показал, что вероятность ошибки при фпняши решения возрастает, если величины отклонений контуров [сследуемого объекта и образца сравнения меньше 10 мкм, а элементы пображення при увеличении имеют объемную, трехмерную структуру. Для -аких ситуаций был разработай стенд голографической обработки соображении с использованием обращения волнового фронта (рис. I). Эта остановка позволяет зарегистрировать голограмму объекта в прямом ходе игорного пучка. Фурье-образ изображения эталона устанавливают в |>урье-плоскость. При считывании с голограммы опорный пучок в обратном ходе комплексно сопряжен с пучком, записавшим голограмму. Гаким образом, обращенный волновой фронт восстанавливает пображение объекта в ею плоскости. Причем, изображение объекта

юсстанавлинастея '">сз искажении, 1. к. псе абберацни оптической системы #

:компсиснрованы за счет обращения волновою фронта. Л в результате «

.'мерп'и.Функпии пропускания филыра в фурье-плоскосш с фурье-образом 'олофлммы, изображение объекта восстанавливается в контурах, а элементы отличия в изображении и эталоне ярко подсвечены. Результаты фиксируются через микроскоп па фотоноенгель пли выводятся для обработки на ПЭВМ.

В_Заключении приведены основные выводы, которые можно

сформулировать следующим образом.

1. Проведена классификация объектов экспертного исследования п размерным характеристикам и методам анализа признаков, в результат чего выделено три группы:

-объекты, признаки которых анализируются в процессе иселедовани непосредственно экспертом МОмкм);

-объекты, признаки которых требуют алгоритмического анализа н уровне оценок качества преобразования изображения объекта (И) - НИ мкм);

-обьскты, признаки которых находятся выше предела разрешен!» оптических средств анализа изображении ( - 10 мкм).

2. Разработан интегральный инвариантный алгоритм идентификации объекта но изображениям, который рекомендуется применять при исследовании объектов 1-ой и 2-ой групп.

3. Разработана методика информационной оценки описания изображения объекта по критерию МСКО при исследовании копий объекта. В качестве индивидуализирующего признака объекта, полученного при исследовании его изображения, предложена оценка информационной емкости изображения.

4. Проведено физическое моделирование оптического коррелятора и исследованы аппаратные возможности оценки информативности изображения по АКФ. Определена верхняя и нижняя границы потока информации на единицу площади поверхности изображения.

5. Проведен анализ объектов экспертизы 2-ой группы. 1 ¡оказано, что наряду с интегральным инвариантным алгоритмом решения

идентификационных задач, информационный подход, реал и¡уемый с исиодг,золшшем оптического коррелятора, позволяет расширить класс ■объектов, в отношении которых могут быть категорически решены клен гнфикапионнме задачи.

6. Разработан подход к выделению признаков, необходимых для решения задачи идентификации печатающего з'стройства, например, принтера ПК.

7. Разработана методика оценки плотности потока информация и процедуры идентификации аппаратными средствами.

3. Разработана методика идентификационного исследования объектов третьей группы с использованием когерентной оптической системы голотрафическою тина, осуществляющей фильтрацию в фурье-плоскости и компенсацию аббераций оптической системы за счет обращения полнового фронта. -

Рис. 1. Схема когерентной топографической установки с обращением волнового фронта. ] - объект исследования, 2 - источник когерентного света, 3 - узел очистки пучка, 4 - телескопическая система, 5, 7, 8, 13, 14, 15 - глухие зеркала, 6, 9 - полупрозрачные зеркала, 10 - поэвый фурье-объектив, II -второй фурье-объектив, 12 - кювета для фотопласгин, 16 - фильтр.

Подп. к печати 07.04.97 Формат 60x90 Бумага офсетная Печ. л. 1,5 Уч .-изд. л. 1,5 Тираж 80 экз. Заказ № 84 Цена договорная

МосГУГиК 103064, Москва К-64, Гороховский пер., 4