автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.13, диссертация на тему:Разработка способа защиты полиграфической продукции с использованием скрытого растрового изображения

На правах рукописи

Шевелёв Александр Александрович

РАЗРАБОТКА СПОСОБА ЗАЩИТЫ ПОЛИГРАФИЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СКРЫТОГО РАСТРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ

05.02.13. - Машины, агрегаты и процессы (Печатные средства информации)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 2МАР 2009

Москва - 2009

003463741

Работа выполнена в Московском государственном университете печати на кафедре «Технологии допечатных процессов»

Работа выполнена в Белорусском государственном технологическом университете на кафедре «Полиграфического оборудования и систем обработки информации»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Андреев Юрий Сергеевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

старший научный сотрудник Пономарёв Юрий Валентинович

кандидат технических наук Мухин Петр Николаевич

Ведущая организация: ОАО ВНИИ Полиграфии

Защита состоится 24 марта 2009 г. в 14-00 на заседании диссертационного совета Д 212.147.01 при Московском государственном университете печати по адресу: 127550, г. Москва, ул. Прянишникова, 2а, ауд. 1211

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГУП Автореферат разослан 19 февраля 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

д.т.н. Климова Е. Д.

1. Общая характеристика работы

Актуальность темы диссертационного исследования

С момента возникновения платежных средств и финансовых документов существует необходимость их защиты от фальсификации. В настоящее время необходимость борьбы с фальсификацией стала ещё более острой. Текущая острота вопроса во многом обусловлена развитием полиграфической техники, в частности, цифровой, и её широким распространением. Каковы бы сложны и эффективны не были средства защиты от фальсификации, со временем появляется способ их воспроизведения. Поэтому эффективность защиты напрямую зависит от новизны методов, что определяет постоянную потребность в новых средствах и технологиях защиты.

Все используемые в настоящее время технические я технологические методы защиты полиграфической продукции можно разделить на пять больших групп: это защита на стадии дизайна, защита за счет специальных технологий печати, защита за счет использования специальной печатной основы, защита за счет использования специальной краски, защита за счет отделки продукции. Из всех перечисленных, минимально влияют на цену конечного продукта графические средства защиты, основанные на применении методов обработки и формирования изображений.

При всем многообразии имеющихся графических средств защиты имеется определённый пробел в области защиты относительно недорогой продукции широкого распространения, этикетки и упаковки. Практически отсутствуют средства с высокими защитными свойствами, реализуемые с использованием стандартного оборудования, позволяющие маркировать печатные изображения, не изменяя их визуальных характеристик.

Цели и задачи

Целью работы является разработка способа формирования защищенных от фальсификации латентных изображений с использованием растровых структур, и создание способа идентификации подлинности латентных изображений.

Научная новизна

Научная новизна заключается в создании принципиально нового и научно обоснованного метода защиты полиграфической продукции от фальсификации, основанного на применении оригинальной совокупности методов и решений, включающей: выбор свойств растровых структур, разработку методики их оценки на основе спектрального анализа, разработку способа формирования латентных изображений с использованием выбранных растровых структур, разработки метода цифровой фильтрации для выявления скрытого изображения. Эта совокупность даёт следующие преимущества перед существующими: универсальность и простоту применения, заключающиеся в независимости применимости метода от семантики изображения и возможности реализации метода с применением промышленно используемого оборудования и программного обеспечения, трудность выявления и невозможность воспроизведения латентного изображения даже при знании способа формирования и выявления скрытого содержимого.

Практическая ценность

Разработанный способ формирования латентных изображений может найти применение в области защиты упаковки, этикетки и соответственно оформитель-

ской продукции от фальсификации. По теме диссертационного исследования был получен грант Министерства образования Республики Беларусь.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Способ формирования скрытого растрового изображения, реализуемый с применением используемых в промышленности методов растрирования, создающих растровые структуры с близким размером субэлсментов, но с отличающимися структурными свойствами.

2. Метод визуализации скрытого растрового изображения, реализуемый с использованием промышленно используемого программного обеспечения и оборудования, который позволяет выявить внедрённое изображение и при этом обеспечивает невозможность выделения этого изображения для использования в качестве оригинала для фальсификации.

Апробация работы

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено на заседаниях кафедры Технологии допечатных процессов МГУП и кафедры Полиграфического оборудования и систем обработки информации БГТУ. Разработанные латентные изображения прошли оценку и получили одобрение в ГУ «НИИ Криминалистики и судебной экспертизы».

Основные положения и результаты диссертационной работы были доложены на следующих конференциях:

71 научно-технической конференции профессорско-препода-вательского состава БГТУ, работа «Исследование способов формирования средств защиты полиграфической продукции». 5-9 февраля 2007 г. Минск.

11-й Международном молодежном форуме «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке», работа «Частотный анализ интерференционного взаимодействия периодических структур». 10-12 апреля 2007 г. Харьков, Украина.

8-я Международной научно-техническая конференции молодых ученых «Друкарство молоде», работа «Спектральный анализ стохастических растров», 1618 апреля 2008 г. Киев, Украина.

Публикации

Результаты проведенных исследований опубликованы в 5 печатных работах и 3 отчетах научно исследовательской работе. Из них: 2 научных статьи в рецензируемых изданиях, 2 в сборниках международных конференций, и 1 методика (в соавторстве) в ГУ «НИИ КиСЭ МЮ РБ».

Структура работы

Диссертация состоит из общей характеристики работы, трех глав с выводами, заключения, списка литературы (насчитывает 95 наименований) и 3 приложения, изложена на 121 странице, включая 2 таблицы и 59 иллюстраций.

2. Содержание диссертации

В главе 1 производится постановка задачи исследования, оценивается актуальность разработки средства защиты полиграфической продукции от фальсификации. Приводится анализ существующих методов защиты полиграфической продукции от фальсификации. Особое внимание уделено способам формирования графических средств защиты, а именно - латентным изображения.

Высокая степень защиты полиграфической продукции определяется тремя составляющими: сложностью технологических процессов, ограничением доступа к материалам и оборудованию, новизной и закрытостью применяемых методов.

Разработка и применение сложных технологий, например, металлографской, глубокой печати, использование специальных красок и покрытий, защитных лами-натов, голограмм не всегда целесообразно с экономической точки зрения. Применение материалов со специальными химическими, физическими свойствами часто влечёт за собой также и необходимость использования соответствующего оборудования для определения подлинности защищаемой продукции.

Наиболее простыми и удобными являются средства защиты, реализуемые на допечатной стадии. Их применение не требует специального оборудования и материалов. При этом остаётся возможность их использования для создания комбинированных средств защиты.

Среди методов защиты, реализуемых на допечатной стадии производства продукции, можно выделить элементы защитного дизайна, латентные изображения и специальные методы растрирования.

Наиболее характерным представителями элементов защитного дизайна являются гильоши. Однако эти традиционные для ценных бумаг и документов методы малоприменимы для защиты от фальсификации упаковочной и этикеточной продукции из-за того, что накладывают ограничения на сюжетное содержимое изображений.

Другая группа защитных методов - это применение латентных изображений. От вышеописанных методов их отличает внедрение скрытой информации в сюжетное изображение. Латентные изображения - это довольно большая группа полиграфических изображений, обладающих общим свойством - изменением видимости элементов изображения при изменении условий наблюдения или способа регистрации основного изображения. Изменение условий наблюдения достигается широким кругом способов, зависящих от природы латентного изображения.

Латентные изображения могут создаваться с помощью средств голографии, с использованием явления поляризации, путем применения специальных красок и покрытий, за счёт определённого метода формирования элементов изображения. Только последний тип латентных изображений можно отнести к графическим средствам защиты.

Латентные изображения, сформированные с использованием различно ориентированных штрихов, могут быть легко идентифицированы потребителем, без использования каких либо устройств. Однако при достаточно большом размере элементов, формирующих изображений, их легко можно считать с высокой точностью. Это обстоятельство, вместе с очевидностью способа создания такого латентного изображения, значительно снижает защитные свойства латентных изображений данного типа.

Специальные методы растрирования, включающие в себя множество разновидностей: имитация гравюры, использование особой формы растровой точки, растрирование криволинейными линиями переменной толщины и т.д. обеспечивают достаточно высокую степень защиты, но при этом стоит учитывать, что если стандартные способы растрирования ориентированы на максимально точное воспроизведение оригинала, то задачей специальных способов является защита от копирования, в ущерб художественному качеству репродукции. Данное обстоятельство во многих случаях сужает область применения специальных методов растрирования.

Латентные изображения, внедрение скрытого содержимого в которые происходит на стадии растрирования, характеризуются отсутствием многих вышеописанных недостатков. При этом, за счет малого размера элементов, формирующих изо-

бражение, и скрытости факта наличия защиты, они обеспечивают достаточно высолю степень защиты.

Общим для большинства существующих методов формирования скрытых изображений является кодированный характер внедрённой информации, что требует специально разработанною программного обеспечения для создания изображений и выявления скрытой части. Другим недостатком являются высокие требования к точности печати и сложности при считывании изображения.

При всем многообразии имеющихся средств защиты имеется определённый пробел в области защиты продукции широкого распространения, этикеточной и упаковочной продукции. Практически отсутствуют средства с высокими защитными свойствами, реализуемые с использованием стандартного оборудования, позволяющие маркировать печатные изображения, не изменяя их визуальных характеристик. Для восполнения этого пробела необходимо создание метода, обеспечивающего выполнение следующих требований:

1. Внедрение скрытого изображения в защищаемое основное изображение;

2. Незаметность внедрённого изображения при визуальной оценке;

3. Высокую степень защиты от фальсификации и возможность быть скомбинированным с другими средствами защиты, что обеспечит усиление защитных свойств;

4. Реализацию на стандартном оборудовании без существенного изменения технологии и применения специальных материалов, что обеспечит экономическую эффективность способа;

5. Определение подлинности защитного элемента без применения специального оборудования, что обеспечит практичность способа;

6. Невозможность точного воспроизведения латентного изображения даже при обнаружении скрытого содержимого;

7. Отсутствие ограничений, накладываемых на изображения, в которые будет внедряться скрытое изображение, что обеспечит возможность применения способа для защиты широкого круга продукции.

Исходя из этих требований, была произведена разработка способа формирования латентных изображения на основе растропых структур, описанная в главе 2.

Было определено, что периодические растровые структуры не обладают незаметными при визуальной оценке характеристиками, по которым возможно выявление скрытого изображения. Поэтому для формирования латентных изображений были выбраны стохастические растровые структуры.

Стохастические растровые структуры отличаются от периодических меньшей заметностью растровой структуры. В настоящее время существует целый ряд различных стохастических растровых структур, отличающихся друг от друга размером растровой точки, формой кластеров и характером их расположения в пространстве. Необходимо было отобрать растровые структуры, которые возможно использовать для создания латентных изображений.

Размер растровой точки может быть измерен на оттиске, а ди определения же различий, определяемых характером формирования кластеров, требуется более сложный подход. Для оценки характеристик стохастических растровых структур был выбран частотный подход, основанный на Фурье-анализе. Использование час-

тотного подхода для анализа растровых структур позволяет формально описывать характеристики, определяющие различимость элементов структуры человеческим зрением.

Определение характеристик растровых структур производилось по образцам, представляющим собой набор серых полей разного тона. Исследовались растровые структуры, создаваемые алгоритмами растрирования алгоритмов растрирования Adobe Studio RIP, Kodak Staccato, Screen Hybrid.

Для полученных образцов в пакете Matlab были вычислены Фурье-образы растровых структур и записаны в виде полутоновых изображений. Проведённый анализ спектров растровых структур показал, что в спектрах различных растровых структур характер распределения спектральной плотности амплитуд существенно различается. Для более удобного анализа спектров и их дальнейшего использования были даны аналитические описания спектров (см. рис. 1).

1 - Adobe Studio Rip 28 мкм; 2 - Adobe Studio RIP32-42 мкм; 3 - Kodak Staccato 31,1 мкм; 4 -Kodak Staccato 40 мкм; 5 - Kodak Staccato 63,1 мкм; 6 - Kodak Staccato 70 мкм.

Рис. 1. Спектры исследованных растровых структур.

Для некоторых растровых структур характерны спектры с кольцевой локализацией спектрального распределения плотности амплитуд. Наличие частотных различий между растровыми структурами обуславливает различие радиуса кольцеобразных локализаций. Наряду частотными различиями, разные растровые структуры имеют и другие различия, обуславливающие различный вид спектров растровых структур. Такой вид спектров обусловлен различиями в структурных свойствах растровых структур. Доказательством этого является существенное различие спектров растровых структур Kodak Staccato с размером записываемых точек 35 мкм и 36 мкм, и 40 мкм и 42 мкм (см. рис. 2).

Рис. 2. Растровые структуры с близким размером растровой точки и их спектры.

При достаточно близких частотных параметрах данные растровые структуры отличаются формой кластеров и характером их расположения в пространстве структур о чем свидетельствует вид их спектров.

В результате анализа растровых структур были определены параметры, которые могут быть положены в основу выявления скрытого содержимого. В качестве таких параметров выступают структурные характеристики растровых структур: форма и размер кластеров растровых точек, ориентация кластеров. Для выявления скрытых изображений могут использоваться и частотные различия растровых структур. Однако эти различия также могут быть определены визуально или с помощью увеличительной техники, что ослабляет защитные свойства скрытого изображения.

На основании вышесказанного, были сформированы требования к растровым структурам, применяемым при формировании латентного изображения.

1. Диапазон частот обеих используемых растровых структур должен находиться в области сильного спада кривой частотной чувствительности человеческого глаза, что обеспечивает первичную визуальную незаметность скрытого латентного изображения.

2. Частоты используемых растровых структур должны быть близки, чтобы не допустить выявления скрытого изображения при более детальной визуальной

3. Растровые структуры должны иметь одинаковые градационные характеристи-

4. Используемые растры должны обладать структурными различиями, не связанными с различиями в размерах точек.

В соответствии с изложенными требованиями для формирования латентного изображения были отобраны пары растровых структур алгоритма Kodak Staccato с размером растровой точки 35 и 36 мкм и 40 и 42 мкм.

Формирование латентного изображения F происходит в соответствии с условием

Х: и Х2 - это массивы, соответствующие изображениям, растрированным с использованием различных растров. Н— это массив, соответствующий внедряемому изображению в виде маски, которое при формировании латентного изображения выполняет роль управляющей функции.

Процесс формирования латентного изображения проиллюстрирован на рисунке 3.

оценке.

ки.

Ui(U). WJ) = 1

\x2(i,j), h(ij) = 0

О)

где У(/, у) - формируемое изображение;

Х1 ('"> У) ~~ элемент массива, соответствующего одному растру; х2 ('> У) ~ элемент массива, соответствующего второму растру; /*(', У) - элемент массива маски.

Рис. 3. Процесс формирования латентного изображения

На рисунке 3 номерами обозначены:

1. Основное изображение;

2. Основное изображение, растрированное с использованием растровой структуры №1;

3. Основное изображение, растрированное с использованием растровой структуры №2;

4. Внедряемое изображение;

5. Позитивная маска слоя на основе внедряемого изображения;

6. Негативная маска слоя на основе внедряемого изображения;

7. Основное изображение, растрированное с использованием растровой структуры №1, из которого удалена часть, соответствующая позитивной маске слоя;

8. Основное изображение, растрированное с использованием растровой структуры №2, из которого удалена часть, соответствующая негативной маске слоя;

9. Латентное изображение.

Основное изображение дважды растрируется с использованием двух растровых структур. Затем на основе внедряемого изображения создаются позитивная и негативная маски. Позитивная маска соответствует одной растровой структуре, негативная - другой. Далее в соответствии с масками удаляются части растрирован-ных изображений. На последнем этапе происходит объединение фрагментов рас-трированных изображений в единое целое. Получаемое изображение используется для печати. При визуальной оценке отпечатанного изображения было подтверждено предположение о незаметности скрытого изображения.

Для обеспечения возможности дальнейшей обработки латентного изображения с целью выявления скрытого содержимого необходимо сканирование изображения с сохранением растровой структуры. Было определено, что минимально допустимым разрешением является разрешение 600 dpi, полное сохранение растровой структуры изображения достигается при разрешении сканирования 2400 dpi, что легко достижимо при современном уровне сканирующей техники.

Для сокращения временных и материальных затрат при выборе оптимальных условий формирования латентного изображения были произведены оценка и моделирование искажений, происходящих в процессе печати/сканирования. Это позволяет проводить подбор оптимальных условий получения латентного изображения без получения печатного оттиска, по цифровому файлу латентного изображения. Для моделирования искажений, происходящих в процессе печати/сканирования,

использовалась низкочастотная фильтрация и градационная коррекция. Так, искажениям, происходящим при печати латентного изображения на глянцевой мелованной бумаге 150г/м2 и сканировании его при разрешении 2400 dpi, соответствует размытие с использованием фильтра программы Photoshop Gaussian Blur с параметром Radius, равным 0,7, и уменьшение яркости пробельных элементов на 24 единицы по шкале Grayscale.

В результате данного этапа исследования был разработан способ формирования латентных изображений с использованием стохастических растровых структур. Сформированное печатное латентное изображения характеризуется незаметностью скрытой части.

Разработаны методика и критерии подбора растровых структур для формирования латентного изображения. Используемые растровые структуры обладают идентичными визуальными характеристиками и различными структурными и/или частотными свойствами. Определено, что данные характеристики сохраняются и на оттиске. Способ реализован с применением промышленно используемого оборудования и программного обеспечения. Определены искажения, происходящие с изображением в процессе печати/сканирования. Найден способ моделирования этих искажений.

В главе 3 описана разработка способа выявления скрытого изображения. Для выявления скрытой части латентного изображения необходимо средство, в различной степени воздействующее на растровые структуры изображения. В качестве такого средства была использована цифровая фильтрация.

При разработке способа выявления скрытого изображения использовались как объекты, полученные сканированием оттиска, так и объекты, полученные методом моделирования на основе цифрового файла:

Л 20+40 П - печатное латентное изображение, сформированное с использованием растровых структур Kodak Staccato 20 и 40 мкм, сканированное с разрешением 2400 dpi;

Л 35+36 М - модель латентного изображения, сформированного с использованием растровых структур Kodak Staccato 35 и 36 мкм, соответствующая разрешению сканирования 2400 dpi;

Л 40+42 М - модель латентного изображения, сформированного с использованием растровых структур Kodak Staccato 40 и 42 мкм, соответствующая разрешению сканирования 2400 dpi.

Первоначально была проверена возможность выявления скрытого изображения при использовании стандартных фильтров изменения резкости программы Adobe Photoshop. Использовались фильтры Median, Gaussian Blur, Unsharp Mask и их комбинации.

Применение как низкочастотной, так и высокочастотной фильтрации не вызвало выявления скрытого изображения. Однако применение высокочастотной фильтрации к изображению, обработанному низкочастотным фильтром, дало выявление скрытого изображения.

Рис. 4. Визуализация скрытого изображения. Слева направо: результат применения фильтра Unsharp Mask к сканированному изображению, результат применение фильтра Unsharp Mask к изображению, обработанному фильтром Gaussian Blur, результат последующего применения пороговой бинаризации.

Таким образом, использование стандартных средств Photoshop для выявления скрытого изображения принципиально возможно. Но при этом визуализация незначительна и требует применения нескольких операций в определённом порядке. Существует риск необнаружения скрытого изображения. Основным недостатком данного подхода является возможность выявления скрытого содержимого лишь в латентных изображениях, растровые структуры которых имеют значительные частотные различия.

Для более эффективного выявления скрытого изображения проводилось проектирование частотного полосового фильтра. Спектр сканированного латентного изображения сформированного с использованием растровых структур Kodak Staccato 20 и 40 мкм, содержит две кольцеобразных локализации элементов, относящихся к разным растровым структурам. Для изолированного воздействия на эти структуры при фильтрации латентного изображения очевидным является применение полосовых фильтров, частота пропускания которых соответствует диапазону частот одной из растровых структур. При этом необходимо учитывать разрешение сканирования поскольку оно влияет на частоту растровой структуры в цифровом изображении.

Для построения полосового фильтра в пакете Matlab использовался метод, в качестве основы фильтра использующий аналитическое описание спектра. Процесс построения фильтров состоит из следующих этапов.

1. Вычисление Фурье-образа растровой структуры.

2. Получение аналитического выражения, описывающего распределение спектральной плотности амплитуд.

3. Формирование на основе аналитического выражения, описывающего распределение спектральной плотности, одномерного массива, размер которого соответствует размеру одной из сторон желаемого фильтра.

4. Преобразование одномерного массива в двумерный с помощью функции поворота вокруг центральной оси симметрии.

Полученный массив и есть фильтр для фильтрации в частотной области. В случае если аналитическое описание спектра достаточно пологое и фильтр построенной на его основе не обладает необходимой селективностью, в качестве основы фильтра следует использовать видоизмененную в сторону большей крутизны кривую. Аналитическое описание спектра растровой структуры Kodak Staccato 20 мкм и фильтр, построенный на его основе, показаны на рисунке 5.

1 I

Рис. 5. Аналитическое описание спектра и фильтр, построенный на его основе.

Рис. 6. Полосовая фильтрация. Слева направо: исходное изображение, результат обработки фильтром, соответствующим растровой структуре Kodak Staccato 20 мкм, результат обработки фильтром, соответствующим растровой структуре Kodak Staccato

40 мкм

Использование фильтрации в частотной области с применением полосовых фильтров оказывает более заметное проявляющее воздействие на скрытое изображение, чем использование стандартных фильтре з программы Photoshop.

Однако частотная фильтрация требует больших вычислительных затрат, чем фильтрация с использованием программы Photoshop, что объясняется необходимостью вычисления двумерного Фурье-преобразования до и после фильтрации изображения.

Избежать этого можно используя обработку в пространственной области с применением пространственных фильтров, соответствующих частотным. При размере маски пространственного фильтра до 5x5 возможно выполнение фильтрации в программе Photoshop.

Для построения пространственного фильтра использовалось обратное Фурье-преобразование прототипа желаемого частотного отклика фильтра. Задавая желаемый частотный отклик фильтра через выражения

f г <гх = 0 Hd(nl,n2) = ir-l<r< r2 =1

r>r2 =0 ()

Фильтрация проводилась по следующему алгоритму: Быстрое Фурье-преобразование исходного Изображения. Центрирование Фурье-образа. Удаление мнимой составляющей массива. Подготовка фильтра.

Обработка латентного изображения фильтром. Обратное преобразование Фурье.

Результат фильтрации представлен на рисунке 6.

можно сформировать пространственные фильтры для избирательного воздействия на элементы изображения определённой частоты. Данный способ позволяет формировать фильтры произвольного размера. Используемый размер фильтра 15x15 обеспечивает оптимальное соотношение точности фильтра и скорости обработки. Результат обработки фильтрами данного типа показан на рисунке 7.

1 2 3

Рис. 7. Результат обработки латентных изображений, сканированных при разрешении: 1 - 600 dpi; 2 - 1200 dpi; 3 - 2400 dpi;.

Для возможности реализации фильтрации в программе Photoshop на основании вышеописанного фильтра был построен фильтр с целочисленными значениями коэффициентов размера 5><5. Частотный отклик данного фильтра обладает значительным сходством с частотным откликом предыдущего фильтра. На рисунке 8 представлен фильтр и результат фильтрации.

Г-1 -1 о -1 -Г -112 1-1 [ 0 2 0 2 0 -112 1-1 -1 -1 0 -1 -1 Рис. 8. Фильтр размера 5Х5 и результат его применения.

Улучшение результата фильтрации соответствует крутизне склонов частотного отклика фильтра, что обеспечивает селективное воздействие на растровые ' структуры изображения.

При использовании растровых структур, обладающих преимущественно частотными различиями возможно выявление скрытого изображения при детальном анализе изображения. Более предпочтительным является использование растровых структур отличающихся по преимущественно по структурным принакам. Применение фильтров, селективность воздействия которых основана на частотных различи-I ях растровых структур, неэффективно для выявления скрытого изображения при наличии только структурных различий между растровыми структурами. В этом случае необходимо применение фильтров, степень воздействия которых зависит от I структурных характеристик изображения. Построение фильтра основано на анализе форм, размеров и ориентации кластеров растровых точек растрированного изображения.

Такие растровые структуры обладают близкими частотными характеристиками и соответственно близкими визуальными характеристиками. Различия этих растровых структур заключаются в характере расположения кластеров. На рисунке 9 приведены образцы исследованных растровых структур с увеличением 50".

Рис. 9. Образцы растровых структур Kodak Staccato 35 мкм, Kodak Staccato 36 мкм и Kodak Staccato 40 мкм, Kodak Staccato 42 мкм

Анализируя приведенные растровые структуры можно определить, что кластеры растровой структуры 35 мкм образуют конгломераты, в которых кластеры расположены вдоль дуг, а в растровой структуре 36 мкм можно выделить ориентацию кластеров i

Kodak Staccato 35 мкм Kodak Staccato 36 мкм

а б а б

Рис. 10. Образцы растровых сгруктур 35 мкм и 36 мкм. а - изображение, в котором направления ориентации кластеров указаны линиями, б - исходное изображение.

С использованием этих растровых структур было сформировано латентное изображение Л 35+36 М. Исходя из структурных данных, возникает целесообразность проверки возможность выделения скрытого изображения из образца Л 35+36 М с помощью фильтров Собела. Однако проведенные экспериментальные исследования показали, что применение классического фильтра Собела неэффективно из-за отсутствия явного доминирования в изображении штрихов, расположенных под одним определённым углом.

Для избирательного воздействия на одну из структур 35 или 36 мкм был сформирован фильтр, в большей степени воздействующий на структуру, содержащую штрихи, ориентированные под углами 0°, 45°, 90° и 135° и в меньшей на структуру с менее выраженной ориентацией.

В результате применения данного фильтра среднее значение яркости изображения, сформированного с применением растровой структуры Kodak Staccato 35 мкм, уменьшается со 145 единиц по шкале Grayscale до 60, изображения, сформированного с применением растровой структуры Kodak Staccato 36 мкм - со 145 единиц до 45. Этой разницы достаточно для выявления скрытого изображения особенно при применении дополнительной градационной коррекции. На рисунке 11 показан фильтр и результат обработки образца Л 35+36 М с применением данного фильтра.

Рис. 11. Результат обработки образца Л 35+36 М.

При построении фильтров и их исследовании были определены закономерности их формирования. Действие разработанных фильтров можно охарактеризовать как изменение оптической плотности изображения, степень которого зависит от ориентации субэлементов, формирующих изображение. Для достижения этого результата распределение значений коэффициентов фильтра должно соответствовать ориентации субэлементов обрабатываемого изображения.

Для усиления штрихов, ориентированных в определённом направлении, необходимо, чтобы элементы маски фильтра, расположенные в соответствующем направлении, принимали значения по модулю, большие значений окрестных элементов. Значения окрестных элементов должны быть симметричны по модулю относительно направления ориентации выделяемых штрихов.

В случае необходимости, возможно дополнение фильтра размера 3x3 положительными элементами до размера 5x5. Значения этих элементов, расположенных на периферии фильтра, определяется контрастом и яркостью изображения. При этом распределение значений коэффициентов фильтра, соответствующее ориентации субэлементов изображения, является приоритетным требованием.

Защитные свойства латентного изображения должны обеспечивать невозможность воспроизведения оригинального изображения в том случае, если обнаружен факт наличия защиты. Невозможность воспроизведения оригинального изображения может быть основана на невозможности полного выделения скрытого изображения из основного.

Исследование защитных свойств латентных изображений проводилось путем попытки воспроизведения латентного изображения при отсутствии оригинала скрытой части. Для этого необходимо было выделить скрытое изображение в бинаризованном виде для использования его в качестве оригинала. Экспериментальные исследования показали, что выделить скрытое изображение без потерь не представляется возможным по причине неполноты его выделения, появления неоднородности яркости скрытого изображения и высокой зашумлённости латентного изображения после его обработки фильтром, что показано на рисунке 12.

Рис. 12. Выявленное изображение и его увеличенный фрагмент

С использованием приёмов низкочастотной и высокочастотной фильтрации, градационной коррекции, скрытое изображение было выделено в бинаризованном

виде. На рисунке 13 показаны скрытые изображения, выделенные из образца Л 35+36 М, цифрового оригинала латентного изображения и оригинал скрытого изображения.

1 2 3

Рис. 13. Выявленное изображение. 1 - скрытая часть, выделенная из образца Л 35+36 М, 2 - часть, выделенная из оригинала латентного изображения, 3 - оригинал

скрытого изображения.

На основании вышесказанного можно сделать вывод о невозможности точного выделения скрытого изображения из латентного. Неточность выделения приводит к появлению различий между ориг инальным и фальсифицированным изображениями, что можно увидеть из рисунка 14.

1 2 Рис. 14. Оригинальное (1) и фальсифицированное (2) изображения после выявления

скрытой части

Таким образом, разработанный способ позволяет формировать изображения, содержащие скрытую информацию, которые невозможно воспроизвести без значительной потери скрытого содержимого. 3. Выводы

В результате работы по разработке способа защиты полиграфической продукции получены следующие результаты:

1. При анализе имеющихся средств защиты полиграфической продукции показано, что имеется недостаток простых в реализации и надёжных средств защиты полиграфической продукции. Практически отсутствуют средства с высокими защитными свойствами, реализуемые с использованием стандартного оборудования, позволяющие защищать печатные изображения, не изменяя их визуальных характеристик и не повышая существенно стоимость защищенной продукции. Это должно давать возможность применения этих средств для защиты продукции широкого распространения, например этикетки и упаковки.

2. Определены требуемые характеристики создаваемого средства защиты:

• возможность внедрения скрытого изображения в защищаемое основное изображение, не имеющее существенных ограничений по семантике;

• незаметность скрытого изображения при визуальной оценке;

• возможность реализации на стандартном оборудовании без существенного изменения технологии и применения специальных материалов;

• возможность определения подлинности защитного элемента без применения специального оборудования;

• невозможность воспроизведения оригинального изображения при обнаружении наличия скрытого содержимого;

3. Разработаны методика и критерии подбора растровых структур для формирования латентного изображения. Выбраны растровые структуры, которые должны обладать близкими визуальными характеристиками и различными структурными и/или частотными свойствами. Выбраны и проанализированы такие растровые структуры. Разработана методика выбора на основе спектрального и структурного анализа.

4. Разработан способ формирования латентных изображений с использованием стохастических растровых структур, удовлетворяющий заданным условиям. Способ реализуется с использованием промышленно применяемого оборудования и программного обеспечения. Способ не накладывает ограничения на изображения, в которые внедряется скрытое изображение, что обеспечивает возможность применения способа для защиты широкого круга продукции. Сформированное печатное латентное изображение характеризуется незаметностью внедрённого изображения при визуальной оценке.

5. Оценены искажения для выбранных растровых структур, происходящие с изображением в процессе печати/сканирования. Найден способ моделирования этих искажений с использованием функции низкочастотной фильтрации и градационной коррекции.

6. Предложено для выявления скрытого изображения использовать фильтрацию с применением цифровых фильтров. Проведено исследование воздействия различных типов цифровых фильтров на растрированное изображение. Определены особенности воздействия цифровых пространственных фильтров на различные растровые структуры.

7. На основании результатов анализа свойств растровых структур выполнено формирование фильтров для обработки латентного изображения, которая приводит к выявлению скрытого изображения за счет селективного воздействия цифрового фильтра на различные растровые структуры. Определен наиболее практичный и эффективный способ фильтрации.

8. Разработана методика, которая позволяет формировать фильтры, селективность воздействия которых основана как на частотных, так и на структурных различиях растровых структур, формирующих латентное изображение. Методика позволяет формировать пространственные фильтры малого размера (до 5><5) с целочисленными значениями элементов, что позволяет проводить фильтрацию с использованием программы Photoshop.

9. Проведено исследование защитных свойств латентного изображения, которое показало, что точное выделение скрытого изображения, необходимое для формирования фальсифицированного латентного изображения, практически невозможно. Фальсифицированное изображение содержит явные признаки фальсификации, выражающиеся в заметном искажении скрытого изображения.

10. Сформированы технологические рекомендации по реализации и использованию способа создания латентных изображений.

Список публикаций соискателя.

Публикации в ведущих рецензируемых научных изданиях, рекомендуемых

1. Шевелёв А. А., Андреев Ю. С. Латентные изображения на основе стохастических растровых структур. // Известия вузов. Проблемы полиграфии и издательского дела. - 2009, № 1, с. 29-39.

Другие публикации.

2. Шевелёв А. А., Юденков В. С. Исследование способов формирования средств защиты полиграфической продукции. // Труды БГТУ. Сер. IX. Издательское дело и полиграфия. — 2007. — Выпуск XV. — С. 148—152.

3. Шевелёв А. А., Липень, Д. В., Дыдышко С.И. Методика криминалистического исследования объектов полиграфии на установление факта заимствования изображений (фрагментов изображений). // ГУ «НИИ КиСЭ МЮ Республики Беларусь». - Минск: Право и экономика, 2008. - 31 с.

4. Шевелёв А. А. Частотный анализ интерференционного взаимодействия периодических структур. //Компьютерные технологии в издательско-полиграфическом деле. Материалы 10-й международной конференции (9 апреля — 12 апреля 2007 г.). — Харьков, 2007.

5. Шевелёв А. А. Спектральный анализ стохастических растров. //«Друкарство молоде». Материалы 8-й международной научно-технической конференции. (16-18 апреля 2008 г. Киев).

Подписано в печать 18.02.2009. Формат 60x84/16. Бумага офсетная. Печать на ризографе. Усл. печ. л. 1.05. Тираж 100 экз. Заказ№47/41. Отпечатано в РИЦ Московского государственного университета печати 127550, Москва, ул. Прянишникова, 2а

ВАК.

Введение. общая характеристика работы.

Актуальность темы диссертационного исследования.

Цели и задачи исследования.

Научная новизна.

Основные положения, выносимые на защиту.

Апробация результатов исследования.

Опубликованность результатов.

Структура и объем диссертации.

Глава 1. Аналитический обзор литературы.

1.1. Актуальность разработки средств защиты полиграфической продукции от фальсификации.

1.2. Основные методы борьбы с фальсификацией.

1.2.1. Обзор полиграфических средств защиты продукции от фальсификации.

1.2.2. Обзор защитных средств, реализуемых на стадии допечатной подготовки.

1.2.3. Методы формирования латентных изображений на основе растровых структур.

Выводы.

Глава 2. Разработка метода формирования латентных изображений.

2.1. Анализ визуальных характеристик растровых структур.

2.2. Анализ периодических растровых структур.

2.3. Анализ стохастических растровых структур.

2.3.1. Метод исследования стохастических растровых структур.

2.3.2. Исследование образцов растровых структур.

2.3.3. Результаты анализа растровых структур.

2.4. Формирование латентных изображений.

2.4.1. Суть метода формирования латентных изображений.

2.4.2. Формирование латентного изображения в цифровом виде.

2.4.3. Формирование и печать латентного изображения.

2.4.4. Анализ свойств печатного латентного изображения.

Выводы.

Глава 3. Разработка способа выявления скрытого содержимого.

3.1. Возможные способы выявления скрытого изображения.

3.2. Разработка цифрового фильтра для выявления скрытого изображения.

3.2.1. Объекты исследования.

3.2.1. Выявление скрытого изображения с использованием стандартных фильтров изменения резкости.

3.2.2. Выявление скрытого изображения с использованием частотных фильтров.

3.2.4. Выявление скрытого изображения с использованием пространственных фильтров.

3.2.3. Формирование фильтров, воздействующих на структуру растрированного изображения.

3.3. Защитные свойства латентных изображений.

Выводы.

Глава 4. Технологические рекомендации.

4.1. Подбор растровых структур.

4.1.1. Анализ и подбор растровых структур.

4.1.2. Построение фильтра для выделения скрытого изображения.

4.2. Формирование латентного изображения.

4.2.1. Подготовка внедряемого и основного изображений.

4.2.2. Формирование цифрового оригинала латентного изображения.

Задача защиты полиграфической продукции от фальсификации всегда стояла достаточно остро. Это касается как собственно банкнот, так и ценных бумаг и документов. Несмотря на развитие электронных платёжных систем и систем электронного документооборота использование денежных билетов и документов на бумажном носителе достаточно широко и в будущем существенного уменьшения их количества не планируется.

Если можно предположить, что при достаточном развитии систем электронных платежей и электронного документооборота, может произойти отказ от использования бумажных денег и документов, то в области упаковки и этикетки такого произойти не может в принципе. Таким образом, такие виды полиграфической продукции как упаковка и этикетка особенно сильно нуждаются в защите от фальсификации. С использованием этих объектов полиграфического оформления осуществляется защита от фальсификации промышленной продукции.

Особенно остро вопрос защиты полиграфического оформления встал в связи с развитием репродукционной и цифровой техники, что позволяет достаточно легко воспроизводить не имеющую защиты оригинальную упаковку. В отличие от традиционных объектов применения средств защиты упаковочная и этикеточная продукция имеют определённые ограничения. Эти ограничения в первую очередь касаются стоимости защищенной продукции, её семантики, характера оформления, используемых материалов.

Учитывая ограничения, накладываемые на средства защиты упаковочной продукции, применимость большинства из них невелика, равно как и экономическая эффективность. Эффективность защиты большинства существующих методов также оставляет желать лучшего. По этим причинам необходимо создание эффективного средства защиты, подходящего для защиты этикетки и упаковочной продукции.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертационного исследования

С момента возникновения платежных средств и финансовых документов существует необходимость их защиты от фальсификации. В настоящее время необходимость борьбы с фальсификацией стала ещё более острой. Текущая острота вопроса во многом обусловлена развитием полиграфической техники, в частности, цифровой, и её широким распространением. Каковы бы сложны и эффективны не были средства защиты от фальсификации, со временем появляется способ их воспроизведения. Поэтому эффективность защиты напрямую зависит от новизны методов, что определяет постоянную потребность в новых средствах и технологиях защиты.

Все используемые в настоящее время технические и технологические методы защиты полиграфической продукции можно разделить на пять больших групп: это защита на стадии дизайна, защита за счет специальных технологий печати, защита за счет использования специальной печатной основы, защита за счет использования специальной краски, защита за счет отделки продукции. Из всех перечисленных, минимально влияют на цену конечного продукта графические средства защиты, основанные на применении методов обработки и формирования изображений.

При всем многообразии имеющихся графических средств защиты имеется определённый пробел в области защиты относительно недорогой продукции широкого распространения, этикетки и упаковки. Практически отсутствуют средства с высокими защитными свойствами, реализуемые с использованием стандартного оборудования, позволяющие маркировать печатные изображения, не изменяя их визуальных характеристик.

Цели и задачи исследования

Целью работы является разработка способа формирования защищённых от фальсификации латентных изображений с использованием растровых структур, и создание способа идентификации подлинности латентных изображений.

Для достижения основной цели исследования необходимо было решить следующие задачи:

• определить необходимые характеристики растровых структур позволяющих создать скрытое изображение, визуально не различимое в основном изображении;

• определить параметры растровых структур, которые будут положены в основу выявления скрытого изображения;

• разработать методы анализа и критерии для подбора растровых структур;

• разработать способ формирования латентного изображения;

• разработать способ выявления скрытого изображения;

• обеспечить невозможность использования выявленного скрытого изображения для создания поддельного латентного изображения.

Научная новизна

Научная новизна заключается в создании принципиально нового и научно обоснованного метода защиты полиграфической продукции от фальсификации, основанного на применении оригинальной совокупности методов и решений, включающей: выбор свойств растровых структур, разработку методики их оценки на основе спектрального анализа, разработку способа формирования латентных изображений с использованием выбранных растровых структур, разработки метода цифровой фильтрации для выявления скрытого изображения. Эта совокупность даёт следующие преимущества перед существующими: универсальность и простоту применения, заключающиеся в независимости применимости метода от семантики изображения и возможности реализации метода с применением промышленно используемого оборудования и программного обеспечения, трудность выявления и невозможность воспроизведения латентного изображения даже при знании способа формирования и выявления скрытого содержимого.

Практическая ценность

Разработанный способ формирования латентных изображений может найти применение в области защиты упаковочной и этикеточной продукции от фальсификации. По теме диссертационного исследования был получен грант министерства образования Республики Беларусь ГБ 28-027 «Разработка способа формирования латентных изображений на основе двухканальных растровых структур».

Основные положения, выносимые на защиту

1. Способ формирования скрытого растрового изображения, реализуемый с применением используемых в промышленности методов растрирования, создающих растровые структуры с близким размером субэлементов, но отличающимся по структурным свойствам.

2. Метод визуализации скрытого растрового изображения, реализуемый с использованием промышленно используемого программного обеспечения и оборудования, который позволяет выявить внедрённое изображение и при этом обеспечивает невозможность выделения этого изображения для использования в качестве оригинала для фальсификации.

Апробация результатов исследования

Апробация результатов работы была произведена на кафедре Полиграфического оборудования и систем обработки информации БелорусскЬго государственного технологического университета и кафедре Технологии допечат-ных процессов Московского государственного университета печати.

Основные положения и результаты диссертационной работы были доложены на следующих конференциях с последующей публикацией материалов:

71 научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава БГТУ, работа «Исследование способов формирования средств защиты полиграфической продукции». 5-9 февраля 2007 г. Минск.

11-й Международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке», работа «Частотный анализ интерференционного взаимодействия периодических структур». 10—12 апреля 2007 г. Харьков, Украина.

Международная конференция молодых ученых «Printing Future Days 2007», работа «Distance based dissimilarity measure for color images», 4-9 ноября 2007 г., Хемниц, Германия.

8-я Международная научно-техническая конференция молодых ученых «Друкарство молоде», работа «Спектральный анализ стохастических растров», 16-18 апреля 2008 г.

В ГУ «НИИ Криминалистики и судебной экспертизы при Министерстве юстиции РБ в период с 2007-2008 гг. с использованием результатов диссертационного исследования было выполнено 4 многообъктных экспертизы особой сложности.

Опубликованность результатов

Результаты проведенных исследований опубликованы в 6 печатных работах и 3 отчетах научно исследовательской работе. Из них: 2 научных статьи в рецензируемых изданиях, 4 в сборниках международных конференций, и 2 методики (в соавторстве) в ГУ «НИИ КиСЭ МЮ РБ».

Структура и объем диссертации.

Диссертация состоит из общей характеристики работы, трех глав с выводами, заключения, списка литературы (насчитывает 90 наименований) и 3 приложения, изложена на 121 странице, включая 2 таблицы и 59 иллюстрации.

Выводы

Разработан способ выявления скрытого растрового изображения. Способ выявления основан на использовании цифровой фильтрации. Для формирования фильтров проведён анализ частотных и структурных свойств растровых структур. На основании результатов анализа выполнено формирование фильтров, обработка латентного изображения которыми приводит к выявлению скрытого изображения. Способ позволяет формировать пространственные фильтры малого размера (до 5x5) с целочисленными значениями элементов, что позволяет проводить фильтрацию с использованием программы Photoshop.

Разработанная методика позволяет формировать фильтры селективность воздействия которых основана как на частотных, так и на структурных различиях растровых структур, формирующих латентное изображение.

Проведено исследование защитных свойств латентного изображения. Исследование показало, что точное выделение скрытого изображения необходимое для формирования латентного изображения практически невозможно. Фальсифицированное изображение содержит явные признаки фальсификации, выражающиеся в хорошо заметном искажении скрытого изображения.

ГЛАВА 4. ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

Процесс создания латентного изображения состоит из непосредственно формирования латентного изображения и создания фильтра для выявления скрытого содержимого. Процесс формирования латентного изображения состоит из следующих этапов:

1. Выбор растровых структур и формирование фильтра для выявления скрытого изображения;

2. Подбор и подготовка основного и скрытого изображений;

3. Формирование латентного изображения;

4. Печать изображения.

Данные технологические рекомендации даны исходя из реализации способа формирования латентного изображения и способа его выявления с использованием программы Photoshop.

4.1. Подбор растровых структур

Выбор растровых структур является ключевым моментов в процессе создания латентного изображения. Для создания латентного изображения используются стохастические растровые структуры, создаваемые имеющимся в распоряжении алгоритмом растрирования. Для определения возможности их применения необходимо провести структурный анализ. Анализ производится по образцам растровых структур, полученным растрированием градационного перехода или оптических клиньев.

4.1.1. Анализ и подбор растровых структур

Для формирования латентного изображения необходимо подобрать растровые структуры, обладающие одинаковыми визуальными характеристиками и при этом имеющие структурные различия. Структурные различия должны обеспечивать возможность выделения скрытого изображения. Для проверки этой возможности при подборе растровых структур необходимо выполнить проектирование фильтра и проверку его эффективности. Для проверки эффективности фильтра следует использовать модель печатного латентного изображения.

Для того, чтобы растровые структуры были визуально не различимы необходимо соблюдение двух условий: близость частотных параметров растровых структур и размер субэлементов, меньший 50 мкм. Частотные параметры в большой степени определяются задаваемым при растрировании размером растровой точки. В некоторых случаях задаваемый при растрировании размер растровой точки не точно определяет размер субэлементов, формирующих изображение. В таком случае необходимо произвести визуальное сравнение образцов растровых структур при большом увеличении. В качестве образцов следует использовать электронные оригиналы растрированных изображений. Разрешение при формировании образцов должно быть одинаковым. Определение размера растровой точки следует производить на участках тона 50-10%. При таком заполнении не происходит контакта растровых точек. В качестве программного средства удобно использовать программу Photoshop. При отображении изображений программа не использует экранного сглаживания. Для определения размеров следует использовать инструмент Measure Tool или линейки.

Наиболее объективным способом определения факта наличия структурных различий между растровыми структурами является спектральный анализ. Для этого необходимо вычислить Фурье-образы образцов растровых структур и провести их сравнение. Вычисление спектра изображения производится с использованием математических программ. Наиболее распространённой является программа Matlab. Получение спектра изображения осуществляется при выполнении последовательности:

1. Вычисление быстрого дискретного Фурье-преобразования;

2. Центрирование Фурье-преобразование;

3. Приведение диапазона значение Фурье-преобразования к шкале Gray Scale;

4. Выполнение градационной коррекции (при необходимости);

5. Отображение спектра на экране или запись в файл.

Данную последовательность реализует следующая цепочка команд программы Matlab:

• f=imread('HMH файла, расширение');

• f2=double(f);

• f=fft2(f2);

• f2=ffishift(f);

• f=mat2gray(log(1+abs(f2)));

• figure, imshow(f);

• imwrite(f,' Имя файла, расширение1);

На структурные различия между растровыми структурами указывают: различие в расположении локализаций в спектрах, различия в характере симметрии локализаций. При наличии подобных различий спектров растровых структур можно считать, что между структурами имеются структурные разли- • чия.

Для того, чтобы обнаруженные различия растровых структур могли быть положены в основу выявления скрытого изображения, их характер должен быть точно определён. Это необходимо для последующего построения фильтра, в различной степени воздействующего на используемые растровые структуры. Как было обнаружено при исследовании растровых структур, различия между ними заключаются в доминирующей ориентации субэлементов, формирующих изображение. Ориентация кластеров растровых структур определяется визуально. Наиболее удобно определять ориентацию кластеров по образцам растровых структур, соответствующих значению тона 40-60%. В данном диапазоне характер кластеров наиболее выражен.

В практике не исключен подход, основанный на подборе значений коэффициентов фильтров исходя из общих рекомендаций. При данном подходе нет необходимости точно определять характер различий растровых структур.

Этому способствует возможность реализации фильтрации с использованием программы Photoshop, представленная в главе 3. Знание общих закономерностей, небольшой размер фильтра, коэффициенты которого целочисленны, и высокая скорость фильтрации позволяют подобрать фильтр для выявления скрытого содержимого.

4.1.2. Построение фильтра для выделения скрытого изображения

Применять отобранные растровые структуры можно только после того, как построен фильтр, выявляющий скрытое изображение. Проверить выделяющую способность фильтра можно сравнивая результаты обработки модельных изображений, сформированных с использованием отобранных растровых структур. Использование модели позволяет предсказать результат воздействия фильтра на печатное латентное изображение, что уменьшает как материальные, так и временные затраты.

Для получения модели необходимо растрировать сюжетное изображение или градиентный переход. При растрировании изображение записывается в виде файла в одном из форматов PS или TIFF. Большинство растровых процессоров поддерживают запись растрированного изображения в эти форматы.

Для обработки в программе Photoshop изображения, записанного в формате PostScript, необходимо его без потерь преобразовать в формат TIFF. Как показала практика, для этого требуется лишь изменение расширения файла.

Изображения в формате TIFF открываются в программе Photoshop. Оба сравниваемых изображения помещаются в один документ как слои. После этого происходит слияние слоёв. В результате получается документ, в котором рядом расположены изображения, растрированные с использованием исследуемых растровых структур. Для имитации искажений, происходящих в процессе печати/сканирования, выполняется размытие изображения с использованием фильтра Gaussian Blur. Параметр фильтра Radius подбирается опытным путем. Для глянцевой мелованной бумаги этот параметр ориентировочно равен 0,7.

Для учета ненулевой оптической плотности бумаги выполняется понижение верхнего значения выходных уровней с помощью команды Levels.

Для формирования фильтра необходимо воспользоваться функцией Filter, Custom. Формирование фильтра осуществляется методом подбора. В качестве исходного следует использовать фильтр повышения резкости (4.1) где п — положительное число, определяющее степень повышения резкости.

Далее необходимо изменить значения коэффициентов фильтра повышения резкости таким образом, чтобы направление изменения значений коэффициентов соответствовало направлению кластеров растровой структуры обрабатываемого изображения (4.2).

Коэффициенты фильтра с отрицательными значениями, расположенные под углом 135°, вызывают потемнение штрихов, расположенных под этим углом. Коэффициенты с положительными значениями, расположенные под углом 45°, препятствуют потемнению штрихов, расположенных под углом 45°. Таким образом, в фильтре по разным диагоналям должны быть расположены коэффициенты с различными знаками. При недостаточном выделяющем воздействии фильтру может быть придана несимметричность.

В случае чрезмерного уменьшения или увеличения средней яркости изображения возможно изменение значения одного или двух произвольных коэффициентов. Практика показала, что изменение значений одного из коэффициентов не изменяет характер воздействия фильтра в целом.

По достижении заметной глазом разницы между частями изображения, сформированными с использованием различных растровых структур, построе

-1 -1- -1 -1 п -1 -I -1 -1

4.17)

-1 -1 1 0 2-1 1 0 -1

4.18) ние фильтра можно считать завершенным, а растровые структуры пригодными для создания печатного латентного изображения.

4.2. Формирование латентного изображения

4.2.1. Подготовка внедряемого и основного изображений

В качестве внедряемого может использоваться любое изображение. Оно может содержать сюжетную информацию, узор или изображения символов. Внедрение изображения может происходить как по всему полю основного изображения, так на небольшом участке. Для того, чтобы не происходило чрезмерной потери деталей скрытого изображения при выявлении, необходимо, чтобы размер деталей скрытого изображения был не менее 1 мм.

При внедрении изображение должно быть в однобитовом виде. Для подготовки изображения для внедрения выполняется определённая последовательность операций. Она изложена в следующих пунктах рекомендаций.

Если изображение цветное, то необходимо использовать один из его каналов, или преобразовать изображение в монохромное. Извлечение одного из каналов осуществляется командой Split Channels и сохранением одного из выделенных каналов как отдельного изображения. При анализе каналов необходимо выделить тот, который в наибольшей степени соответствует требованиям к внедряемому изображению. Если каналы изображения частично удовлетворяют требованиям, то возможно объединение каналов изображения для получения канала изображения, наиболее полно соответствующего требованиям. г

Объединение каналов следует проводить с использованием функции Apply Image.

Для бинаризации изображения используется команда Image — Adjustments - Threshold. Данная команда позволяет задавать порог бинаризации. Как правило, сюжетное изображение содержит достаточное количество мелких деталей. После бинаризации некоторых изображений мелкие детали могут выглядеть как отдельные светлые или темные точки изображения из-за наличия в этих областях резких перепадов яркости. Для устранения этого необходимо произвести низкочастотную фильтрацию изображения.

Для размытия изображения используется один из низкочастотных фильтров, Median или Gaussian blur. Конкретное значение параметров фильтра подбирается в зависимости от характеристик исходного изображения и необходимого после обработки размера деталей. При размытии изображения на границе резких деталей возникает переход от темно-серого к светло-серому. Часть темных пикселей, относящихся к детали, светлеет, а часть пикселей, относящихся к прилегающей белой области, темнеет. Далее, изменяя порог бинаризации определяется размер деталей изображения. В некоторых случаях необходимо размер одних деталей уменьшить, а других увеличить, или изменить в одном направлении размеры и светлых и темных деталей. В этом случае перед бинаризацией необходимо использовать градационную коррекцию, и лишь потом бинаризацию.

Таким образом, для создания необходимого баланса крупных и мелких деталей необходимо применять комбинацию приёмов низкочастотной фильтрации и градационной коррекции. После выполнения всех подготовительных операций производится преобразование изображения в однобитовое последовательностью команд Image — Mode - Bitmap. При преобразовании разрешения входного и выходного изображений должны совпадать, метод бинаризации — 50% Threshold. После этой операции внедряемое изображение готово к использованию.

Если есть возможность выбора основного изображения, то необходимо избегать изображений с большими сплошными участками равномерного тона. Распределения яркости по пикселям изображения оказывает влияние на степень выявления скрытого изображения. Для большей незаметность скрытого изображения при визуальном анализе и увеличения степени выявления скрытого изображения желательно равномерное распределение яркости изображения в центральной части гистограммы.

При внедрении скрытого изображения в цветное изображение внедрение происходит в один из цветовых каналов CMYK. Соответственно, если при печати используется большее количество красок, внедрение может происходить в любой и каналов цветоделённого изображения. При определении канала для внедрения скрытого изображения необходимо проанализировать среднюю яркость канала. Он не должен быть слишком темным и слишком светлым (анализ производится по проценту заполнения). При этом следует учитывать яркость красок основных цветов и их наложение друг на друга.

4.2.2. Формирование цифрового оригинала латентного изображения

Имея основное и скрываемое изображения, можно приступать к растрированию основного изображения. Важным свойством растровых структур, используемых при растрировании, является их визуальная идентичность на оттиске. Для этого они должны давать одинаковый прирост оптической плотности на оттиске или это различие должно быть скомпенсировано.

Для проверки величины прироста оптической плотности необходимо отпечатать оптические клинья, растрированные с применением отобранных растровых структур и измерить оптическую плотность и величину тона полей оптического клина.

При наличии различий по приросту оптической плотности необходимо внести соответствующие изменения в компенсационные кривые. В случае внедрения скрытого изображения в один из каналов цветного изображения необходимо чтобы при цветоделении для обоих копий основного изображения использовался один метод.

Далее производится растрирование основного изображения. Сначала с применением растровой структуры №1 затем с применением растровой структуры №2. При необходимости обеспечения более высоких защитных свойств латентного изображения возможно его формирование с использованием трёх компонент, полученных растрированием основного изображения с применением трёх растровых структур. При растрировании в качестве выходного порта следует указать запись в файл (TIFF, PostScript, или иной другой поддерживаемый растровым процессором формат). Если растровый процессор не поддерживает запись растрированного изображения в файл, то необходимо установить запись изображения на формный материал только после проверки. Далее, после растрирования, растрированный файл извлекается из «горячей» папки растрового процессора.

Независимо от формата файла он представляет собой растровой однобитное изображение. По этой причине для его использования необходимо изменить расширений файла на TIFF. После этого файл следует открыть в программе Photoshop. Если по каким-то причинам открытие не происходит, следует воспользоваться функцией программы Photoshop «Open as Photoshop RAW». При открытии файла необходима будет указать его размер и глубину цвета.

Открыть в программе Photoshop необходимо оба файла, полученные растрированием с применением растровых структур №1 и №2. Эти изображения необходимо поместить в один файл в качестве слоёв. Программа Photoshop поддерживает документы с несколькими слоями только для изображений класса Gray Scale, поэтому изображения №1 и №2 следует преобразовать в полутоновые. Для этого в документе изображения №1 применяется команда Duplicate Layer и в качестве назначения выбрать изображение №2. Затем слои выравниваются относительно друг друга с точностью до одного пикселя, чему способствует опция программы автовыравнивание, включенная по умолчанию. При необходимости производится обрезка полей документа.

В документ, содержащий изображения №1 и №2, в качестве слоя помещается скрываемое изображение. Поскольку разрешение скрываемого изображения меньше разрешения растрированного изображения то оно окажется по геометрическим размерам значительно меньше основного изображения, для придания необходимого размера и расположения скрываемого изображения используется команда Free Transform. Затем производится выделение черных областей скрываемого изображения. Для этого предпочтительно воспользоваться командой Select — Color Range со значением Fuzziness равным нулю. Данное значение обеспечивает абсолютно «жёсткие» края маски выделения.

В соответствии с полученным выделением удаляется часть изображения №1. Затем производится инвертирование выделения и в соответствии с полученным новым выделение удаляется часть изображения №2. После этого слой со скрытым изображением удаляется, а слои с фрагментами изображений № 1 и №2 объединяются. Заключительным этапом является преобразование изображения в однобитное и его сохранение.

Полученное изображение помешается на полосу готовую для вывода. При этом недопустимы трансформация или поворот изображения. В профиле растрирования должно быть указано, что однобитные изображения растрирования не подвергаются.

Далее процесс получения печатного латентного изображения нечем не отличает от стандартного технологического процесса изготовления форм плоской офсетной печати и самого процесса печати.

При необходимости отделка изображения лакированием с применением водно-дисперсных или УФ-отверждаемых лаков производится как для обычного изображения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате работы по разработке способа защиты полиграфической продукции получены следующие результаты:

1. При анализе имеющихся средств защиты полиграфической продукции показано, что имеется недостаток простых в реализации и надёжных средств защиты полиграфической продукции. Практически отсутствуют средства с высокими защитными свойствами, реализуемые с использованием стандартного оборудования, позволяющие защищать печатные изображения, не изменяя их визуальных характеристик и не повышая существенно стоимость защищённой продукции. Такие средства защиты должны давать возможность средств для защиты продукции широкого распространения, например этикетки и упаковки.

2. Определены требуемые характеристики создаваемого средства защиты:

• возможность внедрения скрытого изображения в защищаемое основное изображение, не имеющее существенных ограничений по семантике;

• незаметность скрытого изображения при визуальной оценке;

• возможность реализации на стандартном оборудовании без существенного изменения технологии и применения специальных материалов;

• возможность определения подлинности защитного элемента без применения специального оборудования;

• невозможность воспроизведения оригинального изображения при обнаружении наличия скрытого содержимого;

3. Разработаны методика и критерии подбора растровых структур для формирования латентного изображения. Используемые растровые структуры должны обладать практически не различимыми визуальными характеристиками и различными структурными и/или частотными свойствами. Выбраны и проанализированы такие растровые структуры. Разработана методика их выбора на основе спектрального и структурного анализа.

4. Разработан способ формирования латентных изображений с использованием стохастических растровых структур, удовлетворяющий заданным условиям. Способ реализуется с использованием промышленно применяемого оборудования и программного обеспечения. Способ не накладывает ограничения на изображения, в которые внедряется скрытое изображение, что обеспечивает возможность применения способа для защиты широкого круга продукции. Сформированное печатное латентное изображение характеризуется незаметностью внедрённого изображения при визуальной оценке.

5. Оценены искажения для выбранных растровых структур, происходящие с изображением в процессе печати/сканирования. Найден способ моделирования этих искажений с использованием функции низкочастотной фильтрации и градационной коррекции.

6. Предложено для выявления скрытого изображения использовать фильтрацию с применением цифровых фильтров. Проведено исследование воздействия различных типов цифровых фильтров на латентное изображение. Определены особенности воздействия цифровых пространственных фильтров на различные растровые структуры.

7. На основании результатов анализа свойств растровых структур выполнено формирование фильтров для обработки латентного изображения, которая приводит к выявлению скрытого изображения за счет селективного воздействия цифрового фильтра на различные растровые структуры. Определен наиболее практичный и эффективный способ фильтрации.

8. Разработана методика, которая позволяет формировать фильтры, селективность воздействия которых основана как на частотных, так и на структурных различиях растровых структур, формирующих латентное изображение. Методика позволяет формировать пространственные фильтры малого размера до 5x5) с целочисленными значениями элементов, что позволяет проводить фильтрацию с использованием программы Photoshop.

9. Проведено исследование защитных свойств латентного изображения, которое показало, что точное выделение скрытого изображения, необходимое для формирования фальсифицированного латентного изображения, практически невозможно. Фальсифицированное изображение содержит явные признаки фальсификации, выражающиеся в заметном искажении скрытого изображения.

10. Сформированы технологические рекомендации по реализации и использованию способа создания латентных изображений.

1. Павлов, И. В. Контроль подлинности документов, ценных бумаг и денежных знаков / И. В. Павлов. — М.:Техносфера, 2006. — 472 с.

2. Митрофанов, В. Технология и техника флексографской печати. / В. П. Митрофанов М.:МГУП «Мир книги». - 1997.

3. Балуева, Т. Не ищите в голограмме панацею / Т. Балуева — Водяной знак. 2005. № 1-2, с. 34-35.

4. Корочкин, Л. С. Способы защиты и идентификации ценных бумаг / Л. С. Корочкин Мн.: НТУП «Криптотех», 2003 г. 114 е., 26 ил.

5. Масич, А. Ю. Обнаружение подделок документов, выполненных с использованием реппрографической техники / А. Ю. Масич Ценные бумаги. М.: 2002, №7, с. 56-63.

6. Киричок, П. Захист цинних папирив та документив сурового облику: моногр. / П. О. Киричок, Ю. М. Коростиль. К.:НТУУ «КПИ», 2008. - 368 с.

7. Campbell, F. The effect of orientation on the visual resolution of gratings / F.W. Campbell, J.J. Kulikowski, J. Levinson L.:J. Physiology, vol. 187, pp. 427436, 1966.

8. Жилкин, И. M. Способы защиты бланков ценных бумаг / И. М. Жил-кин Ценные бумаги. М.:2002, №6, с. 62-64.

9. Корочкин, Л. С. Материалы и методы защиты специальных бумаг и документов от подделки / Л. С. Корочкин Мн.: НТУП «Криптотех», 2001 г. 264 с.

10. Кузнецов, Ю. Технология обработки изобразительной информации / Ю. В. Кузнецов Спб.: Северо-западный университет печати, 2002 г. - 368 с.

11. Буш, Д. Секреты цифрового сканирования.: пер. с англ. / Д. Буш — М.:Вильямс, 2006. 368 е.: ил.

12. Latent image projecting mirror surface body United States Patent 5080940 B44F1/04; Kugimiya, Koichi Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. опубл. 01/14/1992

13. Ostromoukhov, V. Multi-Color and Artistic Dithering /V. Ostromoukhov, R. D. Hersch — IEEE transactions on information forensics and security, vol, no.4, december 2006.

14. Ostromoukhov, V. Digital Facial Engraving /V. Ostromoukhov Computer graphics Processing, annual conference Series, 1999.

15. Embedding variable watermark information in halftone screens United States Patent no 20060165255 G06K 9/00 Wang; Shen-ge; (Fairport, NY) ; Fan; Zhi-gang заявитель Xerox Corporation опубл. January 26, 2005

16. Error diffusion halftone watermarking United States Patent no 20050031160 G06K 009/00 Shaked, Doron; (Kiryat Tivon, IL) ; Baharav, Izhak; заявитель Hewlett Packard Company опубл. July 11, 2004

17. Method and apparatus for halftone image embedding United States Patent 20040141210 G06K 015/02 Wong, Ping Wah; заявитель Ping Wah Wong опубл. January 22, 2003

18. Methods and apparatus for hiding data in halftone images 20070047762 G06K 9/00 Au; Oscar Chi-Lim; (Clear Water Bay, HK) ; Fu; Ming Sun; Berkeley заявитель Law & Technology Group опубл. August 22, 2006

19. Methods and apparatus for hiding data in halftone images 20060034483 G06K 9/00 Au; Oscar Chi-Lim; (Kowloon, HK) ; Fu; Ming Sun; Berkeley заявитель Law & Technology Group опубл. September 22, 2005.

20. Oscar, C. A. Data Hiding Watermarking for Halftone Images / C. Au Oscar, S. Fu Ming / IEEE transactions on image processing, vol. 11, no. 4, april 2002.

21. Fu, M. Data Hiding by Smart Pair Toggling for Halftone Images / M. S. Fu, О. C. Au IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing, vol. 4, pp. 2318- 2321,2000.

22. Fu, M. Data Hiding in Halftone Images by Stochastic Error Diffusion / M. S. Fu, О. C. Au IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing, May 2001.

23. Fu, M. Data Hiding Watermarking for Halftone Images / M. S. Fu, О. C. Au IEEE Trans. Image Processing, vol. 11, no. 4, pp. 477- 484, 2002.

24. System and method for generating color digital watermarks using conjugate halftone screens 20020102007 G06K 009/00 Wang, Shen-ge заявитель Oliff & Berridge, Pic опубл. January 31, 2001

25. Chau-Yong Hsu. Digital Halftone Image Watermarking Based on Conditional Probability /Chau-Yong Hsu, Chien-Cheng Tseng/ 16th IPPR Conference on Computer Vision, Graphics and Image Processing (CVGIP 2003) 2003, 19, Kinmen, ROC.

26. Zhao J. Embedding Robust Labels into Images for Copyright Protection / J. Zhao, E. Koch Proc. Int. Cong. Intellectual Property Rights, Knowledge and New Technologies, 1995, pp. 242-251.

27. Wu, M. Data Hiding in Digital Binary Image / M. Wu, E. Tang, and B. Liu IEEE Int. Conf. Multimedia and Expo, ICME'00, New York, USA, 2000.

28. Yeung, M. An Invisible Watermarking Technique for Image Verification / M. M. Yeung, F. Mintzer IEEE Int. Conf. Image Processing, 1997, vol. 1, pp. 680683.

29. Wu, M. Data Hiding in Digital Binary Image / M. Wu, E. Tang, and B. Liu IEEE Int. Conf. Multimedia and Expo, ICME'00, New York, USA, 2000.

30. Hae Yong Kim. Secure Authentication Watermarking for Binary Images / Hae Yong Kim, Amir Afif/ Av. Prof. Luciano Gualberto, trav. 3, 158, CEP 05508900, Sao Paulo, SP, Brasil

31. Wong, P. Watermark for Image Integrity and Ownership Verification / P. W. Wong IS&T PIC Conference, (Portland, OR), May 1998

32. Wong, P. Public Key Watermark for Image Verification and Authentication / P. W. Wong IEEE Int. Conf. Image Processing, 1998, vol. 1, pp. 455-459.

33. Solanki, K. Print and Scan Resilient Data Hiding in Images / K. Solanki,

34. B. S. Manjunath, I. EI-Khalil/ IEEE transactions on information forensics and security, vo5. 1, no.7, march 2006.

35. Systems and methods for producing visible watermarks by halftoning: United states patent, no 6526155 Bl, G06k 9/00/ Shen-ge Wang, Keith T. Knox; заявитель Xerox corporation, Samford, CT(US),: опубл. 25. 02.2003.

36. Apparatus and method for halftone hybrid screen generation United States Patent no 20010030769, H04N 001/41 Jacobs, Timothy W., Xerox Corporation опубл. 01.27.2001

37. Digital watermarking process United States Patent no 2008,0019,559, G06K 9/00 Wang Shen-Ge, Eschbach Reiner; заявитель Xerox Corporation, опубл. 06.21.2006.

38. Способ маркировки, шифрования и дешифрования скрытой информации в печатном изображении для идентификации и подтверждения подлинности полиграфической продукции: пат. RU 2 318 676 С1, МПК 7 В41М 3/14 /

39. C. Ю. Вязалов, А. В. Трачук, А. В.Чеглаков, А. В. Курочкин, В. В. Павлов; заявитель ФГУП "Гознак" -2006119180/12; заявл. 01.06.2006; опубл. 10.03.2008 // Бюл. № 7

40. Conjugate cluster screens for embedding digital watermarks into printed halftone documents, United States Patent no 7,352,879, H04K 1/00 (20060101), Wang; Shen-ge, заявитель Xerox Corporation (Norwalk, CT),: опубл. 1.04.2008.

41. Watermarked image generator and method of embedding watermarks into an input image, United States Patent no 7,006,256 B2, H04N 1/46, Hui Cheng, заявитель: Xerox Corporation, Stamford, CT (us),: опубл. 28.02.2006.

42. Mannos, J. The Effects of a Visual Fidelity Criterion on Encoding of Images / J. Mannos, D. Sakrison IEEE Trans. Information Theory, vol. 20, 525-536, 1974

43. Андреев, Ю. С. Об оценке структуры растровых изображений в фоторепродукционных процессах / Ю. С. Андреев, Е. С. Позняк, В. И. Андреева. -Ж. научной и прикладной фотографии и кинематографии. -М.

44. Стокхэм,Т. Обработка изображений в контексте модели зрения / Т. Стокхэм ТИИЭР, 1972. Т.60, N 7. С.93-108.

45. Кипхан, Г. Энциклопедия по печатным средствам информации. Технологии и способы производства / Г. Кипхан; Пер. с. Нем. М.:МГУП, 2003. 1280 с.

46. Aoki, S. New halftoning method using adaptive cell. / S. Aoki IS&T's NIP 14: International Conference on Digital Printing Technologies, Toronto, Ontario, Canada, October 18-23 1998, pp.277-280.

47. Gooran, S. Halftoning and Objective Quality Measures, Grayscale and Color Internal Research Report LiTH-ITN-R-2003-11, Linkoping University, Sweden, 2003.

48. Nasanen, R. Visibility of Halftone Dot Textures" IEEE Trans. Syst., vol. SMC-14, p. 920-924, 1994.

49. Cressie N. A. C. Statistics for Spatial Data / N. A. C. Cressie. NY: John Wiley and Sons/ - 1983.

50. Stoyan, D. Stochastic Geometry and Its Applications / D. Stoyan, W. S. Kendall, J. Mecke NY: John Wiley and Sons, - 1987.

51. Бендат, Дж. Прикладной анализ случайных данных / Дж. Бендат, А. Пирсол. — М.: Мир, 1989.

52. Spaulding, К. Е. Methods for generating blue-noise dither matrices for digital halftoning / К. E. Spaulding, R. L. Miller, J. Schildkraut Journal of Electronic Imaging, vol. 6(2), 1997.

53. Sharma, G. Digital Color Imaging Handbook / Sharma, G. L.: CRC Press, 2003.-684 c.

54. Lau D. Fundamental Characteristics of Halftone Textures: Blue-Noise and Green-Noise. Daniel L. Lau, Robert Ulichney, Gonzalo R. Arce Cam.: Image Systems Laboratory, march 31, 2003.

55. Yao, M. Application of the blue-noise mask in color halftoning / M. Yao and K. J. Parker in Proceedings of SPIE, Visual Communications and Image Processing, 1996, vol. 2727, pp. 876-880.

56. Parker, K. Digital halftoning technique using a blue noise mask / K.J.Parker. Journal of the Optical Society of America, vol. 9, pp. 1920-1929, 2002.

57. Jodoin, P. Error-Diffusion with Blue-Noise Properties for Midtones / P. Jodoin. SPIE Vol. 4663, p. 293-301, 2002.

58. Spaulding, K. Methods for generating blue -noise dither matrices for digital halftoining / К. E. Spaulding, R.L. Miller, J. Schildkraut Journal of Electronic Imaging, vol. 6(2), 1997.

59. Campbell, F. The human eye as an optical filter / F. W. Campbell Proceedings of the IEEE, vol. 56, no. 6, pp. 1009-1014, June 1968.

60. Гонсалес, P. Цифровая обработка изображений / P. Гонсалес, P. Вудс М.:Техносфера, 2005. - 1072 с.

61. Bracewell, R. N. The Fourier Transform and its Applications, 2nd ed. / R N. Bracewell NY: McGraw-Hill, 1986. - 462 c.

62. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений. Пер. с англ. / У. Прэтт. —М.: Мир, 1982.—Кн. 1,2.

63. Amidror I. Analysis of the superposition of periodic layers and their moire effects through the algebraic structure of their Fourier spectrum / I. Amidror and R. D. Hersch-J. Math. Imaging Vision 8, p. 99-130, 1998.

64. Tatum, L. Control charts for the detection of a periodic component / L. G. Tatum Technometrics, 1996, no. 2, pp. 152-60.

65. Petrou, M. Image Processing: the fundamentals. / M. Petrou. — M.: Pana-giota Bosdogianni, 1999. 842 p.

66. Staccato version 2.0 User Guide. Электронный ресурс. Creo Products Inc. June, 2001. http://www.kodak.com

67. Staccato version 10/20/25 User Guide. Электронный ресурс. — Creo Products Inc. June, 2001. http://www.kodak.com

68. Glass, L. Looking at dots / L. Glass Math. Intell. 2002. - p. 37-43.

69. Белозёров, Э. О возможности измерения графических искажений мелкоштриховых и растровых элементов на оттиске с помощью денсито-грамм. / Э. К. Белозёров, А. А. Мунтян, В. С. Хазинский, С. А. Гуляев. -Polugraf 1st, Таллин, 1978, №3.

70. Glass, L Perception of random dot interference patterns / L. Glass, R. Pe'rez L.:Nature, 1973. - p.246, 360-362.

71. Creo Inc. Technical note №03-4022EA Burnaby, В. C., Canada, 2002

72. Хемминг, P. Цифровые фильтры. / Ричард В. Хемминг. -М.: Советское радио, 1980. -224 с, ил.

73. Разработка методики криминалистических исследований упаковки продукции на установление степени заимствования изображений: отчёт о НИРзаключ.) / ГУ «НИИ Криминалистики и судебной экспертизы»; рук. темы Д.В. Липень. Мн.: 2007. - 98 с.

74. Huang, Т. A fast two-dimensional median filtering algorithm./ Т. S. Huang, G.J. Yang, and G.Y. Tang IEEE transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol. ASSP 27, No. 1, February 1979

75. Хуанг, Т. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений: Преобразования и медианные фильтры / Т. С. Хуанг, Дж.-О. Эклунд, Г. Дж. Нуссбаумер и др. / Ред. Хуанг Т.С. — М.: Радио и связь, 1984.

76. Lim, Jae S., Two-Dimensional Signal and Image Processing / Jae S. Lim -NJ: Englewood Cliffs, NJ, Prentice Hall, 1990.

77. Курбатова, E.A. MATLAB 7. Самоучитель. E.A. Курбатова -M.: Вильяме, 2005. 256 стр.

78. Brigham, E. The fast fourier transform and its application / E. O. Brigham HJ: Prentice Hall, 1988. - 468 c.

79. Lim, J. Two-Dimensional Signal and Image Processing / Lim, Jae S., -NJ: Prentice Hall, 1996. 984 p.

80. Гонсалес, P. Цифровая обработка изображений в среде Matlab / P. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс М.:Техносфера, 2006. - 616 с.

81. Фуллер, Л. Photoshop CS3 Bible / Л. У. Фуллер, Р. Фуллер М.: Диалектика, 2008. - 1040 е., ил.

82. Айфичер, С. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание: Пер. с англ. / Эммануил С. Айфичер — М.: Издательский дом "Вильяме", 2004. — 992 е., ил.

83. Сойфер, В. Методы компьютерной обработки изображений / 2-е изд., испр. под общ. ред. В.А. Сойфера.—М: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 784 с.

84. Kaas, М. Snakes: Active Contour Models. / M. Kaas, A. Witkin, D. Ter-zopoulos. -Int. Journal of Computer Vision. 1987, №1, -p.312-331.

85. Canny, F. Finding edges and lines in images. / J.F. Canny Master's thesis, MIT, Cambridge, USA, 1983.

86. Шлихт, Г. Цифровая обработка цветных изображений / Г. Ю. Шлихт М. Издательство ЭКОМ, 1997. - 336 с.:ил.

87. Бейтс, Р. Восстановление и реконструкция изображений./Р. Бейтс, М. Мак-Доннелл — М: Мир, 1989. 648 с.

88. Стариков, Е. Особенности исследования поддельных денежных билетов в России. CIS and Central/Eastern Europe 3 rd International Conference -2003.

89. Список публикаций соискателя.

90. Публикации в ведущих рецензируемых научных изданиях, рекомендуемых ВАК.

91. Шевелёв А. А., Андреев Ю. С. Латентные изображения на основе стохастических растровых структур. // Известия вузов. Проблемы полиграфии и издательского дела. 2009, № 1, с. 29-39.1. Другие публикации.

92. Шевелёв А. А., Юденков В. С. Исследование способов формирования средств защиты полиграфической продукции. // Труды БГТУ. Сер. IX. Издательское дело и полиграфия. — 2007. — Выпуск XV. — С. 148—152.

93. Шевелёв А. А. Частотный анализ интерференционного взаимодействия периодических структур. //Компьютерные технологии в издательско-полиграфическом деле. Материалы 10-й международной конференции (9 апреля — 12 апреля 2007 г.). — Харьков, 2007.

94. Шевелёв А. А. Спектральный анализ стохастических растров. //«Друкарство молоде». Материалы 8-й международной научно-технической конференции. (16-18 апреля 2008 г. Киев).