Вторник, 17.09.2019, 15:05
Приветствую Вас Гость | RSS
Поиск
Большая распродажа
Меню сайта
поиск по УДК
Форма входа
Статистика

Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0


Яндекс.Метрика
Кнопки от друзей

СБОРНИК СТАТЕЙ

Главная » Статьи » Всего статей

Влияние комплекса адсорбционно-адгезионных взаимодействий в системе
Влияние комплекса адсорбционно-адгезионных взаимодействий в системе «носитель - компоненты красок (чернил)» для цифровой струйной печати на качество изображения I. Построение математической модели гистограммы изображения тест-объекта

Качество изображений на различных типах носителей, полученных с использованием цифровых струйных технологий печати, существенно за­висит от структуры материалов, что вызывает необходимость нахождения корреляций физико - химических свойств их поверхности и объема и со­ставом печатной краски (чернил) [1], [2], [3]. Однако в настоящее время нет единого подхода к решению этой проблемы.

Авторами предложен метод оценки качества носителей на бумажной или полимерной основе, который заключается в анализе математического описания особенностей микроструктуры изображения исследуемого тест-объекта на их поверхности.

Важным аспектом в проведении исследований подобного рода явля­ется выбор типа математической модели для описания тех или иных свойств исследуемого объекта. Ранее был обоснован подход к математиче­скому моделированию характерных особенностей изображения тест-объекта на поверхности материалов, который базируется на методах мате­матической статистики. Подобный выбор продиктован с одной стороны -стохастической природой их поверхности рецептивного слоя, с другой -стохастическим методом формирования растра тестового изображения.

В качестве априорной информации использованы результаты анали­за гистограммы увеличенного (60Х - 200Х) изображения тест-объекта на поверхности носителя.

Математическая модель гистограммы тест-объекта представляла со­бой функцию вида [11], [12]:

формула 7

где   Ki - масштабные коэффициенты; fi (xi) - однооткликовая многопараметрическая функция, поведение кото- рой определяется вектором из p параметров xi — (•^Л"^xijxip), ап­проксимирующая яркостные характеристики групп (классов) пикселей, со­вокупность которых образует i-й фрагмент изображения тест-объекта, ко­торый представлял собой программно генерируемое изображение повто­ряющихся линий (линейчатый периодический растр).

Распределение пикселей, которые образуют тестируемое изображе­ние - бимодально. Это нашло свое отражение и в форме гистограммы ре­ального изображения тест-объекта на носителях, анализ которой, однако, показал наличие существенных отклонений от ожидаемого.

С целью обоснования вида функции f (x), был проведен анализ формы эмпирических распределений яркостных характеристик групп (классов) пикселей [13], [14].

Показано, что в диапазоне значений количества классов разбиений n от \[m до 2\[m , при степени квантования значений яркости m = 256, рас­пределения значений яркостей пикселей, объединенных в группы (классы), удовлетворительно описываются функцией Гаусса - Лапласа:

формула 7,1

где   jut - наиболее вероятное значение яркости пикселей в i-м классе; oi - его стандартное отклонение; x - текущее, измеренное значение яркости k - го пикселя.

Поэтому, задача определения вида функции (8) свелась к оценке зна­чений jut, <7i и Kt для n групп (классов) пикселей, для чего были исполь­зованы методы условной оптимизации [15], [16]. В качестве критерия оп­тимизации приняли минимум суммы квадратов отклонений эксперимен­тальных значений распределения пикселей по яркостям от (8):

формула 7,2

где Уэксп - вектор экспериментальных значений распределения пикселей по яркостям; е - положительное число, выступающее критерием качества аппроксими­рующей зависимости.

Как показал анализ результатов математического моделирования, (рисунок), предложенный подход позволил получить адекватное математи­ческое описание гистограммы тестовых изображений на различных типах носителей (ошибка не превышала 3-5 %).

гистограмма

Гистограмма распределения пикселей по яркости для полутонового изо­бражения тест-объекта (бумага с матовой поверхностью) и ее математиче­ская модель

Таким образом, были получены данные, которые применялись в дальнейшем для выделения информационно-значимых элементов изобра­жения для количественной оценки влияния комплекса адгезионно-адсорбционных взаимодействий в системе «носитель - окрашенные и не­окрашенные компоненты красок (чернил)» для струйной печати на качест­во изображения.  

Литература

1.  Прэтт У. Цифровая обработка изображений. М.: Мир, 1982. 790 с.

2.     Выделение статистически однородных участков изображения. Иванов К.А. Иконика. Обработка изображений. М.: Наука, 1975. С. 62-73.

3.    Меденников П.А. Выделение границ на полутоновых изображени­ях с помощью метода мультиаппертурной оценки градиента // Оптический журнал, 2002. Т. 69. № 1.

4.    Шеннон К.Е. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Мир, 1963.

5.  Бриллюен Л. Научная неопределнность и информация. М.: Мир, 1966.

6.  Митюгов В.В. Физические основы теории информации. М.: Наука,

7.    Поплавский Р.П. Термодинамика информационных процессов. М.: Наука, 1981.

8.    Леонтюк А. С., Леонтюк Л. А., Сыкало А. И. Информационный анализ в морфологических исследованиях. М.: Наука и техника, 1981. 160 с.

9.    Математика в социологии: Моделирование и обработка информа­ции / Под ред. А. Г. Аганбегяна и Ф. М. Бородкина. М.: Мир, 1977. 550 с.  

10.   Кадыров Х. К., Антомонов Ю. Г., Синтез математических моде­лей биологических и медицинских систем. Киев: Наукова думка, 1974.

11.   Плохинский Н. А. Основные вопросы современной биометрии. М.: Изд-тво Московского университета, 1982. С. 7-11.

12.   Вентцель Е. С. Теория вероятностей. М.: Высш. шк., 1999. 576 с.

13.   Чебраков Ю. В., Теория оценивания параметров в измерительных экспериментах. СПб: СПб гос. ун-т (Институт химии), 1997. 300 с.

14.   Айвазян С. А., Бухштабер В. М., и др. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.

15.   Гилл Ф., и др. Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985. 509 с.

16.   Morrison D. F. Multivariate Statistical Methods, third edition. N. Y.: McGraw-Hill, 1990.
Категория: Всего статей | Добавил: art (21.07.2010)
Просмотров: 1167 | Теги: яркость, гистограммы, компоненты красок, изображения, чернила, Качество изображений, Распределение пикселей, яркость пикселей, цифровой печати | Рейтинг: 0.0/0
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]