Розроблення моделі степенево-лінійного перетворення цифрових зображень для темних тонів
DOI:
https://doi.org/10.15587/2706-5448.2025.323535Ключові слова:
степенево-лінійне перетворення, симулятор, градаційні характеристики, оптична густина, контрастна чутливість, постеризаціяАнотація
Об’єктом дослідження є технологічний процес цифрової обробки зображення із застосуванням степеневого перетворення у додрукарських процесах.
Суттєвою проблемою при приготуванні зображення до друку є явище постеризації, яке спотворює зображення та обмежує можливості степеневого перетворення щодо коригування темних ділянок зображення. Це є недоліком степеневого перетворення, який полягає в тому, що при показниках степені (r<0,45) і (r>1,5) степеневе перетворення надто чутливе до зміни рівнів чорного.
Удосконалено математичну модель степенево-лінійного перетворення зображень для темних тонів, яка, на відміну від відомих, передбачає сумування степеневого та лінійного перетворення та включає симулятор степенево-лінійного перетворення зображень. З урахуванням удосконаленої моделі отримані градаційні характеристики, залежності оптичної густини та контрастної чутливості, які кількісно оцінюють сприйняття зображень зоровою системою людини.
Перевірка достовірності удосконаленої моделі проведена шляхом математичного моделювання з використанням об’єктно-орієнтованого програмування та пакету програмного забезпечення MATLAB:Simulink.
Результати математичного моделювання свідчать, що розроблення математичної моделі дозволило додатково розширити можливості коригування зображень. Це пов’язано з тим, що довжина дискрет градаційних характеристик становить 3–4 рівнів, які не помічає зорова система людини (усувається постерізація).
Запропонована модель має суттєві переваги над методами перетворення зображень, які використовуються в поліграфії. Зокрема, розширює діапазон візуального сприйняття зображень, усуває явище постеризації, забезпечує можливість змінювати (розтягувати та стискувати) контраст у широких межах. Разом з тим, вона розширяє функціональні можливості степеневого перетворення зображень, і відповідно забезпечує підвищення якості зображення при його приготуванні до друкування.
Результати проведених досліджень рекомендується застосовувати на стадії приготування зображень до друку та в робочих процесах операторами та технологами.
Посилання
- Lutskiv, M. M., Muzyka, O. O. (2022). Modeling of raster transformation of digital images for square elements. Computer Technologies of Printing, 2 (48), 257–267. https://doi.org/10.32403/2411-9210-2022-2-48-257-267
- Serdiuk, Yu. O. (2023). Vyznachennia kontrastnoi chutlyvosti hama peretvorennia zobrazhen temnykh toniv. Polihrafiia i vydavnycha sprava, 1 (85), 22–31.
- Durnyak, B., Lutskiv, M., Shepita, P., Hunko, D., Savina, N. (2021). Formation of linear characteristics of normalized raster transformation for rhombic elements. Intelligent Information Technologies & System of Information Security. CEUR Workshop Proceedings, 2853, 127–133.
- Blanchet, G., Charbit, M. (2015). Digital signal and image processing using MATLAB®. Vol. 2, Advances and applications: The Deterministic Case. ISTE Ltd and John Wiley & Sons Inc, 287. https://doi.org/10.1002/9781118999592
- Image Processing Toolbox™ User's Guide MATLAB The MathWorks, Inc.1 (2020). Apple Hill Drive Natick, 1286.
- Lutskiv, M. M., Nakonechnyi, M. D. (2022). Modeling and analysis of digital images inkingv. Computer Technologies of Printing, 2 (48), 245–256. https://doi.org/10.32403/2411-9210-2022-2-48-245-256
- Buczynski, L. (2005). Skanery i skanowanie. Warszawa: Wydawnictwo MIKOMA, 885.
- Durniak, B. V., Senkivskyi, V. M., Lutskiv, M. M., Musiiovska, M. M. (2021). Informatsiina tekhnolohiia tonovidtvorennia v korotkykh farbodrukarskykh systemakh poslidovnoi struktury. Lviv: UAD, 176.
- Kovalskyi, B. M., Semeniv, M. V., Shovheniuk, M. V. (2016). Kompiuterna prohrama syntezu zobrazhennia na vidbytku dlia novoi informatsiinoi ta tradytsiinykh tekhnolohii kolorovoho druku. Science and Education a New Dimention: Natural and Technical Science, IV (10 (91)), 72–78.
- Kaminski, B. (2001). Nowoczesny prepres. Warszawa: Wydawca: Translator, 352.
- Bredies, K., Lorenz, D. (2018). Mathematical Image Processing. Birkhäuser. Cham: Springer Nature, 481. https://doi.org/10.1007/978-3-030-01458-2
- Distante, A., Distante, C. (2020). Handbook of Image Processing and Computer Vision. Vol. 2: From Image to Pattern. Cham: Springer Nature, 448. https://doi.org/10.1007/978-3-030-42374-2
- Gonzales, R. C., Woods, R. E. (2008). Digital image processing: international Version. lnc publishind as Prentice Hall. Copyright, 1104.
- Scott, E. (2023). Digital Image Processing and Analysis. Computer Vision and Image Analysis. CRC Press, 441. https://doi.org/10.1201/9781003221135
- Lukiv, M. M. (2012). Tsyfrovi tekhnolohii drukarstva. Lviv: UAD, 488.
- Pashulia, P. L. (2011). Standartyzatsiia, metrolohiia, vidpovidnist, yakist u polihraf. Lviv: UAD, 408.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Sviatoslav Kavyn
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
