Розробка моделі нафарблення растрових елементів на основі визначення контрасту нафарблених растрових поліномінально перетворених цифрових зображень
DOI:
https://doi.org/10.15587/2706-5448.2026.359690Ключові слова:
поліномінальне перетворення, растрове перетворення, нафарблення, відносний контраст, симулятор, кількісна оцінкаАнотація
Об’єктом дослідження є технологічний процес додрукарського коригування тоновідтворення зображень на основі визначення контрасту нафарблених растрових поліномінально перетворених цифрових зображень.
Однією із суттєвих проблем в процесі додрукарської підготовки зображень є відсутність у більшості офсетних машин автоматизованої системи зонального налагодження подачі фарби. Відповідно це унеможливлює визначення оптимального шару фарби для забезпечення якісного тоновідтворення. Тому постає актуальна задача визначення контрасту нафарблених растрових поліномінально перетворених зображень на всьому інтервалі тоновідтворення.
Процес дослідження оснований на використанні метода математичного перетворення, теорії обробки цифрових зображень і об’єктно-орієнтованому програмуванні.
Розроблено алгоритми растрування на основі застосування поліномінального перетворення цифрових зображень світлих тонів. Результатом растрового перетворення є визначення відносної площі нафарблення растрових елементів, що є основним носієм інформації щодо тональності зображення.
Побудовано структурну схему симулятора контрасту нафарблених поліномінально перетворених зображень, за допомогою якої побудовано характеристики нафарблення растрових елементів і характеристики контрасту нафарблених поліномінально перетворених зображень.
Запропонована модель нафарблення описує залежність нафарблення растрових елементів від зміни відносного контрасту нафарблених растрових поліномінально перетворених зображень. Доведено, що збільшення товщини шару фарби збільшує початковий контраст на +0,2 одиниці. Отже, зміною товщини шару фарби можна забезпечити оптимальну візуальну якість зображення через зміну контрасту, що є перевагою моделі.
Результати досліджень можна рекомендувати для використання в додрукарських процесах коригування цифрових зображень.
Посилання
- Vorobel, R. A. (2012). Loharyfmichna obrobka zobrazhen. Kyiv: Naukovo-vyrobnyche pidpryiemstvo “Vydavnytstvo “Naukova dumka” NAN Ukrainy”, 322.
- Lutskiv, M. M. (2012). Tsyfrovi tekhnolohii drukarstva. Lviv: UAD, 480.
- Kavyn, B. (2025). Development of a model for coloring raster elements of polynomial transformation of digital images. Technology Audit and Production Reserves, 2 (2 (82)), 27–31. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2025.323533
- Gonzales, R. C., Woods, R. E. (2018). Digital image processing: international Version 4 Edition. Pearson, 1104. Available at: https://www.cl72.org/090imagePLib/books/Gonzales,Woods-Digital.Image.Processing.4th.Edition.pdf
- Umbaugh, S. E. (2022). Digital Image Processing and Analysis. CRC Press, 488. https://doi.org/10.1201/9781003221135
- Kavyn, S. (2025). Development of a model of raster power-linear conversion of digital images of light tones. Technology Audit and Production Reserves, 4 (2 (84)), 60–64. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2025.337277
- Durnyak, B., Lutskiv, M., Shepita, P., Hunko, D., Savina, N. (2021). Formation of liner Characteristics of Normalized Roster Trans Formation for Rombic Elemtnts. Intelligent Information Technologies & System of Information Security. CEUR Workshop Proceedings, 2853, 127–133. Available at: https://ceur-ws.org/Vol-2853/short10.pdf
- 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
- Bredies, K., Lorenz, D. (2018). Mathematical Image Processing. Applied and Numerical Harmonic Analysis. Springer International Publishing, 473. https://doi.org/10.1007/978-3-030-01458-2
- Kovalskiy, B., Semeniv, M., Shovgenyuk, M. (2016). Сomputer program for the image synthesis on impress for the new information and traditional technologies of color printing. Science and Education a New Dimention: Natural and Technical Science, IV (10 (91)), 72–78.
- 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.
- Distante, A., Distante, C. (2020). Handbook of Image Processing and Computer Vision. Springer International Publishing, 432. https://doi.org/10.1007/978-3-030-42374-2
- Durnyak, B., Lutskiv, M., Shepita, P., Karpyn, R., Savina, N. (2021). Determination of the Optical Density of Two-Parameter Tone Transfer for a Short Printing System of the Sixth Dimension. Intelligent International Technologies & Systems of Information Security: CEUR Worhshop Proceedings, 2853, 134–140. Available at: https://ceur-ws.org/Vol-2853/short11.pdf
- Lutskiv, M., Fedyna, B., Nakonechnyi, M. (2025). Simulation of tone reproduction of digital rast images with change of paint thickness. Technological Complexes, 17 (1), 30–40. https://doi.org/10.36910/4293-52779-2025-17-01-03
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Sviatoslav Kavyn, Bohdan 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.
