Разработка рекомендаций по коррекции резкости с учётом особенностей конкретных оригиналов, страница 3

Как можно заметить, методика определения оптимальных параметров коррекции резкостина основе исследований, описанных в главе 2, и предложенной классификации изобразительных оригиналов по критерию количества контуроввнутри информативной зоны, показала хорошее соответствие данным визуальной экспертной оценки.Таблица 3Данные экспертного опросаИзображение 1Изображение 217Таблица 3 (продолжение)Изображение 3Степень согласованности мнений определялась путём определениятакого показателя, как среднее квадратическое отклонение – оно вычисляется по формуле (1):(1)где xij – оценка, присвоенная j-му параметру i-тым экспертом;–x – средняя арифметическая оценок по j-му параметру;im – число экспетров (в данном случае оно равно 10).Также в процессе обработки данных экспертной оценки по формуле(2) вычислялся коэффициент вариации:(2)Таблица 4 содержит результаты вычисления показателей согласованности мнений экспертов.

Как можно заметить, имеет место высокая согласованность.Таблица 4Показатели согласованности мнений экспертовпри выборе наилучших образцовИзображение 118Таблица 4 (продолжение)Изображение 2Изображение 3Проводя окончательный анализ результатов, полученных в ходе экспертного опроса, можно сделать вывод о том, что методика определения оптимальных параметров настройки резкости на основе предложенной классификацииоригиналов по критерию количества и концентрации контуров показала хорошее соответствие данным экспертной оценки.

При этом окончательные рекомендации по коррекции резкости, разработанные на основании исследований,описанных в главах 2 и 3 настоящей диссертации и подтверждённых результатами опроса экспертов, можно представить в виде таблицы 5.Таблица 519В заключении представлены основные результаты работы, делаетсявывод об их соответствии поставленной цели и задачам исследования.Основные выводы и результаты работы1.

Разработана методика объективного анализа эффектов, возникающих при настройке резкости с применением различных цифровых операторов и алгоритмов, а именно:– определены основные параметры, изменение которых контролируется и оценивается (этими параметрами стали ширина зоны перехода, измеряемая в мм, и яркостной скачок, оцениваемый посредством измерениякоординаты светлоты L),– разработан тест-объект, который состоит из нескольких тестовыхфрагментов, моделирующих размытые границы в изображении – эти фрагменты представляют собой тоновые переходы между различными уровнямисветлоты.2. Разработанная методика использовалась для моделирования и анализа результатов, имеющих место при воздействии тех или иных параметроврезкостной коррекции.

Исследованию подверглись следующие способыкоррекции:– способ нерезкого маскирования,– метод, основанный на применении фильтра высоких частот и последующего наложения отфильтрованного изображения на исходное.3. Установлено, что увеличение радиуса приводит в первую очередь кувеличению ширины зоны перехода (за счёт появления так называемой подчёркивающей каймы на обеих границах перехода), в то время как воздействиевеличины в значительно большей степени выражается в увеличении яркостных скачков на границах; увеличение значения порога приводит к уменьшению эффекта действия фильтра нерезкого маскирования, то есть для каждойкомбинации радиуса и величины, а также для каждого тонового скачка можноподобрать такое максимальное значение порога, выше которого фильтр нерезкого маскирования не будет оказывать воздействие на изображение, причём параметры «Радиус» и «Величина» являются взаимозаместимыми.4.

Экспериментально доказано, что применение способа, основанногона использовании фильтра высоких частот, позволяет в значительной степени уменьшить образование так называемых ореолов, поскольку в данномслучае действие фильтра зависит от исходных значений светлоты L, образующих тоновый переход.5. Предложено совершенствование способа, описанного в п.4: данныйспособ может быть усовершенствован за счёт дополнительной пороговойобработки, что позволит производить настройку резкости только сюжетноважных элементов.206. Проведён сравнительный анализ различных операторов выделения контуров, использование которых имеет большое значение при определении семантически важных границ в изображениях с целью дальнейшейнастройки резкости.

По результатам анализа можно сделать вывод о том,что наилучшие результаты достигаются с использованием оператора Робертса – он превосходит конкурентов по быстродействию и по точности выделения сюжетно важных границ, поэтому было принято решение вдальнейших исследованиях использовать именно этот оператор.7.

Проведена первичная классификация оригиналов – сформированы группы по сюжетному признаку. На основании оценки относительногоколичества сюжетно важных границ в изображениях с различной семантикой можно сделать вывод о том, что разброс значений в пределах каждойсемантической группы достаточно велик, более того, диапазоны значенийК (%) всех групп в значительной степени перекрывают друг друга, что ставит под сомнение сам принцип классификации на основе выделения семантических групп.8. Предложен новый подход к классификации оригиналов – в порядке возрастания доли контуров, содержащихся в зоне интереса. Именно такойподход позволил разделить изображения на группы (в зависимости от относительного количества контуров), к каждой из которых целесообразно применять определённые настройки коррекции резкости.9.Методика определения оптимальных параметров коррекции резкости на основе исследований, описанных в главе 2, и предложенной классификации изобразительных оригиналов по критерию количества контуроввнутри информативной зоны, показала хорошее соответствие данным визуальной экспертной оценки.10.

Анализ данных, полученных в ходе экспертной оценки, позволилсформулировать следующие рекомендации по коррекции резкости:– резкость оригиналов с относительно большим количеством сюжетно важных контуров и мелких деталей рекомендуется повышать за счётустановки малых значений радиуса и больших – величины, при этом предпочтительно использование способа, основанного на применении фильтравысоких частот High Pass с дополнительной пороговой обработкой,– оригиналы со средним количеством контуров требуют коррекции сиспользованием более высоких значений радиуса и более низких – величины,– оригиналы с низким количеством контуров рекомендуется кор-ректировать путём установки как можно более низких значений величины и какможно более высоких – радиуса, при этом результаты, полученные с использованием трёх рассмотренных способов, близки друг к другу (небольшоепреимущество по средней оценке экспертов имеет способ High Pass + Т).21Таким образом, все поставленные задачи решены, создана методикаобъективного анализа изменений под действием различных способов настройки.

Предложена новая методика классификации оригиналов по критерию концентрации контуров в информативной зоне. Проведениеисследований с использованием этих методик в сочетании с данными экспертной оценки позволило сформулировать рекомендации по коррекции резкости с учётом особенностей конкретных оригиналов.Разработанные рекомендации по оптимальным параметрам коррекции резкости могут иметь большое практическое значение при обработкеизображений, поступающих в отдел допечатной подготовки. Полученныерезультаты исследований могут рассматриваться в качестве методологической основы проектирования и создания новых цифровых высокопроизводительных систем обработки изображений, которые можно будетинтегрировать в цифровой рабочий поток, а это, в свою очередь, положительно скажется на скорости и оперативности выполнения допечатной подготовки издания и, как следствие, на конкурентоспособностиполиграфического предприятия.22Публикации по теме диссертационной работыСтатьи в ведущих научных изданиях, рекомендуемых ВАК РФ:1.

Шерстнев Г.К., Андреев Ю.С. Cовершенствование способов повышения резкости в системе поэлементной обработки информации // Известия вузов.Проблемы полиграфии и издательского дела. – 2011. – № 2. – С. 146–158.(0,35 п.л. / 0,17 п.л.)Другие публикации:2. Шерстнев Г.К.

The comparative analysis of the operators used foredge detection of the image for the adjustment of sharpness // 42st Conferenceof the International Circle of Educational Institutes for Graphic Arts Technologyand Management: материалы конференции. – Москва, 2010. – С. 184–190.(0,22 п.л.)3.Шерстнев Г.К. Сравнительный анализ и совершенствование способов повышения резкости в системе поэлементной обработки информации //Международная конференция молодых учёных Print-2011.

– Санкт-Петербург – 2011. – С. 120. (0,1 п.л.)4.Шерстнев Г.К., Сравнительный анализ и совершенствование способов повышения резкости в системе поэлементной обработки информации //Вестник молодых учёных СПГУТД – 2011. – сентябрь. (0,35 п.л.)Подписано в печать 09.08.2011.Формат 60х84/16. Тираж 100 экз.Заказ № 466.Отпечатанов ООО “Типография “Возрождение”..