Адаптивное растровое преобразование в полиграфической технологии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.02.13, кандидат технических наук Щаденко, Андрей Александрович

• Щаденко, Андрей Александрович
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Щаденко, Андрей Александрович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ЦИФРОВОГО РАСТРОВОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

1.1. Общие принципы цифрового растрового преобразования в автотипной технологии

1.2. Информационная оценка растрового преобразования

1.3 Автотипная технология воспроизведения изображений с позиции теории модуляции

1.4 Анализ основных признаков классификации алгоритмов растрового преобразования

1.5 Выводы по главе

ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСТРОВОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

2.1 Моделирование растрового преобразования на основе принципов фотомеханического растрирования

2.2 Основные принципы формирования пороговой матрицы

2.3 Выводы по главе

ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ ОШИБОК ПОВТОРНОГО КВАНТОВАНИЯ ПРИ РАСТРОВОМ ПРЕОБРАЗОВАНИИ

3.1. Анализ основных факторов, влияющих на ошибки квантования пространственно распределенной шкалой

3.2. Моделирование процесса образования ошибок при повторном квантовании пространственно распределенной шкалой

3.3. Методы коррекции ошибок квантования, основанные на сокращении информационной избыточности сигнала оригинала

3.4. Коррекция ошибок квантования методом оптимальной фильтрации сигнала оригинала

3.5. Выводы по главе

ГЛАВА 4. АДАПТИВНОЕ РАСТРОВОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ

4.1. Общие принципы работы алгоритмов адаптивного растрового преобразования

4.2. Адаптивное растровое преобразование методом формирования шкалы повторного квантования

4.3. Топологический принцип адаптивного растрового преобразования

4.4. Реализация имитационной модели топологического принципа адаптивного растрового преобразования

4.5 Выводы по главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Адаптивное растровое преобразование в полиграфической технологии»

В полиграфической технологии и в смежных областях, связанных с печатью изображений, для воспроизведения градаций тона применяют автотипный принцип [35], [45]. Он заключается в изменении относительных площадей, занимаемых на изображении печатными элементами, имеющими оптические свойства краски, нанесенной на подложку, и пробельными элементами, имеющими оптические свойства этой подложки. Преобразование, приводящее исходное изображение (оригинал) к автотипному виду (растровой копии или полиграфическому оттиску) принято называть растровым автотипным преобразованием.

В современной полиграфии, основанной на цифровом представлении информации, оригиналом для автотипного растрового преобразования служит цифровое изображение, полученное из первичного оригинала или непосредственно созданное в программной среде, предназначенной, например, для компьютерного дизайна. В обоих случаях выполняются действия, составляющие классическую процедуру, необходимую для формирования цифрового сигнала [31], [40], [64], [81]:

- дискретизация по независимым пространственным переменным,

- квантование по уровню,

- кодирование полученных квантованных значений на основе вторичного алфавита.

В результате получают изображение, относящееся к категории растровых цифровых [15], [39], представленных сигналом типа битовая карта (Bitmap). Битовая карта - это форма представления растрового цифрового изображения в виде таблицы (матрицы) численных значений сигнала, положение которых соответствует взаимному пространственному расположению элементов дискретизации самого изображения. Альтернативой для битовой карты является цифровой сигнал векторного типа, устанавливающий в аналитической форме границы участков изображения (сегментов) и оптический параметр, им соответствующий. Такой принцип организации цифрового сигнала является наиболее эффективным для промежуточных этапов обработки изображений с выраженными границами сегментов, например, текстовых символов, передающих смысловую информацию за счет изменения собственной формы (графемы). В то же время, в большинстве устройств, преобразующих двухмерные сигналы к виду, доступному для прямого восприятия человеком, т. н. устройств вывода, реализован поэлементный принцип синтеза изображений, в основе которого лежит сигнал битовой карты. Для согласования с такими устройствами сигналы векторного типа на последних этапах обработки преобразуются в сигналы битовой карты. Исключение составляют графопостроители, гравирующие станки и другие устройства подобного типа, не требующие преобразования сигнала в форму битовой карты, но относящиеся к категории узкоспециальных устройств вывода, использующихся в полиграфической технологии, например, при создании оснастки (штампов) для послепечатных стадий процесса.

Цифровое изображение растрового типа может быть представлено сигнальной решетчатой функцией [28]: е = f(k Ax,i Ау), где: е - численные значения из конечного неотрицательного целочисленного множества {Е}, размер которого определен вторичным алфавитом кодирования;

Дс, Ау - интервалы дискретизации пространственных переменных; k,i - индексные переменные: &е{1,2,.н}; /е{1,2,.т}. Значения сигнала еор цифрового изображения растрового типа, выполняющего роль полиграфического оригинала, принадлежат множеству целых неотрицательных чисел еор е {Е}ор, обычно ограниченному числом, кратнымстепени основания два, от 21 для штриховых монохромных до 248 для цветных тоновых оригиналов. Это число зависит от типа изображения (штриховое, тоновое, черно-белое, цветное) и качества передачи оптического параметра.

Множество значений сигнала цветного оригинала разделяется на тождественные подмножества: {Е}орХ={Е}ор2={Е}орг=. = {Е}ор:, число которых z соответствует количеству основных цветов (красок), использующихся при цветоделении оригинала и синтезе цвета на оттиске. В стандартном полиграфическом процессе z = 4 - голубой, пурпурный, желтый и черный цвета [45]. По каждому подмножеству, ограниченному, как правило, числом 28, образуется изображение, представленное в виде отдельного файла или цветового слоя общего файла, т.н. цветоделенное изображение.

В соответствии с принципом автотипии, над цифровым изображением оригинала выполняется растровое автотипное преобразование, приводящее его к виду, удовлетворяющему условию: ер е{Е}р ={0,1}, где за 0 может быть принято значение оптического параметра подложки, а за 1 - краски одного из основных цветов, нанесенной на эту подложку. Двухмерный цифровой сигнал такого вида также является битовой картой (битовой картой растровой копии), но его значения принадлежат бинарному (двухзначному) или булевому множеству. В полиграфической практике и в научной литературе, касающейся автотипных принципов воспроизведения изображений, стало общепринятым понимать под термином «битовая карта» его ограниченное значение, относящееся только к битовой карте автотипной растровой копии. Это ограниченное представление термина «битовая карта» принято и в данной работе.

Процесс растрового преобразования, в результате которого из цифрового оригинала образуется автотипное цифровое изображение растровой копии, основан на принципе изменения способа кодирования двухмерного цифрового сигнала. Способ кодирования для растровой копии отвечает требованиям автотипии и заключается в формировании двухуровневых по значению сигнала символов кодирования, принадлежащих конечному алфавиту и состоящих из печатных и пробельных элементов определенной площади и конфигурации.

Растровое преобразование выполняется комплексом программных и аппаратных средств, объединенных общим названием — «растровый процессор» (Raster Image Processor - RIP). Растровый процессор, используемый в профессиональной полиграфии, является интерпретатором программы на языке программирования Post Script (PS), предназначенном для описания полосы издания. Программа на языке PS как отдельный файл с текстовой кодировкой ASCII (American National Standard Code for Information Interchange), генерируется программными пакетами, используемыми при допечатной подготовке полиграфического издания. При создании полосы издания на этапе верстки и далее до RIP-a включительно используются две основные категории информации, существенно отличающиеся по способу их представления цифровым сигналом: текстовая и иллюстративная [31]. Иллюстративная информация, в свою очередь, разделяется по виду передающего ее цифрового сигнала на векторную и растровую. Сигналы всех видов могут создаваться непосредственно программой PS в момент ее выполнения в растровом процессоре или быть созданными ранее другими программно-аппаратными средствами, не входящими в его состав. Сигналы такого рода могут быть полностью готовы для включения в общий сигнал битовой карты растровой копии или требовать преобразования в соответствии с текстом программы PS в растровом процессоре. Сложность информационной структуры на входе растрового процессора требует его развитой архитектуры, состоящей из объектов, выполняющих общую программу PS, но работающих в достаточно обособленном режиме и реализующих специфические функции.

Объектом исследования в данной работе является комплекс средств растрового процессора и лежащих в их основе принципов (алгоритмов), предназначенных для обработки иллюстративной части полосы издания и, конкретно, для преобразования цифровых растровых изображений к виду, соответствующему требованиям автотипии. Эти средства и принципы являются ключевыми для профессионального растрового процессора и полиграфической технологии в целом, т.к. осуществляют непосредственную реализацию результатов допечатной подготовки, в т.ч. ее творческой составляющей, в конкретном способе печати с учетом всех его особенностей, до условий настройки печатной машины включительно. Кроме того, эти средства являются необходимым минимумом, составляющим растровый процессор любой т.н. «цифровой» печатной машины, использующей автотипный принцип, до принтера офисного уровня включительно.

Предметом исследования являются двухмерные цифровые сигналы, представляющие изображение на различных этапах его преобразования в вещественном и в невещественном виде. Основным предметом исследования в данной работе являются цифровые изображения, но для окончательной верификации полученных результатов используются также изображения в виде полиграфических оттисков и распечаток.

Целью исследования является создание принципов (алгоритмов) адаптивного растрового преобразования, позволяющих передавать контурную информацию оригинала двухмерным сигналом растровой копии в условиях технических ограничений, присущих процессам иллюстрационной печати. Для достижения поставленной в работе цели использовались методы имитационного моделирования на основе графических программных пакетов и программ, написанных на языке Object Pascal. При верификации использовались тестовые оригиналы, по которым средствами имитационных моделей создавались растровые копии в виде файлов, графиков, экранных изображений и оттисков цифровой печати.

Научная новизна исследования состоит в том, что для процесса растрового преобразования даны оценки, основанные на понятиях, определениях и соотношениях из области теории информации и других областей науки, связанных с обработкой информации. Научная новизна предлагаемых в работе принципов подтверждена авторскими свидетельствами на изобретения СССР, патентом Российской Федерации, иностранными патентами и международными патентными публикациями.

Практическая-значимость заключается в том, что основные положения исследования реализованы в виде новых принципов растрового преобразования, позволяющих получить качественно лучший результат при передаче контурной части оригинала в растровой копии. Предложенные методы и алгоритмы использовались в НИР кафедры ТПП ГУТД по гранту СБШР (АФГИР -Американский фонд гражданских исследований и развития) ЯЕ1-566-8Т-03 и гранту «Фонда содействия развития малых форм предприятий в научной сфере» (проект №5919). Разработанные модели могут быть использованы в составе специальных учебных дисциплин по направлению «Полиграфия».

Заключение диссертации по теме «Машины, агрегаты и процессы (по отраслям)», Щаденко, Андрей Александрович

4.5. Выводы по главе 4

Дана классификация адаптивных методов растрового преобразования и проведен анализ основных параметров адаптации для метода растрового преобразования, основанного на повторном квантовании сигнала оригинала пространственно-распределенной шкалой. Предложен метод адаптивного растрового преобразования на основе формирования шкалы квантования, отвечающей градиентному признаку. Создана имитационная модель, позволяющая исследовать градиентный метод растрового преобразования. На основе результатов моделирования сформулированы критерии формирования растровой функции, адаптивной к пространственно-частотным параметрам оригинала.

Предложен топологический подход к решению задачи адаптивного растрового преобразования. Сформулирован основной критерий в виде целевой функции для установки параметров топологической системы растрового преобразования. Создана имитационная модель топологической системы открытого типа, содержащая элементы математического моделирования. Получены результаты моделирования, анализ которых позволяет определить общий вид системного оператора.

145

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе получены следующие основные результаты:

1. Дана оценка процесса автотипного растрового преобразования в определениях и терминах теории информации и других научных областей, связанных с обработкой сигналов. Это позволило использовать известный научный аппарат для анализа специфических преобразований двухмерного сигнала при подготовке изображения к полиграфическому воспроизведению.

2. Дано определение растровому преобразованию методом сравнения с пороговой матрицей как квантованию пространственно-распределенной (дисперсной) шкалой.

3. Введено понятие и термин «растровый символ», близкий по смыслу общепринятому термину «символ кодирования», но в большей степени отвечающий предметной области полиграфии.

4. Предложена модель полиграфического процесса в виде канала передачи информации. Понятие «канал передачи» расширено на фиксирующие среды, в которых существуют двухмерные сигналы вещественного и невещественного типа, передающие иллюстративную часть информационного потока в полиграфии. Выделены два основных участка полиграфического канала: участок канала оригинала и участок канала растровой копии, разделенные растровым процессором и существенно различающиеся по информационным характеристикам.

5. Дано определение информационного потока для полиграфического канала на основе разрешающей способности образующей его физической среды.

6. Определена пропускная способность участков полиграфического канала для тоновой и контурной категорий информационного потока. Сформулированы условия согласования участков полиграфического канала.

7. Проведен анализ работы полиграфического канала с точки зрения теории модуляции. Показана избыточность автотипного процесса, в основе которого лежит широтная (по площади сгруппированного печатного элемента) и частотная модуляция импульсного двухмерного сигнала носителя. Предложено дополнить модулируемые параметры формой растрового символа.

8. На основе формализованных принципов фотомеханического растрирования создана имитационная модель растрового преобразования в программной среде Photoshop, дополненной программами, написанными на языке Delphi. Обоснован выбор принципа моделирования, объединяющего ресурсы программного пакета Photoshop и специально подготовленные программы в оптимальном соотношении.

9. Сформулированы существенные признаки процедуры растрового преобразования, на основе которых проведен анализ различных алгоритмов, в частности, алгоритма Флойда-Стейнберга, а также предложен термин и дано определение категории лингвистических алгоритмов.

10. Для случая восприятия автотипного изображения модель зрительного аппарата, в основе которой лежит принцип НЧ пространственной фильтрации, дополнена элементами распознавания контура в границах пространственной фильтрации. Это дополнение не противоречит общему практическому опыту полиграфии, практическим результатам, полученным в данной работе, и теоретически обосновано открытием нейрофизиологами Девидом Хьюбелом (Devid Н. Hubel) и Торстеном Нильсом Визелом (Torsten Nils Wiesel) нейронных зон коры головного мозга, воспринимающих визуальные объекты определенного типа. Предлагается рассматривать эти зоны как семантические рецепторы, на основе которых построены семантические (топологические) фильтры, способные как выделять, так и подавлять определенный вид контурной информации, например, регулярную растровую структуру полиграфического оттиска.

11. Показана роль интерполяционных алгоритмов при согласовании по-разрешающей способности участков канала оригинала и растровой копии.

12. Рассмотрены и классифицированы ошибки при повторном квантовании пространственно-распределенной (дисперсной) шкалой. Выделены дополнительные ошибки как результат несогласования участков полиграфического канала по информационному потоку или по пропускной способности (информационной емкости).

13. На имитационной модели показан классический для полиграфии метод согласования пропускной способности участка канала растровой копии и информационного потока, приходящего от участка канала оригинала, основанный на пространственной НЧ фильтрации сигнала оригинала до уровня ограничения спектра, установленного коэффициентом растрирования К данного процесса. Дано определение коэффициента К через разрешающую способность участка канала оригинала, приведенную к единичному пространственному интервалу (одномерному), соответствующему границам растрового символа.

14. Для проведения опытов на имитационной модели подготовлены тестовые оригиналы, содержащие элементы для контроля пространственно-частотных характеристик процесса растрового преобразования по пороговому уровню распознавания графем символов. В тестовый оригинал включены также тоновые шкалы для контроля градационной характеристики процесса. В тестовые оригиналы, используемые для исследования ошибок квантования, включены области с периодически повторяющимся рисунком, позволяющие численно оценивать дополнительные ошибки квантования.

15. Предложен и реализован на имитационной модели метод оптимальной пространственной фильтрации оригинала на основе критерия линейности участков шкалы квантования, приходящихся на каждое значение сигнала оригинала. В рамках общей имитационной модели создан один из возможных вариантов оптимального по критерию линейности пространственного фильтра. Получен положительный результат работы системы растрового преобразования при коэффициенте растрирования К = 3,3, что существенно превышает предельный коэффициент растрирования К = 2, использующийся в полиграфической практике.

16. Предложена структура оператора системы растрового преобразования, состоящая из базовой и изменяющейся части. Базовая часть оператора поддерживает технологические требования процесса и обеспечивает согласование алгоритмов растрового преобразования с параметрами полиграфического оборудования. Переменная часть оператора системы представляет адаптивные свойства системы.

17. Предложен критерий для классификации адаптивных методов растрового преобразования, в основу которого положены различные принципы создания переменной части системного оператора.

18. Предложен принцип адаптивного растрового преобразования на основе разделения операторов и формирования шкалы, квантования, отвечающей критерию линейности и градиентному критерию. Получен патент Российской федерации и сделана международная патентная публикация на метод и устройство, использующие предложенный принцип (в соавторстве, объем вклада автора 50%).

19. Предложены три варианта архитектуры системы, реализующей метод растрового преобразования на основе градиентного признака и разделения операторов.

20. Метод растрового преобразования на основе разделения операторов исследован на имитационной модели. Проведены эксперименты с подготовленными тестовыми оригиналами и фрагментами реальных изображений, содержащими контурную информацию, не воспроизводимую при обычном растровом преобразовании. По результатам экспериментов сделан вывод, что применение данного адаптивного метода растрового преобразования позволяет приблизить разрешающую способность системы в целом к уровню разрешающей способности ее последнего звена — печатного оборудования.

21. Предложена идеализированная топологическая модель растрового преобразования, позволяющая рассматривать растровую копию, полученную при граничных условиях квантования и дискретизации, как вторичный оригинал, совпадающий с первичным до сохранения граничных условий включительно. Такое представление оригинала согласуется с современными принципами растрового преобразования, когда площадь печатных элементов в растровом символе известна до его образования, например, задана в программе на языке Р8, описывающей полосу издания. При таком представлении оригинала растровое преобразование сводится к перемещению областей в границах растрового символа для получения его формы, заданной технологией и (или) приведенной в соответствие с параметрами контурной части изображения. В математической терминологии это категория топологических преобразований односвязных областей, инвариантом которых является метрический параметр — площадь.

22. Предлагается рассматривать функции растрового процессора, связанные с генерированием растровой структуры, как создание формы печатных элементов (компоновку) при сохранении их площади в пределах растрового символа.

23. Предложен принцип выражения оператора системы в виде числового ряда, полностью определяющего форму растрового символа как его топологическое свойство. Аналогичным способом выражаются составные части оператора, получаемые последовательно во времени на основе принципа суперпозиции.

24. На основе топологического принципа создана программная имитационная модель, позволяющая выполнять растровое преобразование тестовых оригиналов и реальных изображений. Программная модель позволяет получать конечный результат растрового преобразования в виде экранного изображения растровой. копии, растровой фотоформы или печатной формы на соответствующем оборудовании вывода, а также оттиск цифровой печати на цифровой печатной машине или лазерном принтере. Сравнение полученных результатов с базовыми, для получения которых используется алгоритм обычного растрового преобразования и алгоритм Флойда-Стейнберга, показывает преимущества топологического алгоритма в части воспроизведения- мелких деталей и контуров изображения.

150

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Щаденко, Андрей Александрович, 2009 год

1. Аделъсон-Велъский Г.М. Дискретная математика для инженера / Г.М. Адельсон-Вельский, О.П. Кузнецов. М.: Энергоатомиздат, 1988.

2. Андреев Ю.С. и др. Репродуцирование с использованием пленки с растровым эффектом // Труды ВНИИ полиграфии. М.: №3, 1987.

3. Андреев Ю.С. Воспроизведение периодических сигналов в растровой фоторепродукционной системе / Ю.С. Андреев, Н.И. Каныгин // ж. «Научная и прикладная фотография и кинематография». М.: №5, 1975.

4. Бронштейн И.Н. Справочник по математике / И.Н. Бронштейн, К.А. Семендяев. -М.: «Наука», 1986.

5. Бутусов П.Н. Интерполяция. Методы и компьютерные технологии их реализации / П.Н. Бутусов, A.M. Половко. СПб.: «БХВ-Петербург», 2004.

6. Ван дер Зил. Шум (источники, описание, измерение) / Ван дер Зил. М.: «Советское радио», 1973.

7. Вирт Н. Паскаль. Руководство для пользователя / Н. Вирт, К. Иенсен. М.: «Финансы и статистика», 1989.

8. Виткус Р.Ю. Адаптивные линейные фильтры для обработки изображений / Р.Ю. Виткус, Л.П. Ярославский //сб. «Адаптивные методы обработки изображений». М: «Наука», 1988.

9. Власенко В.И. Применение нерегулярных контактных растров / В.И. Власенко // ж. «Полиграфия». М.: №8, 1974.

10. Авторское свидетельство № 1295537 СССР. Способ репродуцирования изображений (подавление шума на фоновых участках) / Власова Т.М., Солнцев И.А. 1979.

11. Власова Т.М. О выборе линиатуры растрирования и дискретизации изображений / Т.М. Власова // ж. «Автоматизация полиграфического производства».-М.: №2, 1989.

12. Выгодский М.Я. Справочник по высшей математике / М.Я. Выгодский. М.: «Наука», 1972.

13. Горский Н. Распознавание рукописного текста / Н. Горский, В. Анисимов, JI. Горская. СПб.: «Политехника», 1997.

14. Горский Н. и др. Представление и обработка изображений. Рекурсивный подход. -М.: «Наука». 1985.

15. Горелик C.JT. Оптико-электронные локально-адаптивные измерительные системы для обработки изображений / СЛ. Горелик // сб. «Адаптивные методы обработки изображений». М: «Наука», 1988.

16. Гофман В. Delphi 6 / В. Гофман, А. Хомоненко. СПб.: «БХВ-Петербург», 2001.

17. И.Грегори P.JI. Разумный глаз. Как мы узнаем то, что нам не дано в ощущениях / P.J1. Грегори. М., 2003.

18. Григоренко A.M. Некоторые вопросы теории технической информации / A.M. Григоренко. -М.: «Издательство», 1998.

19. Двайт Г.Б. Таблицы интегралов и другие математические формулы / Г.Б. Двайт. -М.: «Наука», 1966.

20. Дворяшин Б.В. Метрология и радиоизмерения / Б.В. Дворяшин. М.: Издательский центр «Академия», 2005.

21. Джадд Д. Цвет в науке и технике / Д. Джадд, Г. Вышецки. М.: «Мир», 1978.

22. Джайн А.К. Успехи в области математических моделей для обработки изображений / А.К. Джайн // ТИИЭР. М.: №5, 1981.

23. Дик Мак Клелланд. Photoshop 6 для Windows / Дик Мак Клелланд. М.: издательский дом «Вильяме», 2001.

24. Дроздов В.Н. Модели полиграфических устройств и сигналов / В.Н. Дроздов. СПб.: издательство «Петербургский институт печати», 2002.

25. Авторское свидетельство № 1634119 СССР, МКИ H04N. Устройство формирования сигнала записи полутоновых изображений / Ершов Г.С., Кузнецов Ю.В., Соболев В.М., Щаденко A.A. 1987.

26. Японская пат. публикация № 4207265 от 27.07.92 (Official Gazette) по заявке № 2-330869 / Ершов Г.С., Кузнецов Ю.В., Соболев В.М., Щаденко A.A. -1992.31 .Ефимов М.В. и др. Технические средства переработки текста и иллюстраций. -М.: «Мир книги», 1994.

27. Ъ2.Железнов H.A. Принцип дискретизации стохастических сигналов с неограниченным спектром и некоторые результаты теории импульсной передачи сообщений / H.A. Железнов // сб. «Радиотехника и электроника». -М.: вып. 1, 1968.

28. ЪЪ.Игнатъев Н.К. Оптимальная дискретизация двухмерных сообщений / Н.К. Игнатьев // сб. «Известия вузов СССР», раздел «Радиотехника». М.: №6,1961.

29. Игнатьев Н.К. Спектральное исследование биений между двухмерными растровыми системами / Н.К. Игнатьев // ж. «Кристаллография». М.: т.5, вып.З, 1960.

30. Име Р. Репродукционная техника / Р. Име. М.: «Книга» , 1985.

31. Колмогоров А.Н. Три подхода к определению понятия «Количества информации" / А.Н. Колмогоров // сб. «Проблемы передачи информации» М.: «Наука», т1, вып. 1, 1965.3Э.КорриганД. Компьютерная графика/ Д. Корриган. -М.: «Энтроп», 1995.

32. АО.Котельников В.А. О пропускной способности «эфира» и проволоки в электросвязи / В.А. Котельников // Материалы к 1 Всесоюзному съезду по вопросам технической реконструкции дела связи и развития слаботочной промышленности. М., 1933.

33. Красшъников Н.И. Статистическая теория передачи изображений / Н.И. Красильников. -М.: «Наука», 1976.

34. Куатъери Т.Ф. и др. Алгоритмы анализа изображений, основанные на статистических моделях // ТИИЭР. М.: №4, том74, 1986.

35. АЪ. Кузнецов С.Д. Основы современных баз данных / С.Д. Кузнецов // Информационно-аналитические материалы Центра Информационных Технологий. http://www.unix.org.ua/osbd/contents.htm

36. Кузнецов С. О. Сегментация и классификация образов на сложном изображении с помощью системы из элементов с нейронно-сетевой архитектурой / С.0-. Кузнецов. Горький: «Издательство ИПФ», 1989.

37. Кузнецов Ю.В. Технология обработки изобразительной информации / Ю.В. Кузнецов. Москва, Санкт-Петербург: «Петербургский институт печати», 2002.

38. Патент РФ RU 2126598, МКИ H04N 1/40. Способ и устройство для адаптивного растрирования полутоновых оригиналов / Кузнецов Ю.В. -1999. Иностранные патенты-аналоги: PCT/RU94/00256, 1995; UK 2300328, 1996; US 5822086, 1998; DE 4498946, 1996.

39. Патент РФ № RU 2 308 167 С2, МКИ H04N 1/00. Способ адаптивного растрирования полутоновых оригиналов и устройство для его осуществления / Кузнецов Ю.В., Щаденко A.A. 2006.

40. Международная патентная публикация № WO 2007/018448 AI. Method for adaptively screening a halftone original and device for carrying out said method / Кузнецов Ю.В., Щаденко A.A. 2007.

41. Авторское свидетельство № 1248076 СССР. Способ электрического репродуцирования цветных изображений и устройство для его осуществления / Кузнецов Ю.В., Щаденко A.A. — 1986.

42. Авторское свидетельство СССР № 651501. Электрическая репродукционная система / Кузнецов Ю.В., Узилевский В.А., Щаденко A.A. 1976.

43. Авторское свидетельство №717705 СССР. Электронный синтезатор цветоделенных растровых фотоформ / Кузнецов Ю.В., Махотин Е.А., Щаденко A.A. 1979.

44. Авторское свидетельство № 717705 СССР. Устройство для растрового воспроизведения полиграфических оригиналов / Кузнецов Ю.В., Коган Е.З., Нишнианидзе Г.А., Щаденко A.A. — 1981.

45. Кузнецов Ю.В. Halftoning methods: Background of classification, printability, print quality / Ю.В. Кузнецов, A.A. Щаденко // сб. «Printing technology SPb-06». СПб.: 2006. - С. 194-198.

46. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов / Ф.А. Новиков. -СПб.: Издательский дом «Питер», 2001.

47. Норберт Винер. Кибернетика или управление и связь в животном и машине / Норберт Винер. — М.: «Советское радио», 1968.

48. Платонов A.K. Исследование метода Карунена-Лоэва. А.К. Платонов, Ф.Ю. Солодовщиков. М.: ИПМ им. М.В.Келдыша, РАН, 2006. http://www.keldysh.ru/papers/2006/prep 19/ргер200619.html

49. Претт У. Цифровая обработка изображений / У. Претт. М.: «Мир», 1982.вЪ.Рыфтин Я.А. Тремор глаз и характеристики зрения / Я.А. Рыфтин // ж. «Техника кино и телевидения». М.: №4, 1987.

50. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов / А.Б. Сергиенко. СПб, «Питер», 2003.

51. Смирнов А.Я. Математические модели теории передачи изображений / А.Я. Смирнов. -М.: «Связь», 1979.

52. Смирнова С.А. Контактные растры с двойной структурой / С.А. Смирнова // реф. сб. «Полиграфическое производство». М.: 1981, №11.

53. Темников Ф.Е. и др. Теоретические основы информационной техники. М.: «Энергия», 1971.

54. Техническая кибернетика. Под ред. Солодовникова B.B. М.: «Машиностроение», 1975.

55. Фотонаборные и электрогравировальные машины // Сборник переводов статей из иностранной периодической литературы (Der Druckspigel, №7. S. 443-447, 1955). — М.: «Издательство иностранной литературы», 1956.

56. Фрид Э. и др. Малая математическая энциклопедия. Будапешт: «Издательство Академии наук Венгрии», 1976.

57. Фризер X. Фотографическая регистрация информации / X. Фризер. М.: «Мир», 1978.

58. Фуку нага К. Статистическое распознавание образов / К. Фукунага. — М.: «Мир», 1979.

59. Фурман Я.А. и др. Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображений. Красноярск: «Издательство Красноярского университета», 1992.

60. Японский патент №53-17016. Способ повышения четкости телевизионного изображения (за счет уменьшения апертуры светового пятна на контурах) / Фусе Юдзо. 1978.

61. Харкевнч A.A. Спектры и их анализ / A.A. Харкевич. — М.: «Издательство физико-математической литературы», 1962.

62. Цукерман И.И. Анизотропия пространственно-частотной характеристики зрения / И.И. Цукерман, Н.И. Шостацкий // сб. статей «Физиология человека». -М.: т.4, №1.

63. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике / К. Шеннон. М.: «Издательство иностранной литературы», 1963.1%.Шерайзин С.М. Адаптивная коррекция и фильтрация телевизионного сигнала / С.М. Шерайзин. М.: «Радио и связь», 1987.

64. Янковский С.Я. Свойства информации и законы ее преобразования / С.Я. Янковский // www.citforum.ru

65. Ярославский Л. П. Введение в цифровую обработку изображений / JI. П. Ярославский. М.: «Советское радио», 1979.

66. Allebach Jan P. Digital Printing An Image Processor's Perspective / Jan P. Allebach II Purdue University. - West Lafayette, Indiana, 2004.

67. Floyd R. An adaptive algorithm for spatial grayscale / R. Floyd, L. Steinberg // Proceedings Society Image Display. Том 17, №2. - 1976. - С. 75-77.

68. Пат. США US 5229867. Method and apparatus for making a half-tone reproduction of an image / G.S. Ershov, J.V. Kuznetsov, V.M. Sobolev, A.A. Scadenko. 1993.

69. Англ. пат. публикация GB 224991 OA. Method for making a half-tone reproduction of an image / G.S. Ershov, J.V. Kuznetsov, V.M. Sobolev, A.A. Scadenko. 1992.

70. Герм. пат. публикация DE 4037319 AI. Verfahren und Einrichtung zur Rasterbildwiedergabe / G.S. Ershov, J.V. Kuznetsov, V.M. Sobolev, A.A. Scadenko.-1992.

71. Nobel lecture. The postnatal development of the visual ortex and the influence of environment. 8 December, 1981.http://nobelprize.org/nobel/prizes/medicine/laureates/1981/wiesel-iecture.pdf

72. Torsten N. Wiesel. Harvard Medical School, Department of eurobiology. -Boston, Massachusetts, U.S.A.

73. Патент фирмы «Crossfield Electronics» (GB) № EP 0342845. Producing halftone images / G. Webb, R.A. Kirk. 1988.91 .http://www.osp.ni/cw/1998/01/26108/#part892.http://www.foto-video.ru/newsdetail.php?SID=186&ID=250293. http://www.fips.ru