Разработка способа защиты полиграфической продукции с использованием скрытого растрового изображения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.02.13, кандидат технических наук Шевелёв, Александр Александрович

• Шевелёв, Александр Александрович
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Шевелёв, Александр Александрович

Введение. общая характеристика работы.

Актуальность темы диссертационного исследования.

Цели и задачи исследования.

Научная новизна.

Основные положения, выносимые на защиту.

Апробация результатов исследования.

Опубликованность результатов.

Структура и объем диссертации.

Глава 1. Аналитический обзор литературы.

1.1. Актуальность разработки средств защиты полиграфической продукции от фальсификации.

1.2. Основные методы борьбы с фальсификацией.

1.2.1. Обзор полиграфических средств защиты продукции от фальсификации.

1.2.2. Обзор защитных средств, реализуемых на стадии допечатной подготовки.

1.2.3. Методы формирования латентных изображений на основе растровых структур.

Выводы.

Глава 2. Разработка метода формирования латентных изображений.

2.1. Анализ визуальных характеристик растровых структур.

2.2. Анализ периодических растровых структур.

2.3. Анализ стохастических растровых структур.

2.3.1. Метод исследования стохастических растровых структур.

2.3.2. Исследование образцов растровых структур.

2.3.3. Результаты анализа растровых структур.

2.4. Формирование латентных изображений.

2.4.1. Суть метода формирования латентных изображений.

2.4.2. Формирование латентного изображения в цифровом виде.

2.4.3. Формирование и печать латентного изображения.

2.4.4. Анализ свойств печатного латентного изображения.

Выводы.

Глава 3. Разработка способа выявления скрытого содержимого.

3.1. Возможные способы выявления скрытого изображения.

3.2. Разработка цифрового фильтра для выявления скрытого изображения.

3.2.1. Объекты исследования.

3.2.1. Выявление скрытого изображения с использованием стандартных фильтров изменения резкости.

3.2.2. Выявление скрытого изображения с использованием частотных фильтров.

3.2.4. Выявление скрытого изображения с использованием пространственных фильтров.

3.2.3. Формирование фильтров, воздействующих на структуру растрированного изображения.

3.3. Защитные свойства латентных изображений.

Выводы.

Глава 4. Технологические рекомендации.

4.1. Подбор растровых структур.

4.1.1. Анализ и подбор растровых структур.

4.1.2. Построение фильтра для выделения скрытого изображения.

4.2. Формирование латентного изображения.

4.2.1. Подготовка внедряемого и основного изображений.

4.2.2. Формирование цифрового оригинала латентного изображения.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка способа защиты полиграфической продукции с использованием скрытого растрового изображения»

Задача защиты полиграфической продукции от фальсификации всегда стояла достаточно остро. Это касается как собственно банкнот, так и ценных бумаг и документов. Несмотря на развитие электронных платёжных систем и систем электронного документооборота использование денежных билетов и документов на бумажном носителе достаточно широко и в будущем существенного уменьшения их количества не планируется.

Если можно предположить, что при достаточном развитии систем электронных платежей и электронного документооборота, может произойти отказ от использования бумажных денег и документов, то в области упаковки и этикетки такого произойти не может в принципе. Таким образом, такие виды полиграфической продукции как упаковка и этикетка особенно сильно нуждаются в защите от фальсификации. С использованием этих объектов полиграфического оформления осуществляется защита от фальсификации промышленной продукции.

Особенно остро вопрос защиты полиграфического оформления встал в связи с развитием репродукционной и цифровой техники, что позволяет достаточно легко воспроизводить не имеющую защиты оригинальную упаковку. В отличие от традиционных объектов применения средств защиты упаковочная и этикеточная продукция имеют определённые ограничения. Эти ограничения в первую очередь касаются стоимости защищенной продукции, её семантики, характера оформления, используемых материалов.

Учитывая ограничения, накладываемые на средства защиты упаковочной продукции, применимость большинства из них невелика, равно как и экономическая эффективность. Эффективность защиты большинства существующих методов также оставляет желать лучшего. По этим причинам необходимо создание эффективного средства защиты, подходящего для защиты этикетки и упаковочной продукции.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертационного исследования

С момента возникновения платежных средств и финансовых документов существует необходимость их защиты от фальсификации. В настоящее время необходимость борьбы с фальсификацией стала ещё более острой. Текущая острота вопроса во многом обусловлена развитием полиграфической техники, в частности, цифровой, и её широким распространением. Каковы бы сложны и эффективны не были средства защиты от фальсификации, со временем появляется способ их воспроизведения. Поэтому эффективность защиты напрямую зависит от новизны методов, что определяет постоянную потребность в новых средствах и технологиях защиты.

Все используемые в настоящее время технические и технологические методы защиты полиграфической продукции можно разделить на пять больших групп: это защита на стадии дизайна, защита за счет специальных технологий печати, защита за счет использования специальной печатной основы, защита за счет использования специальной краски, защита за счет отделки продукции. Из всех перечисленных, минимально влияют на цену конечного продукта графические средства защиты, основанные на применении методов обработки и формирования изображений.

При всем многообразии имеющихся графических средств защиты имеется определённый пробел в области защиты относительно недорогой продукции широкого распространения, этикетки и упаковки. Практически отсутствуют средства с высокими защитными свойствами, реализуемые с использованием стандартного оборудования, позволяющие маркировать печатные изображения, не изменяя их визуальных характеристик.

Цели и задачи исследования

Целью работы является разработка способа формирования защищённых от фальсификации латентных изображений с использованием растровых структур, и создание способа идентификации подлинности латентных изображений.

Для достижения основной цели исследования необходимо было решить следующие задачи:

• определить необходимые характеристики растровых структур позволяющих создать скрытое изображение, визуально не различимое в основном изображении;

• определить параметры растровых структур, которые будут положены в основу выявления скрытого изображения;

• разработать методы анализа и критерии для подбора растровых структур;

• разработать способ формирования латентного изображения;

• разработать способ выявления скрытого изображения;

• обеспечить невозможность использования выявленного скрытого изображения для создания поддельного латентного изображения.

Научная новизна

Научная новизна заключается в создании принципиально нового и научно обоснованного метода защиты полиграфической продукции от фальсификации, основанного на применении оригинальной совокупности методов и решений, включающей: выбор свойств растровых структур, разработку методики их оценки на основе спектрального анализа, разработку способа формирования латентных изображений с использованием выбранных растровых структур, разработки метода цифровой фильтрации для выявления скрытого изображения. Эта совокупность даёт следующие преимущества перед существующими: универсальность и простоту применения, заключающиеся в независимости применимости метода от семантики изображения и возможности реализации метода с применением промышленно используемого оборудования и программного обеспечения, трудность выявления и невозможность воспроизведения латентного изображения даже при знании способа формирования и выявления скрытого содержимого.

Практическая ценность

Разработанный способ формирования латентных изображений может найти применение в области защиты упаковочной и этикеточной продукции от фальсификации. По теме диссертационного исследования был получен грант министерства образования Республики Беларусь ГБ 28-027 «Разработка способа формирования латентных изображений на основе двухканальных растровых структур».

Основные положения, выносимые на защиту

1. Способ формирования скрытого растрового изображения, реализуемый с применением используемых в промышленности методов растрирования, создающих растровые структуры с близким размером субэлементов, но отличающимся по структурным свойствам.

2. Метод визуализации скрытого растрового изображения, реализуемый с использованием промышленно используемого программного обеспечения и оборудования, который позволяет выявить внедрённое изображение и при этом обеспечивает невозможность выделения этого изображения для использования в качестве оригинала для фальсификации.

Апробация результатов исследования

Апробация результатов работы была произведена на кафедре Полиграфического оборудования и систем обработки информации БелорусскЬго государственного технологического университета и кафедре Технологии допечат-ных процессов Московского государственного университета печати.

Основные положения и результаты диссертационной работы были доложены на следующих конференциях с последующей публикацией материалов:

71 научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава БГТУ, работа «Исследование способов формирования средств защиты полиграфической продукции». 5-9 февраля 2007 г. Минск.

11-й Международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке», работа «Частотный анализ интерференционного взаимодействия периодических структур». 10—12 апреля 2007 г. Харьков, Украина.

Международная конференция молодых ученых «Printing Future Days 2007», работа «Distance based dissimilarity measure for color images», 4-9 ноября 2007 г., Хемниц, Германия.

8-я Международная научно-техническая конференция молодых ученых «Друкарство молоде», работа «Спектральный анализ стохастических растров», 16-18 апреля 2008 г.

В ГУ «НИИ Криминалистики и судебной экспертизы при Министерстве юстиции РБ в период с 2007-2008 гг. с использованием результатов диссертационного исследования было выполнено 4 многообъктных экспертизы особой сложности.

Опубликованность результатов

Результаты проведенных исследований опубликованы в 6 печатных работах и 3 отчетах научно исследовательской работе. Из них: 2 научных статьи в рецензируемых изданиях, 4 в сборниках международных конференций, и 2 методики (в соавторстве) в ГУ «НИИ КиСЭ МЮ РБ».

Структура и объем диссертации.

Диссертация состоит из общей характеристики работы, трех глав с выводами, заключения, списка литературы (насчитывает 90 наименований) и 3 приложения, изложена на 121 странице, включая 2 таблицы и 59 иллюстрации.

Заключение диссертации по теме «Машины, агрегаты и процессы (по отраслям)», Шевелёв, Александр Александрович

Выводы

Разработан способ выявления скрытого растрового изображения. Способ выявления основан на использовании цифровой фильтрации. Для формирования фильтров проведён анализ частотных и структурных свойств растровых структур. На основании результатов анализа выполнено формирование фильтров, обработка латентного изображения которыми приводит к выявлению скрытого изображения. Способ позволяет формировать пространственные фильтры малого размера (до 5x5) с целочисленными значениями элементов, что позволяет проводить фильтрацию с использованием программы Photoshop.

Разработанная методика позволяет формировать фильтры селективность воздействия которых основана как на частотных, так и на структурных различиях растровых структур, формирующих латентное изображение.

Проведено исследование защитных свойств латентного изображения. Исследование показало, что точное выделение скрытого изображения необходимое для формирования латентного изображения практически невозможно. Фальсифицированное изображение содержит явные признаки фальсификации, выражающиеся в хорошо заметном искажении скрытого изображения.

ГЛАВА 4. ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

Процесс создания латентного изображения состоит из непосредственно формирования латентного изображения и создания фильтра для выявления скрытого содержимого. Процесс формирования латентного изображения состоит из следующих этапов:

1. Выбор растровых структур и формирование фильтра для выявления скрытого изображения;

2. Подбор и подготовка основного и скрытого изображений;

3. Формирование латентного изображения;

4. Печать изображения.

Данные технологические рекомендации даны исходя из реализации способа формирования латентного изображения и способа его выявления с использованием программы Photoshop.

4.1. Подбор растровых структур

Выбор растровых структур является ключевым моментов в процессе создания латентного изображения. Для создания латентного изображения используются стохастические растровые структуры, создаваемые имеющимся в распоряжении алгоритмом растрирования. Для определения возможности их применения необходимо провести структурный анализ. Анализ производится по образцам растровых структур, полученным растрированием градационного перехода или оптических клиньев.

4.1.1. Анализ и подбор растровых структур

Для формирования латентного изображения необходимо подобрать растровые структуры, обладающие одинаковыми визуальными характеристиками и при этом имеющие структурные различия. Структурные различия должны обеспечивать возможность выделения скрытого изображения. Для проверки этой возможности при подборе растровых структур необходимо выполнить проектирование фильтра и проверку его эффективности. Для проверки эффективности фильтра следует использовать модель печатного латентного изображения.

Для того, чтобы растровые структуры были визуально не различимы необходимо соблюдение двух условий: близость частотных параметров растровых структур и размер субэлементов, меньший 50 мкм. Частотные параметры в большой степени определяются задаваемым при растрировании размером растровой точки. В некоторых случаях задаваемый при растрировании размер растровой точки не точно определяет размер субэлементов, формирующих изображение. В таком случае необходимо произвести визуальное сравнение образцов растровых структур при большом увеличении. В качестве образцов следует использовать электронные оригиналы растрированных изображений. Разрешение при формировании образцов должно быть одинаковым. Определение размера растровой точки следует производить на участках тона 50-10%. При таком заполнении не происходит контакта растровых точек. В качестве программного средства удобно использовать программу Photoshop. При отображении изображений программа не использует экранного сглаживания. Для определения размеров следует использовать инструмент Measure Tool или линейки.

Наиболее объективным способом определения факта наличия структурных различий между растровыми структурами является спектральный анализ. Для этого необходимо вычислить Фурье-образы образцов растровых структур и провести их сравнение. Вычисление спектра изображения производится с использованием математических программ. Наиболее распространённой является программа Matlab. Получение спектра изображения осуществляется при выполнении последовательности:

1. Вычисление быстрого дискретного Фурье-преобразования;

2. Центрирование Фурье-преобразование;

3. Приведение диапазона значение Фурье-преобразования к шкале Gray Scale;

4. Выполнение градационной коррекции (при необходимости);

5. Отображение спектра на экране или запись в файл.

Данную последовательность реализует следующая цепочка команд программы Matlab:

• f=imread('HMH файла, расширение');

• f2=double(f);

• f=fft2(f2);

• f2=ffishift(f);

• f=mat2gray(log(1+abs(f2)));

• figure, imshow(f);

• imwrite(f,' Имя файла, расширение1);

На структурные различия между растровыми структурами указывают: различие в расположении локализаций в спектрах, различия в характере симметрии локализаций. При наличии подобных различий спектров растровых структур можно считать, что между структурами имеются структурные разли- • чия.

Для того, чтобы обнаруженные различия растровых структур могли быть положены в основу выявления скрытого изображения, их характер должен быть точно определён. Это необходимо для последующего построения фильтра, в различной степени воздействующего на используемые растровые структуры. Как было обнаружено при исследовании растровых структур, различия между ними заключаются в доминирующей ориентации субэлементов, формирующих изображение. Ориентация кластеров растровых структур определяется визуально. Наиболее удобно определять ориентацию кластеров по образцам растровых структур, соответствующих значению тона 40-60%. В данном диапазоне характер кластеров наиболее выражен.

В практике не исключен подход, основанный на подборе значений коэффициентов фильтров исходя из общих рекомендаций. При данном подходе нет необходимости точно определять характер различий растровых структур.

Этому способствует возможность реализации фильтрации с использованием программы Photoshop, представленная в главе 3. Знание общих закономерностей, небольшой размер фильтра, коэффициенты которого целочисленны, и высокая скорость фильтрации позволяют подобрать фильтр для выявления скрытого содержимого.

4.1.2. Построение фильтра для выделения скрытого изображения

Применять отобранные растровые структуры можно только после того, как построен фильтр, выявляющий скрытое изображение. Проверить выделяющую способность фильтра можно сравнивая результаты обработки модельных изображений, сформированных с использованием отобранных растровых структур. Использование модели позволяет предсказать результат воздействия фильтра на печатное латентное изображение, что уменьшает как материальные, так и временные затраты.

Для получения модели необходимо растрировать сюжетное изображение или градиентный переход. При растрировании изображение записывается в виде файла в одном из форматов PS или TIFF. Большинство растровых процессоров поддерживают запись растрированного изображения в эти форматы.

Для обработки в программе Photoshop изображения, записанного в формате PostScript, необходимо его без потерь преобразовать в формат TIFF. Как показала практика, для этого требуется лишь изменение расширения файла.

Изображения в формате TIFF открываются в программе Photoshop. Оба сравниваемых изображения помещаются в один документ как слои. После этого происходит слияние слоёв. В результате получается документ, в котором рядом расположены изображения, растрированные с использованием исследуемых растровых структур. Для имитации искажений, происходящих в процессе печати/сканирования, выполняется размытие изображения с использованием фильтра Gaussian Blur. Параметр фильтра Radius подбирается опытным путем. Для глянцевой мелованной бумаги этот параметр ориентировочно равен 0,7.

Для учета ненулевой оптической плотности бумаги выполняется понижение верхнего значения выходных уровней с помощью команды Levels.

Для формирования фильтра необходимо воспользоваться функцией Filter, Custom. Формирование фильтра осуществляется методом подбора. В качестве исходного следует использовать фильтр повышения резкости (4.1) где п — положительное число, определяющее степень повышения резкости.

Далее необходимо изменить значения коэффициентов фильтра повышения резкости таким образом, чтобы направление изменения значений коэффициентов соответствовало направлению кластеров растровой структуры обрабатываемого изображения (4.2).

Коэффициенты фильтра с отрицательными значениями, расположенные под углом 135°, вызывают потемнение штрихов, расположенных под этим углом. Коэффициенты с положительными значениями, расположенные под углом 45°, препятствуют потемнению штрихов, расположенных под углом 45°. Таким образом, в фильтре по разным диагоналям должны быть расположены коэффициенты с различными знаками. При недостаточном выделяющем воздействии фильтру может быть придана несимметричность.

В случае чрезмерного уменьшения или увеличения средней яркости изображения возможно изменение значения одного или двух произвольных коэффициентов. Практика показала, что изменение значений одного из коэффициентов не изменяет характер воздействия фильтра в целом.

По достижении заметной глазом разницы между частями изображения, сформированными с использованием различных растровых структур, построе

-1 -1- -1 -1 п -1 -I -1 -1

4.17)

-1 -1 1 0 2-1 1 0 -1

4.18) ние фильтра можно считать завершенным, а растровые структуры пригодными для создания печатного латентного изображения.

4.2. Формирование латентного изображения

4.2.1. Подготовка внедряемого и основного изображений

В качестве внедряемого может использоваться любое изображение. Оно может содержать сюжетную информацию, узор или изображения символов. Внедрение изображения может происходить как по всему полю основного изображения, так на небольшом участке. Для того, чтобы не происходило чрезмерной потери деталей скрытого изображения при выявлении, необходимо, чтобы размер деталей скрытого изображения был не менее 1 мм.

При внедрении изображение должно быть в однобитовом виде. Для подготовки изображения для внедрения выполняется определённая последовательность операций. Она изложена в следующих пунктах рекомендаций.

Если изображение цветное, то необходимо использовать один из его каналов, или преобразовать изображение в монохромное. Извлечение одного из каналов осуществляется командой Split Channels и сохранением одного из выделенных каналов как отдельного изображения. При анализе каналов необходимо выделить тот, который в наибольшей степени соответствует требованиям к внедряемому изображению. Если каналы изображения частично удовлетворяют требованиям, то возможно объединение каналов изображения для получения канала изображения, наиболее полно соответствующего требованиям. г

Объединение каналов следует проводить с использованием функции Apply Image.

Для бинаризации изображения используется команда Image — Adjustments - Threshold. Данная команда позволяет задавать порог бинаризации. Как правило, сюжетное изображение содержит достаточное количество мелких деталей. После бинаризации некоторых изображений мелкие детали могут выглядеть как отдельные светлые или темные точки изображения из-за наличия в этих областях резких перепадов яркости. Для устранения этого необходимо произвести низкочастотную фильтрацию изображения.

Для размытия изображения используется один из низкочастотных фильтров, Median или Gaussian blur. Конкретное значение параметров фильтра подбирается в зависимости от характеристик исходного изображения и необходимого после обработки размера деталей. При размытии изображения на границе резких деталей возникает переход от темно-серого к светло-серому. Часть темных пикселей, относящихся к детали, светлеет, а часть пикселей, относящихся к прилегающей белой области, темнеет. Далее, изменяя порог бинаризации определяется размер деталей изображения. В некоторых случаях необходимо размер одних деталей уменьшить, а других увеличить, или изменить в одном направлении размеры и светлых и темных деталей. В этом случае перед бинаризацией необходимо использовать градационную коррекцию, и лишь потом бинаризацию.

Таким образом, для создания необходимого баланса крупных и мелких деталей необходимо применять комбинацию приёмов низкочастотной фильтрации и градационной коррекции. После выполнения всех подготовительных операций производится преобразование изображения в однобитовое последовательностью команд Image — Mode - Bitmap. При преобразовании разрешения входного и выходного изображений должны совпадать, метод бинаризации — 50% Threshold. После этой операции внедряемое изображение готово к использованию.

Если есть возможность выбора основного изображения, то необходимо избегать изображений с большими сплошными участками равномерного тона. Распределения яркости по пикселям изображения оказывает влияние на степень выявления скрытого изображения. Для большей незаметность скрытого изображения при визуальном анализе и увеличения степени выявления скрытого изображения желательно равномерное распределение яркости изображения в центральной части гистограммы.

При внедрении скрытого изображения в цветное изображение внедрение происходит в один из цветовых каналов CMYK. Соответственно, если при печати используется большее количество красок, внедрение может происходить в любой и каналов цветоделённого изображения. При определении канала для внедрения скрытого изображения необходимо проанализировать среднюю яркость канала. Он не должен быть слишком темным и слишком светлым (анализ производится по проценту заполнения). При этом следует учитывать яркость красок основных цветов и их наложение друг на друга.

4.2.2. Формирование цифрового оригинала латентного изображения

Имея основное и скрываемое изображения, можно приступать к растрированию основного изображения. Важным свойством растровых структур, используемых при растрировании, является их визуальная идентичность на оттиске. Для этого они должны давать одинаковый прирост оптической плотности на оттиске или это различие должно быть скомпенсировано.

Для проверки величины прироста оптической плотности необходимо отпечатать оптические клинья, растрированные с применением отобранных растровых структур и измерить оптическую плотность и величину тона полей оптического клина.

При наличии различий по приросту оптической плотности необходимо внести соответствующие изменения в компенсационные кривые. В случае внедрения скрытого изображения в один из каналов цветного изображения необходимо чтобы при цветоделении для обоих копий основного изображения использовался один метод.

Далее производится растрирование основного изображения. Сначала с применением растровой структуры №1 затем с применением растровой структуры №2. При необходимости обеспечения более высоких защитных свойств латентного изображения возможно его формирование с использованием трёх компонент, полученных растрированием основного изображения с применением трёх растровых структур. При растрировании в качестве выходного порта следует указать запись в файл (TIFF, PostScript, или иной другой поддерживаемый растровым процессором формат). Если растровый процессор не поддерживает запись растрированного изображения в файл, то необходимо установить запись изображения на формный материал только после проверки. Далее, после растрирования, растрированный файл извлекается из «горячей» папки растрового процессора.

Независимо от формата файла он представляет собой растровой однобитное изображение. По этой причине для его использования необходимо изменить расширений файла на TIFF. После этого файл следует открыть в программе Photoshop. Если по каким-то причинам открытие не происходит, следует воспользоваться функцией программы Photoshop «Open as Photoshop RAW». При открытии файла необходима будет указать его размер и глубину цвета.

Открыть в программе Photoshop необходимо оба файла, полученные растрированием с применением растровых структур №1 и №2. Эти изображения необходимо поместить в один файл в качестве слоёв. Программа Photoshop поддерживает документы с несколькими слоями только для изображений класса Gray Scale, поэтому изображения №1 и №2 следует преобразовать в полутоновые. Для этого в документе изображения №1 применяется команда Duplicate Layer и в качестве назначения выбрать изображение №2. Затем слои выравниваются относительно друг друга с точностью до одного пикселя, чему способствует опция программы автовыравнивание, включенная по умолчанию. При необходимости производится обрезка полей документа.

В документ, содержащий изображения №1 и №2, в качестве слоя помещается скрываемое изображение. Поскольку разрешение скрываемого изображения меньше разрешения растрированного изображения то оно окажется по геометрическим размерам значительно меньше основного изображения, для придания необходимого размера и расположения скрываемого изображения используется команда Free Transform. Затем производится выделение черных областей скрываемого изображения. Для этого предпочтительно воспользоваться командой Select — Color Range со значением Fuzziness равным нулю. Данное значение обеспечивает абсолютно «жёсткие» края маски выделения.

В соответствии с полученным выделением удаляется часть изображения №1. Затем производится инвертирование выделения и в соответствии с полученным новым выделение удаляется часть изображения №2. После этого слой со скрытым изображением удаляется, а слои с фрагментами изображений № 1 и №2 объединяются. Заключительным этапом является преобразование изображения в однобитное и его сохранение.

Полученное изображение помешается на полосу готовую для вывода. При этом недопустимы трансформация или поворот изображения. В профиле растрирования должно быть указано, что однобитные изображения растрирования не подвергаются.

Далее процесс получения печатного латентного изображения нечем не отличает от стандартного технологического процесса изготовления форм плоской офсетной печати и самого процесса печати.

При необходимости отделка изображения лакированием с применением водно-дисперсных или УФ-отверждаемых лаков производится как для обычного изображения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате работы по разработке способа защиты полиграфической продукции получены следующие результаты:

1. При анализе имеющихся средств защиты полиграфической продукции показано, что имеется недостаток простых в реализации и надёжных средств защиты полиграфической продукции. Практически отсутствуют средства с высокими защитными свойствами, реализуемые с использованием стандартного оборудования, позволяющие защищать печатные изображения, не изменяя их визуальных характеристик и не повышая существенно стоимость защищённой продукции. Такие средства защиты должны давать возможность средств для защиты продукции широкого распространения, например этикетки и упаковки.

2. Определены требуемые характеристики создаваемого средства защиты:

• возможность внедрения скрытого изображения в защищаемое основное изображение, не имеющее существенных ограничений по семантике;

• незаметность скрытого изображения при визуальной оценке;

• возможность реализации на стандартном оборудовании без существенного изменения технологии и применения специальных материалов;

• возможность определения подлинности защитного элемента без применения специального оборудования;

• невозможность воспроизведения оригинального изображения при обнаружении наличия скрытого содержимого;

3. Разработаны методика и критерии подбора растровых структур для формирования латентного изображения. Используемые растровые структуры должны обладать практически не различимыми визуальными характеристиками и различными структурными и/или частотными свойствами. Выбраны и проанализированы такие растровые структуры. Разработана методика их выбора на основе спектрального и структурного анализа.

4. Разработан способ формирования латентных изображений с использованием стохастических растровых структур, удовлетворяющий заданным условиям. Способ реализуется с использованием промышленно применяемого оборудования и программного обеспечения. Способ не накладывает ограничения на изображения, в которые внедряется скрытое изображение, что обеспечивает возможность применения способа для защиты широкого круга продукции. Сформированное печатное латентное изображение характеризуется незаметностью внедрённого изображения при визуальной оценке.

5. Оценены искажения для выбранных растровых структур, происходящие с изображением в процессе печати/сканирования. Найден способ моделирования этих искажений с использованием функции низкочастотной фильтрации и градационной коррекции.

6. Предложено для выявления скрытого изображения использовать фильтрацию с применением цифровых фильтров. Проведено исследование воздействия различных типов цифровых фильтров на латентное изображение. Определены особенности воздействия цифровых пространственных фильтров на различные растровые структуры.

7. На основании результатов анализа свойств растровых структур выполнено формирование фильтров для обработки латентного изображения, которая приводит к выявлению скрытого изображения за счет селективного воздействия цифрового фильтра на различные растровые структуры. Определен наиболее практичный и эффективный способ фильтрации.

8. Разработана методика, которая позволяет формировать фильтры, селективность воздействия которых основана как на частотных, так и на структурных различиях растровых структур, формирующих латентное изображение. Методика позволяет формировать пространственные фильтры малого размера до 5x5) с целочисленными значениями элементов, что позволяет проводить фильтрацию с использованием программы Photoshop.

9. Проведено исследование защитных свойств латентного изображения, которое показало, что точное выделение скрытого изображения, необходимое для формирования фальсифицированного латентного изображения, практически невозможно. Фальсифицированное изображение содержит явные признаки фальсификации, выражающиеся в заметном искажении скрытого изображения.

10. Сформированы технологические рекомендации по реализации и использованию способа создания латентных изображений.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Шевелёв, Александр Александрович, 2009 год

1. Павлов, И. В. Контроль подлинности документов, ценных бумаг и денежных знаков / И. В. Павлов. — М.:Техносфера, 2006. — 472 с.

2. Митрофанов, В. Технология и техника флексографской печати. / В. П. Митрофанов М.:МГУП «Мир книги». - 1997.

3. Балуева, Т. Не ищите в голограмме панацею / Т. Балуева — Водяной знак. 2005. № 1-2, с. 34-35.

4. Корочкин, Л. С. Способы защиты и идентификации ценных бумаг / Л. С. Корочкин Мн.: НТУП «Криптотех», 2003 г. 114 е., 26 ил.

5. Масич, А. Ю. Обнаружение подделок документов, выполненных с использованием реппрографической техники / А. Ю. Масич Ценные бумаги. М.: 2002, №7, с. 56-63.

6. Киричок, П. Захист цинних папирив та документив сурового облику: моногр. / П. О. Киричок, Ю. М. Коростиль. К.:НТУУ «КПИ», 2008. - 368 с.

7. Campbell, F. The effect of orientation on the visual resolution of gratings / F.W. Campbell, J.J. Kulikowski, J. Levinson L.:J. Physiology, vol. 187, pp. 427436, 1966.

8. Жилкин, И. M. Способы защиты бланков ценных бумаг / И. М. Жил-кин Ценные бумаги. М.:2002, №6, с. 62-64.

9. Корочкин, Л. С. Материалы и методы защиты специальных бумаг и документов от подделки / Л. С. Корочкин Мн.: НТУП «Криптотех», 2001 г. 264 с.

10. Кузнецов, Ю. Технология обработки изобразительной информации / Ю. В. Кузнецов Спб.: Северо-западный университет печати, 2002 г. - 368 с.

11. Буш, Д. Секреты цифрового сканирования.: пер. с англ. / Д. Буш — М.:Вильямс, 2006. 368 е.: ил.

12. Latent image projecting mirror surface body United States Patent 5080940 B44F1/04; Kugimiya, Koichi Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. опубл. 01/14/1992

13. Ostromoukhov, V. Multi-Color and Artistic Dithering /V. Ostromoukhov, R. D. Hersch — IEEE transactions on information forensics and security, vol, no.4, december 2006.

14. Ostromoukhov, V. Digital Facial Engraving /V. Ostromoukhov Computer graphics Processing, annual conference Series, 1999.

15. Embedding variable watermark information in halftone screens United States Patent no 20060165255 G06K 9/00 Wang; Shen-ge; (Fairport, NY) ; Fan; Zhi-gang заявитель Xerox Corporation опубл. January 26, 2005

16. Error diffusion halftone watermarking United States Patent no 20050031160 G06K 009/00 Shaked, Doron; (Kiryat Tivon, IL) ; Baharav, Izhak; заявитель Hewlett Packard Company опубл. July 11, 2004

17. Method and apparatus for halftone image embedding United States Patent 20040141210 G06K 015/02 Wong, Ping Wah; заявитель Ping Wah Wong опубл. January 22, 2003

18. Methods and apparatus for hiding data in halftone images 20070047762 G06K 9/00 Au; Oscar Chi-Lim; (Clear Water Bay, HK) ; Fu; Ming Sun; Berkeley заявитель Law & Technology Group опубл. August 22, 2006

19. Methods and apparatus for hiding data in halftone images 20060034483 G06K 9/00 Au; Oscar Chi-Lim; (Kowloon, HK) ; Fu; Ming Sun; Berkeley заявитель Law & Technology Group опубл. September 22, 2005.

20. Oscar, C. A. Data Hiding Watermarking for Halftone Images / C. Au Oscar, S. Fu Ming / IEEE transactions on image processing, vol. 11, no. 4, april 2002.

21. Fu, M. Data Hiding by Smart Pair Toggling for Halftone Images / M. S. Fu, О. C. Au IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing, vol. 4, pp. 2318- 2321,2000.

22. Fu, M. Data Hiding in Halftone Images by Stochastic Error Diffusion / M. S. Fu, О. C. Au IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing, May 2001.

23. Fu, M. Data Hiding Watermarking for Halftone Images / M. S. Fu, О. C. Au IEEE Trans. Image Processing, vol. 11, no. 4, pp. 477- 484, 2002.

24. System and method for generating color digital watermarks using conjugate halftone screens 20020102007 G06K 009/00 Wang, Shen-ge заявитель Oliff & Berridge, Pic опубл. January 31, 2001

25. Chau-Yong Hsu. Digital Halftone Image Watermarking Based on Conditional Probability /Chau-Yong Hsu, Chien-Cheng Tseng/ 16th IPPR Conference on Computer Vision, Graphics and Image Processing (CVGIP 2003) 2003, 19, Kinmen, ROC.

26. Zhao J. Embedding Robust Labels into Images for Copyright Protection / J. Zhao, E. Koch Proc. Int. Cong. Intellectual Property Rights, Knowledge and New Technologies, 1995, pp. 242-251.

27. Wu, M. Data Hiding in Digital Binary Image / M. Wu, E. Tang, and B. Liu IEEE Int. Conf. Multimedia and Expo, ICME'00, New York, USA, 2000.

28. Yeung, M. An Invisible Watermarking Technique for Image Verification / M. M. Yeung, F. Mintzer IEEE Int. Conf. Image Processing, 1997, vol. 1, pp. 680683.

29. Wu, M. Data Hiding in Digital Binary Image / M. Wu, E. Tang, and B. Liu IEEE Int. Conf. Multimedia and Expo, ICME'00, New York, USA, 2000.

30. Hae Yong Kim. Secure Authentication Watermarking for Binary Images / Hae Yong Kim, Amir Afif/ Av. Prof. Luciano Gualberto, trav. 3, 158, CEP 05508900, Sao Paulo, SP, Brasil

31. Wong, P. Watermark for Image Integrity and Ownership Verification / P. W. Wong IS&T PIC Conference, (Portland, OR), May 1998

32. Wong, P. Public Key Watermark for Image Verification and Authentication / P. W. Wong IEEE Int. Conf. Image Processing, 1998, vol. 1, pp. 455-459.

33. Solanki, K. Print and Scan Resilient Data Hiding in Images / K. Solanki,

34. B. S. Manjunath, I. EI-Khalil/ IEEE transactions on information forensics and security, vo5. 1, no.7, march 2006.

35. Systems and methods for producing visible watermarks by halftoning: United states patent, no 6526155 Bl, G06k 9/00/ Shen-ge Wang, Keith T. Knox; заявитель Xerox corporation, Samford, CT(US),: опубл. 25. 02.2003.

36. Apparatus and method for halftone hybrid screen generation United States Patent no 20010030769, H04N 001/41 Jacobs, Timothy W., Xerox Corporation опубл. 01.27.2001

37. Digital watermarking process United States Patent no 2008,0019,559, G06K 9/00 Wang Shen-Ge, Eschbach Reiner; заявитель Xerox Corporation, опубл. 06.21.2006.

38. Способ маркировки, шифрования и дешифрования скрытой информации в печатном изображении для идентификации и подтверждения подлинности полиграфической продукции: пат. RU 2 318 676 С1, МПК 7 В41М 3/14 /

39. C. Ю. Вязалов, А. В. Трачук, А. В.Чеглаков, А. В. Курочкин, В. В. Павлов; заявитель ФГУП "Гознак" -2006119180/12; заявл. 01.06.2006; опубл. 10.03.2008 // Бюл. № 7

40. Conjugate cluster screens for embedding digital watermarks into printed halftone documents, United States Patent no 7,352,879, H04K 1/00 (20060101), Wang; Shen-ge, заявитель Xerox Corporation (Norwalk, CT),: опубл. 1.04.2008.

41. Watermarked image generator and method of embedding watermarks into an input image, United States Patent no 7,006,256 B2, H04N 1/46, Hui Cheng, заявитель: Xerox Corporation, Stamford, CT (us),: опубл. 28.02.2006.

42. Mannos, J. The Effects of a Visual Fidelity Criterion on Encoding of Images / J. Mannos, D. Sakrison IEEE Trans. Information Theory, vol. 20, 525-536, 1974

43. Андреев, Ю. С. Об оценке структуры растровых изображений в фоторепродукционных процессах / Ю. С. Андреев, Е. С. Позняк, В. И. Андреева. -Ж. научной и прикладной фотографии и кинематографии. -М.

44. Стокхэм,Т. Обработка изображений в контексте модели зрения / Т. Стокхэм ТИИЭР, 1972. Т.60, N 7. С.93-108.

45. Кипхан, Г. Энциклопедия по печатным средствам информации. Технологии и способы производства / Г. Кипхан; Пер. с. Нем. М.:МГУП, 2003. 1280 с.

46. Aoki, S. New halftoning method using adaptive cell. / S. Aoki IS&T's NIP 14: International Conference on Digital Printing Technologies, Toronto, Ontario, Canada, October 18-23 1998, pp.277-280.

47. Gooran, S. Halftoning and Objective Quality Measures, Grayscale and Color Internal Research Report LiTH-ITN-R-2003-11, Linkoping University, Sweden, 2003.

48. Nasanen, R. Visibility of Halftone Dot Textures" IEEE Trans. Syst., vol. SMC-14, p. 920-924, 1994.

49. Cressie N. A. C. Statistics for Spatial Data / N. A. C. Cressie. NY: John Wiley and Sons/ - 1983.

50. Stoyan, D. Stochastic Geometry and Its Applications / D. Stoyan, W. S. Kendall, J. Mecke NY: John Wiley and Sons, - 1987.

51. Бендат, Дж. Прикладной анализ случайных данных / Дж. Бендат, А. Пирсол. — М.: Мир, 1989.

52. Spaulding, К. Е. Methods for generating blue-noise dither matrices for digital halftoning / К. E. Spaulding, R. L. Miller, J. Schildkraut Journal of Electronic Imaging, vol. 6(2), 1997.

53. Sharma, G. Digital Color Imaging Handbook / Sharma, G. L.: CRC Press, 2003.-684 c.

54. Lau D. Fundamental Characteristics of Halftone Textures: Blue-Noise and Green-Noise. Daniel L. Lau, Robert Ulichney, Gonzalo R. Arce Cam.: Image Systems Laboratory, march 31, 2003.

55. Yao, M. Application of the blue-noise mask in color halftoning / M. Yao and K. J. Parker in Proceedings of SPIE, Visual Communications and Image Processing, 1996, vol. 2727, pp. 876-880.

56. Parker, K. Digital halftoning technique using a blue noise mask / K.J.Parker. Journal of the Optical Society of America, vol. 9, pp. 1920-1929, 2002.

57. Jodoin, P. Error-Diffusion with Blue-Noise Properties for Midtones / P. Jodoin. SPIE Vol. 4663, p. 293-301, 2002.

58. Spaulding, K. Methods for generating blue -noise dither matrices for digital halftoining / К. E. Spaulding, R.L. Miller, J. Schildkraut Journal of Electronic Imaging, vol. 6(2), 1997.

59. Campbell, F. The human eye as an optical filter / F. W. Campbell Proceedings of the IEEE, vol. 56, no. 6, pp. 1009-1014, June 1968.

60. Гонсалес, P. Цифровая обработка изображений / P. Гонсалес, P. Вудс М.:Техносфера, 2005. - 1072 с.

61. Bracewell, R. N. The Fourier Transform and its Applications, 2nd ed. / R N. Bracewell NY: McGraw-Hill, 1986. - 462 c.

62. Прэтт, У. Цифровая обработка изображений. Пер. с англ. / У. Прэтт. —М.: Мир, 1982.—Кн. 1,2.

63. Amidror I. Analysis of the superposition of periodic layers and their moire effects through the algebraic structure of their Fourier spectrum / I. Amidror and R. D. Hersch-J. Math. Imaging Vision 8, p. 99-130, 1998.

64. Tatum, L. Control charts for the detection of a periodic component / L. G. Tatum Technometrics, 1996, no. 2, pp. 152-60.

65. Petrou, M. Image Processing: the fundamentals. / M. Petrou. — M.: Pana-giota Bosdogianni, 1999. 842 p.

66. Staccato version 2.0 User Guide. Электронный ресурс. Creo Products Inc. June, 2001. http://www.kodak.com

67. Staccato version 10/20/25 User Guide. Электронный ресурс. — Creo Products Inc. June, 2001. http://www.kodak.com

68. Glass, L. Looking at dots / L. Glass Math. Intell. 2002. - p. 37-43.

69. Белозёров, Э. О возможности измерения графических искажений мелкоштриховых и растровых элементов на оттиске с помощью денсито-грамм. / Э. К. Белозёров, А. А. Мунтян, В. С. Хазинский, С. А. Гуляев. -Polugraf 1st, Таллин, 1978, №3.

70. Glass, L Perception of random dot interference patterns / L. Glass, R. Pe'rez L.:Nature, 1973. - p.246, 360-362.

71. Creo Inc. Technical note №03-4022EA Burnaby, В. C., Canada, 2002

72. Хемминг, P. Цифровые фильтры. / Ричард В. Хемминг. -М.: Советское радио, 1980. -224 с, ил.

73. Разработка методики криминалистических исследований упаковки продукции на установление степени заимствования изображений: отчёт о НИРзаключ.) / ГУ «НИИ Криминалистики и судебной экспертизы»; рук. темы Д.В. Липень. Мн.: 2007. - 98 с.

74. Huang, Т. A fast two-dimensional median filtering algorithm./ Т. S. Huang, G.J. Yang, and G.Y. Tang IEEE transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol. ASSP 27, No. 1, February 1979

75. Хуанг, Т. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений: Преобразования и медианные фильтры / Т. С. Хуанг, Дж.-О. Эклунд, Г. Дж. Нуссбаумер и др. / Ред. Хуанг Т.С. — М.: Радио и связь, 1984.

76. Lim, Jae S., Two-Dimensional Signal and Image Processing / Jae S. Lim -NJ: Englewood Cliffs, NJ, Prentice Hall, 1990.

77. Курбатова, E.A. MATLAB 7. Самоучитель. E.A. Курбатова -M.: Вильяме, 2005. 256 стр.

78. Brigham, E. The fast fourier transform and its application / E. O. Brigham HJ: Prentice Hall, 1988. - 468 c.

79. Lim, J. Two-Dimensional Signal and Image Processing / Lim, Jae S., -NJ: Prentice Hall, 1996. 984 p.

80. Гонсалес, P. Цифровая обработка изображений в среде Matlab / P. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс М.:Техносфера, 2006. - 616 с.

81. Фуллер, Л. Photoshop CS3 Bible / Л. У. Фуллер, Р. Фуллер М.: Диалектика, 2008. - 1040 е., ил.

82. Айфичер, С. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание: Пер. с англ. / Эммануил С. Айфичер — М.: Издательский дом "Вильяме", 2004. — 992 е., ил.

83. Сойфер, В. Методы компьютерной обработки изображений / 2-е изд., испр. под общ. ред. В.А. Сойфера.—М: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 784 с.

84. Kaas, М. Snakes: Active Contour Models. / M. Kaas, A. Witkin, D. Ter-zopoulos. -Int. Journal of Computer Vision. 1987, №1, -p.312-331.

85. Canny, F. Finding edges and lines in images. / J.F. Canny Master's thesis, MIT, Cambridge, USA, 1983.

86. Шлихт, Г. Цифровая обработка цветных изображений / Г. Ю. Шлихт М. Издательство ЭКОМ, 1997. - 336 с.:ил.

87. Бейтс, Р. Восстановление и реконструкция изображений./Р. Бейтс, М. Мак-Доннелл — М: Мир, 1989. 648 с.

88. Стариков, Е. Особенности исследования поддельных денежных билетов в России. CIS and Central/Eastern Europe 3 rd International Conference -2003.

89. Список публикаций соискателя.

90. Публикации в ведущих рецензируемых научных изданиях, рекомендуемых ВАК.

91. Шевелёв А. А., Андреев Ю. С. Латентные изображения на основе стохастических растровых структур. // Известия вузов. Проблемы полиграфии и издательского дела. 2009, № 1, с. 29-39.1. Другие публикации.

92. Шевелёв А. А., Юденков В. С. Исследование способов формирования средств защиты полиграфической продукции. // Труды БГТУ. Сер. IX. Издательское дело и полиграфия. — 2007. — Выпуск XV. — С. 148—152.

93. Шевелёв А. А. Частотный анализ интерференционного взаимодействия периодических структур. //Компьютерные технологии в издательско-полиграфическом деле. Материалы 10-й международной конференции (9 апреля — 12 апреля 2007 г.). — Харьков, 2007.

94. Шевелёв А. А. Спектральный анализ стохастических растров. //«Друкарство молоде». Материалы 8-й международной научно-технической конференции. (16-18 апреля 2008 г. Киев).