<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Моделювання растрування еліпсоїдального перетворення цифрових зображень

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Альтернативна назва

Half toning simulation of digital image ellipsoidal transformation

Анотація

Розроблено математичну модель растрування еліпсоїдального перетворення цифрових зображень світлих тонів. Для дослідження сформовано три типові варіанти еліпсоїдального перетворення, у яких кількість рівнів сірого змінюється в межах [0L255]. Це дало змогу проаналізувати зміну градаційних характеристик, особливості їх форми та вплив на якість растрового перетворення зображень у процесі підготовки до друкування. Представлено результати моделювання градаційних характеристик еліпсоїдального перетворення, які мають форму випуклих кривих із меншою крутизною на початку діапазону в темних тонах. Така форма сприяє зменшенню ймовірності виникнення постеризації, що проявляється за недостатньої кількості рівнів градації та призводить до втрати дрібних деталей у затемнених ділянках зображення. Визначено, що різниця характеристик растрового перетворення Еі = Si- S0 має форму дзвоноподібних кривих, які зміщені у сторону темних тонів. За значення L0 ≈ 75 рівнів максимальні значення складали Ем: 0,148; 0,276; 0,414 відносних одиниць, після чого характеристики ставали більш пологими та наближалися до нульових значень. Аналіз оптичної густини показав, що початкові значення відповідають відносній площі растрових елементів S = 1 і становлять 2,406 одиниць. Надалі спостерігається різке зменшення значень густини, яке з подальшим зростанням рівнів сірого поступово уповільнюється і прямує до нуля. Отримані результати підтверджують, що запропоноване еліпсоїдальне перетворення забезпечує точніше відтворення тонових переходів у темних ділянках та може бути корисним для збереження деталізації. Результати дослідження та імітаційного моделювання можуть бути застосовані під час підготовки цифрових зображень до растрування і друкування, а також для подальшого аналізу градаційних і растрових характеристик у поліграфічних процесах.

Опис

УДК

Мова

Посилання на публікацію

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Луцків М. М., Заремба О. П. Моделювання растрування еліпсоїдального перетворення цифрових зображень // Наукові праці ВНТУ. Електрон. текст. дані. 2026. № 1. DOI: https://doi.org/10.31649/2307-5376-2026-1-135-145.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (15)

  1. Кобилін О. А., Творошенко І. С.Методи цифрової обробки зображень: навчальний посібник.Харків: ХНУРЕ,2021. 123 с.
  2. Відтворення зображень растровими скануючи ми пристроями: навчальнийпосібник / Гавриш Б.Н., Дурняк Б.В., Тимченко О.В., Ющик О.В.Львів: Видавництво УАД, 2016, 180 с.
  3. InternationalCommissiononIllumination (CIE). Colorimetry, 4th ed. CIE 015:2018. Vienna: CIE, 2018. 111 p.
  4. Гордеєв А. С.Технології поліграфічного виробництва: методичні рекомендації допрактичних робіт.Харків: ХНЕУ ім. С. Кузнеця,2023. 88 с.
  5. Перелигін Б. В.Цифрова обробка зображень: конспект лекцій.Одеса: ОДЕКУ,2023. 186 с.
  6. Палюх О. О.Технології поліграфічного виробництва. Частина 2. Післядрукарські процеси. Курс лекцій.Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського,2024. 248 с.
  7. Методи й засоби інтелектуальної обробки сигналів: обробка цифрових зображень: навч. посібник / Ушенко Ю. О., Дерев’янчук О. В., Талах М. В., Дворжак В. В.Чернівці: ЧНУ ім. Ю. Федьковича,2024. 175 с.
  8. Nixon M., Aguado A. Feature Extraction and Image Processing for Computer Vision. Cambridge: Academic Press, 2020. 650 p.
  9. Advanced Graphic Communication, Printing and Packaging Technology / Zhao P., Ye Z., Xu M., Yang L. Singapore: Springer, 2020. 883 p.
  10. Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital Image Processing (Global Edition). Harlow: Pearson, 2018. 1024 p.