Pomiar wartoci tonalnej
Zadanie to wyglšda na proste, ponieważ sama zasada oceny wartoci tonalnej w przypadku analizy obrazu jest prosta. Wynika to z pokrycia powierzchni zadrukowanego obszaru. Parametr geometrycznej wartoci tonalnej jest równy stosunkowi liczby pikseli odpowiadajšcych obrazom zadrukowanym do całkowitej liczby pikseli w obrazie separacji.
Przy pomiarach praktycznych i obliczeniach pojawia się podstawowy problem, to znaczy precyzja podziału na obszary punktów rastrowych. Dokładny podział na obszary jest podstawowym założeniem tej metody.
Przez pomiar na jednobarwnych próbkach druku oraz bezporednio na formach drukowych wytworzonych w klasycznym elektronicznym rastrowaniu precyzja wykorzystanych procesów podziału na obszary została wielokrotnie przetestowana [3, 6].
Na rys. 3 pokazano porównanie krzywych charakterystycznych drukowania dla barwy cyjanowej druku uzyskanych za pomocš pomiarów densytometrycznych oraz metodš analizy obrazu.
Pomiar wartoci tonalnej odbitek wykorzystujšcych raster stochastyczny (FM)
Na rys. 4 przedstawiono obrazy punktów autotypijnych (AM) i stochastycznych (FM) barwy niebieskozielonej druku z analogicznych elementów obrazu. W tych obrazach widoczne sš wyranie mniejsze punkty rastrowe FM oraz większe długoci krawędzi brzegowych (krawędzie pomiędzy punktem rastrowym a tłem). W wyniku rastrowania FM występuje większe rozproszenie jasnoci pikseli tworzšcych punkty rastrowe i ich bardziej skomplikowany podział na segmenty. Proces podziału na obszary wykorzystany przy autotypijnych punktach rastrowych okazał się niedokładny.
Zaproponowano i sprawdzono różne metody podziału na obszary punktów rastrowych poprzez kwantyzację lub rozszerzanie obszaru. Skuteczna w przypadku punktów rastrowych FM okazała się iteracyjna metoda obliczania progu optymalnego [10]. Metoda wywodzi się z modelu wydzielania barwnych punktów druku, który zakłada, że istnieje optymalny próg kwantyzacji ze zminimalizowanym błędem podziału na obszary.
Wynikiem wprowadzenia modelu wydzielenia dla druku FM jest monochromatyczny obszar o separacji wydzielenia punktów rastrowych, na które następnie nakłada się algorytm podziału na segmenty. Algorytm iteracyjny opiera się na minimalizacji rednich różnic wartoci jasnoci obszaru punktów rastrowych i obszaru tła (rys. 5).
Algorytm obliczenia progu optymalnego
Ľ Na podstawie histogramu jasnoci obszaru separacji okrela się pierwszy szacunek progu segmentacji T1, zazwyczaj w pierwszym maksimum histogramu jasnoci separacji.
Ľ Przeprowadza się podział obszaru na obszary o jasnoci odpowiadajšcej progowi T1. Wynikiem jest obraz pierwszego podziału na obszary punktów rastrowych, który się zapisuje.
Ľ Podział na obszary punktów rastrowych odejmuje się (różnica logiczna) od pierwotnego obrazu podziału na obszary; w ten sposób otrzymujemy obraz tła.
Ľ Oblicza się redniš jasnoć pikseli obrazu punktów rastrowych ľ1 i pikseli zabarwienia tła ľ2 oraz ich nowy szacunek progu
Ľ Przeprowadza się nowy podział o jasnoci równej nowemu progowi T2; otrzymamy wówczas inne obrazy podziału na obszary punktów rastrowych i tła, a z nich następny szacunek progu T3.
Ľ Działanie powtarza się do iteracji, kiedy nowa wartoć progu jest równa wartoci poprzedniej; tę wartoć progu uważamy za optymalnš.
Warunkiem otrzymania optymalnego progu tš metodš jest zakończenie iteracji przy równoci uzyskanego obszaru separacji obrazów rastrowych i negacji uzyskanego obrazu tła.
Przy zastosowaniu optymalnego progu przeprowadza się końcowy podział na obszary punktów rastrowych. Z uzyskanych obszarów w napisanym przez KPF programie Anatis2 oblicza się współczynnik pokrycia procentowego, który okrela planimetrycznš wartoć tonalnš.
W pracy [10] podane sš wyniki tej metody. Współczynniki korelacji otrzymane przez porównanie wartoci pokrycia powierzchni z wartociami zalecanymi sš dla wszystkich farb triadowych większe niż 0,95. Precyzja omawianej metody na podstawie wyników tej pracy została oszacowana na 2%.
Pomiar współczynnika przyjmowania farby przez farbę
Jakoć nadruku dwóch farb wpływa w zasadniczym stopniu na wiernoć barwy reprodukcji. Jest ona szacowana na podstawie wartoci współczynnika przyjmowania farby przez farbę. Przyjmowanie farby na pełnych powierzchniach mierzy się bezporednio przez pomiar gęstoci optycznych tych powierzchni. W pierwszej kolejnoci mierzy się gęstoci optyczne pierwszej drukowanej farby, drugiej drukowanej farby i warstwy powstałej przez nałożenie dwóch farb na siebie (cyjan, żółta, zielona). Z tych wartoci oblicza się następnie wartoć przyjmowania według wzoru Preucilla:
Ze względu na fakt, że za pomocš analizy obrazu można oceniać zarówno przestrzenny, jak i barwny charakter fotografowanych próbek, istnieje możliwoć oceny tego parametru także w rastrowanych próbkach druku [5]. Na maszynie drukujšcej Quickmaster 46 wydrukowano dwubarwne próbki tonalne wszystkich kombinacji barw C, M, Y, na których przeprowadzono symulację czterech różnych wartoci gruboci drugiej drukowanej farby (poprzez regulację iloci farby na duktorze farbowym).
Po podziale na obszary obu farb triadowych i ich nadruku (rys. 6) obliczano wartoci przyjmowania według klasycznego wzoru dla współczynnika przyjmowania z gęstoci optycznych wewnštrz punktów rastrowych.
Porównujšc wyniki tego eksperymentu z wynikami otrzymanymi metodš densytometrycznš z pełnych powierzchni tych samych arkuszy obliczono współczynniki korelacji dla wszystkich kombinacji barw triadowych, które były większe niż 0,95 [5].
Różnica barwy
Różne wartoci współczynnika przyjmowania farby przez farbę majš wpływ na zmiany barw drukowanego motywu. Jeżeli nadruk dwóch farb byłby idealny, to znaczy wartoć współczynnika przyjmowania przyjmowała wartoć wzorcowš, nie doszłoby do żšdnych zmian barw w stosunku do oczekiwań. Zaproponowano metodę oceny jakoci nadruku dwóch farb triadowych poprzez wartoć różnicy barwy (DE lub DRGB) wydzielonych obszarów jednobarwnych nadruku w stosunku do barwy referencyjnej. Problemem jest okrelenie barwy referencyjnej, to znaczy barwy, względem której będzie liczona różnica barwy nadruku. Zaproponowano wykorzystanie tzw. barwy teoretycznej, której wartoć oblicza się na podstawie dwóch barw triadowych. Wychodzšc z założenia, że warstwa nadruku składa się z dwóch idealnie na siebie nadrukowanych warstw farb triadowych, składowš trójchromatycznš X farby nadruku można zapisać: [...]
W analogiczny sposób wyznacza się składowe trójchromatyczne Y i Z, a ze składowych X, Y, Z oblicza się współrzędne L*, a*, b* barwy teoretycznej nadruku [2].
Kolorymetryczne wartoci barwy referencyjnej mogš być otrzymywane dwoma sposobami: z pól pełnych poprzez pomiar krzywych widmowego współczynnika odbicia barw podstawowych i ich przemnożenie otrzymujšc krzywš widmowej remisji teoretycznej nadruku lub bezporednio z dwubarwnych próbek druku przez wydzielenie obu barw triadowych (rys. 6), za z obrazów podziału na obszary jednobarwne barw triadowych (drugi i trzeci obraz) najpierw oblicza się rednie wartoci składowych RBG, a przez ich przemnożenie oblicza się teoretycznš barwę nadruku w przestrzeni RGB. Dla składowej R ma zastosowanie następujšcy wzór: [...]
Podobne równania obowišzujš dla składowych C i B.
Metoda ta była także sprawdzana w praktyce przez pomiary na arkuszach drukarskich z symulowanymi wartociami współczynnika przyjmowania. Przy ocenianiu badano korelację pomiędzy wynikami tej metody i metody densytometrycznej wykorzystywanej przy polach pełnych tych samych arkuszy. Wartoci współczynników korelacji dla wzoru Preucilla były większe niż 0,95 (tabela). Metoda pomiaru różnicy barw może zostać wykorzystana zarówno do nadruku pól pełnych, jak i rastrowych.
Korelacje metodš różnicy barw DRGB i metodš densytometrycznš
Praktyczne zastosowanie
W przypadku, kiedy nie rozważamy wykorzystania metod analizy obrazu w systemach kontroli jakoci zainstalowanych współczenie w maszynach drukujšcych (co jest mało prawdopodobne ze względu na koszty wdrożenia takich systemów przez producentów), możliwe jest praktyczne wykorzystanie opisanych algorytmów przy pomiarze właciwoci odbitek próbnych, form drukowych oraz druków nakładowych poza maszynš. W Katedrze Poligrafii i Fotofizyki powstaje laboratorium jakoci druku. Laboratorium to wykorzystywane będzie dla potrzeb kształcenia studentów, a także do pomiaru różnego rodzaju druku. Metody analizy obrazu do oceny jakociowych parametrów druku majš przyszłoć. Już wyglšd sfotografowanych motywów mikropróbek druku ma swojš wymownš wartoć.
W praktyce drukarskiej istniejš urzšdzenia kontrolujšce jakoć przez fotografowanie mikropróbek odbitek. Wynika to z częstego stosowania technologii CtP. Przykładowo VipCam 100 może mierzyć wartoć tonalnš na płytach CtP, kiedy zawodzi metoda densytometryczna. Urzšdzenie VipFlex 343 firmy Viptronic umożliwia fotografowanie próbek druku, obliczanie pokrycia procentowego i innych właciwoci geometrycznych. Wiodšce systemy maszyn drukujšcych renomowanych firm (Heidelberger Druckmaschinen, KBA) zawierajš moduły oceny charakterystyki druku ze sfotografowanych probek i ich ocenę opisanymi metodami. Znany jest także system PrintVision 9000 izraelskiej firmy AVT Ltd., który automatycznie wykrywa defekty przy różnych procesach drukowania. Jasne jest, że opracowanie i analiza informacji wizualnej w dziedzinie sterowania drukiem majš przyszłoć.
***
Powyższy artykuł jest tłumaczeniem referatu dr. inż. Miroslava Friberta w formie specjalnie przygotowanej dla PT Czytelników Poligrafiki z wersji referatu wygłoszonego na konferencji V PoliygrafickyŐ Seminr˙, Pardubice 23-24 09.2003.
Ing. Miroslav Fribert, Dr jest pracownikiem dydaktyczno-naukowym Katedry Poligrafii i Fotofizyki Uniwersytetu w Pardubicach, specjalistš z zakresu fotoreprodukcji i systemów badania jakoci druków.
Opracował Stefan Jakucewicz
Literatura
1. Verner, P.: Poc˙tac˙ov analyŐza obrazu v barevnm tisku. Diplomov prce Univerzita Pardubice, 1996.
2. Schwarzbach, B.: Hodnocen pr˙ijmavosti barev mr˙enm barevnyŐch rozdl. Diplomov prce Univerzita Pardubice, 1998.
3. Vanřek, S.: Mr˙en stŐov tónov hodnoty CCD kamerou. Bakalr˙sk prce Univerzita Pardubice, 1998.
4. Fribert, M.: Halftone dots segmentation in multicolour printing. Sci. pap. Univ. Pardubice Ser. A 5 (1999) p. 217-226.
5. Tborsk, M.: Hodnocen pr˙ijmavosti barev pomoc analyŐzy obrazu. Diplomov prce Univerzita Pardubice, 1999.
6. Bohm, J.: Mr˙en stŐovyŐch tónovyŐch hodnot dvoubarevnyŐch vzork tisku. Bakalr˙sk prce Univerzita Pardubice, 2001.
7. Fribert, M.: Calculation of the dot area with image analysis method. Sci. pap. Univ. Pardubice Ser. A 8, 2002) p. 159-165.
8. Fribert, M.: Separation model of colour regions in a halftone print. Computers & Gaphics Vol. 27, No. 5 (2003) in print.
9. Fribert, M.: 10 let analyŐzy obrazu na KPF. Print & Publishing 8/2003.
10. Kodeda, F.: Mr˙en stŐov tónov hodnoty u FM tisk. Diplomov prce Univerzita Pardubice, 2003.
