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一类迅速印制图片解决计算

时间:2012-08-07 来源:印刷机械网

摘  要:
随着凹印技术的发展,印刷速度越来越高,印刷对象发生了深刻变化,印刷图案越来越复杂,印刷色彩越来越多,这就对印刷的精确性提出了更高的要求。传统的人工检测已经很难满足现代印刷的速度和准确性的需要。随着计算机技术的发展,出现了一些基于机器视觉的质量检测设备。由于受图像处理庞大的数据量和硬件速度这一矛盾的制约,常用的机器视觉设备很难满足高速印品质量检测的实时性和完全检测的要求。

关键词: 迅速印刷  图片解决计算 

  标准轮廓图像的总像素个数为65 536个。其中仅有5 530个轮廓点,显然该方法能大大节约计算量,求得待测图像相对标准图像的偏移值为Δx = 2,Δy = 0.

  2基于图像正差和负差的图像匹配常用的匹配算法,如最大相关系数法、特征匹配法和特征矢量法,计算复杂度大,很难保证高速印刷图像在线检测的实时性要求。本文根据印刷图像的重复性特点,选择了算法简单、实时性强的图像差分算法进行图像匹配。

  2 1图像差分图像差分强调两幅图像的差异。它具有算法简单、运算效率高的特点,在图像比较上有非常广泛的应用。差分时对应像素点位于空间同一目标点上,是获得精准差异图像的前提。用f ( x, y)表示基准图像, g ( x, y)表示待测图像, (Δx,Δy)是两图像的相对偏移值。差分运算有如下三种方式:(1)正差。用待测图像减去基准图像,即当f ( x, y) > g( x +Δx, y +Δy)时h ( x, y)= f ( x, y)- g ( x +Δx, y +Δy)(4)否则h ( x, y) = 0,此时差分结果被规整到0,差值为负的差异信息被丢掉。

  (2)负差。运算方式与正差一样,只是交换基准图像和待测图像。

  (3)绝对值差。对待测图像和基准图像的差求绝对值。

  此时,所有差异信息均保留,即h ( x, y)= | f ( x, y)- g ( x, y)|(5)2 1 2图像差分基准图像的选择图像差分基准图像的选择有两种方式:①选择固定的基准图像;②选用动态基准图像。文中选用方法 ②,以前一个正确的图像作为后一次差分处理的基准图像。它能够把照明条件、印刷油色彩及生产环境等非质量因素造成的图像差异降到最低,具有更好的可靠性和精确性。

  2 1 3基于正差和负差的图像匹配通常在图像处理中只采用2. 1节中所述的正差、负差、绝对值差中的一种方法。在高速运动图像中,考虑到纸张的抖动以及印刷图像的重复性特征,本文将上述多种图像差分方法相结合,并利用数学形态学滤波解决了印刷图像的缺陷提取问题。

  印刷缺陷包括明缺陷和暗缺陷两种。明缺陷是指缺陷的灰度值比其邻域高的缺陷;暗缺陷是指缺陷的灰度值比其邻域低的缺陷。如果只用正差或者负差处理,则只能提取明缺陷或暗缺陷中的一种;如果用绝对值差进行处理,则由于误差的叠加放大了图像偏移带来的轮廓噪声。本文采用正差和负差相结合的方法来提高处理的精确性,将从标准图像和待测图像对应的R、G、B单通道图像分别作正差和负差处理。

  正差: ( a) - ( d) = ( ad) , ( b) - ( e) = ( be) , ( c) - ( f) = ( cf)负差: ( d) - (a) = ( da) , ( e) - ( b) = ( eb) , ( f) - ( c) = ( fc)其中, (ad)、(be)、(cf)、(da)、(eb)和(fc)表示处理结果,由于结果图像灰度值较低,为了便于观察,但这些轮廓像素的实际灰度值极低,经滤波操作很容易去除。正差和负差对处理结果也有明显不同,正差保留轮廓边缘上侧的噪声,类似于明缺陷;负差则保留轮廓边缘下侧的噪声,类似于暗缺陷。

  2 1 4形态学噪声滤除算法为了去除 伪缺陷和随机噪声,本文选择了形态学滤波。

  而且能保留和突出缺陷。通过对噪声和缺陷的分析,有如下结论:图像偏移引起的残余轮廓宽度不超过两个像素,伪缺陷轮廓线条很细且灰度值很低,有方向性和不连续的特点;而真正的缺陷形状不规则,具有邻域连续和高灰度值的特点。

  再取阈值为5对图像进行阈值处理得到 结果图像。为显示方便,再把所有结果图像相加得到最终缺陷图像,环境的有意义数字水印算法能够初步解决网格环境中的图片资源的版权保护问题。所嵌入的水印图像具有较好的不可见性,可以较为准确地提取出含版权信息“武汉理工大学 ”的二值水印,但是提取的水印图像中含有一定量的噪声点。从利用已知的针对数字图像水印算法的攻击手段对含水印图像进行图像处理攻击实验的结果及分析中可以看出,该算法对叠加椒盐噪声攻击、剪裁攻击、均值滤波攻击均具有较好的抵抗能力,有一定的鲁棒性,然而对DCT压缩攻击和缩放攻击却不具备鲁棒性。

  3结束语网格通过将高速互联网、高性能计算机、大型数据库、传感器、远程设备等融为一体,实现全面的资源共享,为广大用户提供了更多的资源和功能。为了促进网格计算的广泛应用,让用户放心地交流和共享网格资源,就必须解决网格资源共享中的。

  针对网格环境中图像资源的版权保护问题进行了初步的研究,提出了一种可应用于网格环境下的基于DW T和扩频技术的有意义数字水印算法,并对其进行了实验和分析。基于本文的研究成果,相信数字水印技术必将在信息资源高度共享的网格环境下发挥巨大作用,使得网格信息资源的知识版权保护问题得到完美解决,鼓励人们在网格环境下充分共享其信息资源,促进网格技术的推广和应用。目前的当务之急就是建立在网格环境下的一种应用模式、一套理论基础、一套评价理论和测试标准,使得数字水印技术在网格环境下得到广泛应用,并且促进相关产业的发展。因此,无论从理论角度还是应用角度来看,开展对数字水印技术的研究,不但具有重要的学术意义,还具有极为重要的经济意义。


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