(44-4) 15 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

О количественной оценке малых цветовых различий на цифровых изображениях
И.Г. Пальчикова 1, Е.С. Смирнов 1, О.А. Баринова 2, И.В. Латышов 3, В.А. Васильев 2, А.В. Кондаков 2

1 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Конструкторско-технологический институт научного приборостроения
Сибирского отделения Российской академии наук,
630058, Россия, г. Новосибирск, ул. Русская, д. 41,
2 Федеральное государственное казённое образовательное учреждение высшего образования
«Волгоградская академия Министерства внутренних дел Российской Федерации»,
400075, Россия, г. Волгоград, ул. Историческая, д. 130,
3 Федеральное государственное казённое образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Санкт-Петербургский университет Министерства внутренних дел Российской Федерации»,
198206, Россия, г. Санкт-Петербург, ул. Лётчика Пилютова, д. 1

 PDF, 1233 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-631

Страницы: 606-617.

Аннотация:
Рассматриваются особенности использования и возможности, предоставляемые трёхцветными колориметрами или цифровыми камерами, в задачах выявления малых цветовых различий методами компьютерного зрения. Экспериментально выявлена спектральная зависимость полных цветовых различий между парами монохроматических стимулов, цвет которых не различается визуально. Создана экспериментальная установка на основе монохроматора УМ-2, с помощью которой экспериментально построен цифровой атлас монохроматических стимулов с шагом 1 нм. Атлас служит для тестирования цветового охвата и цветоразличения камер. Экспериментально показано, что в видимом спектральном диапазоне величину цветового различия в 3 единицы обнаруживают пары стимулов, расположенные по спектру неравномерно и отличающиеся по длинам волн от 1 до 6 нм. Возможности компьютерного зрения тестируются на примерах выявления дописок при технико-криминалистической экспертизе документов.
     Разработан новый алгоритм для обнаружения и количественной характеризации цветового различия в дописках по цифровому фотоизображению сделанной надписи. Объективный анализ изображения предлагается разделить на блоки цветовой сегментации и оценки цветового тона и цветового различия. В такой постановке блок цветовой сегментации выполняет функции предобработки, задавая карту границ разноокрашенных классов для последующих вычислений. Метод Оцу оптимального глобального порогового преобразования впервые применён к задаче сегментации изображения по насыщенности цвета. Апробация алгоритма подтвердила его эффективность в решении экспертных задач цветоразличения.

Ключевые слова:
цветовой охват цифровой камеры, RGB-сенсор, цвет, монохроматические стимулы, доминирующая длина волны, насыщенность, обработка цифрового изображения, алгоритм Оцу, сегментация, цветовое различие.

Цитирование:
Пальчикова, И.Г. О количественной оценке малых цветовых различий на цифровых изображениях / И.Г. Пальчикова, Е.С. Смирнов, О.А. Баринова, И.В. Латышов, В.А. Васильев, А.В. Кондаков // Компьютерная оптика. – 2020. – Т. 44, № 4. – С.  606-617. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-631.

Citation:
Palchikova IG, Smirnov ES, Barinova OA, Latyshov IV, Vasiliev VA, Kondakov AV. About quantifying small color differences in digital images. Computer Optics 2020; 44(4): 606-617. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-631.

Литература:
  1. Николаев, П.П. Спектральные модели цветовой константности: правила отбора / П.П. Николаев, С.М. Карпенко, Д.П. Николаев // Труды ИСА РАН. – 2008. – Т. 38. – С. 322-335.
  2. Zeichner, A. Transmission and reflectance microspectrophotometry of inks / A. Zeichner, N. Levin, A. Klein, Y. Novoselsky // Journal of Forensic Sciences. – 1988. – Vol. 33, Issue 5. – P. 1171-1184.
  3. ГОСТ 13088-67. Колориметрия. Термины, буквенные обозначения = Colorimetry. Terms, alphabetical symbols : Государственный стандарт Союза ССР : издание официальное : введён в действие с 01.01.1968 г. . – М.: Издательство стандартов, 1990. – 15 с. – Текст : непосредственный.
  4. Tominaga, S. Spectral imaging by a multichannel camera // Proceedings of SPIE. – 1998. – Vol. 3648. – DOI: 10.1117/12.334596.
  5. Домасев, М.В. Цвет, управление цветом, цветовые расчеты и измерения / М.В. Домасев, С.П. Гнатюк. – СПб.: Питер, 2009. – 224 с.
  6. Хорунжий, М.Д. Метод количественной оценки цветов различий при восприятии цифровых изображений / М.Д. Хорунжий // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. – 2008. – Т. 6, № 1. – С. 80-88.
  7. Megahed, A. Handwriting forgery detection based on ink colour features [Electronical Resource] / A. Megahed, S.M. Fadl, Q. Han // 8th IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS). – 2017. – URL: https://researchgate.net/publication/324728079 (request date: 19.02.2020). DOI: 10.1109/ICSESS.2017.8342883.
  8. Баринова, О.А. Возможность цветового анализа красящих веществ при производстве технико-криминалистической экспертизы документов / О.А. Баринова, И.Г. Пальчикова // Судебная экспертиза. – 2017. – Т. 52, № 4. – С. 75-82.
  9. Российский федеральный центр судебной экспертизы при Министерстве юстиции Российской Федерации. Техническая экспертиза документов [Электронный ресурс]. – URL: https://sudexpert.ru/possib/techn.php (дата обращения 26.02.2020).
  10. Селиванов, Н.А. Криминалистический определитель цвета. – М.: 1977. – 29 с.
  11. Palchikova, I.G. Quantization noise as a determinant for color thresholds in machine vision / I.G. Palchikova, E.S. Smirnov, E.I. Palchikov // Journal of the Optical Society of America A. – 2018. – Vol. 35, Issue 4. – P. B214-B222. – DOI: 10.1364/JOSAA.35.00B214.
  12. Khan, Z. Automatic ink mismatch detection for forensic document analysis / Z. Khan, F. Shafait, A. Mian // Pattern Recognition. – 2015. – Vol. 48. – P. 3615-3626.
  13. Khairkar, S.R. Forensic discrimination potential of video spectral comparator and micro spectrophotometer in analyzing question document and fraud cases in India [Electronical Resource] / S.R. Khairkar, S.V. Gaikawad, R.N. Kokare, B.B. Daundkar // Journal of Forensic Research. – 2016. – Vol. 7, Issue 3. – URL: https://pdfs.semanticscholar.org/5fe3/4d896a20057408d4779793662c98c4074092.pdf (request date 26.02.2020). – DOI: 10.4172/2157-7145.1000329.
  14. Потатуркин, О.И. Методы и технологии обработки мульти- и гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли высокого разрешения / О.И. Потатуркин, С.М. Борзов, А.О. Потатуркин, С.Б. Узилов // Вычислительные технологии. – 2013. – Т. 18. – С. 60-67.
  15. Пальчикова, И.Г. Видеоанализатор количественных цветовых характеристик образцов / И.Г. Пальчикова, А.Ф. Алейников, Ю.В. Чугуй, В.В. Воробьев, Т.В. Ярушин, В.Ю. Сартаков, Ю.Д. Макашов, Е.С. Смирнов, А.Н. Швыдков // Приборы. – 2014. – Т. 12. – С. 38-44.
  16. Пальчикова, И.Г. Цветовой анализ цифровых изображений при производстве экспертных исследований следов выстрела / И.Г. Пальчикова, И.В. Латышов, В.А. Васильев, А.В. Кондаков, Е.С. Смирнов // Доклады Академии наук высшей школы Российской Федерации. – 2015. – Т. 27, № 2. – С. 88-101.
  17. Луизов, А.В. Цвет и свет. – Л.: Энергоатомиздат, 1989. – 256 с.
  18. Пальчикова, И.Г. Интервальная оценка параметров цвета из цифровых изображений / И.Г. Пальчикова, Е.С. Смирнов // Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41, № 1. – С. 95-102. – DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-1-95-102.
  19. Вавилов, С.И. Глаз и Солнце. О свете, Солнце и зрении. – М.: Наука, 1976. – 128 с.
  20. ГОСТ Р 52490-2005 (ИСО 7724-3:1984). Материалы лакокрасочные. Колориметрия. Часть 3. Расчет цветовых различий = Paints and varnishes – Colorimetry – Part 3: Calculation of colour differences (MOD) : национальный стандарт Российской Федерации : издание официальное : утверждён и введён в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 30 декабря 2005 г. № 516-ст – М.: Стандартинформ, 2006. – 6 с. – Текст : непосредственный.
  21. CIE Publication No. 142-2001. Improvement to industrial colour-difference evaluation. – Vienna: Central Bureau of the CIE, 2001. – ISBN: 978-3-901906-08-4.
  22. Sharma, G. The CIE ΔE2000 color-difference formula: implementation notes, supplementary test data, and mathematical observations / G. Sharma, W. Wu, E.N. Dalal // Color Research and Application. – 2005. – Vol. 30, Issue 1. – P. 21-30.
  23. LuxaLight. CIE convertor [Elerctronical Resource]. – URL: https://ledtuning.nl/en/cie-convertor (request date 26.02.2020).
  24. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – М.: Техносфера, 2012. – 1104 с.
  25. Чочиа, П.А. Сегментация изображений на основе анализа расстояний в пространстве признаков / П.А. Чочиа // Автометрия. – 2014. – Т. 50, № 6. – С. 97-110.
  26. Карамшук, Е.В. Разработка конструкции фотобокса для криминалистического исследования следов выстрелов / Е.В. Карамшук // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XV Международный научный конгресс : сб. материалов в 9 т. : Национальная конференция с международным участием «СибОптика-2019». – 2019. – Т. 8. – С. 286-291. – DOI: 2618-981Х-2019-8-286-291.
  27. Mc Camy, C.S. A color rendition chart / C.S. Mc Camy, H. Marcus, J.G. Davidson // Journal of applied photographic engineering. – 1976. – Vol. 11. – P. 95-99.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20