Алгоритм управления информационными ресурсами регионального музея и методы реставрации изображений текстовых документов

• Автор: Канунова, Екатерина Евгеньевна
• Шифр специальности: 05.13.10, 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Владимир
• Количество страниц: 201 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ, АЛГОРИТМОВ И СИСТЕМ РЕСТАВРАЦИИ, ХРАНЕНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫМИ РЕСУРСАМИ
МУЗЕЕВ

1Л Проблема обеспечения сохранности исторических документов

1.2 Фонды исторических документов в музеях и архивах

1.3.Существующие способы реставрации изображений архивных документов

1.4 Системы автоматизированной реставрации архивных документов

1.5 Методы и алгоритмы цифровой обработки изображений, используемые при реставрации АТД

1.6 Типовая структура региональных музеев и архивов

1.7 Результаты анализа состояния проблемы хранения, реставрации архивных документов и управления информационными ресурсами региональных
музеев
Выводы по первому разделу
1.8 Структурно-функциональная организация системы управления информационными ресурсами регионального музея и реставрации текстовых документов
1.9 Постановка задачи исследования
2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ И ПОДСИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
ИНФОРМАЦИОННЫМИ РЕСУРСАМИ РЕГИОНАЛЬНОГО МУЗЕЯ
2. 1 Разработка подсистемы автоматизированного учета фондов регионального музея
2.1.1 Концептуальная модель подсистемы автоматизированного учета фондов регионального музея
2.1.2 Схема документооборота
2.1.3 Структура подсистемы
2.2. Разработка подсистемы хранения и распределения видеоданных музея
2.2. 1 Требования к подсистеме хранения и распределения видеодапныхбб
2.2.2 Структура подсистемы
2.2.3 Концептуальная модель базы видеоданных
2.2.4 Реализация подсистемы
2.3 Алгоритмы управления информационными ресурсами регионального
музея
Выводы по разделу
3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ РЕСТАВРАЦИИ
ИЗОБРАЖЕНИЙ АРХИВНЫХ ТЕКСТОВЫХ ДОКУМЕНТОВ
3.1 Классификация дефектов архивных текстовых документов
3.2. Результаты статистической обработки АТД по относительным частотам появления дефектов на них
3.3. Математическое описание дефектов АТД
3.3.1. Общее математическое описание дефектов
3.3.2 Математическое описание дефекта - мелкие пятна
3.3.3 Математическое описание дефекта -пятна (локальные площадные 93 дефекты)
3.3.4 Математическое описание дефекта - угасание штрихов текста
3.3.5. Математическое описание дефекта - проступания надписей с обратной стороны листа
3.3.6. Математическое описание дефекта - перегибы (складки, протяженные дефекты)
3.3.7. Математическое описание дефекта - неравномерность фоновой составляющей
3.4. Разработка тестовых изображений дефектов
3.5. Задача реставрации изображений АТД
3.6. Методы оценки качества АТД
3.7. Методы и алгоритмы поиска и устранения пятен [51, 54, 55, 106-108]
3.7.1. Алгоритм поиска и устранения мелких пятен
3.7.2. Алгоритм поиска и устранения средних полупрозрачных и непрозрачных пятен
3.7.3. Методы пороговой сегментации для целей устранения дефектов
3.7.4. Методы автоматической классификации для целей устранения дефектов [56]
3.8. Методы и алгоритмы поиска и устранения дефектов типа складок, перегибов (линейных дефектов)
3.9. Методы и алгоритмы восстановления слабоконтрастных изображений

Выводы по разделу
4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫМИ РЕСУРСАМИ РЕГИОНАЛЬНОГО МУЗЕЯ И АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ РЕСТАВРАЦИИ
ТЕКСТОВЫХ ДОКУМЕНТОВ
4.1. Разработка подсистемы автоматизированной реставрации АТД
4.2 Технология автоматизированной реставрации изображений АТД
4.3 Реставрация изображений АТД на основе разработанной технологии с использованием подсистемы автоматизированной реставрации изображений АТД
4.4 Исследование подсистемы автоматизированного учета фондов регионального музея и подсистемы хранения и распределения видеоданных
Выводы по разделу
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Литература
Приложения

В методе приближения по ближайшему соседу яркость каждой дефектной точки заменяется яркостью ближайшей не дефектной точки. Данный метод прост в реализации, имеет небольшую вычислительную сложность, но его использование приводит к многочисленным нежелательным артефактам изображения (ступенчатость, искривление контуров и другие), особенно если дефект представляет собой связанную компоненту из большого числа точек. Метод может быть использован для устранения дефектов, искажающих малое количество точек: мелкие пятна, частицы пыли.
При использовании билинейной интерполяции значение яркости дефектной точки определяется по известным значениям яркости в четырех соседних точках. В качестве таких точек можно использовать: ближайшие точки слева и справа, расположенные на одной горизонтали с дефектной и ближайшие точки сверху и снизу, расположенные на одной вертикали с дефектной; либо ближайшие точки по всем четырем диагональным направлениям. Метод дает более лучшие результаты по сравнению с методом приближения по ближайшему соседу, однако, не является наиболее приемлемым для устранения дефектов, так как для восстановления яркости каждой точки используются только четыре значения яркостей соседних точек.
Точки дефекта, распространенного вдоль некоторой линии на изображении (прямой или изогнутой), имеют ближайшие неискаженные точки, расположенных на одной линии (перпендикулярной ориентации дефекта) по разные стороны от дефектной точки. Вдоль этой линии возможно применять одномерную интерполяцию для предсказания яркости дефектных точек.
Одномерную интерполяцию целесообразно применять для устранения перегибов и складок. При этом для каждой искаженной дефектом точки необходимо определить направление, вдоль которого проводить интерполяцию.
Метод аппроксимации при помощи кубических В - сплайнов может быть использован для качественного устранения выделенных дефектов АТД. Получение оценки искомого значения яркости в дефектной точке предполагает по-