Купить статью

В статье рассмотрена актуальная задача обратного преобразования графической информации в числовой формат исходных данных, использованных для ее представления. Это обусловлено наличием большого научного задела, содержащегося в публикациях периода существования СССР, а также намерением мировых издательств из «недружественных» стран закрыть доступ российским и белорусским организациям к базам научно-технической информации. В результате в распоряжении российских ученых могут оказаться графические материалы только в форматах, подобных PDF- документам. В статье рассмотрен достаточно простой способ решения указанной задачи при оцифровке графиков в печатных или электронных изданиях в условиях низкого разрешения и крупного масштаба рисунка, не позволяющих детализировать его отдельные фрагменты. Описана процедура предварительной подготовки исходного изображения в растровом формате. Для повышения точности числовых данных, получаемых в результате последующей оцифровки, рекомендован ряд функций, которыми располагают хорошо известные и наиболее распространенные графические редакторы. К ним относятся: изменение цветового режима изображения, инверсия цвета, повышение резкости и контрастности, линейное масштабирование (увеличение размеров по вертикали и горизонтали), а также аппроксимация линии графика с помощью сплайна. Эти операции доступны пользователям, знакомым в минимальном объеме с графическими редакторами Microsoft Power Point и Adobe Photoshop. В качестве примера использования разработанной процедуры представлены результаты оцифровки сигнала FRB 160317, относящегося к так называемым быстрым радиовсплескам (Fast Radio Burst). Представлена визуальная оценка точности выполненной оцифровки сигнала FRB 160317 путем его совмещения с исходным графическим изображением, показавшая удовлетворительное совпадение с оригиналом. Описанный способ может использоваться преподавателями вузов на начальных этапах обучения студентов работе с изображениями и осуществлением анализа данных, а также при подготовке материалов для учебного процесса с использованием дистанционных технологий. Полученные результаты применимы на начальных этапах научных исследований при формировании массива исходных данных для анализа зависимостей в различных предметных областях при отсутствии исходных выборок, отражающих результаты наблюдения.