Има много начини да получите цифрови изображения, които да добавите към колекциите си - възможно е да заснемете документи си с фотоапарат или да използвате скенери, специализирани за дигитализиране на културното наследство. Независимо обаче от използвания метод, най-важният критерии за оценка на вашето дигитализирано съдържание ще бъде качеството на изображенията.
Можем да използваме различни насоки, за да ни помогне да направим най-добрия избор по отношение на качеството на изображението. Все повече институции търсят оборудване, което е в състояние да постигне най-високо качество въз основа на тези различни насоки. Най-известните насоки за дигитализация днес са FADGI, създадена от Библиотеката на конгреса и Националната администрация за архиви и записи (LOC и NARA) от САЩ и METAMORFOZE, национална програма за съхранение на библиотечните материали от Националната библиотека и Националния архив на Холандия. Общата им цел е да се определят критерии за качество на проектите за дигитализация, за да се осигури последователно и достатъчно ниво на качеството на сканираните изображения. Съществуват няколко критерия за определяне на тези стандарти, като всяка от насоките има различна рейтингова скала. За FADGI системата се състои от "звезди": от 1 до 4 звезди, докато критериите за METAMORFOZE са описани на три нива (Metamorfoze, Metamorfoze light, Metamorfoze extra light).
През април 2017 г. бе публикуван новият стандарт ISO 19264. Този нов стандарт дава насоки към потребителите и осигурява контрол и мониторинг на качеството на произведените изображения. Той има за цел да оцени и измери всеки критерий, който характеризира качеството на изображението. От 2012 г. множество експерти работят по разработването на този нов стандарт, като сред тях са работилите по директивите Metamorfoze и FADGI, както и предтсавители на компаниите производителите на скенери, а също и на националните библиотеки. Експертът в работната група, представляващ Франция работи в i2S от много години насам.
Ето защо едно от предизвикателствата, пред които са изправени работещите в сферата на дигитализацията на културното наследство, е да контролират качеството на изображенията, във връзка с този нов стандарт ISO на база на типа материал.
Защо е необходимо да контролираме качеството на сканираните изображения?
Първата стъпка е да сравним и изберем подходящия скенер, който да гарантира качествен контрол по време на процеса, на базата на обективни критерии. Да се доверяваме само на зрението си по отношение на качество би било грешка, така че вместо това можем да разчитаме на предварително заложените на базата на нашите критерии настройки и параметри на сканирането, за да отговорим на очакванията.
Ако погледнем различните изображения на тази картина, кое от тях е най-близко до реалността?
Всяко от предложенията по-горе изглежда различно в зависимост от използваните настройки за сканиране, така че не можем да кажем кое от тях е най-доброто от гледна точка на качеството. Например, ако изберете четвъртото изображение отляво, ще видите, че има зеленикав цвят, така че на пръв поглед ще бъде автоматично изключено. Въпреки това, ако погледнем по-отблизо, ще установим, че то е единственото, което разкрива подробности в долната дясна част, които се губят в другите изображения.
Какви методи можете да въведете за контрол на качеството?
Преди всичко можете да използвате конкретен обект, да го сканирате и да сравните резултата. След това е важно да определите критериите за най-добри резултати и какви ще бъдат допустимите отклонения в тях.
Кои са важните критерии за качество на изображението, които да имате пред вид?
- Остротата на изображението
- Колориметрията
- Шумът в картината
- Равномерността в осветеността
- Оптичните изкривявания
След това можете да използвате няколко конкретни обекта, за да определите критериите си и след това да приложите метод, а именно:
- Универсални тестови насоки: UTT (Universal Test Target) или DICE
- Индивидуални цели: (ColorChecker / Slanted Edge Target)
Този метод трябва да може да се възпроизвежда, така че да ви позволява да следите сканираните изображения в течение на времето, но също и да сравнявате резултатите според вашите скенери.
Морган Радиг, i2S