Как делать деньги… Cтраница 1

Как делать деньги… Cтраница 2

Как делать деньги… Cтраница 3

Как делать деньги… Cтраница 4

Следующим шагом можно собрать полученные «каналы» в одно СМУК-изображение командой Merge Channels (предварительно преобразовав Bitmap обратно в Grayscale, но уже на 600 dpi).

В результате получилось CMYK-изображение с готовой «крестообразно-гнездовой» структурой растра, очень похожей на ту, которую мы хотели бы получить (рис. 7). Проблема лишь в том, что на нашем изображении имеется перекрытие каналов. Поэтому как при традиционной, так и при самой точной цифровой печати его невозможно было бы воспроизводить стабильно: любые незначительные нарушения приводки вызовут «расцветание» картинки сложными муаровыми узорами.

Стабильно же при использовании цифровых печатных машин Xeikon можно воспроизводить растр, приведенный на рис. 8, то есть цвета не должны перекрываться. Идея такого растра как раз и заимствована со швейцарских банкнот.

Для получения такого растра из изображения на рис. 7 была использована следующая методика. Было создано Bitmap-изображение размером 30x30 пикселов (соответствующее ячейке 3x3 «растровых креста»), «маскирующее» одну треть всей площади. Теперь необходимо обработать все каналы фона следующим образом. Выбираем весь Bitmap (Select/All) и определяем паттерн (Edit/Define pattern). Переходим к фону, в режим Quick Mask и выполняем заливку паттерном. Выходим из режима маскирования и переходим в канал Magenta. Выполняем операцию Clear. Переходим в канал Cyan, делаем Select/Inverse и опять Clear. Теперь растровые «кресты» этих двух каналов не перекрываются, а дополняют друг друга (рис. 9).

Возвращаемся к нашему Bitmap. Выполняем операцию Image/Rotate canvas/180. Затем — описанные выше операции по созданию новой маски. Делаем Clear в каналах Yellow и Black (между собой они не перекрываются, для этого и нужно было создать градиент «трехцветный»). Переходим в канал Cyan, делаем Select/Inverse и опять Clear. Все. Основное изображение с нестандартным растром готово. Методом «проб и ошибок» подбирается градационное преобразование Grayscale-изображения для достижения требуемой насыщенности цвета (рис. 10).