|
Real vaqtda tasvirlarni qayta ishlash usullari
|
| bet | 2/5 | | Sana | 14.05.2024 | | Hajmi | 0,67 Mb. | | #230903 |
Bog'liq Video-MI-Avazbek2. Real vaqtda tasvirlarni qayta ishlash usullari
2.1. Tasvirni yaxshilash:
Tasvirni yaxshilash tasvirni talqin qilish va tahlil qilishimizga to'sqinlik qiladigan to'siqlarni bartaraf etishni anglatadi, shunda tasvir ma'lumotlari (piksellar) tarkibini o'zgartiradi.
a) b)
1-rasm. (a) Shovqinli tasvir, (b) Kengaytirilgan tasvir
Tasvirni yaxshilashning ba'zi usullarini ko'rib chiqamiz:
2.1.1. Kontrastni kuchaytirish:
Bundan farqli o'laroq, biz tasvir ma'lumotlarini qayta ishlashni boshlashdan oldin sifatini yaxshilaymiz.
2-rasm. Kontrastni kuchaytirish
2.1.2. Tasvir qirg’oqlarini yaxshilash:
Qirg’oqlarni yaxshilash - bu chekka kontrastini oshirish orqali tasvir yoki videoning tafsilotlarini ko'rsatish uchun foydalaniladigan filtr. Shunday qilib, tasvirdagi ob'ektlarni (ob'ektning chetini) aniqroq ko'rsatish o'tkir qirralarni aniqlaydi (bu erda ob'ektning rangi fon rangiga mos kelmasligi kerak), so'ngra chekka atrofidagi tanlangan maydondagi kontrastni oshiradi.
3-rasm. Qirg’oqlarni yaxshilash
Tasvirni yaxshilashning ko'plab usullari mavjud:
• Intensivlik, rang va to‘yinganlik o‘zgarishlari
• Chiziqli kontrastni sozlash
• Niqobni keskinsiz filtrlash
• Qisman differensial tenglama (PDE) usuli
• Gistogramma tenglashtirish (HE)
• Uyali neyron tarmoqlari (CNN)
• Algebraik qayta qurish usuli (ARM)
• Yo‘nalishli to‘lqin o‘zgarishi (DWT)
• Fazoviy moslashuv iterativ filtrlash
• Ko‘p freymli o‘ta aniqlik
• Sintetik stereo tasvirlarni ishlab chiqarish
• Alpha Rooting
• Dinamik diapazonni siqish
2.2.Tasvirni tiklash:
Tasvirni yaxshilash va optimal mezonga asoslangan ma'lumotni olish jarayoni tasvirni yaxshilashda faqat tasvirni vizual ko'rinishi orqali yaxshiroq tushunish uchun amalga oshirilgan, chunki yaxshilash natijalarini o'lchash uchun hech qanday mezon yo'q.
|
| |
