|
Mavzu: Raqamli tasvirlarni qayta ishlash dasturidan foydalanish
|
| Sana | 16.04.2024 | | Hajmi | 117.42 Kb. | | #197689 |
Bog'liq Mashinani o\'qitish, 1-kurs Falsafa (BT uz I), unit3, 26-mavzu, Telekommunikatsiya-injiniringikafedrasiR.N.Radjapova
Mavzu: Raqamli tasvirlarni qayta ishlash dasturidan foydalanish
Raqamli tasvirni qayta ishlash usullaridan foydalangan holda tasvirlarni segmentlash texnikalari, tasvirlarni segmentlarga bo'lishi va ularga qayta ishlash imkoniyatini beradi. Bu usul, tasvirlarni avtomatik ravishda tahlil qilish va ularga kerakli segmentlarni ajratish imkoniyatini beradi. Ushbu maqolada, raqamli tasvirni qayta ishlash va uning tarkibiy qismlari, raqamli tasvirni segmentlash usullari haqida qisqacha ma’lumot berilgan.
Raqamli tasvirni qayta ishlash, tasvirni o'zgartirish, tahrirlash yoki boshqa maqsadlar uchun qayta ishlashni ifodalaydi. Bu, tasvirni boshqa formatga o'tkazish, ranglarini o'zgartirish va boshqa o'zgarishlar bilan amalga oshirilishi mumkin. Raqamli tasvirni qayta ishlash va uning tarkibiy qismlari. 1-rasmda ko’rsatilgan mevalar savati tasvirini ko’rib chiqing, biz turli xil mevalarni ajratib olamizmi? albatta javob "ha", lekin biz buni qanday qildik?
1-rasm. Chapda: mevali savatning asl tasviri; O’ngda: mevali savatining segmentlangan tasviri. Agar miyamizda sodir bo’lgan fikrlash yoki vizual ishlov berishni tahlil qilsak, bananni olma va apelsin bilan, apelsinni olma va banan bilan farqlashning turli usullarini sanab, savolga javob bera olamiz. Bu mevalarni tahlil qilish orqali amalga oshirilishi mumkin. ular orasidagi farqlash omili vazifasini bajaradigan turli xil ranglarga, shakllarga, to’qimalarga va boshqalarga ega. Endi savol shuki, biz qanday qilib bu fikrni amalga oshirish uchun kompyuterni yaratishimiz mumkin yoki algoritmni qanday tuzishimiz mumkinki, u har bir meva uchun barcha farqlash usullarini o’z ichiga oladi va 1-rasmda ko’rsatilgandek (o’ngda) bizga natijani beradi. Bu tasvirni segmentatsiya qilish deb nomlanadi, bu yerda biz tasvirni ajratamiz yoki undagi har xil turdagi ob’ektlarni chiqaramiz. Bunda tasvirni segmentlash ga erishishimizga yordam beradigan turli xil raqamli tasvirlarni qayta ishlash usullarini muhokama qilamiz. Quyidagi bo’limlarda tasvirni potentsial segmentlash uchun mashinada o’rganish va chuqur o’rganish usullari mavjud. Tasvirga ishlov berish asosan quyidagi bosqichlarni o’z ichiga oladi: 1. Tasvirni yig’ish vositalari orqali tasvirni import qilish. 2. Kerakli tasvirni olish uchun tasvirni tahlil qilish va manipulyatsiya qilish. 3. Ushbu tasvirni tahlil qilishga asoslangan chiqish tasviri. Raqamli tasvirni qayta ishlash tizimining tarkibiy qismlari: 1. Tasvir olish - bu analog tasvirni raqamli tasvirga aylantirish bosqichidir. Ushbu jarayon odatda raqamli kameradagi fotosuratni bosganimizda ro’y beradi, chunki haqiqatda tasvir inson vizual tizimi tomonidan olingan bo’lsa analog signaldir. 2. Tasvirni oshirish - bu HVS tomonidan yaxshi qabul qilinishi uchun tasvir piksel qiymatlarini o’zgartirish uchun ishlatiladigan fazadir. Buni fazoviy domen yoki chastota domeni yordamida amalga oshirish mumkin. Misollar: gistogrammani tenglashtirish, shovqinni pasaytirish, xira tozalash, tasvirlarni keskinlashtirish va yumshatish, filtrlash va boshqalar. 3. Rang maydonini konvertatsiya qilish - bu tasvirdagi qiziqish xususiyatlarini chiqarib olish uchun uni aniqroq ifodalash mumkin bo’lgan tasvirning rang maydonini konvertatsiya qilish bilan shug’ullanadi. Rang maydonining ba’zi misollari: cieLAB, HSV, HSL va boshqalar. 4. Raqamli tasvirni o’zgartirish - bu tasvirni turli xil formatlarda aks ettirish bilan shug’ullanadi, shuning uchun o’zgartirilgan tasvir tasvirni siqish xususiyatlarni ajratib olish va boshqalar kabi vazifalarda ishlatilishi mumkin. Ushbu konvertatsiya tarkibiga DFT, alohida kosinus konvertatsiyasi, diskret to’lqin to’lqinlari konstruktsiyasi, tasvirlarni o’ziga xos shaklda ko’rsatish kiradi. 5. Tasvir segmentatsiyasi - bu tasvirni tarkibiy qismlariga yoki ob’ektlariga bo’lishni o’z ichiga oladi. Masalan: chekkalarni aniqlash, chegaralarni aniqlash, pol chegarasi, mintaqalarga qarab segmentatsiya va boshqalar. 6. Tasvir deskriptorlari - bu tasvirdagi xususiyat nuqtalarini noyob aniqlash uchun ishlatilishi mumkin bo’lgan xususiyatlarni yaratish va shu sababli CBIR tizimining dasturlarida foydalanish mumkinligi bilan bog’liq. Raqamli tasvirni segmentlash usullari haqida qisqacha ma’lumot. Quyida raqamli tasvir yordamida tasvirni segmentlash usullari keltirilgan: 1. Bo’sag’aga asoslangan segmentatsiya: Bu har bir piksel qiymati chegara qiymati bilan taqqoslanadigan tasvirni segmentlash ning eng oddiy usuli. Agar piksel qiymati chegara qiymatidan kichik bo’lsa, u 0 ga o’rnatiladi, aks holda u maksimal qiymatga o’rnatiladi (odatda 255). Bu chegara qiymati o’zboshimchalik bilan o’zgartirilishi mumkin. Ushbu algoritmlarni qo’llash fonni old bilan ajratishimiz kerak, chunki bu algoritmning kamchiligi shundaki, u har doim tasvirni ikkita toifaga ajratadi.
|
| |
