Tasvir kontrastini etalonsiz baholash

Аннотация

Axborotni qabul qilish va uzatishda tasvirlarning ahamiyati, ayniqsa tibbiyot va qishloq xo’jaligi kabi sohalarda tengsizdir. Ayrim hollarda, turli omillar sabab olingan tasvirlar sifat talablariga javob bermasligi mumkin. Kontrast, tiniqlik, yorqinlik va shovqin tasvir sifatiga ta’sir qiluvchi muhim parametrlar hisoblanadi. Mazkur tadqiqot ishida tasvirlashda muhim ahamiyatga ega bo’lgan kontrast muhokama qilingan. Ya’ni, tasvir kontrastini etalonsiz baholovchi mezonlar o’rganilgan. Kalit soʻzlar: tasvir, kontrast, etalonsiz baholash, mezon, ko’rsatkich, parametr, yorqinlik. Tasvir kontrastini oshirish tasvir tafsilotlari va ravshanligini oshirish uchun zarurdir. Tibbiyotda u bemorlarga haddan tashqari nurlanish bermasdan aniq tashxis qo’yishga yordam beradi. Kontrast oshirish algoritmlari kontrasti past tasvirga qo’llanilsa, olingan tasvirni baholash o’ta muhim hisoblanadi. Olingan tasvir subyektiv baholansa, bunda professional ekspert uchun sarflanadigan mablag’ va vaqt ko’p sarflanadi. Shu sababdan, mazkur ishda obyektiv baholash mezonlariga ustunlik beriladi, bunda tasvir kontrastini etalonsiz va etalonli baholash toifalari mavjud. 115 Etalon baholash mezonlari 116 I e t asl va kontrasti past bo’lgan I b a d tasvirga kontrast oshirish algoritmlarini qo’llash natijasidagi I c kontrasti o’zgartirilgan tasvirni taqqoslash asosida ularning yaqinligini aniqlaydi. Agar ikkita tasvir qanchalik yaqin bo’lsa, I e t ~ I c B (I ,I )→opt baho shuncha yaxshi deb qabul qilinadi. 2 et c Etalon tasviri mavjud bo’lmasa, etalonsiz mezonlar B 1 ( I c ) foydalaniladi. Ushbu mezonlar umumiy tasvir xususiyatlarini hisobga olgan holda global yoki qo’shni piksellarni o’z ichiga olgan lokal bo’lishi mumkin. Amaliy masalalarda ko’p hollarda etalon tasvir mavjud bo’lmaydi, shu sabab mazkur ishda etalonsiz kontrast baholash mezonlari tadqiq qilinadi. Xorijiy adabiyotlarni o’rganish natijasida 34 ta kontrastni baholash mezonlari [1] o’rganildi, ulardan beshtasi tasvirni qayta ishlashni avtomatlashtirishda samaradorligi bo’yicha tanlandi va ushbu etalonsiz baholash mezonlar to’plami K bilan belgilanadi: K =  k 1 , k 2 , k 3 , k 4 , k 5 Bunda k 1 − Veber kontrasti [2], k − Mixelson kontrasti [1], 2 k 3 − RMS kontrasti [3], k 4 − Haralik kontrasti [1], k 5 − GCF kontrasti [4]. K to’plamning har bir elementining matematik ifodalanishi 1-jadvalda keltirilgan: 1-jadval Etalonsiz baholash mezonlarining matematik ifodasi Koʻrsatkich Koʻrsatkich Koʻrsatkich Hisoblash formulasi belgilanishi nomi parametrlari k 1 Veber k 1 = L o b y L fo L n fo n L − tasvirdagi oby obyekt yorqinligi, L − tasvir fon fon yorqinligi k 2 Mixelson k 2 = L L m m a x a x + L L m m in in L − tasvirdagi max maksimal yorqinlik, L m in − tasvirdagi minimal yorqinlik k RMS 3 k 3 = 1 n n i= 1 ( L i − L ) 2 , L = 1 n n i= 1 L i L i − i pikseldagi yorqinlik i va j - belgilangan yadrodagi qo’shni m−1m−1 k Haralik k =(i− j)2 p piksellarning kulrang 4 4 ij i=0 j=0 darajalari; yadro o’lchami, p − GLCM ij dan olingan qo’shma ehtimollik massa funksiyasi 117 k 5 GCF k 5 = N = 1 w s C s , C s = W s 1  H s W s i= 1 H s j= 1 C s ( i , j ) w s va C s berilgan s o’lchamdagi tasvir og’irliklari va o’rtacha lokal kontrasti, N ruxsat darajalari soni, va ruxsatda Ws Hs s− tasvir kengligi va balandligi Mazkur ishda tasvir kontrastini baholashda adabiyotlar tahlili [1,2] shuni ko’rsatadiki, K to’plam elementlarining barchasi tasvir kontrastini to’g’ri hisoblamaydi va k 1 , k 2 mezonlarning kamchiliklari bor. Shu boisdan,k ,k va k 3 4 5 mezonlari ko’pchilik adabiyotlarda keltirilganligi uchun tadqiqotda sinov uchun olingan. Hisoblash tajribasida k 3 , k 4 va k mezonlar to’g’ri baholashini tekshirish 5 uchun uchta bazada tadqiqot o’tkazilgan. Xulosa. Hisoblash tajribasini o’tkazish natijasida quyidagi xulosa shakllangan: adabiyotlar tahlili va tajriba-tadqiqotlar asosida k 3 , k 4 va k mezonlari tasvir 5 kontrastini to’g’ri baholashi tasdiqlangan va eng maqbul baholash mezonlari sifatida aniqlangan. Foydalanilgan adabiyotlar roʻyxati: 1. Beghdadi, Azeddine & Qureshi, Muhammad & Amirshahi, Seyed Ali & Chetouani, Aladine & Pedersen, Marius. (2020). A Critical Analysis on Perceptual Contrast and Its Use in Visual Information Analysis and Processing. IEEE Access. PP. 1-1. 10.1109/ACCESS.2020.3019350. 2. Голуб Ю.И., Старовойтов Ф.В. Исследование локальных оценок контраста цифровых изображений при отсутствии эталона // Системный анализ и прикладная информатика. 2019. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-lokalnyh-otsenok-kontrasta-tsifrovyh- izobrazheniy-pri-otsutstvii-etalona 3. P. J. Bex and W. Makous, ‘‘Spatial frequency, phase, and the contrast of natural images,’’ J. Opt. Soc. Amer. A, Opt. Image Sci., vol. 19, no. 6, pp. 1096–1106, 2002. 4. Gade, P. & Walsh, P. (2013). Use of GCF aesthetic measure in the evolution of landscape designs. IJCCI 2013 - Proceedings of the 5th International Joint Conference on Computational Intelligence. 83-90.