Kaft tasvirini shakllantirish vositalari

Аннотация

Mazkur ish tasvirlardagi obyektlar sifatini oshirish algoritmlarini tadqiq qilishga bag‘ishlangan bo‘lib, unda tasvir yorqinligini tekislash, kontrastni kuchaytirish, shovqin bostirish algoritmlari va ularni tavsiflari keltirilgan. Shuningdek, ishda tasvirdagi obyektlarni aniqlash algoritmlari uchun zarur bo‘lgan dastlabki ma’lumotlar formati va ulardan tasvir sifatini oshirish algoritmlarini formulalar orqali ifodalashda foydalanilgan. Tasvirlarga dastlabki ishlov berishni ishda keltirilgan algoritmlarini qo‘llash bo‘yicha batafsil ma’lumotlar berilgan. Kalit so‘zlar: tasvir sifati, raqamli tasvir, shovqin, kontrast, gistogramma, nochiziqli filr, median, ravshanlik, piksel, yorqinlik. Ko‘p hollarda olingan tasvir qoniqarsiz sifati sababli tasvirdagi mavjud obyektlarni to‘g‘ridan-to‘g‘ri tahlil qilish imkoni bo‘lmaydi. Ayrim hollarda turli apparat, muhit va tashqi omillar natijasida tasvir sifati buzilishi mumkin [1]. Shuning uchun, tahlil qilishdan oldin tasvir vizual sifatni yaxshilash bo‘yicha bajariladigan amallardan iborat tayyorgarlik bosqichidan o‘tkazilishi kerak. Bunda algoritmlarning maqsadi ko‘rish natijalarini yetarli darajada oshirish uchun tasvir sifatini yaxshilash, tasvirdagi o‘rganilishi zarur bo‘lgan obyektlar orasidagi farqni oshirish hisoblanadi. 179 Tasvirdagi obyektlarni aniqlash algoritmlari [2-6] uchun zarur bo‘lgan dastlabki ma’lumotlar formatini aniqlash talab etiladi. Buning uchun har qanday tasvirni I M N o‘lchovli matritsa sifatida ifodalash zarur. Bu yerda – tasvirni vertikal o‘q bo‘yicha, - M N gorizontal o‘q bo‘yicha piksellari soni. Tasvir nuqtalari matritsa elementlari bo‘lib, uning birlik nuqtasi piksel deb ataladi. Har bir pikselni P x,y orqali belgilab olinadi, bunda x va y – piksel koordinatalari yoki indekslari bo‘lib, x[0;N] va y[0;M] bo‘ladi. Ba’zan tasvirni dekart koordinatalar tizimida tekshirish amalga oshiriladi, buning uchun va ortogonal OX OY vektorlardan foydalaniladi. Bunda koordinata tizimi boshi (0,0) tasvir nuqtasiga, vektorlar yo‘nalishi esa tasvir tomonlariga mos keladi. Ushbu yondashuv, tasvirni har bir nuqtasida piksel yorqinligi gradientini hisoblash imkonini beradi va u ko‘plab algoritmlar asosini tashkil etadi. Fon yorqinligini tekislash. Yorqinlikni tekislashni ikkita keng tarqalgan algoritmi mavjud. Quyida ularni bayoni keltirilgan. Bir jinsli bo‘lmagan ma’lum fonni inobatga olgan holda almashtirish. Tasvirni normallashtirish [7] ishda taklif etilgan formulalar asosida amalga oshiriladi, ya’ni: R'  R /RF , G' G /GF , B'  B /BF (1) x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y bu yerda R , G , B , R' , G' , B' va RF , GF , BF - (x,u) koordinatali piksel uchun x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y x,y almashtirishdan oldin va keyingi bir jinsli bo‘lmagan fon rang kanallari qiymatlari,  – sozlash koeffitsienti bo‘lib, u odatda o‘zgarmas va tajribalar asosida aniqlanadi.  ni aniqlashda quyidagi formuladan foydalanish tavsiya etiladi: 255  RF GF  BF  3  R G  B  . x,y x,y x,y x,y x,y x,y Sirpanuvchi “oyna” asosida o‘rtacha hisoblash orqali fonni tekislash. Usul tasvir matritsasini elementlar bo‘yicha almashtirishga asoslangan bo‘lib, uning natijasida har bir piksel yorqinligi uning atrofidagi piksellar yorqinligiga bog‘liq holda aniqlanadi. Almashtirishda ishtirok etuvchi piksellar sonini aniqlaydigan lokal soha, ya’ni “oyna” o‘lchami tajribaviy aniqlanadi va u tasvir uchun o‘ziga xos tanlanadi. Almashtirishlar quyidagi formulalar asosida amalga oshiriladi: R  R' , G G' , B  B' , (2) x,y x,y x,y x,y x,y x,y M N 0 0  (Rj Gj Bj ) x,y x,y x,y 1 j1 , (3) M N (Rj Gj Bj ) x,y x,y x,y j1 bu yerda R , G , B va R' , G' , B' - (x,u) koordinatali piksel uchun almashtirishdan x,y x,y x,y x,y x,y x,y oldin va keyingi rang kanallari qiymatlari,  - tasvir va oynaning barcha komponentlari uchun nisbat qiymat, M,N - tasvir, M ,N - oyna o‘lchami. 0 0 Raqamli ishlov berish orqali tasvir har bir elementi yorqinligini o‘zgartirib, yorqinligi oralig‘ini oshirish orqali kontrastni oshirish mumkin [8]. Ushbu algoritm elementlar bo‘yicha almashtirish algoritmlariga xosdir [9]. Quyidagi formula almashtirish bo‘yicha bajariladi: h h z z H  x,y min z z  max min , (4) x,y h h max min 2 max min bu yerda h va H - (x,y) koordinatali pikselning berilgan va olinadigan yorqinlik x,y x,y qiymatlari, h , h va z , z - tasvir yorqinligi berilgan va zarur bo‘lgan oralig‘i minimal max min max min va maksimal qiymatlari. Filtrlash. Shisha buyumdagi chang, dog‘ va qirilish kabi omillarni mavjudligi o‘rganilishi zarur bo‘lgan tasvirni buzilishiga sababchi bo‘ladi. Bundan tashqari, shovqin tasvirni “raqamlashtirish” jarayonida ham hosil bo‘lishi mumkin [10]. 180 Chiziqli filtrlar. Tabiiy tasvirlarda odatda foydali ma’lumotlardan tashqari turli xil shovqinlar mavjud bo‘ladi [11]. Faraz qilaylik, f(x, y)– x, y - koordinatali biron bir tasvir bo‘lsin. Ushbu tasvirni butun sohasi bo‘ylab chiziqli almashtirishni quyidagicha ifodalash mumkin: H x',y'hx,y,x',