TASVIRLARGA DASTLABKI ISHLOV BERISHDA MEDIAN VA GAUS FILTRLARINING AHAMIYATI

Аннотация

Mazkur mavzu doirasida tasvirlarni tahlil qilishda filtrlash algoritmlarining ishlash tamoyillari, samaradorligi va ularni real amaliyotga joriy qilish yoʻllari koʻrib chiqiladi. Median va Gaus filtrlari raqamli tasvirlarni ishlov berishning dastlabki bosqichlarida, ayniqsa, tibbiy diagnostika va mashinasozlikdagi avtomatlashtirilgan tizimlarda keng qoʻllanilib, tasvir sifatini yaxshilash va analiz natijalarini aniqroq olish imkonini beradi. Kalit soʻzlar: Median filtrlash, Gaus filtrlash, tasvir, shovqin. Ilmiy izlanishlar natijasida kuzatuv kameralaridagi tasvirda binarizatsiya algoritmlari tomonidan kiritilgan shovqinga duch kelindi. Binarizatsiya jarayoni bu tasvirni ikki xil rangda ya’ni oq va qora ranglarga oʻzgartirish hisoblanadi. Ushbu muammoni hal qilish uchun tasvirlarga ishlov berishda filtrlash algoritmlariga murojaat qilinadi. Quyida tasvirlardagi shovqinlarni olib tashlash algoritmlari tahlil qilib chiqildi. Tasvirdagi shovqinni kamaytirish algoritmlarning vazifasi boʻlib bir turdagi shovqinlarni bostirishga ixtisoslashtirilgan. Barcha turdagi shovqinlarni aniqlaydigan va bostiradigan universial filtrlash algorimtlari hali mavjud emas. Shovqinni olib tashlash va real vaqt rejimi boʻyicha eng koʻp tarqalgan filtrlash usullari quyidagilar:  Median filtrlash;  Gaus filtrlash; Median filtri — tasvirni filtrlashda keng qoʻllaniladigan, shovqinlarni, ayniqsa impulsiv shovqinlarni samarali bartaraf etishga moʻljallangan usuldir. Bu filtr har bir pikselni uning atrofidagi piksel qiymatlarining mediani bilan almashtiradi. Tasvirdagi oʻtkir chegaralarni saqlab qolgan holda, tasvirni silliqlashni amalga oshiradi. Median filtrining ishlash tamoyili 1. Chegarani belgilash: Har bir piksel uchun uning atrofidagi qoʻshni piksellardan iborat masofa tanlanadi (odatda kvadrat shaklidagi masofalar 3x3, 5x5 yoki 7x7). 2. Piksel qiymatlarini saralash: Belgilangan chegaradagi barcha piksel qiymatlari oʻsish tartibida saralanadi. 3. Median qiymatini tanlash: Saralangan qiymatlar ichidan markaziy (median) qiymat tanlanadi. Agar qiymatlar soni juft boʻlsa, ikki oʻrtadagi qiymatlarning oʻrtacha qiymati olinadi. 4. Oʻzgarish: Belgilangan chegara markaziy pikseli median qiymat bilan almashtiriladi. 123 “JOURNAL OF SCIENCE-INNOVATIVE RESEARCH IN UZBEKISTAN” JURNALI VOLUME 2, ISSUE 12, 2024. DECEMBER ResearchBib Impact Factor: 9.654/2024 ISSN 2992-8869 5. Natija: Barcha piksellar uchun jarayon takrorlanib, tasvir shovqindan tozalanadi. Median filtri tasvirning I(x,y) pikselini quyidagicha almashtiradi: I'(x,y)median({I(u,v)|(u,v)N(x,y)}) (1) Median filtr – bu siljuvchi oyna, 3x3 piksel holatlari uchun tajriba oʻtkazib koʻrildi. U kirishda 9 ta qiymatni (piksel) qabul qiladi va chiqishda bittasini chiqaradi. Median filtri shunday ishlaydi: u kiritilgan ma'lumotlarni (piksellarni) oʻsish tartibida tartiblaydi va natijani median chiqaradi. Quyidagi rasmda klassik filtrning funksional sxemasi keltirilgan u 9 ta asosiy elementlardan iborat. Bunda bitta asosiy element komparator va multipleksordan iborat. Gauss filtri ham Median filtri kabi tasvirdagi shovqinlari olib tashlashda ishlatiladi lekin Gauss filtrlashda chiziqli silliqlovchi filtri tasvirning xiralashtirish orqali tasvirga tarqalgan shovqinni olib tashlashga juda samarali hisoblanadi. Ayrim holatlarda tasvirlarni siliqlab filtrlashdan maqsad tasvirni xiralashtirishdir. Tasvirning har bir pikseli raqamli koeffitsientga mos keladi. Gauss filtrlash operatori ham boshqa filtrlarga oʻxshab oyna usuli asosida 3x3 matritsa boʻyicha harakatlanadi. Harakatlanish chogʻida ogʻirlik funksiyasi yordamida tasvirdagi markaziy piksellarni aniqlaydi. 124 “JOURNAL OF SCIENCE-INNOVATIVE RESEARCH IN UZBEKISTAN” JURNALI VOLUME 2, ISSUE 12, 2024. DECEMBER ResearchBib Impact Factor: 9.654/2024 ISSN 2992-8869 Agar Gauss filtrini ishlatmoqchi boʻlsak u quyidagi sxema asosida ishlaydi. Gauss filtrlash sxemasi Gauss formulasi yordamida hisoblanadi, quyida bir va ikki oʻlchovli Gauss taqsimot formulasi keltirilgan. Bir oʻlchovli Gauss taqsimot funksiyasi: x2 G(x) 1 e  22 (2) Ikki oʻlchovli Gauss taqsimot formulasi: G(x,y) 1 e x2 y2 (3) Gauss filtri shovqinni bostirishdan chiziqli va chiziqli boʻlmagan filtrlashdan foydalangan holda amalga oshiradi. Chiziqli filtr tasvirning rasterda qoʻrsatilagan filtr yadrosining real qiymatlarini aniqlovchi funksiya bilan ishlaydi. Gauss va Median filtrlarini solishtirma jadvali Xususiyat Gauss Filtri Median Filtri Tasodifiy shovqinlar uchun Impulsiv shovqinlar uchun Shovqinni kamaytirish samarali samarali Oʻtkir chegaralarni yaxshi Chegaralarni saqlash Qisman saqlaydi saqlaydi Yumshoq va tabiiy natija Koʻpincha ozgina “keskinlik” Silliqlik beradi hosil qiladi Hisoblash murakkabligi Nisbatan past Nisbatan yuqori Gauss filtrini Python dasturlash tilida OpenCV yordamida ishlatish juda qulay. Quyida tasvirni Gauss filtri yordamida filtrlashning toʻliq kodi keltirilgan: import cv2 125 “JOURNAL OF SCIENCE-INNOVATIVE RESEARCH IN UZBEKISTAN” JURNALI VOLUME