Тасвирларга дастлабки ишлов бериш жараёнлари

Телевизион тасвирларга ишлов беришда қўлланиладиган усуллар ўз асосида турли физик самаралар, маълумотларга ишлов бериш технологиялари ва аппаратлар таъминотини ишлатади. Бу усуллар ёрдамида олинадиган тасвирлар ўз узига хосликка эга. Кўриш идрок қилиш учун мўлжалланган тасиврларга ишлов бериш автоматик таҳлил қилиш қурилмаларидаги ишлов беришдан фарқланади. Уларда биринчи ўринга белгиларни ажратиш, миқдорий харакатеристикалар ва бошқалар ҳақидаги маълумотларни шакллантириш масалалари чицади.

Тасвирларга ишлов бериш кўп қадамли жараён ҳисобланади, шунинг учун тасиврнинг кўриш идрок қилишни яхшилаш мақсадида ўтказиладиган тасвирларга ишлов беришнинг асосий босцичларини 1-расмда келтирилган тузилиш схемаси кўринишида тасвирлаш мумкин.Тасвирларга ишлов бериш тасвир рақамли шаклда бериладиган ҳоллардан ташқари, тасвирларни шакллантириш тизимлари ёрдамида тасвирларни олинишида (қайд этилишида) бошланади. Бу босқичда муҳими ёруғлиқ оқимидан тасвирни шакллантириш тизимини танлаш ва тасвирдаги объектнинг қизиқтирадиган белгисини (ёритиш, тўлқин узунликлари диапазони ва ҳ.к.) қайд этиш параметрларини максимал аниқ танлаш ҳисобланади. Рақамлаштириш тасвирнинг рақамли шаклга ўзгартириш учун зарур, кодлаш тасвирларни алоца каналлари буйича узатишда талаб цилинади.

Тасвирларга глобал ишлов бериш усуллари туFридан-туFри тасвир майдони буйича ёки спектрлар орцали ишлатилиши мумкин.

1-расм. Тасвирларга ишлов беришнинг асосий босиқичлари

Тасвирларга ишлов беришда икки ўлчамли глобал ортогонал узгартиришларнинг куйидагилар учун учта асосий кулланиш со^алари мавжуд:

• •    тасвир белгилари характеристикаларини ажратиш;

• •    қиймати бўйича кичик ўзгартириш коэффициентларини ташлаб юбориш ёки қўпол квантлаш ҳисобига спектрнинг кенглиги камайганида тасвирларни

кодлаш;

• •    ^исоблашларни бажарилишида улчамлиликнинг цисцариши.

Бундай ўзгартиришларга Фурье, синус, косинус ўзгартиришлари, вейвлет-узгартиришлар, шунингдек Карунен-Лоев, Уолш, Хаар ва Адамар ўзгартиришлари киради. Лекин бу ўзгартиришлар рақамли фильтрлаш масалаларининг кенг доирасини ечишда зарур универсалликка эга эмас.

Кўпинча амалда дастлабки тасвирни частотавий соҳага ўтказиш ва уни қайта тиклаш учун тўғри дискрет ўзгартириш (ТДЎ) ва Фурье тескари дискрет ўзгартириши (ФТДЎ) ёки бошқа дискрет ортогонал ўзгартиришлар ишлатилади. Частоталар со^асида фильтрлаш тасвирнинг Фурье-образини фильтрнинг частотавий характеристикасига купайтиришдан иборат.

Тасвирларга дастлабки ишлов бериш, шовқинлар ва ҳалақитларни йўқотиш, оптимал винер фильтрлаш, тасвирларни визуал қабул қилиш сифатини ошириш, образларни (тимсолларни) таснифлаш ва англаш мақсадларида объектларнинг чегараларини ажратиш ва уларни сегментлаштириш, тасвирлар спектрларини таҳлил қилиш, дискрет ўрамани ҳисоблаш, корреляцион функция ва спектр устидаги бошқа операциялар масалаларини ечиш учун ФТДУга муцобил сифатда Хартли, Хаар, Уолш-

Адамар дискрет ортогонал узгартиришлари энг кенг цулланилади. Фурье дискрет ўзгартириши (ФДЎ) кўплаб рақамли фильтрлаш усулларининг ишлатилиши учун асос

ҳисобланади. Усулнинг авзаллиги ФТЎ тезкор алгоритмларининг қўлланилиши имконияти ҳисобланади, бу реал вақт масштабида ишлов беришли тизимни ишлатилишига имкон беради.

Камчилиги аналог-рацамли узгартиришда чексиз спектрни чеклаш зарурати ^исобланади.

Тасвирга дастлабки ишлов бериш алгоритми 2-расмда тасвиранган. Кириш маълумотлари сифатида дастлабки ишлов берилмаган А тасвир цабул цилинади, унинг учун Н ёрцинликлар гистограммаси ^исобланади, ц,математик кутиш, а уртача квадратик OFиш ва ц1/2 медиана каби тасвир пикселлари ёрқинликлари статик характеристикалари аниқланади, шунингдек ра^амли шов^иннинг ц, математик кутиши, а уртача квадратик оғиши ҳисобланади

2-расм. Тасвирга дастлабки ишлов бериш алгоритми

Рақамли шовқинини йўқотиш ва контурларни кучайтириш учун А тасвирга паст частотали фильтрлар билан ишлов берилади. Паст частотали фильтрлаш натижаси А* тасвир уисобланади, унда D контурларни уисоблаш амалга оширилади. Шунингдек дастлабки ишлов беришнинг натижаси мувозанатлаштирилган зидликли ва сўндирилган паст частотали шовқинли В тасвир ҳисобланди. Дастлабки ишлов беришнинг боришида математик кутиш ва ёрқинликларнинг ўртача квадратик оғиши, зидлик, ёрқинликлар ва зидликлар гистограммаларини қуриш, энг тўғри келадиган моделни ва рақамли шовқин параметрларини танлаш каби тасвирнинг турли статистик характеристика-ларини аниқлайдиган тасвирни таҳлил қилиш ўтказилади. Дастлабки ишлов бериш босқичида тасвирдан рақамли шовқинни йўқотилишини амалга оширадиган паст частотали фильтрлаш ўтказилади.

Тасвирга дастлабки ишлов бериш учун дастлабки тасвирдаги статистик характеристиклар, зидлик ва шовқин даражалари ҳисобланади. Кейин тасвирнинг шовқин ташкил этувчини йўқотадиган шовқинни паст частотали фильтрлаш амалга оширилади. Якуний босқичда ҳисоблаш контурлари

ёрдамида тасвирнинг контурларини қидириш ва зидликни тузатиш бажарилади.

ХУЛОСА

Тасвирларга ишлов бериш жараёнида уларнинг ёрқинликларини ошириш усулларини ишлаб чиқиш бўйича олиб борилган тадқиқотлар натижасида қуйидаги хулосалар тақдим этилди. Телевизион тасвирларга ишлов бериш жараёнида мунозарали ҳолатларни моделлаштириш алгоритмларини ва объектни ифодаловчи тасвир ҳолатини икки ўлчовли растрли моделини ишлаб чиқарилиши ночизиқли ўйин масала-ларини шакллантириш ва тасвирлар тиниқлигини таъминлаш усулларини танлаш имконини яратади. Вақтий-фазовий силжиш ва нуқсонлар мавжуд бўлганда рақамли телевизион тасвирларга ишлов беришнинг фильтрлаш усулларини такомиллашуви тасвирларни спектрал майдонларда импульслар ҳусусиятларини инобатга олган ҳолда ихчамлаш, адаптив анизотроп фильтрлаш усулларини қўллаш, ҳамда бўлимли-силлиқ тасвир моделлари ёрдамида нусонлар бартараф этилади

Адабиётлар:

• 1.    С.С.Бекназарова,М.У.Норинов., “Телевизион тасвирларни қайта ишлаш жараёнининг оптимал усуллари”, “ТошДТУхабарлари” 2018 й №4-сон.

• 2.    Норинов М.У., Бойкузиев А.А., “Методы обработки и анализ традиционных форм телевизионных изображений”, “WORLD SOCIAL SCIENCE” ҳалқаро илмий журнал 2018/№1.

• 3.    С.С. Бекназарова, М.У. Норинов., Методы обработкии нформационных ресурсов мультимедийных систем. –Т.: «Fan va texnologiya», 2019й, 140 стр.