CC BY
4Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
TASVIR GISTOGRAMMALARINING TAHLILI VA STATISTIK MA'LUMOTLARI
Abduraxmanov Ravshan Anarbayevich
Mirzo Ulug'bek nomidagi O'zbekiston Milliy universitetining Jizzax filiali(PhD),dotsent
Annotatsiya: Maqolada tasvir gistogrammalarining tahlili va statistik ma'lumotlarini o'rganib chiqilgan. Unda gistogrammalarni vizual formatda tasvir statistikasini izohlashda qanday foydalanilishi va ularning turli muammolarni aniqlashdagi roliga to'xtalib o'tilgan. Gistogrammalar zamonaviy raqamli qurilmalar tomonidan real vaqt rejimida sifatsiz tasvirlarni olishdan saqlanish uchun muhimdir. Tasvirga olish jarayonida xatolarni aniqlash orqali tasvir sifatini yaxshilashga yordam beradi va keyinchalik tasvirni qayta ishlash uchun qo'llaniladi.
Kalit so'zlar: Gistogramma, tasvir, chastota taqsimoti, intensivlik, piksel,rang, kulrang tasvir, bing, element, to'plam
Kirish.
Gistogrammalar tasvir statistikasini oson izohlanadigan vizual formatda tasvirlash uchun ishlatiladi. Gistogramma yordamida tasvirdagi muayyan turdagi muammolarni aniqlash oson, masalan, uning gistogrammasini vizual tekshirish orqali tasvir to'g'ri ko'rsatilganmi degan xulosaga kelish oson.
Gistogrammalar zamonaviy raqamli kameralar ko'pincha vizual tasvirni real vaqt rejimida gistogramma qoplamasini ta'minlaydi yomon tasvirlangan rasmlarni olishning oldini olishga yordam beradi. Tasvirga olish bosqichida bunday xatolarni aniqlash juda muhim, chunki yomon tasir qilish, ma'lumotlarning doimiy yo'qolishiga olib keladi, keyinchalik tasvirni qayta ishlash usullaridan foydalangan holda uni qayta tiklash mumkin emas. Tasvirga olish jarayonida foydali bo'lishidan tashqari, gistogrammalar keyinchalik tasvirning vizual ko'rinishini yaxshilash uchun va avval tasvirga qanday ishlov berish turi qo'llanilganligini aniqlash uchun yordamchi vosita sifatida ham qo'llaniladi.
Metodologiya
Gistogrammalar tasvir statistikasini oson izohlanadigan vizual formatda tasvirlash uchun ishlatiladi. Gistogramma yordamida tasvirdagi muayyan turdagi muammolarni aniqlash oson, masalan, uning gistogrammalarni vizual tekshirish orqali tasvir to'g'ri ko'rsatilganmi degan xulosaga kelish oson.
Gistogrammalar chastota taqsimoti bo'lib, tasvirlarning gistogrammalari tasvirda yuzaga keladigan intensivlik qiymatlarining chastotasini tavsiflaydi. Ushbu kontseptsiyani 1-rasmda ko'rsatilgandek kulrang tasvirni ko'rib chiqish orqali osongina tushuntirish mumkin.
1-rasm. 8-bitli kulrang rangdagi tasvir va uning 256 intensivlik qiymatlarining chastota taqsimotini tasvirlaydigan gistogramma.
Usullar va materiallar
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt defplot_histogram(image): grayimage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRA Y)
hist = cv2.calcHist([gray_image], [0], None, [256], [0,256])
ph.figure()
plt.title('Kulrang tasvir gistogrammasi') plt.xlabel('Bins Qutilar') plt.ylabel('Piksellar soni')
143
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
plt.plot(hist) plt.xlim([0, 256]) plt.show()
# Tasvirni o'qitish
image =
cv2.imread('C:/Users/User/Desktop/111/images.jpg')
plot_histogram(image)
I Intensivlik qiymatlari 1 v) K 1 diapazonida bo'lgan kulrang tasvir uchun h gistogrammasi aynan K kirishlarni o'z ichiga oladi,
bunda K = 2 = 256 tipik 8 bitli kulrang shkalali tasvir uchun, har bir gistogramma kirishlari quydagicha aniqlanadi.
h(i) = barcha 0 - *< K uchun intensivlik qiymati 1 bilan * dagi piksellar soni.
h(i) = card \(u, v ) 11 (u, v ) = i}
Bu yerda card{. . .} to'plamdagi elementlar sonini bildiradi ("cardinality") .
Gistogrammada uning har bir alohida kirishi rasmda qayerdan kelib chiqqanligi haqida hech qanday ma'lumot kodlanmaganligi sababli, unda tasvirdagi piksellarning fazoviy joylashuvi haqida hech qanday ma'lumot mavjud emas.
Gistogrammalar odatda tasir qilish muammolarini aniq ko'rsatadi. Misol tariqasida, bir uchida intensivlik diapazonining katta qismi asosan foydalanilmayotgan, ikkinchi uchi yuqori qiymatli cho'qqilar bilan to'ldirilgan gistogramma noto'g'ri ochilgan tasvirning vakili hisoblanadi. (2-rasm)
2-rasm. EHM xatolari gistogrammalarda osongina ko'rinadi. Kam ochilgan (a) to'g'ri ochilgan (b) va haddan tashqari (c) fotosuratlar.
3-rasm. Kontrastdagi o'zgarishlar gistogrammaga qanday ta'sir qiladi: past kontrast (a), normal kontrast (b), yuqori kontrast (c).
Tasvirning dinamik diapazoni, qoida tariqasida, tasvirdagi aniq piksel qiymatlari soni sifatida tushuniladi. Ideal holda, dinamik diapazon barcha K piksel qiymatlarini o'z ichiga oladi, bu holda qiymat diapazoni to'liq ishlatiladi.
Tasvirda kontrastning mavjud diapazoni
a aiow,--">ahigh bilan amin < aiow
< a„
va high bo'lsa,
maksimal mumkin bo'lgan dinamik diapazonga ushbu diapazondagi barcha intensivlik qiymatlaridan foydalanilganda maksimal mumkin bo'lgan dinamik diapazonga erishiladi, ya'ni rasmda paydo bo'ladi.
Natijalar
4-rasm. Dinamik diapazondagi o'zgarishlar gistogrammaga qanday ta'sir qiladi: yuqori dinamik diapazon (a), 64 intensivlik qiymatiga ega past dinamik diapazon (b), atigi 6 intensivlik qiymatiga ega juda past dinamik diapazon (c).
Tasvirning kontrastini uning mavjud qiymatlarini asosiy qiymat diapazonidan ko'proq foydalanishi uchun o'zgartirish orqali oshirish mumkin bo'lsa-da, tasvirning dinamik diapazonini faqat sun'iy
144
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi TATU Farg'ona filiali "Al-Farg'oniy avlodlari" elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252 Tom: 1 | Son: 2 | 2024-yil
(ya'ni tasvir sensori bilan kelib chiqmaydigan) interpolatsiya qiymatlarni kiritish orqali oshirish mumkin.
Yuqori dinamik diapazonga ega bo'lgan tasvir maqsadga muvofiqdir, chunki u tasvirni qayta ishlash va siqish paytida tasvir sifatining kamroq pasayishiga olib keladi. Tasvirni olishdan keyin dinamik diapazonni amaliy tarzda oshirish mumkin emasligi sababli, professional kameralar va skanerlar 8 bitdan ortiq chuqurlikda ishlaydi, ko'pincha har bir kanal uchun 12-14 bit, sotib olish bosqichida yuqori dinamik diapazonni ta'minlaydi. Monitorlar va printerlar kabi aksariyat chiqarish qurilmalari aslida 256 dan ortiq turli xil soyalarni ko'paytira olmasada, yuqori dinamik diapazon har doim tasvirni keyingi qayta ishlash yoki arxivlash uchun foydalidir.
Xulosa
Maqolada tasvir gistogrammalarining amaliy tahliliga e'tibor qaratildi. Gistogrammalar tasvirning intensivlik qiymatlarining chastotasini ko'rsatib, tasvirning to'g'ri ochilganligini yoki kontrast muammolarini aniqlashga yordam beradi. Turli intensivlik diapazonlari va kontrast darajalari gistogrammalarda qanday aks etishini ko'rsatadi.
Yuqori dinamik diapazonli tasvirlar qayta ishlash va siqish paytida sifatini kamroq yo'qotadi. Shuning uchun professional kameralar yuqori dinamik diapazonni ta'minlash uchun ko'pincha 12-14 bit chuqurlikda ishlaydi, bu tasvirning keyingi qayta ishlash yoki arxivlash jarayonlarida foydali hisoblanadi.
Maqolada tasvir gistogrammalarining muhimligi, ularni qo'llash usullari va tasvir sifatini yaxshilashdagi roli tahlil qilindi.
Foydalanilgan adabiyotlar
1. H. Abdul-Rahman and N. Chernov. Fast and numerically stable circle fit. Journal of Mathematical Imaging and Vision 49, 289295 (2014).
2. M. Ahmed and R. Ward. A rotation invariant rule-based thinning algorithm for character recognition. IEEE Transactions on
Электронный научный журнал "Потомки Аль-Фаргани" Ферганского филиала ТАТУ имени Мухаммада аль-Хоразми ISSN 2181-4252 Том: 1 | Выпуск: 2 | 2024 год
PatternAnalysis and Machine Intelligence 24(12), 1672-1678 (2002).
3. N. Ahmed. How I came up with the Discrete Cosine Transform.Digital Signal Processing 1, 4-5 (1991).
4. S. J. Ahn. "Least Squares Orthogonal Distance Fitting of Curves and Surfaces in Space", vol. 3151 of "Lecture Notes in Computer Science". Springer (2004).
5. Al-Sharadqah and N. Chernov. Error analysis for circle fitting algorithms. Electronic Journal of Statistics 3, 886-911 (2009).
6. L. Alvarez, P.-L. Lions, and J.-M. Morel. Image selective smoothing and edge detection by nonlinear diffusion (II). SIAM Journal on Numerical Analysis 29(3), 845-866 (1992).
145
"Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal of Fergana branch of TATU named after Muhammad al-Khorazmi. ISSN 2181-4252 Vol: 1 | Iss: 2 | 2024 year
