Научная статья на тему 'TASVIR KONRASTINI KUCHAYTIRISH ALGORITMLARI'

TASVIR KONRASTINI KUCHAYTIRISH ALGORITMLARI Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
17
7
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
Histogram / CLAHE / Histogram equalization / Contrast stretching / Histogram / CLAHE / Histogram equalization / Contrast stretching

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Sattarov Nosirbek Abdulhodi O‘g‘li, Jo‘rayev To‘xtamurod Ixvoljon O‘g‘li, Sadikova Munira Alisherovna

Bugungi kunda turli xil sohalarda erishilayotan yutuqlarda raqamli texnologiyalarning o’rni beqiyos. Ushbu texnologiylar orqali tasvirlarga ishlov berish orqali uni sifatini oshirish imkoniyati paydo bo’lishi bilan, tasvir sifati yuqori darajada bo’lishi talab etiladigan soxalar uchun ulkan imkoniyatlar yaratib berildi. Bugungi kunda ilm fan, tibbiyot, reklama, marketing, san’at, dizayn va boshqa ko’plab soxalarda sifatli tasvirlar qo’llanildi. Masalan, tibbiyotda tasvirini yetarli darajadagi sifatga va kontrastga ega bo’lmasligi soha mutaxassislarini bemorning ichki organ tuzilmalarini o’zaro farqlarini aniqlashni murakkablashtiradi. Umuman olganda aniqlik, tafsilot va visual ta’sir muhim bo’lgan har qanday sohada keng qo’llaniladi. Shuning uchun mazkur maqolada tasvir sifatini yaxshilash uchun kontrast kuchaytirishning asosiy 3 algoritmlari tahlil etilgan va taqqoslangan. Olingan natijalar asosida optimal algoritm aniqlangan.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

ALGORITHMS FOR ENHANCEMENT OF IMAGE CONTRAST

Today, the role of digital technologies in the achievements in various fields is incomparable. With the possibility of increasing its quality through image processing through these technologies, great opportunities have been created for industries that require a high level of image quality. Today, high-quality images are used in science, medicine, advertising, marketing, art, design and many other fields. For example, in medicine, the lack of image quality and contrast makes it difficult for experts in the field to determine the differences between the structures of the internal organs of the patient. In general, it is widely used in any field where accuracy, detail and visual impact are important. Therefore, this article analyzes and compares the main 3 contrast enhancement algorithms to improve image quality. Based on the obtained results, the optimal algorithm was determined.

Текст научной работы на тему «TASVIR KONRASTINI KUCHAYTIRISH ALGORITMLARI»

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

TASVIR KONRASTINI KUCHAYTIRISH ALGORITMLARI

Sattarov Nosirbek Abdulhodi o'g'li

"University of Business and Science" Nodavlat

Universitet o'qituvchisi nosirbeksattarov9@gmail .com

Jo'rayev To'xtamurod Ixvoljon o'g'li

"University of Business and Science" Nodavlat

Universiteti o'qituvchisi [email protected]

Sadikova Munira Alisherovna

Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Farg'ona filiali katta o'qituvchisi.

sadmunira77@gmail. com

Annotatsiya: Bugungi kunda turli xil sohalarda erishilayotan yutuqlarda raqamli texnologiyalarning o'rni beqiyos. Ushbu texnologiylar orqali tasvirlarga ishlov berish orqali uni sifatini oshirish imkoniyati paydo bo'lishi bilan, tasvir sifati yuqori darajada bo'lishi talab etiladigan soxalar uchun ulkan imkoniyatlar yaratib berildi. Bugungi kunda ilm fan, tibbiyot, reklama, marketing, san'at, dizayn va boshqa ko'plab soxalarda sifatli tasvirlar qo'llanildi. Masalan, tibbiyotda tasvirini yetarli darajadagi sifatga va kontrastga ega bo'lmasligi soha mutaxassislarini bemorning ichki organ tuzilmalarini o'zaro farqlarini aniqlashni murakkablashtiradi. Umuman olganda aniqlik, tafsilot va visual ta'sir muhim bo'lgan har qanday sohada keng qo'llaniladi. Shuning uchun mazkur maqolada tasvir sifatini yaxshilash uchun kontrast kuchaytirishning asosiy 3 algoritmlari tahlil etilgan va taqqoslangan. Olingan natijalar asosida optimal algoritm aniqlangan.

II Kalit so'zlar: Histogram, CLAHE, Histogram equalization, Contrast stretching

Kirish.

Tasvirlardagi kontrastni oshirish yorug'lik va qorong'i joylar o'rtasidagi farqni yanada aniqroq qilish orqali ularning vizual ta'siri va ravshanligini oshirishi mumkin. Tasvirlarni kontrastini oshirish bizga tasvirni yaxshiroq o'rganish, ajratish, rasmdagi obyektni identifikatsiyalash vaqti va xarajatlarini kamaytirish imkonini beradi. Biroq, kontrastni sozlashda moderatsiyani qo'llash juda muhim, chunki kontrastni haddan tashqari oshirish yorug'lik yoki soyalarda tafsilotlarning yo'qolishiga olib kelishi mumkin, bu esa notabiiy ko'rinishga olib kelishi mumkin.

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 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.

Tasvir kontrastini oshirishning hozirgi kunda keng tarqalgan usullaridan 3 tasi tanlab olindi va ular orasidan eng samarali va yuqori sifat breadigan algoritmni ajratib berildi. Bu usullar quyidagilar:

• Gistogramma tekislash usuli

• CLAHE usuli

• Kontrast cho'zish usuli

229

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

Gistogramma tekislash. Gistogrammani tekislash usuli [1-4] tadqiqot ishlarida keng qamrovli tahlil etilgan bo'lib, uning asosiy g'oyasi tasvirni butun kulrang darajalar diapazonida intensivligini bir xilda qayta taqsimlashdan iborat va usul quyidagi

formulalarga asoslanadi: n

p ( rk ) = -t, k = 0,1,..., L _ 1 n

Sk = Г ( r„ ) = ( L _ 1)±p ( i ) = ( L _ 1)£—■

j=G

j=G

r __s _

bunda k dastlabki yorqinlik, k chiquvchi

T — —

yorqinlik, L _ yorqinlik diapazoni, j yorqinlik nuqtalari soni, n _ piksellarni umumiy soni.

rs

(2) formuladagi k va k orasida quyidagi munosabat o'rinli:

= Г-1 (sk),k = G,1,...,L _ 1

1-rasm. Kontrastni oshirish (Gistogramma tekislash usulida)

Original Image Histogram

Enhanced Image Histogram

:: â ~ г- I 1мо" JHÉéLA

fI I L. J^^HRl

2-rasm Gistogramma (Gistogramma tekislash usulida)

Yorug'lik va qorong'i joylar o'rtasidagi farqni yanada aniqroq qilish orqali ularning vizual ta'siri va ravshanligini oshirishning Gistogramma tekislash usuli qo'llanilganda dastlabki rasmning (1-rasm) kontrasti 55 dan 65 gacha oshdi. Bu usul orqali kontrastni 10 gacha oshirishga erishildi.

CLAHE. Kontrastli cheklangan

moslashuvchan gistogramma tekislash (CLAHE) va kontrastni cho'zish usullari [6] ishda batafsil keltirilgan bo'lib, CLAHE adaptiv gistogramma tekislash variantidir. CLAHEda gistogrammani moslashtirish bo'yicha qo'shimcha qadam, ya'ni gistogrammani kesish qadami mavjud.

Original Image

Enhanced Image with CLAHE

3-rasm Kontrastni oshirish (CLAHE usulida)

Original Image Histogram

Enhanced Image Histogram

10000 -

I 8000 - i

L i"-1

mL

0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250

4-rasm Gistogramma (CLAHE usulida)

Yorug'lik va qorong'i joylar o'rtasidagi farqni yanada aniqroq qilish orqali ularning vizual ta'siri va ravshanligini oshirishning CLAHE usuli qo'llanilganda rasmning (3-rasm) kontrasti 58 dan 66 gacha oshdi. Bu usul orqali kontrastni 10 gacha oshirishga erishildi.

Kontrast cho'zish. Kontrastni cho'zishda tasvirdagi kontrast kerakli qiymatlar diapazonini qamrab olish uchun o'z ichiga olgan intensivlik qiymatlari oralig'idan cho'ziladi [6,7] va u

normalizatsiyalash deb ham ataladi. Ushbu usulni 1org tasvirga qo'llashda quyidagi formuladan foydalaniladi:

✓ ч I (i, j)_ min - -

Ic (i, j) = 255 ^^ j .-,i = 1,M, j = 1, N

max _ min

230

r

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

max- tasvirni eng katta yorqinlik qiymati, min- tasvirni eng kichik yorqinlik qiymati, M va

N - tasvir o'lchamlari, 1 natijaviy kontrasti o'zgargan tasvir.

Original Image Enhanced Image with Contrast Stretching

5-rasm Kontrastni oshirish (Kontrast cho'zish usulida)

Original Image Histogram Enhanced Image Histogram

6-rasm Gistogramma (Kontrast cho'zish usulida)

Yorug'lik va qorong'i joylar o'rtasidagi farqni yanada aniqroq qilish orqali ularning vizual ta'siri va ravshanligini oshirishning Kontrast cho'zish usuli qo'llanilganda olingan rasmning (5-rasm) kontrasti 55.8 dan 56 gacha oshdi. Bu usul orqali kontrastni 10 gacha oshirishga erishildi.

Usul nomi Dastlabk i kontrast Erishilga n kontrast Kontrastla r farqi

Gistogramman i tekislash 55 65 10

CLAHE 58 66 8

Kontrast cho'zish 55.8 56 0.2

Xulosa

Shunday qilib, tasvirni qayta ishlashda quyidagilar talab qilinadi tasvirning ba'zi bir hil joylarini ajratib ko'rsatish, tasvirni oldindan qayta ishlash ta'sirni kamaytirish, tanib olish. Biz ko'rib o'tgan 3 ta usul orqali tasvirlarning kotrastini oshirishning eng samaralisi Gitogramma tekislash

hamda unga yaqin natijaga erishigan CLAHE usullari bizning tajribada yuqori natija berdi. Kontrast cho'zish usuli esa qolgan usullarga nisbatan pastroq samara berishi bizga kontrastni oshirishda Gistogramma tekislash usulidan foydalanish samaraliroq ekanligini ko'rsatdi.

Foydalanilgan adabiyotlar

1. Fazilov, S., & Mamatov, N. (2019). Formation an informative description of recognizable objects. Journal of Physics: Conference Series, 1210(1). https://doi.orgA0.1088/1742-6596/1210A/012043

2. Mamatov, N., Samijonov, A., & Yuldashev, Z. (2019). Selection of features based on relationships. Journal of Physics: Conference Series, 1260(10), 102008. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1260/10/102008

3. Shavkat, F., Narzillo, M., & Abdurashid, S. (2019). Selection of significant features of objects in the classification data processing. International Journal of Recent Technology and Engineering, 8(2 Special Issue 11), 3790-3794. https://doi.org/10.35940/ijrte.B1494.0982S1119

4. Mamatov, N., Samijonov, A., Yuldashev, Z., & Niyozmatova, N. (2019). Discrete Optimization of Linear Fractional Functionals. 2019 15 th International Asian School-Seminar Optimization Problems of Complex Systems, OPCS 2019, 96-99. https://doi.org/10.1109/OPCS.2019.8880208

5. Shavkat, F., Narzillo, M., & Nilufar, N. (2019). Developing methods and algorithms for forming of informative features' space on the base K-types uniform criteria. International Journal of Recent Technology and Engineering, 8(2 Special Issue 11), 3784-3786.

https://doi.org/10.35940/ijrte.B1492.0982S1119

6. Mamatov, N.S., Samijonov, A.N., Yuldoshev, Y., Khusan, R. (2020). Selection the Informative Features on the Basis of Interrelationship of Features. In: Pawar, P., Ronge, B., Balasubramaniam, R., Vibhute, A., Apte, S. (eds) Techno-Societal 2018 . Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-16962-6 13

7. Bharkavi, s & Jacob, Grasha. (2018). An analysis of image enhancement based on histogram equalization methods. 5. 305-309.procs.2020.04.177

231

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.