Tasvirlarga raqamli ishlov berish algoritmi
![1. Analog ikki o’lchovli signalni vaqt bo’yicha diskretlash
va daraja bo’yicha kvantlash natijasida raqamli tasvir (RT)
paydo bo’ladi. RTning eng kichik elementi piksel (pixel) deb
ataladi. RT umumiy holda N ta qator va M ta ustundan iborat
to’g’ri burchakli jadval ko’rinishida beriladi, bunda har bir
element piksel bo’ladi. Bu jadvalni NxM elementlardan iborat
matrisa ko’rinishida ham yozish mumkin.
RT piksellarini koordinatalarini grafik tasvirlash uchun
turli usullardan foydalaniladi [2-4].
Tasvirlarni tanib olish masalalarida bitta RT turli usullarda
keltirilishi mumkin, ya’ni dekart yoki qutbli koordinata
sistemalarida.
Rasmda RTni ikki xil usulda dekart koordinata sistemasida
tasvirlash ko’rsatilgan.
Chap koordinat sistema O’ng koordinat sistema
1-rasm
Chap koordinat sistema X o’qini chapdan o’ngga
yo’nalishiga mos keladi. O’ng koordinat sistema Y o’qini
pastdan yuqoriga yo’nalishiga mos keladi. Shu sababli RTni
ifodalovchi matrisaning pastki chap tomonida (1,1) koordinatli
piksel joylashadi, yuqori o’ng tomonda esa (N,M) koordinatli
piksel joylashadi.](https://docx.uz/documents/98cc0264-b1e1-495e-af99-1bca4d04401c/page_2.png?v=1)
![2-rasm
2-rasm. (2)- matrisani raqamli tasviri.
(2) matrisa uch o’lchovli dekart koordinat sistemasida ham
grafik ko’rinishda keltirilishi mumkin. Bu holda matrisaning
elementlari XY tekislikda joylashadi. Bu elementlarning
qiymatlari Z o’qi bo’yicha qo’yiladi. Bunday tasavvurning
natijasi 3-rasmda ko’rsatilgan.
3-rasm
3-rasm. (2) matrisani 3D tasvir shaklida ifodalanishi.
3-rasmda a xarf bilan (2) tasvir chap uch o’lchovli dekart
koordinat sistemasida belgilangan, b xarf bilan esa o’ng uch
o’lchovli dekart koordinat sistemasida belgilangan.
[4] terminologiyasi bo’yicha 3D ko’rinishida keltirilgan tasvirlar
“0” sinf raqamli tasvirlarga kiradi. «0 sinfini» tasvirlarni
aniqlashda umum qabul qilingan sinf tushunchasi bilan
adashtirmaslik uchun uni usul degan tushuncha bilan
almashtiramiz. [4] da raqamli tasvirlarni ta’riflash va ifodalash
uchun beshta usul kiritilgan, ulardan 1-4 usullar tasvirlarni 2D
shaklda ifodalashga mo’ljallangan. Oxirgi usul o’zining alohida](https://docx.uz/documents/98cc0264-b1e1-495e-af99-1bca4d04401c/page_4.png?v=1)
![nuqtalari yoki lokal sohalari bilan keltirilgan yarimtonli binar,
konturli va tasvirlarga bo’lingan.
Aynan bir tasvirni (yuzning qismi) 3D va 2D shakllarda
ifodalanishi 4-rasmda keltirilgan. 2D shakl yarim tonli va kontur
tasvirda hamda yuzning lokal qismlari tasvirida ifodalangan.
Har qaysi tasvirda uning ifodalanish usuli ko’rsatilgan ([3]
bo’yicha tasvir tegishli bo’lgan sinf).
[4] da kiritilgan sinflash tufayli tasvirlarga ishlov berish
sistemasining kirish va chiqishdagi tasvirlar orasidagi
munosabatlarni ta’riflash mumkin. Misol uchun 3D
tasvirni XY tekislikka vertikal proyeksiyasi 2D shakldagi tasvirni
olish imkoniyatini beradi, oxirida bo’sag’aning turli
qiymatlarida kesiklari yarimtonli 2D tasvirni binar ko’rinishga
o’tkazadi. O’z navbatida binar tasvir qandaydir konturlash
prosedurasi yordamida osonlikcha konturga o’tkaziladi va x.k.
RTning bunday shakl o’zgartirilishi timsollarni aniqlash
masalalarida tasvirlardan belgilarni ajratib olishda tez-tez
qo’llanib turiladi.
4-rasm
4-rasm. Bir tasvirni besh xil usulda ko’rsatish.](https://docx.uz/documents/98cc0264-b1e1-495e-af99-1bca4d04401c/page_5.png?v=1)
![ahamiyatga ega emas [5]. (11) da keltirilgan natija 1-dastur
asosida olingan .
1-dastur
Function K=kontur(X)
% X kvadrat matrisada berilgan
% binar tasvir konturini hisoblash
% X matrisa o’lchamini tekshirish
[m,n]=size(X);
if mf=n return; end;
% Siklik siljish matrisasini shakllantirish
I=eye(m);
I=[I(:,2:m) I(:,1)];
% Konturni hisoblash va uni K massivga yozish
K=rem(X+(X*I), 2) | rem((I*X)+X, 2);
K=f K;
% Prosedura tamom
Vektorlash. Yuzni aniqlashda yuzni elastik model](https://docx.uz/documents/98cc0264-b1e1-495e-af99-1bca4d04401c/page_12.png?v=1)
Tasvirlarga raqamli ishlov berish algoritmi