Ilm-fan va ta’lim

Ключевые слова:
алгоритмы, интеллектуализация, цифровая обработка 
изображений, машинное обучение, компьютерное зрение. 
Raqamli tasvirni qayta ishlash tasvir sifatini yaxshilash, foydali ma’lumotlarni 
olish va boshqa turli vazifalarni bajarish uchun kompyuter algoritmlari yordamida 
raqamli tasvirlarni manipulyatsiya qilishni o’z ichiga oladi. Sog’liqni saqlash, ko’ngil 
ochish va xavfsizlik kabi turli sohalarda raqamli tasvirlardan tobora ko’proq 
foydalanish bilan raqamli tasvirni qayta ishlashning yanada samarali va aniq usullariga 
talab ortib bormoqda. Raqamli tasvirni qayta ishlash jarayonini intellektualizatsiya 
qilish algoritmlaridan foydalanish ushbu talabni qondirishning bir usuli hisoblanadi. 
Ushbu algoritmlar mashinalarga kirish ma’lumotlarini avtomatik ravishda o’rganish va 
ularga moslashish imkonini beradi va shu bilan vaqt o’tishi bilan ularning ishlashi va 
aniqligini oshiradi. Ushbu maqolada biz tasvirlarni raqamli qayta ishlash jarayonini 
intellektualizatsiya qilish algoritmlarini va ularning potentsial ilovalarini yaratishni 
o’rganamiz. 
Raqamli tasvirni qayta ishlash jarayonini intellektuallashtirish algoritmlarini 
ishlab chiqish turli xil texnika va yondashuvlardan, shu jumladan mashinani o’rganish 
va kompyuterni ko’rishni o’z ichiga oladi. Mashinani o’rganish kabi texnikalar chuqur 
o’rganish va mustahkamlashni o’rganish mashinalarga kirish ma’lumotlaridan 
o’rganish va ularning xatti-harakatlarini mos ravishda moslashtirish uchun ishlatiladi. 
Tasvir segmentatsiyasi, ob’ektni aniqlash va tasvirni tasniflash kabi kompyuterni 
ko’rish texnikasi mashinalarga raqamli tasvirlardan foydali ma’lumotlarni olish 
imkoniyatini berish uchun ishlatiladi. 
Ushbu algoritmlarni ishlab chiqishda turli xil dasturiy vositalar va ramkalar, shu 
jumladan Python, tensor oqimi va OpenCV ishlatiladi. Ushbu vositalar mashinani 
o’rganish va kompyuterni ko’rish algoritmlarini amalga oshirish, shuningdek ularning 
ishlashini sinash va baholash uchun zarur kutubxonalar va API-larni taqdim etadi. 
Ishlab chiqilgan algoritmlarning ishlashini baholash ularning raqamli tasvirni 
qayta ishlash vazifalarida juda aniq va samarali ekanligini ko’rsatadi. Masalan, tasvirni 
segmentatsiyalash vazifalarida chuqur o’rganish usullaridan foydalanish an’anaviy 
usullarga nisbatan aniqlikni oshirishga olib keldi. Xuddi shunday, kompyuterni ko’rish 
texnikasiga asoslangan ob’ektni aniqlash algoritmlaridan foydalanish raqamli 
tasvirlarda ob’ektlarni aniqroq va samarali aniqlashga olib keldi. 
Tasvirlarni raqamli qayta ishlash jarayonini intellektuallashtirish algoritmlarini 
yaratish bir necha bosqichlarni o’z ichiga oladi. Bu erda amal qilish kerak bo’lgan 
ishlarga toxtalsak: 

---

“Ilm-fan va ta’lim” ilmiy jurnali
2181-4325 
| 
https://ilmfanvatalim.uz/
 
| 
№ 6
~ 46 ~ 
1.
Muammoni aniqlang: Birinchidan, hal qilmoqchi bo’lgan muammoni 
aniqlang. Masalan, tibbiy diagnostika uchun raqamli tasvirlar yoki segmentli 
tasvirlarda ob’ektni aniqlashning aniqligini oshirishni xohlashingiz mumkin. 
2.
Ma’lumotlarni to’plash: keyin, algoritmingizni o’rgatish uchun tasvirlar 
to’plamini to’plang. Ma’lumotlar to’plami siz hal qilmoqchi bo’lgan haqiqiy dunyo 
stsenariylarini ifodalash uchun etarlicha katta va xilma-xil ekanligiga ishonch hosil 
qiling. 
3.
Ma’lumotlarni 
oldindan 
qayta 
ishlash: 
tasvirlarni 
tozalash, 
normallashtirish va o’lchamlarini o’zgartirish orqali ma’lumotlarni oldindan qayta 
ishlash va ularni algoritm uchun mos formatga aylantirish. 
4.
Modelni tanlang: muammoingiz uchun mos modelni tanlang, masalan, 
chuqur neyron tarmoqlar yoki konvolyutsion neyron tarmoqlar. Modelni tanlash 
muammoning murakkabligiga va mavjud resurslarga bog’liq bo’ladi. 
5.
Modelni o’rgating: modelni oldindan ishlov berilgan ma’lumotlar 
to’plami yordamida o’rgating. Model parametrlarini optimallashtirish uchun stoxastik 
gradient tushishi kabi mos optimallashtirish usullaridan foydalaning. 
6.
Modelni tasdiqlang: modelni alohida ma’lumotlar to’plamida sinab 
ko’rish orqali tasdiqlang. Bu sizga modelning aniqligi va umumlashtirish imkoniyatlari 
haqida tasavvur beradi. 
7.
Modelni nozik sozlang: uning parametrlarini, arxitekturasini va 
optimallashtirish texnikasini sozlash orqali modelni aniq sozlang. Bu modelning 
ishlashini yaxshilashga yordam beradi. 
8.
Modelni joylashtiring: nihoyat, modelni ishlab chiqarish muhitida 
joylashtiring. Bunga modelni dasturiy ta’minot tizimiga qo’shish va uni haqiqiy dunyo 
ma’lumotlarida sinab ko’rish kiradi. 
Umuman 
olganda, 
tasvirlarni 
raqamli 
qayta 
ishlash 
jarayonini 
intellektuallashtirish algoritmlarini yaratish muammoni va mavjud resurslarni to’liq 
tushunish bilan birga mashinani o’rganish va kompyuterni ko’rish texnikasini 
birlashtirishni talab qiladi. Bundan tashqari, eng yaxshi natijalarga erishish uchun 
ko’plab tajribalar va nozik sozlashni o’z ichiga oladi. 
Raqamli tasvirni qayta ishlash jarayonini intellektuallashtirish algoritmlarini 
ta’siri, ayniqsa sog’liqni saqlash va xavfsizlik kabi sohalarda muhim ahamiyatga ega. 
Masalan, ushbu algoritmlardan tibbiy tasvirda foydalanish diagnostika va davolashni 
rejalashtirishning aniqligini oshirishi mumkin. Xavfsizlik dasturlarida ushbu 
algoritmlar kuzatuv tasvirlaridagi shubhali harakatlar yoki ob’ektlarni aniqroq va 
samarali aniqlashga imkon beradi. 
Shu bilan birga, ushbu algoritmlardan foydalanish bilan bog’liq potentsial axloqiy 
tashvishlar ham mavjud, ayniqsa yuzni aniqlash va maxfiylik kabi sohalarda. Shuning 

---

“Ilm-fan va ta’lim” ilmiy jurnali
2181-4325 
| 
https://ilmfanvatalim.uz/
 
| 
№ 6
~ 47 ~ 
uchun ushbu algoritmlarni turli xil dasturlarda qo’llashning potentsial xatarlari va 
foydalarini diqqat bilan ko’rib chiqish muhimdir. 
Xulosa 
qilib 
aytganda
 
Raqamli 
tasvirni 
qayta 
ishlash 
jarayonini 
intellektuallashtirish algoritmlarini raqamli tasvirni qayta ishlash vazifalarining 
aniqligi va samaradorligini oshirish uchun istiqbolli yondashuvdir. Mashinani 
o’rganish va kompyuterni ko’rish texnikasidan foydalanish mashinalarga kirish 
ma’lumotlarini avtomatik ravishda o’rganish va ularga moslashishga imkon beradi, 
natijada vaqt o’tishi bilan ishlash yaxshilanadi. Ushbu algoritmlardan foydalanish bilan 
bog’liq potentsial axloqiy muammolar mavjud bo’lsa-da, ularning sog’liqni saqlash va 
xavfsizlik kabi sohalarda potentsial qo’llanilishi muhim ahamiyatga ega. 
Turli sohalarda raqamli tasvirni qayta ishlash jarayonini intellektuallashtirish 
algoritmlarining potentsial qo’llanilishini o’rganish uchun qo’shimcha tadqiqotlar 
o’tkazish kerak. Xususan, ushbu algoritmlardan foydalanish bilan bog’liq potentsial 
axloqiy muammolarni o’rganish va ulardan mas’uliyatli foydalanishni ta’minlash 
uchun tegishli qoidalar va ko’rsatmalarni ishlab chiqish zarur. Bundan tashqari, tasvirni 
sintez qilish va videoni qayta ishlash kabi murakkab vazifalarni bajara oladigan yanada 
rivojlangan algoritmlarni ishlab chiqishni o’rganish uchun tadqiqotlar zarur.