Perspektiva

proyeksiyalardan tasvirni qayta tiklash
reja

1. 
   kirish
   
2. 
   Perspektiva
   
3. 
   TASVIRLARGA QAYTA ISHLOV BERISHNING DASTLABKI USULLARI
   
4. 
   

KIRISH Hozirgi kunda jahonda tasvirlardan avtomatlashtirilgan holda obyektlarni aniqlash, tanib olish va tahlil qilish algoritmlarini takomillashtirish hamda tasvirlarini qayta ishlashda qo‘llaniladigan segmentlash usullaridan foydalanish dolzarb hisoblanadi. Global raqamli tranformatsiya jarayonlarida tasvirlarga raqamli ishlov berish masalalariga ehtiyoj juda ortgan, bunda kompyuter nigohi texnologiyalari yetakchilik qilmoqda. Olimlar inson miyasini funksiyalarini yaratishga qaratilgan intilishlari miyaning biologik neyronlar va ularning bog‘lanishlari modelini (keyinchalik esa dasturiy) yaratish natijalarini berdi.Tasvirlarga ishlov berish va tahlil etish inson faoliyatining tasvirlarga aloqador bo‘lgan bir muncha sohalarda qo‘llaniladi. Ko‘pchilik mutaxassis va olimlarning fikriga ko‘ra tasvirlarga ishlov berish usullari rivojlanishi fan va texnikaning yorqin kelajakka ega bo‘lgan yangi yo‘nalishlarini vujudga kelishiga olib keldi. Tasvirlarga ishlov berishda asosan tasvirlarga qayta ishlov berish yoki tasvirlarga raqamli ishlov berish nomlari bilan yuritiladi.

Perspektiva (lot. perspicio — aniq koʻraman) — 1) mavjud borliqni inson idrok etganidek biror tekis yuza (qogʻoz, taxta, devor va boshqalar) da fazoviy holati va ularning boʻlaklarini kuzatish nuqtasidan uzokdashuvini tasvirlash tizimi. Realistik tasviriy sanʼatning asosini tashkil qiladi. Real jism (buyum)larning makondagi turli holat va koʻrinishining tuzilishi, hajmining oʻziga xos belgilarini toʻgʻri tasvirini yaratish imkonini chiziqli P. bersa, xavo (rang) P. jism (buyum)larning kuzatish nuqtasidan uzoklashib borishi natijasida rangi va chegaralarining oʻzgarishini toʻgʻri va ishonarli tasvirini ishlashga xizmat qiladi. Rassomlik sanʼatida kuzatish P.si ishlatiladi. Voqelikni asboblarsiz ko`z qanday ko`rsa, shunday qilib qoʻlda chizishga asoslanadi. Yana "teskari P." iborasi boʻlib, unda real borliqni notoʻgʻri tasvirlash, yaʼni uzokdagi buyumlarni katta qilib ishlash (P. qonunlariga eʼtibor bermay ishlash) maʼnosini anglatadi. Buni ikona sanʼatida koʻrish mumkin. Yuno-niston (Evklid risolasi, miloddan avvalgi 3-asr) va Qad. Rim (miloddan avvalgi 1-asr meʼmor va na-zariyotchilari) da P.ga oid qimmatli fiqolar bayon qilingan. Uygʻonish davridagina P. ilmiy asosda oʻrganila boshlandi. Paolo Uchchello, Leonardo da Vinchi, A. Dyurerlar P. rivojiga kata hissa qoʻshdilar; 2) odamning narsalarni koʻrib idrok etishiga mos ra-vishda ularni tekislikda tasvirlash usuli. Meʼmorlikda, qurilishda loyihalarni chizishda, narsalarning aksonometriyasinn yaratishda, quriladigan bino, inshoot yoki yasaladigan buyumni tabiiy holda tasvirlashda foydalaniladi. P. biror bir nuqtada tutashadigan chiziqdar (nurlar) yorda-mida hosil qilinadi; 3) chiziqdi P. — fazoviy shakllarni tekislikda markaziy proyeksiya yordamida tasvirlash usuli. Bunda fazodagi R nuqta (rasmga q.) tekislikda OR toʻgʻri chiziqning tekislik bilan kesishish nuqtasi boʻlgan R’nuktaga proyeksiyalanadi (O nuqta — P. markazi); 4) havo P.si narsa (buyum) muayyan masofadan kuzatilganda rangi oʻzgarishi va kiyofasidagi anikdik bu-zilishini ifodalaydi; 5) kelajak uchun tuziladigan reja
Grafik muhandis uchun ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash yoki tozalash muhim bosqich hisoblanadi va ko‘pchilik muhandislar model yaratishdan oldin ma’lumotlarni qayta ishlashga ko‘p vaqt sarflashadi. Ma’lumotni oldindan qayta ishlashning ba’zi misollari orasida chegaralarni aniqlash, yetishmayotgan qiymatlarni qayta ishlash va keraksiz yoki shovqinli ma’lumotlarni olib tashlash kiradi. Shu qatorda, tasvirlarga dastlabki ishlov berish atamasi – tasvirlar ustidagi operatsiyalar uchun abstraksiyaning eng past darajasiga kiradi. Ushbu operatsiyalar tasvirning axborot mazmunini oshirmaydi, lekin agar entropiya axborot o‘lchovi bo‘lsa, uni kamaytiradi. Oldindan ishlov berishning maqsadi kiruvchi artefaktlarni bostiradigan yoki keyingi qayta ishlash va tahlil qilish uchun muhim bo‘lgan tasvirning ma’lum xususiyatlarini mukamallashtiruvchi tasvir ma’lumotlarini yaxshilashdir. Tasvirni qayta ishlashning 4 xil usuli mavjud va ular quyida keltirilgan. Piksel yorqinligini o‘zgartirish / Yorqinlikni tuzatish Geometrik o‘zgarishlar Tasvirni filtrlash va segmentatsiyalash Furye transformatsiyasi va tasvirni tiklash Yorqinlikni qayta ishlashda piksel yorqinligi qayta ishlanadi, bu jarayon pikselning o‘ziga hos hususiyatlariga bog‘liq. Piksel yorqinligini qayta ishlashda chiqish pikselining qiymati faqat tegishli kirish pikseli qiymatiga bog‘liq. Bunday operatorlarga yorqinlik va kontrastni sozlash, shuningdek ranglarni to‘g‘rilash va o‘zgartirish kiradi. Kontrastni yaxshilash inson va kompyuter ko‘rish uchun tasvirni qayta ishlashning muhim sohasidir. U tibbiy tasvirlashda va nutqni aniqlash, tekstura sintezi va boshqa ko‘plab tasvir/video ishlov berish dasturlarida dastlabki ishlov berish bosqichi sifatida keng qo‘llaniladi. Yorqinlikni o‘zgartirishning ikki turi mavjud va ular quyida keltirilgan. 1. Yorqinlikni tuzatish 2. Kulrang shkalani konvertatsiya qilish Piksel yorqinligini o‘zgartirishning eng keng tarqalgan operatsiyalari: Gamma tuzatish yoki quvvat qonunini o‘zgartirish 1. Sigmasimon cho‘zish 2. Gistogrammani to‘g‘irlash Keng qo‘llaniladigan ikkita nuqta jarayoni - doimiy bilan ko‘paytirish va qo‘shish. г(х)=αf(х)+β ; α>0 va β parametrlari kuchGamma tuzatish - bu alohida piksellar qiymatlarini chiziqli bo‘lmagan holda sozlash. Tasvirni normallashtirishda biz alohida piksellar ustida skaler ko‘paytirish va qo‘shish/ayirish kabi chiziqli amallarni bajargan bo‘lsak, gamma tuzatish asl tasvirning piksellarida chiziqli bo‘lmagan operatsiyani bajaradi va o‘lchami o‘zgartirilgan tasvirning to‘yinganligiga olib kelishi mumkin.
Tasvirga ishlov berish – bu matematik operatorlar yordamida raqamli tasvirlarni kompyuter yordamida tahlil qilish va boshqaruv usuli hisoblanadi. Tasvirga ishlov berishda asosan birinchi navbatda raqamli tasvirlarda amalga oshiriladi. Ya’ni bunda natijalar toʻplami yoki tasvir, yoki tasvir parametrlari toʻplami boʻlishi mumkin. Bu sohani insonning ko‘rish tizimini bilmay turib, uni o‘rganib bo‘lmaydi. Inson ko‘rish tizimidan andoza olinishi tasvirlarga raqamli ishlov berish sohasini taraqqiy etishiga ulkan hissa qo‘shmoqda [1]. Tasvir o‘lchamini o‘zgartirishda, umuman tasvir o‘lchamlari o‘zgartirilganda signallarning ma’lum bir qismi yo‘qotilish kuzatiladi. Ularni tiklash uchun interpolatsiya usullar qo‘llanilib tasvirlar muvofiqlashtiriladi. Bu esa yechim qabul qiluvchi shaxsga tasvirlarning ishonarli alternativ varyantlarini taqdim etishga xizmatqiladi. Ushbu algoritmlarda tasvirlar o‘lchamini o‘zgartirish va komalatsion neron tarmoqlar kabi chuqur o‘rganish algoritmi keltirilgan. Texnik qurilmalarning ma’lumotlarni qabul qilish xususiyati va tasvirga olish vaqtidagi yorug‘lik darajalari kabi omillar tasvir sifatiga turlicha ta’sir qiladi. Agar tasvir sifati yomon bo‘lsa uni yaxshilash zarur. Chunki, sifatli bo‘lmagan tasvirlarda o‘rganilayotgan obyekt yoki inson yuz elementlarini topish qiyin kechadi. Bunday xollarda tasvir sifatini yaxshilashning turli usullari mavjud. Masalan, tasvir chegaralarni kuchaytirish, to‘siqlarni yo‘qotish, tiniqlikni oshirish va h.k [1].
NATIJALAR Tasniflash ishlari uchun eng oddiy modelni tanlash maqsadga muvofiqdir. Buning sababi shundaki, model qanchalik sodda bo‘lsa, u shunchalik barqaror bo‘ladi va uni biznes manfaatdor tomonlariga tushuntirish osonroq bo‘ladi. Biroq, umuman olganda, tasvirni tanib olish tasvir ma'lumotlarining murakkabligi tufayli ancha murakkab modelni talab qiladi. Shu sababli, Convolutional Neural Networks (CNN) kabi chuqur o‘rganish algoritmlari aksariyat dunyoda tasvirni tanib olishning tasniflash muammolari uchun ajralmas hisoblanadi. Raqamli tasvirlarni kompyuterga kiritish vositalari hamda rangli tasvirni kulrang tasvirga o‘tkazish algoritmi, tasvirlarga ishlov berish va tahlil etish inson faoliyatining tasvirlarga aloqador bo‘lgan bir muncha sohalarda qo‘llaniladi. Ko‘pchilik mutaxasis va olimlarning fikriga ko‘ra tasvirlarga ishlov berish usullari rivojlanishi fan va texnikaning yorqin kelajakka ega bo‘lgan yangi yo‘nalishlarini vujudga kelishiga olib keldi. Tasvirlarni olish va qayta ishlov berish tizimlari to‘rtta komponentadan tashkil topgan:
1.Tasvirlarni olish tizimi. Buni sodda shakli zaryadli bog‘liqlik bilan ishlovchi pribor, planshet skanerlari yoki videomagnitofon.
2.Anologli videosignalni shaklidagi tasvirni raqamli formatda saqlovchi freym – grabber qurilmasi. 3.Ma’lumotlarni qayta ishlash jarayonini ta’minlovchi ishchi stansiya yoki shaxsiy kompyuter. 4.Tasvirlarga qayta ishlov berish va tahlil qiluvchi dasturiy ta’minot. Quyidagi rasmda tasvirli axborotlarni kompyuterga kiritish qurilmalaridan ayrimlari keltirilgan:

Keyingi o‘n yil ichida tasvirlarga ishlov berishning qo‘llanilish sohasi sezilarli darajada kengaydi. Tasvirlarga ishlov berishda avvalo tasvirning rang xususiyatlarini o‘rganib chiqish zarur bo‘ladi [3]. Tasvir xususiyatlarini aniqlashda uning belgilarini aniqlash zarur bo‘ladi va bu jarayon tasvirlarga sonli ishlov berish algoritmlari orqali amalga oshiriladi . Tasvirlarni qayta ishlashda avvalo tasvirning rang xususiyatlari va unda ishlash usullarini o‘rganib chiqish talab etiladi. Hozirgi zamonaviy kompyuterlarda grafik rejim ranglidir. ya’ni bitta pikselda uchta rang (R-qizil, G-yashil, B-ko‘k) aralashmasidagi rang qiymati bo‘ladi. Unda mumkin bo‘lgan ranglar soni 2563=16777216 taga etadi. Bu rejim jonli tabiatdagi kuzatilgan ranglardan qolishmaydigan tasvirni saqlash, ishlov berish va uzatish imkonini beradi. Har qanday rangni quyidagi uchta asosiy bo‘lgan - qizil, yashil vako‘k ranglarning aralashmasi yordamida tasvirlash mumkin. Agar biz 3 bayt yordamida nuqtaning rangini kodlashtirmoqchi bo‘lsak, unda 1-bayt qizil, 2-bayt yashil, 3-bayt esa ko‘k rangni ifodalaydi. Rangli to‘plamning bayt qiymati qanchalik katta bo‘lsa, mazkur rang shunchalik aniq va ravshan bo‘ladi. Agar nuqta oq rangdan iborat bo‘lsa, demak unda ranglar mavjud bo‘lib, u to‘liq va ravshan bo‘ladi. Shuning uchun ham oq rang uchta to‘liq bayt 255,255,255 bilan kodlanadi. Qora rangda hamma mavjud ranglar (R-qizil, G- yashil, B-ko‘k) bo‘lmaydi, ya’ni jami ranglar to‘plami nolga teng bo‘ladi. Qora rang 0,0,0 bilan kodlanadi. Kulrangda jami ranglarni tashkil etuvchi to‘plam mavjud bo‘lib, ular bir xil va birbirini neytrallashtiradi. Masalan, kul rangni 80,80,80 yoki 120,120,120 bilan kodlashtirish mumkin. Ko‘rinib turibdiki, ikkinchi holatdagi kodlashtirishda aniqlik va ravshanlik yuqori, ya’ni 80,80,80 bilan kodlashtirishga qaraganda 120,120,120 bilan kodlashtirish deyarli yorug‘roqdir. Qizil rangda esa qizil rangdan tashqari boshqa jami ranglarni tashkil etuvchilari nolga teng bo‘ladi. Masalan, to‘q qizil rang 125,0,0 yoki ochiq qizil rang 255,0,0 ko‘rinishda kodlanadi. Dasturiy tizimda tasvirlarni piksellar bo‘yicha aniqlanadi va qayta ishlanadi. Unda asosan BMP (Bitmap) kengaytmali grafik tasvirlar qayta ishlanadi. Tasvirdagi har bir piksel o‘n oltili yoki o‘nli sanoq sistemasidagi sonlarni qabul qiladi. Nuqtadagi rang qiymatini qabul qilish uchun 000000(16) dan FFFFFF(16) gacha oraliqda bo‘lgan o‘n oltilik sonlar uchun oltita yacheyka (joy) ajratilgan. Bunda birinchi ikkita yacheyka ko‘k rang uchun, keyingi ikkita yacheyka yashil rang uchun va nihoyat oxirgi ikkita yacheyka qizil rang qiymatlari uchunajratilgan. Masalan, tasvirdagi ixtiyoriy (x,y) nuqtadagi rang qiymati 6BC8AD16 (706372510) ga teng bo‘lsin. Bunda ko‘k rang qiymati 6B16 (10710) ga, yashil rang qiymati C816 (20010) ga va qizil rang qiymati AD16 (17310) ga teng. Shu tariqa biz yuqoridagi ma’lumotlar asosida grafik tasvirlarga ishlov bera olamiz