Tasvirlarda raqamli ishlov berish algoritmi
Mavzu: Tasvirlarda raqamli ishlov berish algoritmi Reja: 1. Insonning vizual tizimining xususiyatlari 2. Matlabda raqamli tasvirlqrga ishlov berish 3. Rasm turlari 4. Tasvirlarni filtirlash
Insonning vizual tizimining xususiyatlari Ko'p sonli ma'lumotlar statik yoki dinamik tasvirlar shaklida taqdim etiladi. Keyinchalik bu tasvirlar inson tomonidan ko'rib chiqilib, tahlil qilinganligi sababli, vizual idrok mexanizmlarini bilish muhimdir. Ushbu bilim turli xil tasvirlash tizimlarini ishlab chiqishda kuchli vositadir. E'tibor bering, yorug'likni idrok etishning psixofizik jihatlari to'liq o'rganilmagan. Biroq, inson tomonidan yorug'likni vizual idrok etish qonunlari va xususiyatlarini tushuntiradigan juda ko'p turli xil usul va yondashuvlar mavjud. Inson ko'zi tashqi sharoitlarga mos ravishda moslashuvchan sozlashni ta'minlaydigan noyob mexanizmdir. Insonning vizual tizimining ba'zi asosiy xususiyatlarini ko'rib chiqing. Vizual tizimning muhim xususiyati sezgirlikdir, ya'ni.tashqi o'zgarishlarga javob berish qobiliyati. Sezuvchanlik yuqori va pastki mutlaq chegaralar bilan tavsiflanadi. Sezuvchanlikning bir necha xil turlari mavjud. Yorug'lik sezgirligi ko'zning eng kichik yorug'lik oqimiga javob berish xususiyatini tavsiflaydi. Biroq, bu erda shuni ta'kidlash kerakki, eng kichik yorug'lik oqimini tanib olish ehtimoli boshqa omillarga, masalan, ko'rish burchagiga bog'liq. Vizual tizim quvvat jihatidan teng bo'lgan, ammo spektrning turli diapazonlaridan chiqadigan nurlanishlarga turlicha javob beradi. Bunday sezgirlik spektral deb ataladi. Ko'zning tasvirning qo'shni mintaqalari yorqinligidagi minimal farqlarni farqlash qobiliyati qarama-qarshi sezgirlik bilan tavsiflanadi. Shuningdek, vizual tizim rang ohangiga turli xil sezgirlik bilan ajralib turadi, ya'ni.spektrning turli qismlaridan chiqadigan nurlanishlarga. Vizual tizim, shuningdek, ranglarning to'yinganligiga sezgirlik bilan ajralib turadi. Vizual tizimning yuqoridagi sezgirlik turlari doimiy emas, balki ko'plab omillarga, xususan, yorug'lik sharoitlariga bog'liq. Masalan, qorong'i xonadan yorug'likka o'tishda ko'zning fotosensitivligini tiklash uchun biroz vaqt kerak bo'ladi. Ushbu jarayon ko'zning yorqinligi moslashuvi deb ataladi.
Rangni sezish uchta asosiy xususiyat bilan tavsiflanadi – yorug'lik, rang ohangi va to'yinganlik. Ranglarni tasniflash uchun rang bo'shliqlari ishlatiladi. Vizual tizimlarning xususiyatlari va xususiyatlariga asoslanib, ranglarni ko'rishning turli xil modellari yaratiladi. Ular orasida Frey tomonidan taklif qilingan rangni ko'rish modelini ta'kidlash kerak. Ushbu modelning o'ziga xos xususiyati shundaki, vizual tizim uchta kanal bilan ifodalanadi, ulardan ikkitasi xromani, uchinchisi yorqinlikni tavsiflaydi. Ushbu model rangni ko'rishning ko'plab xususiyatlariga eng mos keladi. Matlab-da raqamli tasvirni qayta ishlash imkoniyatlari Bugungi kunga kelib, Matlab tizimi, xususan, Image Processing Toolbox dastur to'plami tasvirni qayta ishlash usullarini modellashtirish va tadqiq qilish uchun eng kuchli vositadir. U tasvirni qayta ishlashning eng keng tarqalgan usullarini amalga oshiradigan ko'plab o'rnatilgan funktsiyalarni o'z ichiga oladi. Image Processing Toolbox-ning asosiy xususiyatlarini ko'rib chiqing. Geometrik tasvir o'zgarishlari Geometrik o'zgarishlarning eng keng tarqalgan funktsiyalari orasida tasvirni kesish (imcrop), o'lchamlarini o'zgartirish (imresize) va tasvirni aylantirish (imrotate) mavjud. Kesishning mohiyati shundaki, imcrop xususiyati sichqoncha yordamida rasmning bir qismini interaktiv ravishda kesib, yangi ko'rish oynasiga joylashtirish imkonini beradi. L=imread('cameraman.tif'); imshow(L); imcrop;
Imresize tasvir o'lchamlarini o'zgartirish funktsiyasi maxsus interpolatsiya usullaridan foydalangan holda har qanday rasm turini o'lchamlarini o'zgartirishga imkon beradi. Tasvirni qayta ishlash Asboblar qutisida tasvirni belgilangan burchakka aylantiradigan imrotate funktsiyasi mavjud. L1=imrotate(L,35,'bicubic'); figure,imshow(L1) Shunday qilib, yuqoridagi funktsiyalar sizga aylantirish, qismlarni kesish, masshtablash, ya'ni butun rasm qatori bilan ishlashga imkon beradi. Tasvirni tahlil qilish Tasvirlarning alohida elementlari bilan ishlash uchun imhist, impixel, mean2, corr2 va boshqalar kabi funktsiyalar qo'llaniladi. Eng muhim xususiyatlardan biri bu imhist funktsiyasi yordamida qurilishi mumkin bo'lgan tasvirning piksel intensivligi qiymatlarini taqsimlash gistogrammasi.
L=imread('cameraman.tif'); figure, imshow(L); figure, imhist(L); Ko'pincha, tasvirni tahlil qilishda ba'zi piksellarning intensivlik qiymatlarini aniqlash kerak bo'ladi. Buning uchun impixel funktsiyasidan interaktiv ravishda foydalanishingiz mumkin. >> impixel ans = 173 173 173 169 169 169 163 163 163 39 39 39 Shuni ta'kidlash kerakki, impixel funktsiyasi o'z qobiliyatida ma'lum darajada Data Cursor variantini takrorlaydi, undan foydalanish misoli quyidagi rasmda saqlanadi.