logo

Tasvirlarga raqamli ishlov berish algoritmi.

Yuklangan vaqt:

08.08.2023

Ko'chirishlar soni:

0

Hajmi:

2156.7763671875 KB
Mavzu:   Tasvirlarga   raqamli   ishlov   berish
algoritmi.
    Reja:
1) Raqamli   tasvirlarni   hosil   qilish   shakli   va
usullari.
2)   Tasvirlarga   ishlov   berish   algoritmlarida
foydalaniladigan belgilar sistemasi.
3)  Tasvirlarga ishlov beruvchi asosiy amallar. 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.                 O’ng   koordinat   sistemada   RT   piksellarini   tartibli   hisobi
unga  mos  matrisaning  yuqori  chap  burchagidan  boshlanib  o’ng
pastki   burchakda   tamomlanadi.   Koordinatlarning   bunday
ifodalanishi   umum   qabul   qilingan   ikki   o’lchovli   chap   dekart
sistemaga   mos   kelmasada,   u   RT   XY   tekislikda   aks   ettirishda
ko’p   qo’llaniladi.   (x
1 ,y
1 )   va   (x
2 ,y
2 )   koordinatali   ikki   piksel
orasidagi   d   masofa   quyidagicha   aniqlanadi:
.   (1)
Bizga  8x8  piksel  o’lchovli  tasvirni  aniqlovchi  8-tartibli  matrisa
berilgan.
Bu   tasvirni   dekart   koordinat   sistemasidagi   grafik
ko’rinishi   2-rasmda   ko’rsatilgan.   Bu   yerda   a   xarfi   bilan   (2)
tasvirning   chap   koordinat   sistemasidagi   ko’rinishi,   b   xarfi   bilan
uning   o’ng   koordinat   sistemadagi   ko’rinishi   belgilangan.                                      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 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. Raqamli   tasvirlarni   grafik   ifodalash   uchun   boshqa   koordinat
sistemalarni   (nodekart)   tashlash,   yechilayotgan   masalaning
bevosita   qo’llanish   sohasi   va   undan   kelib   chiqadigan
xususiyatlari asosida aniqlanadi. Masalan, timsollarni aniqlashda
keng foydalaniladigan Furye-Mellin o’zgartirishida RT spektori
dekart   koordinat   sistemasidan   to’g’ri   burchakli   qutb   koordinat
sistemasiga   o’tkaziladi.   Bu   oddiy   qutb   koordinat   sistemasini
yoyilmasi   hisoblanadi.   RTning   bunday   ifodalanishining
xususiyatlari 5-rasmda ko’rsatilgan.
Raqamli   tasvirlarni   grafik   ifodalash   uchun   boshqa
koordinat   sistemalarni   (nodekart)   tashlash,   yechilayotgan
masalaning bevosita qo’llanish sohasi va undan kelib chiqadigan
xususiyatlari asosida aniqlanadi. Masalan, timsollarni aniqlashda
keng foydalaniladigan Furye-Mellin o’zgartirishida RT spektori
dekart   koordinat   sistemasidan   to’g’ri   burchakli   qutb   koordinat
sistemasiga   o’tkaziladi.   Bu   oddiy   qutb   koordinat   sistemasini
yoyilmasi   hisoblanadi.   RTning   bunday   ifodalanishining
xususiyatlari 5-rasmda ko’rsatilgan.
Qutb koordinat sistemasi Yoyilgan   qutb   koordinat
sistemasi
5-rasm.   Qutb   koordinat   sistemasining   variantlari   va
piksellarning   joylashuvi. Bir   sistemadan   boshqa   sistemaga   o’tkazilayotganda
piksellarning   koordinatalari   quyidagi   munosabatlar   bo’yicha
hisoblanadi.
.   (3)
RT maydonida koordinatalarni joylashtirish usuli qutb radiusini
qanday   usulda   diskretlashga   (tekis   va   notekis)   bog’liq.   Bu   ikki
usul   ham   RTga   ishlov   berish   tajribasida   keng   qo’llaniladi   (6-
rasm).
Qandaydir RT piksellarning   NxM   o’lchovli matrisa ko’rinishida
yozilgan.   U   holda   bu   tasvirning   har   bir   pikselini   quyidagi
ko’rinishda   yozamiz
,   (4)
bu yerda     i   .
                      Barcha   tasvirlarni     yoki   (   N=M   hol   uchun)
ko’rinishda yozish mumkin. Bunda matrisani belgilashdagi quyi
indeks   (ifoda)   doim   uning   tartibini   belgilaydi   (yoki     hol
uchun o’lchov).
                    RT   ifodalovchi   har   bir   matrisaga   transponirlash,
aylantirish,   kompleks   qo’shish,   darajaga   ko’tarish   va   x.k.
operasiyalarni   qo’llash   mumkin.   Ularni   bu   operasiyalar   uchun
qabul   qilingan   belgilashlar   ko’rinishida   yozish   mumkin.
Masalan:
.   (5) N   tartibli   nol   va   birlik   matrisalarni   belgilash   uchun   quyidagi
belgilashlardan foydalaniladi:
  va   , 	qachonki     va   .   (6)
Quyida   tahlil   qilinadigan   RT   ga   ishlov   berish   va   aniqlash
proseduralarida   matrisalarni   oddiy   (dekart)   ko’paytirishdan
tashqari   yana   ikki   tipdagi   ko’paytirishdan   foydalaniladi:   to’g’ri
va nuqtaviy.
  va     matrisalar   uchun   to’g’ri   (kronekerov)   ko’paytirish
quyidagicha yoziladi:
,   (7)
bu yerda   matrisa   tartibga ega.
                  Matrisalarni   to’g’ri   ko’paytmasi   o’ng   va   chap   bo’lishi
mumkin.   Ikki   matrisaning   o’ng   ko’paytmasida   natija   bloklar
orqali shunday shakllanadiki, chap matrisaning har bir elementi
o’rniga   shu   elementni   o’ng   matrisaning   barcha   elementlariga
ko’paytmasining   natijasi   yoziladi.     -   natijaviy   matrisa
quyidagi shaklga ega bo’ladi.
.   (8)
  va     matrisalarning   nuqtaviy   ko’paytmasi   quyidagicha
yoziladi.
,   (9) Bunda   N   tartibli     matrisa   quyidagicha   aniqlanadi:
.   (10)
6-rasm.   Raqamli   tasvirlarda   polyar   koordinatni   joylashtirish
usullari.
Raqamli   tasvirlarga   ishlov   berish   masalalarini   yechishda
foydalaniladigan   ba’zi   oddiy   (asosiy)   amallarni   ko’ramiz.   RT
qo’shish,   ayirish   va   ko’paytirish   amallari,   mantiqiy   amallarga
asoslangan (“yoki” amali ikki modul bo’yicha qo’shish) amallar
shular   jumlasidandir.   Bunda   bizning   maqsadimiz   tasvirlarga
ishlov   berish   amallarini   vektor-matrisa   ko’rinishiga   keltirib,
ulardan shu asosiy amallarni hamda asosiy amallarga asoslangan murakkabroq   amallarni   amalga   oshirishda,   bevosita
foydalanishdan   iborat.   Bu   amallardan   ba’zi   birlarini   MATLAB
paketining   tilida   keltirilgan   aniq   amaliy   masalalarda   ularni
tekshirish va foydalanishni amalga oshirishga imkoniyat beradi.
Ikki tasvirni   qo’shish   quyidagi shaklda yoziladi:
  yoki   ,   agar   .   (11)
Bir   necha   bir   xil   tasvirlarni   qo’shishda,   masalan   halaqitli
tasvirlarni   “kogerent   jamg’arish”   prosedurasidan   foydalanish
natijaviy tasvirni sifatini ancha yaxshilaydi.
Ikki   RT   ayirish   quyidagi   ko’rinishda   yoziladi:
  yoki   ,   agar   .   (12)
(12)   ko’rinishdagi   ayirma   ko’pincha   berilgan   tasvirga   kiruvchi
obyektlarni   aniq   kontur   tasvirini   tayyorlashga   imkon   beruvchi
“o’tkirmas   niqoblash”   prosedurasini   amalga   oshirishda
foydalaniladi.
RTni   nuqtaviy   ko’paytirish   quyidagicha   amalga   oshiriladi:
,   (13)
bu   odatda   tasvirlarni   sifatini   yaxshilashda   foydalaniladi.
(11)-(13)   operasiyalarni   amalga   oshirishda   piksellarning
qiymatini   (yorqinligini)   kuzatib   turish   kerak,   uning   qiymatlari
berilgan oraliqda bo’lishi kerak. Misol uchun yarimton tasvirlar
uchun   bu   oraliq   1   dan   255   gacha.
Mantiqiy   operasiyalardan   foydalanishni   binar   tasvirlarning
konturini   ajratib   olish   misolida   ko’rsatamiz.   Binar   tasvir   N-
tartibli     matrisa   orqali   berilgan.   Bu   tasvirga   ikki   misol   7- rasmda   1   va   3   raqamlari   ostida   berilgan.   Konturni   hisoblashni
quyidagicha amalga oshiramiz:
7-rasm.   (14)   prosedura   yordamida   konturlarni   hisoblash
natijalari.
,   (14)
bu   yerda   -     matrisaning   ustunini   bir   o’rin   chapga
(o’ngga)   siklik   siljitishdan   hosil   bo’lgan,   -     matrisaning
qatorini   bir   o’rin   yuqoriga   (pastga)   siklik   siljitishdan   hosil
bo’lgan   matrisa;   -   hisoblanayotgan   konturni   aniqlovchi   N   –
tartibli   matrisa;   v,   mod   2   –   “yoki”   operasiyasi   va   2   modul
bo’yicha qo’shish belgilari.
(11) rasmda keltirilgan tasvirlarning konturini hisoblash natijasi
shu rasmdagi 2 va 4 raqamli tasvirlar orqali ko’rsatilgan. Natija
shuni   ko’rsatadiki,   tasvirning   foni   qanday   bo’lishidan   qat’iy
nazar (oq yoki qora) konturni aniqlash proserudasi bir xil natija
beradi.
              Quyida   binar   tasvirni   konturini   (14)   prosedurasi   orqali
hisoblash   dasturi   MATLAB   paketi   tilida   keltirilgan.
Mumkin   bo’lgan   variantlardan   (chapga+yuqoriga,
chapga+pastga,   o’ngga+yuqoriga   va   o’ngga+pastga)   ixtiyoriy
siljish juftligi hisoblanayotgan konturni chegarasini bir pozisiya
siljishga olib keladi, bu (14) usulni xatosi hisoblanadi. Lekin bu
yerda   ko’rilayotgan   ilovalarda   bu   metodologik   xato   prinsipial 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 formalaridan foydalanish yuzning asosiy detallarini (yuz ovalini,
burun   konturini,   ko’z,   qosh,   lab   konturlarini)   kontur
nuqtalarining   koordinatalarini   mujassamlovchi   vektor
ko’rinishda tasvirlaydi. YuEMFni avtomatik qurishda konturdan
(xuddi binar tasvirdagidek) vektor ko’rinishga o’tishdan boshqa
chora yo’q. Shuni o’zi konturni vektorlash operasiyasi deyiladi.
  Konturni   vektorlash   uchun   foydalaniladigan   usul   va
yondashishlar ko’p. Shartli ravishda “yaqin qo’shnini qidiruvchi
usul”   deb   ataluvchi   va   qachonki   binar   tasvirlar   bir   necha
konturdan   tashkil   bo’lgan   hollar   uchun   tadbiq   qilinuvchi   usul
ustida to’xtalamiz.
  Bu   usulning   ma’nosi   quyidagidan   iborat.   Faraz   qilaylik
kontur   elementlariga   mos   keluvchi   piksellar   1   qiymatga   ega.
Fonga   mos   keluvchi   piksellar   0   qiymatga   ega.   Berilgan
tasvirning   qatorlarini   tekshirish   yo’li   bilan   birinchi   “nolmas”
pikselni aniqlaymiz.
Bu   pikselning   koordinatasini     birinchi   konturning
boshlanishi sifatida belgilaymiz. So’ngra bu koordinatalarni 3x3
o’lchamli   niqob   pikselning   markazi   sifatida   qaraymiz   va   niqob
maydonining   boshqa   qismlarini   qarab   chiqamiz.   Maska
pikselning   markaziga   yaqin   bo’lgan   8   pikseldan   nolmas
qiymatlarini   qidiramiz.   Bundaylari   uchragan   holda   undan
markazgacha bo’lgan masofani (1) bo’yicha hisoblaymiz. Niqob
maydonidagi   barcha   hollarni   hisoblab   bo’lgach,   niqob
konturining keyingi elementi sifatida markazi eng yaqin bo’lgan
elementni   olamiz.   Xuddi   shu   “yaqin   qo’shni”   bo’ladi.   Niqob
markazining   koordinatalarini   natijaviy   vektorga   yozamiz.
Niqobning   markazini   topilgan   qo’shniga   suramiz   va   yangi
“yaqin   qo’shni”ni   topish   jarayoni   qaytariladi.   Topilgan
elementlar   keyingi   mohokamalardan,   masalan   mos   keluvchi
elementlarni   nollash   orqali   chiqariladi.   Ko’rilayotgan   konturni
vektorlash   jarayoni   qachonki   konturning   oxirgi   topilgan
elementi   konturning   bosh   elementi   bilan   qo’shni   bo’lsa
to’xtatiladi.   Agar   3x3   pikselli   ramka   maydonida   birorta   ham
“nolmas” qo’shni topilmasa, ramkaning tomonlari 5 (7 yoki 9 va x.k.) pikselga, toki qandaydir oshirish chegarasiga yoki konturni
to’la qoplaguncha oshiriladi.
Agarda   bu   holda   berilgan   tasvir   to’la   ko’rib   chiqilmagan
bo’lsa,   yangi   konturning   yana   boshiga   birinchi   bir   elementi
topiladi va vektorlash jarayoni yana davom ettiriladi.
Endi   tasodifiy   sonlar   generatoridan   olingan   N   ta   juft
sonlardan   tashkil   topgan   vektor   elementlari   ketma-ketligini
tartiblash   bilan   bog’liq   bo’lgan   boshqa   masalani   ko’rib
chiqamiz.   Bu   masala   misol   uchun   qandaydir   barmoq   izini
minusiyalarini aniqlovchi tartiblash bilan assosiyalanadi.
Shunday   qilib,   bizda   N   ta   juft   tasodifiy   son   berilgan.
Ularni   XY   tekisligida   x   va   y   koordinatalar   sifatida   qaraymiz.   Bu
masalan,   alohida   kontur   uchun   noldan   farqli   bo’lgan   barcha
piksellarning   koordinatasi   bo’lishi   mumkin.   Agar   bu
koordinatalarni   berilishi   yoki   generasiya   qilinishi   tartibi
bo’yicha   o’zaro   birlashtirsak   ( XY   tekisligida),   8-rasmdagi   1-
figura hosil bo’ladi. Bizga esa 8-rasmdagi 2-figura kerak.
Bu   masalani   yechuvchi   MATLAB   paketining   tilida
yozilgan dastur quyida keltirilgan.
8-rasm.   Tasodifiy   tanlangan   koordinata   juftliklari   yordamida
olingan kontur.
                  Keltirilgan   barcha   koordinatalarni   N   ta   kompleks sonlardan   tashkil   topgan   X   vektor   ko’rinishda   yozamiz:
.   (15)
2-dasturda   (15)   ni   hisobga   olgan   holda   quyidagi   xarakatlar
amalga   oshirilgan.
1.   Boshlang’ich   ma’lumotlar   o’rta   qiymatga   nisbatan
markazlashgan:
,   (16)
bu   yerda   -   X   vektorning   o’rta   qiymati.
2.   Barcha   markazlashtirilgan   juft   koordinatalar   uchun   qutb
burchaklari   hisoblangan:
.   (17)
3.   Qutb   burchaklarini   o’sish   bo’yicha   tartiblash   va   ularni   joy
almashtirish   tartibini   eslab   qolish   amalga   oshirilgan   (masalan,
index   vektorida).
4.   Dastlabki   koordinatalar   qutb   burchagini   o’sishi   bo’yicha
tartiblanadi:
. (18)

Mavzu: Tasvirlarga raqamli ishlov berish algoritmi. Reja: 1) Raqamli tasvirlarni hosil qilish shakli va usullari. 2) Tasvirlarga ishlov berish algoritmlarida foydalaniladigan belgilar sistemasi. 3) Tasvirlarga ishlov beruvchi asosiy amallar.

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.

O’ng koordinat sistemada RT piksellarini tartibli hisobi unga mos matrisaning yuqori chap burchagidan boshlanib o’ng pastki burchakda tamomlanadi. Koordinatlarning bunday ifodalanishi umum qabul qilingan ikki o’lchovli chap dekart sistemaga mos kelmasada, u RT XY tekislikda aks ettirishda ko’p qo’llaniladi. (x 1 ,y 1 ) va (x 2 ,y 2 ) koordinatali ikki piksel orasidagi d masofa quyidagicha aniqlanadi: . (1) Bizga 8x8 piksel o’lchovli tasvirni aniqlovchi 8-tartibli matrisa berilgan. Bu tasvirni dekart koordinat sistemasidagi grafik ko’rinishi 2-rasmda ko’rsatilgan. Bu yerda a xarfi bilan (2) tasvirning chap koordinat sistemasidagi ko’rinishi, b xarfi bilan uning o’ng koordinat sistemadagi ko’rinishi belgilangan.

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

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.