Kompyuter ko'rishi umk 2022-2023 yangisi pdf

---

75 
7.4-
rasm. Shovqin qo‘shilgan tasvirni medianali filtr yordamida tozalash natijasi. 
Tasvirlarni turli shovqinlardan tozalash turli sohalarda(meditsina, geologiya, qishloq 
xo‘jaligi ekin maydonlari tasvirlarini, tasvirlar va sahnalardagi obyektlarni tanish va 
kuzatish va x.k.) tasvirlar va sahnalardan ma’lumot olish jarayonlarida keng 
qo‘llaniladi. Bunda tasvirlarga turli tipdagi shovqinlar qo‘shish va ularni tozalashda 
Matl
ab muhitining mos funksiyalaridan o‘rinli foydalanish katta ahamiyatga ega. 
Topshiriqlar.
Ma’lumotlar bazasidan variantga ko‘ra tasvir oling va olingan tasvirga turli tipdagi 
xalaqitlar qo‘shish va ulardan tasvirni tozalash jarayonlarini modellashtiring
.
Nazorat savollari:
1.Tasvirlarga qo‘shiladigan xalaqitlar turlari. 
2. IPT paketinig tasvirlarni turli tipdagi xalaqitlar qo‘shish funksiyalari. 3. Tasvirga 
“Tuz va garmdori” tipidagi xalaqit qo‘shish natijasini medianali filtrlash 
4.Tasvirlarni xal
aqitlardan tozalashning qo‘llanilish sohalari. 
8-MAVZU. TASVIRLARNI FILTRLASH. TASVIRLARNI SILLIQLASH. 
SILLIQLASH TURLARIDAN FOYDALANISH. 
Reja: 
1.
Tasvirlarni qayta tiklash. 
2.
Tasvirlarni buzish/qayta tiklash jarayoni modeli. 
3.
Tasvirlarni filtrlash. tasvirlarni silliqlash. 
TASVIRLARNI QAYTA TIKLASH
Tasvirlarni shakllantirish jarayonida vujudga keladigan tasvir sifati buzilishini 
bartaraf etish tasvirlarga ishlov berishning asosiy vazifalaridan biri hisoblanadi. 
Shu bilan birga tasvirlarni yoz
ish jarayonida mavjud bo‘lgan ixtiyoriy real fizik 
qurilmalardagi shovqin ham tasvir sifatini buzadi. 
MATLAB matematik paketida mavjud bo‘lgan imagine toolbox yordamida ixtiyoriy 

---

76 
qiyinlik darajasida bo‘lgan tasvirlar bilan ishlash mumkin. Bunda tasvirni t
ahlil qilish, 
masshtablash, qayta tiklash, buzish va tasvir sifatini yaxshilash kabi jarayonlarni 
amalga oshirish mumkin. Tasvirlar bilan ishlashda quyidagi komandalardan 
foydalaniladi:
•
histeq
–
tasvir gistogrammasini yaratish;;
•
imhist
–
tasvir gistogram
masini ko‘rsatish; 
imsharpen
–
tasvir ravshanligini 
oshirish.
8.1.Tasvirlarni buzish/qayta tiklash jarayoni modeli
. 
Quyida keltirilgan 7.1 
–
rasmda tasvirlarni buzish/qayta tiklash jarayonining 
modeli tasvirlangan: 
Bu erda
:
N
–
shovqin qo‘shish
operatori, 
f(x, y)
–
kiruvchi tasvir
;
g(x, y)
–
shovqin qo‘shilgan tasvir; 
ɳ(x, y) 
–
shovqin
Buzish jarayoni modeli bir nechta shovqin qo‘shish operatorlari H kiruvchi tasvir 
f(x,y) ga tasir o‘tkazishini qo‘zda tutadi. Bunda additiv shovqin ta’sir ettirilganda 
paydo bo‘lgan shovqin qo‘shilgan tasvir g(x,y) hosil bo‘ladi. Qayta tiklash vazifasi 
tasvirlarning o‘zaro yaqinlashishini ta’minlashdan iborat bo‘ladi. Bunda f(x,y) ya’ni 
chiquvchi tasvir kiruvchi tasvirga juda ham yaqinlashishiga erishish_lozim.
Shovqin qo‘shilgan tasvir fazoviy qismda quyidagicha keltirilishi mumkin: 
g(x,y)= h(x,y)* f(x,y)+
η
(x, y)
h(x, y) 
–
funksiya bo‘lib, fazoviy qismda halaqit qo‘shish operatori 
hisoblanadi.
8.2.MATLAB DASTURLASH MUHITI YORDAMIDA TASVIRLARNI 
QAYTA TIKLASH JARAYONINI MODELLASHTIRISH
Matlab tizimida tasvirlarni ba’zi bir shovqin ta’sirida buzish jar
ayoni amalga 
8
.1
–
rasm
. 
Tasvirlarni
buzish
/
qayta
tiklash
jarayoni
modeli
.
Shovqin (xalaqit) 
qo’shish operatori
N
Qayta tiklash 
operatori
(
filtr
)
+
f(x,
y)
g(x,
y)
f
(
x, y
)
Shovqin 
ɳ
)
x, y
(

---

77 
oshiriladi, bunda quyidagi imnoise funksiyasidan foydalaniladi:
g= imnoise (f, ‘type’, parametrs)
Bu erda:
f
–
haqiqiy tasvir; 
g
–
shovqin qo‘shilgan 
tasvir; 
type
–
shovqin tipi; 
parametrs
–
foydalanilgan shovqin parametri.
Avval, imnoise 
funksiyasi tasvirni [0,1] oraliqda shovqin ta’sir ettirilgan holda double 
sinfiga o‘zgartirib oladi, shundan so‘ng tasvir yana boshlang‘ich holatiga qaytariladi. 
Bu esa shovqin parametrini sozlashni nazarda tutadi. Imnoise funksiyasidan so‘ralgan 
type ya’ni tipi o‘rniga quyidagi shovqin turlaridan foydlanaish mumkin: 
8.1-jadval. Shovqin turi va nomlari.
Shovqin turi 
Shovqin nomi 
‘gaussian’ 
Doimiy 
O‘rtachalik va o‘zgaruvchan dispersiyaga ega 
Gauss shovqini
‘localvar’ 
O‘rtachalik va o‘zgaruvchan disp
ersiyaga ega Gauss 
shovqini
‘poisson’ 
Puasson shovqini
‘salt&pepper’ 
“Tuz va muruch” shovqini
‘speckle’ 
Ayirish ya’ni multiplikativ shovqin
1-misol:
Quyida MATLAB dasturiy vositasi yordamida tasvirga shovqin 
qo‘shilishiga misol keltiramiz. Bunda gos.jpg formatdagi tasvirga shovqin qo‘shish 
jarayonini ko‘rishimiz mumkin.
>>I=imread(‘gos.jpg’); 
>>J=imnoise(‘salt&pepper’,0.03); 
>>figure, imshow(I)
>>figure, imshow(J) 
Natija
: 
8.2-rasm. T
asvirga shovqin qo‘shish jarayonini

---

78 
Shov
qin parametrlarini baholash uchun n gacha bo‘lgan o‘rtacha va statistik vaqtni 
hisobga oluvchi statemoments funksiyasidan foydalaniladi. 
[v, unv]=statmoments(p, n)
Bu erda: p 
–
tasvir gistogrammasi vektori; n 
–
statistik vaqt tartibi; v 
–
normallashtirilgan vaqtning chiqish vektori; unv 
–
kiruvchi ma’lumot oralig‘idagi 
chiquvchi vektor vaqti. 
SHu bilan birga tasvirlarni qayta tiklash uchun fspesial operatoridan ham 
foydalaniladi. Ushbu operatorning umumiy ko‘rinishi quyidagicha: 
fspecial(‘motion’,
LEN, THETA) 
Bu yerda: LEN 
–
syomka vaqtidagi pikselning ko‘chish kattaligi; THETA –
kamera harakatining burchak gradusi. 
Misol 
–
2:
i=imread(‘cameraman.tif’); imshow(i); title(‘Kiruvchi tasvir’); 
figure 
LEN=21; 
THETA=0; 
PSD=fpecial(‘motion’, LEN, THETA); blurred=imfilter(i, PSD, ‘conv’, ‘circular’); 
imshow(blurred); title(‘Shovqin berilgan tasvir’); wnr1=deconvwnr(blurred, PSD); 
figure imshow(wnr1); 
title(‘Tiklangan tasvir’); 
Natija
: 

---

79 
MATLAB muhitida tasvirlarni 
Viner
filtrlash uchun 
deconvwnr
funksiyasidan 
foydalaniladi va quyidagi ko‘rinishda bo‘ladi: 
fr=deconvwnr(g, PSF) 
Bu erda: 
fr
–
qayta tiklangan tasvir; 
g
–
buzilgan tasvir;
PSF
–
buzuvchi operator 
(funksiya). 
3-misol :
I
= imread('peppers.png');
J=rgb2gray(I); 
J
= J(60+[1:256],222+[1:256],:); figure; imshow(J);
title('Original Image');
LEN = 31;
THETA = 11;
PSF = fspecial('motion',LEN,THETA);
Blurred = imfilter(J,PSF,'circular','conv'); figure; imshow(Blurred);
title('Blurred Image'); wnr1 = deconvwnr(Blurred,PSF); figure; imshow(wnr1);
title('Restored, True PSF'); 
Natija
: 
8.3 - rasm. T 
asvirga 
yumshtish va tiniqlashtirish
jarayon
lari

---

80 
Signal/shovqin nolga tenglashtirilgan holatda bo‘lsa, viner filtrlash invers filtrlashga 
o‘zgartiriladi.
Tasvirlarni qayta tiklash uchun odatda, ikki turdagi filtrlashdan foydalaniladi. Bular:
1.
Inverslangan filtrlash;
2.
Viner filtrlash;
3.
Gomomorfli filtrlash.
8.3.Tasvirlarni filtrlashning usullari 
Agar tasvirni buzishda foydalanilgan buzuvchi funksiya metodi ma’lum yoki 
aniql
angan bo‘lsa, u holda tasvirlarni qayta tiklashni sezilarli darajada soddalashtirish 
mumkin. Inverslangan filtrlash tasvirlarni tiklashda foydalaniladigan eng sodda usul 
hisoblanadi.
mavjud statsionar tasodifiy signallar, chastota qismidagi qayta tiklovchi tizimlarning 
impulsli javobga o‘zgartirilishi quyidagi ifoda orqali aniqlanadi
:
8.4 - rasm. T 
asvirga 
shovqin qo’shish va tozalash
jarayon
lari
–
tasodifiy jarayonning quvvat spektri ;

---

81 
Bu yerda: 
R(u,v) 
–
qayta tiklanuvchi tizimlarning chastotaviy 
funksiyasi;
–
g va f jarayon quvvatining kross-spektri.
U holda qayta tiklanuvchi tizimlarning chastotaviy funksiyasi quyidagicha 
ifodalanadi:
Shovqin hisobga olingandan so‘ng chastotaviy funksiya quyidagi qo‘rinishda bo‘ladi: 
Bu erda: 
H(u,v) 
–
chiziqli zarar yetkazuvchi tizimlarning chastotaviy funksiyasi; 
–
boshlang‘ich (isxodnogo) tasvir va shovqinning quvvat 
spektrilari.
Bunday chastotaviy funksiya tizimi 
Viner filtri 
deb ataladi. Bu kabi nolga teng 
boshlang‘ich tasvir va shovqin quvvati spektri bilan bog‘liq bo‘lgan tizimlar 
Invers 
filtri
deb ataladi.
Yer atmosferasi orqali kosmik obyektlarni tasvirga olishda atmosferaning turbulentligi 
sababli tasvirlarni “o‘pirilishi” sodir bo‘ladi. Ushbu effektning yaqinligini chastotaviy 
xarakteristikasiga tegishli bo‘l
gan impulsli javob berish bilan chiziqli tizimlarning 
o‘zaro aloqasi orqali ko‘rsatish mumkin: 
.
–
ravshanlilik koeffitsienti.
4-misol:
Berilgan o‘rmon tasvirini modellashtiring va uni Viner filtri yordamida qayta 
tiklang.
[X,map] = imread('forest.tif'); I = im2double(ind2gray(X,map)); figure,imshow(I) 
title('original image')
[f11,f22] = freqspace([15 15],'meshgrid'); a = 1;
H = exp(-a^2.*(f11.^2+f22.^2)); h = fsamp2(f11,f22,H,[5,5]); Id = 
conv2(I,h,'same'); figure,imshow(Id) title('defect image')
k = 1e-4;
[HT,f1,f2] = freqz2(h,[5 5]); HV = conj(HT)./(abs(HT).^2+k); hv = fsamp2(HV); Ir 
= conv2(Id,hv,'same'); figure,imshow(Ir) title('restore image') 
, 
,

---

82 
8.6-rasm. Viner filtri yordamida qayta tiklangan tasvir
IPT funksiya paketidagi bajarilayotgan viner filtrlash jarayoni deconvwnr deb ataladi.
Ir=deconvwnr (Id, h, k) 
Natija :
8.5 - rasm. Viner filtri yordamida tasvirni qayta tikla sh jrayonlari

---

83 
Bu yerda 
Id
–
zararlangan tasvir; 
h
–
chiziqli tizimlarning impulsli javobi; 
k
parametri 
esa dastlabki tasvir va shovqinning quvvat spektrilari munosabatini belgilaydi. 
Shovqin/signal o‘zaro bog‘liqligi k=0 deb belgilangan (bunda viner filtrlash shakli 
inversli filtrlash bilan mos tushadi).
1. NAZORAT SAVOLLARI
1.
Tasvirni shakllantirishda uning 
sifatiga zarar yetishiga nima sabab bo‘ladi? 
2.
Ushbu laboratoriya ishida “o‘pirilgan” tasvirlarni modellash va uni qayta tiklash 
uchun qanday funksiyalardan foydalanilgan?
3.
Viner va gomomorfli filtrlash qanday prinsiplarga asoslangan?
4.
Shovqin turlari va un
i tasvirlarga qo‘llashga misollar keltiring. 
5.
Tasvirlarni buzish/qayta tiklash jarayoni modelini qo‘llanishini tushuntiring. 
6.
Tasvirlarda inverslangan filtrlash usuli qanday qo‘llaniladi? 
7.
Tasvirlarda Viner filtrlashni misollar yordamida tushuntirib bering.
9-MAVZU.TASVIRLARDA SHAKL ALMASHTIRISH. FURENING BIR VA 
IKKI O’LCHOVLI DISKRET SHAKL ALMASHTIRISHI.
TASVIRLARNI 
OPEN CV MUHITIDA YUKLASH VA VIZUALLASHTIRISH 
Reja: 
1.
Tasvirlarni open cv muhitida yuklash 
2.
Tasvirlarda shakl almashtirish 
9.1.Tasvirlarni Open CV muhitida yuklash
O’quv qo’llanmaning ushu qismida biz biror faylni loyiha papkasidan qanday o'qishni 
va namoyish qilishni Open CV yordamida o'rganamiz. Birinchi shart: Open CV Build 
muhitini kompyuteringizga o’rnatgan bo’lishingiz kerak boladi. Bu
nda Visual Studio 
2013 yoki 2015 dasturlash muhitini Open CV
Kompyuterni ko’rish kutubhonasi bilan bog’langan bo’lishi lozim.