3 Лабаратория иши Мавзу: Matlab дастурини ўрнатиш ва унда расм маълумотлар билан ишлаш кўникмаларини ҳосил қилиш

Расмлар билан ишлашга керак бўладиган буйруқлар. Бу босқичда жорий каталог ичида “Images” деб номланган каталог ҳосил қилиниб, унда ихтиёрий рангли расмни кўчириб ўтказиш талаб этилади.




3.3-расм.
Қуйидаги жадвалда расм маълумотлар билан ишлаш учун керак бўладиган асосий буйруқлар кетма-кетлиги келтирилган:

Функция номи	Тавсиф	Мисол
imread	Расмни ўқиш	A=imread('Lena.jpg');
imshow	Расмни намойиш этиш	imshow(A);
rgb2gray	Grayscale туридаги расмга ўтказиш	B = rgb2gray(A);
imwrite	Расмни сақлаш	imwrite(B, 'Lena_1.jpg');
imfinfo	Расм ҳақидаги маълумотларни олиш	imfinfo('Lena.jpg')
imresize	Расм ўлчамини ўзгартириш	C = imresize(B,1.5);-катталаштириш C = imresize(B,0.5); - кичиклаштириш
imrotate	Расмни айлантириш	C = imrotate(B,35);

2. Аудио ва видео маълумотлар билан ишлаш. Биринчи бочқичдаги каби бу бочқичда ҳам иккита “Audio” ва “Video” деб номланган каталог ҳосил қилинади. Улар ичида мос оддий файллар кўчирилиб ўтказилади. Шундан сўнг ҳар бир файллар устида қуйидаги жадвалда келтирилган амаллар ёрдамида маълумотларни қайта ишланг.

Функция номи	Тавсиф	Мисол
audioread	Аудио маълумотни ўқиш	[d,sr] = audioread('piano.wav'); d – фреймлар сони; sr- частотаси.
sound	Аудио ёзувни намойиш этиш	sound(d,sr);
audiowrite	Аудио маълумотни ёзиш	audiowrite(filename,d,sr);
VideoReader	Видео маълумотларни ўқиш	v = VideoReader(filename)
readFrame	Видео маълумотни фреймлаб ўқиш	video = readFrame(v);
v.Height v.Width	Видео фрейм баландлиги ва енини ҳисоблаш	vidHeight = v.Height; vidWidth = v.Width;
read	Видео маълумотни тегишли фреймини ўқиш	video = read(v,1);
NumberOfFrames	Видео фреймлар сони	n=v.NumberOfFrames;

Назорат саволлари

1. 
   Юқоридаги келтирилган буйруқлар билан танишиб чиқинг.
   
2. 
   Matlab амалий дастурида мавжуд амаллар ва махсус белгилар билан танишиб чиқинг.
   
3. 
   Сессияни бошқариш учун фойдаланиладиган буйруқлар билан танишиб чиқинг.
   
4. 
   Тизим ва файл билан боғлиқ буйруқлар билан танишиб чиқинг.
   
5. 
   Киритиш/чиқариш, ўзгарувчи типлари, массив ва матрица билан боғлиқ буйруқлар, мантиқий буйруқлар, асосий буйруқлар (if, for, return ва ҳак.), математик амаллар билан танишиб чиқинг.
   
6. 
   Статистик функциялар, тасодифий сонлар билан ишлаш, сонлар билан боғлиқ функциялар билан танишиб чиқинг.
   

4 - Лабаратория иши
Мавзу: MATLAB амалий дастурида расм маълумотларга рақамли watermarking қўйиш
Ишдан мақсад: Matlab дастурий воситаси ёрдамида расм маълумотларга рақамли watermarking белгисини қўйиш.
Назарий қисм. Ушбу лабаратория ишида контентдаги пикселлар битларининг муҳим саналмаган ўринларидаги қийматини (LSB (least significant bit)) маълумот пикселларининг битларига алмаштирган ҳолда watermarking белгисини қўйиш кўриб чиқилади. Ушбу усул асосида қуйидаги кетма-кетликлар ётади:

• 
  Расм маълум ўлчамга эга бўлганлиги сабабли (масалан, NxM), ихтиёрий (i,j) ўриндаги пикселини бинар ҳолда ифодалаш имконияти мавжуд;
  
• 
  Бу ифодаланиш натижасида расм битларини муҳим саналган (most significant bit,MSB) ва муҳим саналмаган (least significant bit, LSB) битларга ажратиш имконияти туғилади.
  

Умумий ҳолда ушбу алгоритмнинг умумий моҳияти контентнинг муҳим бўлмаган позицияларини аниқлаш ва уни махфий маълумотнинг (watermarking белгиси) муҳим саналган позицияларидаги битлари билан алмаштиришга асосланган.
Ушбу алгоритмдан фойдаланишда контент ва махфий маълумот сифатидаги расмлар grayscale моделида бўлиши мумкин. grayscale ранг моделида барча пикселлар 0-255 гача бўлган сонлар билан ифодаланади. Бу моделда берилган пикселдаги битларни муҳим ва муҳим бўлмаган битга ажратиш қуйидагича амалга оширилади: 201(11001001) пиксели учун улар қуйидагича:

	MSB							LSB
Бит индекси	8	7	6	5	4	3	2	1
Қиймати	1	1	0	0	1	0	0	1

Амалий қисм. Ушбу қисмда дастлаб пикселнинг муҳим саналган ва муҳим саналмаган битларини топиш ва бу асосида watermarking белгисини қўйиш кўриб чиқилади. Бунинг учун иккита расм (контент ва маълумот учун) “lene.bmp” контент расм учун, “baboon.bmp” эса яшириниши керак бўлган расм сифатида олинди.
1. Муҳим саналган ва муҳим саналмаган битларни аниқлаш. Контент ва маълумот сифатида олинган расмлардаги битларни муҳим саналган ва саналмаган битларга ажратиш учун Matlab амалий дастурлаш пакетида bitget функциясида фойдаланилади. Ушбу буйруқнинг умумий кўриниши bitget(расм, бит ўрни) бўлиб, бунда расм сифатида grayscale типидаги расм киритилади. Бу ранг типида пикселлар 0-255 гача (иккиликда, 00000000-11111111) белгиланади. Қуйида келтирилган Matlab кодида контент расмда муҳим саналган ва саналмаган битларни олиш, натижани чоп этиш кўрсатилган.



1.1-расм.
Контент расм grayscale типида бўлганлиги сабабли, ҳар бир пиксел 8 бит узунликда ифодаланади. bitget (content,2)*2^1 шаклда контеннинг иккинчи бити олиниб, уни 2 га кўпайтириш орқали grayscale типига ўтказилмоқда. Олинган натижалар қуйидаги расмда акс эттирилган. Расмдан маълумки контент расмнинг 8 битидан 1 битига томон уларнинг муҳимлик даражаси камайиб боради.

1.2-расм.
2. Мухим саналмаган битларни алмаштиришга асосланган watermarking усули. Қуйидаги расмда муҳим саналмаган битларни алмаштиришга асосланган watermarking усули келтирилган.
Белгини кўйиш жараёни:




Белгини аниқлаш жараёни:



1.3-rasm





1.4-rasm