Ii-bob. Video ma’lumotlarni qayta ishlashda qo`llaniladigan usul va algoritmlar

II-Bob. Video ma’lumotlarni qayta ishlashda qo`llaniladigan usul va algoritmlar.
2.1. video malumotlarini taxrirlash metodlarini ishlab chiqish va takomillashtirish .
Filtrlash, tuzatish va tasvirni yaxshilash protseduralarining maqsadi buzilishlarni bartaraf etish va video ma‘lumotlarini eng mos keladigan shaklga etkazishdir.
keyingi tahlil yoki idrok. Shunga o‘xshash protseduralar odatda bosqichda qo‘llaniladi
ma‘lumotlarni oldindan qayta ishlash va ulardan foydalanish ba‘zilarini bilishni talab qiladi
a priori ma‘lumotlar. Filtrlash, qoida tariqasida, signal va shovqinning zaruriy xususiyatlari ma‘lum bo‘lsa, tuzatish - buzuvchi signalning xususiyatlari ma‘lum bo‘lganda qo‘llaniladi.

Takomillashtirish vazifasi ko‘p jihatdan muammoga yo‘naltirilgan; uni

qaror ma‘lum darajada vizual sifatni baholash masalalari bilan bog‘liq
tasvirlar va ishlov berishning yakuniy maqsadiga bog‘liq.
Biroq, ikki o‘lchovli model va uning asosida ishlab chiqilgan usul asosida
parchalanish, uni rivojlantirish imkonini beruvchi bir qator tasvir xususiyatlaridan foydalanish mumkin
faqat posteriori asosida tasvirni tuzatish va yaxshilash uchun filtrlash usullari
ma‘lumot, ya‘ni. allaqachon olingan buzilgan tasvirdan olinadigan biri.
Bularga avtomatik baholash bilan shovqin filtrlash algoritmlari kiradi
shovqin xususiyatlari, video ma‘lumotlarning avtomatik gradatsiyani tuzatish usullari, shuningdek
mahalliy kontrastni kuchaytirish algoritmlari (moslashuvchan va moslashtirilmagan).
Asosan qo‘llaniladigan tasvirni yaxshilash (tasvirni yaxshilash) tartibi bo‘yicha
oldindan ishlov berish bosqichiga alohida to‘xtalib o‘tish kerak. Ko‘p ishlarda
tasvirni yaxshilash uchun turli usullar va algoritmlar taklif etiladi. Biroq, ularni baholang
Olingan natijalarni taqqoslashning aniq mezonlari yo‘qligi sababli qiyin -
asosiy baholash - olingan video ma‘lumotlarning vizual idroki. Oxirgi
davrida bir qancha asarlar paydo bo‘ldi.
Taklif etilgan baholashlar to‘plamini umumlashtirib, biz tasvirning vizual sifati ekanligini ta‘kidlaymiz
(monoxrom, rangni tuzatishning mustaqil vazifasidan chetga chiqish) odatda aniqlanadi
global kontrast (ya‘ni tasvirning mumkin bo‘lgan barcha diapazonni egallashi
yorqinlik), mahalliy kontrast (atrofdagi fonga nisbatan tafsilotlarning ko‘rinishi) va
shuningdek, kontur farqlarining keskinligi.

2.1.1 Ko’p qoo’llanuvchi filtrlash algoritmlari

Ma‘lum bo‘lgan filtrlash usullari x_mn -element qiymatini uning atrofidagi V_mn -mahalladan bashorat qilishga asoslangan. Bunda eng yaqin tasvir elementlarining mahalliy korrelyatsiyalari qo‘llaniladi [96] va shovqin fazoviy ravishda dekoratsiyalanganligi hisobga olinadi. Aniqlangandan so‘ng, x_mn elementining kuzatilgan qiymati prognoz qilingan qiymat x_mn bilan taqqoslanadi va agar ular ma‘lum bir chegara d dan ko‘proq farq qilsa, x_mn shovqin deb hisoblanadi, shundan so‘ng u x_mn qiymati bilan tuzatiladi. Ko‘pgina usullar uchun x_mn ning taxmin qilingan qiymatini hisoblashning umumiy formulasi:

xmn f {xij

| xij Vmn}.

Filtrlash algoriotmi formulasi quyidagicha

x	,	agar	|x	x	|< δ;
ymn^mn	,	agar	mn	mn	(3.1.2)
^xmn			|xmn	xmn | δ.

d parametri - aniqlash chegarasi; ba‘zi algoritmlarda aniqlash bosqichi yo‘q va tasvirning barcha elementlari tuzatiladi, bu d = 0 ga to‘g‘ri keladi.

Odatda quyidagi bashorat usullaridan biri qo‘llaniladi: chiziqli taxmin; Markov tasvir modeli va tartib statistikasiga asoslangan usullar.

1. Chiziqli baxolash. Xmn bashorati tasvirning konvolyutsiyasi natijasida aniqlanadi

X = [xmn] matritsasi V = [v(i,j)] 2l + 1 tartibli:

ll
xmnx ( m i , n j ) v (i , j) .	(3.1.3)

Adabiyotda tasvirlangan usullarning asosiy farqi V matritsasini tanlashdadir.

Eng keng tarqalgan variantlar: