Муҳаммад ал хоразмий номидаги

Tasvirlarni testlashni fraktalli tanib olish. 
Tasvirlarni testlashni fraktalli 
tanib olish algoritmlari paradigmani ishlatishga asoslanadi (maqsad topologiyasi 
uning fraktal o’lchovidir). Fraktalli tanib olish algoritmlarining uslubiy asosi 
topologik konstantalarni rad etish va belgilarni sinflarda fraktal o’lchovlar yoki 
fraktal imzolar shaklida tavsiflashdir. Determinallashgan yoki ehtimollik 
xususiyatlarining maydoni odatda dinamik testlash yordamida aniqlanadi. Tanib 
olishning aniq masalalarini o’rganish uchun eng yaxshi testlash materiali ob’ektni 
tanib olish muammosiga to’g’ri keladigan tahlil qilingan
ma’lumot
nomalar 
to’plamidir. Biroq, tanib olishning turli xil muammolaridagi har bir tasvir turining 
xususiyatlari tanib olish jarayonining umumiy qonuniyatlarini kuzatishni 
qiyinlashtiradi. Shu sababli, universal test materialidan foydalanish haqida savol 
paydo b
o’ladi. Har qanday tabiatdagi tasvirlarning ko’rinishini aniqlash 
masalalarini o’rganish uchun universal testlash materiallari sifatida “Tangram”dan 
iborat figuralar to’plami ishlatilgan. Kompyuter tajribalarida 16ta Tangramdan: 
ko’pburchaklar, sun’iy insh
ootlarning siluetlari, samolyotlar, kema, odam va 
hayvonlardan foydalanilgan (1-rasmga qarang) [3, 4]. 
1-
rasm. 16ta Tangram iborat figuralar to’plami
 
Fraktal o’lchovni baholashdagi yuqori sezuvchanligi tasvirlardagi uzluksiz 
konturlar mavjudligiga ob’ektlarning konturlarini va ularning shovqinlarini 

---

81 
filtrlash imkoniyatini taklif qiladi. Fraktal algoritmdan foydalanib, juda kuchli 
shovqin (chang, tutun) sharoitida olingan avtomobil raqamlarini, tasvirlarni aniq 
ajratish mumkin. Tasvir konturini filtrlash algoritmi lokal fraktal o’lchovni 
baxolashga asoslangan. 
Adabiyotlar 
1.
Mandelbrot B. Fraktalnaya geometriya prirodi: Per. s angl. 
–
M.: Institut 
kompyuternix issledovaniy, 2002. 
–
656 s. 
2. Nazirov Sh.A., Anarova Sh.A., Nuraliyev F.M. Fraktallar nazariyasi 
asoslari.