O‘zbekiston respublikasi fanlar akademiyasi

M
k
N
k
j
k
k
e
C
N
R


. 
(5) 
Ушбу усулнинг асосий ютуқларидан бири бўлиб, ихтиёрий шаклдаги 
объектларни сегментлаш мумкинлиги ҳисобланади. Чунки, кўзнинг рангдор 
пардаси соҳаси чегаралари турли хил халақитлар таъсирида айланалар шаклида 
бўлмаслиги мумкин. Бу усулда параметрларни тўғри танлаш уни кучсиз 
контрастли чегараларга эга бўлган тасвирларга қўллаш имкониятини беради. 
Аммо, усул юқори алгоритмик мураккабликга эга. Кўзнинг рангдор пардаси 
контурини дастлабки ажратиш нотривиал масала бўлиб, уни муваффақиятли 
амалга ошириш бошланғич шартларни тўғри танлашга боғлиқ. 
Roy ва Bhattacharya [26-28] кўзнинг рангдор пардаси соҳасини аниқлашда 
геометрик актив контур усулидан фойдаланишни таклиф этган. Тасвирдаги 
халақитларни камайтириш учун морфологик операторни қўллаган [27]. Кўзнинг 
рангдор пардасининг ички ва ташқи чегаралари эллипс шаклида, юқори ва пастки 
қовоқларни парабола ёйи билан аппрокцимациялаган. Геометрик актив контур 
усули қўллаб қаралаётган контурни бошланғич шаклдан изланаётган шаклга 
ўзгартириб бориш орқали соҳа чегаралари топилган. Киприкларни аниқлаш учун 
1D Габор фильтри ва интенсивлик дисперсиясидан фойдаланган. UBIRIS V2, ICE 
2005, WVU идеал бўлмаган маълумотлар базаларида кўзнинг рангдор 
пардасининг ички ва ташқи чегараларини топишга актив контур усулини қўллаш 
натижалари [29] да келтирилган. Усулда халақитлар таъсирида бошланғич 
шаклни жойлашиш ўрнини топишдаги хатоликлар чегарани ажратиш аниқлигига 
таъсир кўрсатади. Шунингдек ҳисоблаш ишларидаги алгоритмик мураккаблик ва 
итерациялар ҳисоблаш вақтни ошишига олиб келади. 

---

17 
Қуйидаги бир қатор усулларда эса Даугман усули ва Хаф алмаштириши, 
уларнинг турли хил модификациялари биргаликда қўлланилган. 
Kong ва Zhang кўзнинг рангдор пардаси соҳасини тўсиб турувчи 
киприкларни аниқлаш учун 1D Габор фильтри ва интенсивлик дисперсиясидан 
фойдаланишни таклиф этган. Одатда киприклар алоҳида олинган киприк ва бир 
неча киприклардан иборат кўплик киприкларига бўлинади. Алоҳида киприк 1D 
Гаусс фильтри ва кўплик киприклар эса интенсивлик дисперсиясидан фойдаланиб 
аниқланган. Бу усулда биринчидан, қорачиқдаги халақитлар эътиборга олинмаган, 
иккинчидан халақитлар соҳаси бевосита суратга олинган кўз тасвирининг ўзида 
аниқланган бўлиб, кўп вақтни талаб этади, учинчидан унинг бошқа алгоритмларга 
нисбатан устунлик жиҳатлари текшириб кўрилмаган [30]. 
Boles ва Boashah, Lim ва унинг жамоаси ҳамда Noh ларнинг эса ишларида 
асосан шовқинли ҳолатларда, шунингдек, суратга олиш оптик тизими ва суратга 
олиш объекти ўртасида ёритилганлик ва масофа ўзгариши мумкин бўлган 
шароитда тасвирдаги рангдор парда соҳасини ажратиб олиш масаласи қаралган 
[31-33]. 
Tisseet ва бошқалар эса Хаф алмаштиришидан фойдаланиб интегро-
дифференциал операторни қўллаган ҳолда кўзнинг рангдор пардаси соҳасини 
аниқлаш алгоритмини таклиф этган. Таклиф этилган алгоритм кўзнинг рангдор 
пардаси соҳасини ажратиш учун сарфланадиган вақтни қисқартиш имконига эга. 
Аммо, унда киприк ва қорачиқдаги халақитлар эътиборга олинмаган [34]. 
Cui ва бошқалар эса кўзнинг рангдор пардаси соҳасини аниқлашда Хаара 
вейвлет алмаштиришидан фойдаланган. Қорачиқнинг радиуси ва марказини 
топиш учун Хафнинг модификациялаштирилган алгоритми қўлланилган. Кўзнинг 
рангдор пардаси соҳасининг ташқи чегараси эса интегро-дифферециал оператор 
ёрдамида аниқланган. Юқори ва пастки қовоқлар жойлашган соҳаларни аниқлаш 
учун эса текстураларни сегментлаш усулидан фойдаланилган. Киприкларни 
аниқлаш учун эса юқори спектр энергияси ҳисобланган. Юқори частотали 
энергияга эга бўлган соҳа эса киприклар жойлашган соҳа сифатида қаралган. 
Кўзнинг юқори қисмида киприклар жойлашган соҳа парабола ёйи билан 
аппрокцимацияланган. Парабола ёйи эса юқори киприкларнинг жойлашиш 
ўрнини аниқлаб берган. Қуйи киприкни аниқлаш учун эса берилган тасвир 
гистограммасидан фойдаланилган [35]. 
Қорачиқ маркази ва радиусини топиш учун Teo ва Ewe лар “қора туйнук” 
ни қидириш усулини таклиф этган. Маълумки, қорачиқ кўз тасвиридаги энг 
қоранғи соҳа бўлиб ҳисобланади, ушбу қоранғи соҳани топиш учун бўсағали 
бўлаклаш усули қўлланилган. Кўз тасвиридаги қоранғи соҳа “қора туйнук” деб 
аталган. Қора туйнукнинг маркази глобал тасвир бўйича топилади. Қорачиқ 
майдони бу соҳадаги қора туйнукларнинг умумий сони. Қорачиқ радиуси эса 
айлана формуласи бўйича ҳисоблаб топилади [36].
Ма қуйидаги асосий босқичларни ўз ичига олган алгоритмни таклиф этган: 
дастлабки тасвир сифатини баҳолаш; кўзнинг рангдор пардасининг ташқи ва ички 
чегараларини аниқлаш; кўзнинг рангдор пардасини тавсифловчи белгиларни 
ажратиб олиш ва уларнинг кодини тузиш; кўзнинг рангдор пардаси тасвири 
кодларини таққослаш [37]. Кўзнинг рангдор пардаси бўйича олинган дастлабки 
тасвир сифатини баҳолаш учун тасвирнинг частотали тақсимотидан фойдаланган. 
Кейинги босқичда эса кўзнинг рангдор пардасининг ташқи ва ички чегаралари 
концентрик бўлмаган айланалар билан аппрокцимацияланади. Айланаларнинг 
маркази ва радиусларини излаш учун дастлабки тасвирнинг ёритилганлик 
проекциясидаги (х ва у ўқида) минимал қиймати топилади. Ҳосил қилинган 

---

18 
нуқталарга нисбатан бинарлаштириладиган тўртбурчак қурилади. Сўнгра 
бинарлаштирилган тасвирда қорачиқ маркази аниқлаштирилади ва радиуси 
топилади. Шундан сўнг айланалар чегараларини топиш учун Канни оператори ва 
Хаф алмаштириши қўлланилади. Бу алгоритмнинг Даугман ва Вейлдс томонидан 
таклиф этилган алгоритмлардан фарқли жиҳати шундан иборатки, унда қорачиқ 
маркази ва радиуси Канни оператори ва Хаф алмаштириши қўлланилган босқичга 
қадар топилади, бу эса ўз навбатида ҳисоблаш ишларини бир мунча камайтиради. 
Таклиф этилган алгоритм асосида ўтказилган эксперимент натижалари шуни 
кўрсатдики, алгоритм қорачиқ биржинсли ва паст миқдордаги ёрқинликка эга, 
кўзнинг рангдор пардасидаги тасвирда қалин киприклар, қошлар мавжуд 
бўлмаган шароитда яхши натижа беради. Аммо, идеал бўлмаган тасвирларда 
(кўзнинг рангдор пардаси соҳаси қора, қорачиқ доғли, киприклар қалин ва 
бошқалар) бу алгоритм баъзан қорачиқнинг марказини топиш босқичидаёқ 
ишончли бўлмаган натижалар беради.
Sastr и Durga лар томонидан реал вақт режимида кўзнинг рангдор пардаси 
тасвири бўйича шахсни таниб олишга имкон берувчи чегараларни аниқлашнинг 
такомиллаштирилган усулини таклиф этилган бўлиб, бу усул кўзнинг рангдор 
пардаси чегарасини аниқлаш учун сарфланадиган вақтни қисқартиради. 
Тасвирдаги барча доғлар Собел операторидан фойдаланиб ҳам горизонтал, ҳам 
вертикал йўналиш бўйича йўқотилади. Ички ва ташқи чегаралар айлана шаклида 
деб ҳисобланади [38]. 
Richard ва бошқалар аниқликнинг янада юқори даражасига эришиш учун 
тўрт типдаги халақитларни (киприклар, қовоқлар, қорачиқ ва шуъла) қоплаш 
имконига эга бўлган кўзнинг рангдор пардаси соҳасини аниқлаш усулини таклиф 
этган [39]. У қуйидаги тўрт қисмдан иборат: биринчидан, қорачиқ бўсағали усул 
ва Хафнинг доиравий алмаштириш усулидан фойдаланиб аниқлаштирилади; 
иккинчидан, кўзнинг рангдор пардасининг жойлашув соҳасини аниқлаш учун 
кўзнинг рангдор пардасининг ташқи чегарасини ўз ичига олган икки қидирув 
соҳаси аниқланади; учинчидан, юқори ва пастки қовоқни аниқлаш учун 
қорачиқнинг жойлашув ўрни боғлиқ ҳолда қидирувнинг икки соҳаси танланади; 
тўртинчидан киприк, шуъла ва қорачиқдаги халақитларни йўқотиш учун бўсағали 
қиймат қўлланилади. CASIA маълумотлар базасида усулнинг аниқлик даражаси 
98,62% ни ташкил этиши аниқланган. 
Peihua ва Xiaomin кўзнинг рангдор пардаси соҳасини аниқлашнинг 
инкремент усулини таклиф этган. У қуйидаги икки босқичдан иборат: дастлаб 
қорачиқ жойлашган квадрат соҳа тахминий аниқланади, қорачиқнинг чегарасини 
аниқлаштириш учун Канни оператори ва Хаф алмаштириши қўлланилиб иккита 
халқавий сектор локаллаштирилади. Усул кўз ёпиқ (тўла ёки қисман) бўлганда, 
ёритилганлик туфайли тасвирнинг сифати пастлиги, қорачиқ чегарасининг 
ноаниқлиги ёки тахминий аниқланганда яхши натижа бермайди [40]. 
Хаф алмаштириши ёрдамида айлана ёйларининг умумий марказини топиш 
орқали кўз марказини тақрибий аниқлаш усулини ишлаб чиқилган. Усул 
ҳисоблаш мураккаблигининг камлиги, халақитларга турғунлиги ва параллел 
ҳисоблашларга мослашувчанлиги билан бошқа усуллардан кескин фарқ қилади. 
Кўз тасвирининг бир неча маълумотлар базасида синовдан ўтказилган ва кейинги 
қайта ишлаш учун сифати бир мунча юқори бўлган тасвирлар ажратиб олиш 
имконини берган [41].