9-mavzu. Tasvirlarni diskretlash va kvantlash
Reja:
1. Tasvirlarni diskretlash.
2. Tasvirlarni kvantlash
Kompyuterda tasvirni o’zgartirish va qayta ishlangan ma’lumotlarni saqlash
diskret ko’rinishda bajariladi. Real hayotning uzluksiz analog tasvirining diskret
ko’rinishni olish uchun diskretlash (sampling) dan foydalaniladi. Amalda buni
kiritish qurilmalari (raqamli fotoaparat, skaner va boshqalar) bajaradi. CHiqarish
qurilmasi (display, plotter va boshqalar) dagi qayta ishlangan tasvirlarni visual
o’zlashtirish uchun analog tasvirni uning diskretlashgan ko’rinishi bo’yicha qayta
ishlash amalga oshiriladi. Sodda holatda qorq-oq tasvirda biz ikki o’lchamli
massivga egamiz sa(x,y). RGB modelidagi rangli tasvirlar uchun har bir R, G va B
qatlam ikki o’lchamli massiv kabi qaralishi mumkin. Bir o’lchamli takrorlanuvchi
diskretlashuvni ikkio’lchamlikka umumlashtirishning soda usullaridan biri
to’g’riburchakli koordinatadagi tarkrorlanuvchi diskretlashdir.
s(n,m) = sa(nDx, mDy),
bu yerda Dx va Dy – x va y uzluksiz koordinataga ega bo’lgan sa(x,y)
ikkio’lchamli uzluksiz signalning gorizantal va vertical diskretlash intervali.
Ikkio’lchamli signallarni diskretlash shuningdek uning spektorlarini
o’zgartirishga va aksincha holatga olib keladi. Koordinata va chastota axborotni bir
xil baholash sharti bosh diapozondagi bir xil o’lchamli diskretlangan nuqtalarda
saqlanib qolinadi. Fure o’zgarishlaridagi to’g’ri va qarama – qarshi
to’g’riburchakli diskretlash quyidagi amallar orqali tushuntiriladi.
S(k, l) =
s(n, m) exp(-jn2pk/N-jm2pl/M),
S(k, l) =
exp(-jn2pk/N)
s(n, m) exp(-jm2pl/M),
s(n, m) =
S(k, l) exp(-jn2pk/N-jm2pl/M).
s(n, m) =
exp(-jn2pk/N)
S(k, l) exp(-jm2pl/M).
Har bir raqamli tasvir pikseli o’zida ba’zi analog tasvirning o’lcham
intensivligi natijasini ko’rsatadi. (18-rasm)
18-rasm.
Agar yassi tasvirdagi ayrim piksellarni qaralayotgan voqealikdagi obe’kt
ustida qayta loyihalashtirilsa, u holda to’gri keluvchi voqealik elementi o’lchami
datchikning ruxsat etilgan nominal o’lchamda o’lchanadi. Masalan, 25 sm
o’lchamli kvadrat qog’oz o’zida 500x500 pikselga teng bo’lgan raqamli tasvirni
aks ettirsin, u holda datchikning ruxsat etilgan nominal o’lchami 0.5 sm bo’ladi.
Singnalni chiziqli qayta ishlashda Furьe qonuniyatlaridan foydalaniladi.
Izlanishlar shuni ko’rsatadiki, chiziqli qayta ishlash bir qancha kamchiliklarga ega.
Birinchidan, haqiqiy tasvir bir qator chiziqli qayta ishlashda inbotga olinmaydigan
xususiyatlarga ega. Masalan tasvir nuqtalarining ravshanligi musbatdir, lekin
chiziqli qayta ishlashda u manfiy bo’lib qolishi mumkin. Ikkinchidan, chiziqli
qayta ishlash optimal qayta ishlashga yaqinroqdir, sababi, tasvirni yozib oluvchi
vositalar, masalan kinoplyonkalar umumiy holda chiziqsizdir. SHuning uchun
chiziqsizlikni inobatga oluvchi tasvirning o’ta ravshanlik metodiga qiziqish
kuchaytirilgan.
Tasvirni chiziqsiz qayta tiklashda katta muammo bo’lib hisob-kitobning
hajmi hisoblanadi. CHiziqsiz sistemalarda chiziqliga nisbatan ta’sir kamroq.
Haqiqatga yaqinroq chiziqsiz qayata ishlashlardan biri tenglikka bog’langan qalin
fazoga asoslangan tasvirlardir, ya’ni
g ( x, u )
h ( x, u ) u
**
f ( x, u ) + p ( x, u ).
Agar buzilgan yorug’likli tasvirni lagorifmik qayta ishlasak chiziqsiz holatga
kelamiz. Lagorifmik qayta ishlash inson ko’rish qobilyaning qayta ishlashi kabidir.
Fridena metodi ham tasvirni qayta ishlash sistemasini chiziqsiz yechishga
asoslanganligini ko’rsatadi.
g(j, k) = h( j,k )
** ye
xr [ - 1+ h( j,k)
* *
( j,k ) +
] + exp [ -1+
( j,k)],
P =
exp[
( , )
( , )
]
1 h j k
j k
j
,
To’g’irlangan tasvir esa quydagi tenglikka ega.
( , ) exp[
( , )
( , )
]
f j k
h j k
j k
1
Bu yerda ** ikki o’lchamli diskret o’ramni ifodalaydi, P esa tasvirning
butunlay energiyasini tasniflaydi.
Biroq bu sistemani yechish oson emas.
Do'stlaringiz bilan baham: |