Бинар тасвирга ўтказиш.Тасвирни бинар тасвирга ўтказишнинг мақсади
берилган тасвирни (одатда кулранг тасвир) бинар тасвирга айлантириш ҳисобига
қайта ишланадиган маълумотлар ҳажмини сезиларли даражада қисқартириш
ҳисобланади. Бундай шакл айлантиришнинг муҳим шарти бўлиб таниб олиш учун
муҳим бўлган маълумотларнинг минимал даражада йўқотилиши ва тасвирдаги
ҳалақитларни максимал даражада бартараф қилиш ҳисобланади.
Ушбу босқич кейинги таниб олишда қўлланиладиган тасвирларга ишлов
бериш ва таҳлил қилиш босқичлари билан чамбарчас боғлиқдир ва амалий
нуқтаи-назардан бинар тасвирга ўтказиш алгоритми ишининг сифати бутун
тизимнинг иш сифатидан келиб чиққан ҳолда баҳоланади.
Тасвирни бинар тасвирга айлантириш алгоритми жуда содда ва бундаги
асосий муаммо тасвир ҳақидаги маълум априори маълумотлар асосида бинар
тасвирга ўтказиш бўсағавий қийматини танлаб олишдан иборатдир. Бинар
тасвирга ўтказиш бўсағасини танлаш тасвир ёрқинлиги гистограммасининг яққол
ифодаланган бимодаллиги тўғрисидаги фаразга асосланган.
Бинар тасвирга ўтказиш алгоритмлари бинарга ўтказиш бўсағасининг тури
бўйича глобал ва локал синфларга ажратилади. Глобал бўсаға билан бинар
тасвирга ўтказиш берилган тасвирни бутун тасвир учун аниқланган бўсаға
ёрдамида фон ва объектларга ажратишни кўзда тутади [3,4]. Локал бўсағалар
тасвирнинг локал блокида (ойнасида) аниқланади ва бу бўсаға ёрдамида шакл
алмаштириш фақат кўриб чиқилаётган блокда амалга оширилади [5-7]. Шуни
таъкидлаб ўтиш керакки, глобал бўсаға бўйича шакл алмаштириш локал бўсаға
бўйича шакл алмаштиришга нисбатан анчагина тезроқ амалга оширилади. Бироқ
амалда кўпинча локал бўсаға бўйича шакл алмаштиришдан фойдаланилади, чунки
матн тасвирининг турли соҳаларида ёрқинликнинг катта ўзгаришлари мавжуд
бўлган ҳолларда улар яхшироқ натижалар беради.
Бинар тасвирга ўтказиш масаласини яна 2 га тенг бўлган кластерлар сони
априори маълум бўлган кластеризация масаласи сифатида ҳам қараш мумкин.
Бундан ушбу масалани ҳал қилиш учун кластеризациянинг маълум усулларидан
фойдаланиш мумкинлиги келиб чиқади [8,9].
Сегментация. Ушбу босқич алгоритмлари уларнинг кейинги таҳлилини
осонлаштириш учун тасвирдаги қизиқтираётган соҳаларни ажратиб олишга имкон
беради.
Тўғри сегментация пассив идентификация тизимининг энг муҳим таркибий
қисми бўлиб ҳисобланади. Сўнгги вақтларда тасвирдаги қўлёзма объектларини
сегментация қилишнинг катта сондаги алгоритмлари ишлаб чиқилди. Бу
алгоритмларни улардан кўзланган мақсадларга кўра қуйидагича синфларга
ажратиш мумкин: сатрларни сегментация қилиш алгоритмлари, сўзларни
сегментация қилиш алгоритмлари ҳамда сатрлар ва сўзларни сегментация қилиш
алгоритмлари.
Матнни сегментация қилиш усуллари орасида иккита асосий ёндашувни
ажратиб кўрсатиш мумкин: пасаювчи ва кўтарилувчи. Биринчи ёндашувнинг
асосий ғояси матндаги боғланганлик компонентларини ажратиб олиш ва кейин
матннинг алоҳида қисмлари ўртасидаги муносабатлардан фойдаланган ҳолда
уларни сўзлар, сатрлар ва бўлимлар каби йирикроқ тузилмаларга
бирлаштиришдан иборатдир. Иккинчи ёндашув бутун матннинг хусусиятларидан
фойдаланган ҳолда бутун қўлёзма матни тасвирини майдароқ таркибий қисмларга
кетма-кет бўлишдан иборатдир.