Таълим вазирлиги а.ҚОдирий номидаги жиззах давлат педагогика

Фойдаланилган адабиётлар 
1. ЎзР ФА Ўзбек тили, адабиёти ва фольклори институтида бажарилган Ф1 
– ФА-И 2012-1-8 рақамли "Ўзбек халқ ижоди ёдгорликлари" 100 
жилдлигини нашрга тайёрлаш ва уни текстологик ўрганиш масалалари» 
фундаментал илмий лойиҳаси. Жўраев М. Муҳташам жамланма. ЎзА, 
18.07.2017 
http://uza.uz/oz/culture/mu-tasham-zhamlanma-18-07-2017; 
«Ўзбек 
халқ ижоди ёдгорликлари» номли 100 жилдлик мажмуанинг дастлабки 15 
жилди тақдимоти ҳақида ахборот 
https://kun.uz/67226286
. 
2. Ўзбекистон Республикаси Президентининг 2019 йил 21 октябрдаги ПФ-
5850-сон “Ўзбек тилининг давлат тили сифатидаги нуфузи ва мавқеини 
тубдан ошириш чора-тадбирлари тўғрисида”ги Фармони. 
3. Ўзбекистон Республикаси Президентининг 2017 йил 24 майдаги 
ПҚ-2995-сон “Қадимий ёзма манбаларни сақлаш, тадқиқ қилиш ва тарғиб 
қилиш тизимини янада такомиллаштириш чора-тадбирлари тўғрисида”ги 
Қарори. 

---

180 
 
АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ, 
ОСНОВАННОЙ НА АППАРАТЕ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ 
Тавбоев Сирожиддин Ахбутаевич - кандидат 
технических наук, доцент кафедры автоматизация и 
управление производственных процессов, ЖПИ 
Хасанов Умид Жумаевич - Ст.преподаватель 
кафедры 
автоматизация 
и 
управление 
производственных процессов, ЖПИ 
Каршибоев Низомиддин Абдумаликович - 
докторант кафедры автоматизация и управление 
производственных процессов, ЖПИ 
Аннотация: В статье представлены состав и структура системы обработки 
изображений с использованием концепции нечетких множеств
Ключевые слова. цифровая обработка изображений, нечеткие множества, 
нечеткие правила, повышение качества изображений, объект, контраст, яркость. 
Известно, что теория нечетких множеств оперирует качественными 
понятиями. Это характерно для человека, вместе с тем она дает им 
количественную оценку, что характерно для компьютера. Этим она 
объединяют достоинства человеческого оперирования знаниями и 
вычислительной мощностью компьютера.
В работе ведено алгоритмы предварительной обработки изображений, 
основанные на теории нечетких множеств. При этом основное внимание 
уделено к задаче повышения контрастов изображений. [2]. 
Нечеткая логика, которая служит основой для реализации методов 
нечеткой обработки изображений, при решении задач анализа и 
распознавания изображений более естественно описывает характер 
человеческого мышления и ход его рассуждений, чем традиционные 
формальные системы. Именно поэтому использование математических 
средств для представления нечеткой исходной информации позволяет 
строить модели, которые наиболее адекватно отражают различные аспекты 
неопределенности, постоянно присутствующей в окружающей нас 
реальности. Однако при всем своем потенциале теория нечетких множеств 
не была способна решать практические задачи, а существовала 
действительно всего лишь как теория. Ситуация изменилась в последние 2-
3 десятка лет и это связано с появлением прикладных реализаций для 
решения интеллектуальных задач с использованием теории нечетких 
множеств Следует отметить, что при решении задач с использованием 
аппарата нечеткой логики аксиомы вводятся по ходу решения задачи и 
формируются, главным образом, из эмпирических знаний человека. 
В этих условиях для конкурентных предпринимателей с целью 
достижения поставленных целей, реального осуществления бизнес-плана и 
полного обеспечения безопасности принимаемых решений необходимо 
учесть воздействие случайных факторов и хозяйственный риск.[3]. 

---

181 
Сначала, в целях простоты изложения, рассмотрим систему нечеткой 
обработки изображений как черный ящик, который представляет собой 
удобную схему - преобразование входного пространства в выходные 
(рисунок 1). При этом изображение рассматривается как нечеткое 
множество и обрабатывается методами «мягкого вычисления».
Рисунок 1 – Схема преобразования входные изображений в выходные 
В работе ведено алгоритмы выделения контуров изображений, 
основанные на теории нечетких множеств. [4]. 
На основе цели и задач исследований определена архитектура 
системы обработки изображений, основанной на концепции нечетких 
множеств. Функциональная схема этой системы представлена на рисунке 
2. 
Рисунок 2 – Функциональная схема разрабатываемой системы. 
Ниже приводим алгоритм линейного повышения контраста при 
нечеткой исходной информации. [5]. 
В основу разрабатываемой системы обработки изображений заложены 
основные принципы разработки программной системы промышленного 
назначения. Эти принципы заключаются в следующем. 
В работе выведены алгоритмы улучшения изображений, основанные 
на теории нечетких множеств.[6]. 
1.Принцип эффективности. Система должна обеспечить эффективный 
выбор схемы организации системы и математических методов решения 
задачи. 
2.Принцип простоты эксплуатации. Максимальное удобство и 
простота общения пользователя с системой осуществляется входным 
языком, позволяющим компактно сформулировать задания. 
3.Принцип типизации и стандартизации. Система должна учесть 
внесение 
корректив 
и 
доработок 
модулей 
при 
построении 
функциональных подсистем из стандартных элементов. 
4.Принцип формализации. В системе задание на решение любой 
задачи должно производиться по общему правилу. 
Выходное 
изображени
е
Черный 
яшик
Выходное 
изображение