|
12-mavzu. Matematik morfologiya usullari. Matematik morfologiya. Minkov
operatsiyalari. Oq- qora gradatsiyali tasvirlarda morfologik operatsiyalar.
Reja:
1. Matematik morfologiya usullari
2. Minkov operatsiyalari
3. Oq- qora gradatsiyali tasvirlarda morfologik operatsiyalar.
Kompyuter ko’rish xususiyati bo’yicha olib borilgan izlanishalarning
natijasini maqsadi inson ko’rish xususiyatiga ega bo’lgan yoki undan ham
mukammalroq avtomatik tizim ishlab chiqarish. Yuzni tanish bo’yicha olib
borilgan
chuqur
izlanishlarga
qaramasdan,
shu
kungacha
sun’iy
yetishmovchiliklarsiz ishlaydigan tizim yaratilmagan. Hamma vazifalar bilan
ishlay oladigan benuqson tizim bu inson ko’zidir. SHuning uchun sun’iy algoritim
tuzish uchun shu biologik funktsiyani ishlash printsipini o’rganish eng maqbul
yo’ldir. Kompyuter ko’rishi bo’yicha ta’rifga muxtoj bo’lmaga 19 ta izlanishlar
natijasi o’ylab topilgan. Bular:
1.
Insonlar o’ziga tanish obe’ktlani juda kichik ruhsat e’tilganlik tasvirdan
tanib olishadi.
2.
Tasvirning kamchiligi kamligi yuqori darajada bo’lgan tasvirda tanish
darajasi kattalashadi.
3.
Obe’kt haqida katta axborotga ega bo’lish ham protsesga yordam beradi.
4.
Yuzning qismlari bir butunlik sifatida qayta ishlanadi.
5.
Insonning qoshi tanishninga yordam beradigan eng kuchli qismdir.
6.
Tanish yuzning kengligi va balandligiga bog’liq emas.
7.
Yuzning formasi karikaturik tarizda kodlanadi.
8.
Qaytalanuchi ko’rilgan tasvir prototiv bo’yicha kodlanadi.
9.
Pgimmentlanish forma kabi muhimdir.
10.
Yorug’lik xususiyati forma xususiyatini degratsiya qilishda katta
ahamiyatga ega.
11.
Negativ tasvirlar tanish darajasini kamaytiradi, sababi pigmentlash kamligi
hisobiga.
12.
Yorug’likni o’zgarishi generalizatsiyaga ta’sir ko’rsatadi.
13.
Yuzning harakati tanishni kuchaytiradi va hakozolar.
Videosensorlarni yaratilishida Kompyuter ko’rishida tizimida har bir
detallarni inobatga olib tanish tizimi kiritilgan. Bunga misol – ko’zning rangdor
pardasini tanish qobilyatidir. Tabiiyki, agar tasvir yuqori darajada tiniq bo’lmasa
bundek algoritmlar o’z vazifasini bajara olmaydi. Ayniqsa bu masofadan turib
obe’kti taniy olish qobilyatida katta o’ringa ega. Bu holatda inson ko’ziga murojaat
qilamiz. Odamlar 16x16 blokdan iborat tasvirda tanib qolishar ekan. 7x10
pikseldan iborat tasvirlarni tanish aniqligi 50% dan yuqori bo’ladi va 19x27
pikselda esa maksimal darajaga yetadi. (2-rasm)
2-rasm.
Degratsiyani qoplash qaralayotgan obe’kt qay darajada subektga tanishligiga
bog’liq. Tabiiy holda insonni ko’rib turib tanish va yaqinlarizni videokameradagi
sifatsiz tasvirda tanish bir-biridan farq qiladi. Obekning yuzidan ko’ra uning
yurish-turishini ko’proq tanir ekanmiz. Agar biz obe’ktni yuzini berkitib qarasak
tanish darajasi tanasini yopib qaraganimizdan yuqori bo’ladi.(3-rasm)
3-rasm. A) Haqiqiy tasvir. B) obe’kt tanasi yopilganlik holati. C) Yuzi
yopilganligi.
Tizimni yaratilishida konturni ajratish algoritmi ishlatiladi. Biologik
tomondan kontur tasvirlar tanish uchun yetarli hisoblanadi. Qalam bilan chizilgan
rasmlar ham huddi shundek. Konturlar tizimda tanish uchun yetarlimikan?.
Izlanishlar buni aksini ko’rsatmoqda. Agar “Vektor” tasvirlar faqat konturdan
iborat bo’lsa tasvirning sifati buziladi va uni tanish darajasi pasayadi. (4-rasm)
4-rasm. Faqat konturdan iborat tasvir.
Yuzning qismlari (quloq, burun, og’iz va boshqalar) bir butunlikdan ajrala
oladimi? Yuzni alohida qismlar bo’yicha identifikatsiyalash mukin. Lekin agar
yuzning tepa qismini boshqa insonga tegishli yuzning pastki qismi bilan
birlashtirilsa tanish qiyin bo’ladi. (5-rasm)
5-rasm.
Ko’p hollarda obe’ktni tanish quyidagi ketma-ketlikda qaraladi: ko’z, og’iz
va burun. Lekin yaqindagi qoshni raqamli qayta ishlash bo’yicha qilingan
izlanishlar shuni ko’rsatdiki, qosh tanish qobilyatining eng asosiy qismi hisoblanar
ekan. Sababi qoshlar emotsiyani saqlovchi va yuzning kam soya tushmaydigan
qismi hisoblanadi (6-rasm).
6-rasm.
Yuzning yorug’lik strukturasi ham tanish qobilyati uchun muhim
hisoblanadi. Adekvat holatda yuzning yorug’ligi tanish uchun yetarli hisoblanadi.
Lekin olimlar yorug’likning rangi ahamiyatga ega emasligini ta’kidlashmoqda.
Agar yuzning shakli aniq bo’lmasa inson miyasi ikkinchi darajali qismni ya’ni rang
orqali tanishni boshlaydi. Masalan tana yoki soch rangi bizga ko’p axborot berishi
mumkin. Ikkinchi urinishda esa segmentlar yig’indisiga qaraladi. (7-rasm)
7-rasm
Har qanday fototasvir bilan shug’ullanuvchilarga ma’lumki negative tasvirda
jud tanish chexralarni ham toppish qiyin. Bundan ko’rinib turibdiki tasvirning
to’liq shakli saqlanib qolgan bo’lsa ham, uning pigmentatsiyadagi sifatining
yo’qolganligi tanish qobilyatiga halaqit beradi. (8-rasm)
8-rasm
Endi esa burchakdan turib obe’ktni tanish ko’raylik. Tanish chexralarni har
xil burcchak ostida tanish qiyin hisoblash amali hisoblanadi.Lekin inson miyasi
buni osanlikcha yechadi. Bir xil burchar ostida olingan har xil obe’kt tasvirini har
xil burchak ostidan olingan bir xil obe’ktning tasviriga nisbatan Kompyuterga
tanish osonroq bo’lishiga qaramay, inson miyasi ikki holatni ham bemalol
uddalaydi. 9-rasmdagi videolavhadan olingan rasmlar ketma-ketligi temporal
assotsiyatsiyani ko’rsatadi.
9-rasm. Yuzning har xil burchakdan ko’rinishi.
Do'stlaringiz bilan baham: | 
