12-mavzu. Matematik morfologiya usullari. Matematik morfologiya. Minkov operatsiyalari. Oq- qora gradatsiyali tasvirlarda morfologik operatsiyalar. Reja: Matematik morfologiya usullari
Minkov operatsiyalari
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:
Insonlar o’ziga tanish obe’ktlani juda kichik ruhsat e’tilganlik tasvirdan tanib olishadi.
Tasvirning kamchiligi kamligi yuqori darajada bo’lgan tasvirda tanish darajasi kattalashadi.
Obe’kt haqida katta axborotga ega bo’lish ham protsesga yordam beradi.
Yuzning qismlari bir butunlik sifatida qayta ishlanadi.
Insonning qoshi tanishninga yordam beradigan eng kuchli qismdir.
Tanish yuzning kengligi va balandligiga bog’liq emas.
Yuzning formasi karikaturik tarizda kodlanadi.
Qaytalanuchi ko’rilgan tasvir prototiv bo’yicha kodlanadi.
Pgimmentlanish forma kabi muhimdir.
Yorug’lik xususiyati forma xususiyatini degratsiya qilishda katta ahamiyatga ega.
Negativ tasvirlar tanish darajasini kamaytiradi, sababi pigmentlash kamligi hisobiga.
Yorug’likni o’zgarishi generalizatsiyaga ta’sir ko’rsatadi.
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.
