Tuzuvchilar: tatu farg`ona filiali

Ko’p o’lchovli filьtratsiya imfilter funktsiyasi ko’p o’lchovli tasvirlarni ham qayta ishlay oladi.
Har bir rang qavatini filьtrlash amalga oshirilgan rangli tasvir qayta ishlovini ko’rib chiqamiz:

1. 
   Tasvirni o’qish va vizuallashtirish. rgb = imread('peppers.png'); imshow(rgb);
   

2. 
   Tasvirni filьtrlash va natijani vizuallashtirish.
   

h = ones(5,5)/25; rgb2 = imfilter(rgb,h); figure, imshow(rgb2)

MATLAB tizimi bir nechta ikki o’lchovli va ko’p o’lchovli filьtrlash funktsiyalariga ega. filter2 funktsiyasi ikki o’lchovli chiziqli filьtrlashni bajaradi, conv2 ikki o’lchovli signallarni yasaydi (svertka), convn – esa ko’p o’lchovli signallarni. Bu funktsiyalarning xar biri ishlash mobaynida, boshlang’ich ma’lumotlar double formatida berilishi lozim. Natija ham double formatida ko’rsatib o’tiladi. Bu funktsiyalar qirralar ishlash paytida har doim yetmayotgan piksellarni nollar bilan to’ldiradi va boshqa usulni qo’llab-quvvatlamaydi.
Yuqoridagi funktsiyalardan farqli ravishda, imfilter boshlang’ich ma’lumotlarni double formatiga o’tkazishni talab qilmaydi hamda imfilter tasvir qirrasidagi yetmayotgan elementlarni to’ldirishning bir nechta variantlariga ega.
Oldindan belgilangan filьtr tiplaridan foydalanish
I = imread('moon.tif'); h = fspecial('unsharp') h =
-0.1667 -0.6667 -0.1667
-0.6667 4.3333 -0.6667
-0.1667 -0.6667 -0.1667
I2 = imfilter(I,h);
imshow(I), title('Boshlangich tasvir') figure, imshow(I2), title('Qayta ishlangan tasvir')

Kiruvchi rasm Qayta ishlangan rasm
Tasvirni qayta ishlashda o’zgartirishlarning ba’zi turlari
Ko’p xollarda, matematik jihatdan tasvir o’zidan ikkita fazoviy o’zgaruvchili funktsiyani aks ettiradi. nuqtadagi funktsiyaning qiymati ushbu nuqtadagi intensivlik darajasiga ekvivalent hisoblanadi.
Tasvirni qayta ishlashda qo’llaniladigan ba’zi o’zgartirishlar:

1. 
   Fure o’zgartirishi.
   
2. 
   Diskret kosinus o’zgartirish.
   
3. 
   Radon o’zgartirishi.
   
4. 
   Proeksion o’zgartirish.
   

Atama	Ta’rif
Diskret o’zgartirish	Bu o’zgartirish turida, boshlang’ich va natijaviy ma’lumotlar diskret qiymatlar ko’rinishida bo’ladi. MATLAB da amalga oshirilgan diskret o’zgartirishlar, xususan, Image Processing Toolbox Fure o’zgartirishi va diskret kosinus o’zgartirishni o’z ichiga oladi.
CHastota sohasi	Tasvir turli chastotali davriy signallar summasi sifatida namoyish etilgan soha.
Fazoviy soha	Tasvir fazodagi nuqtalar ko’rinishida namoyish etilgan, har biriga intensivlikning qandaydir qiymati mos keladi.
O’zgartirish	Tasvirni alternativ matematik ko’rinishi.