Tuzuvchilar: tatu farg`ona filiali

P_m⁽ⁱ⁾  P(g ⁽ⁱ⁾  g_m⁽ⁱ⁾ ), m  0,1,...,L1; i 1,2,...,m²
ehtimollik qiymatlariga ega bo’lish mumkin. O’z-o’zidan ravshanki shuncha ehtimollik saqlash va hisoblash deyarli mumkin emas. Agar tasvirni erkin qiymatlarning birjinsli (statsionar) ergodik tasodifiy maydoni deb qarasak, u holda har bir g⁽ⁱ⁾ qiymatni yagona tasodifiy miqdor qiymatlari deyish va uning taqsimot qonuni bir nechta tasvir bo’yicha emas, bittagina tasvir qiymatlari bo’yicha gistogramma hisoblash yo’li bilan aniqlash mumkin:
⁽ⁱ⁾ N^m
P_m  P(g g_m )  ₂ ; m 0,1,...,L1 N

bu yerda N_m tasvirdagi yorug’ligi g_mga teng bo’lgan nuqtalar sonidir. Lekin amalda tasvirlarni birjinsli ergodik tasodifiy maydon modeli yordamida ta’riflashning iloji yo’q. SHuning uchun tasvirda dastlabki ishlov yordamida F almashtirish bajariladi:
G G va bu almashtirishga quyidagi talablar qo’yiladi:

1. 
   F uchun teskari F^-1 almashtirish mavjud: G G
   
2. 
   F (g(k,1))=g(k,1) korrelyatsiyasi kuchsiz;
   
3. 
   g (k,1) ning qiymatlari oralig’i kodlashtiriladi. qo’yilgan 1-chi talab manba tasvirni tiklash, 2 chisi g (k,1) ga erkin qiymatli tasodifiy maydon modelini qo’llash. 3 chisi esa yorug’lik qiymatlari oralig’ini saqlash imkonini beradi.
   

Bunday almashtirish sifatida quyidagi munosabatlardan foydalanish mumkin. g(1,1)=g(1,1): g(k,1)=g(k,1)-g(k-1,1): g(1,1)=g(1,1)-g(1,1-1) (1)

g(k,1)-g(k-1,1) pri d₁d₂.
g(k,1)= g(k,1)-g(k-1,1) pri d₁d₂: (2)
d ₁=g (k,1)-g(k-1,1-I-1)
d ₂=g (k,1)-g(k-1,1-I-1) k. I=2,3…..N. (3)
(1+3) ifodalar tasvirning mahalliy xususiyatlariga moslashuvi axborot tuzishning ayirmalar usulini aniqlaydi. Bu jarayonda ishlov berilayotgan va natija tasvir elementlarida xarakat chapdan o’ngga yuqorida pastga qarab yo’nalgan bo’ladi. G G. SHunday qilib, Gg=g(k,1) tasvirni statistik kodlashtirish algormi quyidagicha:

1. 
   (1+3) ifodalar bo’yicha G matritsani hisoblash;
   
2. 
   g (k,1) qiymatlarning gistrammmasini hisoblash
   

P_m =N_m N² : m=0,1…,L-1; L=2^r, N_m – tasvirdagi qiymati m–ga teng nuqtalar soni;

3. 
   (P_m) gistogramma bo’yicha Xaffmen kodini tuzish;
   

g (k,1) qiymatlariga xaffmen kodlarini mos qo’yish va uzunligi r_ bit
L1 bo’lgan g massiv olish: r N_mr_m.
m0
r_m- G matritsaning m-qiymati uchun kod so’zining uzunligi.
Bu usullarning ikkita jiddiy kamchiligi bor, 1-chisi tasvirning xususiyatlariga bog’liqligi bo’lsa, 2-chisi halaqitlarga beriluvchanlik, ya’ni bitta qiymatning buzilishi keyingi barcha qiymatlarning buzilishiga olib keladi. Bu kamchiliklar tasvirni avval moslashtirishni keyin esa vaqti-vaqti bilan tasvirning ba’zi nuqtalari qiymatini qo’shni elementlar qiymatiga bog’liqsiz olishini talab etadi. Bundan tashqari ularning koeffitsenti kichik, hisoblari esa murakkab. SHu sababli ular keng qo’llanilmaydi, asosan boshqa, oldindan aytish o’zgartirib jo’natish kabi usullar bilan birgalikda ishlatiladi.