Magistrlik dissertatsiyasi 7 bet, 59 ta rasm, ta jadval, 70 ta adabiyot va ilovadan iborat

. Gabor filtrlari yordamida tasvirni qayta ishlash

OpenCV Python da Gabor yadrosini yaratishda foydalaniladigan funksiyaning tuzilishi quyida keltirilgan .

cv2.getGaborKernel(ksize, sigma, theta, lambda, gamma, psi, ktype)
Gabor filtri parametrlari:
ksize - Gabor yadrosining o‘lchami. Agar ksize=(a, b), bo‘lsa, bizda axb pikselli Gabor yadrosi mavjud . Boshqa ko‘plab o‘ram yadrolarida bo‘lgani kabi, ksize afzal toq va yadro kvadratdir.
sigma - Gabor filtrida ishlatiladigan Gauss funksiyasining standart og‘ishi.
theta - normalning Gabor funksiyasining parallel chiziqlariga yo‘nalishi.
lambda - yuqoridagi tenglamadagi sinus omilning to‘lqin uzunligi.
gamma - fazoviy tomonlar nisbati.
psi - faza almashinuvi.
ktype Gabor yadrosidagi har bir piksel o‘z ichiga olishi mumkin bo‘lgan qiymatlar turini va diapazonini belgilaydi [28].
26-rasm. Gabor filtrining turli yo‘nalishdagi natijasi:
a - asl tasvir; b - rasm ; c - rasm ; d - rasm ;
f - rasm .

Filtrning ishlashiga misol sifatida “tezlik chegarasi 20 km/soat” belgisi olindi, bu belgi turli yo‘nalishlarda turlicha ko‘rsatilishini ko‘rsatadi.

Biroq, tasvirlardagi obyektlarning chetlari, masalan, yo‘l belgilari, turli xil yo‘nalishlarga ega. Gabor filtrining yo‘nalishini chetiga yaqinroq olish uchun unga turli yo‘nalishdagi filtrlar kerak bo‘ladi. Turli yo‘nalishli va masshtabli filtrlar qancha ko‘p bo‘lsa, shunchalik ko‘p ma’lumot ifodalanadi.
27-rasm. Gabor filtrining to‘rt xil yo‘nalishi

Tasvirni yaxshiroq qayta ishlash uchun to‘rt xil yo‘nalishni Gabor funksiyasining normalga parallel chiziqlariga yo‘naltirishga qaror qilindi. Misolni 27-rasmda ko‘rish mumkin.

28-rasm. Gabor filtridagi yo‘nalishlarning birlashtirilgan yo‘nalishlari

Yuqoridagi rasmda tasvirni 4 xil yo‘nalishda qayta ishlash misoli keltirilgan, Gabor funksiyasining normalning parallel chiziqlariga yo‘naltirilishi ko‘rsatilgan.

7.