Муҳаммад ал-хоразмий номидаги тошкент ахборот технологиялари

Ob’ektlarning fraktalli tasnifi va klasterlanishi. Tasniflash - bu 
ob’ektlarning o’xshashligi, shu jumladan jarayonlar va harakatlar bo’yicha 
tartiblash. Tasniflash masalasining umumiy qo’yilishi stoxastikdir, chunki 
belgilarning vektorlari har doim shovqin va shovqin - suron tufayli ehtimollik 
taqsimotiga ega. Agar turli xil ob’ektlar va fon shovqinlari optik yoki radar 
tas
virda bo’lsa, unda deskriptor vektorlari ob’ekt imzolari atrofida guruhlangan 
bo’lib, ajratish maydoni kam to’ldiriladi. Shunday qilib, ba’zi boshlang’ich 
to’plamlarning sinflarga bo’linishida yaqinlik yoki o’xshashlik mezoniga ko’ra 
klasterlash muammosi p
aydo bo’ladi. Deskriptor maydonidagi klaster o’lchamlari 
klaster ichidagi belgilarning o’xshashligi bo’yicha berilgan o’lchov bilan 
aniqlanadi. 
Tasvirlarni testlashni fraktalli tanib olish. 
Tasvirlarni testlashni fraktalli 
tanib olish algoritmlari paradigmani ishlatishga asoslanadi (maqsad topologiyasi 
uning fraktal o’lchovidir). Fraktalli tanib olish algoritmlarining uslubiy asosi 
topologik konstantalarni rad etish va belgilarni sinflarda fraktal o’lchovlar yoki 
fraktal imzolar shaklida tavsiflashdir. Determinallashgan yoki ehtimollik 
xususiyatlarining maydoni odatda dinamik testlash yordamida aniqlanadi. Tanib 
olishning aniq masalalarini o’rganish uchun eng yaxshi testlash materiali ob’ektni 
tanib olish muammosiga to’g’ri keladigan tahlil qilingan ma’lumotnomalar 
to’plamidir. Biroq, tanib olishning turli xil muammolaridagi har bir tasvir turining 
xususiyatlari tanib olish jarayonining umumiy qonuniyatlarini kuzatishni 
qiyinlashtiradi. Shu sababli, universal test materialidan foydalanish haqida savol 
paydo b
o’ladi. Har qanday tabiatdagi tasvirlarning ko’rinishini aniqlash 
masalalarini o’rganish uchun universal testlash materiallari sifatida “Tangram”dan 
iborat figuralar to’plami ishlatilgan. Kompyuter tajribalarida 16ta Tangramdan: 
ko’pburchaklar, sun’iy inshootlarning siluetlari, samolyotlar, kema, odam va 
hayvonlardan foydalanilgan (1-rasmga qarang) [3, 4]. 
1-
rasm. 16ta Tangram iborat figuralar to’plami 
Fraktal o’lchovni baholashdagi yuqori sezuvchanligi tasvirlardagi uzluksiz 
konturlar mavjudligiga ob’ektlarning konturlarini va ularning shovqinlarini 

---

81 
filtrlash imkoniyatini taklif qiladi. Fraktal algoritmdan foydalanib, juda kuchli 
shovqin (chang, tutun) sharoitida olingan avtomobil raqamlarini, tasvirlarni aniq 
ajratish mumkin. Tasvir konturini filtrlash algoritmi lokal fraktal o’lchovni 
baxolashga asoslangan. 
Adabiyotlar 
1. Mandelbrot B. Fraktalnaya geometriya prirodi: Per. s angl. 
– M.: Institut 
kompyuternix issledovaniy, 2002. 
– 656 s. 
2. Nazirov Sh.A., Anarova Sh.A., Nuraliyev F.M. Fraktallar nazariyasi 
asoslari. 
– Tashkent: Navro’z. Monografiya. 2017. - 128 b. 
3. Potapov A.A. Noveyshie metodi obrabotki izobrajeniy. Moskva 2008 
4. Privezentsev D.G., Jiznyakov A.L., Baranov A.A. Primenenie fraktalnix 
metodov v obrabotke izobrajeniy i signalov. Murom 2009.