O‘zbekiston respublikasi oliy va o‘rta maxsus ta’lim vazirligi n. N. Zaripov

 
SAVOL VA TOPSHIRIQLAR 
1. Tasvirdagi piksellar uchun taqsimot funksiyasi. 
2. Taqsimot zichligi haqida ayting. 
3. Tasvirda halaqitlarni bartaraf etish yo`llarini sanab bering. 
 
4.6. Kontrastni o`zgartirish.
 
Kompyuterdagi tasvirning yorqinligi diapazoni asl nashrida, masalan: yetarli 
darajada ta`sir etmasligi sababli, farq qilishi mumkin. Yorqinlikni sozlashning ikkita 
(4.5.3)
(4.5.4)
(4.5.5)
(4.5.6)

---

73 
mumkin bo`lgan usuli mavjud. Birinchi usulga ko`ra, rasm asl nusxaning yorqinligi 
oralig`ida chiziqli ravishda ko`rsatiladi. Ikkinchi usul, qayta ishlangan tasvirdagi 
piksellarning yorqinligini maksimal va minimal chegaraviy darajalargacha 
cheklashni o`z ichiga oladi va kengroq qo`llaniladi. Rasmda eng yengil va qorong`i 
ohanglarning mavjudligi yaxshi kontrast haqida ta`assurot qoldiradi, ammo haddan 
tashqari 
kontrast
, maksimal gradatsiyalar midtonlarga ta`sir qilishiga olib keladi va 
tasvir tafsilotlarining aksariyati o`rta tonlarda bo`yalgan va haddan tashqari kontrast 
bu detallarning yo`qolishiga olib keladi yoki ularni qiyinlashtiradi.
Past kontrastning asosiy sababi ko`paytirilgan yorqinliklarning ko`payishi 
bilan 
bog`liq 
bo`lib, 
ko`pincha 
darajani 
uzatish 
xarakteristikalarining 
nomutanosibligi bilan birlashadi. Piksel palitrasining minimalidan maksimal 
darajagacha o`zgarishiga bog`liqlik tabiati tasvir sifatiga ham ta`sir qiladi. Eng 
yaxshisi piksellarning intensivligini o`zgartirishning chiziqli funksiyasidir.
Kam kontrast, shuningdek, rasmdagi piksellarning nashrida funksiyasining 
o`zgarishi yorqinlik shkalasining ruxsat berilgan diapazonidan ancha kichikroq 
bo`lishi bilan bog`liq bo`lishi mumkin. Bunday holda, tasvirning kontrasti chiziqli 
elementli konversiya yordamida haqiqiy miqyosdagi yorqinlikning haqiqiy dinamik 
diapazonini “cho`zish” orqali kuchayadi. 
Palletlar yorqinligini sozlashning yana bir usuli - kirish tasvirini teskari 
aylantirish. Qorong`i fonda kuchsiz signallarni ajratish juda qiyin bo`lgani uchun, 
bunday tasvirlarning teskari shaklida turli xil yorqinligi gistogramma mavjud bo`lib, 
bu kuzatish va vizual identifikatsiya qilish uchun ko`proq maqbuldir. 
Rasmni qayta ishlashning ba’zi vazifalari kulrang rangdagi tasvirni (nashrida 
ko`p darajalari) ikkilikka (ikki gradatsiya) almashtirish bilan bog`liq. Qayta ishlash 
rasmning ma’lumotlarning ko`payishini kamaytirish maqsadida amalga oshiriladi, 
bunda faqat ma`lum bir muammoni hal qilish uchun zarur bo`lgan ma’lumot 
qoldiriladi. Ikkilik rasmda ma`lum tafsilotlar (masalan, tasvirlangan obyektlarning 
konturlari) saqlanishi kerak va ahamiyatsiz xususiyatlar (fon) chiqarib tashlanishi 
kerak. Rangli kulrang hajmda ishlov berish barcha tasvir elementlarini ikki sinfga 
bo`lishdan iborat. Bular A
1
va A
2
ga, chegara bilan yorqinlikka asoslangan A
gr
va 

---

74 
tegishli chegaralarni filtrlashda rasm piksellarini sinflarning belgilangan ravshanligi 
bilan almashtirish orqali bajariladi. Chegarani tanlash asl rasmning yorqinligi 
gistogrammasi turiga qarab belgilanadi. Belgilangan taqsimotga ega chizmalar, 
matnli yozuvlar va boshqalar kabi oddiy tasvirlar uchun taqsimlash rejimlari 
orasidagi chegara minimal bo`ladi. Umumiy holda, tasvir multimodal bo`lishi 
mumkin, va agar obyektlar va ularning yorqinligining tegishli rejimlari o`rtasida 
yetarlicha ishonchli yozishmalar o`rnatilgan bo`lsa, u holda pollarni filtrlash piksel 
yorqinligining bir nechta sinflarini ham o`z ichiga olishi mumkin.
Piksel intensivligini baholash vositasi bu histogram - tasvirning tanlangan 
maydonida pikselning intensivligini (yorqinligini) taqsimlashning miqdoriy 
xarakteristikasini grafik namoyish qilish. Piksel intensivligining maksimal 
qiymatiga intensivlikni gradatsiya darajasi 255 (oq), eng qorong`i - 0 (qora) qiymat 
beriladi. 0 dan 255 gacha bo`lgan intensivliklar o`zgarishning chiziqli shkalasiga ega 
yoki qabul qilingan o`zgartirish funktsiyasiga muvofiq o`rnatiladi, masalan, kuchsiz 
signallarni kuchaytirishi (kulrang rang) va kuchli signallarni susaytirish (oq 
mintaqada), bu tasvirning fazoviy va kontrastli aniqligini oshiradi. qiziqish doiralari. 
Asl tasvirni Furier konvertatsiyasining spektral koeffitsientlarini hisoblash 
asosida rasmlarni takomillashtirishning ma`lum usuli (cepstrumni hisoblash). 
Tsepstrum tasvirga qaytarilganda, tasvir gistogrammasi tasvir spektrining logaritmik 
o`zgarishi tufayli hizalanadi. 
Ko`pgina tasvirlar intensivlikni taqsimlashning ma`lum sohalarida yuqori 
konsentratsiyali chiziqlar bilan gistogramma bilan tavsiflanadi. Ko`pincha 
tasvirning yorqinligi taqsimlanishining histogrammasi kichik darajalarga nisbatan 
noaniqlikka ega (aksariyat elementlarning yorqinligi o`rtacha darajadan past). 
Bunday tasvirlarning sifatini yaxshilash usullaridan biri ularning gistogrammalarini 
o`zgartirishdir. Gistogrammani tekislash tasvirni Furening o`zgarishi spektral 
koeffitsientlarining modulini kuchga oshirish asosida amalga oshiriladi, shu bilan 
koeffitsientlarning belgisi va fazasi saqlanib qoladi. Agar eksponentni ko`rsatsangiz 
𝛼 keyin 𝛼<1 darajadagi ildiz ekstraktsiyasi katta spektral koeffitsientlarni 
kamaytiradi va kichrayadi. Tasvirning chastota tekisligidagi energiyaning bunday 

---

75 
qayta taqsimlanishi fazoviy sohada tasvir piksellari intensivligining dinamik 
diapazonidan yanada samarali foydalanishga olib keladi. Piksel zichligi 
gistogrammasini sozlash uchun yaxshi niqobni tanlash kontrastni oshiradi va shu 
bilan qismlarning kontrast o`lchamlarini yaxshilaydi. Qayta ishlash dasturlari sizga 
qiziqish zonasida ko`rsatilgan qismlarning silliq yoki, aksincha, keskin o`tishiga ega 
bo`lgan rasmlarni ranglar xaritasi uchun ranglarni belgilashga imkon beradigan 
buyruqlarga ega. Salbiy tasvirni ijobiy holga aylantiradigan kontrastni qaytarish 
bilan bir qatorda, ushbu usul kichik va o`rta tasvir tafsilotlarining kontrastini 
oshirishga imkon beradi. 
Matematik modellar va algoritmlarning juda katta arsenali mavjud bo`lib, 
ularni dasturiy ta’minot yordamida amalga oshirish tasvirlarning kontrast 
o`lchamlarini sezilarli darajada oshirishi mumkin. Ushbu algoritmlar intensivlik 
gistogrammasini o`zgartiradigan chiziqli va chiziqli bo`lmagan tasvirni filtrlash 
jarayonlariga asoslangan.