Tasvirlarni segmentlashda Sobel, Sharr, Pruitt operatorlarining qo’llanilishi

Tasvirlarni segmentlashda Sobel, Sharr, Pruitt operatorlarining qo’llanilishi
To’xtayeva Marg’uba Shuxrat qizi (Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent Axborot texnologiyalari Universiteti Samarqand filiali, Dasturiy injiniringi kafedrasi assistenti)
Kalit so’zlar: Segmentlash, kompyuter ko’rishi, Canny operatori, Pruitt operatori, Sobel operatori, Chet detektori algoritmi, silliqlangan tasvir, Sharr operatori algoritmi, Cross Roberts operatori, chekkalarni aniqlash.
Annotatsiya
Hozirgi kunda jahonda tasvirlardan avtomatlashtirilgan holda obyektlarni aniqlash, tanib olish va tahlil qilish algoritmlarini takomillashtirish hamda tasvirlarini qayta ishlashda qo’llaniladigan segmentlash usullaridan foydalanish dolzarb hisoblanadi. Chunki hozirgi global raqamli tranformatsiya jarayonlarida tasvirlarga raqamli ishlov berish masalalariga ehtiyoj juda ortgan, bunda kompyuter nigohi texnologiyalari yetakchilik qilmoqda. Olimlar inson miyasini funktsiyalarini yaratishga qaratilgan intilishlari miyaning biologik neyronlar va ularning bog’lanishlari modelini (keyinchalik esa dasturiy) yaratish natijalarini berdi. Ushbu maqolada kulrang tasvirdagi qirralarni ajratib ko’rsatish uchun Sobel, Sharr, Pruitt operatorlarining qo’llanilishi ko’rib chiqilgan.

Kulrang tasvirdagi qirralarni ajratib ko’rsatish uchun ko’plab algoritmlardan foydalaniladi. Shunday algoritmlardan biri Sobel operatoridir.

Sobel operatori tasvir gradientining noto’g’ri yaqinlashuvidir, lekin ko’p masalalarda amaliy qo’llanmalar uchun mos keladi. Aniqrog’i, operator mos keladigan tasvir gradientining taxminiy ma’lumotlarini olish uchun har bir pikselning 3 × 3 atrofidagi intensivlik qiymatlaridan foydalanadi va gradientni baholash uchun faqat butun yorug’lik og’irligi qiymatlaridan foydalanadi.
Sobel operator formulasi (1): Gx va Gy ikkita matritsa bo’lib, har bir nuqta x va y ga nisbatan taxminiy hosilalarni o’z ichiga oladi. Ular Gx va Gy matritsalarini ko’paytirish va ikkala matritsani yig’ish yo’li bilan quyidagicha hisoblanadi, natijada natija joriy x va y koordinatalariga yangi rasmda yoziladi:


(1)

Gy va Gx matritsalari (2):

_va (2)

Pruitt operatori algoritmi boshqa matritsadan foydalanishdan tashqari (3) Sobel operatori algoritmiga o’xshaydi:

_va (3)

Sharr operatori algoritmi Sobel operatori algoritmiga o’xshaydi, boshqa matritsadan foydalanish bundan mustasno (4):

₍₄₎

Cross Roberts operatori. Roberts o’zaro faoliyat operatori chekkalarni aniqlash algoritmlaridan biri bo’lib, diagonal bo’ylab qo’shni piksellar orasidagi kvadrat farqlar yig’indisini hisoblaydi (5). Buni ikkita yadroli tasvirni birlashtirish orqali amalga oshirish mumkin:

(5)

Roberts o’zaro faoliyat operatori tomonidan har bir pikselning o’zgartirilishi tasvirning hosilasini nolga teng bo’lmagan diagonal bo’ylab ko’rsatishi mumkin va bu o’zgartirilgan tasvirlarning kombinatsiyasi yuqoridagi ikkita pikseldan pastki ikkita pikselgacha bo’lgan gradient sifatida ham ko’rish mumkin. Roberts operatori hali ham tezlik uchun ishlatiladi, ammo u shovqin sezgirligi muammosi bilan muqobil variantlarni yo’qotadi. U boshqa chekka aniqlash usullariga qaraganda nozikroq chiziqlar beradi.

Diskret ikki o’lchovli farqlash operatsiyasidan foydalanish natijasida yangi fotosuratda qayd etilgan yangi qiymat olinadi.
Operator Canny. Canny operatori tasvirlarning keng doiradagi qirralarini aniqlash uchun ko’p bosqichli algoritmdan foydalanadi.
Canny operatori tasvirlarning keng doiradagi qirralarini aniqlash uchun ko’p bosqichli algoritmdan foydalanadi.
Chet detektori algoritmi silliqlangan tasvirning gradientini hisoblash bilan cheklanmaydi. Chegara konturida faqat tasvir gradientining maksimal nuqtalari qoldiriladi va chegara yonida joylashgan maksimal nuqtalar olib tashlanmaydi. Bu erda chegara yo’nalishi haqidagi ma’lumotlar chegaraga yaqin nuqtalarni olib tashlash va gradientning mahalliy maksimallari yaqinida chegarani buzmaslik uchun ham ishlatiladi. Keyin zaif chegaralar ikkita pol yordamida olib tashlanadi. Chegara qismi bir butun sifatida ko’rib chiqiladi. Agar kuzatilgan parchaning biron bir joyidagi gradient qiymati yuqori chegaradan oshsa, u holda bu fragment gradient qiymati ushbu chegaradan pastga tushgan joylarda, pastki chegaradan pastga tushmaguncha, "ruxsat etilgan" chegara bo’lib qoladi. Agar butun fragmentda yuqori chegaradan kattaroq qiymatga ega bitta nuqta bo’lmasa, u o’chiriladi. Bu histerezis chiqish chegaralaridagi uzilishlar sonini kamaytiradi. Canny algoritmiga shovqinni kamaytirishning kiritilishi, bir tomondan, natijalarning barqarorligini oshiradi, ikkinchi tomondan, hisoblash xarajatlarini oshiradi va chegara tafsilotlarining buzilishiga va hatto yo’qolishiga olib keladi. Algoritm shovqinni olib tashlash uchun tasvirni xiralashtirishdan foydalanadi. Canny operatori filtrdan (6) foydalanadi, uni Gaussning birinchi hosilasiga yaxshi yaqinlashtirish mumkin. σ= 1,4:


(6)

Chegaralar tasvir gradienti maksimal qiymatini oladigan joyda belgilanadi (7). Ular turli yo’nalishlarga ega bo’lishi mumkin, shuning uchun Canny algoritmi loyqa tasvirdagi gorizontal, vertikal va diagonal qirralarni aniqlash uchun to’rtta filtrdan foydalanadi.

₍₇₎
(8)

Gradient vektorining yo’nalish burchagi yaxlitlangan va quyidagi qiymatlarni qabul qilishi mumkin: 0, 45, 90, 135.

Detektordan foydalanishdan oldin tasvirni kulrang rangga aylantirish odatiy holdir.