RAQAMLI TASVIRLARGA DASTLABKI ISHLOV BERISH ALGORITMLARINI TADQIQ ETISH
Kalit so‘zlar:
Raqamli tasvir, dastlabki ishlov berish, filtratsiyaAbstrak
Ushbu maqolada raqamli tasvirlardagi shovqinlarni samarali bartaraf etish va tasvir sifatini oshirishga qaratilgan dastlabki ishlov berish algoritmlari tadqiq etilgan. Tadqiqot davomida chiziqli va nochiziqli filtrlash usullarining ishlash tamoyillari qiyosiy tahlil qilindi. Tajriba natijalariga ko‘ra, Gauss filtri oq shovqinni silliqlashda, Median filtri esa impulsli shovqinlarni yo‘qotishda yuqori samaradorlik ko‘rsatdi. Tahlillar asosida Python dasturlash tili va OpenCV kutubxonasi yordamida tasvirlarni filtrlash imkonini beruvchi dasturiy majmua ishlab chiqildi.Havolalar
1. Gonzalez R.C., Woods R.E. Digital Image Processing (4th Edition). – New York: Pearson,
2018. – P. 162-175.
2. Bradski G., Kaehler A. Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library. –
Sebastopol: O‘Reilly Media, 2008. – P. 128-140.
3. Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. – London: Springer Nature,
2022. – P. 105-118.
4. Pratt W.K. Digital Image Processing: PIKS Scientific Inside. – New York: WileyInterscience, 2007. – P. 280-295.
5. Kamilov M.M., Hudayberdiyev M.X. Tasvirlarga ishlov berish va ob’ektlarni aniqlash
usullari. – Toshkent: Fan va texnologiyalar, 2019. – B. 45-58.
6. Muda N.Z., El-Khatib A.M. Performance Analysis of Image Denoising Filters: A Review //
International Journal of Advanced Science and Technology. – 2020. – Vol. 29. № 5. – P. 145-152.
7. Abdug‘aniev A.A. Raqamli tasvirlardagi shovqinlarni filtrlashda median algoritmlarining
samaradorligi // O‘zbekiston Milliy universiteti xabarlari. – 2021. – № 3. – B. 34-38.
8. Rosebrock A. Deep Learning for Computer Vision with Python. – PyImageSearch, 2017. –
P. 22-28.
9. Jain A.K. Fundamentals of Digital Image Processing. – New Jersey: Prentice Hall, 1989. – P.
244-250.
