TASVIRLARDA SIFAT KO'RSATKICHI ASOSIDA GAUSS SHOVQIN PARAMETRINI ANIQLASH YONDASHUVI

115 “Al-Farg‘oniy avlodlari” elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252. Tom: 1 | Son: 4 | 2025-yil "Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal. ISSN 2181-4252. Vol: 1 | Iss: 4 | 2025 year Электронный научный журнал "Потомки АльФаргани" ISSN 2181-4252. Том: 1 | Выпуск: 4 | 2025 год https://al-fargoniy.uz/ TASVIRLARDA SIFAT KO‘RSATKICHI ASOSIDA GAUSS SHOVQIN PARAMETRINI ANIQLASH YONDASHUVI Mamatov Narzullo Solidjonovich, “Toshkent irrrigatsiya va qishloq xo’jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti” Milliy tadqiqot universiteti, kafedra mudiri, texnika fanlari doktori, professor [email protected] Erejepov Keulimjay Kaymatdinovich Nukus davlat texnika universiteti, dotsent [email protected] Jalelova Malika Moyatdin qizi, Berdaq nomidagi Qoraqalpoq davlat universiteti, dotsent v.b. [email protected] Annotatsiya: Raqamli tasvirlash sohasidagi tasvir sifatini oshirish hamda tasvirni tiklash masalalarida shovqin darajasini aniq baholash tasvirni qayta ishlashning ko‘plab vazifalarini hal etishga imkon beradi. Biroq, raqamli tasvirlarda shovqin darajasini aniqlash o‘ta murakkab va hali hamon aniq yechimi ishlab chiqilmagan masala hisoblanadi. Mazkur tadqiqot ishida tasvirlarning barcha turida uchraydigan Gauss shovqini tadqiq qilingan bo‘lib, bunda ushbu shovqin darajasining parametrini aniqlash vazifa sifatida qo‘yilgan. Shuningdek, tasvir sifatini etalonsiz baholash ko‘rsatkichlari orasida mashhur bo‘lgan BRISQUE (Blind/Referenceless Image Spatial Quality Evaluator) ko‘rsatkichidan foydalangan holda, shovqin parametrining qaysi oraliqqa tegishli ekanligini aniqlash mexanizmi taklif qilingan. Taklif etilgan mexanizm yangi kiruvchi tasvirning BRISQUE qiymati asosida tasvirdagi shovqin darajasini tahminan aniqlash imkonini beradi. Kalit so‘zlar: raqamli tasvir, shovqin, Gauss taqsimoti, filtr, sifat ko‘rsatkichi, standart og‘ish, o‘rtacha, parametr, tasvirlash vositasi, sensorlar. Kirish. Bugungi kunda raqamli tasvirlarni qayta ishlash tizimlarida tasvirlarni sifat darajasini baholash o‘ta muhim vazifa hisoblanadi. Raqamli tasvirni qayta ishlash tasvirni yaxshilash, o‘zgartirish yoki tahlil qilish uchun mo‘ljallangan keng ko‘lamli usul va algoritmlardan tashkil topgan bo‘ladi [1-3]. Odatda, tasvir sifatini baholash ko‘rsatkichlari ikki toifaga ajraladi: etalonli va etalonsiz [4]. Etalonli ko‘rsatkichlar qayta ishlangan yoki buzilgan tasvirni mavjud etalon tasviri bilan taqqoslashga asoslanadi va shuning uchun ushbu ko‘rsatkichlardan faqatgina qayta ishlanayotgan tasvirni etalon tasviri mavjud bo‘lgandagina qo‘llanish mumkin bo‘ladi. Etalonsiz usullar tasvirni yorqinlik, tiniqlik, kontrast va shovqin darajasi kabi raqamli tasvir parametrlarini miqdoriy baholashga asoslangan bo‘ladi. Tasvir yorqinligi, kontrasti va tiniqligini hisoblash va baholash, tasvir sifatini oshirish uchun ko‘pgina yondashuv va algoritmlar [5-8] ishlab chiqilgan bo‘lsa da, tasvirdagi shovqin darajasini baholash muammosi to‘liq hal qilinmagan. Biroq, shovqin darajasi o‘ta muhim, chunki uning qiymati tasvir sifatini baholashda va tasvirni tahlil qilishda zarur bo‘ladi. Xususan, shovqin darajasining qiymati tasvirlardagi ob’ekt konturlarini aniqlash tizimlarida sezgirlik darajasini tanlash yoki tasvir aniqligini baholash masalalarida talab qilinadi. Shuning uchun tasvir sifatiga ta’sir etuvchi shovqin va uning darajasini aniqlash, kelib chiqish sabablarini o‘rganish zarur. Ayni paytda fan, texnologiya, tibbiyotda, shuningdek, kundalik hayotda, jumladan, mobil telefonlar va raqamli kameralar kabi turli xil raqamli 116 “Al-Farg‘oniy avlodlari” elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252. Tom: 1 | Son: 4 | 2025-yil "Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal. ISSN 2181-4252. Vol: 1 | Iss: 4 | 2025 year Электронный научный журнал "Потомки АльФаргани" ISSN 2181-4252. Том: 1 | Выпуск: 4 | 2025 год https://al-fargoniy.uz/ tasvirlash vositalari qo‘llanilmoqda. Ma’lumki, ushbu vositalar talqin qilinayotgan sahnani suratga olish uchun linzalar va yarim o‘tkazgich sensorlardan tashkil topgan bo‘ladi. Biroq, bu elementlar tasvirlarda turli halaqitlarni, jumladan, shovqin va hiralik, geometrik buzilishlarni keltirib chiqaradi [9]. Shuning uchun, yuqori sifatli raqamli tasvirlarni olish uchun shovqin darajasini aniqlash muammosini hal qilish dolzarb masala hisoblanadi. Adabiyotlar tahlili. Shovqinni bartaraf etish raqamli tasvirlarga ishlov berishning asosiy vazifalaridan biridir. Har qanday tasvir nafaqat foydali ma’lumotni, balki ba’zi shovqinlarni ham o‘z ichiga oladi [10]. Shovqin-bu skaner yoki raqamli kameraning sensori va sxemalari tomonidan yaratilgan tasvirlardagi yorqinlik yoki rang ma’lumotlarining tasodifiy o‘zgarishi. Tasvirlarda shovqin modelini va parametrini aniqlamasdan shovqinni bartaraf etish murakkabdir. Bunday holatda tadqiqotchilar oldida quyidagi savollar kelib chiqishi tabiiy: • asl tasvir qanchalik buzilgan? • qaysi shovqin modeli shovqinli tasvir bilan bog‘langan? • tasvirni qanday qilib qayta qurish mumkin? Shovqin va uning parametrini tadqiq qilish yuqorida keltirilgan muammolarga yechim topish imkonini beradi. Tasvirga qo‘shiluvchi shovqinlar orasida Gauss shovqini barcha tasvir turida uchraydigan va butun tasvir piksellariga ta’sir etadigan shovqin bo‘lganligi sababli [11], mazkur tadqiqot ishida Gauss shovqini tadqiq qilingan. Ko‘plab tadqiqotchilar Gauss shovqinini baholash va uni pasaytirish bo‘yicha turli filtrlar (Wiener, Non-Local Means, BM3D va boshqalar) hamda statistik metodlarni taklif qilgan bo‘lsa-da, ushbu masalaning to‘liq va aniq yechimi hozirgi kunga qadar ishlab chiqilmagan. Chunki tasvirda Gauss shovqinining darajasini baholash va uni bartaraf etish murakkab vazifa hisoblanadi. Shovqin pasaytirish orqali yuqori sifatli tasvirlarni navbatdagi ishlov berish bosqichlariga o‘tkazish va ularni samaradorligini oshirish mumkin. Materiallar. Gauss shovqini raqamli qurilmalarning elektr zanjirlarida va fotodatchiklarda kam yorug‘lik sharoitida va kuchli issiqlik harorat o‘zgarishida hosil bo‘ladi [12]. Ushbu shovqin butun tasvir bo‘ylab tarqaladigan Gauss taqsimotiga bo‘ysinuvchi shovqin hisoblanib, uning parametrlari  va  qiymatiga qarab o‘zgaradi. ( ) 2 2 2 1 () 2 z g z e    − − = bu yerda z− tasvirning yorqinlik darajasi,  − o‘rtacha (mean),  − standart og‘ish (standart deviation). Standart og‘ishning kvadratiga “variance” (dispersiya) deyiladi va u shovqin kuchini aniqlaydi. Gauss shovqini uchun ehtimollik zichlik funksiyasining grafigi quyidagi rasmda keltirilgan. 1-rasm. Turli parametrlarda Gauss taqsimotining chiziqlari Gauss shovqini tasvirlarda haqiyqiy bo‘lmagan qirralar, ko‘rinmaydigan chiziqlar, burchaklar, hiralashgan nomaqbul effektlarni keltirib chiqaradi va fon sahnalarini buzadi. Shovqin parametri va uning o‘zgarish oralig‘ini aniq bilmasdan, uni raqamli tasvirdan bartaraf etish murakkabdir. Shuning uchun Gauss shovqin parametirini aniqlash bo‘yicha metodologiya ishlab chiqilgan. Metodologiya. Faraz qilaylik, D - 2 R fazodagi chegaralangan soha ( 2 DR ), ( , ) org T x y -toza tasvir va ( , ) real T x y - real tasvir, shovqin parametri sifatida esa p belgilash qabul qilingan bo‘lsin. Bu yerda ( , )x y D . 117 “Al-Farg‘oniy avlodlari” elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252. Tom: 1 | Son: 4 | 2025-yil "Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal. ISSN 2181-4252. Vol: 1 | Iss: 4 | 2025 year Электронный научный журнал "Потомки АльФаргани" ISSN 2181-4252. Том: 1 | Выпуск: 4 | 2025 год https://al-fargoniy.uz/ Mazkur ishda Gauss shovqinining parametri sifatida “variance” o‘zgaruvchan va “mean” esa fiksirlangan deb faraz qilinadi. Ya’ni, p parametr sifatida “variance” ning o‘zgaruvchan qiymatlari olinadi   ( ) 0;0.2p . Tasvir sifatini baholash ko‘rsatkichi sifatida insonni sub’ektiv bahosiga yaqin bahoni beradigan mashhur BRISQUE ko‘rsatkichi tanlangan va ushbu ko‘rsatkich Br sifatida belgilangan. Ushbu tasvir sifatini etalonsiz baholash ko‘rsatkichi bo‘yicha batafsil ma’lumotlar va tadqiqotlar [13-15] ishlarda keltirilgan. Tadqiqot boshida tajriba uchun olingan tasvirlar BRISQUE qiymatlari bo‘yicha toifalarga ajratiladi (1-jadval). 1-jadval BRISQUE qiymati bo‘yicha tasvir toifalash natijalari Tasvir sifati Toifaga ajralish diapazoni Best (0;21) Good [21-41) Medium [41;61) Poor [61;81) Bad [81;100) 1-jadval bo‘yicha sifat toifasi aniqlangan org T tasvirga turli darajadagi ( 0,0.2) i pi= parametr qiymatlarida Gauss shovqinini qo‘shish orqali i noisy T shovqinli tasvirlar hosil qilinadi. Gauss shovqinini qo‘shish va turli parametrlarga mos shovqinli tasvirlarni hosil qilish algoritmlari quyida keltirilgan. #Gauss shovqinini qo‘shish algoritmi Algoritm_1 def gauss_noise(img, param): noise=random_noise(img,mode="gaussian",mean= 0,var=param) noise=255*noise noise=noise.astype('uint8') return noise #Shovqinli tasvirlarni shakllantirish algoritmi Algoritm_2 input org T i=0 while i<=0.2: noisy_image=add_gauss_noise( org T , i) save(noisy_image) Br (noisy_image) i=i+0.0001 Shakllantirilgan shovqinli tasvirlarning Br qiymatlaridan foydalangan holda, yangi real T tasvirning Gauss shovqin parametrini qaysi oraliqqa tushishini aniqlash uchun quyidagi sxema bo‘yicha hisoblashlar amalga oshiriladi. 2-rasm. real T tasvirning Gauss shovqin parametrini aniqlash sxemasi 2-rasmda keltirilgan sxemaning ma’nosi shundaki, real T tasvirning Br qiymati tasvirlarning qaysi sifat toifasiga tegishli ekanligiga ko‘ra, ushbu toifadagi mos eng yaqin shovqinli tasvirlar parametrlarining o‘zgarish oralig‘i olinadi. Ya’ni, bunda tasvir sifatining har bir toifasi uchun           1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 ; , ; , ; , ; , ;a b a b a b a b a b oraliqlari aniqlanadi. Hisoblash tajribasi va natijalar. Mazkur tadqiqot ishida hisoblash tajribalarini o‘tkazish uchun www.kaggle.com saytidagi “High resolution” nomli tasvirlar bazasidan va mualliflar tomonidan yig‘ilgan hayotiy tasvirlar bazasidan foydalanilgan. “High resolution” nomli tasvirlar bazasidan olingan namuna tasvirlarga turli darajadagi Gauss shovqinlarini 118 “Al-Farg‘oniy avlodlari” elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252. Tom: 1 | Son: 4 | 2025-yil "Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal. ISSN 2181-4252. Vol: 1 | Iss: 4 | 2025 year Электронный научный журнал "Потомки АльФаргани" ISSN 2181-4252. Том: 1 | Выпуск: 4 | 2025 год https://al-fargoniy.uz/ qo‘shishi orqali shovqinli tasvirlar hosil qilingan va ularni Br (BRISQUE ) qiymatlari ham hisoblangan. Ushbu olingan namuna tasvirlar va ularga mos turli darajadagi shovqinlar qo‘shilgan holatlari quyidagi rasmlarda keltirilgan. 3-rasm. Tasvirlarga turli darajadagi Gauss shovqini qo‘shilish natijalari Gauss shovqin parametrining turli darajadagi qiymatlari bilan olingan shovqinli tasvirlarda parametr va Br qiymatlari asosida orginal tasvirning shovqin xaritasini chizish mumkin bo‘ladi (4-rasm). Ushbu shovqin xaritasi amaliyotda yetarlicha aniqlik bilan shovqinni baholash imkonini beradi. 4-rasm. Gauss shovqin parametri va unga mos tasvir sifati ko‘rsatkichi Br qiymatlari orasidagi bog‘liqlik Namuna uchun olingan tasvirlarga Gauss shovqin parametrini turli darajada o‘zgartirish orqali hosil qilingan shovqinli tasvirlarni Br qiymatlari 1jadvalda keltirilgan. 1-jadval Yuqorida tajribaviy tadqiqotlar natijasida tasvir sifatining har bir toifasi uchun p quyidagi oraliqlarga mos kelishi aniqlangan: If ( ) (0;21] real Br T  , then “Best” [0;0.0002]p If ( ) (21;41] real Br T  , then “Good” [0.001;0.005]p If ( ) (41;61] real Br T  , then “Medium” [0.0006;0.002]p If ( ) (61;81] real Br T  , then “Poor” [0.003;0.01]p If ( ) (81;100) real Br T  , then “Bad” [0.05;0.09]p Xulosa. Mazkur tadqiqot ishida tasvir sifatini baholash ko‘rsatkichi asosida Gauss shovqinining darajasini aniqlash masalasi tadqiq qilingan bo‘lib, bunda tasvir sifatini baholash uchun BRISQUE qiymatidan fodylanilgan. Chunki, ushbu ko‘rsatkich insonni sub’ektiv bahosiga yaqin hisoblanadi va tasvirni har tomonloma baholash imkonini beradi. Tasvirlarda Gauss parametrining o‘zgarish oralig‘ini aniqlash uchun tajribaviy tadqiqotlarda toza tasvirlar olindi va ularga turli darajadagi shovqinlar qo‘shilishi natijasida shovqinli tasvirlar hosil qilinib, ularni BRISQUE qiymatlari aniqlandi va ular asosida yangi real T tasvirning Br qiymati tasvirlarning qaysi sifat toifasiga tegishli ekanligiga ko‘ra, real T tasvir parametrining o‘zgarish oralig‘i aniqlandi. Hisoblash tajribalarini o‘tkazish natijasida istalgan tasvirning 119 “Al-Farg‘oniy avlodlari” elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252. Tom: 1 | Son: 4 | 2025-yil "Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal. ISSN 2181-4252. Vol: 1 | Iss: 4 | 2025 year Электронный научный журнал "Потомки АльФаргани" ISSN 2181-4252. Том: 1 | Выпуск: 4 | 2025 год https://al-fargoniy.uz/ Gauss shovqin parametri qaysi oraliqqa tegishli ekanligini aniqlash mexanizmi taklif qilindi. Har qanday holatda, tasvirdagi shovqin darajasi haqidagi aniq ma’lumotlardan foydalanish shovqin pasaytirish algoritmlarining samaradorligini oshirishga xizmat qiladi. Shuning uchun ishlab chiqilgan Gauss shovqin parametrining o‘zgarish oralig‘ini aniqlash mexanizmi raqamli tasvirlarni qayta ishlash va tiklash masalalarini hal etishda ma’lum darajada hissa qo‘sha oladi. Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati 1. M. Narzillo, A. Bakhtiyor, K. Shukrullo, O. Bakhodirjon and A. Gulbahor, "Peculiarities of face detection and recognition," 2021 International Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT), Tashkent, Uzbekistan, 2021, pp. 1-5, doi: 10.1109/ICISCT52966.2021.9670086. 2. Mamatov, N., Jalelova, M., & Samijonov, B. (2024). Tasvir obyektlarini segmentatsiyalashning mintaqaga asoslangan usullari. Modern Science and Research, 3(1), 1-4. 3. N. S. Mamatov, B. A. Abdukadirov, A. N. Samijonov and B. N. Samijonov, "Method for false attack detection in face identification system," 2021 International Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT), Tashkent, Uzbekistan, 2021, pp. 14, doi: 10.1109/ICISCT52966.2021.9670153. 4. Маматов, Н. ., Султанов, П. ., Yuлдашев , Yu. ., & Жалелова, М. . (2023). МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИYa КОНТРАСТНОСТИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИ МУЛТИСПИРАЛНОЙ КОМПYuТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ. Евразийский журнал академиchеских исследований, 3(9), 125–132. извлеchено от https://www.inacademy.uz/index.php/ejar/article/view/206 18 5. Mamatov N. S. et al. Algorithm for improving the quality of mixed noisy images //Journal of Physics: Conference Series. – IOP Publishing, 2024. – Т. 2697. – №. 1. – С. 012013. 6. Mamatov, N. S., Niyozmatova, N. A., Jalelova, M. M., Samijonov, A. N., & Tojiboyeva, S. X. (2023). Methods for improving contrast of agricultural images. In E3S Web of Conferences (Vol. 401, p. 04020). EDP Sciences. 7. Маматов, Н., Султанов , П. ., Жалелова , М. ., & Тожибоева , Ш. . (2023). КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ КАChЕСТВА МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ПОЛУChЕННЫХ НА МУЛТИСПИРАЛНОМ КОМПYuТЕРНОМ ТОМОГРАФЕ. Евразийский журнал математиchеской теории и компyuтерных наук, 3(9), 27–37. извлеchено от https://www.inacademy.uz/index.php/EJMTCS/article/vie w/20675 8. Mamatov, N.S., Pulatov G. G., Jalelova M.M., ―Image contrast enhancement method and contrast evaluation criteria optimal pair‖ Digital Transformation and Artificial Intelligence. Vol. 1 No. 2 (2023). Vol. 1 No. 2 (2023). https://dtai.tsue.uz/index.php/dtai/article/view/v1i225/v1i2 25 9. Тхан, Д.Н.Х. Устранение шума на изображениyaх на основе метода полной вариatsiи / Д.Н.Х. Тхан, С.Д. Двоенко // Компyuтернаya оптика. – 2015. – Т. 39, № 4. – С. 564-571, –DOI: 10.18287/01342452-2015-39-4-564-571. 10. Волкова Лилиya Леонидовна Метод подавлениya шума в изображениyaх на основании кратномасштабного анализа // Инженерный журнал: наука и инновatsiи. 2013. №6 (18). 11. Маматов, Н., & Джалелова, М. (2023). Tasvir shovqinlari tahlili. Информатика и инженерные технологии, 1(2), 113–115. извлеchено от https://inlibrary.uz/index.php/computerengineering/article/view/25009 12. Abd Al-salam Selami, Ameen & Fadhil, Ahmed. (2016). A Study of the Effects of Gaussian Noise on Image Features. Kirkuk University Journal / Scientific Studies (1992-0849). 11. 152 - 169. 10.32894/kujss.2016.124648. 13. Mamatov, N. S., Jalelova, M. M., Tojiboyeva, S. X., & Samijonov, B. N. (2023). Methods for Reducing Mixed Noise in an Image. Methods, 10(12). 14. El Abbadi N. K., Al-Zubaidi E. A., Razzaq H. S. Image quality assessment tools //Journal of Xi’an University of Architecture and Technology. 2020. Vol. 12. №. 3. P. 1260-1276. 15. Mittal, Anish & Moorthy, Anush & Bovik, Alan. (2012). No-Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain. IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society. 21. 10.1109/TIP.2012.2214050.