Types of images

1.

Types of Images

2.

Types of images
Ko'p turdagi tasvirlar mavjud va biz har xil tasvirlar haqida
batafsil ma'lumotni ko'rib chiqamiz....
Gray level images
The binary image
Color images

3.

Binary images:
Ikkilik tasvir nomi aytganidek, faqat ikkita piksel qiymatini o'z ichiga oladi.
0 and 1.
Binary images also known as black & white images…..
Here 0 refers to black color and 1 refers to white color. It is also known as
Monochrome.

4.

Black and white images
Images stored as two dimensional (m-by-n)array of logical(0 or 1)
The resulting image that is formed hence consist of only black and white color
and thus can also be called as Black and White image.

5.

Cont……
NOT INCLUDE GRAY LEVEL
One of the interesting this about this binary image that there is no gray level in
it. Only two colors that are black and white are found in it.

6.

Gray scale images:
(8 bits per pixel)
Images is store as a two dimensional (m-by-n)array of integers in the range
[0-255]
It is often called intensity images
In photography and computing, a grayscale or greyscale digital image is an
image in which the value of each pixel is a single sample, that is, it carries
only intensity information.
Images of this sort, also known as black-and-white, are composed exclusively of
shades of gray, varying from black at the weakest intensity to white at the
strongest

7.

Cont…..
Representation of gray scale images:

8.

cont,………

9.

Colors images
The human visual system can distinguish hundreds of thousands of different color shades
and intensities, but only around 100 shades of grey. Therefore, in an image, a great deal
of extra information may be contained in the color, and this extra information can then
be used to simplify image analysis, e.g. object identification and extraction based on
colour.

10.

Color images:
There are two types of images
True color(RGB)
Indexed(colormap)

11.

True Color images
Truecolor - bu rasm rang xaritasidagi yozuvga ishora qilishdan ko'ra, RGB
qiymatlari bilan rangni aniq belgilash vositasi. Truecolor odatda ranglar
xaritasida ta'riflanishi mumkin bo'lgandan ko'ra ko'proq ranglar oralig'ini
ta'minlaydi.
Image is stored as a three-dimensional (m-by-n-by-3) array of integers in the
range [0, 255] (uint8) or [0, 65535] (uint16).

12.

Cont….

13.

Indexed color
Raqamli fotografiya va tasvirlashda indekslangan rang 8-bit yoki undan
kamroq ranglarni xaritalashni tasvirlash uchun ishlatiladigan atama. Bu
rasmlarni eng kichik o'lchamlariga kamaytirish uchun amalga oshiriladi va bu
rasmlar odatda veb-sahifalarda ishlatiladi, chunki ular kichik va tez yuklanadi.
256 ranglar palitrasi Windows va Macintosh ranglar palitralari o'rtasidagi
farqlarni hisobga olgan holda Internetda eng yaxshi natijalarga erishish uchun
xaritalangan.
Image is stored as a two-dimensional (m-by-n-by-2) array of integers in the
range [0, 255] (uint8)
or [0, 65535] (uint16); colormap is an m-by-3 array of floating-point
values in the range [0, 1].

14.

Cont…

15.

Cont….

16.

Eroziya (Erosion) tushunchasi:
Eroziya, tasvirni qayta ishlashda qo'llaniladigan morfologik operatsiyalardan biri
bo'lib, tasvirdagi obyektlarning chekka qismlarini qirqib, ularni kichraytirish orqali
fonga nisbatan obyektlar hajmini kamaytiradi. Bu operatsiya binar tasvirlar bilan
ishlashda ko'p qo'llaniladi, masalan, tasvirdagi mayda shovqinlarni yo'qotish yoki
alohida obyektlarni bir-biridan ajratib turish uchun foydalaniladi.
Qo'llanilishi:
Eroziya asosan biror matritsa yoki element (structuring element) yordamida
amalga oshiriladi. Bu element tasvirning har bir nuqtasi bo'ylab siljib, agar bu element
tasvirning tegishli qismi bilan mos kelsa, markaziy nuqtani (obyektning bir qismini)
saqlab qoladi. Natijada, faqatgina katta va zich obyektlar saqlanib qoladi, bu esa
tasvirni yanada aniqroq qayta ishlashga imkon beradi.
Eroziya, masalan, raqamli hujjatlarni qayta ishlash, avtomatik raqam tanib olish
tizimlari, yo'l belgilarini tanib olish kabi sohalarda keng qo'llaniladi.

17.

Binary Tasvirlar Uchun Eroziya Natijalari
Binary tasvirlarda eroziya jarayoni asosan ob'ektlarning chekka qismlarini qirqish orqali
ularning o'lchamlarini kamaytirishga yordam beradi. Bu odatda quyidagi natijalarni beradi:
1.
Shakllar Orasidagi Farqni Oshirish: Agar bir nechta yaqin joylashgan ob'ektlar bo'lsa,
eroziya ular orasidagi masofani oshiradi, bu esa ob'ektlarni bir-biridan ajratishni
osonlashtiradi.
2.
Mayda Detallarni Yo'qotish: Tasvirdagi mayda shovqinlar yoki kichik detallar eroziya
jarayonida yo'qoladi, bu esa tasvirni tahlil qilishda asosiy ob'ektlarga ko'proq e'tibor berish
imkonini beradi.
3.
Chetlar Aniqligini Pasaytirish: Eroziya ob'ektlarning chetlarini ham silliq qiladi, bu
ularning aniqligini pasaytirishi mumkin.

18.

Grayscale Tasvirlar Uchun Eroziya Natijalari
Grayscale tasvirlarda eroziya jarayoni ranglar kontrastini o'zgartirib,
tasvirning umumiy tuzilishini silliq qilish orqali ishlaydi. Grayscale tasvirlarda
eroziyaning asosiy natijalari quyidagilardir:
1.
Kontrastni Kamaytirish: Eroziya tasvirning eng yorqin va eng qorong'i qismlari
orasidagi farqni kamaytiradi, bu kontrastni umuman pasaytiradi.
2.
Detallarni Silliq Qilish: Grayscale tasvirda eroziya nozik tafsilotlarni va
shovqinlarni silliq qiladi, bu esa ob'ektlarning umumiy ko'rinishini yanada bir
tekis qiladi.
3.
Chegaralarni Aniqlashda Qiyinchiliklar: Eroziya chegaralarni aniqroq
ko'rsatishda qiyinchiliklarni keltirib chiqarishi mumkin, chunki u qorong'i va
yorqin maydonlar orasidagi o'tish joylarini silliq qiladi.

19.

Amaliy Qo'llanilishi
Eroziya, odatda, boshqa morfologik operatsiyalar bilan birgalikda ishlatiladi,
masalan, kengaytirish (dilation) yoki ochish (opening) va yopish (closing) kabi
jarayonlarni bajarishda qo'llaniladi. Bu operatsiyalar tasvirni qayta ishlashda
muhim rol o'ynaydi, masalan:
Raqamli Hujjatlarni Qayta Ishlashda: Eroziya va boshqa morfologik
operatsiyalar matn va fonni ajratishda yordam beradi, bu OCR (Optical
Character Recognition) tizimlarining aniqligini oshiradi.
Sanoatda Avtomatlashtirilgan Tekshirish Tizimlari: Mahsulot sifatini nazorat
qilishda eroziya yuzadagi mayda nuqsonlarni aniqlashda yordam beradi.
Meditsina Tasvirlarini Tahlil Qilish: Eroziya tibbiy tasvirlarni, masalan,
rentgen yoki MRI tasvirlarni qayta ishlashda foydalaniladi, bu orqali
diagnostika uchun muhim bo'lgan tuzilmalarni ajratib ko'rsatish imkoniyatini
yaratadi.

20.

Dilation (Kengaytirish) Haqida Ma'lumot
Ta'rif
Kengaytirish, tasvirni qayta ishlashda qo'llaniladigan morfologik
operatsiyalardan biridir. Bu operatsiya orqali tasvirdagi oldingi fon ob'ektlari
(ko'pincha binar tasvirlarda oq rangli ob'ektlar yoki grayscale tasvirlarda
yorqin hududlar) kattalashtiriladi.
Ishlash Prinsipi
Kengaytirish jarayoni bir matritsa yoki strukturaviy element yordamida
amalga oshiriladi. Bu element tasvir bo'ylab suriladi va har bir piksel uchun:
Binar tasvirlarda: Agar strukturaviy element ostidagi kamida bitta piksel '1'
(oq) bo'lsa, elementning boshlang'ich pikseli '1' ga o'rnatiladi.
Grayscale tasvirlarda: Kernel hududidagi eng yuqori piksel qiymati hisoblanadi
va bu qiymat strukturaviy elementning boshlang'ich pikseliga tayinlanadi.

21.

Asosiy Qo'llanilishi
Shovqinlarni Kamaytirish va Chetlarni Aniqlash: Kengaytirish, tasvirdagi mayda
tafsilotlarni yo'qotgan holda ob'ektlarning chegaralarini aniqroq qilishga yordam
beradi. Bu, masalan, ob'ektlarning bir-biriga yopishib qolishini oldini oladi.
Tasvirni To'ldirish va Tiklash: Zararlangan yoki kamchiliklarga ega tasvirlarni qayta
ishlashda foydalaniladi, masalan, tasvirdagi teshiklar yoki bo'shliqlar to'ldiriladi.
Ob'ektlarni Ajratib Ko'rsatish: Tasvirlardagi ob'ektlarni yanada ajratib turish uchun
qo'llaniladi, bu esa masalan, tibbiy tasvirlarni yoki yo'l harakati belgilarini tahlil
qilishda muhimdir.
Foydalanish Misollari
Raqamli Hujjat Skanerlash: Matn va fon o'rtasidagi farqni kuchaytirish orqali OCR
(Optical Character Recognition) tizimlarining aniqligini yaxshilash.
Sanoat Mahsulotlari Nazorati: Mahsulot sifatini tekshirishda mahsulot yuzasidagi
nuqsonlarni aniqlashda qo'llaniladi.
Tibbiy Tasvir Tahlili: Rentgen, MRI kabi tibbiy tasvirlarni qayta ishlashda foydalaniladi,
bu esa tibbiy diagnoz qo'yishda aniqroq ma'lumot olish imkonini beradi.

22.

Ochish (Opening) bu tasvirni qayta ishlashda qo'llaniladigan morfologik operatsiya bo'lib,
avval eroziya (erosion) va keyin kengaytirish (dilation) qo'llaniladi. Bu ketma-ketlik kichik
ob'ektlar va shovqinni olib tashlashda foydali bo'lib, yirik ob'ektlarning shakli va hajmini
saqlab qolish imkonini beradi. Quyida ushbu operatsiya va uning amaliy qo'llanilishi haqida
batafsil ma'lumot berilgan, taqdimot yoki ta'limiy materiallar uchun mos keladi.
Ochish (Opening): Ta'rif va Jarayon
Ochish Nima?
Ochish, tasvirdagi mayda shovqin nuqtalarini olib tashlash va bir-biriga yaqin yoki biroz
birikib qolgan ob'ektlarni ajratish uchun ishlatiladigan murakkab morfologik operatsiyadir.
Bu, ayniqsa, tasvirning old fonini tozalashda samarali bo'lib, asosiy ob'ektlarning hajmini
sezilarli darajada o'zgartirmaydi.
Ochish Qanday Ishlaydi?
Ochish amalga oshiriladigan jarayon quyidagicha:
1.
Eroziya (Erosion): Dastlabki eroziya qadami ob'ektlarning kichik qismlarini qirqib
tashlaydi, bu esa tasvirdagi mayda shovqinlar va nozik tafsilotlar yo'qolishiga olib keladi.
2.
Kengaytirish (Dilation): Eroziyadan keyin qo'llanilgan kengaytirish ob'ektlarni qayta
kattalashtiradi, lekin avval yo'q qilingan mayda tafsilotlar qayta tiklanmaydi.

23.

Amaliy Qo'llanilishi
Ochish operatsiyasi quyidagi sohalarda keng qo'llaniladi:
Tasvirni Tozalash: Tasvirlardan nozik shovqinlarni va nozik chiziqlarni olib
tashlash uchun ishlatiladi, bu esa tasvirni yanada aniqroq qiladi.
Ob'ektlarni Ajratish: Tasvirlarda bir-biriga yaqin joylashgan yoki biroz
yopishib qolgan ob'ektlarni ajratishda yordam beradi.
Raqamli Hujjatlar va OCR: Matnli hujjatlarni skanerlash va optik belgi tanib
olish (OCR) jarayonlarida tasvir sifatini yaxshilash uchun qo'llaniladi.

24.

Yopish (Closing) — bu tasvirni qayta ishlashda qo'llaniladigan yana bir morfologik
operatsiya bo'lib, avval kengaytirish (dilation) va keyin eroziya (erosion)
qo'llaniladi. Bu ketma-ketlik kichik bo'shliqlarni to'ldirish va yirik ob'ektlarning
chetlarini silliq qilish uchun samarali.
Yopish (Closing): Ta'rif va Jarayon
Yopish Nima?
Yopish, tasvirni qayta ishlashda kengaytirishdan keyin eroziya qo'llanilishi orqali
amalga oshiriladigan morfologik operatsiya hisoblanadi. Bu operatsiya orqali
tasvirdagi kichik teshiklar va bo'shliqlar to'ldiriladi hamda ob'ektlar orasidagi
kichik ajralishlar bartaraf etiladi.
Yopish Qanday Ishlaydi?
Yopish jarayoni quyidagicha amalga oshiriladi:
1.
Kengaytirish (Dilation): Dastlabki kengaytirish qadami ob'ektlarning hajmini
kattalashtiradi, bu orqali tasvirdagi kichik teshiklar va bo'shliqlar vaqtincha
to'ldiriladi.
2.
Eroziya (Erosion): Kengaytirishdan keyin qo'llanilgan eroziya ob'ektlarning
hajmini qaytaradi, lekin avval to'ldirilgan teshiklar va bo'shliqlar asl holatiga
qaytmaydi.

25.

Morfologik Gradiyent — bu tasvirni qayta ishlashda ob'ektlarning chegaralarini
ajratib ko'rsatish uchun ishlatiladigan muhim texnika hisoblanadi. Ushbu
operatsiya ob'ektlarning konturlarini ta'kidlash orqali ularning chetlarini
kengaytirish va qisqartirish (eroziya) orqali hosil bo'lgan farqni hisoblab chiqadi.
Bu texnika ayniqsa chetlarni aniqlash va tasvirlardagi ob'ektlarning konturlarini
ta'kidlash uchun foydali.
Morfologik Gradiyentning Ta'rifi
Morfologik gradiyent — bu ob'ektlarning chegaralarini chiqarib beradigan oddiy,
ammo samarali usul. U asl tasvirning kengaytirilgan (dilated) va qisqartirilgan
(eroded) versiyalari orasidagi farq sifatida aniqlanadi:

26.

Morfologik Gradiyent Qanday Ishlaydi
1.
Dilatatsiya (Kengaytirish): Tasvirdagi ob'ektlarni kengaytiradi. Bu qadam
oldingi fon ob'ektlarining hajmini oshiradi va ular ichidagi kichik teshiklar va
bo'shliqlarni to'ldiradi.
2.
Eroziya (Qisqartirish): Ob'ektlarning hajmini kamaytiradi. Bu qadam old fon
ob'ektlarini qisqartiradi, ularning chegaralaridan chekinadi va orqa fonni
ko'rsatadi.
3.
Ayirish (Subtraction): Qisqartirilgan tasvir kengaytirilgan tasvirdan ayiriladi.
Bu operatsiya odatda ob'ektlarning chegaralarida katta o'zgarishlar sodir
bo'lgan hududlarni ta'kidlaydi.

27.

Morfologik Gradiyentning Qo'llanilishi
Chetlar Aniqlanishi: Morfologik gradiyent an'anaviy chetlarni aniqlash filtrlari
shovqinga juda sezgir bo'lgan holatlarda chetlarni aniqlash uchun yanada
mustahkam usul taqdim etadi.
Segmentatsiya Tayyorgarligi: Keyingi qayta ishlash qadamlarida
segmentatsiyani osonlashtirish uchun ob'ektlarning chegaralarini yaxshilaydi.
To'qima Tahlili: Tasvirlardagi turli to'qima hududlari o'rtasidagi o'tishlarni
ta'kidlab, ob'ektlarning to'qimasini tahlil qilishga yordam beradi.
Shakl Tahlili: Tibbiy tasvir qayta ishlash va ishlab chiqarishdagi sifat nazorati
kabi ilovalarda ob'ektlarning shakli va tuzilishini o'rganishda yordam beradi.