International Forum, Tashkent, February 13 – 15, 2024. 
https://doi.org/10.5281/zenodo.10643244

|
International Forum, Tashkent, February 13 – 15, 2024.
https://doi.org/10.5281/zenodo.10643244Bog'liq tasvirlardagi-yomg-ir-izlarini-tasvirga-ishlov-berish-algoritmlari-yordamida-olib-tashlash (1)
International Forum, Tashkent, February 13 – 15, 2024.
https://doi.org/10.5281/zenodo.10643244
176
koʻzning miltillashi va boshning harakatlarini tekshirish orqali tekshirish mumkin. Ushbu algoritm
yomgʻirli vaziyatlarda muammoga duch keladi.
Ishda transport vositasini boshqarayotgan haydovchining yuz ifodasini tekshirish algoritmi
yoritilgan. Funktsiyalar yozib olinadi va ma'lumotlar bazasida saqlangan standart mavjud
funktsiyalar bilan taqqoslanadi. Haydovchining uyquchanligini tekshirish uchun ishlatiladigan
usul haydash paytida gʻayritabiiy faollikni kamaytirishga yordam berdi. Bu uyquchanlikni
koʻzning miltillashi va bosh harakatlarini tekshirish orqali tekshirish mumkin. Bu algoritm
yomgʻir yogʻganda muammolarga duch keladi. Ushbu uyquchanlik algoritmini yomgʻirsiz yoʻl
bilan birlashtirish avtomobil sohasida eng yaxshi tizimni ta'minlashi mumkin.
Kshitiz Garg va Shri K. Nayar yomgʻirning oʻziga xos xususiyatlarini taqdim etdi. Ular
eksperimental ravishda yomgʻirning koʻrinishi kamera parametrlariga, masalan, ta'sir qilish vaqti
va maydon chuqurligiga bogʻliqligini isbotladilar [3]. Ushbu variantlardan foydalanib,
yomgʻirning koʻrinishi sahnani oʻzgartirmasdan olib tashlanadi.
Ular keyingi ishlov berishsiz yomgʻir effektini olib tashlaydigan algoritmni taklif qilishdi.
Biroq, bu usul kuchli yomgʻir yoki ob'ekt harakati bilan sahnaga bardosh bera olmaydi. Har safar
kamera sozlamalarini qoʻlda sozlashingiz kerak.
Triparty [4] ehtimollik fazoviy-vaqt modelini taklif qildi, unda ular intensivlikning
oʻzgarishi diapazoni va tarqalish simmetriyasi kabi turli statistik xususiyatlardan foydalanganlar.
Bu yomgʻirli piksellarni tasniflash va yomgʻir paytida aniqlangan notoʻgʻri piksellarni olib
tashlash uchun kerak. Bu algoritm faqat intensivlik tekisligida ishlaydi. U sahnani rekonstruksiya
qilish uchun fazo-zamon xususiyatlaridan foydalanadi. Ushbu algoritm dinamik sahnani qayta
ishlashga qodir. Vaqtning murakkabligi ham kamroq. Ammo ba'zi statistik funktsiyalar koʻplab
notoʻgʻri yomgʻir piksellarini aniqlaydi.
Ochiq havoda olingan tasvirlar yomgʻir, tuman, bugʻ va boshqalar kabi turli ob-havo
sharoitlari tufayli yomonlashadi. Yomgʻirning vizual koʻrinishi tasvir intensivligining keskin
oʻzgarishiga olib keladi. Bu kompyuterni koʻrish algoritmlarini amalga oshirishni qiyinlashtiradi.
Yomgʻirlar mavsumida yomgʻir chiziqlari ob’ektni kuzatish, video kuzatuv, robot navigatsiyasi va
boshqalar kabi video kiritishga tayanadigan ilovalarning ish faoliyatini pasaytiradi. Mavjud
yomgʻirni olib tashlash algoritmlari oflayn rejimda post-qayta ishlash uchun ishlatiladi, bu
ma'lumotlarni qayta ishlash uchun vaqt talab etadi. Natijada yakuniy tasvirni xiralashtiradi.
Mavjud yomgʻirni olib tashlash algoritmining muhim muammolaridan biri yomgʻirli piksellarning
asl qiymatini bashorat qilishdir. Harakat hududida piksel intensivligi harakat pikseli
intensivligining tez oʻzgarishi tufayli juda buziladi. Ushbu usul notoʻgʻri intensivlik oʻrnini bosadi.
Bundan tashqari, yomgʻirni aniqlash bosqichi yuqori notoʻgʻri musbat va notoʻgʻri aniqlash
stavkalariga olib keladi, bu esa video holatida kadrni yomon rekonstruksiya qilishga olib keladi.
1-rasm. Yomgʻirni aniqlash.Yomgʻir kirish kadri(a) (hajmi - 480 X 720) (b)Fotometrik va
xromatik xususiyatlardan foydalangan holda yomgʻirni aniqlash natijalari (c) Prewitt chegara
detektorini qoʻllashdan keyin yomgʻirni aniqlash natijalari.
(a)
b)
c)
Book of Absracts. “WOMEN IN STEM”
|
| |