903

Ушбу мақолада тасвирдаги объектларнинг контур чизиқларини ажратиш масаласи қаралган. Уни ҳал қилиш
учун масаланинг ўзига хос хусусиятларини ҳисобга олган ҳолда норавшан тўплам назариясига таянган ёндашув
таклиф қилинган. Бу ёндашув асосида маълум турдаги халақитлар учун турғун бўлган алгоритмлар синфи
ишлаб чиқилган. Таклиф қилинган алгоритмларнинг асосий ғояси норавшан “орттирма”, “катта”, “кичик” каби
тушунчалардан фойдаланган ҳолда контур чизиқларини аниқлашдан иборат. Қаралаётган нуқта учун ихтиёрий
йўналиш бўйлаб норавшан орттирмани ҳисоблаш қоидаси тавсифланган. Таклиф қилинган алгоритмлар
асосида дастурий мажума яратилган ва унинг ишга яроқли эканлигини текшириш бўйича тажриба тадқиқоти
ўтказилган. Қўлда ёзилган босма ҳарфларни таниб олиш масаласини ечишда ушбу алгоритмларнинг
самарадорлиги намойиш этилган.
 

  • Количество прочтений 865
  • Дата публикации 14-02-2017
  • Язык статьиO'zbek
  • Страницы23 - 29
Ўзбек

Ушбу мақолада тасвирдаги объектларнинг контур чизиқларини ажратиш масаласи қаралган. Уни ҳал қилиш
учун масаланинг ўзига хос хусусиятларини ҳисобга олган ҳолда норавшан тўплам назариясига таянган ёндашув
таклиф қилинган. Бу ёндашув асосида маълум турдаги халақитлар учун турғун бўлган алгоритмлар синфи
ишлаб чиқилган. Таклиф қилинган алгоритмларнинг асосий ғояси норавшан “орттирма”, “катта”, “кичик” каби
тушунчалардан фойдаланган ҳолда контур чизиқларини аниқлашдан иборат. Қаралаётган нуқта учун ихтиёрий
йўналиш бўйлаб норавшан орттирмани ҳисоблаш қоидаси тавсифланган. Таклиф қилинган алгоритмлар
асосида дастурий мажума яратилган ва унинг ишга яроқли эканлигини текшириш бўйича тажриба тадқиқоти
ўтказилган. Қўлда ёзилган босма ҳарфларни таниб олиш масаласини ечишда ушбу алгоритмларнинг
самарадорлиги намойиш этилган.
 

Русский

Рассматривается задача выделения контуров изображения объектов. Для решения этой задачи, с учетом
специфических особенностей, предлагается подход, основанный на теории нечетких множеств. На базе
предложенного подхода разработан класс алгоритмов, являющийся устойчивым к определенным типам помех.
Основная идея предложенных алгоритмов заключается в использовании таких нечетких понятий, как
«приращение», «малый», «большой» при выделении контуров. Описаны правила вычисления нечетких
приращений для рассматриваемого пикселя по произвольному направлению. Проведены экспериментальные
исследования по оценке работоспособности предложенных алгоритмов и показана их эффективность при
решении задачи распознавания печатных шрифтов, написанных разными людьми.
 

English

The problem of edge extraction is considered in this article. The approach on the base of fuzzy sets is proposed. The
class of algorithms that is stable to certain types of interferences is developed on the base of the proposed approach. The
main idea of the proposed algorithms is using the fuzzy concerts like “small”, “big”. The rules for calculating the fuzzy
increments for the considered pixel in an arbitrary direction are described. An experimental study was conducted to
assess the performance of the proposed algorithms and their effectiveness on recognizing printed fonts, written by
different people was shown.
 

№ Имя автора Должность Наименование организации
1 Saliyev E.A. Ректор Жиззах политехника институти
2 Mirzaeva G.R. Кичик илмий ходим Toshkent axborot texnologiyalari universiteti
№ Название ссылки
1 Гонзалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с.
2 Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П. и др. Цифровая обработка изображений в информационных системах. – Новосибирск: НГТУ, 2002. – 352 с.
3 Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В.А. Сойфера. – 2-е изд., испр. – М.: Физматлит, 2003. - 748 с.
4 Kerre E., Nachtegael M. Eds. Fuzzy Techniques in Image Processing. – New York: Springer-Verlag Heidelberg, 2000. – 429 p.
5 Визильтер Ю.В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения. – М.: Физматкнига, 2010. – 672 с.
6 Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. – М.: Бином, 2006. – 752 с.
7 Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. – М.: Вильямс, 2004. – 928 с.
8 Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. – New York: Springer, 2011. – 812 p.
9 Хрящёв Д.А. Об одном методе выделения контуров на цифровых изображениях // Вестник АГТУ. Сер. «Управление, вычислительная техника и информатика». – 2010. - № 2. – С. 181-187.
10 Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. – М.: Мир, 1976. – 165 с.
11 Мuhamediyeva D.T. Noravshan axborotni qayta ishlash asosida sust shakllangan jarayonlarni tizimli modellashtirish muammolari. – Toshkent, O’zR FA MITI, 2010. – 531 b.
12 Бочарников В.П. Fuzzy-Технология: математические основы и практика моделирования в экономике. – СПб.: Наука РАН, 2001. – 328 с.
13 Кравченко В.Ф., Пономарев В.И., Пустовойт В.И. Алгоритмы трехмерной фильтрации с использованием теории нечетких множеств для цветных видеопоследовательностей, искаженных шумами // Доклады Российской Академии наук. Техническая физика. – 2008. – Т. 421, № 2. – С. 190-194.
14 Dietrich Van der Weken, Etienne E. Kerre and other. Noise Reduction by Fuzzy Image Filtering // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. – 2003. - Vol. 11, № 4. – Рр. 429-436.
В ожидании