Спектр зонали тасвирларга интеллектуал ишлов бериш усуллари таҳлили

Муҳаммадюнус Норинов; Абдулхамид Абдулхафизов; Отабек Орипов; Фирдавс Мадаминов

Авторы

Муҳаммадюнус Норинов Тошкент менежмент ва иқтисодиёт институти Фарғона кампуси
Абдулхамид Абдулхафизов Тошкент менежмент ва иқтисодиёт институти Фарғона кампуси
Отабек Орипов Тошкент менежмент ва иқтисодиёт институти Фарғона кампуси
Фирдавс Мадаминов Тошкент менежмент ва иқтисодиёт институти Фарғона кампуси

Kalit so'zlar:

спектр зонали тасвирлар, ишлов бериш босқичлари, контурли таҳлил, морфологик ўзгартириш, асосий компонентлар усули, аниқлаш алгоритмлари, калибровка, нейрон тармоқ, аппарат-дастурий комплекс, оптик-электрон тизим

Annotatsiya

Ушбу мақолада спектр зонали тасвирларга ишлов беришнинг асосий босқичлари, уларнинг вазифалари ҳамда замонавий аниқлаш усуллари таҳлил қилинган. Тасвирни идрок этиш, дастлабки ишлов бериш, сегментлаш, фильтрлаш ва аниқлаш каби босқичларнинг ҳар бири мазмунан ёритилган. Контурли таҳлил, морфологик ўзгартиришлар, асосий компонентлар усули, чизиқли-дискриминант таҳлил, яширин Марков моделлари ва шаблонли излаш усулларининг афзаллик ва камчиликлари кўрсатилган. Шунингдек, спектр зонали тасвирларни аниқлашда аппарат-дастурий комплексларнинг (Image Recognition API, Mallenom Systems, BrainMaker, Fann, Veles) имкониятлари ва уларнинг самарадорлиги баҳоланган. Мақолада тасвирларнинг сифатига таъсир этувчи омиллар, калибровка жараёнлари ва оптик-электрон тизимлар параметрларининг аҳамиятига ҳам алоҳида эътибор қаратилган.

Библиографические ссылки

1. Norinov, M. U., Abdukodirov, B. A., Tillavoldiev, A. O., & Urinov, N. T. (2019). Algorithm for eliminating noise by a smooth-smooth image model. ISJ Theoretical & Applied Science, 4(72), 509-512.

2. Nosirov, K., Norinov, M., & Abdukadirov, B. (2019, November). Image Filtering Algorithm Based On The Analysis Of The Main Components. In 2019 International Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT) (pp. 1-3). IEEE.

3. Норинов, М. У., Бекназарова, С. С., & Жаумытбаева, М. К. (2019). Вейвлет-преобразования в процессе обработки телевизионных изображений. Научные разработки: евразийский регион, 143.

4. Norinov, M. U., Abdukadirov, B. A., & Gofurov, M. R. (2019). Application of fourier methods and discrete-cosinus transformation in the process of processing of TV images. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, 8(9 S3), 1565-1568.

5. Ташманов, Е. Б., & Норинов, М. У. (2018). Математическая модель процесса обработки телевизионных изображений. Теория и практика современной науки, (10 (40)), 394-401.

6. Usibjonovich, N. M. (2018). Television images of the re-creation of intelligent data analysis methods and algorithms. Asian Journal of Multidimensional Research (AJMR), 7(12), 255-264.

7. Варламова, Л., & Норинов, М. (2020). Идентификация изображений свёрточными методами в условиях малых выборок наблюдени. Acta of Turin Polytechnic University in Tashkent, 10(1), 18.

8. Норинов, М. У., Отахонов, М. Р., Ботиров, С. Х., & Норматов, Э. Х. (2022). Тасвирларга дастлабки ишлов бериш жараёнлари. Форум молодых ученых, (3 (67)), 125-128.

9. Носиров, Х. Х., & Норинов, М. У. (2020). Блокли тузилма ёрдамида рақамли телевизион тасвирни сиқиш тизимларида телевизион тасвирларнинг бузилишлари. Academic research in educational sciences, (4), 190-198.

10. Норинов, М. У. (2020). Объектларнинг телевизион назорат қилиш тизимларидаги тасвир сигналларини энтропияли кодлаш. Academic research in educational sciences, (3), 1157-1164.

11. Норинов, М. У., Бекназарова, С. С., & Жаумытбаева, М. К. (2019). Вейвлет-преобразования в процессе обработки телевизионных изображений. Научные разработки: евразийский регион, 143.

12. Norinov, M., Otaxonov, M., Ergashev, A., & Botirov, S. Tasvirni sifatli ravishda tiklash va saqlash.