Raqamli tasvirlash asoslari: Tasvirni olish jarayoni

Raqamli tasvirni qayta ishlashdagi birinchi bosqich bu fizik hodisani raqamli ko‘rinishga aylantirish jarayonidir. Oddiy qilib aytganda, biz ko‘rgan real manzara, kompyuterga tushadigan raqamli tasvirga aylanadi. Jarayon yoritish manbai bilan tasvirlanayotgan obyekt o‘rtasidagi o‘zaro ta’sirdan boshlanadi. Bu yoritish klassik nurdan tortib elektromagnit yoki ultratovush to‘lqinlarigacha bo‘lishi mumkin. Obyekt energiyani aks ettiradi yoki o‘tkazadi, va bu energiya sensorlar tomonidan qabul qilinadi. Sensorlar energiyani elektr signaliga aylantiradi (transduser vazifasini bajaradi), so‘ngra bu signal raqamlashtiriladi natijada raqamli tasvir hosil bo‘ladi. Yuqori aniqlikdagi tasvir olish uchun aniq kalibrovka va ilg‘or texnologiyalar zarur. Quyida bu texnologiyalar haqida batafsil to‘xtalamiz.

Sensorlar va ularning o’rni

Raqamli tasvir hosil qilishning boshlang‘ich nuqtasi bu sensorlar. Bitta fotodiod kabi sensordan 2D tasvir olish uchun uni x va y o‘qlari bo‘ylab harakatlantirish kerak. Ammo amaliy qurilmalarda sensor chiziqlari ishlatiladi, ular faqat bitta yo‘nalishda tasvirni qabul qiladi, keyin chiziq perpendikulyar yo‘nalishda siljitiladi.

Bunday tizimlar skanerlar yoki havo fotosurat (airborne imaging) tizimlarida qo‘llaniladi. Tibbiy tomografiya (CT) kabi tizimlarda esa halqa shaklidagi sensorlar ishlaydi va tasvirni tiklash uchun murakkab rekonstruksiya algoritmlari qo‘llanadi. Raqamli kameralar ichidagi CCD (Charge Coupled Device) yoki CMOS sensori esa ikki o‘lchamli massiv bo‘lib, har bir piksel orqali sahnadan ma’lumot yig‘adi. Har bir element sahnaning kichik qismidan energiya o‘lchaydi, uni analog signalga aylantiradi va raqamlashtiradi. Shu bois bu texnologiyalar harakat talab qilmaydi bir zumda 2D tasvir olinadi.

Raqamli Tasvir Hosil Bo‘lishi

Raqamli tasvirni fizik jihatdan ifodalovchi asosiy funksiya:

\[f(x, y) = i(x, y) \cdot r(x, y)\]

bu yerda:

• $i(x, y)$ yoritish (illumination),
• $r(x, y)$ aks ettirish (reflectance).

Agar tizim o’tkazuvchanlikka asoslangan bo’lsa (masalan, rentgen), unda $r(x, y)$ o’rnida transmissivlik qiymati ishlatiladi.

Tasvirni raqamli ko‘rinishga keltirish ikki bosqichda amalga oshadi:

1. Namuna olish (sampling) koordinatalarni raqamlashtirish.
2. Kvantlash (quantization) amplitudalarni diskret qiymatlarga aylantirish.

Tasvir sifatiga quyidagilar katta ta’sir ko‘rsatadi:

• namunalar soni va intensivlik darajalari,
• tizimning dinamik diapazoni maksimal va minimal o‘lchanadigan yorqinlik nisbati.

Raqamli Tasvirdagi Aniqlik (Resolution)

Fazoviy aniqlik (spatial resolution) tasvirdagi eng kichik farqlanadigan detal. U piksel zichligi yoki chiziq juftligi orqali o‘lchanadi. Masalan, 20 megapikselli kamera 8 megapikselliga nisbatan yuqori detal beradi.

Intensivlik aniqligi (intensity resolution) yorqinlikdagi eng kichik seziladigan o‘zgarishdir. Odatda bu bit chuqurligi bilan ifodalanadi (masalan, 8 bit = 256 daraja). Ammo inson ko‘zi kontrast va shovqinga juda sezgir bo‘lgani uchun, sezilgan farq har doim texnik aniqlikka teng bo‘lmaydi.

Tasvirni Tiklash va Rekonstruksiya

Restavratsiya (image restoration) bu tasvirni buzilishdan keyingi holatini tiklashdir. Bunda tizimdagi shovqin, xiralik yoki distorsiya modellari aniqlanadi va ularni bartaraf etuvchi teskari filtrlar qo‘llaniladi.

Kuchaytirish (enhancement) esa subyektiv yo‘nalish tasvirni inson ko‘rish tizimi uchun qulayroq ko‘rsatishga qaratilgan.

Kompyuter tomografiyada (CT) tasvirni proyeksiyalardan rekonstruksiya qilish muhim amaliy qo‘llanmadir bu usul bo‘lmasdan ichki tuzilmani tiklash imkonsiz.

1838-yilda Parijda Louis Daguerre tomonidan olingan ilk inson fotosurati (pastki chap burchakda)

Raqamli Tasvirlarda Rang

Rang obyektlarni aniqlash va tanib olishda juda kuchli deskriptordir. Rangli tasvirlar bilan ishlash ikki xil ko‘rinishda bo‘ladi:

• Psevdorang (pseudo-color) kulrang qiymatlarga sun’iy ranglar beriladi;
• To‘liq rang (true-color) haqiqiy rang ma’lumotlari bilan ishlanadi.

Inson ko‘zi uchta asosiy konus orqali qizil, yashil, ko‘k (RGB) komponentlarga sezgir. Shu sababli raqamli tizimlarda RGB modeli asosiy rang modeli sifatida qabul qilingan. Har bir kanal 8 bit bo’lsa, 24 bitli tasvirda $256^3 = 16\,777\,216$ rang kombinatsiyasi bo’ladi. Shu orqali rang kubi (RGB cube) hosil bo’ladi, unda qora–oq o’q bo’ylab kulrang tonlar joylashadi. Chop etish tizimlari esa CMY yoki CMYK modelidan foydalanadi bu pigment asosidagi teskari rang modelidir.

Tasvir Siqish (Image Compression)

Ma’lumot siqish, bu ma’lumotni kamroq bitlarda ifodalash orqali samarali saqlash usuli. Maqsad takrorlanuvchi yoki keraksiz ma’lumotlarni olib tashlash. Raqamli tasvirlarda uch turdagi ortiqchalik mavjud:

• Kodlash ortiqchaligi (coding redundancy): ba’zi intensivlik darajalari tez-tez uchrasa ham, ularga bir xil uzunlikdagi kod beriladi.
• Fazoviy va vaqtli ortiqchalik: qo‘shni piksellar yoki video kadrlar o‘xshash bo‘lishi mumkin.
• Ortacha ma’nosiz ma’lumotlar: inson ko‘zi sezmaydigan yoki vazifa uchun ahamiyatsiz qism. Masalan, Huffman kodlash tez-tez uchraydigan qiymatlarga qisqa kodlar, kam uchraydiganlarga esa uzun kodlar beradi. Bu kodlash samaradorligini oshiradi. Shuningdek, run-length encoding (RLE) kabi usullar bir xil piksel qiymatlarini ketma-ketligida siqadi, bu ayniqsa skanerlangan matnli hujjatlarda samarali.

Tasvir siqish tizimlari uch bosqichdan iborat:

1. Mapping (xaritalash) fazoviy/vaqtli ortiqchalikni kamaytirish.
2. Kvantlash ahamiyatsiz ma’lumotni yo‘qotish.
3. Kodlash qisqa kodlar orqali bit sonini kamaytirish.

Dekoder esa bu jarayonni reverse bajaradi (kvantlashdan tashqari). Standart formatlar: JPEG, PNG, MPEG bular kodlash va saqlashning eng mashhur tizimlari.

Yakuniy Fikr

Tasvirni qabul qilishdan tortib, uni siqish va tiklashgacha bo‘lgan jarayon bu energiya, elektronika va matematikaning mukammal uyg‘unligidir. To‘g‘ri kalibrlangan sensor, oqilona tanlangan bit chuqurlik va optimal siqish algoritmi natijada biz ko‘radigan tiniq, tabiiy raqamli tasvirni yaratadi.