10-LEKCIYA_MDQI
.pdf
10-Lekciya. Kórinis kontrastın sızıqlı beyimlesiw algoritmi
Jobası:
1.Kórinis kontrastın sızıqlı beyimlesiw algoritmi
2.Algoritmniń ámelge asırılıwı
3.Parametrlerdi tańlaw
4.Qollanılıw ornı
Kórinis kontrastın sızıqlı beyimlesiw algoritmi - súwrettiń sıpatın jaqsılaw ushın qollanılatuǵın áhmiyetli usıllardıń biri. Ol súwrettiń kontrastın asırıp, detalların anıǵıraq kórsetiwge járdem beredi.
2. Teoriyalıq tiykar
Sızıqlı kontrast beyimlesiwi - bul súwrettiń piksel qásiyetlerin ózgertiw arqalı kontrastın asıratuǵın process. Bul usıl hárbir pikseldiń intensivligin tómendegishe qayta esaplaydı:
jańa_intensivlik = a * dáslepki_intensivlik + b
Bunda:
a - kontrast koefficienti
b - jarıqlıq koefficienti
Bul formulada 'a' mánisi 1 den úlken bolsa, kontrast asadı, al 1 den kishi bolsa - kemeyedi.
3. Algoritmniń ámelge asırılıwı
Endi bul algoritmdi Python tilinde ámelge asırıwdı kórip shıǵayıq:
python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def linear_contrast_adjustment(image, a, b):
#Súwretti float32 túrine aylandırıw adjusted = image.astype(float)
#Sızıqlı beyimlesiw formulasın qollanıw adjusted = a * adjusted + b
#Mánislerdi 0-255 aralıǵına sheklew adjusted = np.clip(adjusted, 0, 255)
# Súwretti qaytadan 8-bitli integer túrine aylandırıw return adjusted.astype('uint8')
# Súwretti oqıw
image = cv2.imread('mısal_súwret.jpg')
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# Sızıqlı kontrast beyimlesin qollanıw
adjusted_image = linear_contrast_adjustment(image, a=1.5, b=10)
# Nátiyjelerin kórsetiw
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6)) ax1.imshow(image)
ax1.set_title('Original Súwret') ax1.axis('off') ax2.imshow(adjusted_image)
ax2.set_title('Kontrasti beyimlengen súwret') ax2.axis('off')
plt.show()
4. Parametrlerdi tańlaw
'a' hám 'b' parametrlerin tańlaw - bul eksperiment arqalı ámelge asırıladı. Olardıń mánislerin ózgertip, eń jaqsı nátiyje beretuǵın kombininaciyanı tabıw kerek.
a > 1: kontrasttı asıradı
0 < a < 1: kontrasttı paseytiw
a = 1: kontrast ózgermeydi
b > 0: jarıqlıqtı asıradı
b < 0: jarıqlıqtı páseytiw
b = 0: jarıqlıq ózgermeydi
5. Gistogram analizi
Súwrettiń kontrastın jaqsı túsiniw ushın gistogrammalardı paydalanıwımız múmkin:
python
def plot_histogram(image, title): plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.title(title) plt.xlabel("Piksel intensivligi") plt.ylabel("Piksellar sanı")
plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256]) plt.show()
# Dáslepki súwret gistogramması
plot_histogram(image, "Dáslepki súwret gistogramması")
# Beyimlengen súwret gistogramması
plot_histogram(adjusted_image, "Beyimlengen súwret gistogramması")
6. Avtomatik parametr tańlaw
Kóbinese, optimal 'a' hám 'b' mánislerin avtomatik túrde tabıw ushın gistogramma ekvalizaciyası qollanıladı:
python
def auto_contrast_adjustment(image):
# Gistogramma ekvalizaciyası
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) equalized = cv2.equalizeHist(gray)
#Dáslepki hám ekvalizaciyalanǵan súwretler arasındaǵı baylanıstı tabıw a, b = np.polyfit(gray.ravel(), equalized.ravel(), 1)
#Sızıqlı beyimlesiw
return linear_contrast_adjustment(image, a, b)
# Avtomatik beyimlesiw
auto_adjusted = auto_contrast_adjustment(image)
# Nátiyjelerin kórsetiw
fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize=(18, 6)) ax1.imshow(image)
ax1.set_title('Original Súwret') ax1.axis('off') ax2.imshow(adjusted_image) ax2.set_title('Qolda beyimlengen súwret') ax2.axis('off')
ax3.imshow(auto_adjusted) ax3.set_title('Avtomatik beyimlengen súwret') ax3.axis('off')
plt.show()
7. Qollanılıw ornı
Sızıqlı kontrast beyimlesiw algoritmi tómendegi jaǵdaylarda paydalı boladı:
Medicinalıq kórinislerdi analiz qılıwda
Aerofotosuretlerdi qayta islewde
Eski súwretlerdi qayta tiklewde
Fotosúwretlerdi redaktorlawda
8. Sheklewler
Bul algoritmnıń ayırım sheklewleri de bar:
Súwrettiń barlıq bólimlerine birdey tásir etedi
Ayırım jaǵdaylarda detallardı joǵaltıwı múmkin
Shuwdı (shawqım) kúsheytiwiń de múmkinshiligi bar
9. Juwmaq
Bul lekciyada biz kórinis kontrastın sızıqlı beyimlesiw algoritmin úyrendik. Biz onıń teoriyalıq tiykarın, Python tilinde ámelge asırılıwın, parametrlerdi tańlaw usılların hám qollanılıw ornın kórip shıqtıq. Bul algoritm - súwret qayta islew
tarawında áhmiyetli qurallardan biri bolıp, kóplegen praktikalıq máselelerde qollanıladı.