"RAQAMLI TASVIRLARDAGI SHOVQINLARNI FILTRLASH USULLARINI TAQQOSLASH (GAUSSIAN, MEDIAN, BILATERAL FILTRLAR)"
Keywords:
Kalit so‘zlar: Raqamli tasvir, shovqin, filtr, Gaussian filtr, Median filtr, Bilateral filtr, tasvirni qayta ishlashAbstract
Annotatsiya: Ushbu maqolada raqamli tasvirlardagi shovqinlarni kamaytirish
uchun qo‘llaniladigan turli filtrlash usullari – Gaussian, Median va Bilateral filtrlari
taqqoslanadi. Har bir filtrning shovqinni kamaytirish samaradorligi, tasvirning
detallarini saqlash qobiliyati va hisoblash murakkabligi tahlil qilinadi. Tadqiqot
natijalari filtr tanlashda turli sharoitlarga mos optimal yechimlarni aniqlashga yordam
beradi.
References
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1. Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. Digital Image Processing. 4th Edition.
Pearson,2018.
— Raqamli tasvirlarni qayta ishlash usullari, shovqinlarni kamaytirish va turli
filtrlash metodlari (Gaussian, Median, Bilateral) haqida batafsil ilmiy ma’lumot
beradi.
2. OpenCV Documentation. Image Filtering Techniques. OpenCV Library, 2023.
— Gaussian, Median va Bilateral filtrlari MATLAB va Python (OpenCV) dasturlari
yordamida qo‘llanilishi, ularning samaradorligi va hisoblash murakkabligi bo‘yicha
amaliy qo‘llanma.
3. Pitas, I. Digital Image Processing Algorithms and Applications. Wiley, 2000.
— Raqamli tasvirlarda shovqinlarni kamaytirish va turli filtrlash algoritmlari
(Gaussian, Median, Bilateral) bo‘yicha nazariy va amaliy ma’lumot beradi.
4. Buades, A., Coll, B., & Morel, J. M. A Review of Image Denoising Algorithms,
with a New One. Multiscale Modeling & Simulation, 2005.
— Tasvir shovqinlarini kamaytirish algoritmlari, filtrlarning samaradorligi va
detallarni saqlash imkoniyatlarini solishtirish bo‘yicha tadqiqot maqolasi.
