3×3 SHABLONLARGA ASOSLANGAN 32-O‘LCHAMLI KONTUR-DESKRIPTOR YORDAMIDA TASVIRLARNI UCH DARAJALI SIFAT INDEKSI (0/1/2) BILAN BAHOLASH

Authors

  • Samandarov Ilxomjon Rasulovich¹, Miratoyev Zoxidjon Mirvaliyevich² ¹Olmaliq davlat texnika instituti, Matematika va tabiiy fanlar kafedrasi dotsenti ²Olmaliq davlat texnika instituti, Matematika va tabiiy fanlar kafedrasi katta o’qituvchisi

Abstract

Mazkur ishda tasvirlarning kontur-topologik xususiyatlarini tavsiflovchi 32 ta 3×3 lokallashtirilgan shablon asosida o‘lchamsiz deskriptor qurish va tiklangan tasvirlar bilan original tasvirlar orasidagi o‘xshashlikni MSE (Mean Squared Error) mezoni orqali baholash metodikasi taklif etiladi. Eksperimental natijalar kontur uzunligi modeliga va 16 shablonli konfiguratsiyaga nisbatan 32 shablonli modelning diskriminativ quvvati sezilarli yuqoriligini, confusion-matritsaning esa to‘liq diagonal-dominant shaklga ega ekanligini tasdiqlaydi (aniqlik — 100%).

References

[1] Sonka M., Hlavac V., Boyle R. Image Processing, Analysis, and Machine Vision.

[2] Gonzalez R., Woods R. Digital Image Processing.

[3] Serra J. Image Analysis and Mathematical Morphology.

[4] Soille P. Morphological Image Analysis.

[5] Latecki L. Shape Similarity Measures.

Downloads

Published

2025-12-01

Issue

Vol. 3 No. 9 (2025): SCIENCE AND PEDAGOGY IN THE MODERN WORLD: PROBLEMS AND SOLUTIONS

Section

Articles