ARTICLE
2025 Vol 1 · No 1
UZ 912190617f91
ТАСВИРДАГИ ШОВҚИНЛАРНИ БАРТАРАФ ЕТИШ ФИЛЬТРЛАРИ
FILTERS FOR ELIMINATING NOISE IN IMAGES | Фильтры для устранения шума на изображениях
Partner conferences of the International Scientific Journal Research Focus, 1(1), 466–469
Abstract
Мазкур тадқиқот ишида рақамли тасвирлардаги шовқинларни бартараф этишнизамонавий фильтрлари таҳлил қилинган. Тасвир сифатини яхшилашда кенг фойдаланиладиганўртача, Вейнер, Гаусс, медиан, анизотропик диффузион, билатерал ва геометрик ўртачафильтрларининг назарий асослари ва математик моделлари келтирилган. Ҳар бир фильтрни ўзигахос хусусиятлари, афзалликлари ва қўлланиш соҳалари кўрсатилган. Чизиқли ва ночизиқлифильтрлаш усулларини фарқлари, шунингдек қирраларни сақлаб қолган ҳолда шовқин пасайтиришусуллари батафсил баён этилган. Тадқиқот натижалари тасвирни қайта ишлаш тизимларидаоптимал фильтрни танлаш ва самарали шовқинсизлантириш алгоритмларини ишлаб чиқишдаамалий аҳамиятга эга
In this research work, elimination of noise in digital imagesmodern filters are analyzed. Widely used to improve image qualitymean, Weiner, Gaussian, median, anisotropic diffusion, bilateral and geometric meantheoretical foundations and mathematical models of filters are presented. Each filter to itselfcharacteristics, advantages and fields of application are indicated. Linear and non-linearDifferences in filtering methods, as well as noise reduction while preserving edgesmethods are described in detail. Research results in image processing systemsin choosing the optimal filter and developing effective denoising algorithmsis of practical importance
В данной исследовательской работе анализируются современные фильтры для подавления шума в цифровых изображениях. Широко используемые для улучшения качества изображения фильтры: среднее, Винера, Гауссово, медианное, анизотропное диффузионное, билатеральное и геометрическое среднее. Представлены теоретические основы и математические модели фильтров. Для каждого фильтра указаны его характеристики, преимущества и области применения. Линейные и нелинейные фильтры. Подробно описаны различия в методах фильтрации, а также методы шумоподавления с сохранением границ. Результаты исследований в системах обработки изображенийпри выборе оптимального фильтра и разработке эффективных алгоритмов шумоподавленияимеют практическое значение.
In this research work, elimination of noise in digital imagesmodern filters are analyzed. Widely used to improve image qualitymean, Weiner, Gaussian, median, anisotropic diffusion, bilateral and geometric meantheoretical foundations and mathematical models of filters are presented. Each filter to itselfcharacteristics, advantages and fields of application are indicated. Linear and non-linearDifferences in filtering methods, as well as noise reduction while preserving edgesmethods are described in detail. Research results in image processing systemsin choosing the optimal filter and developing effective denoising algorithmsis of practical importance
В данной исследовательской работе анализируются современные фильтры для подавления шума в цифровых изображениях. Широко используемые для улучшения качества изображения фильтры: среднее, Винера, Гауссово, медианное, анизотропное диффузионное, билатеральное и геометрическое среднее. Представлены теоретические основы и математические модели фильтров. Для каждого фильтра указаны его характеристики, преимущества и области применения. Линейные и нелинейные фильтры. Подробно описаны различия в методах фильтрации, а также методы шумоподавления с сохранением границ. Результаты исследований в системах обработки изображенийпри выборе оптимального фильтра и разработке эффективных алгоритмов шумоподавленияимеют практическое значение.
How to cite
қизи, Жалелова Малика Моятдин; Шарбаевна, Комекова Гулзира (2025). ТАСВИРДАГИ ШОВҚИНЛАРНИ БАРТАРАФ ЕТИШ ФИЛЬТРЛАРИ. Partner conferences of the International Scientific Journal Research Focus, 1(1), 466–469.