Hozirgi vaqtda turli xil tasvirga olish qurilmalaridan olingan raqamli tasvirlar soni keskin oshib bormoqda. Ayrim hollarda ushbu tasvirlar tasvirga olish, qayta ishlash, siqish, saqlash, uzatish va ko’paytirish jarayonida turli shovqinlardan ta’sirlanib, sifatsiz holatga kelishi mumkin. Shovqin tasvirdagi ma’lumotlarning sifatini buzadigan tasodifiy o’zgarishlarni ifodalaydi va tasvirdan muhim ma’lumotlarni olishga to’sqinlik qiladi. Bu o’z navbatida, tasvirda uchraydigan asosiy shovqin turlarini o’rganish tasvirlash sohasida dolzarb ekanligini ko’rsatadi. Mazkur tadqiqot ishi Gauss, tuz va qalampir, uniform, Puasson, spekl, rayleigh va risian kabi shovqin turlarini o’rganishga bag’ishlangan.
Своевременное обнаружение и распознавание дорожных знаков очень важно для автомобилистов и пешеходов. Необходимая информация доводится до водителя через программу прямого распознавания дорожных знаков. Существуют различные типы дорожных знаков, некоторые знаки могут иметь несколько точек для указания направления местоположения, а некоторые знаки касаются правил безопасности и ограничений, которые можно сделать в сообщении. Идентификация и распознавание дорожных знаков является важной практикой, поскольку она помогает водителю-новичку найти дорогу. Мы можем решить эти проблемы с помощью программы обнаружения дорожных знаков, которую мы создали на python. В этой программе в следующей модели каждый пиксель в двоичной матрице занимает 8 бит, поэтому вместо преобразования их значений в 0 и 1 их можно преобразовать в значения от 0 до 255. Таким образом изображения размером 128x128 пикселей преобразуются в бинарные матрицы, и эти матрицы подготавливаются для высокоуровневых моделей сбора данных, например, модели CNN.