Color normalization
રંગ સામાન્યીકરણ એ કોમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિમાં એક વિષય છે જે કૃત્રિમ રંગ દ્રષ્ટિ અને પદાર્થની ઓળખ સાથે સંબંધિત છે. સામાન્ય રીતે, છબીમાં રંગ મૂલ્યોનું વિતરણ પ્રકાશ પર આધાર રાખે છે, જે પ્રકાશની સ્થિતિ, કેમેરા અને અન્ય પરિબળોને આધારે બદલાઈ શકે છે. રંગ સામાન્યીકરણ આ વિવિધતાઓની ભરપાઈ કરવા માટે રંગ પર આધારિત પદાર્થ ઓળખ તકનીકોને મંજૂરી આપે છે. મુખ્ય વિભાવનાઓ રંગ સ્થિરતા રંગ સ્થિરતા એ માનવ આંતરિક દ્રષ્ટિકોણનું એક લક્ષણ છે, જે મનુષ્યને વિવિધ પ્રકાશની પરિસ્થિતિઓમાં પણ વસ્તુઓને પ્રમાણમાં સતત રંગ સોંપવાની ક્ષમતા પ્રદાન કરે છે. આ પદાર્થની ઓળખ તેમજ પર્યાવરણમાં પ્રકાશ સ્રોતોની ઓળખ માટે મદદરૂપ છે. ઉદાહરણ તરીકે, જ્યારે સૂર્ય તેજસ્વી હોય અથવા જ્યારે સૂર્ય ધૂંધળો હોય ત્યારે મનુષ્ય કોઈ વસ્તુને લગભગ સમાન રંગ તરીકે જુએ છે. એપ્લિકેશન્સ રોબોટિક્સ, બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ અને સામાન્ય કૃત્રિમ બુદ્ધિના ક્ષેત્રમાં રંગીન છબીઓ પર ઑબ્જેક્ટ ઓળખ માટે રંગ સામાન્યીકરણનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, જ્યારે રંગ મૂલ્યોને જાળવી રાખીને છબીમાંથી તમામ તીવ્રતાના મૂલ્યોને દૂર કરવા મહત્વપૂર્ણ છે. એક ઉદાહરણ દિવસ દરમિયાન સર્વેલન્સ કેમેરા દ્વારા શૂટ કરવામાં આવેલા દ્રશ્યના કિસ્સામાં છે, જ્યાં સમાન રંગ પિક્સેલ્સ પર પડછાયાઓ અથવા પ્રકાશના ફેરફારોને દૂર કરવા અને પસાર થયેલા લોકોને ઓળખવા મહત્વપૂર્ણ છે. બીજું ઉદાહરણ ડાયાબિટીક રેટિનોપેથીની તપાસ તેમજ કેન્સરની સ્થિતિના મોલેક્યુલર નિદાન માટે ઉપયોગમાં લેવાતા સ્વચાલિત સ્ક્રિનિંગ સાધનો છે, જ્યાં વર્ગીકરણ દરમિયાન રંગની માહિતીનો સમાવેશ કરવો મહત્વપૂર્ણ છે. જાણીતા મુદ્દાઓ રંગ સામાન્યીકરણની ચોક્કસ એપ્લિકેશનો વિશેનો મુખ્ય મુદ્દો એ છે કે અંતિમ પરિણામ અકુદરતી અથવા મૂળ રંગોથી ખૂબ દૂર દેખાય છે. એવા કિસ્સાઓમાં કે જ્યાં મહત્વપૂર્ણ પાસાઓ વચ્ચે સૂક્ષ્મ તફાવત હોય, આ સમસ્યારૂપ બની શકે છે. વધુ ખાસ રીતે, આડઅસર એ હોઈ શકે છે કે પિક્સેલ્સ અલગ થઈ જાય છે અને છબીના વાસ્તવિક રંગ મૂલ્યને પ્રતિબિંબિત કરતા નથી. આ સમસ્યાનો સામનો કરવાની એક રીત એ છે કે રંગીન છબીને યોગ્ય રીતે અને સતત વિભાજિત કરવા માટે થ્રેશોલ્ડિંગ સાથે સંયોજનમાં રંગ સામાન્યીકરણનો ઉપયોગ કરવો. પરિવર્તન અને અલ્ગોરિધમ્સ રંગ સામાન્યીકરણ હાંસલ કરવા માટે વિવિધ પરિવર્તન અને અલ્ગોરિધમ્સની વિશાળ શ્રેણી છે અને અહીં મર્યાદિત સૂચિ રજૂ કરવામાં આવી છે. અલ્ગોરિધમનો પ્રભાવ કાર્ય પર આધારિત હોય છે અને એક અલ્ગોરિધમ જે એક કાર્યમાં બીજા કરતા વધુ સારું પ્રદર્શન કરે છે તે બીજામાં વધુ ખરાબ પ્રદર્શન કરી શકે છે (મફત લંચ થીયરમ નહીં). વધુમાં, અલ્ગોરિધમનો વિકલ્પ અંતિમ પરિણામ માટે વપરાશકર્તાની પસંદગીઓ પર આધાર રાખે છે, દા. ત. તેઓ વધુ કુદરતી દેખાતી રંગીન છબી ઈચ્છે છે. ગ્રે વર્લ્ડ ગ્રે વર્લ્ડ નોર્મલાઇઝેશન એવી ધારણા કરે છે કે લાઇટિંગ સ્પેક્ટ્રમમાં ફેરફારો રંગની લાલ, લીલી અને વાદળી ચેનલો પર લાગુ થતા ત્રણ સતત પરિબળો દ્વારા મોડેલિંગ કરી શકાય છે. વધુ સ્પષ્ટ રીતે, પ્રકાશિત રંગમાં ફેરફારને આર, જી અને બી રંગ ચેનલોમાં સ્કેલિંગ α, β અને γ તરીકે મોડેલિંગ કરી શકાય છે અને જેમ કે ગ્રે વર્લ્ડ અલ્ગોરિધમ પ્રકાશ રંગ ભિન્નતા માટે અપરિવર્તનશીલ છે. તેથી, નીચેના સૂત્રમાં બતાવ્યા પ્રમાણે દરેક રંગ ચેનલને તેના સરેરાશ મૂલ્ય દ્વારા વિભાજીત કરીને સ્થિરતા ઉકેલ પ્રાપ્ત કરી શકાય છેઃ ઉપર જણાવ્યા મુજબ, ગ્રે વર્લ્ડ કલર નોર્મલાઇઝેશન એ પ્રકાશિત રંગ ભિન્નતાઓ α, β અને γ માટે અપરિવર્તનશીલ છે, જો કે તેમાં એક મહત્વપૂર્ણ સમસ્યા છેઃ તે પ્રકાશની તીવ્રતાના તમામ ફેરફારો માટે જવાબદાર નથી અને તે ગતિશીલ નથી; જ્યારે દ્રશ્યમાં નવી વસ્તુઓ દેખાય છે ત્યારે તે નિષ્ફળ જાય છે. આ સમસ્યાને ઉકેલવા માટે ગ્રે વર્લ્ડ અલ્ગોરિધમનોના ઘણા પ્રકારો છે. વધુમાં ગ્રે વર્લ્ડ નોર્મલાઇઝેશનની પુનરાવર્તિત વિવિધતા છે, જો કે તે નોંધપાત્ર રીતે વધુ સારું પ્રદર્શન કરતી જોવા મળી ન હતી. હિસ્ટોગ્રામ સમાનતા એ બિન-રેખીય પરિવર્તન છે જે પિક્સેલ ક્રમ જાળવી રાખે છે અને કોઈપણ એકવિધ રીતે વધતા રંગ પરિવર્તન કાર્ય માટે સામાન્ય બનાવવા માટે સક્ષમ છે. તેને ગ્રે વર્લ્ડ પદ્ધતિ કરતાં વધુ શક્તિશાળી સામાન્યીકરણ પરિવર્તન માનવામાં આવે છે. હિસ્ટોગ્રામ ઇક્વલાઇઝેશનના પરિણામો અતિશયોક્તિપૂર્ણ વાદળી ચેનલ ધરાવે છે અને અકુદરતી લાગે છે, કારણ કે મોટાભાગની છબીઓમાં પિક્સેલ મૂલ્યોનું વિતરણ સામાન્ય રીતે એકસમાનને બદલે ગૌસીયન વિતરણ જેવું જ હોય છે. હિસ્ટોગ્રામ સ્પષ્ટીકરણ લાલ, લીલા અને વાદળી હિસ્ટોગ્રામને માત્ર સરખાવવાને બદલે ત્રણ ચોક્કસ હિસ્ટોગ્રામના આકાર સાથે મેળ કરવા માટે પરિવર્તિત કરે છે. તે છબી પરિવર્તનના એક વર્ગનો ઉલ્લેખ કરે છે જેનો હેતુ એવી છબીઓ મેળવવાનો છે જેનો હિસ્ટોગ્રામ ઇચ્છિત આકાર ધરાવે છે. નિર્દિષ્ટ કર્યા મુજબ, સૌપ્રથમ છબીને રૂપાંતરિત કરવી જરૂરી છે જેથી તેમાં ચોક્કસ હિસ્ટોગ્રામ હોય. એક છબી x ધારો. નીચેનું સૂત્ર આ છબીનું સમીકરણ રૂપાંતર છેઃ પછી ધારો કે ઇચ્છિત છબી z. આ ઇમેજનું ઇક્વલાઇઝેશન ટ્રાન્સફોર્મ છેઃ અલબત્ત આઉટપુટ ઇમેજનું હિસ્ટોગ્રામ છે. ઉપરોક્ત રૂપાંતરણનો વ્યસ્ત ભાગ શોધવા માટેનું સૂત્ર છેઃ તેથી, y અને y 'છબીઓ સમાન સમાન હિસ્ટોગ્રામ ધરાવતી હોવાથી તે વાસ્તવમાં સમાન છબી છે, જેનો અર્થ y = y' થાય છે અને આપેલ છબી x માંથી ઇચ્છિત છબી z માં પરિવર્તન છેઃ હિસ્ટોગ્રામ સ્પષ્ટીકરણમાં વધુ વાસ્તવિક દેખાતી છબીઓ ઉત્પન્ન કરવાનો ફાયદો છે, કારણ કે તે હિસ્ટોગ્રામ સમીકરણ જેવી વાદળી ચેનલને અતિશયોક્તિ કરતું નથી. વ્યાપક રંગ સામાન્યીકરણ વ્યાપક રંગ સામાન્યીકરણ રંગ અનુક્રમણિકા સાથે સંયોજનમાં સ્થાનિકીકરણ અને ઑબ્જેક્ટ વર્ગીકરણ પરિણામોને વધારવા માટે દર્શાવવામાં આવ્યું છે. તે એક પુનરાવર્તિત અલ્ગોરિધમ છે જે બે તબક્કામાં કામ કરે છે. પ્રથમ તબક્કો દરેક પિક્સેલને સામાન્ય બનાવવા માટે સામાન્ય તીવ્રતા સાથે લાલ, લીલો અને વાદળી રંગની જગ્યાનો ઉપયોગ કરવાનો છે. બીજો તબક્કો દરેક રંગ ચેનલને અલગથી સામાન્ય બનાવવાનો છે, જેથી રંગ ઘટકોનો સરવાળો પિક્સેલ્સની સંખ્યાના ત્રીજા ભાગ જેટલો હોય. પુનરાવર્તનો અભિસરણ સુધી ચાલુ રહે છે, એટલે કે કોઈ વધારાના ફેરફારો નહીં. ઔપચારિક રીતેઃ રંગ વેક્ટર ધરાવતી રંગની છબીને સામાન્ય બનાવો ઉપર સમજાવેલ પ્રથમ પગલા માટે, ગણતરીઃ જે તરફ દોરી જાય છે અને ઉપર સમજાવેલ બીજા પગલા માટે, ગણતરીઃ અને સામાન્ય બનાવો અલબત્ત એ જ પ્રક્રિયા b 'અને g' માટે કરવામાં આવે છે. પછી આ બે પગલાં પુનરાવર્તિત થાય છે જ્યાં સુધી પુનરાવર્તન t અને t + 2 વચ્ચેના ફેરફારો અમુક સેટ થ્રેશોલ્ડ કરતા ઓછા ન હોય. વ્યાપક રંગ સામાન્યીકરણ, અગાઉ ઉલ્લેખિત હિસ્ટોગ્રામ સમાનતા પદ્ધતિની જેમ, એવા પરિણામો ઉત્પન્ન કરે છે જે રંગ મૂલ્યોની સંખ્યામાં ઘટાડાને કારણે ઓછા કુદરતી દેખાઈ શકે છે. સંદર્ભો ગ્રંથસૂચિ બાહ્ય કડીઓ કોન્ટ્રાસ્ટ ટ્રાન્સફોર્મ કલર કોન્સ્ટન્સી એમ. આઈ. ટી. ઇમેજ પ્રોસેસિંગ કમ્પ્યુટર વિઝન દ્વારા છબી વૃદ્ધિ