Color moments
રંગીન ક્ષણો એ એવા પગલાં છે જે છબીમાં રંગ વિતરણને એ જ રીતે લાક્ષણિકતા આપે છે જે રીતે કેન્દ્રીય ક્ષણો સંભાવના વિતરણને અનન્ય રીતે વર્ણવે છે. રંગ ક્ષણો મુખ્યત્વે રંગ અનુક્રમણિકા હેતુઓ માટે છબી પુનઃપ્રાપ્તિ એપ્લિકેશન્સમાં સુવિધાઓ તરીકે ઉપયોગમાં લેવાય છે જેથી રંગ પર આધારિત સમાન બે છબીઓની સરખામણી કરી શકાય. સામાન્ય રીતે એક છબીને સમાન છબી શોધવા અને પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે પૂર્વ-ગણતરી કરેલી સુવિધાઓ સાથે ડિજિટલ છબીઓના ડેટાબેઝ સાથે સરખાવવામાં આવે છે. છબીઓ વચ્ચેની દરેક સરખામણી સમાનતા સ્કોરમાં પરિણમે છે, અને આ સ્કોર જેટલો ઓછો હોય તેટલો બે છબીઓ વધુ સમાન હોવાનું માનવામાં આવે છે. ઝાંખી રંગ ક્ષણો સ્કેલિંગ અને પરિભ્રમણ અપરિવર્તનશીલ છે. સામાન્ય રીતે એવું બને છે કે છબી પુનઃપ્રાપ્તિ કાર્યક્રમોમાં માત્ર પ્રથમ ત્રણ રંગની ક્ષણોનો ઉપયોગ સુવિધાઓ તરીકે થાય છે કારણ કે મોટાભાગની રંગ વિતરણ માહિતી નીચા ક્રમની ક્ષણોમાં સમાયેલી હોય છે. રંગીન ક્ષણો આકાર અને રંગની માહિતી બંનેને એન્કોડ કરે છે તેથી તે બદલાતી પ્રકાશની પરિસ્થિતિઓમાં ઉપયોગ કરવા માટે એક સારી સુવિધા છે, પરંતુ તેઓ અવરોધને ખૂબ જ સફળતાપૂર્વક સંભાળી શકતા નથી. કોઈપણ રંગ મોડેલ માટે રંગ ક્ષણોની ગણતરી કરી શકાય છે. ચેનલ દીઠ ત્રણ રંગીન ક્ષણોની ગણતરી કરવામાં આવે છે (દા. ત. 9 ક્ષણો જો રંગ મોડેલ RGB છે અને 12 ક્ષણો જો રંગ મોડેલ CMYK છે). રંગ ક્ષણોની ગણતરી એ જ રીતે કરવામાં આવે છે જે રીતે સંભાવના વિતરણની ક્ષણોની ગણતરી કરવામાં આવે છે. પ્રથમ રંગ ક્ષણને છબીમાં સરેરાશ રંગ તરીકે અર્થઘટન કરી શકાય છે, અને તેની ગણતરી નીચેના સૂત્રનો ઉપયોગ કરીને કરી શકાય છે જ્યાં N એ છબીમાં પિક્સેલ્સની સંખ્યા છે અને i-th રંગ ચેનલ પર છબીના j-th પિક્સેલનું મૂલ્ય છે. પ્રમાણભૂત વિચલન બીજી રંગ ક્ષણ પ્રમાણભૂત વિચલન છે, જે રંગ વિતરણના ભિન્નતાના વર્ગમૂળને લઈને મેળવવામાં આવે છે. છબીની i-th રંગ ચેનલ માટે સરેરાશ મૂલ્ય અથવા પ્રથમ રંગ ક્ષણ ક્યાં છે. ત્રાંસા રંગની ક્ષણ એ ત્રાંસા રંગની ક્ષણ છે. તે રંગ વિતરણ કેટલું અસમપ્રમાણ છે તે માપે છે, અને આમ તે રંગ વિતરણના આકાર વિશે માહિતી આપે છે. વક્રતાની ગણતરી નીચેના સૂત્ર સાથે કરી શકાય છેઃ કર્ટોસિસ કર્ટોસિસ એ ચોથી રંગની ક્ષણ છે, અને, વક્રતાની જેમ, તે રંગ વિતરણના આકાર વિશે માહિતી પ્રદાન કરે છે. વધુ સ્પષ્ટ રીતે, કુર્ટોસિસ એ સામાન્ય વિતરણની તુલનામાં પૂંછડીઓ કેટલી તીવ્ર છે તેનું માપ છે. ઉચ્ચ-ક્રમની રંગ ક્ષણો ઉચ્ચ-ક્રમની રંગ ક્ષણો સામાન્ય રીતે ચિત્ર પુનઃપ્રાપ્તિ કાર્યોમાં સેટ કરેલી રંગ ક્ષણો સુવિધાનો ભાગ નથી કારણ કે તેમને તેમના મૂલ્યનો સારો અંદાજ મેળવવા માટે વધુ ડેટાની જરૂર પડે છે, અને નીચલા ક્રમની ક્ષણો પણ સામાન્ય રીતે પૂરતી માહિતી પૂરી પાડે છે. એપ્લિકેશન્સ રંગ ક્ષણો છબી પુનઃપ્રાપ્તિમાં નોંધપાત્ર ઉપયોગો ધરાવે છે. બે છબીઓ કેટલી સમાન છે તેની સરખામણી કરવા માટે તેનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. રંગ અનુક્રમણિકા માટે આ પ્રમાણમાં નવો અભિગમ છે. રંગ ક્ષણોના ઉપયોગનો સૌથી મોટો ફાયદો એ હકીકત પરથી થાય છે કે સંપૂર્ણ રંગ વિતરણને સંગ્રહિત કરવાની જરૂર નથી. સરખામણી કરવા માટે ઓછી સુવિધાઓ હોવાથી આ છબી પુનઃપ્રાપ્તિને મોટા પ્રમાણમાં ઝડપી બનાવે છે. વધુમાં, પ્રથમ ત્રણ રંગીન ક્ષણોમાં સમાન એકમો હોય છે, જે તેમની વચ્ચે સરખામણી કરવા માટે પરવાનગી આપે છે. રંગ અનુક્રમણિકા રંગ અનુક્રમણિકા એ રંગ ક્ષણોની મુખ્ય એપ્લિકેશન છે. છબીઓને અનુક્રમિત કરી શકાય છે, અને અનુક્રમણિકામાં ગણતરી કરેલ રંગ ક્ષણો હશે. પછી, જો કોઈની પાસે કોઈ ચોક્કસ છબી હોય અને તે ડેટાબેઝમાં સમાન છબીઓ શોધવા માંગે છે, તો રસની છબીની રંગીન ક્ષણોની પણ ગણતરી કરવામાં આવશે. તે પછી રસની છબી અને ડેટાબેઝમાંની તમામ છબીઓ વચ્ચે સમાનતા સ્કોરની ગણતરી કરવા માટે નીચેના કાર્યનો ઉપયોગ કરવામાં આવશેઃ જ્યાંઃ H અને I એ બે છબીઓનું રંગ વિતરણ છે જેની સરખામણી કરવામાં આવી રહી છે i એ ચેનલ અનુક્રમણિકા છે અને r એ ચેનલોની કુલ સંખ્યા છે અને છબી વિતરણ માટે ગણતરી કરાયેલ પ્રથમ ક્રમની ક્ષણો છે. અને છબી વિતરણ માટે ગણતરી કરાયેલ બીજા ક્રમની ક્ષણો છે. s _ i1 અને s _ i2 એ છબી વિતરણ માટે ગણતરી કરાયેલ ત્રીજા ક્રમની ક્ષણો છે. ,, અને વજન છે, જે વપરાશકર્તા દ્વારા નિર્દિષ્ટ કરવામાં આવે છે, ઉપયોગમાં લેવાતી ત્રણ રંગ ક્ષણોમાંથી દરેક માટે. છેવટે, ડેટાબેઝમાંની છબીઓને રસની છબી સાથે ગણતરી કરેલ સમાનતા સ્કોર અનુસાર ક્રમ આપવામાં આવશે, અને સૌથી ઓછા મૂલ્યવાળી ડેટાબેઝ છબીઓ પુનઃપ્રાપ્ત કરવી જોઈએ. "તેના પર આધારિત પુનઃપ્રાપ્તિ ખોટી હકારાત્મકતાઓ પેદા કરી શકે છે કારણ કે સૂચકાંકમાં રંગ ચેનલો વચ્ચેના સહસંબંધ વિશે કોઈ માહિતી નથી". ઉદાહરણ છબી પુનઃપ્રાપ્તિ કાર્યો માટે રંગીન ક્ષણોના ઉપયોગનું એક સરળ અને સંક્ષિપ્ત ઉદાહરણ અહીં સચિત્ર છે. ડેટાબેઝમાં અનેક પરીક્ષણ છબીઓ અને "નવી છબી" રાખવાનો વિચાર કરો. ધ્યેય ડેટાબેઝમાંથી છબીઓ પુનઃપ્રાપ્ત કરવાનો છે જે "નવી છબી" જેવી જ છે. પ્રથમ ત્રણ રંગીન ક્ષણોનો ઉપયોગ લાક્ષણિકતાઓ તરીકે થાય છે. આ ગણતરીમાં ઘણા પગલાં છે. ઇમેજ પ્રીપ્રોસેસિંગ (વૈકલ્પિક)-ગણતરી પ્રક્રિયાનું ઇમેજ પ્રીપ્રોસેસિંગ પગલું વૈકલ્પિક છે. ઉદાહરણ તરીકે, આ પગલામાં તમામ છબીઓને સમાન કદ (પિક્સેલ્સની દ્રષ્ટિએ) માં સુધારી શકાય છે. જો કે, રંગની ક્ષણો સ્કેલિંગ માટે અપરિવર્તનશીલ હોવાથી, તમામ છબીઓને સમાન પહોળાઈ અને ઊંચાઈ બનાવવાની જરૂર નથી. લાક્ષણિકતાઓની ગણતરી-છબીમાં દરેક રંગ ચેનલ માટે પ્રથમ ત્રણ ક્ષણોની ગણતરી કરવા માટે રંગ ક્ષણોના સૂત્રોનો ઉપયોગ કરો. ઉદાહરણ તરીકે, જો એચએસવી રંગ જગ્યાનો ઉપયોગ કરવામાં આવે, તો તેનો અર્થ એ છે કે દરેક છબી માટે, કુલ 9 વિશેષતાઓની ગણતરી કરવામાં આવશે (હ્યુ, સેચ્યુરેશન અને વેલ્યુ ચેનલો માટે પ્રથમ ત્રણ ક્રમની ક્ષણો). સમાનતા સ્કોરની ગણતરી-રંગ ક્ષણોની ગણતરી કર્યા પછી કાર્યમાં દરેક ક્ષણો માટેનું વજન વપરાશકર્તા દ્વારા નક્કી કરવું જોઈએ. છબીઓના ઉપયોગ અથવા સ્થિતિ અને ગુણવત્તા અનુસાર દરેક વખતે વજનમાં ફેરફાર કરવો પડે છે. તે પછી કાર્યનો ઉપયોગ "નવી છબી" અને ડેટાબેઝમાંની દરેક છબી માટે સમાનતા સ્કોરની ગણતરી કરવા માટે થાય છે. ક્રમાંકન અને છબી પુનઃપ્રાપ્તિ-અગાઉના પગલાથી મૂલ્યો મેળવવામાં આવ્યા હતા. હવે આ મૂલ્યોની સરખામણી એ નક્કી કરવા માટે કરી શકાય છે કે ડેટાબેઝમાં કઈ છબીઓ "નવી છબી" સાથે વધુ સમાન છે, અને આમ ડેટાબેઝ છબીઓને તે મુજબ ક્રમ આપે છે. મૂલ્ય જેટલું નાનું હોય તેટલું બે રંગ વિતરણ વધુ સમાન હોવાનું માનવામાં આવે છે. છેવટે, ડેટાબેઝમાંથી કેટલીક ટોચની ક્રમાંકિત છબીઓ (સૌથી નાનું મૂલ્ય ધરાવતી) પુનઃપ્રાપ્ત કરવામાં આવે છે. આ પણ જુઓ કેન્દ્રીય ક્ષણો રંગ હિસ્ટોગ્રામ સામગ્રી-આધારિત છબી પુનઃપ્રાપ્તિ છબી ક્ષણો સંદર્ભ ગ્રંથસૂચિ બાહ્ય કડીઓ MATLAB-રંગ ક્ષણો CV ઓનલાઇન-આંકડાકીય ક્ષણો છબી પ્રક્રિયા