Color normalization
रंग सामान्यीकरण कंप्यूटर दृष्टि में एक विषय है जो कृत्रिम रंग दृष्टि और वस्तु की पहचान से संबंधित है। सामान्य तौर पर, एक छवि में रंग मूल्यों का वितरण रोशनी पर निर्भर करता है, जो प्रकाश की स्थिति, कैमरों और अन्य कारकों के आधार पर भिन्न हो सकता है। रंग सामान्यीकरण इन भिन्नताओं की भरपाई करने के लिए रंग के आधार पर वस्तु पहचान तकनीकों की अनुमति देता है। मुख्य अवधारणाएँ रंग स्थिरता रंग स्थिरता धारणा के मानव आंतरिक मॉडल की एक विशेषता है, जो मनुष्यों को विभिन्न रोशनी स्थितियों में भी वस्तुओं को अपेक्षाकृत स्थिर रंग देने की क्षमता प्रदान करती है। यह वस्तु की पहचान के साथ-साथ पर्यावरण में प्रकाश स्रोतों की पहचान के लिए सहायक है। उदाहरण के लिए, जब सूर्य उज्ज्वल होता है या जब सूर्य मंद होता है तो मनुष्य किसी वस्तु को लगभग एक ही रंग के रूप में देखते हैं। अनुप्रयोग रोबोटिक्स, जैव सूचना विज्ञान और सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में रंगीन छवियों पर वस्तु की पहचान के लिए रंग सामान्यीकरण का उपयोग किया गया है, जब रंग मूल्यों को संरक्षित करते हुए छवि से सभी तीव्रता मूल्यों को हटाना महत्वपूर्ण है। एक उदाहरण दिन भर में एक निगरानी कैमरे द्वारा शूट किए गए दृश्य के मामले में है, जहां समान रंग पिक्सेल पर छाया या प्रकाश परिवर्तन को हटाना और गुजरने वाले लोगों को पहचानना महत्वपूर्ण है। एक अन्य उदाहरण मधुमेह रेटिनोपैथी का पता लगाने के साथ-साथ कैंसर की स्थिति के आणविक निदान के लिए उपयोग किए जाने वाले स्वचालित जांच उपकरण हैं, जहां वर्गीकरण के दौरान रंग की जानकारी को शामिल करना महत्वपूर्ण है। ज्ञात मुद्दे रंग सामान्यीकरण के कुछ अनुप्रयोगों के बारे में मुख्य मुद्दा यह है कि अंतिम परिणाम अप्राकृतिक या मूल रंगों से बहुत दूर दिखता है। ऐसे मामलों में जहां महत्वपूर्ण पहलुओं के बीच एक सूक्ष्म भिन्नता है, यह समस्याग्रस्त हो सकता है। अधिक विशेष रूप से, दुष्प्रभाव यह हो सकता है कि पिक्सेल अलग हो जाते हैं और छवि के वास्तविक रंग मूल्य को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं। इस मुद्दे का मुकाबला करने का एक तरीका यह है कि एक रंगीन छवि को सही ढंग से और लगातार खंड करने के लिए थ्रेसहोल्डिंग के साथ संयोजन में रंग सामान्यीकरण का उपयोग किया जाए। परिवर्तन और एल्गोरिदम रंग सामान्यीकरण प्राप्त करने के लिए विभिन्न परिवर्तनों और एल्गोरिदम की एक विशाल श्रृंखला है और एक सीमित सूची यहां प्रस्तुत की गई है। एक एल्गोरिथ्म का प्रदर्शन कार्य पर निर्भर करता है और एक एल्गोरिथ्म जो एक कार्य में दूसरे की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है, दूसरे में खराब प्रदर्शन कर सकता है (कोई मुफ्त लंच थ्योरम नहीं)। इसके अतिरिक्त, एल्गोरिथ्म का चुनाव अंतिम परिणाम के लिए उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं पर निर्भर करता है, जैसे। वे अधिक प्राकृतिक दिखने वाली रंगीन छवि चाहते हैं। ग्रे वर्ल्ड ग्रे वर्ल्ड नॉर्मलाइजेशन यह धारणा बनाता है कि प्रकाश स्पेक्ट्रम में परिवर्तन को रंग के लाल, हरे और नीले चैनलों पर लागू तीन स्थिर कारकों द्वारा मॉडल किया जा सकता है। अधिक विशेष रूप से, प्रकाशित रंग में परिवर्तन को आर, जी और बी रंग चैनलों में स्केलिंग α, β और γ के रूप में मॉडल किया जा सकता है और इस तरह ग्रे वर्ल्ड एल्गोरिथ्म रोशनी रंग भिन्नताओं के लिए अपरिवर्तनीय है। इसलिए, प्रत्येक रंग चैनल को उसके औसत मूल्य से विभाजित करके एक स्थिरता समाधान प्राप्त किया जा सकता है जैसा कि निम्नलिखित सूत्र में दिखाया गया हैः जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, ग्रे विश्व रंग सामान्यीकरण प्रकाशित रंग भिन्नताओं α, β और γ के लिए अपरिवर्तनीय है, हालांकि इसकी एक महत्वपूर्ण समस्या हैः यह रोशनी की तीव्रता के सभी बदलावों के लिए जिम्मेदार नहीं है और यह गतिशील नहीं है; जब दृश्य में नई वस्तुएं दिखाई देती हैं तो यह विफल हो जाती है। इस समस्या को हल करने के लिए ग्रे वर्ल्ड एल्गोरिदम के कई रूप हैं। इसके अतिरिक्त ग्रे वर्ल्ड नॉर्मलाइजेशन का एक पुनरावृत्ति परिवर्तन है, हालांकि यह काफी बेहतर प्रदर्शन करने के लिए नहीं पाया गया था। हिस्टोग्राम समानीकरण एक गैर-रैखिक परिवर्तन है जो पिक्सेल श्रेणी को बनाए रखता है और किसी भी नीरस रूप से बढ़ते रंग परिवर्तन कार्य के लिए सामान्यीकरण करने में सक्षम है। इसे ग्रे वर्ल्ड विधि की तुलना में अधिक शक्तिशाली सामान्यीकरण परिवर्तन माना जाता है। हिस्टोग्राम समानीकरण के परिणामों में एक अतिरंजित नीला चैनल होता है और अप्राकृतिक दिखता है, इस तथ्य के कारण कि अधिकांश छवियों में पिक्सेल मूल्यों का वितरण आमतौर पर एक समान के बजाय गौसियन वितरण के समान होता है। हिस्टोग्राम विनिर्देश हिस्टोग्राम विनिर्देश लाल, हरे और नीले हिस्टोग्राम को केवल उन्हें बराबर करने के बजाय तीन विशिष्ट हिस्टोग्राम के आकारों से मेल खाने के लिए बदल देता है। यह छवि परिवर्तनों के एक वर्ग को संदर्भित करता है जिसका उद्देश्य उन छवियों को प्राप्त करना है जिनके हिस्टोग्राम का वांछित आकार होता है। जैसा कि निर्दिष्ट किया गया है, सबसे पहले छवि को परिवर्तित करना आवश्यक है ताकि इसमें एक विशेष हिस्टोग्राम हो। एक छवि x मान लीजिए। निम्नलिखित सूत्र इस छवि का समानीकरण रूपांतरण हैः फिर वांछित छवि z मान लें। इस छवि का समानीकरण परिवर्तन हैः बेशक आउटपुट छवि का हिस्टोग्राम है। उपरोक्त परिवर्तन का व्युत्क्रम खोजने का सूत्र हैः इसलिए, चूंकि y और y 'छवियों में समान समतुल्य हिस्टोग्राम है, वे वास्तव में एक ही छवि हैं, जिसका अर्थ है y = y' और दी गई छवि x से वांछित छवि z में परिवर्तन हैः हिस्टोग्राम विनिर्देश में अधिक यथार्थवादी दिखने वाली छवियों का उत्पादन करने का लाभ है, क्योंकि यह हिस्टोग्राम समानीकरण जैसे नीले चैनल को अतिरंजित नहीं करता है। व्यापक रंग सामान्यीकरण व्यापक रंग सामान्यीकरण को रंग अनुक्रमण के साथ संयोजन में स्थानीयकरण और वस्तु वर्गीकरण परिणामों को बढ़ाने के लिए दिखाया गया है। यह एक पुनरावृत्ति एल्गोरिदम है जो दो चरणों में काम करता है। पहला चरण प्रत्येक पिक्सेल को सामान्य करने के लिए सामान्यीकृत तीव्रता के साथ लाल, हरे और नीले रंग के स्थान का उपयोग करना है। दूसरा चरण प्रत्येक रंग चैनल को अलग से सामान्य करना है, ताकि रंग घटकों का योग पिक्सेल की संख्या के एक तिहाई के बराबर हो। पुनरावृत्तियाँ अभिसरण तक जारी रहती हैं, जिसका अर्थ है कि कोई अतिरिक्त परिवर्तन नहीं। औपचारिक रूप सेः रंग छवि को सामान्य करें जिसमें रंग वैक्टर होते हैं ऊपर बताए गए पहले चरण के लिए, गणना करेंः जो ऊपर जाता है और ऊपर बताए गए दूसरे चरण के लिए, गणनाः और सामान्य करें। फिर इन दो चरणों को तब तक दोहराया जाता है जब तक कि पुनरावृत्ति t और t + 2 के बीच परिवर्तन कुछ निर्धारित सीमा से कम न हो। व्यापक रंग सामान्यीकरण, ठीक पहले उल्लिखित हिस्टोग्राम समानीकरण विधि की तरह, ऐसे परिणाम उत्पन्न करता है जो रंग मूल्यों की संख्या में कमी के कारण कम प्राकृतिक लग सकते हैं। संदर्भ ग्रंथ सूची बाहरी लिंक कंट्रास्ट ट्रांसफॉर्म कलर कॉन्स्टेंसी एमआईटी इमेज प्रोसेसिंग कंप्यूटर दृष्टि द्वारा छवि वृद्धि