Color normalization
کلر نارملائزیشن کمپیوٹر وژن کا ایک موضوع ہے جس کا تعلق مصنوعی کلر وژن اور آبجیکٹ ریکگنیشن سے ہے۔ عام طور پر، کسی تصویر میں رنگین اقدار کی تقسیم روشنی پر منحصر ہوتی ہے، جو روشنی کے حالات، کیمروں اور دیگر عوامل کے لحاظ سے مختلف ہو سکتی ہے۔ کلر نارملائزیشن ان تغیرات کی تلافی کے لیے رنگ پر مبنی آبجیکٹ ریکگنیشن تکنیک کی اجازت دیتی ہے۔ اہم تصورات رنگ کی مستقل مزاجی رنگ کی مستقل مزاجی ادراک کے انسانی اندرونی ماڈل کی ایک خصوصیت ہے، جو انسانوں کو مختلف روشنی کے حالات میں بھی اشیاء کو نسبتا مستقل رنگ تفویض کرنے کی صلاحیت فراہم کرتی ہے۔ یہ آبجیکٹ کی شناخت کے ساتھ ساتھ ماحول میں روشنی کے ذرائع کی شناخت کے لیے مددگار ہے۔ مثال کے طور پر، جب سورج روشن ہوتا ہے یا جب سورج مدھم ہوتا ہے تو انسان کسی چیز کو تقریبا ایک ہی رنگ کے طور پر دیکھتے ہیں۔ ایپلی کیشنز رنگین معمول کا استعمال روبوٹکس، بائیو انفارمیٹکس اور عمومی مصنوعی ذہانت کے میدان میں رنگین تصاویر پر آبجیکٹ کی شناخت کے لیے کیا گیا ہے، جب رنگین اقدار کو محفوظ رکھتے ہوئے تصویر سے تمام شدت کی اقدار کو ہٹانا ضروری ہوتا ہے۔ ایک مثال دن بھر نگرانی کیمرے کے ذریعے شوٹ کیے گئے منظر کی صورت میں ہے، جہاں اسی رنگ کے پکسلز پر سائے یا روشنی کی تبدیلیوں کو ہٹانا اور گزرنے والے لوگوں کو پہچاننا ضروری ہے۔ ایک اور مثال خودکار اسکریننگ ٹولز ہیں جو ذیابیطس ریٹینوپیتھی کا پتہ لگانے کے ساتھ ساتھ کینسر کی حالتوں کی مالیکیولر تشخیص کے لیے استعمال ہوتے ہیں، جہاں درجہ بندی کے دوران رنگ کی معلومات کو شامل کرنا ضروری ہے۔ معروف مسائل کلر نارملائزیشن کی بعض ایپلی کیشنز کے بارے میں بنیادی مسئلہ یہ ہے کہ حتمی نتیجہ غیر فطری یا اصل رنگوں سے بہت دور نظر آتا ہے۔ ایسے معاملات میں جہاں اہم پہلوؤں کے درمیان باریک فرق ہے، یہ پریشانی کا باعث بن سکتا ہے۔ مزید خاص طور پر، ضمنی اثر یہ ہو سکتا ہے کہ پکسلز مختلف ہو جائیں اور تصویر کی اصل رنگ قیمت کی عکاسی نہ کریں۔ اس مسئلے سے نمٹنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ رنگین تصویر کو درست طریقے سے اور مستقل طور پر تقسیم کرنے کے لیے تھریشولڈنگ کے ساتھ مل کر کلر نارملائزیشن کا استعمال کیا جائے۔ تبدیلی اور الگورتھم کلر نارملائزیشن کے حصول کے لیے مختلف تبدیلیوں اور الگورتھم کی ایک وسیع صف ہے اور ایک محدود فہرست یہاں پیش کی گئی ہے۔ الگورتھم کی کارکردگی کا انحصار ٹاسک پر ہوتا ہے اور ایک الگورتھم جو ایک کام میں دوسرے سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے دوسرے میں بدتر کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے (مفت لنچ تھیوریم نہیں)۔ مزید برآں، الگورتھم کا انتخاب اختتامی نتیجہ کے لیے صارف کی ترجیحات پر منحصر ہوتا ہے، جیسے۔ وہ زیادہ قدرتی نظر آنے والی رنگین تصویر چاہتے ہیں۔ سرمئی دنیا گرے ورلڈ نارملائزیشن یہ مفروضہ بناتی ہے کہ روشنی کے سپیکٹرم میں تبدیلیوں کو رنگ کے سرخ، سبز اور نیلے چینلز پر لاگو ہونے والے تین مستقل عوامل سے نمونہ بنایا جا سکتا ہے۔ مزید خاص طور پر، روشن رنگ میں تبدیلی کو آر، جی اور بی رنگ کے چینلز میں اسکیلنگ α، β اور γ کے طور پر ماڈل کیا جا سکتا ہے اور اس طرح گرے ورلڈ الگورتھم روشن رنگ کے تغیرات کے لیے غیر متغیر ہے۔ لہذا، ایک مستقل حل ہر رنگین چینل کو اس کی اوسط قیمت سے تقسیم کرکے حاصل کیا جاسکتا ہے جیسا کہ مندرجہ ذیل فارمولے میں دکھایا گیا ہے: جیسا کہ اوپر بتایا گیا ہے، گرے ورلڈ کلر نارملائزیشن روشن رنگ کے تغیرات α، β اور γ کے لیے غیر متغیر ہے، تاہم اس میں ایک اہم مسئلہ ہے: یہ روشنی کی شدت کے تمام تغیرات کا محاسبہ نہیں کرتا ہے اور یہ متحرک نہیں ہوتا ہے۔ جب منظر میں نئی اشیاء ظاہر ہوتی ہیں تو یہ ناکام ہوجاتا ہے۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے گرے ورلڈ الگورتھم کی کئی قسمیں ہیں۔ مزید برآں گرے ورلڈ نارملائزیشن کی ایک تکراری تغیر ہے، تاہم یہ نمایاں طور پر بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے لیے نہیں پایا گیا۔ ہسٹوگرام مساوات ایک غیر لکیری تبدیلی ہے جو پکسل رینک کو برقرار رکھتی ہے اور کسی بھی یکسوئی سے بڑھتی ہوئی رنگین تبدیلی کی تقریب کے لیے معمول کی صلاحیت رکھتی ہے۔ اسے گرے ورلڈ طریقہ کار سے زیادہ طاقتور معمول کی تبدیلی سمجھا جاتا ہے۔ ہسٹوگرام مساوات کے نتائج میں مبالغہ آمیز نیلا چینل ہوتا ہے اور یہ غیر فطری نظر آتا ہے، اس حقیقت کی وجہ سے کہ زیادہ تر تصاویر میں پکسل اقدار کی تقسیم عام طور پر یکساں کے بجائے گوسی تقسیم سے زیادہ ملتی جلتی ہوتی ہے۔ ہسٹوگرام کی تفصیلات ہسٹوگرام کی تفصیلات سرخ، سبز اور نیلے ہسٹوگرام کو محض برابر کرنے کے بجائے تین مخصوص ہسٹوگرام کی شکلوں سے ملنے کے لیے تبدیل کرتی ہیں۔ یہ امیج ٹرانسفارمز کی ایک کلاس سے مراد ہے جس کا مقصد ایسی تصاویر حاصل کرنا ہے جن کی ہسٹوگرام مطلوبہ شکل رکھتے ہیں۔ جیسا کہ بیان کیا گیا ہے، سب سے پہلے تصویر کو تبدیل کرنا ضروری ہے تاکہ اس میں ایک خاص ہسٹوگرام ہو۔ ایک تصویر x فرض کریں۔ مندرجہ ذیل فارمولا اس تصویر کی مساوات کی تبدیلی ہے: پھر فرض کریں کہ مطلوبہ تصویر z ہے۔ اس تصویر کی مساوات کی تبدیلی یہ ہے: یقینا آؤٹ پٹ تصویر کا ہسٹوگرام ہے۔ مندرجہ بالا تبدیلی کا الٹا تلاش کرنے کا فارمولا یہ ہے: لہذا، چونکہ تصاویر y اور y 'میں ایک ہی مساوی ہسٹوگرام ہے اس لیے وہ دراصل ایک ہی شبیہہ ہیں، جس کا مطلب ہے y = y' اور دی گئی شبیہہ x سے مطلوبہ شبیہہ z میں تبدیلی ہے: ہسٹوگرام کی وضاحت میں زیادہ حقیقت پسندانہ نظر آنے والی تصاویر تیار کرنے کا فائدہ ہے، کیونکہ یہ ہسٹوگرام مساوات جیسے نیلے چینل کو بڑھا چڑھا کر نہیں بتاتا ہے۔ جامع کلر نارملائزیشن جامع کلر نارملائزیشن کو کلر انڈیکسنگ کے ساتھ مل کر لوکلائزیشن اور آبجیکٹ کی درجہ بندی کے نتائج میں اضافہ کرنے کے لیے دکھایا گیا ہے۔ یہ ایک تکراری الگورتھم ہے جو دو مراحل میں کام کرتا ہے۔ پہلا مرحلہ ہر پکسل کو معمول پر لانے کے لیے سرخ، سبز اور نیلے رنگ کی جگہ کو معمول کی شدت کے ساتھ استعمال کرنا ہے۔ دوسرا مرحلہ ہر رنگین چینل کو الگ الگ معمول بنانا ہے، تاکہ رنگین اجزاء کا مجموعہ پکسلز کی تعداد کے ایک تہائی کے برابر ہو۔ تکرار کنورجنس تک جاری رہتی ہے، یعنی کوئی اضافی تبدیلی نہیں۔ رسمی طور پر: رنگین تصویر کو معمول پر لائیں جو رنگین ویکٹروں پر مشتمل ہو۔ اوپر بیان کردہ پہلے مرحلے کے لیے، حساب لگائیں: جو اس کی طرف جاتا ہے اور اوپر بیان کردہ دوسرے مرحلے کے لیے، حساب لگائیں: اور معمول پر لائیں۔ یقینا وہی عمل b 'اور g' کے لیے کیا جاتا ہے۔ پھر ان دونوں مراحل کو اس وقت تک دہرایا جاتا ہے جب تک کہ تکرار t اور t + 2 کے درمیان تبدیلیاں کسی مقررہ حد سے کم نہ ہوں۔ جامع کلر نارملائزیشن، جیسا کہ پہلے ذکر کردہ ہسٹوگرام مساوات کا طریقہ، ایسے نتائج پیدا کرتا ہے جو رنگ کی اقدار کی تعداد میں کمی کی وجہ سے کم قدرتی نظر آسکتے ہیں۔ حوالہ جات ببلیوگرافی بیرونی لنکس موازنہ ٹرانسفارم کلر کانسٹینسی ایم آئی ٹی امیج پروسیسنگ کمپیوٹر وژن کے ذریعے امیج میں اضافہ