Color balance
فوٹو گرافی اور امیج پروسیسنگ میں، رنگین توازن رنگوں کی شدت (عام طور پر سرخ، سبز اور نیلے بنیادی رنگ) کی عالمی ایڈجسٹمنٹ ہے۔ اس ایڈجسٹمنٹ کا ایک اہم مقصد مخصوص رنگوں-خاص طور پر غیر جانبدار رنگ جیسے سفید یا سرمئی-کو صحیح طریقے سے پیش کرنا ہے۔ لہذا، عام طریقہ کو بعض اوقات گرے بیلنس، نیوٹرل بیلنس، یا وائٹ بیلنس کہا جاتا ہے۔ رنگین توازن تصویر میں رنگوں کے مجموعی مرکب کو تبدیل کرتا ہے اور رنگ کی اصلاح کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ رنگین توازن کے عمومی ورژن نیوٹرلز کے علاوہ دیگر رنگوں کو درست کرنے یا جان بوجھ کر انہیں اثر کے لیے تبدیل کرنے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔ سفید توازن توازن کی سب سے عام اقسام میں سے ایک ہے، اور یہ تب ہوتا ہے جب کسی سفید شے (جیسے کاغذ کا ٹکڑا یا دیوار) کو سفید دکھانے کے لیے رنگوں کو ایڈجسٹ کیا جاتا ہے نہ کہ کسی دوسرے رنگ کا سایہ۔ سینسرز کے ذریعہ حاصل کردہ تصویری ڈیٹا-یا تو فلم یا الیکٹرانک امیج سینسرز-کو حاصل کردہ اقدار سے نئی اقدار میں تبدیل کیا جانا چاہیے جو رنگین پنروتپادن یا ڈسپلے کے لیے موزوں ہوں۔ حصول اور ڈسپلے کے عمل کے کئی پہلو اس طرح کے رنگ کی اصلاح کو ضروری بناتے ہیں-بشمول یہ کہ حصول سینسر انسانی آنکھ میں سینسر سے میل نہیں کھاتے ہیں، کہ ڈسپلے میڈیم کی خصوصیات کا حساب ہونا ضروری ہے، اور یہ کہ حصول کے ارد گرد دیکھنے کے حالات ڈسپلے دیکھنے کے حالات سے مختلف ہیں۔ مقبول امیج ایڈیٹنگ ایپلی کیشنز میں کلر بیلنس آپریشنز عام طور پر کسی بھی کلر سینسنگ یا ری پروڈکشن ماڈل کے احترام کے بغیر براہ راست سرخ، سبز اور نیلے چینل پکسل ویلیوز پر کام کرتے ہیں۔ فلم فوٹو گرافی میں، رنگین توازن عام طور پر لائٹس پر یا کیمرے کے لینس پر رنگین اصلاح فلٹرز کا استعمال کرکے حاصل کیا جاتا ہے۔ عمومی رنگ کا توازن بعض اوقات نیوٹرلز کو غیر جانبدار رکھنے کی ایڈجسٹمنٹ کو سفید توازن کہا جاتا ہے، اور فقرہ رنگ کا توازن اس ایڈجسٹمنٹ سے مراد ہے جو اس کے علاوہ کسی دکھائی گئی تصویر میں دوسرے رنگوں کو اصل منظر میں رنگوں کی طرح عمومی شکل میں ظاہر کرتا ہے۔ یہ خاص طور پر اہم ہے کہ کسی منظر میں غیر جانبدار (سرمئی، غیر جانبدار، سفید) رنگ پنروتپادن میں غیر جانبدار نظر آئیں۔ نفسیاتی رنگ توازن انسان دوسرے رنگوں کے مقابلے میں گوشت کے رنگوں سے زیادہ تنقیدی طور پر تعلق رکھتے ہیں۔ درخت، گھاس اور آسمان سب بغیر کسی فکر کے بند ہو سکتے ہیں، لیکن اگر انسانی گوشت کے رنگ 'بند' ہو جائیں تو انسانی موضوع بیمار یا مردہ نظر آسکتا ہے۔ رنگوں کے توازن کے اس اہم مسئلے کو حل کرنے کے لیے، تین رنگوں کے پرائمری خود اس طرح تیار کیے جاتے ہیں کہ حقیقی غیر جانبدار رنگ کے طور پر توازن نہ ہو۔ اس رنگ کے بنیادی عدم توازن کا مقصد پوری چمک کی حد کے ذریعے گوشت کے ٹونز کو زیادہ وفاداری سے دوبارہ پیش کرنا ہے۔ روشن تخمینہ اور موافقت زیادہ تر ڈیجیٹل کیمروں کے پاس دستی روشنی کے انتخاب، خودکار سفید توازن، یا اپنی مرضی کے مطابق سفید توازن کا استعمال کرتے ہوئے منظر کی روشنی کی قسم کی بنیاد پر رنگ کی اصلاح کا انتخاب کرنے کے ذرائع ہوتے ہیں۔ ان عملوں کے لیے الگورتھم عمومی کرومیٹک موافقت انجام دیتے ہیں۔ رنگوں کے توازن کے لیے بہت سے طریقے موجود ہیں۔ کیمرے پر بٹن سیٹ کرنا صارف کے لیے ایک طریقہ ہے کہ وہ پروسیسر کو سین لائٹنگ کی نوعیت کی نشاندہی کرے۔ کچھ کیمروں پر ایک اور آپشن ایک بٹن ہوتا ہے جسے جب کیمرہ گرے کارڈ یا دیگر غیر جانبدار رنگ کی چیز کی طرف اشارہ کرتا ہے تو دبایا جا سکتا ہے۔ یہ وسیع روشنی کی تصویر کھینچتا ہے، جو ڈیجیٹل کیمرے کو اس روشنی کے لیے صحیح رنگ کا توازن قائم کرنے کے قابل بناتا ہے۔ اس بارے میں ایک بڑا ادب موجود ہے کہ کس طرح کیمرے کے ڈیٹا سے وسیع روشنی کا اندازہ لگایا جا سکتا ہے اور پھر اس معلومات کو تصویری ڈیٹا کو تبدیل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مختلف قسم کے الگورتھم تجویز کیے گئے ہیں، اور ان کے معیار پر بحث ہوئی ہے۔ چند مثالیں اور اس میں موجود حوالوں کا جائزہ قارئین کو بہت سی دوسری چیزوں کی طرف لے جائے گا۔ مثال کے طور پر ریٹینکس، ایک مصنوعی عصبی نیٹ ورک یا بیسیائی طریقہ ہے۔ رنگین رنگ تصویر کا توازن نہ صرف نیوٹرلز بلکہ دیگر رنگوں کو بھی متاثر کرتا ہے۔ ایک تصویر جو رنگ متوازن نہیں ہے کہا جاتا ہے کہ اس میں رنگین کاسٹ ہوتا ہے، کیونکہ تصویر میں موجود ہر چیز کو ایک رنگ کی طرف منتقل کیا گیا ہے۔ اس رنگین کاسٹ کو ہٹانے کے حوالے سے رنگین توازن کے بارے میں سوچا جا سکتا ہے۔ رنگ کے توازن کا تعلق رنگ کی مستقل مزاجی سے بھی ہے۔ رنگ کی مستقل مزاجی حاصل کرنے کے لیے استعمال ہونے والے الگورتھم اور تکنیک اکثر رنگ کے توازن کے لیے بھی استعمال ہوتے ہیں۔ رنگ کی مستقل مزاجی، بدلے میں، رنگین موافقت سے متعلق ہے۔ تصوراتی طور پر، رنگین توازن دو مراحل پر مشتمل ہوتا ہے: پہلا، اس برائٹ کا تعین کرنا جس کے تحت ایک تصویر پکڑی گئی تھی ؛ اور دوسرا، تصویر کے اجزاء (جیسے، آر، جی، اور بی) کو اسکیل کرنا یا بصورت دیگر اجزاء کو تبدیل کرنا تاکہ وہ دیکھنے والے برائٹ کے مطابق ہوں۔ ویگیانو نے پایا کہ کیمرے کے مقامی آر جی بی رنگین ماڈل میں سفید توازن کیمرے کی حساسیت کے 4000 سے زیادہ فرضی سیٹوں کے لیے مانیٹر آر جی بی کے مقابلے میں کم رنگین عدم استحکام (یعنی رنگوں کی کم مسخ) پیدا کرتا ہے۔ یہ فرق عام طور پر کیمرہ آر جی بی کے حق میں دو سے زیادہ عنصر کے برابر ہوتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ مانیٹر پر بعد میں ترمیم کرنے کے بجائے تصویر کو پکڑے جانے کے وقت ہی رنگین توازن حاصل کرنا فائدہ مند ہے۔ اگر کسی کو بعد میں رنگین توازن کا ہونا ضروری ہے، تو خام تصویر کے ڈیٹا کو متوازن کرنے سے مانیٹر آر جی بی میں توازن کے مقابلے کرومیٹک رنگوں کی کم مسخ پیدا ہوگی۔ رنگین توازن کی ریاضی رنگین توازن بعض اوقات 3x3 میٹرکس کا استعمال کرتے ہوئے تین اجزاء والی تصویر (مثال کے طور پر آر جی بی) پر انجام دیا جاتا ہے۔ اس قسم کی تبدیلی مناسب ہے اگر تصویر کو ڈیجیٹل کیمرے پر غلط سفید بیلنس سیٹنگ کا استعمال کرتے ہوئے، یا رنگین فلٹر کے ذریعے پکڑا گیا ہو۔ اسکیلنگ مانیٹر R، G، اور B اصولی طور پر، کوئی بھی تصویر میں موجود تمام متعلقہ روشنی کو اسکیل کرنا چاہتا ہے تاکہ وہ اشیاء جو غیر جانبدار سمجھی جائیں اس طرح ظاہر ہوں۔ اگر، فرض کریں، ایک سطح کے ساتھ ایک سفید شے سمجھا جاتا تھا، اور اگر 255 وہ گنتی ہے جو سفید سے مطابقت رکھتی ہے، تو کوئی بھی تمام سرخ اقدار کو 255/240 سے ضرب دے سکتا ہے۔ سبز اور نیلے رنگ کے لیے یکساں طور پر کرنے کا نتیجہ، کم از کم نظریہ میں، ایک رنگین متوازن تصویر میں نکلے گا۔ اس قسم کی تبدیلی میں 3x3 میٹرکس ایک اخترن میٹرکس ہے۔ تصویر میں پکسل کے سرخ، سبز اور نیلے رنگ کے اجزاء کہاں، اور کہاں متوازن ہیں ؛،، اور رنگ کے توازن سے پہلے تصویر کے سرخ، سبز اور نیلے رنگ کے اجزاء ہیں، اور،، اور پکسل کے سرخ، سبز اور نیلے رنگ کے اجزاء ہیں جن کے بارے میں خیال کیا جاتا ہے کہ وہ رنگ کے توازن سے پہلے تصویر میں سفید سطح ہیں۔ یہ سرخ، سبز اور نیلے چینلز کی ایک سادہ اسکیلنگ ہے، اور یہی وجہ ہے کہ فوٹوشاپ میں کلر بیلنس ٹولز میں سفید آئیڈروپر ٹول ہوتا ہے۔ یہ ظاہر کیا گیا ہے کہ ایس آر جی بی کے ذریعہ فرض کردہ فاسفورس سیٹ میں سفید توازن کا مظاہرہ کرومیٹک رنگوں میں بڑی غلطیاں پیدا کرتا ہے، حالانکہ یہ غیر جانبدار سطحوں کو بالکل غیر جانبدار بنا سکتا ہے۔ اسکیلنگ X، Y، Z اگر تصویر کو CIE XYZ ٹرسٹیمولس اقدار میں تبدیل کیا جا سکتا ہے، تو وہاں رنگین توازن انجام دیا جا سکتا ہے۔ اسے "غلط وان کریز" تبدیلی قرار دیا گیا ہے۔ اگرچہ یہ مانیٹر آر جی بی میں توازن کے مقابلے میں عام طور پر ناقص نتائج پیش کرنے کا مظاہرہ کیا گیا ہے، لیکن یہاں اس کا ذکر دوسری چیزوں کے لیے ایک پل کے طور پر کیا گیا ہے۔ ریاضیاتی طور پر، ایک حساب لگاتا ہے: کہاں،، اور رنگ متوازن ٹرسٹمولس اقدار ہیں ؛،،، اور دیکھنے والے روشن کی ٹرسٹمولس اقدار ہیں (وہ سفید نقطہ جس کے مطابق تصویر کو تبدیل کیا جا رہا ہے) ؛،، اور کسی شے کی ٹرسٹمولس اقدار ہیں جو غیر رنگ متوازن تصویر میں سفید سمجھی جاتی ہیں، اور،، اور غیر رنگ متوازن تصویر میں پکسل کی ٹرسٹمولس اقدار ہیں۔ اگر مانیٹر پرائمری کی ٹرسٹمولس اقدار ایک میٹرکس میں ہیں تاکہ: کہاں،، اور غیر گاما درست مانیٹر آر جی بی ہیں، تو کوئی استعمال کر سکتا ہے: وان کریز کا طریقہ جوہانس وان کریز، جس کا ریٹنا میں سلاخوں اور تین رنگ حساس شنک کی اقسام کا نظریہ 100 سال سے زیادہ عرصے سے رنگین سنسنی کی غالب وضاحت کے طور پر زندہ ہے، نے رنگ کو ایل ایم ایس رنگ کی جگہ میں تبدیل کرنے کے طریقہ کار کو متحرک کیا، جو لانگ، میڈیم اور شارٹ ویو لینتھ شنک کی اقسام کے لیے موثر محرکات کی نمائندگی کرتا ہے جو آزادانہ طور پر موافقت کے طور پر تیار کیے گئے ہیں۔ ایک 3x3 میٹرکس آر جی بی یا ایکس وائی زیڈ کو ایل ایم ایس میں تبدیل کرتا ہے، اور پھر تین ایل ایم ایس بنیادی اقدار کو غیر جانبدار کو متوازن کرنے کے لیے اسکیل کیا جاتا ہے۔ اس کے بعد رنگ کو مطلوبہ حتمی رنگ کی جگہ میں واپس تبدیل کیا جا سکتا ہے: جہاں،، اور رنگ متوازن ایل ایم ایس شنک ٹرسٹیمولس اقدار ہیں ؛،، اور یہ کسی شے کی ٹرسٹیمولس اقدار ہیں جن کے بارے میں خیال کیا جاتا ہے کہ وہ غیر رنگین متوازن تصویر میں سفید ہیں، اور،، اور غیر رنگین متوازن تصویر میں پکسل کی ٹرسٹیمولس اقدار ہیں۔ ایل ایم ایس جگہ میں تبدیل کرنے کے لیے میٹرکس کی وضاحت وان کریز نے نہیں کی تھی، لیکن سی آئی ای کلر میچنگ فنکشنز اور ایل ایم ایس کلر میچنگ فنکشنز سے اخذ کیے جا سکتے ہیں جب مؤخر الذکر کی وضاحت کی جاتی ہے۔ میٹرکس حوالہ کتابوں میں بھی مل سکتے ہیں۔ اسکیلنگ کیمرہ آر جی بی ویگیانو کی پیمائش کے مطابق، اور اس کے گاؤسی کیمرہ سپیکٹرم حساسیت کے ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے، زیادہ تر کیمرہ آر جی بی خالی جگہوں نے مانیٹر آر جی بی یا ایکس وائی زیڈ سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔ اگر کیمرے کی خام آر جی بی اقدار معلوم ہیں، تو کوئی 3x3 ڈائیگنل میٹرکس استعمال کر سکتا ہے: اور پھر توازن قائم کرنے کے بعد کام کرنے والی آر جی بی کی جگہ جیسے ایس آر جی بی یا ایڈوب آر جی بی میں تبدیل ہو سکتا ہے۔ ترجیحی رنگین موافقت کی جگہیں متعدد مختلف آر جی بی خالی جگہوں میں اخترن تبدیلیوں کے ذریعے متوازن تصاویر کے موازنہ نے ایسی کئی جگہوں کی نشاندہی کی ہے جو رنگین موافقت کے لیے دوسروں کے مقابلے میں بہتر کام کرتی ہیں، اور کیمرہ یا مانیٹر خالی جگہوں سے بہتر ہیں، جیسا کہ رنگ کی ظاہری شکل کے کئی ماڈلز کے ذریعے ماپا جاتا ہے۔ وہ نظام جو اعداد و شمار کے ساتھ ساتھ استعمال ہونے والے امیج ٹیسٹ سیٹوں کی اکثریت پر بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں وہ "شارپ"، "بریڈفورڈ"، "سی ایم سی سی اے ٹی"، اور "روم" خالی جگہیں تھیں۔ عام برائٹ موافقت برائٹ میں تبدیلی کے مطابق ڈھالنے کے لیے بہترین رنگین میٹرکس لازمی طور پر ایک مقررہ رنگین جگہ میں ایک اخترن میٹرکس نہیں ہے۔ یہ طویل عرصے سے معلوم ہے کہ اگر روشنیوں کی جگہ کو N بیس اصطلاحات کے ساتھ لکیری ماڈل کے طور پر بیان کیا جا سکتا ہے، تو مناسب رنگ کی تبدیلی N فکسڈ لکیری تبدیلیوں کا وزنی مجموعہ ہوگی، ضروری نہیں کہ مستقل طور پر اخترن پذیر ہو۔ مثال کے طور پر کلر کاسٹ کلر ٹمپریچر گاما کریکشن وائٹ پوائنٹ حوالہ جات بیرونی لنکس وائٹ بیلنس-انٹرو ایٹ nikondigital.org فوٹو اسکوپ: انٹرایکٹو فوٹو گرافی اسباق-انٹرایکٹو وائٹ بیلنس انڈرسٹینڈنگ وائٹ بیلنس-ٹیوٹوریل افائن کلر بیلنس سنترپتی کے ساتھ، کوڈ اور آن لائن مظاہرے کے ساتھ غیر جانبدار رنگوں کے لیے وائٹ بیلنس کا حق حاصل کرنا-فوٹو گرافی ٹیوٹوریل کلر امیج پروسیسنگ دیکھیں۔