Color moments
رنگین لمحات وہ اقدامات ہیں جو کسی تصویر میں رنگ کی تقسیم کو اسی طرح نمایاں کرتے ہیں جس طرح مرکزی لمحات امکانی تقسیم کو منفرد طور پر بیان کرتے ہیں۔ رنگین لمحات بنیادی طور پر رنگین اشاریہ سازی کے مقاصد کے لیے استعمال ہوتے ہیں جیسے کہ تصویر کی بازیافت کی ایپلی کیشنز میں خصوصیات تاکہ یہ موازنہ کیا جا سکے کہ رنگ پر مبنی دو تصاویر کتنی مماثل ہیں۔ عام طور پر ایک تصویر کا موازنہ ڈیجیٹل امیجز کے ڈیٹا بیس سے کیا جاتا ہے جس میں پہلے سے کمپیوٹ شدہ خصوصیات ہوتی ہیں تاکہ اسی طرح کی تصویر کو تلاش اور بازیافت کیا جا سکے۔ تصاویر کے درمیان ہر موازنہ کے نتیجے میں مماثلت کا اسکور ہوتا ہے، اور یہ اسکور جتنا کم ہوگا دونوں تصاویر اتنی ہی زیادہ ایک جیسی ہوں گی۔ جائزہ رنگین لمحات اسکیلنگ اور گردش غیر متغیر ہیں۔ عام طور پر ایسا ہوتا ہے کہ صرف پہلے تین رنگین لمحات کو تصویری بازیافت ایپلی کیشنز میں خصوصیات کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے کیونکہ رنگ کی تقسیم کی زیادہ تر معلومات کم ترتیب والے لمحات میں موجود ہوتی ہیں۔ چونکہ رنگین لمحات شکل اور رنگ دونوں کی معلومات کو انکوڈ کرتے ہیں اس لیے وہ بدلتے ہوئے روشنی کے حالات میں استعمال کرنے کے لیے ایک اچھی خصوصیت ہیں، لیکن وہ بندش کو بہت کامیابی سے سنبھال نہیں سکتے۔ کسی بھی رنگین ماڈل کے لیے رنگین لمحات کا حساب لگایا جا سکتا ہے۔ فی چینل تین رنگین لمحات کا حساب لگایا جاتا ہے (جیسے۔ 9 لمحات اگر رنگین ماڈل آر جی بی ہے اور 12 لمحات اگر رنگین ماڈل سی ایم وائی کے ہے)۔ رنگین لمحات کی کمپیوٹنگ اسی طرح کی جاتی ہے جس طرح امکانات کی تقسیم کے لمحات کی کمپیوٹنگ کی جاتی ہے۔ معنی پہلے رنگین لمحے کی تشریح تصویر میں اوسط رنگ کے طور پر کی جا سکتی ہے، اور اس کا حساب مندرجہ ذیل فارمولے کا استعمال کرتے ہوئے کیا جا سکتا ہے جہاں N تصویر میں پکسلز کی تعداد ہے اور i-th رنگین چینل پر تصویر کے j-th پکسل کی قیمت ہے۔ دوسرا رنگین مومنٹ معیاری انحراف ہے، جو رنگ کی تقسیم کے تغیر کا مربع جڑ لے کر حاصل کیا جاتا ہے۔ تصویر کے i-th رنگین چینل کے لیے اوسط قدر، یا پہلا رنگین لمحہ کہاں ہے۔ ترچھا تیسرا رنگین لمحہ ترچھا ہے۔ یہ پیمائش کرتا ہے کہ رنگ کی تقسیم کتنی غیر متناسب ہے، اور اس طرح یہ رنگ کی تقسیم کی شکل کے بارے میں معلومات فراہم کرتا ہے۔ سکونیس کا حساب مندرجہ ذیل فارمولے سے کیا جا سکتا ہے: کرٹوسس کرٹوسس چوتھا رنگین لمحہ ہے، اور، سکونیس کی طرح، یہ رنگ کی تقسیم کی شکل کے بارے میں معلومات فراہم کرتا ہے۔ مزید خاص طور پر، کرٹوسس اس بات کی پیمائش ہے کہ عام تقسیم کے مقابلے میں دم کتنی شدید ہوتی ہے۔ اعلی آرڈر کے رنگین لمحات عام طور پر رنگین لمحات کی خصوصیت کا حصہ نہیں ہوتے ہیں جو تصویر کی بازیافت کے کاموں میں سیٹ ہوتے ہیں کیونکہ انہیں اپنی قیمت کا اچھا تخمینہ حاصل کرنے کے لیے مزید ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے، اور نچلے آرڈر کے لمحات بھی عام طور پر کافی معلومات فراہم کرتے ہیں۔ ایپلی کیشنز رنگین لمحات کی تصویر کی بازیافت میں اہم ایپلی کیشنز ہیں۔ ان کا استعمال یہ موازنہ کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے کہ دو تصاویر کتنی مماثل ہیں۔ یہ کلر انڈیکسنگ کے لیے نسبتا نیا نقطہ نظر ہے۔ رنگین لمحات کا استعمال کرنے کا سب سے بڑا فائدہ اس حقیقت سے آتا ہے کہ رنگ کی مکمل تقسیم کو ذخیرہ کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ یہ تصویر کی بازیافت کو بہت تیز کرتا ہے کیونکہ موازنہ کرنے کے لیے کم خصوصیات ہیں۔ اس کے علاوہ، پہلے تین رنگین لمحات میں ایک جیسی اکائیاں ہوتی ہیں، جو ان کے درمیان موازنہ کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔ رنگین اشاریہ سازی رنگین اشاریہ سازی رنگین لمحات کا بنیادی اطلاق ہے۔ تصاویر کو انڈیکس کیا جا سکتا ہے، اور انڈیکس میں حساب شدہ رنگین لمحات شامل ہوں گے۔ پھر، اگر کسی کے پاس کوئی خاص تصویر ہے اور وہ ڈیٹا بیس میں اسی طرح کی تصاویر تلاش کرنا چاہتا ہے، تو دلچسپی کی تصویر کے رنگین لمحات کا بھی حساب لگایا جائے گا۔ اس کے بعد درج ذیل فنکشن کا استعمال دلچسپی کی تصویر اور ڈیٹا بیس میں موجود تمام تصاویر کے درمیان مماثلت کے اسکور کا حساب لگانے کے لیے کیا جائے گا: جہاں: H اور I ان دو تصاویر کی رنگین تقسیم ہیں جن کا موازنہ کیا جا رہا ہے i چینل انڈیکس ہے اور r چینلز کی کل تعداد ہے اور تصویر کی تقسیم کے لیے شمار کیے جانے والے پہلے آرڈر کے لمحات ہیں۔ اور تصویر کی تقسیم کے لیے شمار کیے گئے دوسرے آرڈر کے لمحات ہیں۔ s _ i ^ 1 اور s _ i ^ 2 امیج ڈسٹری بیوشن کے لیے شمار کیے جانے والے تیسرے آرڈر کے لمحات ہیں۔ ،،، اور استعمال شدہ تین رنگین لمحات میں سے ہر ایک کے لیے صارف کی طرف سے مخصوص وزن ہیں۔ آخر میں، ڈیٹا بیس میں موجود تصاویر کو دلچسپی کی تصویر کے ساتھ کمپیوٹیڈ مماثلت کے اسکور کے مطابق درجہ دیا جائے گا، اور سب سے کم قیمت والی ڈیٹا بیس کی تصاویر کو بازیافت کیا جانا چاہیے۔ "کی بنیاد پر بازیافت غلط مثبت پیدا کر سکتی ہے کیونکہ انڈیکس میں رنگین چینلز کے درمیان ارتباط کے بارے میں کوئی معلومات نہیں ہوتی ہے۔" مثال تصویر کی بازیافت کے کاموں کے لیے رنگین لمحات کے استعمال کی ایک سادہ اور جامع مثال میں بیان کی گئی ہے۔ ڈیٹا بیس میں کئی ٹیسٹ امیجز اور "نیو امیج" رکھنے پر غور کریں۔ مقصد ڈیٹا بیس سے ایسی تصاویر کو بازیافت کرنا ہے جو "نئی تصویر" سے ملتی جلتی ہوں۔ پہلے تین رنگین لمحات کو خصوصیات کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ اس حساب میں کئی مراحل ہیں۔ امیج پری پروسیسنگ (اختیاری)-کمپیوٹیشن کے عمل کا امیج پری پروسیسنگ مرحلہ اختیاری ہے۔ مثال کے طور پر، اس مرحلے میں تمام تصاویر کو ایک ہی سائز (پکسلز کے لحاظ سے) میں تبدیل کیا جا سکتا ہے۔ تاہم، چونکہ رنگین لمحات اسکیلنگ کے لیے غیر متغیر ہیں، اس لیے تمام تصاویر کو ایک ہی چوڑائی اور اونچائی بنانا ضروری نہیں ہے۔ خصوصیات کا حساب لگانا-تصویر میں موجود ہر رنگین چینل کے لیے پہلے تین لمحات کا حساب لگانے کے لیے رنگین لمحات کے فارمولے استعمال کریں۔ مثال کے طور پر، اگر ایچ ایس وی رنگین جگہ استعمال کی جاتی ہے، تو اس کا مطلب یہ ہے کہ ہر تصویر کے لیے، کل 9 خصوصیات کا حساب لگایا جائے گا (ہیو، سیچوریشن، اور ویلیو چینلز کے لیے پہلے تین آرڈر لمحات)۔ مماثلت کے اسکور کا حساب لگانا-رنگین لمحات کا حساب لگانے کے بعد فنکشن کے ہر لمحے کے وزن کا تعین صارف کو کرنا چاہیے۔ وزن کو ہر بار تصاویر کے اطلاق یا حالت اور معیار کے مطابق ایڈجسٹ کرنا پڑتا ہے۔ اس کے بعد فنکشن کا استعمال "نئی تصویر" اور ڈیٹا بیس میں موجود ہر تصویر کے لیے مماثلت کے اسکور کا حساب لگانے کے لیے کیا جاتا ہے۔ درجہ بندی اور تصویر کی بازیافت-پچھلے مرحلے سے اقدار حاصل کی گئیں۔ اب ان اقدار کا موازنہ یہ فیصلہ کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے کہ ڈیٹا بیس میں کون سی تصاویر "نئی تصویر" سے زیادہ ملتی جلتی ہیں، اور اس طرح ڈیٹا بیس کی تصاویر کو اسی کے مطابق درجہ بندی کریں۔ قدر جتنی کم ہوگی دونوں رنگوں کی تقسیم اتنی ہی زیادہ مماثل ہوگی۔ آخر میں، ڈیٹا بیس سے کچھ اعلی درجے کی تصاویر (سب سے چھوٹی قیمت والی) بازیافت کی جاتی ہیں۔ مرکزی لمحات رنگین ہسٹوگرام مواد پر مبنی تصویری بازیافت تصویری لمحات حوالہ جات کتابچہ بیرونی لنکس MATLAB-رنگین لمحات CV آن لائن-شماریاتی لمحات تصویری پروسیسنگ دیکھیں۔