훈련 이미지 및 런타임 이미지 모두 를 분석 할 때 초기 절차 ( 200 ) 를 도시 하 는 도 2 에 관한 참조 가 이제 이루어진다 . 이러 한 초기 절차 에서 , 필요 하 다면 , 강도 이미지 가 컬러 이미지 로부터 생성 된다 . 이러 한 이미지 는 어레이 의 각 픽셀 위치 들 과 각각 이 관련 된 강도 값 들 의 어레이 / 매트릭스 에 의해 일반 적 으로 한정 되 고 , 강도 값 은 특정 범위 ( 예 : 16 비트 ) 내 의 숫자 를 한정 한다 . 단계 ( 210 ) 에서 , 훈련 시간 에 , 모델 의 해 컬러 / 그레이 스케일 / 범위 이미지 가 획득 되 거나 , 그렇 지 않 을 경우 사용 자 / 운영 자 에 의해 시스템 에 제공 된다 ( CAD 표현 등 을 사용 하 여 ) . 이미지 가 그레 이 스케일 로 획득 되 거나 제공 되 면 , 그레이 스케일 레벨 에 관한 강도 값 으로 한정 된다 . 범위 이미지 는 강도 이미지 에 대응 하 는 그레이 스케일 레벨 을 갖 는 픽셀 을 선택 적 으로 또한 포함 할 수 있 거나 , 또는 대안 적 으로 부착 된 강도 이미지 를 가질 수 있 다 . 아래 에 기술 하 는 바 와 같이 , 기하학 적 패턴 매칭 은 범위 이미지 , 강도 이미지 또는 적절 한 조합 ( 들 ) 으로 둘 모두 에 기초 하 여 발생 할 수 있 다 . 이미지 가 컬러 라면 , 그것 은 단계 ( 220 ) 에서 강도 이미지 로 변환 된다 . 이러 한 방식 으로 , 기하학 적 패턴 매칭 도구 은 그것 을 훈련 시간 및 런타임 에 분석 할 수 있 다 . 강도 이미지 는 도시 된 바 와 같이 적절 한 다양 한 메카 니즘 들 에 의해 컬러 이미지 로부터 생성 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 강도 ( I ) 는 단일 컬러 의 각 픽셀 에 할당 된 값 ( 예 : 녹색 G 픽셀 들 의 값 ) 으로 결정 될 수 있 다 . 대안 적 으로 , 각 픽셀 에 대해 컬러 공간 을 한정 하 는 개별 값 들 의 평균 으로 한정 할 수 있 다 ( 예 : I = Avg ( R + G + B ) ) . 대안 적 으로 , 가중 된 / 정상 화 된 평균 이 사용 될 수 있 다 ( ( 예 : I = α R + β G + γ B , 여기 서 α + β + γ = 1 ) ) . 추가 적 으로 , 강도 이미지 는 카메라 전자 장치 및 / 또는 바이어 ( Bayer ) 필터링 기술 을 사용 하 는 종래 기술 에 따라 유도 될 수 있 다 .