Color normalization
রঙ স্বাভাবিককরণ কম্পিউটার দৃষ্টির একটি বিষয় যা কৃত্রিম রঙ দৃষ্টি এবং বস্তু শনাক্তকরণের সাথে সম্পর্কিত। সাধারণভাবে, একটি ছবিতে রঙের মানগুলির বিতরণ আলোকসজ্জার উপর নির্ভর করে, যা আলোর অবস্থা, ক্যামেরা এবং অন্যান্য কারণের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হতে পারে। রঙ স্বাভাবিককরণ এই বৈচিত্রগুলির জন্য ক্ষতিপূরণ করার জন্য রঙের উপর ভিত্তি করে বস্তু শনাক্তকরণ কৌশলগুলির অনুমতি দেয়। প্রধান ধারণাগুলি রঙ স্থায়িত্ব রঙ স্থায়িত্ব মানুষের উপলব্ধি অভ্যন্তরীণ মডেলের একটি বৈশিষ্ট্য, যা মানুষকে বিভিন্ন আলোকসজ্জার পরিস্থিতিতেও বস্তুর তুলনামূলকভাবে ধ্রুবক রঙ নির্ধারণ করার ক্ষমতা প্রদান করে। এটি বস্তু শনাক্তকরণের পাশাপাশি পরিবেশে আলোর উৎস সনাক্তকরণে সহায়ক। উদাহরণস্বরূপ, সূর্য যখন উজ্জ্বল হয় বা সূর্য যখন ম্লান হয় তখন মানুষ একটি বস্তুকে প্রায় একই রঙের দেখতে পায়। অ্যাপ্লিকেশন রোবোটিক্স, বায়োইনফরমেটিক্স এবং সাধারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে রঙিন চিত্রগুলিতে বস্তু শনাক্তকরণের জন্য রঙ স্বাভাবিককরণ ব্যবহার করা হয়েছে, যখন রঙের মান সংরক্ষণের সময় চিত্র থেকে সমস্ত তীব্রতার মান অপসারণ করা গুরুত্বপূর্ণ। একটি উদাহরণ হল সারাদিন ধরে নজরদারি ক্যামেরা দ্বারা শ্যুট করা একটি দৃশ্যের ক্ষেত্রে, যেখানে একই রঙের পিক্সেলে ছায়া বা আলোর পরিবর্তনগুলি অপসারণ করা এবং পাশ দিয়ে যাওয়া লোকদের সনাক্ত করা গুরুত্বপূর্ণ। আরেকটি উদাহরণ হল ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথি সনাক্তকরণের পাশাপাশি ক্যান্সারের অবস্থার আণবিক নির্ণয়ের জন্য ব্যবহৃত স্বয়ংক্রিয় স্ক্রিনিং সরঞ্জাম, যেখানে শ্রেণীবিভাগের সময় রঙের তথ্য অন্তর্ভুক্ত করা গুরুত্বপূর্ণ। পরিচিত সমস্যা রঙ স্বাভাবিককরণের নির্দিষ্ট প্রয়োগ সম্পর্কে প্রধান সমস্যা হল যে শেষ ফলাফলটি অস্বাভাবিক বা মূল রঙ থেকে খুব দূরে দেখায়। যেসব ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ দিকগুলির মধ্যে সূক্ষ্ম পার্থক্য রয়েছে, সেখানে এটি সমস্যাযুক্ত হতে পারে। আরও সুনির্দিষ্টভাবে, পার্শ্বপ্রতিক্রিয়াটি হতে পারে যে পিক্সেলগুলি ভিন্ন হয়ে যায় এবং চিত্রের প্রকৃত রঙের মান প্রতিফলিত করে না। এই সমস্যার মোকাবিলা করার একটি উপায় হল রঙিন চিত্রকে সঠিকভাবে এবং ধারাবাহিকভাবে ভাগ করার জন্য প্রান্তিককরণের সাথে রঙ স্বাভাবিককরণ ব্যবহার করা। রূপান্তর এবং অ্যালগরিদম রঙ স্বাভাবিককরণ অর্জনের জন্য বিভিন্ন রূপান্তর এবং অ্যালগরিদমের একটি বিশাল বিন্যাস রয়েছে এবং এখানে একটি সীমিত তালিকা উপস্থাপন করা হয়েছে। একটি অ্যালগরিদমের কার্যকারিতা কাজের উপর নির্ভরশীল এবং একটি অ্যালগরিদম যা একটি কাজে অন্যটির চেয়ে ভাল কাজ করে তা অন্যটিতে আরও খারাপ কাজ করতে পারে (কোনও বিনামূল্যে মধ্যাহ্নভোজের উপপাদ্য নেই)। উপরন্তু, অ্যালগরিদমের পছন্দ শেষ ফলাফলের জন্য ব্যবহারকারীর পছন্দের উপর নির্ভর করে, যেমন। তারা হয়তো আরও প্রাকৃতিক-চেহারার রঙিন ছবি চায়। ধূসর বিশ্ব স্বাভাবিককরণ এই ধারণা তৈরি করে যে আলোর বর্ণালীতে পরিবর্তনগুলি রঙের লাল, সবুজ এবং নীল চ্যানেলে প্রয়োগ করা তিনটি ধ্রুবক কারণ দ্বারা মডেল করা যেতে পারে। আরও সুনির্দিষ্টভাবে, আলোকিত রঙের পরিবর্তনকে আর, জি এবং বি রঙ চ্যানেলে স্কেলিং α, β এবং γ হিসাবে মডেল করা যেতে পারে এবং এইভাবে ধূসর বিশ্বের অ্যালগরিদম আলোকিত রঙের বৈচিত্র্যের জন্য অপরিবর্তনীয়। অতএব, নিম্নলিখিত সূত্রে দেখানো প্রতিটি রঙ চ্যানেলকে তার গড় মান দ্বারা ভাগ করে একটি ধারাবাহিকতা সমাধান অর্জন করা যেতে পারেঃ উপরে উল্লিখিত হিসাবে, ধূসর বিশ্বের রঙ স্বাভাবিককরণ আলোকিত রঙের বৈচিত্র্য α, β এবং γ-এর জন্য অপরিবর্তনীয়, তবে এর একটি গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা রয়েছেঃ এটি আলোকসজ্জার তীব্রতার সমস্ত বৈচিত্র্যের জন্য দায়ী নয় এবং এটি গতিশীল নয়; যখন দৃশ্যে নতুন বস্তু উপস্থিত হয় তখন এটি ব্যর্থ হয়। এই সমস্যা সমাধানের জন্য গ্রে ওয়ার্ল্ড অ্যালগরিদমের বেশ কয়েকটি রূপ রয়েছে। উপরন্তু ধূসর বিশ্বের স্বাভাবিকীকরণের একটি পুনরাবৃত্তিমূলক প্রকরণ রয়েছে, তবে এটি উল্লেখযোগ্যভাবে ভাল কাজ করতে দেখা যায়নি। হিস্টোগ্রাম ইকুয়ালাইজেশন হল একটি অ-রৈখিক রূপান্তর যা পিক্সেল র্যাঙ্ক বজায় রাখে এবং যে কোনও একঘেয়েভাবে ক্রমবর্ধমান রঙ রূপান্তর ফাংশনের জন্য স্বাভাবিক করতে সক্ষম। এটিকে ধূসর বিশ্বের পদ্ধতির চেয়ে আরও শক্তিশালী স্বাভাবিকীকরণ রূপান্তর হিসাবে বিবেচনা করা হয়। হিস্টোগ্রাম সমীকরণের ফলাফলগুলি একটি অতিরঞ্জিত নীল চ্যানেল থাকে এবং অস্বাভাবিক দেখায়, কারণ বেশিরভাগ ছবিতে পিক্সেল মানগুলির বিতরণ সাধারণত অভিন্নের পরিবর্তে গাউসিয়ান বিতরণের অনুরূপ হয়। হিস্টোগ্রাম নির্দিষ্টকরণ লাল, সবুজ এবং নীল হিস্টোগ্রামগুলিকে তিনটি নির্দিষ্ট হিস্টোগ্রামের আকারের সাথে মেলাতে রূপান্তরিত করে, কেবল তাদের সমান করার পরিবর্তে। এটি চিত্র রূপান্তরের একটি শ্রেণীকে বোঝায় যার লক্ষ্য হল এমন চিত্র প্রাপ্ত করা যার হিস্টোগ্রামগুলির একটি পছন্দসই আকৃতি রয়েছে। নির্দিষ্ট হিসাবে, প্রথমত ছবিটি রূপান্তর করা প্রয়োজন যাতে এটির একটি নির্দিষ্ট হিস্টোগ্রাম থাকে। একটি চিত্র x ধরে নিন। নিম্নলিখিত সূত্রটি হল এই চিত্রের সমীকরণ রূপান্তরঃ তারপর ধরে নিন যে ছবিটি z। এই চিত্রের সমীকরণ রূপান্তরটি হলঃ অবশ্যই আউটপুট চিত্রের হিস্টোগ্রাম। উপরের রূপান্তরটির বিপরীত খুঁজে বের করার সূত্রটি হলঃ অতএব, যেহেতু y এবং y 'চিত্রগুলির সমান সমান হিস্টোগ্রাম রয়েছে, তাই তারা আসলে একই চিত্র, যার অর্থ y = y' এবং প্রদত্ত চিত্র x থেকে কাঙ্ক্ষিত চিত্র z-এ রূপান্তরটি হলঃ হিস্টোগ্রাম স্পেসিফিকেশনের আরও বাস্তবসম্মত দেখতে চিত্র তৈরি করার সুবিধা রয়েছে, কারণ এটি হিস্টোগ্রাম সমীকরণের মতো নীল চ্যানেলকে অতিরঞ্জিত করে না। ব্যাপক রঙ স্বাভাবিকীকরণ ব্যাপক রঙ স্বাভাবিকীকরণ স্থানীয়করণ এবং বস্তুর শ্রেণিবিন্যাসের ফলাফলকে রঙ সূচীকরণের সংমিশ্রণে বৃদ্ধি করতে দেখানো হয়েছে। এটি একটি পুনরাবৃত্তিমূলক অ্যালগরিদম যা দুটি পর্যায়ে কাজ করে। প্রথম পর্যায়টি হল প্রতিটি পিক্সেলকে স্বাভাবিক করার জন্য স্বাভাবিক তীব্রতার সাথে লাল, সবুজ এবং নীল রঙের স্থান ব্যবহার করা। দ্বিতীয় পর্যায়টি হল প্রতিটি রঙের চ্যানেলকে আলাদাভাবে স্বাভাবিক করা, যাতে রঙের উপাদানগুলির যোগফল পিক্সেলের সংখ্যার এক তৃতীয়াংশের সমান হয়। রূপান্তর না হওয়া পর্যন্ত পুনরাবৃত্তি চলতে থাকে, যার অর্থ কোনও অতিরিক্ত পরিবর্তন হয় না। আনুষ্ঠানিকভাবেঃ রঙিন ভেক্টর নিয়ে গঠিত রঙিন চিত্রটিকে স্বাভাবিক করুন উপরে বর্ণিত প্রথম ধাপের জন্য, গণনা করুনঃ যা দিকে নিয়ে যায় এবং উপরে বর্ণিত দ্বিতীয় ধাপের জন্য, গণনা করুনঃ এবং স্বাভাবিক করুন অবশ্যই b 'এবং g' এর জন্য একই প্রক্রিয়া করা হয়। তারপর এই দুটি ধাপ পুনরাবৃত্তি করা হয় যতক্ষণ না পুনরাবৃত্তি টি এবং টি + 2 এর মধ্যে পরিবর্তনগুলি কিছু নির্ধারিত প্রান্তিকের চেয়ে কম হয়। পূর্বে উল্লিখিত হিস্টোগ্রাম সমীকরণ পদ্ধতির মতোই ব্যাপক রঙ স্বাভাবিককরণ এমন ফলাফল তৈরি করে যা রঙের মানগুলির সংখ্যা হ্রাসের কারণে কম প্রাকৃতিক বলে মনে হতে পারে। তথ্যসূত্র গ্রন্থপঞ্জি বাহ্যিক লিঙ্ক ছবি বর্ধন দ্বারা বৈপরীত্য রঙ রূপান্তর এম. আই. টি চিত্র প্রক্রিয়াকরণ কম্পিউটার দৃষ্টি