Color moments
রঙিন মুহূর্তগুলি এমন পরিমাপ যা একটি ছবিতে রঙ বিতরণকে একইভাবে চিহ্নিত করে যেমন কেন্দ্রীয় মুহূর্তগুলি একটি সম্ভাব্যতা বিতরণকে অনন্যভাবে বর্ণনা করে। রঙিন মুহূর্তগুলি মূলত রঙ সূচীকরণের উদ্দেশ্যে চিত্র পুনরুদ্ধারের অ্যাপ্লিকেশনগুলির বৈশিষ্ট্য হিসাবে ব্যবহৃত হয় যাতে রঙের উপর ভিত্তি করে দুটি চিত্র কতটা অনুরূপ তা তুলনা করা যায়। সাধারণত একটি ছবি প্রাক-সংগণিত বৈশিষ্ট্যযুক্ত ডিজিটাল চিত্রের একটি ডাটাবেসের সাথে তুলনা করা হয় যাতে অনুরূপ একটি ছবি খুঁজে পাওয়া যায় এবং পুনরুদ্ধার করা যায়। ছবিগুলির মধ্যে প্রতিটি তুলনার ফলে একটি সাদৃশ্য স্কোর হয় এবং এই স্কোর যত কম হবে দুটি চিত্র তত বেশি অভিন্ন হবে বলে মনে করা হয়। সংক্ষিপ্ত বিবরণ রঙের মুহূর্তগুলি স্কেলিং এবং ঘূর্ণন অপরিবর্তনীয়। এটি সাধারণত হয় যে শুধুমাত্র প্রথম তিনটি রঙের মুহুর্তগুলি চিত্র পুনরুদ্ধার অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে বৈশিষ্ট্য হিসাবে ব্যবহৃত হয় কারণ বেশিরভাগ রঙ বিতরণ তথ্য নিম্ন-ক্রমের মুহুর্তে থাকে। যেহেতু রঙিন মুহূর্তগুলি আকৃতি এবং রঙের তথ্য উভয়কেই এনকোড করে, তাই পরিবর্তিত আলোর পরিস্থিতিতে এগুলি ব্যবহার করার জন্য একটি ভাল বৈশিষ্ট্য, তবে এগুলি খুব সফলভাবে অবরোধ পরিচালনা করতে পারে না। যে কোনও রঙের মডেলের জন্য রঙের মুহূর্ত গণনা করা যেতে পারে। প্রতি চ্যানেলে তিনটি রঙের মুহূর্ত গণনা করা হয় (যেমন। রঙিন মডেলটি আরজিবি হলে 9 মিনিট এবং রঙিন মডেলটি সিএমওয়াইকে হলে 12 মিনিট)। রঙের মুহুর্তগুলি গণনা করা হয় সম্ভাব্যতা বিতরণের মুহুর্তগুলি গণনা করার মতো একইভাবে। গড় প্রথম রঙের মুহূর্তটিকে চিত্রের গড় রঙ হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে এবং এটি নিম্নলিখিত সূত্রটি ব্যবহার করে গণনা করা যেতে পারে যেখানে এন হল চিত্রের পিক্সেলের সংখ্যা এবং আই-তম রঙ চ্যানেলে চিত্রের জে-তম পিক্সেলের মান। স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি দ্বিতীয় রঙ মুহূর্ত হল স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি, যা রঙ বিতরণের বৈচিত্র্যের বর্গমূল গ্রহণ করে প্রাপ্ত হয়। ছবির i-th রঙের চ্যানেলের গড় মান বা প্রথম রঙের মুহূর্ত কোথায়? তির্যকতা তৃতীয় রঙের মুহূর্ত হল তির্যকতা। এটি রঙের বন্টন কতটা অসমমিত তা পরিমাপ করে এবং এইভাবে এটি রঙ বন্টনের আকৃতি সম্পর্কে তথ্য দেয়। তির্যকতা নিম্নলিখিত সূত্র দিয়ে গণনা করা যেতে পারেঃ কুর্তোসিস কুর্তোসিস হল চতুর্থ রঙের মুহূর্ত, এবং একইভাবে তির্যকতা, এটি রঙ বিতরণের আকৃতি সম্পর্কে তথ্য সরবরাহ করে। আরও সুনির্দিষ্টভাবে, কুর্টোসিস হল স্বাভাবিক বণ্টনের তুলনায় লেজ কতটা চরম তার একটি পরিমাপ। উচ্চ-ক্রমের রঙিন মুহূর্তগুলি সাধারণত চিত্র পুনরুদ্ধারের কাজে সেট করা রঙিন মুহূর্তের বৈশিষ্ট্যের অংশ নয় কারণ তাদের মূল্যের একটি ভাল অনুমান পাওয়ার জন্য আরও তথ্যের প্রয়োজন হয় এবং নিম্ন-ক্রমের মুহূর্তগুলি সাধারণত পর্যাপ্ত তথ্য সরবরাহ করে। অ্যাপ্লিকেশন রঙ মুহূর্তের চিত্র পুনরুদ্ধারের ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য প্রয়োগ রয়েছে। দুটি ছবি কতটা একই রকম তা তুলনা করার জন্য এগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে। রঙ সূচীকরণের ক্ষেত্রে এটি তুলনামূলকভাবে একটি নতুন পদ্ধতি। রঙিন মুহুর্তগুলি ব্যবহার করার সবচেয়ে বড় সুবিধাটি এই সত্য থেকে আসে যে সম্পূর্ণ রঙ বিতরণ সংরক্ষণ করার কোনও প্রয়োজন নেই। এটি ছবি পুনরুদ্ধারের গতি বাড়ায় কারণ তুলনা করার মতো কম বৈশিষ্ট্য রয়েছে। উপরন্তু, প্রথম তিনটি রঙের মুহুর্তে একই একক রয়েছে, যা তাদের মধ্যে তুলনা করার অনুমতি দেয়। রঙ সূচীকরণ রঙ সূচীকরণ হল রঙ মুহূর্তের প্রধান প্রয়োগ। চিত্রগুলি সূচীভুক্ত করা যেতে পারে এবং সূচকে গণনা করা রঙের মুহূর্তগুলি থাকবে। তারপর, যদি কারো একটি নির্দিষ্ট ছবি থাকে এবং ডাটাবেসে অনুরূপ ছবি খুঁজে পেতে চায়, তাহলে আগ্রহের ছবির রঙিন মুহূর্তগুলিও গণনা করা হবে। এর পরে আগ্রহের চিত্র এবং ডাটাবেসের সমস্ত চিত্রের মধ্যে একটি সাদৃশ্য স্কোর গণনা করার জন্য নিম্নলিখিত ফাংশনটি ব্যবহার করা হবেঃ যেখানেঃ এইচ এবং আই হল দুটি চিত্রের রঙ বিতরণ যা তুলনা করা হচ্ছে আই হল চ্যানেল সূচক এবং আর হল চ্যানেলের মোট সংখ্যা এবং চিত্র বিতরণের জন্য গণনা করা প্রথম ক্রমের মুহূর্ত। এবং ছবি বিতরণের জন্য গণনা করা দ্বিতীয় ক্রমের মুহূর্ত। চিত্র বিতরণের জন্য গণনা করা তৃতীয় ক্রমের মুহূর্তগুলি হল s _ i ^ 1 এবং s _ i ^ 2। ,, এবং ব্যবহারকারীর দ্বারা নির্দিষ্ট করা ওজন, ব্যবহৃত তিনটি রঙের মুহুর্তের প্রত্যেকটির জন্য। পরিশেষে, ডাটাবেসের চিত্রগুলি আগ্রহের চিত্রের সাথে গণনা করা সাদৃশ্য স্কোর অনুসারে স্থান দেওয়া হবে এবং সর্বনিম্ন মান সহ ডাটাবেস চিত্রগুলি পুনরুদ্ধার করা উচিত। "এর উপর ভিত্তি করে একটি পুনরুদ্ধার মিথ্যা ইতিবাচক ফলাফল তৈরি করতে পারে কারণ সূচকে রঙিন চ্যানেলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক সম্পর্কে কোনও তথ্য নেই।" উদাহরণ চিত্র পুনরুদ্ধারের কাজের জন্য রঙিন মুহুর্তের ব্যবহারের একটি সহজ এবং সংক্ষিপ্ত উদাহরণ এখানে চিত্রিত করা হয়েছে। একটি ডাটাবেসে বেশ কয়েকটি পরীক্ষার ছবি এবং একটি "নতুন ছবি" রাখার কথা বিবেচনা করুন। লক্ষ্য হল "নতুন চিত্র"-এর অনুরূপ ডাটাবেস থেকে চিত্রগুলি পুনরুদ্ধার করা। প্রথম তিনটি রঙিন মুহূর্ত বৈশিষ্ট্য হিসাবে ব্যবহৃত হয়। এই গণনায় বেশ কয়েকটি ধাপ রয়েছে। ইমেজ প্রি-প্রসেসিং (ঐচ্ছিক)-গণনা প্রক্রিয়ার ইমেজ প্রি-প্রসেসিং ধাপটি ঐচ্ছিক। উদাহরণস্বরূপ, এই ধাপে সমস্ত ছবি একই আকারের (পিক্সেলের পরিপ্রেক্ষিতে) হতে পারে। যাইহোক, যেহেতু রঙের মুহূর্তগুলি স্কেলিংয়ের জন্য অপরিবর্তনীয়, তাই সমস্ত চিত্রকে একই প্রস্থ এবং উচ্চতা করার প্রয়োজন নেই। বৈশিষ্ট্যগুলি গণনা করা-ছবির প্রতিটি রঙিন চ্যানেলের জন্য প্রথম তিনটি মুহূর্ত গণনা করার জন্য রঙিন মুহুর্তের সূত্র ব্যবহার করুন। উদাহরণস্বরূপ, যদি এইচএসভি কালার স্পেস ব্যবহার করা হয়, এর অর্থ হল প্রতিটি ছবির জন্য মোট 9টি বৈশিষ্ট্য গণনা করা হবে (হিউ, স্যাচুরেশন এবং ভ্যালু চ্যানেলের জন্য প্রথম তিনটি ক্রম মুহূর্ত)। সাদৃশ্য স্কোর গণনা করা-রঙের মুহূর্তগুলি গণনা করার পরে ব্যবহারকারীর দ্বারা ফাংশনের প্রতিটি মুহুর্তের ওজন নির্ধারণ করা উচিত। প্রতিবার ছবির প্রয়োগ বা অবস্থা এবং গুণমান অনুযায়ী ওজন সামঞ্জস্য করতে হবে। এর পরে ফাংশনটি "নতুন চিত্র" এবং ডাটাবেসের প্রতিটি চিত্রের জন্য একটি সাদৃশ্য স্কোর গণনা করতে ব্যবহৃত হয়। র্যাঙ্কিং এবং চিত্র পুনরুদ্ধার-পূর্ববর্তী ধাপ থেকে মানগুলি প্রাপ্ত হয়েছিল। এখন এই মানগুলির একটি তুলনা করা যেতে পারে যাতে সিদ্ধান্ত নেওয়া যায় যে ডাটাবেসের কোন চিত্রগুলি "নতুন চিত্র"-এর সাথে বেশি সাদৃশ্যপূর্ণ, এবং এইভাবে সেই অনুযায়ী ডাটাবেস চিত্রগুলিকে র্যাঙ্ক করা যায়। মান যত ছোট হবে, দুটি রঙের বন্টন তত বেশি একই রকম হবে বলে মনে করা হচ্ছে। পরিশেষে, ডাটাবেস থেকে কিছু শীর্ষস্থানীয় চিত্র (ক্ষুদ্রতম মান সহ) পুনরুদ্ধার করা হয়। আরও দেখুন সেন্ট্রাল মোমেন্টস কালার হিস্টোগ্রাম বিষয়বস্তু-ভিত্তিক চিত্র পুনরুদ্ধার চিত্র মুহূর্ত রেফারেন্স গ্রন্থপঞ্জি বাহ্যিক লিঙ্ক ম্যাটল্যাব-কালার মোমেন্টস সিভি অনলাইন-পরিসংখ্যানগত মোমেন্টস ইমেজ প্রসেসিং