इमेज कलर ट्रांसफर: Difference between revisions
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चित्र रंग स्थानांतरण शब्द थोड़ा मिथ्या नाम है क्योंकि अधिकांश सामान्य एल्गोरिदम रंग और छायांकन दोनों को स्थानांतरित करते हैं। (वास्तव में, इस पृष्ठ पर दिखाया गया उदाहरण मुख्य रूप से चित्र के भीतर छोटे नारंगी क्षेत्र के अलावा अन्य छायांकन को स्थानांतरित करता है जिसे पीले रंग में समायोजित किया जाता है।) | [[इमेज कलर ट्रांसफर]] ('''चित्र रंग स्थानांतरण''') एक ऐसा फ़ंक्शन है जो एक (सोर्स) [[डिजिटल छवि|चित्र]] के रंगों को दूसरे (लक्ष्य) चित्र के रंगों में मैप (रूपांतरित) करता है। कलर मैपिंग को उस [[कलन विधि|एल्गोरिदम]] के रूप में संदर्भित किया जा सकता है जिसके परिणामस्वरूप मैपिंग फ़ंक्शन या एल्गोरिदम होता है जो चित्र रंगों को रूपांतरित करता है। चित्र संशोधन प्रक्रिया को कभी-कभी ''रंग स्थानांतरण'' कहा जाता है या, जब [[स्केल|ग्रेस्केल]] चित्र सम्मिलित होते हैं, ''चमक स्थानांतरण फ़ंक्शन (बीटीएफ)'' इसे ''प्रकाशमापीय कैमरा अंशांकन'' या ''विकिरणमापी कैमरा अंशांकन'' भी कहा जा सकता है। | ||
इमेज कलर ट्रांसफर शब्द थोड़ा मिथ्या नाम है क्योंकि अधिकांश सामान्य एल्गोरिदम रंग और छायांकन दोनों को स्थानांतरित करते हैं। (वास्तव में, इस पृष्ठ पर दिखाया गया उदाहरण मुख्य रूप से चित्र के भीतर छोटे नारंगी क्षेत्र के अलावा अन्य छायांकन को स्थानांतरित करता है जिसे पीले रंग में समायोजित किया जाता है।) | |||
== एल्गोरिदम == | == एल्गोरिदम == | ||
इमेज कलर ट्रांसफर एल्गोरिदम दो प्रकार के होते हैं- वे जो दो चित्रों के रंगों के आँकड़ों को नियोजित करते हैं, और वे जो चित्रों के बीच दिए गए [[पिक्सेल|पिक्सल]] समानता पर निर्भर करते हैं। व्यापक समीक्षा में, फ़रीदुल और अन्य<ref>{{cite journal |last1=Faridul |first1=H. Sheikh |last2=Pouli |first2=T. |last3=Chamaret |first3=C. |last4=Stauder |first4=J. |last5=Reinhard |first5=E. |last6=Kuzovkin |first6=D. |last7=Tremeau |first7=A. |title=Colour Mapping: A Review of Recent Methods, Extensions and Applications: Colour Mapping |journal=Computer Graphics Forum |date=February 2016 |volume=35 |issue=1 |pages=59–88 |doi=10.1111/cgf.12671 |url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/cgf.12671 |access-date=9 June 2023 |language=en}}</ref> ने कार्यान्वयन की एक तीसरी व्यापक श्रेणी की पहचान की, [[अर्थ|अर्थात्]] उपयोगकर्ता-सहायता प्राप्त विधियाँ। | |||
एल्गोरिदम का एक उदाहरण जो चित्रों के सांख्यिकीय गुणों को नियोजित करता है, वह [[हिस्टोग्राम मिलान]] है। यह रंग स्थानांतरण के लिए प्रतिष्ठित एल्गोरिथ्म है, लेकिन यह इस समस्या से ग्रस्त हो सकता है कि यह इतना सटीक है कि यह सामान्य रंग विशेषताओं के अलावा लक्ष्य चित्र से बहुत विशेष रंग विचित्रताओं की प्रतिलिपि बनाता है, जिससे रंग आर्टिफैक्ट्स उत्पन्न होते है। नए सांख्यिकी-आधारित एल्गोरिदम इस समस्या से निपटते हैं। ऐसे एल्गोरिदम का एक उदाहरण वह है जो प्रत्येक सोर्स चित्र चैनल के माध्य और [[मानक विचलन]] को संबंधित संदर्भ चित्र चैनलों से मेल खाने के लिए समायोजित करता है। यह समायोजन प्रक्रिया प्रायः Lαβ या [[लैब कलर स्पेस|लैब रंग स्थानों]] में की जाती है।<ref name=":0">[http://www.cs.tau.ac.il/~turkel/imagepapers/ColorTransfer.pdf Color Transfer between Images]</ref> | एल्गोरिदम का एक उदाहरण जो चित्रों के सांख्यिकीय गुणों को नियोजित करता है, वह [[हिस्टोग्राम मिलान]] है। यह रंग स्थानांतरण के लिए प्रतिष्ठित एल्गोरिथ्म है, लेकिन यह इस समस्या से ग्रस्त हो सकता है कि यह इतना सटीक है कि यह सामान्य रंग विशेषताओं के अलावा लक्ष्य चित्र से बहुत विशेष रंग विचित्रताओं की प्रतिलिपि बनाता है, जिससे रंग आर्टिफैक्ट्स उत्पन्न होते है। नए सांख्यिकी-आधारित एल्गोरिदम इस समस्या से निपटते हैं। ऐसे एल्गोरिदम का एक उदाहरण वह है जो प्रत्येक सोर्स चित्र चैनल के माध्य और [[मानक विचलन]] को संबंधित संदर्भ चित्र चैनलों से मेल खाने के लिए समायोजित करता है। यह समायोजन प्रक्रिया प्रायः Lαβ या [[लैब कलर स्पेस|लैब रंग स्थानों]] में की जाती है।<ref name=":0">[http://www.cs.tau.ac.il/~turkel/imagepapers/ColorTransfer.pdf Color Transfer between Images]</ref> | ||
पिक्सल समानता दिए जाने पर | पिक्सल समानता दिए जाने पर कलर मैपिंग की गणना करने के लिए सामान्य एल्गोरिदम दो चित्रों के संयुक्त-हिस्टोग्राम ([[सह-घटना मैट्रिक्स]] भी देखें) का निर्माण करना और संयुक्त-हिस्टोग्राम मानों के आधार पर [[गतिशील प्रोग्रामिंग]] का उपयोग करके मैपिंग ढूंढना है।<ref>[http://www.merl.com/publications/docs/TR2003-103.pdf Inter-Camera Color Calibration using Cross-Correlation Model Function]</ref> जब पिक्सल समानता नहीं दी जाती है और चित्र सामग्री अलग-अलग होती है (विभिन्न दृष्टिकोण के कारण), चित्र संबंधित क्षेत्रों के आंकड़ों का उपयोग सांख्यिकी-आधारित एल्गोरिदम, जैसे हिस्टोग्राम मिलान के इनपुट के रूप में किया जा सकता है। संबंधित विशेषताओं का पता लगाकर संबंधित क्षेत्रों को पाया जा सकता है।<ref>[http://www1.idc.ac.il/sefyk/colmap.htm Piecewise-consistent Color Mappings of Images Acquired Under Various Conditions] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20110721135029/http://www1.idc.ac.il/sefyk/colmap.htm |date=2011-07-21 }}</ref> | ||
लियू<ref>{{cite web |last1=Liu |first1=Shiguang |title=इमेज और वीडियो के लिए कलर ट्रांसफर और स्टाइल ट्रांसफर का ओवरव्यू|url=https://arxiv.org/pdf/2204.13339.pdf |access-date=9 June 2023}}</ref> | लियू<ref>{{cite web |last1=Liu |first1=Shiguang |title=इमेज और वीडियो के लिए कलर ट्रांसफर और स्टाइल ट्रांसफर का ओवरव्यू|url=https://arxiv.org/pdf/2204.13339.pdf |access-date=9 June 2023}}</ref> इमेज कलर ट्रांसफर विधियों की समीक्षा प्रदान करता है। समीक्षा वीडियो रंग स्थानांतरण और तंत्रिका शैली स्थानांतरण सहित गहन शिक्षण विधियों पर विचार करती है। | ||
== एप्लिकेशन == | == एप्लिकेशन == | ||
रंग स्थानांतरण | रंग स्थानांतरण प्रोसेसिंग दो अलग-अलग उद्देश्यों को पूरा कर सकती है- एक दो या दो से अधिक नमूना चित्रों का उपयोग करके आगे की प्रक्रिया के लिए दो कैमरों के रंगों को ठीक करना है, दूसरा अवधारणात्मक दृश्य अनुकूलता के लिए दो चित्रों के रंगों को समायोजित करना है। | ||
[[कंप्यूटर दृष्टि]] एप्लिकेशनों में [[रंग अंशांकन]] एक महत्वपूर्ण प्री-प्रोसेसिंग कार्य है। कई एप्लिकेशन एक साथ दो या दो से अधिक चित्रों को संसाधित करते हैं और इसलिए, उनके रंगों को ठीक करने की आवश्यकता होती है। ऐसे अनुप्रयोगों के उदाहरण हैं- [[ छवि भेद |चित्र अंतर]], [[ छवि पंजीकरण |पंजीकरण]], [[वस्तु मान्यता|वस्तु पहचान]], मल्टी-कैमरा [[वीडियो ट्रैकिंग|ट्रैकिंग]], [[ विभाजन (इमेज प्रोसेसिंग) |सह-विभाजन]] और [[पत्राचार की समस्या|स्टीरियो पुनर्निर्माण]]। | [[कंप्यूटर दृष्टि]] एप्लिकेशनों में [[रंग अंशांकन]] एक महत्वपूर्ण प्री-प्रोसेसिंग कार्य है। कई एप्लिकेशन एक साथ दो या दो से अधिक चित्रों को संसाधित करते हैं और इसलिए, उनके रंगों को ठीक करने की आवश्यकता होती है। ऐसे अनुप्रयोगों के उदाहरण हैं- [[ छवि भेद |चित्र अंतर]], [[ छवि पंजीकरण |पंजीकरण]], [[वस्तु मान्यता|वस्तु पहचान]], मल्टी-कैमरा [[वीडियो ट्रैकिंग|ट्रैकिंग]], [[ विभाजन (इमेज प्रोसेसिंग) |सह-विभाजन]] और [[पत्राचार की समस्या|स्टीरियो पुनर्निर्माण]]। | ||
इमेज कलर ट्रांसफर के अन्य एप्लिकेशनों का सुझाव दिया गया है। इनमें प्रसिद्ध चित्रों जैसे मान्यता प्राप्त स्रोतों से रंग पट्टियों का सह-विकल्प और 'पोस्टराइज़', 'सोलराइज़' और 'ग्रेडिएंट' जैसे व्यावसायिक चित्र प्रोसेसिंग एप्लिकेशन में प्रायः पाए जाने वाले रंग संशोधन विधियों के एक और विकल्प के रूप में उपयोग सम्मिलित है।<ref>{{cite web |last1=Johnson |first1=Terry |title=इमेज कलर ट्रांसफर प्रोसेसिंग के लिए फ्री-टू-यूज़ वेब ऐप|url=https://medium.com/@terence.johnson/a-free-touse-web-app-for-image-colour-transfer-processing-9f5b06c760f4 |website=Medium |language=en |date=28 May 2022}}</ref> इन संभावनाओं का पता लगाने के लिए वेब एप्लिकेशन उपलब्ध कराया गया है। | |||
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Latest revision as of 10:47, 29 August 2023
इमेज कलर ट्रांसफर (चित्र रंग स्थानांतरण) एक ऐसा फ़ंक्शन है जो एक (सोर्स) चित्र के रंगों को दूसरे (लक्ष्य) चित्र के रंगों में मैप (रूपांतरित) करता है। कलर मैपिंग को उस एल्गोरिदम के रूप में संदर्भित किया जा सकता है जिसके परिणामस्वरूप मैपिंग फ़ंक्शन या एल्गोरिदम होता है जो चित्र रंगों को रूपांतरित करता है। चित्र संशोधन प्रक्रिया को कभी-कभी रंग स्थानांतरण कहा जाता है या, जब ग्रेस्केल चित्र सम्मिलित होते हैं, चमक स्थानांतरण फ़ंक्शन (बीटीएफ) इसे प्रकाशमापीय कैमरा अंशांकन या विकिरणमापी कैमरा अंशांकन भी कहा जा सकता है।
इमेज कलर ट्रांसफर शब्द थोड़ा मिथ्या नाम है क्योंकि अधिकांश सामान्य एल्गोरिदम रंग और छायांकन दोनों को स्थानांतरित करते हैं। (वास्तव में, इस पृष्ठ पर दिखाया गया उदाहरण मुख्य रूप से चित्र के भीतर छोटे नारंगी क्षेत्र के अलावा अन्य छायांकन को स्थानांतरित करता है जिसे पीले रंग में समायोजित किया जाता है।)
एल्गोरिदम
इमेज कलर ट्रांसफर एल्गोरिदम दो प्रकार के होते हैं- वे जो दो चित्रों के रंगों के आँकड़ों को नियोजित करते हैं, और वे जो चित्रों के बीच दिए गए पिक्सल समानता पर निर्भर करते हैं। व्यापक समीक्षा में, फ़रीदुल और अन्य[1] ने कार्यान्वयन की एक तीसरी व्यापक श्रेणी की पहचान की, अर्थात् उपयोगकर्ता-सहायता प्राप्त विधियाँ।
एल्गोरिदम का एक उदाहरण जो चित्रों के सांख्यिकीय गुणों को नियोजित करता है, वह हिस्टोग्राम मिलान है। यह रंग स्थानांतरण के लिए प्रतिष्ठित एल्गोरिथ्म है, लेकिन यह इस समस्या से ग्रस्त हो सकता है कि यह इतना सटीक है कि यह सामान्य रंग विशेषताओं के अलावा लक्ष्य चित्र से बहुत विशेष रंग विचित्रताओं की प्रतिलिपि बनाता है, जिससे रंग आर्टिफैक्ट्स उत्पन्न होते है। नए सांख्यिकी-आधारित एल्गोरिदम इस समस्या से निपटते हैं। ऐसे एल्गोरिदम का एक उदाहरण वह है जो प्रत्येक सोर्स चित्र चैनल के माध्य और मानक विचलन को संबंधित संदर्भ चित्र चैनलों से मेल खाने के लिए समायोजित करता है। यह समायोजन प्रक्रिया प्रायः Lαβ या लैब रंग स्थानों में की जाती है।[2]
पिक्सल समानता दिए जाने पर कलर मैपिंग की गणना करने के लिए सामान्य एल्गोरिदम दो चित्रों के संयुक्त-हिस्टोग्राम (सह-घटना मैट्रिक्स भी देखें) का निर्माण करना और संयुक्त-हिस्टोग्राम मानों के आधार पर गतिशील प्रोग्रामिंग का उपयोग करके मैपिंग ढूंढना है।[3] जब पिक्सल समानता नहीं दी जाती है और चित्र सामग्री अलग-अलग होती है (विभिन्न दृष्टिकोण के कारण), चित्र संबंधित क्षेत्रों के आंकड़ों का उपयोग सांख्यिकी-आधारित एल्गोरिदम, जैसे हिस्टोग्राम मिलान के इनपुट के रूप में किया जा सकता है। संबंधित विशेषताओं का पता लगाकर संबंधित क्षेत्रों को पाया जा सकता है।[4]
लियू[5] इमेज कलर ट्रांसफर विधियों की समीक्षा प्रदान करता है। समीक्षा वीडियो रंग स्थानांतरण और तंत्रिका शैली स्थानांतरण सहित गहन शिक्षण विधियों पर विचार करती है।
एप्लिकेशन
रंग स्थानांतरण प्रोसेसिंग दो अलग-अलग उद्देश्यों को पूरा कर सकती है- एक दो या दो से अधिक नमूना चित्रों का उपयोग करके आगे की प्रक्रिया के लिए दो कैमरों के रंगों को ठीक करना है, दूसरा अवधारणात्मक दृश्य अनुकूलता के लिए दो चित्रों के रंगों को समायोजित करना है।
कंप्यूटर दृष्टि एप्लिकेशनों में रंग अंशांकन एक महत्वपूर्ण प्री-प्रोसेसिंग कार्य है। कई एप्लिकेशन एक साथ दो या दो से अधिक चित्रों को संसाधित करते हैं और इसलिए, उनके रंगों को ठीक करने की आवश्यकता होती है। ऐसे अनुप्रयोगों के उदाहरण हैं- चित्र अंतर, पंजीकरण, वस्तु पहचान, मल्टी-कैमरा ट्रैकिंग, सह-विभाजन और स्टीरियो पुनर्निर्माण।
इमेज कलर ट्रांसफर के अन्य एप्लिकेशनों का सुझाव दिया गया है। इनमें प्रसिद्ध चित्रों जैसे मान्यता प्राप्त स्रोतों से रंग पट्टियों का सह-विकल्प और 'पोस्टराइज़', 'सोलराइज़' और 'ग्रेडिएंट' जैसे व्यावसायिक चित्र प्रोसेसिंग एप्लिकेशन में प्रायः पाए जाने वाले रंग संशोधन विधियों के एक और विकल्प के रूप में उपयोग सम्मिलित है।[6] इन संभावनाओं का पता लगाने के लिए वेब एप्लिकेशन उपलब्ध कराया गया है।
नामपद्धति
इस लेख में स्रोत और लक्ष्य शब्दों का उपयोग रेइनहार्ड एट अल द्वारा मौलिक पेपर में उपयोग को दर्शाता है।[2] हालाँकि, जिओ और मा जैसे अन्य[7] लोग उस उपयोग को उलट देते हैं और वास्तव में यह मानना अधिक स्वाभाविक लगता है कि सोर्स चित्र के रंग लक्ष्य चित्र पर निर्देशित होते हैं। एडोब फोटोशॉप मैच कलर फ़ंक्शन में रंग संदर्भ चित्र के लिए सोर्स शब्द का उपयोग करता है। इस शब्दावली पर भ्रम के कारण कुछ सॉफ्टवेयर अनुचित अभिलाक्षणिकता के साथ पब्लिक डोमेन में जारी किए गए हैं। आगे के भ्रम को कम करने के लिए, अब से क्रमशः इनपुट चित्र या आधार चित्र और रंग सोर्स चित्र या रंग पैलेट चित्र जैसे शब्दों का उपयोग करना अच्छा अभ्यास हो सकता है।
यह भी देखें
संदर्भ
- ↑ Faridul, H. Sheikh; Pouli, T.; Chamaret, C.; Stauder, J.; Reinhard, E.; Kuzovkin, D.; Tremeau, A. (February 2016). "Colour Mapping: A Review of Recent Methods, Extensions and Applications: Colour Mapping". Computer Graphics Forum (in English). 35 (1): 59–88. doi:10.1111/cgf.12671. Retrieved 9 June 2023.
- ↑ 2.0 2.1 Color Transfer between Images
- ↑ Inter-Camera Color Calibration using Cross-Correlation Model Function
- ↑ Piecewise-consistent Color Mappings of Images Acquired Under Various Conditions Archived 2011-07-21 at the Wayback Machine
- ↑ Liu, Shiguang. "इमेज और वीडियो के लिए कलर ट्रांसफर और स्टाइल ट्रांसफर का ओवरव्यू" (PDF). Retrieved 9 June 2023.
- ↑ Johnson, Terry (28 May 2022). "इमेज कलर ट्रांसफर प्रोसेसिंग के लिए फ्री-टू-यूज़ वेब ऐप". Medium (in English).
- ↑ Xioa, X; Ma, L (2006). "सहसंबद्ध रंग स्थान में रंग स्थानांतरण". ACM: 305–309.