بافت‌نگار رنگ

۱)هیستوگرام چیست؟

هیستوگرام یک نمایش گرافیکی از تعداد پیکسل‌ها در یک تصویر است. به بیان ساده‌تر، یک هیستوگرام یک نمودار ستونی است، که محور X نشان دهنده مقیاس تونال (سیاه و سفید در سمت چپ و سفید در سمت راست)، و محور Y نشان دهنده تعداد پیکسل‌ها در یک تصویر در یک محدوده مشخص در مقیاس تونال می‌باشد. به عنوان مثال، نمودار هیستوگرام روشنایی، تعداد پیکسل‌ها را برای هر سطح روشنایی (از سیاه به سفید) نشان می‌دهد، و هنگامی که پیکسل‌های بیشتری وجود دارد، پیک (قله) در سطح روشنایی خاصی بالاتر است.

۲)هیستوگرام رنگ چیست؟

هیستوگرام رنگ یک تصویر نشان دهنده نحوهٔ توزیع ترکیب رنگ در تصویر است. بافت نگار رنگ، انواع مختلف رنگی‌هایی را که در تصویر ظاهر می‌شوند و تعداد پیکسل‌ها در هر نوع رنگ را نشان می‌دهد. رابطه بین یک هیستوگرام رنگ و یک هیستوگرام روشنایی این است که یک هیستوگرام رنگ نیز می‌تواند به عنوان «هیستوگرام سه نوره» بیان شود، که هر کدام نشان دهنده توزیع روشنایی در هر کانال رنگی قرمز / سبز / آبی است.

ویژگی‌های هیستوگرام رنگ

هیستوگرام رنگ تنها بر نسبت تعداد انواع رنگ‌ها، صرف‌نظر از مکان فضایی رنگ‌ها تمرکز می‌کند. مقادیر هیستوگرام رنگ داده‌های آماری هستند. آن‌ها توزیع آماری رنگ‌ها و تناژ اصلی یک تصویر را نشان می‌دهند.
به‌طور کلی، از آنجایی که توزیع رنگی پیش زمینه و پس زمینه در یک تصویر متفاوت است، ممکن است توزیع دوبعدی در هیستوگرام وجود داشته باشد.
برای هیستوگرام روشنایی، به تنهایی هیچ هیستوگرام کاملی وجود ندارد و هیستوگرام تنها می‌تواند بگوید که آیا تصویر بیش از حد نوردهی شده‌است یا نه. اما در این حال نیز مواقعی وجود دارد که با مشاهدهٔ هیستوگرام رنگ تصور می‌شود نوردهی تصویر بیش از حد است، اما در واقعیت اینگونه نیست.

اصول تشکیل هیستوگرام رنگ

تشکیل یک هیستوگرام رنگ بسیار ساده است. از تعریف بالا، می‌توانیم به سادگی تعداد پیکسل‌ها را برای هر ۲۵۶ مقیاس در هر سه کانال RGB شمارش کنیم و آنها را بر روی ۳ نمودار ستونی مجزا قرار دهیم.
به‌طور کلی یک هیستوگرام رنگی براساس یک فضای رنگ خاص مانند RGB یا HSV است. وقتی پیکسل‌های مختلف رنگ را در تصویر محاسبه می‌کنیم، اگر فضای رنگی بزرگ باشد، ابتدا می‌توانیم فضای رنگ را به تعداد مشخصی از فواصل کوچک تقسیم کنیم. هر یک از فواصل باینری نامیده می‌شود. این فرایند کوانتومی رنگ است. سپس، با شمارش تعداد پیکسل‌ها در هر سطل، هیستوگرام رنگ تصویر را دریافت می‌کنیم.
مراحل به هم پیوستن اصول را می‌توان در مثال ۲ مشاهده کرد.

مثال ۲

برنامه در دوربین:
امروزه برخی از دوربین‌ها توانایی نمایش هیستوگرام ۳ رنگه را هنگام عکس گرفتن دارند.
ما می‌توانیم در هر یک از هیستوگرام‌های ۳ رنگهٔ RGB برش هارا (مرزها را در قسمت سیاه یا سفید مقیاس) بررسی کنیم. اگر یک یا چند برش را فقط در یک کانال از ۳ کانال RGB پیدا کنیم، آنگاه جزئیات رنگ آن را از دست می‌دهیم.
برای روشن شدن موضوع، این مثال را در نظر بگیرید:
۱ ما می‌دانیم که هر یک از سه کانال R, G، B دارای طیف وسیعی از مقادیر در بازهٔ ۰–۲۵۵ (۸ بیتی) است؛ بنابراین یک عکس با محدوده روشنایی ۰–۲۵۵ داریم.
۲ فرض کنید عکس ما از ۴ بلوک که در کنار هم قرار گرفته‌اند ساخته شده‌است و ما درجه روشنایی هر یک از ۴ بلوک را ،۱۰، ۱۰۰، ۲۰۵، ۲۴۵ تنظیم می‌کنیم؛ بنابراین، تصویر مانند اولین شکل در سمت چپ خواهد بود.
۳ سپس، تصویر را نور دهی می‌کنیم، با این کار میزان روشنایی هر بلوک به ۱۰ افزایش یافته‌است؛ بنابراین، مقیاس روشنایی برای هر یک از ۴ بلوک جدید عکس ۲۰، ۱۱۰، ۲۱۵، ۲۵۵ است. سپس، تصویر شبیه شکل دوم در سمت چپ است.
تفاوت زیادی بین شکل ۸ و شکل ۹ وجود ندارد، تمام چیزی که ما می‌بینیم این است که کل تصویر روشن می‌شود (کنتراست برای هر یک از بلوک‌ها به همان صورت باقی می‌ماند).
۴ حالا ما دوباره عکس اصلی را نوردهی می‌کنیم، در این صورت میزان روشنایی هر بلوک به ۵۰ افزایش می‌یابد؛ بنابراین، مقیاس روشنایی برای هر یک از ۴ بلوک جدید عکس ۶۰، ۱۵۰، ۲۵۵، ۲۵۵ است. تصویر جدید اکنون به شکل سوم در سمت چپ ظاهر می‌شود.
توجه داشته باشید که مقیاس برای بلوک آخر ۲۵۵ به جای ۲۹۵ است، ۲۵۵ حد بالاست و در نتیجه آخرین بلوک قطع می‌شود! هنگامی که این اتفاق می‌افتد، ما کنتراست ۲ بلوک آخر را از دست می‌دهیم و بنابراین نمی‌توانیم تصویر را با هیچ گونه تنظیمی بازیابی کنیم.
به این نتیجه رسیدیم که هنگام عکس گرفتن با یک دوربین که قرار است هیستوگرام را نمایش دهد، همیشه بالاترین تناژ در تصویر باید زیر حد بالا یعنی ۲۵۵ در هیستوگرام نگه داشته شود تا جزئیات از دست نروند.

نقاط ضعف و بقیهٔ رویکردها

نقطه ضعف اصلی هیستوگرام‌ها برای طبقه‌بندی این است که نمایشی وابسته به رنگ جسم مورد مطالعه دارد، و فرم شکل و بافت آن را نادیده می‌گیرد. هیستوگرام‌های رنگی که برای نمایش اطلاعات رنگی به کار می‌روند ممکن است برای دو تصویر با محتوای شیء مختلف یکسان باشد. برعکس، ممکن است تفاوت اشیا با اطلاعات فضایی یا فرمی مختلف، اما رنگ‌های یکسان براساس مقایسه هیستوگرام‌های رنگ، قابل تشخیص نباشد. در نتیجه، هیچ راهی برای تشخیص فنجان قرمز و سفید از یک بشقاب قرمز و سفید وجود ندارد. به بیان دیگر، الگوریتم‌های مبتنی بر هیستوگرام هیچ درکی از مفهوم «فنجان» ندارند که از روی آن یک مدل قرمز و سفید ساخته شده (و با توجه به آن)، یک فنجان آبی و سفید (به عنوان فنجان) تشخیص داده شود. مشکل دیگر این است که هیستوگرام‌های رنگی دارای حساسیت بالا نسبت به تداخل‌های noisy مانند تغییرات شدت نور و اشتباهات کوانتیزایی هستند. ابعاد زیاد (سطلها) در هیستوگرام‌های رنگی نیز یکی دیگر از مسائل هستند. برخی از ویژگی‌های فضایی هیستوگرام رنگ بیش از یک صد بعد را اشغال می‌کنند.
برخی از راه حل‌های پیشنهادی، استفاده از تقاطع هیستوگرام رنگی، نشان دادن ثابت رنگ، هیستوگرام رنگ تجمعی، فاصله درجه دوم و همبستگی رنگ است. گرچه اشکالات استفاده از هیستوگرام‌ها برای نمایه سازی و طبقه‌بندی وجود دارد، استفاده از شاخصهٔ رنگ در یک سیستم زمان واقعی دارای مزایایی نیز هست. یکی از آن مزایا این است که اطلاعات رنگی در مقایسه با سایر متغیرها سریعتر است. در برخی موارد نشان داده شده‌است که رنگ می‌تواند یک روش کارآمد برای شناسایی اشیاء با مکان و ظاهر شناخته شده باشد.
تحقیقات بیشتر پیرامون رابطهٔ بین داده‌های هیستوگرام رنگی با خواص فیزیکی اشیاء در یک تصویر نشان داده‌است که نه تنها رنگ و روشنایی شیء، بلکه میزان همواری سطح و هندسه تصویر نیز به هیستوگرام مربوط می‌شوند. در نتیجه با این نمودار (با توجه به داده‌ها) می‌توان تخمین پیشرفته ای از میزان روشنایی و رنگ شی ارائه داد.
معمولاً برای محاسبه درجه‌بندی شباهت تصویر، از فاصله اقلیدس، تقاطع هیستوگرام، یا فاصله کوزین یا فاصله درجه دوم استفاده می‌شود. هر یک از این مقادیر، به تنهایی میزان شباهت دو تصویر را نشان نمی‌دهد؛ در نتیجه استفاده از آنها هنگامی مفید است که در مقایسه با سایر مقادیر مشابه استفاده شود. این به این دلیل است که تمام پیاده‌سازی‌های عملی تصویر بازیابی مبتنی بر محتوا باید محاسبات تمام تصاویر را از پایگاه داده کامل کند و این (عملیات)، ضعف اصلی این پیاده‌سازی‌ها است.
یک روش دیگر برای نشان دادن محتوای تصویر رنگ هیستوگرام رنگ دو بعدی است. نمودار هیستوگرام دو بعدی رابطه بین رنگ‌های جفت پیکسل (نه تنها جزء نورپردازی) را در نظر می‌گیرد. یک هیستوگرام رنگ دو بعدی آرایه ای دو بعدی است. اندازه هر بعد، تعداد رنگهایی است که در فاز سیگنال رنگ استفاده شده‌اند. این آرایه‌ها همانند ماتریس عمل می‌کنند، هر عنصر که تعدادی عادی از جفت پیکسل را ذخیره می‌کند، با هر رنگ متناظر با اندیس یک عنصر در هر محله پیکسل قرار می‌گیرند. برای مقایسه هیستوگرام‌های رنگ دو بعدی، پیشنهاد می‌شود محاسبات مربوط به همبستگی آنها را انجام دهید، زیرا همان‌طور که قبلاً شرح داده شد، یک بردار تصادفی (به عبارت دیگر، یک مقدار تصادفی چند بعدی) ساخته شده‌است. هنگام ایجاد مجموعه ای از تصاویر نهایی، تصاویر باید در جهت کاهش ضریب همبستگی مرتب شوند.
ضریب همبستگی نیز ممکن است برای مقایسه هیستوگرام رنگ استفاده شود. نتایج بازیابی با ضریب همبستگی بهتر از سایر معیارهاست.