कारण है कि हम छवि प्रसंस्करण

Question

के लिए ग्रे पैमाने का उपयोग करना चाहिए मैं इस एक बेवकूफ सवाल हो सकता है लेकिन एक बहुत है और पढ़ने छवि के बारे में बहुत खोज हर उदाहरण मैं छवि प्रसंस्करण के बारे में देखते हैं संसाधित करने के बाद लगता है कि

मैं समझ गया काम करने के लिए ग्रे पैमाने का उपयोग करता है वह भूरे रंग की छवियां रंग के केवल एक चैनल का उपयोग करती हैं, जो आम तौर पर केवल 8 बिट का प्रतिनिधित्व करने के लिए जरूरी है, आदि ... लेकिन, जब हमारे पास रंगीन छवि हो तो ग्रे स्केल का उपयोग क्यों करें? ग्रे पैमाने के फायदे क्या हैं? मैं कल्पना कर सकता था कि ऐसा इसलिए है क्योंकि हमारे पास इलाज के लिए कम बिट्स हैं लेकिन आज भी तेज कंप्यूटर के साथ यह आवश्यक है?

मुझे यकीन है कि अगर मैं अपने संदेह के बारे में स्पष्ट हो गया था नहीं कर रहा हूँ, मुझे आशा है कि कोई मुझे

जवाब कर सकते हैं बहुत बहुत

Answer 1

explained by John Zhang के रूप में धन्यवाद: luminance है

में कहीं अधिक महत्वपूर्ण द्वारा दृश्य सुविधाओं को अलग करना

जॉन इस संपत्ति को चित्रित करने के लिए एक उत्कृष्ट सुझाव भी देता है: एक ले लो दी गई छवि और क्रोमिनेंस विमानों से ल्यूमिनेंस विमान को अलग करें।

ऐसा करने के लिए यदि आप ImageMagick separate ऑपरेटर का उपयोग कर सकते हैं कि अर्क एक ग्रे पैमाने पर छवि प्रत्येक चैनल के मौजूदा सामग्री: क्या यह एक नमूना छवि (शीर्ष बाएँ पर देता है

convert myimage.gif -colorspace YCbCr -separate sep_YCbCr_%d.gif 

यहाँ: मूल रंग छवि, ऊपर-दाएं: luminance विमान, निचली पंक्ति: क्रोमिनेंस विमानों):

Answer 2

deltheil के जवाब पर थोड़ा विस्तार से बता दें:

1. शोर के लिए सिग्नल। छवि प्रसंस्करण के कई अनुप्रयोगों के लिए, रंग की जानकारी हमें महत्वपूर्ण किनारों या अन्य सुविधाओं की पहचान करने में मदद नहीं करती है। अपवाद हैं। यदि ग्रेजेल छवि में पता लगाने में कठिनाई हो रही है, तो हमें किनारे (पिक्सेल मान में एक चरण परिवर्तन) है, या यदि हमें ज्ञात रंग (हरी पत्तियों के सामने नारंगी फल) की वस्तुओं की पहचान करने की आवश्यकता है, तो रंग की जानकारी हो सकती है उपयोगी। अगर हमें रंग की आवश्यकता नहीं है, तो हम इसे शोर पर विचार कर सकते हैं। सबसे पहले यह ग्रेस्केल में "सोच" के लिए थोड़ा सा प्रतिद्वंद्वी है, लेकिन आप इसका उपयोग करते हैं।
2. कोड की जटिलता। यदि आप चमक और क्रोमिनेंस के आधार पर किनारों को ढूंढना चाहते हैं, तो आपके पास आगे से अधिक काम मिल गया है। उस अतिरिक्त काम (और अतिरिक्त डिबगिंग, सॉफ़्टवेयर का समर्थन करने में अतिरिक्त दर्द इत्यादि) को उचित ठहराना मुश्किल है यदि अतिरिक्त रंग जानकारी ब्याज के अनुप्रयोगों के लिए सहायक नहीं है।
3. छवि प्रसंस्करण सीखने के लिए, पहले ग्रेस्केल प्रसंस्करण को समझना बेहतर होता है और यह समझता है कि यह पूर्ण रंग इमेजिंग से शुरू करने के बजाय मल्टीचैनल प्रसंस्करण पर कैसे लागू होता है और सभी महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि को याद करता है जो एकल चैनल प्रोसेसिंग से (और चाहिए) सीखा जा सकता है।
4. विज़ुअलाइज़ेशन की कठिनाई। ग्रेस्केल छवियों में, वाटरशेड एल्गोरिदम कल्पना करने के लिए काफी आसान है क्योंकि हम दो स्थानिक आयामों और पहाड़ियों, घाटियों, पकड़ घाटी, छत इत्यादि के साथ एक 3 डी छवि के रूप में एक चमक आयाम के बारे में सोच सकते हैं। "पीक चमक" सिर्फ एक पर्वत शिखर है ग्रेस्केल छवि के हमारे 3 डी विज़ुअलाइज़ेशन में। ऐसे कई एल्गोरिदम हैं जिनके लिए एक अंतर्ज्ञानी "भौतिक" व्याख्या हमें किसी समस्या के बारे में सोचने में मदद करती है।आरजीबी, एचएसआई, लैब, और अन्य रंग रिक्त स्थान में इस तरह के विज़ुअलाइज़ेशन बहुत कठिन हैं क्योंकि अतिरिक्त आयाम हैं जो मानक मानव मस्तिष्क आसानी से कल्पना नहीं कर सकते हैं। निश्चित रूप से, हम "चोटी की लाली" के बारे में सोच सकते हैं, लेकिन उस पर्वत शिखर को एक (एक्स, वाई, एच, एस, i) अंतरिक्ष में कैसा दिखता है? आउच। एक कामकाज प्रत्येक रंग चर के बारे में सोचने के लिए एक तीव्रता छवि के रूप में है, लेकिन यह हमें ग्रेस्केल छवि प्रसंस्करण के लिए वापस ले जाता है।
5. रंग जटिल है। मनुष्य रंग को समझते हैं और भ्रामक आसानी से रंग की पहचान करते हैं। यदि आप एक-दूसरे से रंगों को अलग करने का प्रयास करने के व्यवसाय में आते हैं, तो आप या तो (ए) परंपरा का पालन करना चाहते हैं और प्रकाश, कैमरा रंग अंशांकन, और अन्य कारकों को सर्वोत्तम परिणामों को सुनिश्चित करने के लिए नियंत्रित करना चाहते हैं, या (बी) व्यवस्थित करना चाहते हैं एक ऐसे विषय में एक करियर लंबी यात्रा के लिए जो आपको जितना अधिक गहरा हो जाता है, या (सी) इच्छा है कि आप ग्रेस्केल के साथ काम कर सकें क्योंकि कम से कम समस्याएं हल हो सकती हैं।
6. गति। आधुनिक कंप्यूटरों के साथ, और समानांतर प्रोग्रामिंग के साथ, मिलीसेकंड में मेगापिक्सेल छवि की सरल पिक्सेल-बाय-पिक्सेल प्रोसेसिंग करना संभव है। चेहरे की पहचान, ओसीआर, सामग्री-जागरूक आकार बदलने, मतलब शिफ्ट विभाजन, और अन्य कार्यों में उससे अधिक समय लग सकता है। छवि को छेड़छाड़ करने या उससे कुछ उपयोगी डेटा निचोड़ने के लिए जो भी प्रसंस्करण समय आवश्यक है, अधिकांश ग्राहक/उपयोगकर्ता इसे तेजी से जाना चाहते हैं। अगर हम हाथ से चलने वाली धारणा करते हैं कि तीन-चैनल रंगीन छवि को संसाधित करने में तीन बार लगते हैं, तो एक ग्रेस्केल छवि को प्रोसेस करने के लिए तीन गुना लग सकता है - या शायद चार गुना लंबा, क्योंकि हम एक अलग ल्यूमिनेंस चैनल बना सकते हैं - तो यह बड़ा नहीं है सौदा अगर हम फ्लाई पर वीडियो छवियों को संसाधित कर रहे हैं और प्रत्येक फ्रेम को 1/30 वें या 1/25 वें सेकेंड में संसाधित किया जा सकता है। लेकिन अगर हम डेटाबेस से हजारों छवियों का विश्लेषण कर रहे हैं, तो यह बहुत अच्छा है कि हम छवियों का आकार बदलकर, छवियों के केवल हिस्सों का विश्लेषण करके और/या उन रंगीन चैनलों को समाप्त कर सकते हैं जिन्हें हमें आवश्यकता नहीं है। तीन से चार के कारक द्वारा प्रोसेसिंग समय काटने का मतलब 8 घंटे के रातोंरात परीक्षण के बीच का अंतर हो सकता है जो काम पर वापस आने से पहले समाप्त होता है, और आपके कंप्यूटर के प्रोसेसर को 24 घंटों तक सीधे चिपकाया जाता है।

इन सभी में से, मैं पहले दो पर जोर दूंगा: छवि को सरल बनाएं, और आपके द्वारा लिखे गए कोड की मात्रा को कम करें।

Answer 3

बाइनरी बहुत आसान हो सकता है और यह चित्र चरित्र का प्रतिनिधित्व नहीं कर सका। रंग बहुत अधिक हो सकता है और प्रसंस्करण की गति को प्रभावित कर सकता है।

इस प्रकार, ग्रेस्केल चुना जाता है, जो दो सिरों के मध्य में होता है।

Answer 4

मैं इस निहितार्थ से असहमत हूं कि भूरे रंग की छवियां हमेशा रंगीन छवियों से बेहतर होती हैं; यह तकनीक और प्रसंस्करण के समग्र लक्ष्य पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, यदि आप एक फल कटोरा छवि की छवि में केला गिनना चाहते हैं, तो जब आपके पास रंगीन छवि हो तो सेगमेंट करना बहुत आसान होता है!

कई छवियों को प्राप्त करने के लिए उपयोग किए जाने वाले मापने वाले डिवाइस की वजह से ग्रेस्केल में होना चाहिए। एक इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप के बारे में सोचो। यह विभिन्न अंतरिक्ष बिंदुओं पर इलेक्ट्रॉन बीम की ताकत को माप रहा है। एक एएफएम नमूना पर स्थाई रूप से विभिन्न बिंदुओं पर अनुनाद कंपन की मात्रा को माप रहा है। दोनों मामलों में, ये उपकरण एकवचन मूल्य-तीव्रता लौट रहे हैं, इसलिए वे स्पष्ट रूप से एक ग्रे-स्केल छवि बना रहे हैं।

चमक पर आधारित छवि प्रसंस्करण तकनीकों के लिए, उन्हें अक्सर समग्र चमक (ग्रेस्केल) के लिए पर्याप्त रूप से लागू किया जा सकता है; हालांकि, ऐसे कई उदाहरण हैं जहां रंगीन छवि होने का एक फायदा है।