Colour Features for Computer Vision in Hindi & English | कलर फीचर्स: हिस्टोग्राम, कलर मोमेंट्स, कलर कॉन्स्टेंसी (उदाहरण सहित) | रोबोटिक्स में डायनेमिक विश्लेषण और बल

परिचय (Introduction)

कलर फीचर्स (Colour Features) किसी भी विज़न सिस्टम के लिए बहुत महत्वपूर्ण होते हैं क्योंकि रंग अक्सर वस्तु की पहचान, सेगमेंटेशन और ट्रैकिंग में निर्णायक संकेत प्रदान करते हैं। कलर-आधारित फीचर्स को mathematical रूप में निकाल कर मशीन सीख सकती है कि किसी ऑब्जेक्ट या सतह का रंग कैसा है — चाहे वह RGB स्पेस में हो, HSV/HSI में हो या किसी अन्य रंग-स्थान में।

क्यों Colour Features ज़रूरी हैं?

• Colour अक्सर shape और texture की तुलना में अधिक distinguishing होता है।
• Colour-based segmentation कई मामलों में तेज और आसान रहता है।
• Tracking tasks में colour histogram matching काफी robust होता है।
• Medical और agricultural imaging में कलर features diagnosis/quality assessment के लिए उपयोग होते हैं।

मुख्य Colour Feature Techniques

नीचे प्रमुख और व्यावहारिक colour features दिए जा रहे हैं जो Computer Vision में उपयोगी हैं।

1. Colour Histograms

Colour histogram किसी image या region में हर colour value की frequency को दर्शाता है। RGB में 3D histogram भी बनता है पर अक्सर computational और sparsity कारणों से separate channel histograms या quantized bins का उपयोग किया जाता है।

• Advantages: Simple, invariant to rotation and translation, easy to compare (χ², Bhattacharyya distance).
• Limitations: Spatial information खो जाता है (histogram only counts frequencies, not positions).

Histogram Variations & Improvements

• Normalized histograms (probability distributions)
• Color quantization (reduce bins to avoid sparsity)
• Joint histograms (e.g., hue-saturation 2D histograms)
• Histogram of Oriented Colors (HOC) combining color + gradient orientation

2. Colour Moments

Colour moments (first moment = mean, second = variance, third = skewness) color distribution की compact summary देते हैं। Moments small-dimensional features बनाती हैं जो classification में उपयोगी हैं।

• Mean: average intensity per channel
• Variance: spread or contrast
• Skewness: asymmetry of distribution

3. Colour Correlogram

Colour correlogram spatial colour correlation को capture करता है: यह बताता है कि एक रंग कितनी दूरी पर अपने जैसा रंग पाता है। यह spatial information को histogram से जोड़ता है और retrieval tasks में उपयोगी है।

4. Colour Constancy & Illumination Invariance

Real-world scenes में illumination बदलती रहती है — Colour Constancy algorithms का उद्देश्य perceived colour को illumination-independent बनाना है। कुछ प्रमुख techniques:

• Gray World Assumption: Assume average scene reflectance is gray → scale channels to equalize means.
• White Patch Retinex: Normalize by maximum channel response.
• Shades of Gray / Generalized Gray World: Higher-order norms for robustness.
• Color Constancy via Learning: CNN-based estimators learn illumination correction from data.

5. Color Names & Semantic Colour Features

Low-level colour features को semantic नाम (e.g., red, green, brown) में map करना applications में मदद करता है—विशेषकर user-facing applications जैसे image search और captioning। Colour naming models (e.g., eleven basic colour names) projection-based mapping का उपयोग करते हैं।

6. Colour Moments in Different Colour Spaces

Colour features अक्सर HSV, Lab या YCbCr में compute किए जाते हैं क्योंकि ये perceptual separation और luminance/chrominance decomposition प्रदान करते हैं। Lab space perceptually uniform है और Euclidean distances वहाँ बेहतर मानक होते हैं।

Feature Extraction Pipeline — Practical Steps

1. Convert image to suitable colour space (HSV/ Lab / YCbCr) depending on application.
2. Optionally mask the region of interest (ROI) using segmentation or bounding boxes.
3. Compute normalized histograms or moments per channel or joint channel combinations.
4. Apply smoothing (kernel or spatial weighting) to histograms to increase robustness.
5. Optionally apply PCA or dimensionality reduction on concatenated colour features.
6. Use distance metrics (χ², Bhattacharyya, histogram intersection) or feed into ML classifier.

Distance Metrics & Similarity Measures

• Bhattacharyya distance: histogram similarity metric commonly used in tracking (MeanShift).
• χ² distance: robust to small bin fluctuations.
• Histogram intersection: simple and effective in many visual search tasks.
• Earth Mover's Distance (EMD): metric for comparing distributions with perceptual meaning—computes minimal work to transform one distribution into another.

Applications of Colour Features

• Object retrieval & image search: colour histogram matching for similar-image search.
• Tracking: CamShift/MeanShift uses colour histograms for robust object tracking.
• Segmentation: colour-based clustering for initial region proposals.
• Quality control: fruit grading, textile inspection based on colour distributions.
• Medical imaging: tissue classification where color stains indicate pathology.

Challenges and Limitations

• Illumination changes and shadows distort raw colour features.
• Background clutter with similar colours causes false positives.
• Colour quantization introduces discretization artifacts.
• Small sample regions produce noisy histograms—need smoothing/regularization.

Best Practices & Tips

• Prefer Lab or HSV for perceptual tasks; use YCbCr for compression/video pipelines.
• Normalize histograms to account for varying region sizes.
• Combine colour features with texture and shape for robust recognition.
• Use spatial pyramid of histograms (SPM) to encode coarse spatial layout.
• Augment datasets with illumination variation during ML training for robust models.

निष्कर्ष

Colour features—जैसे histograms, moments, correlograms और illumination-invariant transformations—computer vision के practical और शक्तिशाली tools हैं। इन्हें सही रूप में extract और normalize करके, आप segmentation, tracking, retrieval और classification tasks में बहुत अच्छा प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं।