Color normalization
ಬಣ್ಣದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಕೃತಕ ಬಣ್ಣದ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ವಸ್ತುವಿನ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಬಣ್ಣದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ವಿತರಣೆಯು ಬೆಳಕಿನ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಬೆಳಕಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಬಣ್ಣದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸಲು ಬಣ್ಣದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಮುಖ್ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಬಣ್ಣದ ಸ್ಥಿರತೆ ಬಣ್ಣದ ಸ್ಥಿರತೆಯು ಮಾನವನ ಆಂತರಿಕ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯ ಒಂದು ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಬೆಳಕಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ಬಣ್ಣವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮಾನವರಿಗೆ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವಸ್ತುವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಬೆಳಕಿನ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸೂರ್ಯನು ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾಗಿದ್ದಾಗ ಅಥವಾ ಸೂರ್ಯನು ಮಂದವಾಗಿದ್ದಾಗ ಮಾನವರು ಒಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ಸರಿಸುಮಾರು ಒಂದೇ ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ನೋಡುತ್ತಾರೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಬಣ್ಣದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಚಿತ್ರದಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ತೀವ್ರತೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಮುಖ್ಯವಾದಾಗ, ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್, ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಣ್ಣದ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ವಸ್ತುವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಣ್ಣದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ, ಹಗಲಿನಲ್ಲಿ ಕಣ್ಗಾವಲು ಕ್ಯಾಮರಾದಿಂದ ಚಿತ್ರೀಕರಿಸಿದ ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ, ಅದೇ ಬಣ್ಣದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಲ್ಲಿನ ನೆರಳುಗಳು ಅಥವಾ ಬೆಳಕಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಮತ್ತು ಹಾದುಹೋಗುವ ಜನರನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಡಯಾಬಿಟಿಕ್ ರೆಟಿನೋಪತಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಬಳಸುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಆಣ್ವಿಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಅಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬಣ್ಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಬಣ್ಣದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ಕೆಲವು ಅನ್ವಯಗಳ ಬಗೆಗಿನ ಮುಖ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ, ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವು ಅಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಅಥವಾ ಮೂಲ ಬಣ್ಣಗಳಿಂದ ತುಂಬಾ ದೂರದಲ್ಲಿದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳ ನಡುವೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಇದು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಅಡ್ಡಪರಿಣಾಮವೆಂದರೆ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದ ನಿಜವಾದ ಬಣ್ಣದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಬಣ್ಣದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ವಿಭಾಗಿಸಲು ಮಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಬಣ್ಣ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಬಣ್ಣದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ವಿವಿಧ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಕಾರ್ಯದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಒಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಇನ್ನೊಂದರಲ್ಲಿ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು (ಉಚಿತ ಊಟದ ಪ್ರಮೇಯವಿಲ್ಲ). ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಆಯ್ಕೆಯು ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಅವರು ಹೆಚ್ಚು ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಬಣ್ಣದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಬಯಸಬಹುದು. ಬೂದು ಪ್ರಪಂಚ ಬೂದು ಪ್ರಪಂಚದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಬೆಳಕಿನ ವರ್ಣಪಟಲದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಬಣ್ಣದ ಕೆಂಪು, ಹಸಿರು ಮತ್ತು ನೀಲಿ ಕಾಲುವೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂರು ಸ್ಥಿರ ಅಂಶಗಳಿಂದ ರೂಪಿಸಬಹುದು ಎಂಬ ಊಹೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾದ ಬಣ್ಣದ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಆರ್, ಜಿ ಮತ್ತು ಬಿ ಬಣ್ಣದ ಚಾನೆಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ α, β ಮತ್ತು γ ಆಗಿ ರೂಪಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಬೂದು ಪ್ರಪಂಚದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬೆಳಕಿನ ಬಣ್ಣದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸೂತ್ರದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ ಪ್ರತಿ ಬಣ್ಣದ ಚಾನಲ್ ಅನ್ನು ಅದರ ಸರಾಸರಿ ಮೌಲ್ಯದಿಂದ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದುಃ ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದಂತೆ, ಬೂದು ಬಣ್ಣದ ಪ್ರಪಂಚದ ಬಣ್ಣ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾದ ಬಣ್ಣದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಾದ α, β ಮತ್ತು γ ಗೆ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಇದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಃ ಇದು ಬೆಳಕಿನ ತೀವ್ರತೆಯ ಎಲ್ಲಾ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅದು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿಲ್ಲ; ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಾಗ ಅದು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಗ್ರೇ ವರ್ಲ್ಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಹಲವಾರು ರೂಪಾಂತರಗಳಿವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಬೂದು ಪ್ರಪಂಚದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಇದು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿಲ್ಲ. ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ ಸಮೀಕರಣವು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಏಕತಾನತೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬಣ್ಣದ ರೂಪಾಂತರ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದನ್ನು ಬೂದು ಪ್ರಪಂಚದ ವಿಧಾನಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ರೂಪಾಂತರವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ ಸಮೀಕರಣದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷಿತ ನೀಲಿ ಚಾನೆಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮೌಲ್ಯಗಳ ವಿತರಣೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಏಕರೂಪಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಗಾಸಿಯನ್ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ ವಿವರಣೆಯು ಕೆಂಪು, ಹಸಿರು ಮತ್ತು ನೀಲಿ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ಗಳನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ಸಮಗೊಳಿಸುವ ಬದಲು ಮೂರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ಗಳ ಆಕಾರಗಳಿಗೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ಗಳು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಆಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚಿತ್ರ ರೂಪಾಂತರಗಳ ವರ್ಗವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದಂತೆ, ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. x ಚಿತ್ರವನ್ನು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸೂತ್ರವು ಈ ಚಿತ್ರದ ಸಮೀಕರಣ ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದೆಃ ನಂತರ ಬಯಸಿದ ಚಿತ್ರ z ಅನ್ನು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಈ ಚಿತ್ರದ ಸಮೀಕರಣದ ರೂಪಾಂತರವು ಹೀಗಿದೆಃ ಸಹಜವಾಗಿ ಇದು ಔಟ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರದ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ ಆಗಿದೆ. ಮೇಲಿನ ರೂಪಾಂತರದ ವಿಲೋಮವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಸೂತ್ರವೆಂದರೆಃ ಆದ್ದರಿಂದ, y ಮತ್ತು y 'ಚಿತ್ರಗಳು ಒಂದೇ ಸಮನಾದ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ ಅವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಒಂದೇ ಚಿತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಅಂದರೆ y = y' ಮತ್ತು ನೀಡಲಾದ ಚಿತ್ರ x ನಿಂದ ಬಯಸಿದ ಚಿತ್ರ z ಗೆ ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದೆಃ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ ವಿವರಣೆಯು ಹೆಚ್ಚು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ ಸಮೀಕರಣದಂತಹ ನೀಲಿ ಚಾನೆಲ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಸಮಗ್ರ ಬಣ್ಣ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಸಮಗ್ರ ಬಣ್ಣ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಬಣ್ಣ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಸಂಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ವಸ್ತುವಿನ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಎರಡು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಲು, ಕೆಂಪು, ಹಸಿರು ಮತ್ತು ನೀಲಿ ಬಣ್ಣದ ಜಾಗವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ತೀವ್ರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಳಸುವುದು ಮೊದಲ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಎರಡನೇ ಹಂತವು ಪ್ರತಿ ಬಣ್ಣದ ಚಾನಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಬಣ್ಣದ ಘಟಕಗಳ ಮೊತ್ತವು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೂರನೇ ಒಂದು ಭಾಗಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳು ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವವರೆಗೆ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತವೆ, ಅಂದರೆ ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಲ್ಲ. ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿಃ ಬಣ್ಣದ ವಾಹಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಬಣ್ಣದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಿ ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದ ಮೊದಲ ಹಂತಕ್ಕೆ, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿಃ ಇದು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದ ಎರಡನೇ ಹಂತಕ್ಕೆ, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿಃ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಿ. ನಂತರ ಈ ಎರಡು ಹಂತಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತನೆ t ಮತ್ತು t + 2 ನಡುವಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಕೆಲವು ನಿಗದಿತ ಮಿತಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾಗುವವರೆಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಹಿಂದೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ ಸಮೀಕರಣ ವಿಧಾನದಂತೆಯೇ ಸಮಗ್ರ ಬಣ್ಣ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು, ಬಣ್ಣದ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿನ ಕಡಿತದಿಂದಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಗ್ರಂಥಸೂಚಿ ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಇಮೇಜ್ ಎನ್ಹಾನ್ಸ್ಮೆಂಟ್ ಬೈ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್ ಕಲರ್ ಕಾನ್ಸ್ಟನ್ಸಿ MIT ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ