Color moments
ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳು ಒಂದು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಬಣ್ಣದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಕೇಂದ್ರ ಕ್ಷಣಗಳು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅನನ್ಯವಾಗಿ ವಿವರಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿಯೇ ನಿರೂಪಿಸುವ ಅಳತೆಗಳಾಗಿವೆ. ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಬಣ್ಣದ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಚಿತ್ರ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಎರಡು ಚಿತ್ರಗಳು ಬಣ್ಣವನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಧರಿಸಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಪೂರ್ವ-ಕಂಪ್ಯೂಟೆಡ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹೋಲಿಕೆಯು ಹೋಲಿಕೆಯ ಅಂಕಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಈ ಅಂಕವು ಕಡಿಮೆಯಾದಷ್ಟೂ ಎರಡು ಚಿತ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತವೆ. ಬಣ್ಣ ಕ್ಷಣಗಳು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆಯು ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೊದಲ ಮೂರು ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಚಿತ್ರ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಣ್ಣ ವಿತರಣಾ ಮಾಹಿತಿಯು ಕಡಿಮೆ-ಕ್ರಮದ ಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಇರುತ್ತದೆ. ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳು ಆಕಾರ ಮತ್ತು ಬಣ್ಣದ ಮಾಹಿತಿ ಎರಡನ್ನೂ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಅವು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಬೆಳಕಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಉತ್ತಮ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅವು ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಹಳ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಯಾವುದೇ ಬಣ್ಣದ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಚಾನಲ್ಗೆ ಮೂರು ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಬಣ್ಣದ ಮಾದರಿಯು RGB ಆಗಿದ್ದರೆ 9 ಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಬಣ್ಣದ ಮಾದರಿಯು CMYK ಆಗಿದ್ದರೆ 12 ಕ್ಷಣಗಳು). ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗಣಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿಯೇ ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣವನ್ನು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಸರಾಸರಿ ಬಣ್ಣ ಎಂದು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅದನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ N ಎಂಬುದು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು i-th ಬಣ್ಣದ ಚಾನೆಲ್ನಲ್ಲಿರುವ ಚಿತ್ರದ j-th ಪಿಕ್ಸೆಲ್ನ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಎರಡನೇ ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣವು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಬಣ್ಣದ ವಿತರಣೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ವರ್ಗಮೂಲವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರದ ಐ-ಥ್ ಬಣ್ಣದ ಚಾನೆಲ್ಗೆ ಸರಾಸರಿ ಮೌಲ್ಯ ಅಥವಾ ಮೊದಲ ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣ ಎಲ್ಲಿದೆ. ವಕ್ರತೆ ಮೂರನೇ ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣವು ವಕ್ರತೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಬಣ್ಣದ ವಿತರಣೆಯು ಎಷ್ಟು ಅಸಮವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಇದು ಬಣ್ಣದ ವಿತರಣೆಯ ಆಕಾರದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ವಕ್ರತೆಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸೂತ್ರದಿಂದ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದುಃ ಕರ್ಟೋಸಿಸ್ ಕರ್ಟೋಸಿಸ್ ನಾಲ್ಕನೇ ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು, ವಕ್ರತೆಯಂತೆಯೇ, ಇದು ಬಣ್ಣದ ವಿತರಣೆಯ ಆಕಾರದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕುರ್ಟೋಸಿಸ್ ಎಂಬುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಬಾಲಗಳು ಎಷ್ಟು ತೀವ್ರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ. ಉನ್ನತ-ಕ್ರಮಾಂಕದ ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಿತ್ರ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಸಲಾದ ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಭಾಗವಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳ ಮೌಲ್ಯದ ಉತ್ತಮ ಅಂದಾಜನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ದತ್ತಾಂಶದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಳ-ಕ್ರಮಾಂಕದ ಕ್ಷಣಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳು ಚಿತ್ರ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಎರಡು ಚಿತ್ರಗಳು ಎಷ್ಟು ಹೋಲುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಬಣ್ಣ ಸೂಚ್ಯಂಕಕ್ಕೆ ಇದು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಸ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಬಣ್ಣದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಹೋಲಿಸಲು ಕಡಿಮೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿರುವುದರಿಂದ ಇದು ಚಿತ್ರದ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಮೊದಲ ಮೂರು ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳು ಒಂದೇ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಇದು ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಬಣ್ಣದ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಬಣ್ಣ ಸೂಚ್ಯಂಕವು ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳ ಮುಖ್ಯ ಅನ್ವಯವಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮಾಡಬಹುದು, ಮತ್ತು ಸೂಚ್ಯಂಕವು ಗಣನೆಯ ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ಯಾರಾದರೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಆಸಕ್ತಿಯ ಚಿತ್ರದ ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಹ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದರ ನಂತರ ಆಸಕ್ತಿಯ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಚಿತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಯ ಅಂಕವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಇಲ್ಲಿಃ H ಮತ್ತು I ಅನ್ನು ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಎರಡು ಚಿತ್ರಗಳ ಬಣ್ಣ ವಿತರಣೆಗಳಾಗಿವೆ i ಎಂಬುದು ಚಾನೆಲ್ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮತ್ತು r ಎಂಬುದು ಚಾನೆಲ್ಗಳ ಒಟ್ಟು ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ವಿತರಣೆಗೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲಾದ ಮೊದಲ ಕ್ರಮದ ಕ್ಷಣಗಳಾಗಿವೆ. ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ವಿತರಣೆಗಾಗಿ ಗಣಿಸಲಾದ ಎರಡನೇ ಕ್ರಮಾಂಕದ ಕ್ಷಣಗಳಾಗಿವೆ. s _ i ^ 1 ಮತ್ತು s _ i ^ 2 ಗಳು ಚಿತ್ರ ವಿತರಣೆಗಾಗಿ ಗಣಿಸಲಾದ ಮೂರನೇ ಕ್ರಮಾಂಕದ ಕ್ಷಣಗಳಾಗಿವೆ. ,, ಮತ್ತು ಬಳಸುವ ಮೂರು ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಬಳಕೆದಾರರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ತೂಕಗಳಾಗಿವೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಆಸಕ್ತಿಯ ಚಿತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಗಣನೆಯ ಹೋಲಿಕೆ ಅಂಕದ ಪ್ರಕಾರ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮರುಪಡೆಯಬೇಕು. "ಅದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಸೂಚ್ಯಂಕವು ಬಣ್ಣದ ವಾಹಿನಿಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ". ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮರುಪಡೆಯುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳ ಬಳಕೆಯ ಸರಳ ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ದತ್ತಸಂಚಯದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಪರೀಕ್ಷಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮತ್ತು "ಹೊಸ ಚಿತ್ರ" ವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. "ಹೊಸ ಚಿತ್ರ" ವನ್ನು ಹೋಲುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಿಂದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವುದು ಇದರ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಮೊದಲ ಮೂರು ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಗಣನೆಯಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಹಂತಗಳಿವೆ. ಇಮೇಜ್ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ (ಐಚ್ಛಿಕ)-ಗಣನೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಹಂತವು ಐಚ್ಛಿಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ (ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ) ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ಗೆ ಬದಲಾಗದ ಕಾರಣ, ಎಲ್ಲಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಅಗಲ ಮತ್ತು ಎತ್ತರವನ್ನು ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು-ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬಣ್ಣದ ಚಾನೆಲ್ಗಳಿಗೆ ಮೊದಲ ಮೂರು ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎಚ್ಎಸ್ವಿ ಬಣ್ಣದ ಜಾಗವನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, ಇದರರ್ಥ ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರಕ್ಕೂ, ಒಟ್ಟು 9 ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ (ಹ್ಯೂ, ಸ್ಯಾಚುರೇಷನ್ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಲ್ಯೂ ಚಾನೆಲ್ಗಳಿಗೆ ಮೊದಲ ಮೂರು ಕ್ರಮದ ಕ್ಷಣಗಳು). ಹೋಲಿಕೆಯ ಅಂಕವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವುದು-ಬಣ್ಣದ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿದ ನಂತರ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ಷಣದ ತೂಕವನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು. ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಚಿತ್ರಗಳ ಅನ್ವಯ ಅಥವಾ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ತೂಕವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬೇಕು. ಅದರ ನಂತರ "ಹೊಸ ಚಿತ್ರ" ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆಯ ಅಂಕವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಶ್ರೇಯಾಂಕ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ಹಿಂದಿನ ಹಂತದಿಂದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿರುವ ಯಾವ ಚಿತ್ರಗಳು "ಹೊಸ ಚಿತ್ರ" ಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಹೋಲುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಈಗ ಈ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಬಹುದು. ಮೌಲ್ಯವು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೆ, ಎರಡು ಬಣ್ಣದ ವಿತರಣೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಹೋಲುತ್ತವೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಿಂದ ಕೆಲವು ಉನ್ನತ ಶ್ರೇಣಿಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು (ಚಿಕ್ಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳು) ಹಿಂಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸೆಂಟ್ರಲ್ ಮೊಮೆಂಟ್ಸ್ ಕಲರ್ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ ವಿಷಯ-ಆಧಾರಿತ ಇಮೇಜ್ ರಿಟ್ರೀವಲ್ ಇಮೇಜ್ ಮೊಮೆಂಟ್ಸ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಗ್ರಂಥಸೂಚಿ ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಮ್ಯಾಟ್ಲ್ಯಾಬ್-ಕಲರ್ ಮೊಮೆಂಟ್ಸ್ ಸಿ. ವಿ ಆನ್ಲೈನ್-ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಮೊಮೆಂಟ್ಸ್ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ.