شمارش رنگ برای مد، هنر و طراحی - تحلیل پژوهشی

فهرست مطالب

1. مقدمه

استخراج خودکار رنگ در کاربردهای هنر دیجیتال و طراحی، به‌ویژه در مد، دکوراسیون و سیستم‌های پیشنهاددهنده، توجه قابل‌ملاحظه‌ای را به خود جلب کرده است. تصاویر دیجیتال به‌عنوان رسانه اصلی برای نمایش اشیاء دنیای واقعی عمل می‌کنند، اما چالش‌هایی مانند تخریب رنگ و طیف گسترده رنگ، تخمین خودکار رنگ را به یک مسئله پیچیده تبدیل می‌کند.

گام اساسی در استخراج دقیق رنگ، تعیین تعداد رنگ‌های موجود در یک صحنه یا شیء است. در حالی که این ممکن است ساده به نظر برسد، حتی برای ادراک انسانی نیز چالش‌های قابل‌توجهی ایجاد می‌کند. تحقیقات نشان می‌دهد که شمارش رنگ به فرآیندهای شناختی دوگانه نیاز دارد: تشخیص رنگ در حالی که اطلاعات مکانی کنار گذاشته می‌شود، و هوشمندی شمارش.

2. روش‌ها

2.1 روش پیشنهادی هیستوگرام تجمعی

روش نوین هیستوگرام تجمعی رنگ، الگوهای توزیع رنگ را برای تعیین تعداد بهینه رنگ‌ها تحلیل می‌کند. این رویکرد شامل موارد زیر است:

• تبدیل تصاویر RGB به فضاهای رنگی مناسب
• محاسبه هیستوگرام‌های تجمعی برای هر کانال
• شناسایی نقاط عطف نشان‌دهنده رنگ‌های متمایز
• اعمال تکنیک‌های آستانه‌گذاری برای جداسازی رنگ

2.2 مدل‌های مخلوط گاوسی (GMM)

GMM توزیع رنگ را با استفاده از تابع چگالی احتمال مدل می‌کند:

$p(x) = \sum_{i=1}^{K} \phi_i \mathcal{N}(x|\mu_i,\Sigma_i)$

که در آن $\mathcal{N}(x|\mu_i,\Sigma_i) = \frac{1}{\sqrt{(2\pi)^K|\Sigma_i|}} \exp\left(-(x-\mu_i)^T\Sigma_i^{-1}(x-\mu_i)\right)$

و $K$ نشان‌دهنده تعداد رنگ‌ها، $\phi_i$ نشان‌دهنده وزن‌های مخلوط، $\mu_i$ میانگین‌ها و $\Sigma_i$ ماتریس‌های کوواریانس است.

2.3 خوشه‌بندی K-Means

خوشه‌بندی سنتی K-means با جستجوی جامع برای مقادیر بهینه K با استفاده از روش elbow و تحلیل silhouette.

2.4 رویکردهای یادگیری عمیق

شبکه‌های عصبی کانولوشنی آموزش‌دیده برای شمارش رنگ، شامل ResNet و معماری‌های سفارشی که به‌طور خاص برای وظایف تحلیل رنگ طراحی شده‌اند.

3. تحلیل توزیع رنگ

تصاویر رنگی از تحریف‌های مختلفی از جمله کیفیت چاپ، درهم‌تنیدگی رنگ، هندسه عکاسی، شرایط نوردهی، فشرده‌سازی تصویر و ویژگی‌های خاص دستگاه رنج می‌برند. این عوامل به طور قابل‌توجهی بر ظاهر رنگ تأثیر می‌گذارند و نویز را در فرآیندهای تحلیل رنگ معرفی می‌کنند.

این پژوهش بر اساس کار قبلی Al-Rawi و Joeran بنا شده است که نشان می‌دهد تصاویر چندکاناله RGB را می‌توان به‌طور مؤثر با استفاده از مدل‌های مخلوط گاوسی به‌عنوان توزیع‌های پیشین مدل کرد و پایه آماری برای تحلیل رنگ در محیط‌های پرنویز فراهم آورد.

4. نتایج تجربی

5. پیاده‌سازی فنی

import numpy as np
import cv2
from scipy.signal import find_peaks

def count_colors_cumulative_histogram(image_path, threshold=0.05):
    # بارگذاری و پیش‌پردازش تصویر
    image = cv2.imread(image_path)
    image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # تبدیل به فضای رنگی HSV
    image_hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    
    # محاسبه هیستوگرام تجمعی برای کانال hue
    hue_hist = cv2.calcHist([image_hsv], [0], None, [180], [0, 180])
    cumulative_hist = np.cumsum(hue_hist) / np.sum(hue_hist)
    
    # یافتن نقاط عطف
    derivatives = np.diff(cumulative_hist.flatten())
    peaks, _ = find_peaks(derivatives, height=threshold)
    
    # تعداد رنگ‌ها برابر با قله‌های معنی‌دار + 1
    num_colors = len(peaks) + 1
    
    return num_colors

# مثال استفاده
color_count = count_colors_cumulative_histogram('fashion_image.jpg')
print(f"Detected {color_count} distinct colors")

6. کاربردها و جهت‌های آینده

کاربردهای فعلی

• سیستم‌های پیشنهاددهنده مد: پیشنهادات محصول مبتنی بر رنگ بهبودیافته
• طراحی داخلی: استخراج خودکار پالت رنگ از تصاویر الهام‌بخش
• هنر دیجیتال: تحلیل رنگ برای ترکیب‌بندی هنری و انتقال سبک
• تجارت الکترونیک: جستجو و فیلتر کردن محصول بهبودیافته بر اساس ویژگی‌های رنگ

جهت‌های پژوهشی آینده

• ادغام با معماری‌های transformer برای درک رنگ بهبودیافته
• شمارش رنگ بلادرنگ برای کاربردهای موبایل
• سازگاری بین دامنه‌ای برای شرایط تصویربرداری مختلف
• رویکردهای چندوجهی ترکیب رنگ با تحلیل بافت و الگو

7. مراجع