Färgnormalisering

Färgnormalisering är en process som används inom bildbehandling och datorseende för att standardisera färgåtergivningen i en uppsättning bilder. Målet är att minska variationer i färg som kan uppstå på grund av olika kameror, belysningsförhållanden eller inställningar. Detta är särskilt viktigt när man arbetar med stora bilddataset där konsekvens är avgörande för analys och jämförelse.

En vanlig metod för färgnormalisering involverar att identifiera en referensfärg eller ett färgområde inom varje bild. Detta kan vara en specifik gråskalekort, en färgruta eller ett objekt med kända färger. Genom att jämföra färgen på dessa referenspunkter med deras kända värden kan man beräkna och applicera korrigeringar för att justera alla andra färger i bilden. Dessa korrigeringar kan involvera justeringar av vitbalansen, färgmättnaden eller den övergripande färglagda.

En annan teknik är att använda statistiska metoder för att analysera färgfördelningen i en bild och sedan anpassa den till en målfördelning. Detta kan göras genom att matcha medelvärden, standardavvikelser eller mer komplexa färgmodeller. Färgnormalisering kan tillämpas som ett förbehandlingssteg före andra bildanalysuppgifter som objektdetektering, bildsegmentering eller maskininlärning, där enhetliga färger kan förbättra prestandan avsevärt. Processen bidrar till att säkerställa att jämförelser mellan bilder är mer tillförlitliga och att resultat från olika källor kan integreras mer effektivt.