रंग और NIR छवियों का उपयोग करके सामग्री वर्गीकरण

सामग्री वर्गीकरण कंप्यूटर दृष्टि और डिजिटल फोटोग्राफी अनुप्रयोगों में और अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है, जो वस्तुओं की सटीक वर्गीकरण की आवश्यकता होती है जो चित्रित दृश्य में मौजूद हैं। यह एक बहुत चुनौतीपूर्ण कार्य है क्योंकि दृश्य सामग्री और रोशनी की स्थिति की विविधता कई रंग- और बनावट-आधारित विशेषताओं की उपयोगिता को कम कर देती है जिनका उपयोग छवि वर्गीकरण में किया जाता है। इस कार्य में, हम दृश्य स्पेक्ट्रम से बाहर की जानकारी, विशेष रूप से निकट-अववर्तन (NIR) का उपयोग करने की संभावनाओं का अध्ययन करते हैं। NIR छवियों की तीव्रताओं में अंतर केवल सामग्री के विशेष रंग के कारण नहीं है, बल्कि रंगक के अवशोषण और परावर्तन की विशेषताओं के कारण भी है। NIR और रंग जानकारी की यह सापेक्ष स्वतंत्रता NIR छवियों को वर्गीकरण के लिए एक प्रमुख उम्मीदवार बनाती है। डेटाबेस, जिस पर प्रशिक्षण और परीक्षण किए गए थे, में वस्त्र, टाइल, लिनोलियम और लकड़ी के नमूने शामिल हैं। सामग्रियों को वर्गीकृत करने के लिए, दृश्य और NIR छवियों का विश्लेषण उनकी हल्कापन, बनावट, और रंग के अनुसार किया गया। विश्लेषण परिणाम एक वर्गीकरणकर्ता के लिए विशेषता वेक्टर के रूप में इनपुट थे। परिणाम दिखाते हैं कि हमारा डेटाबेस लगभग सटीक रूप से वर्गीकृत है। दृश्य-केवल विशेषताओं की तुलना करते समय, लकड़ी और वस्त्र के नमूनों को बेहतर वर्गीकृत किया गया क्योंकि NIR छवियां अतिरिक्त जानकारी प्रदान करती हैं।