2. इमेज प्रोसेससिंग (Image processing )
इमेज प्रोसेससिंग एक ऐसी स्टडी है सजसमे इमेज क
े ऊपर ऑपरेशन्स
परफॉमम कर सकते हैं।
इसमें इमेज को बेहतर बनाया जा सकता है और इमेज से महत्वपूर्म
डाटा सनकाला जा सकता है।
आसान भाषा में इमेज को इनपुट की तरह सलया जाता है और
आउटपुट की तरह इमेज को ररटनम भी सकया जाता है।
एक इमेज को रो और कॉलम में सिशेष रूप से व्यिस्थित
एक 2 डायमेंशनल सारर्ी द्वारा पररभासषत सकया जा सकता
है।
3. परिचय
अिमव्यिथिा में क
ृ सष एक महत्वपूर्म क्षेत्र है जो मनुष्य को बुसनयादी जरूरतें
और भोजन उपलब्ध कराता है। सिज्ञान और प्रौद्योसगकी क
े क्षेत्र में प्रगसत ने क
ृ सष क्षेत्र
में एक नई क्ािंसत ला दी है। सूचना प्रौद्योसगकी की भूसमका ने सिसभन्न गसतसिसियोिं में
स्वचासलत प्रर्ाली का उपयोग करक
े क
ृ सष क्षेत्र की क्षमता को बढाया है। क
ृ सष क्षेत्र में
हाल क
े आसिष्कारोिं और निाचारोिं क
े साि जीपीएस, सटीक क
ृ सष, रोबोसटक्स, सेंसर
नेटिक
म जैसी नई प्रौद्योसगसकयािं उभरी हैं। उच्च गसत और सटीकता क
े साि सिसभन्न
समस्याओिं का समािान आसानी से पहचाना गया है। यह सकसानोिं क
े काम को
आसान बनाता है और उन्हें न्यूनतम लागत क
े साि अपने लाभ को असिकतम करने
में सहायता करता है। क
िं प्यूटर सिज़न, मशीन सिज़न और इमेज प्रोसेससिंग सिसभन्न
तकनीक
ें हैं सजनका उपयोग सिसभन्न उद्देश्ोिं को पूरा करने क
े सलए एक स्वचासलत
प्रर्ाली क
े सिकास में सकया जाता है।
4. हाल क
े दशकोिं में, छसि प्रसिंस्करर् क
ृ सष क्षेत्र में एक अपररहायम क्षेत्र बन गया है
क्ोिंसक यह सनर्मय समिमन प्रर्ाली क
े साि एक सिशेषज्ञ प्रर्ाली क
े रूप में कायम करता
है। िास्तसिक समय में ली गई इनपुट छसि को सिंसासित सकया जाता है और सकसानोिं को
समिमन देने क
े सलए आउटपुट क
े रूप में उपयोगी जानकारी में बदल सदया जाता है।
सिंक्षेप में, छसि प्रसिंस्करर् का मुख्य उद्देश् मानि िारर्ा क
े सलए छसि गुर्ित्ता
को बढाना और स्वायत्त मशीन िारर्ा क
े सलए छसि का सिश्लेषर् करना है।
छसि प्रसिंस्किण में प्रमुख मॉड्यूल को
छसि असिग्रहर्,
छसि िृस्ि,
छसि सिभाजन,
िस्तु पहचान
छसि प्रसतसनसित्व और सििरर् क
े रूप में िगीक
ृ त सकया गया है।
इनमें से प्रत्येक मॉड्यूल का क
ृ सष क
े क्षेत्र में अपना-अपना महत्व है।
5. छसि असिग्रहर् एक प्रारिंसभक चरर् है जहािं रुसच की आिश्क िस्तु को सडसजटल क
ै मरा, सेंसर,
हाइपर स्पेक्ट्र ल इमेसजिंग और इन्फ्रारेड इमेसजिंग जैसे सिसभन्न छसि असिग्रहर् उपकरर्ोिं क
े
माध्यम से क
ै प्चर सकया जाता है और आगे क
े सिश्लेषर् और सूचना व्याख्या क
े सलए एक ससस्टम
में सिंग्रहीत सकया जाता है। ये असिग्रहीत छसियािं शोर, नीरसता और चमक जैसी क
ु छ बािाओिं क
े
अिीन हैं जो छसि गुर्ित्ता को सबगाड़ती हैं। सटीक पररर्ाम प्राप्त करने क
े सलए गुर्ात्मक छसि
प्राप्त करने क
े सलए इन बािाओिं को दू र करना आिश्क है।
छसि सिश्लेषर् में चरर् और इसे छसि सिभाजन मॉड्यूल क
े रूप में िगीक
ृ त सकया गया है।
सपक्सेल मान में तेजी से बदलाि की पहचान करक
े रुसच क
े क्षेत्र को पृष्ठभूसम से अलग सकया
जाता है और इसे क्षेत्र आिाररत या सीमा आिाररत तरीकोिं से पहचाना जा सकता है
इमेज प्रोसेससिंग से क
िं प्यूटर सिज़न तक क
े पैमाने पर इमेज प्रोसेससिंग को क
िं प्यूटर सिज़न से अलग
अलग करना मुस्िल है। पैमाने को सनम्न, मध्यम और उच्च स्तरीय प्रसक्याओिं क
े रूप में दशामया
दशामया गया है। सनम्न स्तर की प्रसक्या में छसियोिं पर की गई पूिम-प्रसिंस्करर् गसतसिसियााँ शासमल
होती हैं और मध्य स्तर की प्रसक्या में िे गसतसिसियााँ शासमल होती हैं जो आउटपुट क
े रूप में
सिशेषताएाँ प्राप्त करती हैं। उच्च स्तरीय प्रसक्या में एक छसि से जानकारी सनकालना, सिश्लेषर्
और व्याख्या करना शासमल है।
6. ये तकनीक
ें छसि सिश्लेषर् और व्याख्या क
े सलए सफल उपकरर् सासबत हुई हैं क्ोिंसक इन
तकनीकोिं क
े पररर्ाम सटीक, सिश्वसनीय और सुसिंगत हैं [5]। यह ग्रेसडिंग, छिं टाई, गुर्ित्ता सनरीक्षर्,
पररपक्वता सिश्लेषर् और पररपक्वता सनिामरर् जैसे सिसभन्न क
ृ सष अनुप्रयोगोिं में सनर्मय लेने क
े सलए एक
उपयोगी उपकरर् है। क
ृ सष क्षेत्र में इमेज प्रोसेससिंग क
े अनुप्रयोग सिसिि और व्यापक हैं। यह पेपर
इमेज प्रोसेससिंग क
े प्रमुख मॉड्यूल पर एक सिंसक्षप्त चचाम देता है और क
ृ सष क्षेत्र में इमेज प्रोसेससिंग क
े
सिसभन्न अनुप्रयोगोिं पर सिस्तार से ध्यान क
ें सित करता है। छसि प्रसिंस्करर् सिसियााँ सडसजटल मूल्ोिं क
े
एक सीसमत सेट क
े सद्व-आयामी प्रसतसनसित्व को सडसजटल छसि कहा जाता है। सडसजटल मानोिं क
े इन
सीसमत सेट को सचत्र तत्व या सपक्सेल कहा जाता है। सपक्सेल मान प्रक
ृ सत में अलग-अलग हैं और 2डी
छसि क
े नमूने और पररमार्ीकरर् क
े उद्देश् से उपयोग सकए जाते हैं।
सिसजटल छसियोिं क
े प्रसिंस्किण
छसि गुर्ित्ता में सुिार और मानि सनर्मय लेने क
े सलए दृश् समझ में सुिार क
े सलए इन
सडसजटल छसियोिं क
े प्रसिंस्करर् को सडसजटल छसि प्रसिंस्करर् कहा जाता है। ये तकनीक
ें मशीन सिज़न
और क
िं प्यूटर सिज़न का उपयोग करक
े सडज़ाइन सकए गए कई स्वचासलत टू ल क
े सिकास क
े सलए
आिार बनाती हैं। छसि प्रसिंस्करर् क
े बुसनयादी मॉड्यूल जो क
ृ सष क्षेत्र में छसि प्रसिंस्करर् अनुप्रयोग की
समग्र सटीकता सनिामररत करते हैं,
7. A. छसि असिग्रहण
छसि सनमामर् में एक छसि प्राप्त करने (सकसी भी क
ै प्चररिंग सडिाइस क
े
माध्यम से) और उन्हें सडसजटल रूप में (छसि मैसटरक्स क
े रूप में) सिंग्रहीत
करने की प्रसक्या शासमल है। सामान्य तौर पर एक छसि को दो आयामी
फ
िं क्शन द्वारा f(x, y) क
े रूप में दशामया जाता है, जहािं f, x और y क
े
सनदेशािंक मान क
े सलए एक फ
िं क्शन है।
B. छसि सिंिर्द्धन
छसि सिंििमन एक हेरफ
े र प्रसक्या है जो सकसी छसि की गुर्ित्ता में सुिार
करने और अिंसतम उपयोगकताम की आिश्कताओिं को पूरा करने क
े सलए छसि से
बढी हुई जानकारी प्राप्त करने क
े सलए की जाती है। यह क्समक दृश् समझ क
े
सलए डेटा को प्रभािी ढिंग से प्रदसशमत या ररकॉडम करता है। यह प्रसक्या डेटा क
े बारे
में अिंतसनमसहत जानकारी को नहीिं बदलती है, लेसकन थिानीयकरर् क
े सलए सिसशष्ट
सुसििाओिं की गसतशील सीमा को बदल देती है।
8. C. छसि सिश्लेषण
छसि सिश्लेषर् तकनीक का उपयोग सकसी छसि से एकसत्रत मात्रात्मक
और गुर्ात्मक जानकारी क
े सिश्लेषर् क
े सलए सकया जाता है। ग्राफ का उपयोग
करक
े या अन्य सािंस्ख्यकीय माप उपकरर् क
े माध्यम से इसका सािंस्ख्यकीय
सिश्लेषर् सकया जा सकता है। फीचर सनष्कषमर्, छसि सिभाजन, िगीकरर्, माप
और व्याख्या जैसे तरीक
े छसि सिश्लेषर् की श्रेर्ी में आते हैं। अिािंसछत क्षेत्रोिं
(पृष्ठभूसम) को रुसच क
े क्षेत्र (सिशेषताओिं) से अलग करने की प्रसक्या को आम
तौर पर छसि सिभाजन कहा जाता है। आगे की माप या व्याख्या क
े सलए सकसी
छसि से सिशेषताओिं को सनकालना फीचर सनष्कषमर् कहा जाता है। बाइनरी
इमेज का उपयोग सुसििाओिं और पृष्ठभूसम क
े प्रसतसनसित्व में सकया जाता है।
पृष्ठभूसम सपक्सल को (काला) क
े रूप में लेबल सकया गया है और फीचर क्षेत्रोिं क
े
सपक्सल को (सफ
े द) क
े रूप में लेबल सकया गया है
9. D. Object Recognition
ऑब्जेक्ट् ररकॉसिशन इमेज प्रोसेससिंग तकनीक का एक उच्च स्तर है जहािं सपछले
मॉड्यूल से सनकाले गए रुसच क
े क्षेत्र को उपयोगकताम की व्याख्या और सनर्मय लेने क
े सलए
उपयोगी जानकारी में पररिसतमत सकया जाता है। इस मॉड्यूल में ऑब्जेक्ट् क
े पैटनम को
पहचानने और उन्हें सिसभन्न समूहोिं में िगीक
ृ त करने क
े सलए कई पैटनम और क्लाससफायर का
उपयोग सकया जाता है।
APPLICATIONS OF IMAGE PROCESSING
छसि प्रसिंस्करर् क
े अनुप्रयोग समाज में छसि प्रसिंस्करर् क
े महत्व और
प्रभाि को सचसकत्सा इमेसजिंग, हिाई और उपग्रह इमेसजिंग, औद्योसगक सनरीक्षर्,
कानून प्रितमन, रक्षा अनुप्रयोगोिं और क
ृ सष क्षेत्र जैसे कई क्षेत्रोिं में इसक
े अनुप्रयोगोिं
से आिंका जा सकता है। चाहे सनजी हो या सरकारी क्षेत्र, हर क्षेत्र का इमेज
प्रोसेससिंग तकनीक से सीिा या सीिा सिंबिंि होता है
10. Plant disease identification
पौिोिं की बीमारी की पहचान इमेज प्रोसेससिंग का महत्वपूर्म अनुप्रयोग सिसभन्न क
ृ सष
फसलोिं में बीमाररयोिं की पहचान करना है। फसलोिं में सिसभन्न कीटोिं और बीमाररयोिं क
े उभरने
से सकसानोिं को बड़े खतरोिं का सामना करना पड़ता है। किक, बैक्ट्ीररया, िायरस और
नेमाटोड रोग सिंक्मर् क
े क
ु छ सामान्य कारर् हैं। सिसभन्न नए खतरोिं क
े उभरने का मूल
कारर् अप्रत्यासशत जलिायु पररस्थिसतयााँ और प्रक
ृ सत क
े प्रसत आिुसनक समाज का रुझान है।
फसल की प्रसतरोि क्षमता रोग की गिंभीरता और रोग क
े फ
ै लने की गसत को सनिामररत करती
है। यसद फसल की प्रसतरोिक क्षमता असिक है तो फसल की सिंिेदनशीलता िीरे-िीरे बढती
है और कम प्रसतरोि िाली फसल की सिंिेदनशीलता में तेजी से िृस्ि होती है। रोग क
े लक्षर्
फसल में िीरे-िीरे सदखाई देते हैं और फसल क
े आकार, रिंग, आकार और िृस्ि में प्रारिंसभक
चरर् से मध्यम बदलाि होता है। आम तौर पर देखे जाने िाले अन्य लक्षर्ोिं में से क
ु छ हैं जड़
क्षेत्र में असामान्य उभार, अपररपक्व अिथिा में फलोिं का सगरना और फसल क
े फलोिं और
पसत्तयोिं में काले िब्बे या डॉट्स का सदखना। इससलए प्रारिंसभक चरर् में रोग सिंक्मर् का
सनदान फसलोिं को सिंपूर्म क्षसत से बचा सकता है।
11. Fruit Sorting and Classification
फलोिं की छँटाई औि िगीकिण उपभोक्ताओिं की बढ़ती माँग क
े कािण दैसनक
गसतसिसि क
े रूप में उपभोग क
े सलए फलोिं की सकस्ोिं को बाजाि में सितरित सकया जाता
है।
Plant species Identification
पौिोिं की प्रजासतयोिं की पहचान भी िनस्पसत सिज्ञासनयोिं, शोिकताधओिं औि यहािं
तक सक आम आदमी क
े सलए उपयोगी एक महत्वपूणध अनुप्रयोग है। सामग्री-आिारित छसि
पुनप्राधप्ति का उपयोग प्रजासतयोिं की छसियोिं क
े सिंग्रह से प्रजासतयोिं की पहचान में सकया
जाता है। पौिोिं की पहचान उनकी रूपात्मक सिशेषताओिं जैसे पसियोिं औि फ
ू लोिं की
बनािट, आकाि, आकाि औि ििंग से की जाती है।
Precision farming
सटीक खेती सूचना प्रौद्योसगकी औि क
ृ सष सिज्ञान में सिकास ने इन दोनोिं क्षेत्ोिं
को सिलय किना सिंभि बना सदया है सजससे सटीक खेती को बढ़ािा समला है। यह इष्टतम
लाभप्रदता, प्तथििता औि भूसम सिंसािनोिं क
े उत्पादन क
े सलए क्षेत्ोिं क
े भीति
परिितधनशीलता की पहचान, सिश्लेषण औि प्रबिंिन किने क
े सलए सूचना औि प्रौद्योसगकी
आिारित क
ृ सष प्रबिंिन प्रणाली है।
14. Fruit quality analysis
फल गुर्ित्ता सिश्लेषर् उपभोक्ता की जागरूकता और बाजार में गुर्ात्मक
उत्पादोिं की मािंग ने गुर्ित्ता मूल्ािंकन क
े सलए एक स्वचालन प्रर्ाली क
े सिकास की मािंग की
है। यह फलोिं की गुर्ित्ता क
े सनरीक्षर् पर जोर देता है तासक बाजार में गुर्ात्मक फल उपलब्ध
हो सक
ें । सकसी फल की गुर्ित्ता का सिश्लेषर् रिंग, आकार, स्वाद, बनािट और आकार जैसी
सिशेषताओिं से सकया जाता है। मैन्युअल सनरीक्षर् समय लेने िाला, पक्षपातपूर्म और त्रुसटयोिं से
भरा होता है।
Crop and Land Assessment
ररमोट सेंससिंग का उपयोग करक
े फसल और भूसम का आकलन ररमोट
सेंससिंग उपग्रहोिं क
े माध्यम से प्राप्त डेटा तक पहुिंचने क
े सलए जीआईएस में उपयोग
सकए जाने िाले महत्वपूर्म डेटा स्रोतोिं में से एक है। यह सकसी िस्तु, क्षेत्र या घटना क
े
सिंपक
म में आए सबना उसक
े बारे में जानकारी इकट्ठा करने की एक प्रसक्या है। ररमोट
सेंससिंग में उपयोग सकए जाने िाले डेटा सेंसर हाि से पकड़े जाने िाले उपकरर् हैं जो
उपग्रहोिं, मानियुक्त या मानिरसहत सिमानोिं या सीिे क
ृ सष उपकरर्ोिं पर लगाए जाते
हैं। पौिोिं से परािसतमत होने िाली सिद् युत चुम्बकीय ऊजाम को समझने क
े सलए
सनस्िय प्रर्ाली सबसे असिक उपयोग की जाने िाली ररमोट सेंससिंग प्रकार है।
15. Weed recognition
खरपतिार सकसानोिं क
े सलए खतरा है जो फसल उत्पादन और गुर्ित्ता को कम
कर देता है। इससलए खरपतिारोिं की सनगरानी पर असिक ध्यान देने की आिश्कता है।
खरपतिारनाशी का उपयोग खरपतिार की िृस्ि को सनयिंसत्रत करने क
े सलए उपयोग की
जाने िाली एक सामान्य सिसि है। निीनतम निाचारोिं क
े साि, खरपतिार की पहचान
स्वचासलत हो गई है सजससे प्रर्ाली स्वचासलत रूप से खरपतिारोिं को फसलोिं से अलग
कर देती है। स्वचासलत प्रर्ाली सनयसमत रूप से खरपतिार की िृस्ि की सनगरानी करती
है और खरपतिार सनयिंत्रर् का समय तय करती है। छसि प्रसिंस्करर् सिसियोिं क
े साि
क्लाससफायर खरपतिार की पहचान करना और उन्हें सिकास क
े प्रारिंसभक चरर् में ही
नष्ट करना आसान बनाते हैं
16.
17. इमेज प्रोसेस क
े मुख्य स्टेप्स (steps of image
processing )
सबसे पहले इसमें इमेज को स्क
ै न सकया जाता है। इस प्रोसेस को इमेज स्क
ै सनिंग कहते हैं।
दू सरा स्टेप इमेज स्टोररिंग का होता है। इस स्टेप में इमेज को स्टोर सकया जाता है।
तीसरे स्टेप में इमेज को एन्हािंस कर क
े इसे बेहतर बनाया जाता है।
अगले चरर् में इमेज को इन्टरप्रेट सकया जाता है।
18. Types of image processing
इमेज प्रोसेससिंग को दो भागोिं में सिभासजत सकया जा सकता है।
1. एनालॉग इमेज प्रोसेससिंग
2. सडसजटल इमेज प्रोसेससिंग
एनालॉग इमेज प्रोसेससिंग:-
19. एनालॉग इमेज प्रोसेससिंग एनालॉग ससिल्स पर सकया जाता है। इसमें 2
डायमेंशनल एनालॉग ससिल्स पर प्रोसेससिंग की जाती है। इस प्रकार की प्रोसेससिंग
में, इलेस्क्ट्रक ससिल्स को बदलकर इमेजेस को इलेस्क्ट्रक माध्यमोिं द्वारा
मैसनपुलेट सकया जाता है। इसका उदाहरर् है टेलीसिजन की इमेज।
सडसजटल इमेज प्रोसेससिंग ने व्यापक रूप से प्रयोगोिं क
े कारर् एनालॉग इमेज
प्रोसेससिंग पर समय बीतने क
े साि प्रभुत्व बनाए रखा है।
20. सिसजटल इमेज प्रोसेससिंग
सडसजटल इमेज प्रोसेससिंग एक सडसजटल ससस्टम सिकससत करने क
े
साि सिंबिंसित है जो सडसजटल इमेज पर कायम करता है।
सडसजटल इमेज प्रोसेससिंग भी 2 डायमेंशनल ससिल्स पर प्रोसेससिंग
करता है और यह सपक्सेल्स का एक कलेक्शन होता है।
21. इसमें एक छसि में सिसभन्न लक्ष्ोिं की पहचान
और/या माप शासमल है तासक उनक
े बारे में
उपयोगी जानकारी सनकाली जा सक
े ।
मानि ज्ञान या अनुभि का उपयोग करक
े
आकार, थिान, सिंरचना, कायम, गुर्ित्ता, स्थिसत, िस्तुओिं
िस्तुओिं क
े बीच सिंबिंि आसद क
े बारे में मानसचत्र क
े रूप
में गुर्ात्मक और मात्रात्मक जानकारी सनकालना।
Image Interpretation
22. छसि व्याख्या को मानि ज्ञान या अनुभि का उपयोग करक
े आकार, थिान,
सिंरचना, कायम, गुर्ित्ता, स्थिसत, िस्तुओिं क
े बीच सिंबिंि आसद क
े बारे में मानसचत्र क
े
रूप में गुर्ात्मक और मात्रात्मक जानकारी क
े सनष्कषमर् क
े रूप में पररभासषत सकया
गया है।
पररभाषा
"फोटो-व्याख्या" का प्रयोग कभी-कभी छसि व्याख्या क
े पयामय क
े रूप में
सकया जाता है।
उपग्रह ररमोट सेंससिंग में छसि की व्याख्या उपग्रह छसि क
े एक दृश् का
उपयोग करक
े की जा सकती है, जबसक आमतौर पर स्टीररयोस्कोसपक हिाई तस्वीरोिं
की एक जोड़ी का उपयोग फोटो-व्याख्या में स्टीररयोस्कोसपक दृसष्ट प्रदान करने क
े
सलए सकया जाता है, उदाहरर् क
े सलए, एक दपमर् स्टीररयोस्कोप का उपयोग करक
े ।
ऐसी एकल फोटो-व्याख्या को स्टीररयो फोटो-व्याख्या से अलग सकया जाता है
24. Image reading
छसि पढना छसि व्याख्या का एक मौसलक रूप है। यह आकार, आकार, पैटनम, स्वर,
बनािट, रिंग, छाया और अन्य सिंबिंसित सिंबिंिोिं जैसे तत्वोिं का उपयोग करक
े िस्तुओिं की सरल
पहचान से मेल खाता है। छसि पढना आमतौर पर प्रत्येक िस्तु क
े सिंबिंि में व्याख्या क
ुिं सजयोिं क
े
साि कायामस्ित सकया जाता है,
Image measurement
छसि माप सिंदभम डेटा या अिंशािंकन डेटा का सनगमनात्मक या आगमनात्मक
रूप से उपयोग करक
े भौसतक मात्राओिं, जैसे लिंबाई, थिान, ऊ
िं चाई, घनत्व, तापमान
इत्यासद का सनष्कषमर् है।
Image analysis
छसि सिश्लेषर् व्याख्या की गई जानकारी और िास्तसिक स्थिसत या घटना क
े
बीच सिंबिंि को समझना और स्थिसत का मूल्ािंकन करना है।
सनकाली गई जानकारी को अिंततः एक मानसचत्र क
े रूप में प्रस्तुत सकया
जाएगा सजसे व्याख्या मानसचत्र या सिषयगत मानसचत्र कहा जाता है। आम तौर पर
क
ु छ जमीनी जािंच क
े सबना छसि व्याख्या की सटीकता पयामप्त नहीिं होती है। जमीनी
जािंच आिश्क है, पहले जब चासबयााँ थिासपत की जाती हैं और सफर जब प्रारिंसभक
मानसचत्र की जााँच की जाती है।
25.
26. Interpretation Elements
1. Size: व्याख्या क
े उद्देश् क
े आिार पर एक उसचत फोटो-स्क
े ल का चयन सकया
जाना चासहए। सकसी िस्तु का अनुमासनत आकार छसि की लिंबाई को फोटो-स्क
े ल
क
े व्युत्क्रम से गुर्ा करक
े मापा जा सकता है।
2. Shape: सकसी िस्तु का सिसशष्ट आकार जैसा सक ऊपर से देखा जाता है, एक
ऊर्ध्ामिर तस्वीर पर सचसत्रत सकया जाएगा। अतः ऊर्ध्ामिर दृसष्ट से देखने पर
आक
ृ सत ज्ञात होनी चासहए। उदाहरर् क
े सलए, शिंक
ु िारी पेड़ का मुक
ु ट एक चक्
जैसा सदखता है, जबसक पर्मपाती पेड़ का मुक
ु ट असनयसमत आकार का होता है।
हिाई अड्ोिं, बिंदरगाहोिं, कारखानोिं आसद को उनक
े आकार से भी पहचाना जा
सकता है।
3. Shadow: छाया आमतौर पर छसि व्याख्या क
े सलए एक दृश् बािा है। हालााँसक,
छाया टािरोिं, ऊ
िं ची इमारतोिं आसद क
े बारे में ऊ
ाँ चाई की जानकारी भी दे सकती है,
साि ही गैर-ऊर्ध्ामिर पररप्रेक्ष् से आकार की जानकारी भी दे सकती है - जैसे सक
पुल का आकार।
4. Tone: सफ
े द से काले रिंग में सभन्न होने िाले सनरिंतर ग्रे स्क
े ल को टोन कहा जाता
है। पिंचक्ोमासटक तस्वीरोिं में, कोई भी िस्तु पराितमन क
े अनुसार अपने असद्वतीय
स्वर को प्रसतसबिंसबत करेगी। उदाहरर् क
े सलए सूखी रेत सफ
े द परािसतमत करती है,
जबसक गीली रेत काली परािसतमत करती है। काले और सफ
े द सनकट अिरक्त
अिरक्त तस्वीरोिं में, पानी काला और स्वथि िनस्पसत सफ
े द से हल्क
े भूरे रिंग की
होती है।
27. (5) रिंग (Color) िस्तु सििरर् की पहचान क
े सलए रिंग असिक सुसििाजनक है। उदाहरर्
क
े सलए, रिंग सिंबिंिी जानकारी का उपयोग करक
े कम अनुभिी दुभासषयोिं द्वारा िनस्पसत
प्रकार और प्रजासतयोिं की असिक आसानी से व्याख्या की जा सकती है। कभी-कभी रिंगीन
अिरक्त तस्वीरें या झूठी रिंगीन छसियािं असिक सिसशष्ट जानकारी देती हैं, जो सफल्म क
े
इमल्शन या उपयोग सकए गए सफल्टर और सचसत्रत की जा रही िस्तु पर सनभमर करती है।
(6) बनािट( Texture) बनािट दोहराए गए छोटे पैटनम का एक समूह है। उदाहरर् क
े
सलए, सजातीय घास क
े मैदान एक सचकनी बनािट सदखाते हैं, शिंक
ु िारी िन आमतौर पर
एक मोटी बनािट सदखाते हैं। हालााँसक यह तस्वीर या छसि क
े पैमाने पर सनभमर करेगा।
(7) पैटनम (Pattern) पैटनम सकसी िस्तु क
े सिंबिंि में सनयसमत रूप से आमतौर पर दोहराई
जाने िाली आक
ृ सत है। उदाहरर् क
े सलए, घरोिं या अपाटममेंटोिं की कतारें, सनयसमत रूप से
दू री पर स्थित चािल क
े खेत, राजमागों क
े इिंटरचेंज, बगीचे आसद, अपने असद्वतीय पैटनम से
जानकारी प्रदान कर सकते हैं।
(8) सिंबि ररश्ते या सिंदभम (Associated relationships or context) तत्वोिं,
भौगोसलक सिशेषताओिं, पररिेश क
े सिन्यास या सकसी िस्तु क
े सिंदभम का एक सिसशष्ट सिंयोजन
उपयोगकताम को छसि व्याख्या क
े सलए सिसशष्ट जानकारी प्रदान कर सकता है।
28. Interpretation Keys
व्याख्या क
ुिं जी सिकससत करते समय आठ व्याख्या
तत्वोिं ( आकार, छाया, स्वर, रिंग, बनािट, पैटनम और सिंबिंसित
सिंबिंि), साि ही तस्वीर लेने का समय, मौसम, सफल्म प्रकार
और फोटो-स्क
े ल पर साििानीपूिमक सिचार सकया जाना
चासहए। क
ुिं सजयोिं में आमतौर पर सलस्खत और छसि दोनोिं
घटक शासमल होते हैं।
29. CONCLUSION
छसि प्रसिंस्करर् क
े सिसभन्न अनुप्रयोगोिं पर सिस्तार से चचाम की गई है, साि ही अध्ययन में
शासमल सिसभन्न मॉड्यूल क
े बारे में एक सिंसक्षप्त चचाम भी की गई है। ये सिसियािं स्वचालन
मॉडल क
े सिकास और सूचना की उच्च सटीकता प्राप्त करने में सहायक हैं। छसि िृस्ि
और छसि सिभाजन सिसि सिसभन्न अनुप्रयोगोिं में एक अपररहायम सिसि है और यह स्वचालन
की सटीकता सनिामररत करती है। छसि प्रसिंस्करर् मॉड्यूल का उसचत चयन सनर्मय लेने क
े
सलए उच्च स्तरीय प्रसक्या में उच्च सटीकता का मागम प्रशस्त करता है।
