تشير خوارزمية اللوحة اللونية الثابتة إلى طريقة في معالجة الصور تكون فيها اللوحة اللونية محددة مسبقًا قبل معالجة الصورة.
هناك طرق عديدة لتحديد اللوحة اللونية مسبقًا، ويمكن أن تستند إلى تطبيقات محددة ومعرفة مسبقة. أظهرت الدراسات أن العين البشرية أكثر حساسية لدرجات اللون الأخضر وأقل حساسية للأزرق. لذلك، يمكن تحسين إعدادات اللوحة اللونية بناءً على خصائص الإدراك البصري البشري. على سبيل المثال، يمكن تقسيم المكعب اللوني إلى 6 مستويات للأحمر، و7 مستويات للأخضر، و6 مستويات للأزرق.
السمة الرئيسية لخوارزمية اللوحة اللونية الثابتة هي أن اللوحة اللونية لا تُحدد بناءً على توزيع الألوان في الصورة، بل تُضبط مسبقًا. فبينما تحسب خوارزميات الإحصاء اللوني معلومات الألوان من الصورة، لا تتضمن خوارزميات اللوحة اللونية الثابتة مثل هذه الحسابات. ويمكن لهذا النهج أن يحسّن بشكل ملحوظ كفاءة ضغط الألوان في الصور.
غير أن لهذه الخوارزمية عيوبًا كبيرة أيضًا. إذا احتوت الصورة على ألوان متشابهة، فقد تكون النتيجة غير مرضية. على سبيل المثال، في صورة لحقل يضم أخضر عشبي، وأخضر بصل، وأخضر داكن، وأخضر فاتح، قد يؤدي تطبيق خوارزمية اللوحة اللونية الثابتة لضغط الألوان إلى تمثيل الأخضر الأربعة بدرجة واحدة. ويؤدي ذلك إلى فقدان الفروق اللونية الدقيقة في الصورة، مما ينتج نتائج غير مرضية بوضوح. لذلك، لا تصلح خوارزميات اللوحة اللونية الثابتة للصور ذات التوزيعات اللونية المركزة.
قاعدة معرفة الطباعة
