Нетрудно заметить, что в выражениях (5),(6) и (7) без потери общности можно принять условие нормировки

, позволяющее упростить выражения (6) и (7) для распределений яркости и цвета. С учетом нормировки распределение яркости на
Ai задается функцией

а цвет на
Ai равен

(7*)
Форму изображения (5) определим как класс всех изображений

(8)

,
каждое из которых, как и изображение (5), имеет постоянный цвет в пределах каждого Ai, i=1,...,N. Форма таких изображений не сложнее, чем форма f(Ч) (5), поскольку в изображении

на некоторых различных подмножествах
Ai, i=1,...,N, могут совпадать значения цвета, которые непременрно различны в изображении
f(Ч) (5). Совпадение цвета

на различных подмножествах
Ai, i=1,...,N ведет к упрощению формы изображения

по сравнению с формой
f(Ч) (5). Все изображения

, имеющие различный цвет на различных
Ai, i=1,...,N, считаются изоморфными
f(Ч) (и между собой), форма остальных не сложнее, чем форма
f(Ч). Если

, то, очевидно,

.
Если в (8) яркость

, то цвет

на
Ai считается произвольным (постоянным), если же

в точках некоторого подмножества

, то цвет

на
Ai считается равным цвету

на
, i=1,...,N. Цвет изображения (8) может не совпадать с цветом (5). Если же по условию задачи все изображения

, форма которых не сложнее, чем форма

, должны иметь на
Ai, i=1,...,N, тот же цвет, что и у

то следует потребовать, чтобы

, в то время, как яркости

остаются произвольными (если

, то цвет

на
Ai определяется равным цвету
f(Ч) на
Ai, i=1,...,N).
Нетрудно определить форму любого, не обязательно мозаичного, изображения f(Ч) в том случае, когда допустимы произвольные изменения яркости

при неизменном цвете
j(
x) в каждой точке

. Множество, содержащее все такие изображения

(9)
назовем формой в широком смысле изображения

, у которого
f(x)№0, m-почти для всех

, [ср. 2].

является линейным подпространством

, содержащем любую форму

, (10)
в которой включение

определяет допустимые значения яркости. В частности, если

означает, что яркость неотрицательна:

, то

- выпуклый замкнутый конус в

, принадлежащий

.
Более удобное описание формы изображения может быть получено на основе методов аппроксимации цветных изображений, в которых форма определяется как оператор наилучшего приближения. В следующем параграфе дано представление формы изображения в виде оператора наилучшего приближения.
5. Задачи аппроксимации цветных изображений. Форма как оператор наилучшего приближения.
Рассмотрим вначале задачи приближения кусочно-постоянными (мозаичными) изображениями. Решение этих задач позволит построить форму изображения

в том случае, когда считается, что

для любого преобразования

, действующего на изображение

как на вектор

в каждой точке

и оставляющего

элементом

, т.е. изображением. Форма в широком смысле

определяется как оператор

наилучшего приближения изображения

изображениями