procesamiento imagenes color 08 abril 2011
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PROCESAMIENTO EN IMÁGENES A COLOR
M.C. CAROLINA ROCÍO SÁNCHEZ PEREZ
08 DE ABRIL DE 2010
Procesamiento de imágenes a color
El uso de color en el procesamiento de imágenes está motivado por 2 factores:
El color es un descriptor poderoso , puede simplificar
la identificación de objetos y su extracción.
Los humanos pueden discernir entre miles de tonos e
intensidades de color, y sólo entre 2 docenas de
grises.
Este segundo factor es particularmente importante en
un análisis de imagen manual.
Procesamiento de imágenes a color
El procesamiento de imágenes a color se divide
en 2 áreas principales:
Color total o realLas imágenes son típicamente adquiridas con un sensor de color‐real, como cámara para TV a color, o escáner a color.
Pseudo‐colorEl problema es asignar un color a una particular intensidad monocromática o rango de intensidades.
Procesamiento de imágenes a color
En ocasiones se tienen imágenes en escala de grises y se quisiera una representación de estas en color.
En medicina: una tomografía o una radiografía.
La necesidad surge porque es más sencillo encontrar ciertas zonas con información importante si hay un cambio brusco de color que si simplemente hay algún cambio de intensidad.
Los colores que se van a usar en estas imágenes es arbitrario, no va a indicar el color usado ninguna relación con el color que tendría en la vida real.
Procesamiento de imágenes a color
Para el pseudo‐color
Es frecuente que imágenes de un solo plano o
monocromas se representen en color, atribuyendo
arbitrariamente un color fijo a cada valor de
intensidad, mediante una paleta de colores o look up
table.
Se fija arbitrariamente un color fijo a cada valor de
intensidad en una imagen originalmente monocroma.
Pero codificado en 8 o menos bits.
Procesamiento de imágenes a color
La información sobre el color de cada pixel sólo
puede restablecerse a partir de la paleta de
colores, pero nunca a partir de los propios valores
de intensidad de la imagen.
Las paletas de colores suelen utilizarse para
simular el color real de una imagen.
Paleta de color
Procesamiento de imágenes a color
En las imágenes en color real, la codificación de la imagen contiene información sobre 3 o más componentes de color.
Pueden ser RGB, HSI, CMY, CMYK.
Imagen pseudo‐color Imagen color real
Procesamiento de imágenes a color
Hasta hace poco, la mayor parte del procesamiento de imágenes a color se hacía en pseudo‐color.
Los sensores de color y el HW para procesamiento de imágenes a color se ha vuelto más accesible.
El resultado es que técnicas de procesamiento de imágenes en color real son utilizadas en un amplio rango de aplicaciones.
Fundamentos del color
Recordemos que la luz cromática extiende el espectro electromagnético desde 400nm hasta 700nm.
Las 3 cantidades básicas para describir la calidad de una fuente de luz acromática son 3:
La radiancia.
La luminancia.
El brillo.
Fundamentos del color
Radiancia: es la cantidad total de energía que fluye desde la fuente de luz, se mide en watts (W).
Luminancia: da una medida de la cantidad de energía que un observador percibe de una fuente de luz.
La luz emitida de una fuente operando en la región del infrarrojo
tendrá energía significativa(radiancia), pero un observador
apenas la percibirá, su luminancia será casi cero.
Brillo: descriptor subjetivo, prácticamente imposible de medir. Noción acromática de intensidad y es uno de los factores clave al describir la sensación de color.
Fundamentos del Color
Cómo se mencionó anteriormente los conos son los
sensores responsables de la visión del color.
Evidencia experimental ha establecido que los 6 a 7
millones de conos en el ojo se pueden dividir en 3
categorías sensitivas principales correspondiendo al
rojo, verde y azul.
65% de los conos son sensibles a la luz roja, 33% a la verde y
sólo 2% a la azul.
Fundamentos del color
Curvas experimentales promedio detallando la absorción de luz por los conos rojos, verdes y azules.
Fundamentos del color
Dadas las características de absorción, los colores se ven como combinaciones variables de los colores primarios:
Rojo, verde y azul (RGB)
La CIE designó en 1931 los valores específicos de longitud de onda para estos colores:
Azul=435.8nm, verde=546.1nm y rojo=700nm
Importante: tener 3 longitudes de onda específicas para estandarización no significa que estos componentes generen todos los colores del espectro.
Fundamentos del color
Se ha malinterpretado el término “primario” al
decir que los 3 estándares primarios, mezclados
en proporciones de intensidad distintas pueden
producir todos los colores visibles.
Esta interpretación no es correcta ya que la
longitud de onda también puede variar, en cuyo
caso no se tendrán 3 color fijos.
Fundamentos del color
Los colores primarios
pueden sumarse para
producir los colores
secundarios de luz
Magenta (rojo+azul)
Cyan (verde + azul)
Amarillo (rojo+verde)
Fundamentos del color
En los colores de pigmentos: un color primario se define
como aquel que resta o absorbe un color primario de luz y
refleja o transmite los otros 2.
Los colores primarios de pigmentos son magenta, cyan y amarillo
y los colores secundarios son rojo, verde y azul.
Una combinación apropiada de los primarios pigmentos o
un secundario con su opuesto primario produce negro.
Fundamentos del color
Las características utilizadas para distinguir un color de otro son:
El brillo denota la noción cromática de intensidad.
El tono es un atributo asociado con la longitud de onda dominante.
La saturación se refiere a la pureza relativa o la cantidad de luz blanca mezclada con un tono.
El tono y la saturación juntos cromaticidadUn color se puede caracterizar por su brillo y cromaticidad.
Fundamentos del color
Las cantidades de rojo, verde y azul necesarias para
formar un color particular son llamadas valores tri‐
estímulos y se denotan X, Y y Z.
Un color se especifica por sus coeficientes tricomátricos,
donde x+y+z=1:
ZYXXx++
=ZYX
Yy++
=ZYX
Zz++
=
Los valores necesarios para producir un color se obtiene directamente de
curvas o tablas compiladas por resultados experimentales.
Fundamentos del color
También se utiliza el diagrama cromático CIE.Muestra la composición de color como una función de x(rojo) y y(verde).
El valor correspondiente de z(azul) se obtiene de x+y+z=1, donde z = 1‐(x+y).
Las posiciones de los espectros de color están indicados alrededor del borde en el diagrama cromático.
Estos son los colores puros.
x
y
Fundamentos del color
Cualquier punto dentro del diagrama representa alguna mezcla de los colores del espectro.
El punto de igual energía corresponde a fracciones iguales de los colores primarios, tiene saturación cero.
Cualquier punto en el borde está completamente saturado.
Conforme un punto se aleja del borde y se aproxima al punto de igual energía, mayor luz blanca se agrega al color y se vuelve menos saturado.
Fundamentos del color
El diagrama es útil para mezclar colores:
Un segmento de línea recta uniendo 2 puntos define las
variaciones de colores diferentes que pueden obtenerse al
combinar los 2 colores.
Para determinar el rango de colores que pueden ser
obtenidos desde 3 colores en el diagrama, se dibuja
conectando líneas a cada uno de los puntos de los 3 colores.
El resultado es un triángulo, cualquier color dentro del triángulo
puede ser producido por combinaciones de los 3 colores.
Fundamentos del color
Un triángulo con
vértices en
cualesquiera de
los 3 colores fijos
no puede incluir la
gama de colores
completa.
Color Monitors
Printing devices
Fundamentos del color
El triángulo muestra un rango típico de colores (gama de
colores) producida por monitores RGB.
La región irregular es representativa de la gama de colores
de dispositivos de impresión de alta calidad.
El borde de la gama de colores de impresión es irregular ya
que la impresión de color es una combinación de mezcla de
colores aditivos y substractivos, donde el proceso es más
difícil de controlar.
Modelos de Color
Modelos de color
El propósito de un modelo de color es facilitar la especificación de
colores en algún estándar.
Un modelo de color es una especificación de un sistema de coordenadas
y un subespacio dentro del sistema, cada color es representado por un
solo punto.
Los modelos más comúnmente utilizados son el RGB, CMY, CMYK y HSI
El modelo HSI tiene la ventaja de que desacopla el color y la información
en escala de grises en una imagen, haciéndolo adecuado para muchas
técnicas en escala de grises.
El modelo RGB
En el modelo RGB, cada color aparece en sus componentes espectrales primarios de rojo, verde y azul.
Este modelo está basado en un sistema de coordenadas cartesiano.
El subespacio de color de interés se muestra en el cubo:
El modelo RGB
Los valores RGB están en 3 esquinas.El cyan, magenta y amarillo en las esquinas contrarias. El negro está en el origen y el blanco en la esquina más lejana del origen. La escala de grises se extiende del negro al blanco a lo largo de una línea uniendo estos 2 puntos. Los colores distintos son puntos en o dentro del cubo, se definen por vectores extendiéndose desde el origen.
El modelo RGB
Imágenes en el modelo RGB consisten en 3 imágenes componentes.
Cuando se alimenta a un monitor RGB, las 3 imágenes se combinan para
producir una imagen compuesta.
El número de bits usados para representar cada pixel es llamado profundidad de pixel.
Considere una imagen RGB donde cada una de las imágenes es una imagen 8‐bit.
Cada pixel de color RGB(una tripleta de valores) tiene una profundidad
de 24 bits.
El término imagen de color total es utilizado para denotar una imagen de
color RGB de 24‐bit.
Número total de colores en una imagen RGB 24‐bit es (28) = 16,777,216
El modelo RGB
Hidden faces of the cube
R = 8 bitsG = 8 bitsB = 8 bits
Color depth 24 bits= 16777216 colors
El modelo RGB
Recordemos que si las coordenadas del pixel determinan su posición en la imagen, la profundidad es la cantidad de memoria requerida para almacenar su color.
El modelo RGB
Tarjetas de despliegue y monitores brindan una interpretación
razonable de los colores en una imagen RGB 24‐bit, muchos
sistemas están limitados a 256 colores.
También en numerosas aplicaciones no tiene sentido utilizar más
que unos cientos o menos colores. Como en el caso de pseudo‐
color.
Dada la variedad de sistemas en uso, es de interés tener un
subconjunto de colores que sean reproducidos fielmente,
independientemente de las capacidades de visualización del HW.
El modelo RGB
Dicho subconjunto de colores es llamado el conjunto de
colores RGB seguros.
En el supuesto de que 256 es el número mínimo de colores
que pueden ser reproducidos fielmente por cualquier
sistema, es útil tener una notación estándar.
40 de los 256 colores son procesados de manera distinta
por varios sistemas operativos, dejando sólo 216 colores
comunes.
El modelo RGB
Estos 216 colores se han vuelto estándar para colores “seguros”.
Son utilizados cuando se desea que los colores visualizados aparezcan “igual”.
Cada uno de los 216 colores es formado de los 3 valores RGB.
Cada valor sólo puede ser 0,51, 102, 153, 204 o 255. Las tripletas RGB de estos valores dan (6)3=216 posibles valores.
Los valores se expresan en el sistema hexadecimal.
El modelo RGB
Ya que toma 3 números formar un color RGB, cada color
seguro se forma de 3 números hexadecimales de 2
dígitos.
El rojo puro es FF0000, el rojo brillante en notación decimal tiene
R = 255 (FF) y G=B=0.
Los valores 000000 y FFFFFF representan negro y blanco.
FFFFFF FFFFCC FFFF99…
FFCCFF FFCCCC FFCC99…. FF000
1ra.fila
2da.fila
El último cuadrado(abajo a la derecha) tiene el valor 000000
El modelo RGB
El modelo RGB
El modelo RGB
El modelo RGB
A diferencia del cubo de color real, que es sólido, el cubo seguro tiene colores válidos sólo en los planos de la superficie.
Cada plano tiene un total de 36 colores.
La superficie entera del cubo está cubierta por 216 colores diferentes.
Modelos CMY y CMYK
Cyan, magenta y amarillo son los colores secundarios de luz
o colores primarios de pigmentos.
Cuando una superficie recubierta con pigmento cyan es
iluminada con luz blanca, no se refleja luz roja.
El cyan substrae luz roja de la luz blanca reflejada, la cual se
descompone en cantidades iguales de rojo, verde y azul.
La mayoría de los dispositivos que depositan pigmentos en
papel requieren entrada de datos CMY o realizar una
conversión interna de RGB a CMY.
Modelos CMY y CMYK
Dicha conversión es realizada con la operación
Se asume que los valores han sido normalizados al rango
[0 1].
La ecuación demuestra que luz reflejada de una
superficie con cyan puro no contiene rojo.
CMY
111
RGB
‐=
Modelos CMY y CMYK
El magenta puro no refleja verde, el amarillo puro no
refleja azul.
Los valores RGB pueden obtenerse de un conjunto de
valores CMY.
Para producir negro “verdadero”, se agrega un cuarto
color, negro, produciendo el modelo CMYK.
RGB
111
CMY
‐=
Modelos CMY y CMYK
Existe una ecuación estándar para convertir RGB
a CMYK.
K = min(1‐R, 1‐G, 1‐B)
Cyan = (1‐R‐K)/(1‐K)
Magenta = (1‐G‐K)/(1‐K)
Yellow = (1‐B‐K)/(1‐K)
Se asumen valores normalizados.
Modelos CMY y CMYK
El modelo RGB es aditivo. El fondo de la escena es negro. Los LEDsindividuales lo iluminan al variar la intensidad agregando luz al negro.
El modelo CMYK es substractivo ya que el papel donde se imprime es blanco y la tinta se resta del brillo del papel blanco.
Modelo HSI
El modelo HSI(hue, saturation, intensity), desacopla el
componente intensidad de la información de color en
una imagen a color
El modelo HSI es una herramienta ideal para desarrollar
algoritmos de procesamiento de imágenes basados en
descripciones de color naturales e intuitivos para las
personas.
Modelo HSI
Una imagen RGB se puede ver como 3 imágenes de
intensidad monocromas, por lo cual se puede extraer
intensidad de una imagen RGB.
La línea de intensidad es vertical.Si se quisiera determinar el componente intensidad de cualquier punto de color, se pasaría un plano perpendicular al eje de intensidad y conteniendo el punto de color.
Modelo HSI
La intersección del plano con el eje de intensidad da
un punto con valor de intensidad en el rango [0 1].
La saturación de un color se incrementa en función
de la distancia del eje de intensidad.
La saturación de puntos en el eje de intensidad es
cero, ya que todos los puntos son grises.
Modelo HSI
La figura muestra un plano definido por 3 puntos.
Ya que el negro y blanco estén contenidos en el plano , el eje de intensidad también está contenido.
Todos los puntos contenidos en el segmento del plano definidos por el eje de intensidad y los límites del cubo tienen el mismo tono.
Si se toman blanco y negro y un punto de color, todos los puntos en el triángulo tendrían el mismo tono.
El blanco y negro no pueden cambiar el tono.
Modelo HSI
Al rotar el plano sombreado por el eje de intensidad
vertical se obtendrían valores distintos.
Los valores de tono, saturación e intensidad requeridos
para formar el espacio HSI se pueden obtener del cubo
de color RGB.
Se puede convertir cualquier punto RGB a un punto
correspondiente en HSI con fórmulas geométricas.
Modelo HSI
El punto clave a recordar es que el espacio HSI es
representado por un eje de intensidad vertical y el rango
de puntos de color que están en planos perpendiculares a
su eje.
Conforme el plano mueve arriba o abajo el eje de
intensidad, los límites definidos por la intersección de
cada plano con las caras del cubo tiene una forma
triangular o hexagonal.
Modelo HSI
Modelo HSI
Modelo HSI
1. Un punto en el plano es un color arbitrario2. El tono es un ángulo desde el eje rojo.3. La saturación es la distancia al punto.
Modelo HSI
Los colores primarios están separados por 120°, los colores
secundarios 60° de los primarios.
El tono de un punto está determinado por un ángulo de
algún punto de referencia.
La saturación (distancia del eje vertical) es la longitud del
vector desde el origen al punto.
Los componentes importantes del espacio HSI son el eje de
intensidad vertical, la longitud del vector al punto de color y
el ángulo que hace el vector.
Modelo HSI
El componente de tono describe el color por si mismo en la forma de un ángulo entre [0,360].
0° rojo, 120° verde, 240° azul, 60° amarillo,300° magenta
El componente de saturación muestra cuanto del color está inmerso con blanco.
El rango de S es [0 1].
El rango de intensidad está entre [0,1]o negro, 1 blanco.
El tono es más significativo cuando la saturación se aproxima a 1 y menos significativo cuando se aproxima a 0 o cuando la intensidad se aproxima a 0 o 1.
La intensidad también limita los valores de saturación
Convirtiendo colores de RGB a HSI
Dada una imagen en formato de color RGB, el componente H de cada pixel RGB se obtiene:
H=θ si B≤G360‐θ si B>G
[ ][ ]⎪
⎩
⎪⎨
⎧
⎪⎭
⎪⎬
⎫
−−+−
−+−= −
2/121
))(()(
)()(21
cosBGBRGR
BRGRθ
El componente de saturación está dado por:
[ ]),,min()(
31 BGRBGR
S++
−=
Convirtiendo colores de RGB a HSI
Finalmente, el componente intensidad:
Se asume que los valores de RGB están normalizados y
que el ángulo θ se mide con respecto al eje rojo del
espacio HSI.
El tono se puede normalizar al dividir por 360° todos los
valores resultantes de la ecuación de H.
)(31 BGRI ++=
Convirtiendo colores de HSI a RGB
Dados valores de HSI en [0,1] se quiere encontrar los
valores RGB en el mismo rango.
Hay 3 sectores de interés, correspondientes a los
intervalos 120° en la separación de primarios.
Se inicia al multiplicar H por 360°, lo cual regresa el tono
a su rango original de [0°,360°].
Convirtiendo colores de HSI a RGB
Sector RG (0°≤H<120°): Cuando H está en este
sector, los componentes RGB están dados por las
ecuaciones
)1( SIB −=
⎢⎣
⎡⎥⎦
⎤−°
+=)60cos(
cos1H
HSIR
)(3 BRIG +=
Convirtiendo colores de HSI a RGB
Sector GB (120°≤H<240°): Si el valor dado de H
está en este sector, primero se resta 120° de él.
°−= 120HH
)1( SIR −=
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡−°
+=)60cos(
cos1H
HSIG
Entonces los componentes RGB son:
)(3 GRIB +−=
Convirtiendo colores de HSI a RGB
Sector BR(240°≤H ≤360°): Si H está en este
rango, se resta 240° de el:
°−= 240HH
)1( SIG −=
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡−°
+=)60cos(
cos1H
HSIB
Entonces los componentes RGB son:
)(3 BGIR +−=
Procesamiento de imágenes en pseudocolor
El procesamiento de imágenes en pseudocolor (falso color)
consiste en asignar colores a valores de gris basados en un
criterio específico.
El término pseudo o falso color es utilizado para diferenciar el
proceso de asignar colores a imágenes monocromas de los
procesos asociados con imágenes en color real.
El principal uso del pseudocolor es para la visualización
humana e interpretación de eventos en escala de gris en una
imagen o secuencia de imágenes.
Corte de Intensidad(intensity slicing)
Es una de las técnicas más simples de procesamiento en
pseudocolor.
Si una imagen es interpretada como una función 3D
Intensidad vs coordenadas espaciales.
El método se puede ver como la colocación de planos
paralelos al plano de coordenadas de la imagen.
Cada plano «rebana» la función en el área de
intersección.
Intensity slicing
Se utiliza un plano f(x,y)=li para «rebanar» la función imagen en 2 niveles.
Si un color diferente se asigna a cada lado del plano, cualquier pixel cuyo nivel de gris esté sobre el plano será codificado con un color, y cualquier pixel bajo el plano será codificado con otro.
Intensity slicing
Niveles que caen en el plano pueden arbitrariamente tomar uno de los 2 colores.
El resultado es una imagen de 2 colores cuya apariencia pueden controlarse al mover el plano de corte arriba o abajo del eje de niveles de gris.
FormalmenteSea [0,L‐1] la escala de grises, l0 representa el negro [f(x,y)=0] y lL‐1 representa blanco [f(x,y)=L‐1]Suponga que P planos perpendiculares al eje de intensidad están definidos a los niveles l1,l2,…Lp. Asumiendo que 0<P<L‐1, los planos P particionan la escala de grises en P+1 intervalos, V1,V2,…VP‐1
Intensity slicing
La asignación de nivel de gris a color se hace de
acuerdo a la relación
f(x,y) = ck si f(x,y)єVk
Ck es el color asociado con el kth intervalo de
intensidad Vk definido por los planos particionados a
l=k‐1 y l=k.
Intensity slicing
La idea de los planos es útil principalmente para una interpretación geométrica de la técnica de «rebanado» de intensidad.
Intensity slicing
Intensity slicing
Intensity slicing
Transformaciones de Nivel de gris a color
Existen transformaciones más generales y capaces de alcanzar un rango más amplio de resultados de mejora en pseudocolor.
Transformación Rojo fR(x,y)
Transformación Azul fB(x,y)
Transformación Verde fG(x,y)
f(x,y)
Transformaciones de Nivel de gris a color
Se realizan 3 transformaciones independientes en el nivel
de gris de cualquier pixel.
Los 3 resultados son «alimentados» de manera separada
en los canales rojo, verde y azul de un monitor a color.
Se produce una imagen compuesta cuyo contenido de
color es modulado por las funciones de transformación.
Transformaciones en los valores de nivel de gris de una imagen,
no de posición.
Transformaciones de Nivel de gris a color
An X-ray image of a garment bag with a simulated explosivedevice
An X-ray image of a garment bag
Color codedimages
Transformations
An X-ray image of a garment bag with a simulated explosivedevice
An X-ray image of a garment bag
Color codedimages
Transformations
Transformaciones de Nivel de gris a color
Puede ser de interés combinar varias imágenes monocromas en una sola composición de color. Un uso frecuente es el procesamiento de imágenes multiespectral, diferentes sensores producen imágenes monocromas individuales, cada una en una banda espectral distinta.
Transformaciones de nivel de gris a color
Se pueden combinar imágenes de distintos sensores.
Conceptos básicos de procesamiento de imágenes de color real
El procesamiento de imágenes en color real o
total caen en 2 categorías:
1. Se procesa cada imagen componente
individualmente y entonces se forma una
imagen de color procesada, compuesta de los
componentes individuales procesados.
2. Se trabaja con los pixeles de color directamente.
Conceptos básicos de procesamiento de imágenes de color real
Las imágenes de color real tienen 3 componentes, los pixeles son vectores.
En el sistema RGB, cada punto de color se interpreta como un vector que se extiende desde el origen al punto en el sistema de coordenadas RGB.
c representa un vector arbitrario en el espacio de color RGB.La ecuación indica que los componentes de c son los componentes RGB de una imagen de color en un punto
cR Rc = cG = G
cB B
Conceptos básicos de procesamiento de imágenes de color real
Se toma en cuenta que los componentes de color son una función de coordenadas (x,y) al utilizar la notación:
Para una imagen de tamaño MxN, hay MN vectores, c(x,y), para x=0,1,2,…,M‐1, y =0,1,2,…,N‐1.
Hay que recordar que se tiene un vector cuyos componentes son variables espaciales en x y y.
cR(x,y) R(x,y)c(x,y) = cG(x,y) = G(x,y)
cB(x,y) B(x,y)
Conceptos básicos de procesamiento de imágenes de color real
Como los pixeles son «a color» se introduce un factor que
permite procesar una imagen al procesar cada una de sus
componentes de manera separada, con métodos de
procesamiento en escala de grises estándar.
Sin embargo, los resultados de procesar cada componente
individual no son siempre equivalentes al procesamiento de
color en el espacio vector.
Conceptos básicos de procesamiento de imágenes de color real
Para que el procesamiento por color y basado en
vectores sea equivalente deben cumplirse 2
condiciones:
El proceso tiene que ser aplicable a vectores y
escalares.
La operación en cada componente de un vector
debería ser independiente de otros componentes.
Conceptos básicos de procesamiento de imágenes de color real
Transformaciones de Color
Las técnicas de transformaciones de color,
procesan los componentes de una imagen a
color dentro del contexto de un modelo de color
único.
Lo opuesto a la conversión de componentes entre
modelos.
Transformaciones de color: Formulación
Se utiliza la expresióng(x,y) = T[f(x,y)]f(x,y) es una imagen a color, g(x,y) es una imagen a color de salida procesada,T es un operador de f sobre una vecindad espacial de (x,y).
Los valores de pixel son tripletas del espacio de color elegido.
Se tienen transformaciones de la formasi = Ti(r1,r2,…,rn), i=1,2,…,nri y si, denotan los componentes de color de f y g en x,y, n es el número de componentes y {T1,T2,…,Tn} son funciones de mapeo de color que operan en ri para producir si
Transformaciones de color: Formulación
N transformaciones, Ti, se combinan para
implementar la función de transformación única T.
El espacio de color elegido para describir los pixeles
de f y g determina el valor de n.
Si el espacio de color es RGB, n=3 y r1,r2, y r3 denotan los
componentes rojo, verde y azul.
Si el espacio de color es CMYK o HSI n=4 o n=3.
Transformaciones de color: Formulación
Ejemplo página 335
Componentes CMYK
Componentes RGB
Componentes HSI
Descripción pagina 335
Transformaciones de color: Formulación
En teoría cualquier transformación se puede realizar en cualquier modelo de color. En la práctica algunas operaciones son más adecuadas para especificar modelos. Para una transformación dada, el costo de la conversión entre representaciones debe tenerse en cuenta en la decisión sobre el espacio de color en la cual se va a implementar.
Transformaciones de color: Formulación
Supóngase que se quiere modificar la intensidad de una imagen utilizando
g(x,y) = kf(x,y) donde 0<k<1.
En el espacio HSI, se utiliza la transformacións3 = kr3 donde s1=r1 y s2=r2Sólo se modifica el componente de intensidad r3
Para RGB los 3 componentes se deben transformarsi= kri i = 1,2,3
El espacio CMY requiere las transformacionessi = kri+ (1‐k) i=1,2,3
Transformaciones de color: Formulación
Transformaciones de color: Formulación
Cada transformación depende sólo de un
componente dentro de su espacio de color.
La salida del componente rojo s1, es independiente de
las entradas r2 y r3, sólo depende de la entrada r1.
Complementos de color
Los tonos directamente opuestos en un círculo de color se llaman complementos.
Son análogos al negativo en escala de grises.
Los complementos son útiles para mejorar detalle que está embebido en regiones oscuras de una imagen de color.
Complementos de color
Color slicing
Resaltar un rango específico de colores en una imagen es
útil para separar objetos de su entorno.
La idea básica es
Desplegar los colores de interés para que resalten del fondo.
Utilizar la región definida por los colores como una máscara para
un procesamiento posterior.
La aproximación más utilizada es extender las técnicas
de «corte» de niveles de gris.
Color slicing
Un pixel de color es una cantidad n‐dimensional, sin
embargo, las funciones de transformación de color
resultante son más complicadas que sus
contrapartes en escala de grises.
Los enfoques de «corte» de color requieren que cada
pixel transformado de componentes de color sea
una función de todos los pixeles originales de los
componentes de color.
Color slicing
Una de las formas más simples de «rebanar» una imagen a color es mapear los colores fuera de algún rango de interés a un color neutral.
Si los colores de interés están rodeados por un cubo de ancho W y centrado a un color prototipo(promedio) con componentes (a1,a2,…,an) el conjunto necesario de transformaciones es:
si=
Color slicing
Estas transformaciones resaltan los colores alrededor del
prototipo al forzar todos los otros colores al punto medio
del espacio de color de referencia (un punto neutral
arbitrariamente elegido)
Para el espacio de color RGB, un punto neutral sería un gris medio
o color (0.5,0.5,0.5)
Color slicing
Despues de color slicing
Corrección de tono y contraste
En los ejemplos, solo el brillo y contraste son ajustados, manteniendoel color sin cambio. Esto se realiza utilizando la mismatransformación de todos loscomponentes RGB.
Transformaciones potencia
Mejora de contraste
Corrección de tono y contraste
Las transformaciones para modificar el tono de imágenes a menudo se seleccionan de manera interactiva.
La idea es ajustar experimentalmente el brillo y contraste para brindar máximo detalle sobre un rango de intensidades.
Los colores en si mismo no son cambiados.
En los espacios RGB y CMY, se deben mapear los 3 o 4 componentes con la misma función de transformación.
En el espacio HSI sólo se modifica el componente intensidad.
Corrección de tono y contraste
Desequilibrio de Color imbalance: los componentes primarios en el área blancano están balanceados. Se pueden medir los componentes utilizando un espectrómetrode color.
Equilibrio de color se puede realizar al ajustar los componentes de color de maneraseparada.
Referencias
http://en.wikipedia.org/wiki/CIE_1931_color_space#cite_note‐4http://www.jaguar.edu.co/z_aprendizaje/tutoriales/imagenDigital/profundidad.phphttp://www.web‐source.net/216_color_chart.htmhttp://www.javascripter.net/faq/rgb2cmyk.htm