Transcript Color v002

Procesamiento digital de
Imágenes
Color
Fundamentos
Para hablar de color es imprescindible hablar de luz, ya que bajo la acción de esta,
es que nosotros podemos percibirlo: donde no hay luz no existe el color. Newton, en
la segunda mitad del siglo XVII descubre lo que más tarde pasaría a formar una
teoría del color. Fabrica un prisma de vidrio y lo coloca sobre un mesa; obscurece
una habitación, pero previamente hace un orificio en la persiana por donde pasa un
rayo de sol. Interfiere el rayo de sol con el prisma y ve proyectada sobre la pared
opuesta una imagen, que no es otra cosa que el espectro solar, es decir, la
descomposición de la luz en los siete colores del arco iris. Coloca luego otro prisma y
ve proyectada sobre la pared y descubre que los siete colores se funden en uno
solo, el BLANCO. Ha recompuesto nuevamente la luz. También se da cuenta que
para recomponer la luz blanca, no hace falta fundir los siete colores del arco iris,
basta solo con un par específicos de ellos: Rojo-Verde; Amarillo-Violeta; AzulNaranja. Estos no son otra cosa que los colores primarios mas sus complementarios.
Fundamentos
El rango visible se extiende desde aproximadamente 400nm a 700nm.
Tres cantidades básicas definen un color
Radiance:
Energía luminosa total que se recibe de una fuente luminosa (Watts)
Luminance:
Se mide en lumen (lm) y representa la cantidad de energía luminosa percibida por
un observador Ej:. Si una fuente luminosa emite en la banda infrarroja la energía
radiante puede ser alta pero la luminancia es casi cero pues el observador apenas
lo percibe.
Brightness:
Es un descriptor subjetivo y involucra la sensación acromática de intensidad. Es
prácticamente imposible de medir y es uno de los elementos fundamentales usados
para describir la sensación cromática.
Fundamentos
Como se sabe los responsables de la detección del color son los conos. Estos son
del orden de 6 a 7 millones y estan divididos en tres categorias:
Sensibles al ROJO: 65%
Sensibles al VERDE: 33%
Sensibles al AZUL:2% (pero son los mas sensibles)
Fundamentos
Sensación subjetiva del color
Fundamentos
Colores Primarios - Complementarios
C  C  Blanco
Azul + Amarillo = Blanco
Turquesa + ?
= Blanco
Púrpura + ?
= Blanco
Fundamentos
Tres cantidades básicas definen un color
Brightness:
Es un descriptor subjetivo y involucra la sensación acromática de intensidad. Es
prácticamente imposible de medir y es uno de los elementos fundamentales usados
para describir la sensación cromática.
Hue:
Esta asociado con la longitud de onda del color predominante. Representa el color
percibido por el observador
Saturacion:
Se refiere a la pureza del color (presencia de blanco) Ej el rosa (rojo y blanco) esta
menos saturado que el rojo puro (100% saturado)
Hue + Saturacion = Cromaticidad
Fundamentos
La cantidad de Rojo ,Verde y Azul (RGB) necesarias para formar un color particular
las llamaremos X, Y y Z respectivamente. Así un color queda definido por tres
coeficientes cromáticos x,y y z definidos como:
http://www.cs.rit.edu/~ncs/color/a_chroma.html
Fundamentos
Gamut
Una propiedad útil de un diagrama de cromaticidad es que una línea recta
que una dos puntos cualquiera representa todas las mezclas de color que
se pueden obtener mezclando aditivamente los primarios representados
por ambos puntos. Del mismo modo, las mezclas obtenibles a partir de tres
primarios (como los RGB de un monitor de tubo de rayos catódicos) es un
triángulo en un espacio cromático.
El gamut de un dispositivo es la gama de colores
que es capaz de reproducir.
El gamut de un monitor de tubo de rayos catódicos
típico es un triángulo que viene a ocupar el 50% de un
diagrama de cromaticidad CIE.
Los gamuts RGB de dos monitores.
Fundamentos
Gamut
Los gamuts de aparatos de mezcla de color sustractiva, como las impresoras,
no quedan tan nítidamente definidos, aunque se pueden determinar.
La consecuencia es que hay colores que se pueden mostrar en un monitor
pero que no se pueden imprimir, mientras que hay colores que se pueden imprimir
pero no mostrar en un monitor.
Los gamuts CMYK de dos dispositivos de impresión.
Fundamentos
Modelos de Color
La mayor parte de los modelos de color estan orientados a hardware (monitores o impresoras)
o bien aplicaciones graficas.
Modelo RGB – Para Monitores y un gran numero de video cámaras
Modelo CMY (Cyan Magenta Yellow) – Impresoras
Modelo CMYK (Cyan Magenta Yellow black) – Impresoras
Modelo HSI (Hue ,Saturación, Intensidad) se aproxima bien a la forma que el ser humano
interpreta el color. Por otro lado desacopla el color y la información de gris
Fundamentos
El modelo RGB
Los colores quedan definidos variando las cantidades de R,G,B. La escala de grises quedan
definidos por la recta que une el negro con el blanco (iguales proporciones de R,G y B)
Fundamentos
El modelo RGB
La cantidad de bits usada para representar cada color se conoce como profundidad del pixel
Ej.: R=G=B= 8bits /pixel => 24bits/pixel => (28)3=16.777.216
Fundamentos
El modelo RGB
Alimentando al monitor con 3 planos ( secciones del cubo) obtenemos la imagen en color
Fundamentos
El modelo RGB
El proceso inverso (adquisición de la imagen) se hace con 3 filtros R,G,B
Fundamentos
Colores Seguros
Muchos sistemas limitan el numero de colores que efectivamente pueden ser
representados a 256. El motivo es que de esa forma se garantiza la reproducción de
los mismos en cualquier sistema. De esto 256 colores 40 tienen diferente
representación según el hardware dejando solo 216 que si son comunes a todos los
sistemas. Estos son para cada componente (R,G,B):
Dando un total de 63 diferentes colores
Ej: FF0000 representa el rojo puro (saturado)
FFFFFFrepresenta el blanco
Fundamentos
Colores Seguros
En la siguiente figura se ven los 216 colores seguros y debajo la escala de grises
Fundamentos
Tipo de imágenes en Matlab
Binarias
Escala de grises
Indexadas
Color verdadero
Fundamentos
Tipo de imágenes en Matlab
Binarias
Fundamentos
Tipo de imágenes en Matlab
Escala de grises
Fundamentos
Tipo de imágenes en Matlab
Indexadas
Fundamentos
Tipo de imágenes en Matlab
Indexadas Ejemplo
s = load('clown')
Esta es la forma funcional de load. Esta forma retorna una
estructura cuyos campos son las variables guardadas en el el
archivo .MAT.
s = X: [200x320 double]
map: [81x3 double]
caption: [2x1 char]
s.X(5,5)  indice del pixel 5,5 (61)
s.map(61,:)  con esta columna obtengo los valores RGB
 0.9961 0.5781 0.1250
Fundamentos
Tipo de imágenes en Matlab
Indexadas Ejemplo
image(s.X)
colormap(s.map)
colormap(cool)
Fundamentos
Tipo de imágenes en Matlab
Indexadas Ejemplo
colormap(cool)
colormap(copper)
Fundamentos
Tipo de imágenes en Matlab
Color verdadero
Fundamentos
Tipo de imágenes en Matlab
Color verdadero
R
G
B
Fundamentos
Tipo de imágenes en Matlab
Color verdadero
Fundamentos
Los modelos CMY y CMYK
Recordemos que los colores Cyan ( turquesa ), Magenta ( púrpura ) y Amarillo son los
colores secundarios de la luz o bien los colores primarios de los pigmentos.
Por ejemplo cuando una superficie recubierta con un pigmento de color cyan es
Iluminada con luz blanca (RGB) no refleja luz roja que es absorbida. La mayoría de
los dispositivos de impresión requieren el uso de pigmentos coloreados y la cantidad a
usar se especifica en el sistema CMY o realizar internamente una conversión
RGB a CMY.
De la ecuación vemos que una superficie pintada
con cyan no contiene rojo en efecto C=1-R .
Fundamentos
Los modelos CMY y CMYK
La mezcla de los tres colores da negro pero este negro no es
totalmente negro es por eso que se usa un sistema de cuatro
colores CMY + negro (K)
Fundamentos
El Modelo HSI
Ninguno de los sistemas RGB Y CMY sirven para describir la interpretación
del color desde el punto de vista humano. LA visión humana se describe
desde el punto de el color (hue) Saturación y brillo. En imágenes
monocromáticas la intensidad es fácilmente reconocible no ocurre lo mismo
con el color. El modelo HSI intenta desacoplar la información de color (Hue y
saturación) de la intensidad. La relacion entre ambos sistemas se puede
entender en las siguientes figuras
Fundamentos
El Modelo HSI
Rotando el plano obtenemos los diferentes colores. La forma geometrica del
plano no tiene importancia dado que se puede obtener mediante
transformaciones geométricas
Fundamentos
El Modelo HSI
Rotando el plano obtenemos los diferentes colores. Plano Triangular
perpendicular al eje de intensidades
Fundamentos
El Modelo HSI
Rotando el plano obtenemos los diferentes colores. Plano circular
perpendicular al eje de intensidades
Fundamentos
El Modelo HSI
Conversión RGB - HSI
Fundamentos
El Modelo HSI
Conversión RGB - HSI
Fundamentos
El Modelo YIQ
El modelo YIQ define un espacio de color, usado antiguamente por el
estandard de televisión NTSC. I significa en fase mientras
que Q significa cuadratura NTSC ahora utiliza el espacio de color YUV, que
es también utilizado por otros sistemas como PAL.
La componente Y representa la información de luminancia y es el único
componente utilizado por los televisores de blanco y negro. I y Q representan
la información de crominancia. Su relacion con RGB es:
Fundamentos
El Modelo YIQ
El sistema YIQ tiene la ventaja de utilizar las características de la respuesta
humana al color. El ojo es más sensible a los cambios en el rango naranjaazul (I) que en el rango púrpura-verde (Q), así se requiere menos ancho de
banda para Q que para I. La retransmisión de NTSC limita a I a 1.3 MHz y Q
a 0.4 MHz. I y Q son barajados en frecuencia con la señal Y de 4 Mhz, que
mantiene el ancho de banda de la suma de la señal por debajo de 4.2 MHz.
En sistemas YUV, como U y V contienen información del rango naranja-azul,
ambos componentes tienen que tener la misma cantidad de ancho de banda
para conseguir la misma fidelidad de color.