Procesamiento digital de Imágenes ColorColor. Fundamentos Para hablar de color es imprescindible...

Procesamiento digital de Imágenes

Color

FundamentosPara 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; Azul-Naranja. Estos no son otra cosa que los colores primarios mas sus complementarios.

FundamentosEl 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.

FundamentosComo 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)

FundamentosSensación 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 observadorSaturacion: 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

FundamentosLa 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

FundamentosGamut

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.

Los gamuts RGB de dos monitores.

El gamut de un dispositivo es la gama de coloresque 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 undiagrama de cromaticidad CIE.

FundamentosGamut

Los gamuts CMYK de dos dispositivos de impresión.

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 monitorpero que no se pueden imprimir, mientras que hay colores que se pueden imprimirpero no mostrar en un monitor.

FundamentosModelos 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 cámarasModelo CMY (Cyan Magenta Yellow) – ImpresorasModelo CMYK (Cyan Magenta Yellow black) – ImpresorasModelo 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

FundamentosEl modelo RGB

Los colores quedan definidos variando las cantidades de R,G,B. La escala de grises quedandefinidos por la recta que une el negro con el blanco (iguales proporciones de R,G y B)

FundamentosEl 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

FundamentosEl modelo RGB

Alimentando al monitor con 3 planos ( secciones del cubo) obtenemos la imagen en color

FundamentosEl modelo RGB

El proceso inverso (adquisición de la imagen) se hace con 3 filtros R,G,B

FundamentosColores 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

FundamentosColores Seguros

En la siguiente figura se ven los 216 colores seguros y debajo la escala de grises

FundamentosTipo de imágenes en Matlab

Binarias

Escala de grises

Indexadas

Color verdadero

FundamentosTipo de imágenes en Matlab

Binarias

FundamentosTipo de imágenes en Matlab

Escala de grises

FundamentosTipo de imágenes en Matlab

Indexadas

FundamentosTipo 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

FundamentosTipo de imágenes en Matlab

Indexadas Ejemplo

image(s.X)

colormap(s.map)

colormap(cool)

FundamentosTipo de imágenes en Matlab

Indexadas Ejemplo

colormap(cool)

colormap(copper)

FundamentosTipo de imágenes en Matlab

Color verdadero

FundamentosTipo de imágenes en Matlab

Color verdadero

R G B

FundamentosTipo de imágenes en Matlab

Color verdadero

FundamentosLos 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 conversiónRGB a CMY.

De la ecuación vemos que una superficie pintada con cyan no contiene rojo en efecto C=1-R .

FundamentosLos 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)

FundamentosEl 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

FundamentosEl 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

FundamentosEl Modelo HSI

Rotando el plano obtenemos los diferentes colores. Plano Triangular perpendicular al eje de intensidades

FundamentosEl Modelo HSI

Rotando el plano obtenemos los diferentes colores. Plano circular perpendicular al eje de intensidades

FundamentosEl Modelo HSI

Conversión RGB - HSI

FundamentosEl Modelo HSI

Conversión RGB - HSI

FundamentosEl 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:

FundamentosEl 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 naranja-azul (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.