PROCESAMIENTO EN IMÁGENES A COLOR M.C. CAROLINA ROCÍO SÁNCHEZ PEREZ

Transcripción

1 PROCESAMIENTO EN IMÁGENES A COLOR M.C. CAROLINA ROCÍO SÁNCHEZ PEREZ 08 DE ABRIL DE 2010

2 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.

3 Procesamiento de imágenes a color El procesamiento de imágenes a color se divide en 2 áreas principales: Color total o real Las imágenes son típicamente adquiridas con un sensor de color real, como cámara para TV a color, o escáner a color. Pseudo color El problema es asignar un color a una particular intensidad monocromática o rango de intensidades.

4 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.

5 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.

6 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.

7 Paleta de color

8 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

9 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.

10 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.

11 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.

12 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.

13 Fundamentos del color Curvas experimentales promedio detallando la absorción de luz por los conos rojos, verdes y azules.

14 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.

15 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.

16 Fundamentos del color Los colores primarios pueden sumarse para producir los colores secundarios de luz Magenta (rojo+azul) Cyan (verde + azul) Amarillo (rojo+verde)

17 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.

18 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 cromaticidad Un color se puede caracterizar por su brillo y cromaticidad.

19 Fundamentos del color Las cantidades de rojo, verde y azul necesarias para formar un color particular son llamadas valores triestímulos y se denotan X, Y yz. Un color se especifica por sus coeficientes tricomátricos, donde x+y+z=1: x = X X + Y + Z y = X Y + Y + Z z = X Z + Y + Z Los valores necesarios para producir un color se obtiene directamente de curvas o tablas compiladas por resultados experimentales.

20 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.

21 y x

22 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.

23 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.

24 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

25 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.

26 Modelos de Color

27 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.

28 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:

29 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.

30 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 (2 8 ) = 16,777,216

31 El modelo RGB R = 8 bits G = 8 bits B = 8 bits Color depth 24 bits = colors Hidden faces of the cube

32 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.

33 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 pseudocolor. 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.

34 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.

35 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.

36 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 y FFFFFF representan negro y blanco.

37 1ra.fila FFFFFF FFFFCC FFFF99 2da.fila FFCCFF FFCCCC FFCC99. FF000 El último cuadrado(abajo a la derecha) tiene el valor

38 El modelo RGB

39 El modelo RGB

40 El modelo RGB

41 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.

42 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.

43 Modelos CMY y CMYK Dicha conversión es realizada con la operación C M Y = R G B 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.

44 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. R G B = C M Y Para producir negro verdadero, se agrega un cuarto color, negro, produciendo el modelo CMYK.

45 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.

46 Modelos CMY y CMYK El modelo RGB es aditivo. El fondo de la escena es negro. Los LEDs individuales 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.

47 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.

48 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.

49 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.

50 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.

51 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.

52 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.

53 Modelo HSI

54 Modelo HSI

55 Modelo HSI 1. Un punto en el plano es un color arbitrario 2. El tono es un ángulo desde el eje rojo. 3. La saturación es la distancia al punto.

56 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.

57 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

58 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 G 360 θ si B>G θ = cos 1 [( R G) + ( R B) ] 2 [ ( R G) + ( R B)( G B) ] El componente de saturación está dado por: 1 2 1/ 2 S 3 = 1 B ( R + G + B) [ min( R, G, )]

59 Convirtiendo colores de RGB a HSI Finalmente, el componente intensidad: 1 I = ( R + G + 3 B) 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.

60 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 ].

61 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 B = I ( 1 S) R = I 1 + S cos H cos(60 H ) G = 3I ( R + B)

62 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. H = H 120 Entonces los componentes RGB son: R = I ( 1 S) G = I 1 + S cos H cos(60 H ) B = 3I ( R + G)

63 Convirtiendo colores de HSI a RGB Sector BR(240 H 360 ): Si H está en este rango, se resta 240 de el: H = H 240 Entonces los componentes RGB son: G = I ( 1 S) B = I 1 + S cos H cos(60 H ) R = 3I ( G + B)

64 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.

65 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.

66 Intensity slicing Se utiliza un plano f(x,y)=l i 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.

67 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. Formalmente Sea [0,L 1] la escala de grises, l0 representa el negro [f(x,y)=0] y l L 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

68 Intensity slicing La asignación de nivel de gris a color se hace de acuerdo a la relación f(x,y) = c k si f(x,y)єv k C k es el color asociado con el kth intervalo de intensidad V k definido por los planos particionados a l=k 1 y l=k.

69 Intensity slicing La idea de los planos es útil principalmente para una interpretación geométrica de la técnica de «rebanado» de intensidad.

70 Intensity slicing

71 Intensity slicing

72 Intensity slicing

73 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 f R (x,y) f(x,y) Transformación Verde f G (x,y) Transformación Azul f B (x,y)

74 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.

75 Transformaciones de Nivel de gris a color An X-ray image of a garment bag An X-ray image of a garment bag with a simulated explosive device Transformations Color coded images

76 An X-ray image of a garment bag An X-ray image of a garment bag with a simulated explosive device Transformations Color coded images

77 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.

78 Transformaciones de nivel de gris a color Se pueden combinar imágenes de distintos sensores.

79 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.

80 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 c R R c = c G = G c B B

81 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: c R (x,y) R(x,y) c(x,y) = c G (x,y) = G(x,y) c B (x,y) B(x,y) 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.

82 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.

83 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.

84 Conceptos básicos de procesamiento de imágenes de color real

85 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.

86 Transformaciones de color: Formulación Se utiliza la expresión g(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 forma s i = T i (r 1,r 2,,r n ), i=1,2,,n r i y s i, denotan los componentes de color de f y g en x,y, n es el número de componentes y {T 1,T 2,,T n } son funciones de mapeo de color que operan en r i para producir s i

87 Transformaciones de color: Formulación N transformaciones, T i, 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.

88 Transformaciones de color: Formulación Ejemplo página 335 Componentes CMYK Componentes RGB Componentes HSI Descripción pagina 335

89 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.

90 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 transformación s 3 = kr 3 donde s 1 =r 1 y s 2 =r 2 Sólo se modifica el componente de intensidad r 3 Para RGB los 3 componentes se deben transformar s i = kr i i = 1,2,3 El espacio CMY requiere las transformaciones s i = kr i + (1 k) i=1,2,3

91 Transformaciones de color: Formulación

92 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.

93 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.

94 Complementos de color

95 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.

96 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.

97 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 (a 1,a 2,,a n ) el conjunto necesario de transformaciones es: s i =

98 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)

99 Color slicing Despues de color slicing

100 Corrección de tono y contraste En los ejemplos, solo el brillo y contraste son ajustados, manteniendo el color sin cambio. Esto se realiza utilizando la misma transformación de todos los componentes RGB. Mejora de contraste Transformaciones potencia

101 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.

102 Corrección de tono y contraste Desequilibrio de Color imbalance: los componentes primarios en el área blanca no están balanceados. Se pueden medir los componentes utilizando un espectrómetro de color. Equilibrio de color se puede realizar al ajustar los componentes de color de manera separada.

103 Referencias space#cite_note 4 riales/imagendigital/profundidad.php m