Función de combinación de colores: Comprensión de la sensibilidad espectral en visión por computadora
Por Fouad Sabry
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Qué es la función de coincidencia de color
Los espacios de color designados por la CIE en 1931 son las primeras relaciones cuantitativas que se han delineado entre las distribuciones de longitudes de onda en el espectro visible electromagnético. y los colores que los humanos ven fisiológicamente en su visión del color. Cuando se trata de gestión del color, las relaciones matemáticas que definen estos espacios de color son herramientas clave. Esto es especialmente cierto cuando se trabaja con tintas de color, pantallas iluminadas y dispositivos de grabación como cámaras digitales. En 1931, la "Commission Internationale de l'éclairage", que se traduce al inglés como Comisión Internacional de Iluminación, fue la organización responsable de diseñar el sistema.
Cómo se beneficiará
(I) Conocimientos y validaciones sobre los siguientes temas:
Capítulo 1: Espacio de color CIE 1931
Capítulo 2: Función de eficiencia luminosa
Capítulo 3: Equilibrio de color
Capítulo 4: Locus de Planck
Capítulo 5: Método de referencia estándar
Capítulo 6: Luminancia relativa
Capítulo 7: CIECAM02
Capítulo 8: Iluminante estándar
Capítulo 9: Espacio de color CIE 1960
Capítulo 10: OSA-UCS
(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la función de coincidencia de colores.
(III) Ejemplos del mundo real para el uso de la función de coincidencia de colores en muchos campos.
Para quién es este libro
Profesionales, estudiantes universitarios y de posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básicos para cualquier tipo de función de combinación de colores.
Otros títulos de la serie Función de combinación de colores ( 30 )
Mapeo de tonos: Mapeo de tonos: perspectivas iluminadoras en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesTransformación dura: Revelando la magia de Hough Transform en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesDifusión anisotrópica: Mejora del análisis de imágenes mediante difusión anisotrópica Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesVisión por computadora submarina: Explorando las profundidades de la visión por computadora debajo de las olas Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesEcualización de histograma: Mejora del contraste de la imagen para mejorar la percepción visual Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesDetector de esquinas Harris: Revelando la magia de la detección de características de imagen Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesVisión estéreo por computadora: Explorando la percepción de profundidad en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesModelo de apariencia de color: Comprensión de la percepción y la representación en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesModelo del sistema visual humano: Comprender la percepción y el procesamiento Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesEn Pintura: Cerrar brechas en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesRetinax: Revelando los secretos de la visión computacional con Retinex Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesSistema de gestión de color: Optimización de la percepción visual en entornos digitales Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesEstimación de la postura del cuerpo articulado: Desbloqueando el movimiento humano en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesTransformacion afin: Desbloqueo de perspectivas visuales: exploración de la transformación afín en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesCorrección gamma: Mejora de la claridad visual en la visión por computadora: la técnica de corrección gamma Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesJoint Photographic Experts Group: Liberando el poder de los datos visuales con el estándar JPEG Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesReducción de ruido: Mejora de la claridad, técnicas avanzadas para la reducción del ruido en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesHistograma de imagen: Revelando conocimientos visuales, explorando las profundidades de los histogramas de imágenes en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesMapeo de colores: Explorando la percepción y el análisis visual en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesVisión por computador: Explorando las profundidades de la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesFunción de combinación de colores: Comprensión de la sensibilidad espectral en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesPerfil de color: Explorando la percepción y el análisis visual en visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesEspacio de color: Explorando el espectro de la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesHomografía: Homografía: Transformaciones en Visión por Computador Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesPercepción visual: Información sobre el procesamiento visual computacional Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesTransformación de radón: Revelando patrones ocultos en datos visuales Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesCompresión de imagen: Técnicas eficientes para la optimización de datos visuales Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesGeometría epipolar: Desbloqueo de la percepción de profundidad en la visión por computadora Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesBanco de filtros: Información sobre las técnicas del banco de filtros de Computer Vision Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificacionesFiltro adaptativo: Mejora de la visión por computadora mediante filtrado adaptativo Calificación: 0 de 5 estrellas0 calificaciones
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Función de combinación de colores - Fouad Sabry
Capítulo 1: Espacio de color CIE 1931
Por primera vez, los espacios de color CIE 1931 proporcionan conexiones cuantificables entre las diversas distribuciones de longitud de onda en el espectro electromagnético visible, los colores tal como se procesan biológicamente durante la percepción humana del color.
La gestión del color depende en gran medida de las relaciones matemáticas que definen estos espacios de color, las tintas de colores son vitales cuando se trata de pantallas iluminadas y herramientas de captura de vídeo como las cámaras digitales.
El sistema fue diseñado en 1931 por la Commission Internationale de l'éclairage
, la Comisión Internacional de Iluminación, como se le conoce comúnmente en inglés.
Tanto el espacio de color CIE 1931 RGB como el espacio de color CIE 1931 XYZ fueron desarrollados por la CIE en 1931. El espacio de color CIE XYZ se desarrolló a partir del espacio de color CIE RGB, que se especificó utilizando una combinación de datos experimentales.
Tanto los espacios de color CIE 1931 como CIELUV 1976 todavía se emplean con frecuencia.
En un ojo humano sano, hay tres tipos de células cónicas sensibles a la luz, cada una con una sensibilidad espectral máxima diferente: corta (S
), media (M
) y larga (L
) (560 nm - 580 nm). Los conos son responsables de la percepción humana del color con luz intensa; Las situaciones de poca luz activan los receptores monocromáticos de visión nocturna
de bajo brillo conocidos como bastones
. Por lo tanto, toda la percepción humana del color puede describirse, en principio, por un conjunto de tres parámetros que corresponden a los niveles de estímulo de los tres tipos de células cónicas. Una especificación triestímulo del color objetivo del espectro de luz se forma ponderando un espectro de potencia lumínica total por las distintas sensibilidades espectrales de los tres tipos de celdas cónicas, lo que produce tres valores efectivos de estímulo. El espacio de color LMS
es una representación tridimensional de los tres parámetros, S, M y L, y es solo uno de los muchos espacios de color desarrollados para cuantificar la percepción humana del color.
A diferencia del espacio de color LMS establecido por las sensibilidades del espectro de las células cónicas, un espacio de color mapea una variedad de colores creados físicamente a partir de luz mixta, pigmentos, etc. hasta una descripción objetiva de las sensaciones de color registradas en el ojo humano. En un modelo de color aditivo y triccromático, los valores triestímulos de un espacio de color se pueden considerar como proporciones de los tres tonos primarios. Algunos espacios de color, como LMS y XYZ, utilizan colores primarios que no son colores verdaderos, ya que no se pueden producir con ningún conjunto dado de longitudes de onda de luz.
Todas las percepciones de color accesibles al ojo humano normal están incluidas en el espacio de color CIE XYZ. Es por eso que el espacio de color CIE XYZ (valores triestímulos) funciona en todas las plataformas. Se definen muchos más espacios de color en relación con él como estándar. Los espectros de luz creados físicamente se corresponden con los valores triestímulos especificados mediante un conjunto de funciones de coincidencia de color similares a las curvas de sensibilidad espectral del espacio de color LMS, pero no se limitan a sensibilidades no negativas.
Primero, echaremos un vistazo a dos fuentes de luz que emiten luz, pero cada una emite una combinación única de longitudes de onda. El fenómeno en el que las luces de diferentes colores parecen compartir el mismo tono se conoce como metamerismo. Independientemente de sus distribuciones de potencia espectral, las fuentes de luz que crean los mismos valores triestímulos parecen ser del mismo color para el observador.
Los tres tipos de células cónicas son estimuladas por la mayoría de las longitudes de onda debido a la superposición en sus curvas de sensibilidad espectral. Por lo tanto, hay algunos valores triestímulos que nunca pueden ocurrir en la naturaleza, como los valores triestímulos LMS donde el componente M es distinto de cero pero los componentes L y S son cero. La cromaticidad de los colores espectrales puros se encuentra fuera del triángulo de color definido por los colores fundamentales, por lo tanto, en cualquier espacio de color aditivo tricrúmico convencional, como los espacios de color RGB, esto indicaría valores negativos para al menos uno de los tres primarios. Los colores primarios imaginarios
y las funciones de coincidencia de colores se desarrollaron para eliminar la necesidad de los valores RGB negativos y hacer que un solo componente explique el brillo percibido. Los valores triestímulos resultantes se simbolizan con las letras X, Y y Z en el espacio de color definido por la CIE 1931. Todas las combinaciones de coordenadas X, Y y Z no negativas son significativas; sin embargo, muchas de las ubicaciones primarias, como [1, 0, 0], [0, 1, 0] y [0, 0, 1], corresponden a colores imaginarios fuera del espacio de posibles coordenadas LMS; Los colores que no se corresponden con ninguna distribución espectral de longitudes de onda no son reales.
Según la norma CIE 1931, la luminancia, denotada por Y,, similar al azul es la letra Z. (de CIE RGB), y X es una mezcla de las tres curvas CIE RGB elegidas para ser no negativas (véase § Definición del espacio de color CIE XYZ).
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