cromaticidad Rg

La cromaticidad RG del espacio RGB normalizado ^{[ 1 ]} es un espacio de cromaticidad , un espacio de color bidimensional en el que no hay información de intensidad.

En el espacio de color RGB , un píxel se identifica por la intensidad de los colores primarios rojo, verde y azul . Por lo tanto, un rojo brillante se puede representar como (R,G,B) (255,0,0), mientras que un rojo oscuro puede ser (40,0,0). En el espacio RGB normalizado o espacio RG , un color se representa por la proporción de rojo, verde y azul que contiene, en lugar de por la intensidad de cada uno. Dado que estas proporciones siempre deben sumar 1, podemos indicar solo las proporciones de rojo y verde del color y calcular el valor del azul si es necesario.

Conversión entre cromaticidad RGB y RG

Dado un color (R,G,B) donde R, G, B = intensidad lineal de rojo, verde y azul, esto se puede convertir a color. $(r,g,b)$ dónde $r,g,b$ implican la proporción de rojo, verde y azul en el color original: ^{[ 2 ]}^{[ 3 ]}

$r={\frac {R}{R+G+B}}$

$g={\frac {G}{R+G+B}}$

$b={\frac {B}{R+G+B}}$

$r+g+b=1$

La suma de rgb siempre será igual a uno; debido a esta propiedad, la dimensión b puede descartarse sin pérdida de información. La conversión inversa no es posible con solo dos dimensiones, ya que la información de intensidad se pierde durante la conversión a cromaticidad rg. Por ejemplo, (1/3, 1/3, 1/3) tiene proporciones iguales de cada color, pero no es posible determinar si corresponde a negro, gris o blanco. Si R, G, B se normaliza al espacio de color r, g, G, la conversión se puede calcular de la siguiente manera:

$R={\frac {rG}{g}}$

$G=G$

$B={\frac {(1-rg)G}{g}}$

La conversión de rgG a RGB es la misma que la conversión de xyY a XYZ. ^{[ 4 ]} La conversión requiere al menos cierta información relativa a la intensidad de la escena. Por esta razón, si se conserva G, entonces es posible la conversión inversa.

Versión utilizada en visión artificial

Motivación

Los algoritmos de visión artificial suelen verse afectados por las variaciones en las condiciones de imagen. Para lograr algoritmos de visión artificial más robustos, es importante utilizar un espacio de color (aproximadamente) invariante al color. Los espacios de color invariantes al color son insensibles a las perturbaciones en la imagen. Un problema común en la visión artificial es la variación de la fuente de luz (color e intensidad) entre múltiples imágenes y dentro de una misma imagen. ^{[ 5 ]}

El espacio de color rg se utiliza por el deseo deInvariancia fotométrica basada en píxeles . Por ejemplo, si una escena está iluminada por un foco, un objeto de un color determinado cambiará de color aparente a medida que se mueve por la escena. Cuando se utiliza el color para rastrear un objeto en una imagen RGB, esto puede causar problemas. Eliminar el componente de intensidad debería mantener el color constante.

Práctica

En la práctica, la visión artificial utiliza una forma "incorrecta" del espacio de color rg, derivada directamente del RGB con corrección gamma, normalmente sRGB. Como resultado, no se logra la eliminación completa de la intensidad y los objetos 3D aún presentan cierto efecto de halo.

Ilustración

Una fotografía con diferentes niveles de iluminación.

Representación visual de la cromaticidad de la imagen. Cada píxel se ha escalado de forma que la suma de las coordenadas rojas, verdes y azules sea igual a 1. Observe el efecto en el follaje y las zonas sombreadas.

Representación visual del valor promedio de las coordenadas de rojo, verde y azul para cada píxel de la imagen original. Esta información se puede combinar con la información de cromaticidad rg para reconstruir la imagen original.

Espacio de color RG

Las coordenadas de cromaticidad r, g y b son razones del valor tristímulo sobre la suma de los tres valores tristímulo. Un objeto neutro implica valores iguales de estímulo rojo, verde y azul. La falta de información de luminancia en rg impide tener más de un punto neutro donde las tres coordenadas tengan el mismo valor. El punto blanco del diagrama de cromaticidad rg se define por el punto (1/3,1/3). El punto blanco tiene un tercio rojo, un tercio verde y el tercio restante azul. En un diagrama de cromaticidad rg, el primer cuadrante donde todos los valores de r y g son positivos forma un triángulo rectángulo. Con r máximo igual a 1 unidad a lo largo del eje x y g máximo igual a 1 unidad a lo largo del eje y. Conectando una línea desde r máximo (1,0) hasta g máximo (0,1) desde una línea recta con pendiente de -1. Cualquier muestra que caiga sobre esta línea no tiene azul. Al desplazarse a lo largo de la línea desde el valor máximo de r hasta el valor máximo de g, se observa una disminución del rojo y un aumento del verde en la muestra, sin que el azul varíe. Cuanto más se aleja una muestra de esta línea, mayor es la presencia de azul en la muestra que se intenta igualar.

CIE RGB

RGB es un sistema de mezcla de colores. Una vez que se determina la función de igualación de color, los valores tristímulo se pueden determinar fácilmente. Dado que se requiere estandarización para comparar resultados, la CIE estableció estándares para determinar la función de igualación de color. ^{[ 6 ]}

Los estímulos de referencia deben ser luces monocromáticas R, G, B. Con longitudes de onda $\lambda _{R}=700.0nm,\lambda _{G}=546.1nm,\lambda _{B}=435.8nm$ respectivamente.
El estímulo básico es blanco con un espectro de energía uniforme. Se requiere una proporción de 1,000:4,5907:0,0601 (RGB) para igualar el punto blanco.

Por lo tanto, un blanco con luces de energía equivalente de 1,000 + 4,5907 + 0,0601 = 5,6508 lm se puede igualar mezclando R, G y B. Guild y Wright utilizaron 17 sujetos para determinar las funciones de igualación de color RGB. ^{[ 7 ]} La igualación de color RGB sirve como base para la cromaticidad rg. Las funciones de igualación de color RGB se utilizan para determinar los valores RGB tristímulo para un espectro. La normalización de los valores tristímulo RGB convierte el tristímulo en rgb. El valor tristímulo RGB normalizado se puede trazar en un diagrama de cromaticidad rg.

A continuación se muestra un ejemplo de la función de coincidencia de colores. $[F_{\lambda }]$ es cualquier monocromático. Cualquier monocromático puede ser igualado agregando estímulos de referencia. $R[R],G[G]$ y $B[B]$ La luz de prueba también es demasiado brillante para tener en cuenta este estímulo de referencia; se añade al objetivo para atenuar la saturación. Por lo tanto, $R$ es negativo. $[R],[G]$ y $[B]$ se puede definir como un vector en un espacio tridimensional. Este espacio tridimensional se define como el espacio de color. Cualquier color $[F]$ se puede alcanzar haciendo coincidir una cantidad determinada de $[R],[G]$ y $[B]$ .

$[F_{\lambda }]+R[R]=G[G]+B[B]$

$[F_{\lambda }]=-R[R]+G[G]+B[B]$

Lo negativo $[R]$ requiere funciones de igualación de color que sean negativas en ciertas longitudes de onda. Esto es evidencia de por qué la ${\overline {r}}$ La función de igualación de colores parece tener valores tristímulo negativos.

Diagrama de cromaticidad RG

La figura adjunta es un diagrama de cromaticidad rg. Cabe destacar la importancia de E, definido como el punto blanco donde rg es igual y tiene un valor de 1/3. A continuación, observe la línea recta desde (0,1) hasta (1,0), que sigue la expresión y = -x + 1. A medida que x (rojo) aumenta, y (verde) disminuye en la misma cantidad. Cualquier punto de la línea representa el límite en rg y puede definirse mediante un punto sin información b, formado por alguna combinación de r y g. El desplazamiento de la línea hacia E representa una disminución de r y g y un aumento de b. En visión artificial e imágenes digitales, solo se utiliza el primer cuadrante, ya que un ordenador no puede mostrar valores RGB negativos. El rango de RGB es de 0 a 255 para la mayoría de las pantallas. Sin embargo, al intentar formar coincidencias de color utilizando estímulos reales, se necesitan valores negativos según las leyes de Grassmann para igualar todos los colores posibles. Por ello, el diagrama de cromaticidad rg se extiende en la dirección negativa de r.

Sistema de conversión de color xyY

Evitar valores negativos de coordenadas de color motivó el cambio de rg a xy. Las coordenadas negativas se utilizan en el espacio rg porque al hacer una coincidencia de muestra espectral se puede crear agregando un estímulo a la muestra. Las funciones de coincidencia de color r, g y b son negativas en ciertas longitudes de onda para permitir que cualquier muestra monocromática se pueda igualar. Por eso, en el diagrama de cromaticidad rg, el lugar geométrico espectral se extiende en la dirección negativa de r y ligeramente en la dirección negativa de g. En un diagrama de cromaticidad xy, el lugar geométrico espectral está formado por todos los valores positivos de x e y.

Véase también

Referencias

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↑ RWG Hunt (2004). «El triángulo del color» . En MA Kriss (ed.). La reproducción del color . Wiley - Serie IS&T. pág . 71. ISBN 0-470-02425-9.

[1] JB Martinkauppi y M. Pietikäinen (2005). «Modelado del color de la piel facial» . En SZ Li y Anil K. Jain (eds.). Manual de reconocimiento facial . Springer Science & Business. pág. 117. ISBN 978-0-387-40595-7.

[2] WT Wintringham (1951). «Televisión en color y colorimetría». En D L. MacAdam (ed.). Artículos seleccionados sobre fundamentos de la colorimetría . SPIE - Sociedad Internacional de Ingeniería Óptica. pág. 343. ISBN 0-8194-1296-1.{{cite book}}: Incompatibilidad de ISBN/Fecha ( ayuda )

[3] Fairman, Hugh S; Brill, Michael H; Hemmendinger, Henry (1997). "Cómo se derivaron las funciones de igualación de color CIE 1931 a partir de los datos de Wright-Guild". Color Research & Application . 22 : 11– 23. doi : 10.1002/(SICI)1520-6378(199702)22:1 < 11::AID-COL4 > 3.0.CO ; 2-7 .

[4] Lindloom, Bruce (13 de marzo de 2009). "xyY a XYZ" . www.brucelindbloom.com . Consultado el 7 de diciembre de 2013 .

[5] T. Gevers; A. Gijsenji; J. van de Weijer y J. Geusebroek (2012). "Invariancia fotométrica basada en píxeles". En MA Kriss (ed.). El color en los fundamentos y aplicaciones de la visión por computadora . Wiley - Serie IS&T. pag. 50.ISBN 978-0-470-89084-4.

[6] N. Ohto y AR Robertson (2005). «Sistema colorimétrico estándar CIE». En MA Kriss (ed.). Fundamentos y aplicaciones de la colorimetría . Wiley - Serie IS&T. pág. 65. ISBN 978-0-470-09472-3.

[7] RWG Hunt (2004). «El triángulo del color» . En MA Kriss (ed.). La reproducción del color . Wiley - Serie IS&T. pág . 71. ISBN 0-470-02425-9.

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