En fotografía y procesamiento de imágenes , el balance de color es el ajuste global de las intensidades de los colores (típicamente colores primarios rojo, verde y azul ). Un objetivo importante de este ajuste es renderizar colores específicos, particularmente colores neutros, correctamente. Por lo tanto, el método general a veces se denomina balance de grises , balance neutro o balance de blancos . El balance de color cambia la mezcla general de colores en una imagen y se usa para la corrección de color . Las versiones generalizadas de balance de color se utilizan para corregir colores distintos de los neutros o para cambiarlos deliberadamente para lograr un efecto.
Los datos de imagen adquiridos por sensores, ya sean de película o sensores de imagen electrónicos , deben transformarse de los valores adquiridos a nuevos valores que sean apropiados para la reproducción o visualización del color. Varios aspectos del proceso de adquisición y visualización hacen que dicha corrección de color sea esencial, incluido que los sensores de adquisición no coinciden con los sensores del ojo humano, que se deben tener en cuenta las propiedades del medio de visualización y que las condiciones de visualización ambientales de la adquisición difieren de las condiciones de visualización de la pantalla.
Las operaciones de balance de color en las aplicaciones populares de edición de imágenes generalmente operan directamente en los valores de píxeles de los canales rojo, verde y azul , [1] [2] sin respetar ningún modelo de reproducción o detección de color. En la fotografía de película, el equilibrio de color se logra normalmente mediante el uso de filtros de corrección de color sobre las luces o la lente de la cámara. [3]
Equilibrio de color generalizado
A veces, el ajuste para mantener los neutrales neutrales se llama balance de blancos , y la frase balance de color se refiere al ajuste que además hace que otros colores en una imagen mostrada parezcan tener la misma apariencia general que los colores en una escena original. [4] Es particularmente importante que los colores neutros (gris, neutro, blanco) de una escena parezcan neutrales en la reproducción. [5]
Equilibrio psicológico de color
Los humanos se relacionan con los tonos de piel de manera más crítica que con otros colores. Los árboles, la hierba y el cielo pueden estar apagados sin preocuparse, pero si los tonos de la piel humana están "apagados", el sujeto humano puede parecer enfermo o muerto. Para abordar este problema crítico del equilibrio del color, los primarios tricolores en sí están formulados para no equilibrarse como un verdadero color neutro. El propósito de este desequilibrio primario de color es reproducir con mayor fidelidad los tonos de piel en todo el rango de brillo.
Estimación y adaptación del iluminante
La mayoría de las cámaras digitales tienen medios para seleccionar la corrección de color según el tipo de iluminación de la escena, utilizando la selección de iluminación manual, el balance de blancos automático o el balance de blancos personalizado. [6] Los algoritmos para estos procesos realizan una adaptación cromática generalizada .
Existen muchos métodos para equilibrar el color. Establecer un botón en una cámara es una forma de que el usuario indique al procesador la naturaleza de la iluminación de la escena. Otra opción en algunas cámaras es un botón que se puede presionar cuando la cámara apunta a una tarjeta gris u otro objeto de color neutro. Esto captura una imagen de la luz ambiental, lo que permite que una cámara digital establezca el balance de color correcto para esa luz.
Existe una gran cantidad de literatura sobre cómo se puede estimar la iluminación ambiental a partir de los datos de la cámara y luego usar esta información para transformar los datos de la imagen. Se han propuesto una variedad de algoritmos y se ha debatido la calidad de estos. Unos pocos ejemplos y el examen de las referencias en ellos llevarán al lector a muchos otros. Algunos ejemplos son Retinex , una red neuronal artificial [7] o un método bayesiano . [8]
Colores cromáticos
El equilibrio de color de una imagen afecta no solo a los neutros, sino también a otros colores. Se dice que una imagen que no tiene equilibrio de color tiene una tonalidad de color, ya que todo en la imagen parece haber cambiado hacia un color. [9] [ página necesaria ] El equilibrio de color se puede pensar en términos de eliminar este matiz de color.
El balance de color también está relacionado con la constancia del color . Los algoritmos y las técnicas que se utilizan para lograr la constancia del color también se utilizan con frecuencia para el equilibrio del color. La constancia del color, a su vez, está relacionada con la adaptación cromática . Conceptualmente, el balance de color consta de dos pasos: primero, determinar el iluminante bajo el cual se capturó una imagen; y segundo, escalar los componentes (por ejemplo, R, G y B) de la imagen o transformar de otro modo los componentes para que se ajusten al iluminante de visualización.
Viggiano descubrió que el balance de blancos en el modelo de color RGB nativo de la cámara tendía a producir menos inconstancia de color (es decir, menos distorsión de los colores) que en el monitor RGB para más de 4000 conjuntos hipotéticos de sensibilidades de la cámara. [10] Esta diferencia por lo general ascendió a un factor de más de dos a favor de la cámara RGB. Esto significa que es ventajoso obtener el equilibrio de color justo en el momento en que se captura una imagen, en lugar de editarla más tarde en un monitor. Si uno debe equilibrar el color más tarde, equilibrar los datos de la imagen sin procesar tenderá a producir menos distorsión de los colores cromáticos que equilibrar en el monitor RGB.
Matemáticas del equilibrio de color
El balance de color a veces se realiza en una imagen de tres componentes (por ejemplo, RGB ) usando una matriz de 3x3 . Este tipo de transformación es apropiado si la imagen se capturó utilizando el ajuste de balance de blancos incorrecto en una cámara digital o mediante un filtro de color.
Monitor de escala R, G y B
En principio, uno quiere escalar todas las luminancias relativas en una imagen para que los objetos que se cree que son neutrales lo parezcan. Si, digamos, una superficie conse creía que era un objeto blanco, y si 255 es el recuento que corresponde al blanco, se podrían multiplicar todos los valores rojos por 255/240. Hacer lo mismo con el verde y el azul daría como resultado, al menos en teoría, una imagen de color equilibrado. En este tipo de transformación, la matriz de 3x3 es una matriz diagonal .
dónde , , y son los componentes de color rojo, verde y azul equilibrados de un píxel en la imagen;, , y son los componentes rojo, verde y azul de la imagen antes del equilibrio de color, y , , y son los componentes rojo, verde y azul de un píxel que se cree que es una superficie blanca en la imagen antes del equilibrio de color. Esta es una escala simple de los canales rojo, verde y azul, y es por eso que las herramientas de balance de color en Photoshop y GIMP tienen una herramienta de cuentagotas blanca. Se ha demostrado que realizar el balance de blancos en el conjunto de fósforo asumido por sRGB tiende a producir grandes errores en los colores cromáticos, aunque puede hacer que las superficies neutras sean perfectamente neutrales. [10]
Escala X, Y, Z
Si la imagen se puede transformar en valores triestímulos CIE XYZ , el equilibrio de color se puede realizar allí. Esto se ha denominado una transformación de "von Kries equivocado". [11] [12] Aunque se ha demostrado que ofrece resultados generalmente peores que el balanceo en el monitor RGB, se menciona aquí como un puente hacia otras cosas. Matemáticamente, se calcula:
dónde , , y son los valores de triestímulo con equilibrio de color; , , y son los valores triestímulos del iluminante de visualización (el punto blanco al que se está transformando la imagen para adaptarse); , , y son los valores triestímulos de un objeto que se cree que es blanco en la imagen sin equilibrio de color, y , , y son los valores triestímulos de un píxel en la imagen sin equilibrio de color. Si los valores triestímulos de las primarias del monitor están en una matriz así que eso:
dónde , , y son los monitores RGB sin corrección de gamma , se pueden utilizar:
El método de von Kries
Johannes von Kries , cuya teoría de bastones y tres tipos de conos sensibles al color en la retina ha sobrevivido como la explicación dominante de la sensación de color durante más de 100 años, motivó el método de conversión del color al espacio de color LMS , que representa los estímulos efectivos para el Tipos de conos de longitud de onda larga, media y corta que se modelan para adaptarse de forma independiente. Una matriz de 3x3 convierte RGB o XYZ a LMS, y luego los tres valores primarios de LMS se escalan para equilibrar el neutro; el color se puede volver a convertir al espacio de color final deseado : [13]
dónde , , y son los valores triestímulos de cono LMS con balance de color; , , y son los valores triestímulos de un objeto que se cree que es blanco en la imagen sin equilibrio de color, y , , y son los valores triestímulos de un píxel en la imagen sin equilibrio de color.
Von Kries no especificó las matrices para convertir al espacio LMS, pero se pueden derivar de las funciones de concordancia de color CIE y las funciones de concordancia de color LMS cuando se especifican estas últimas; Las matrices también se pueden encontrar en libros de referencia. [13]
Cámara de escala RGB
Según la medida de Viggiano, y utilizando su modelo de sensibilidades espectrales de la cámara gaussiana, la mayoría de los espacios RGB de la cámara funcionaron mejor que los monitores RGB o XYZ. [10] Si se conocen los valores RGB sin procesar de la cámara, se puede usar la matriz diagonal de 3x3:
y luego conviértalo a un espacio RGB funcional como sRGB o Adobe RGB después de equilibrar.
Espacios de adaptación cromática preferidos
Las comparaciones de imágenes equilibradas por transformaciones diagonales en varios espacios RGB diferentes han identificado varios de estos espacios que funcionan mejor que otros, y mejor que los espacios de cámara o monitor, para la adaptación cromática, según lo medido por varios modelos de apariencia de color ; los sistemas que se desempeñaron estadísticamente tan bien como los mejores en la mayoría de los equipos de prueba de imágenes utilizados fueron los espacios "Sharp", "Bradford", "CMCCAT" y "ROMM". [14]
Adaptación general del iluminante
La mejor matriz de color para adaptarse a un cambio de iluminante no es necesariamente una matriz diagonal en un espacio de color fijo. Se sabe desde hace mucho tiempo que si el espacio de los iluminantes puede describirse como un modelo lineal con N términos básicos, la transformación de color adecuada será la suma ponderada de N transformaciones lineales fijas, no necesariamente diagonalizable de manera consistente. [15]
Ejemplos de
Ver también
- Reparto de color
- Temperatura del color
- Corrección gamma
- punto blanco
Referencias
- ^ Phyllis Davis (2000). El Gimp para Linux y Unix . Peachpit Press. pag. 134. ISBN 978-0-201-70253-8.
- ^ Equipo creativo de Adobe (2000). Adobe Photoshop 6.0 . Adobe Press. pag. 278. ISBN 978-0-201-71016-8.[ necesita cotización para verificar ]
- ^ Blain Brown (2002). Cinematografía: teoría y práctica: creación de imágenes para directores de fotografía, directores y videógrafos . Prensa Focal. pag. 170. ISBN 978-0-240-80500-9.
- ^ Hsien-Che Lee (2005). Introducción a la ciencia de la imagen en color . Prensa de la Universidad de Cambridge. pag. 450 . ISBN 978-0-521-84388-1.
- ^ Balance de blancos . Nikon Digital . Consultado el 12 de octubre de 2016.
- ^ Afifi, Mahmoud; Price, Brian; Cohen, Scott; Brown, Michael S (2019). "Cuando la constancia del color falla: corrección de imágenes con balance de blancos incorrecto" (PDF) . Actas de la Conferencia IEEE sobre visión artificial y reconocimiento de patrones : 1535–1544. doi : 10.1109 / cvpr.2019.00163 . ISBN 978-1-7281-3293-8. S2CID 196195956 .
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- ^ John AC Yule, Principios de reproducción del color. Nueva York: Wiley, 1967.
- ^ a b c Viggiano, JA Stephen (2004). "Comparación de la precisión de diferentes opciones de balance de blancos cuantificadas por su constancia de color". En Blouke, Morley M; Sampat, Nitin; Motta, Ricardo J (eds.). Sensores y sistemas de cámaras de científicos, industriales y aplicaciones de fotografía digital V . 5301 . págs. 323–333. doi : 10.1117 / 12.524922 . S2CID 8971750 .
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- ^ Laurence T. Maloney; Brain A. Wandell (1987). "Constancia de color: un método para recuperar la reflectancia espectral de la superficie" . En Martin A. Fischler; Oscar Firschein (eds.). Lecturas en visión artificial . Morgan-Kaufmann. ISBN 978-0-934613-33-0.
- ^ a b "photoskop: lecciones de fotografía interactiva" . 25 de abril de 2015.
enlaces externos
- Balance de blancos - Introducción en nikondigital.org
- photoskop: Lecciones de fotografía interactiva - Balance de blancos interactivo
- Comprensión del balance de blancos - Tutorial
- Equilibrio de color afín con saturación, con código y demostración en línea
- Obtener el balance de blancos adecuado para colores neutros - Tutorial de fotografía