El espacio de cromaticidad rg , dos dimensiones del espacio RGB normalizado , o rgb, [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 en el color, en lugar de por la intensidad de cada uno. Dado que estas proporciones siempre deben sumar un total de 1, podemos citar solo las proporciones de rojo y verde del color, y podemos calcular el valor de azul si es necesario.
Conversión entre cromaticidad RGB y RG
Dado un color (R, G, B) donde R, G, B = intensidad de rojo, verde y azul, esto se puede convertir en color dónde implica la proporción de rojo, verde y azul en el color original: [2]
La suma de rgb siempre será igual a uno, debido a esta propiedad, la dimensión b puede desecharse sin causar ninguna 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 para determinar si corresponde a negro, gris o blanco. Si R, G, B, se normaliza en el espacio de color r, g, G, la conversión se puede calcular de la siguiente manera:
La conversión de rgG a RGB es la misma que la conversión de xyY a XYZ. [3] La conversión requiere al menos alguna información relativa a la intensidad de la escena. Por esta razón, si se conserva la G, es posible lo inverso.
Invarianza fotométrica basada en píxeles
Aunque la cromaticidad rg contiene menos información que los espacios de color RGB o HSV , tiene varias propiedades útiles para aplicaciones de visión por computadora . En particular, cuando una escena vista por una cámara no está iluminada de manera uniforme, por ejemplo, si está iluminada por un foco, entonces un objeto de un color determinado cambiará de color aparente a medida que se mueve por la escena. Cuando se usa color para rastrear un objeto en una imagen RGB, esto puede causar problemas. La falta de información de intensidad en las imágenes de cromaticidad rg elimina este problema y el color aparente permanece constante. Tenga en cuenta que en el caso de que diferentes partes de la imagen estén iluminadas por fuentes de luz de diferentes colores, aún pueden surgir problemas.
Los algoritmos de visión por computadora tienden a sufrir diversas condiciones de imagen. Para hacer algoritmos de visión por computadora más robustos, es importante usar un espacio de color invariante de color. Los espacios de color invariantes en color se vuelven insensibles a las alteraciones en la imagen. Un problema común en la visión por computadora es la variación de la fuente de luz (color e intensidad) entre varias imágenes y dentro de una sola imagen. [4] Para realizar correctamente la segmentación de imágenes y la detección de objetos se requiere una mayor necesidad de imágenes que sean estables a las variaciones en las condiciones de la imagen. La normalización del espacio de color RGB al sistema de color rgb realiza una transformación lineal. El espacio rgb normalizado elimina el efecto de diferentes intensidades de la fuente de luz. Las superficies uniformes de color con características geométricas variables se ven afectadas por el ángulo y la intensidad de la fuente de luz. Donde una superficie roja uniforme con un objeto verde uniforme colocado en la parte superior, debe segmentarse fácilmente. Debido a la forma del objeto 3D, se forman sombras que impiden campos de color uniformes. La normalización de la intensidad elimina la sombra. Un reflector lambertiano bajo una iluminación blanca se define mediante la siguiente ecuación:
Cuando las ecuaciones normalizadas r, g, b se sustituyen en la ecuación anterior, se derivan las ecuaciones siguientes, que definen las propiedades invariantes del sistema de color rgb.
Dónde y . Lacoeficiente que denota la relación entre la fuente de luz blanca y la reflectancia de la superficie. Este coeficiente se cancela, asumiendo una reflexión lambertiana y una iluminación blanca del que el espacio de color rgb solo depende. La imagen normalizada está libre de sombras y efectos de sombreado. El espacio de color rgb depende del color de la fuente de luz. El espacio de color solo depende de que se compone de y , y están determinadas por el sensor y la superficie del objeto.
Ilustración
espacio de color rg
Las coordenadas de cromaticidad r, gyb son relaciones del valor de un triestímulo sobre la suma de los tres valores de triestímulo. Un objeto neutral infiere valores iguales de estímulo rojo, verde y azul. La falta de información de luminancia en rg impide tener más de 1 punto neutro donde las tres coordenadas tienen el mismo valor. El punto blanco del diagrama de cromaticidad rg está definido por el punto (1 / 3,1 / 3). El punto blanco tiene un tercio rojo, un tercio verde y el tercio final 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 max r es igual a 1 unidad a lo largo de xy max g es igual a 1 unidad a lo largo del eje y. Conectando una línea desde el máximo r (1,0) al máximo g (0,1) desde una línea recta con pendiente negativa 1. Cualquier muestra que caiga en esta línea no tiene azul. Moviéndose a lo largo de la línea de max r a max g, muestra una disminución de rojo y un aumento de verde en la muestra, sin que el azul cambie. Cuanto más se aleja una muestra de esta línea, más azul hay en la muestra que intenta coincidir.
Sistema de especificación de color RGB
RGB es un sistema de mezcla de colores. Una vez que se determina la función de coincidencia de color, los valores de triestímulo se pueden determinar fácilmente. Dado que se requiere estandarización para comparar resultados, CIE estableció estándares para determinar la función de coincidencia de colores. [5]
- Los estímulos de referencia deben ser luces monocromáticas R, G, B. Con longitudes de onda respectivamente.
- El estímulo básico es blanco con igual espectro de energía. Requiere una relación de 1.000: 4.5907: 0.0601 (RGB) para que coincida con 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 combinar mezclando R, G y B. Guild y Wright utilizaron 17 sujetos para determinar las funciones de coincidencia de color RGB. [6] La coincidencia de colores RGB sirve como base para la cromaticidad rg. Las funciones de coincidencia de colores RGB se utilizan para determinar los valores RGB triestímulos para un espectro. La normalización de los valores de triestímulo RGB convierte el triestímulo en rgb. El valor triestímulo RGB normalizado se puede trazar en un diagrama de cromaticidad rg.
Un ejemplo de función de coincidencia de colores a continuación. es cualquier monocromático. Cualquier monocromático se puede emparejar agregando estímulos de referencia y . La luz de prueba también es demasiado brillante para tener en cuenta este estímulo de referencia que se agrega al objetivo para atenuar la saturación. Por lo tanto es negativo. y se puede definir como un vector en un espacio tridimensional. Este espacio tridimensional se define como el espacio de color. Cualquier color se puede alcanzar haciendo coincidir una cantidad determinada de y .
Lo negativorequiere funciones de coincidencia de colores que sean negativas en determinadas longitudes de onda. Esta es una prueba de por qué La función de coincidencia de colores parece tener valores triestímulos negativos.
diagrama de cromaticidad rg
La figura al lado es un diagrama de cromaticidad rg trazado. Observando la importancia de la E que se define como el punto blanco donde rg son iguales y tienen un valor de 1/3. A continuación, observe que la línea recta de (0,1) a (1,0) 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 que no tiene información b y está formado por alguna combinación de r y g. El movimiento de la línea lineal hacia E representa una disminución de ry un aumento de b. En visión por computadora e imágenes digitales, use solo el primer cuadrante porque una computadora no puede mostrar valores RGB negativos. El rango de RGB es 0-255 para la mayoría de las pantallas. Pero cuando se trata de formar combinaciones de colores utilizando estímulos reales, se necesitan valores negativos de acuerdo con las leyes de Grassmann para hacer coincidir todos los colores posibles. Es por eso que el diagrama de cromaticidad rg se extiende en la dirección r negativa.
Conversión sistema de color xyY
Evitar los valores de las coordenadas de color negativas provocó el cambio de rg a xy. Las coordenadas negativas se usan en el espacio rg porque al hacer una coincidencia de muestra espectral se puede crear agregando estímulo a la muestra. Las funciones de concordancia de color r, gyb son negativas en ciertas longitudes de onda para permitir la concordancia de cualquier muestra monocromática. Esta es la razón por la que en el diagrama de cromaticidad rg el locus espectral se extiende en la dirección negativa r y muy ligeramente en la dirección negativa g. En un diagrama de cromaticidad xy, el lugar espectral está formado por todos los valores positivos de x e y.
Ver también
Referencias
- ^ 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. pag. 117. ISBN 978-0-387-40595-7.
- ^ WT Wintringham (1951). "Televisión en color y colorimetría". En D L. MacAdam (ed.). Artículos seleccionados sobre fundamentos de colorimetría . SPIE - La Sociedad Internacional de Ingeniería Óptica. pag. 343. ISBN 0-8194-1296-1.
- ^ Lindloom, Bruce (13 de marzo de 2009). "xyY a XYZ" . www.brucelindbloom.com . Consultado el 7 de diciembre de 2013 .
- ^ T. Gevers; A. Gijsenji; J. van de Weijer y J. Geusebroek (2012). "Invarianza fotométrica basada en píxeles". En MA Kriss (ed.). Color en los fundamentos y aplicaciones de la visión por computadora . Wiley - Serie IS&T. pag. 50. ISBN 978-0-470-89084-4.
- ^ N. Ohto y AR Robertson (2005). "Sistema Colorimétrico Estándar CIE". En MA Kriss (ed.). Fundamentos y aplicaciones de la colorimetría . Wiley - Serie IS&T. pag. 65. ISBN 978-0-470-09472-3.
- ^ Caza de RWG (2004). "El triángulo de color" . En MA Kriss (ed.). La reproducción del color . Wiley - Serie IS&T. pag. 71 . ISBN 0-470-02425-9.