Balance de color
En fotografía y procesamiento de imágenes, el balance de color es el ajuste global de las intensidades de los colores (por lo general, colores primarios rojo, verde y azul). Un objetivo importante de este ajuste es generar colores específicos, particularmente colores neutros, correctamente. Por lo tanto, el método general a veces se denomina balance de grises, balance neutral o balance de blancos. El balance de color cambia la mezcla general de colores en una imagen y se usa para corregir el color. Las versiones generalizadas de balance de color se utilizan para corregir colores que no sean neutrales o para cambiarlos deliberadamente para obtener un efecto.
Los datos de imagen adquiridos por los sensores, ya sean sensores de película o de imagen electrónica, deben transformarse de los valores adquiridos a valores nuevos 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 el hecho de que los sensores de adquisición no coinciden con los sensores en el ojo humano, que las propiedades del medio de visualización deben tenerse en cuenta y que las condiciones de visión ambiental de la adquisición difiere de las condiciones de visualización de la pantalla.
Las operaciones de balance de color en aplicaciones populares de edición de imágenes generalmente operan directamente en los valores de píxel de los canales rojo, verde y azul, sin importar ningún modelo de detección o reproducción de color. En la fotografía de película, el equilibrio de color generalmente se logra mediante el uso de filtros de corrección de color sobre las luces o sobre la lente de la cámara.
Balance de color generalizado
A veces, el ajuste para mantener neutrales a los neutrales se denomina balance de blancos, y el balance de color de la frase se refiere al ajuste que además hace que otros colores en una imagen visualizada parezcan tener el mismo aspecto general que los colores en una escena original. Es particularmente importante que los colores neutros (grises, neutros, blancos) en una escena aparezcan neutros en la reproducción.
Estimación y adaptación de iluminantes
La mayoría de las cámaras digitales tienen medios para seleccionar la corrección del color según el tipo de iluminación de la escena, usando la selección de iluminación manual, el balance de blancos automático o el balance de blancos personalizado. Los algoritmos para estos procesos realizan una adaptación cromática generalizada.
Existen muchos métodos para equilibrar el color. Configurar 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, que permite que una cámara digital establezca el balance de color correcto para esa luz.
Existe una gran cantidad de literatura sobre cómo se podría 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 la calidad de estos ha sido debatida. Unos pocos ejemplos y el examen de las referencias allí conducirá al lector a muchos otros. Los ejemplos son Retinex, una red neuronal artificial o un método bayesiano.
Colores cromáticos
El equilibrio de color de una imagen afecta no solo a los neutrales, sino también a otros colores. Se dice que una imagen que no está equilibrada en color tiene un matiz de color, ya que todo en la imagen parece haberse desplazado hacia un color. [Page needed] El equilibrio de colores puede pensarse 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 utilizadas para lograr la constancia del color también se utilizan con frecuencia para equilibrar el color. La constancia del color está, a su vez, relacionada con la adaptación cromática. Conceptualmente, el equilibrio de color consiste en 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 los componentes de modo que se ajusten al iluminador de visión.
Viggiano descubrió que el equilibrio blanco 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 RGB de monitor para más de 4000 conjuntos hipotéticos de sensibilidades de cámara. Esta diferencia típicamente 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 editar posteriormente en un monitor. Si se debe equilibrar el color más tarde, equilibrar los datos de imagen en bruto tenderá a producir menos distorsión de los colores cromáticos que equilibrar en el monitor RGB.
Matemáticas del balance de color
El balance de color a veces se realiza en una imagen de tres componentes (por ejemplo, RGB) usando una matriz de 3×3. Este tipo de transformación es apropiado si la imagen fue capturada usando el ajuste de balance de blancos incorrecto en una cámara digital, o mediante un filtro de color.
Escalado monitor R, G y B
En principio, uno quiere escalar todas las luminancias relativas en una imagen para que los objetos que se creen neutrales aparezcan así. Si, por ejemplo, se creía que una superficie con R = 240 era un objeto blanco, y si 255 es el recuento que corresponde a blanco, uno podría multiplicar todos los valores rojos por 255/240. Hacerlo de forma análoga para el verde y el azul daría lugar, al menos en teoría, a una imagen equilibrada en color. En este tipo de transformación, la matriz 3×3 es una matriz diagonal.
donde R, G y B son las componentes de color rojo, verde y azul de un píxel en la imagen; R ‘, G’ y B ‘son los componentes rojo, verde y azul de la imagen antes del balance de color, y R’ _ {w}, G ‘_ {w} y B’ _ {w} son los rojos componentes verdes, azules y azules de un píxel que se cree que es una superficie blanca en la imagen antes del equilibrio del 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 el 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 neutras.
Escala X, Y, Z
Si la imagen se puede transformar en valores triestímulos CIE XYZ, el balance de color se puede realizar allí. Esto se ha denominado una transformación «errónea de von Kries». Aunque se ha demostrado que ofrece resultados generalmente más pobres que el equilibrio en el monitor RGB, se menciona aquí como un puente hacia otras cosas. Matemáticamente, uno calcula:
donde X, Y y Z son los valores triestímulo equilibrados por color; X_ {w}, Y_ {w} y Z_ {w} son los valores triestímulos del iluminador de visión (el punto blanco con el que la imagen se transforma para conformarse); X ‘_ {w}, Y’ _ {w} y Z ‘_ {w} son los valores triestímulo de un objeto que se cree que es blanco en la imagen sin color equilibrado, y X’, Y ‘y Z ‘son los valores de triestímulo de un píxel en la imagen sin color equilibrado. Si los valores triestímulos de los primarios del monitor están en una matriz \ mathbf {P} así que eso:
donde L_ {R}, L_ {G} y L_ {B} son el monitor corregido no gamma RGB, se puede usar:
El método de Von Kries
Johannes von Kries, cuya teoría de varillas y tres tipos de cono sensible 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 de color al espacio de color LMS, representando los estímulos efectivos para la Tipos de cono de longitudes de onda largas, medias y cortas que se modelan como adaptaciones independientes. Una matriz de 3×3 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:
donde L, M y S son los valores de triestímulo de cono LMS con equilibrio de color; L ‘_ {w}, M’ _ {w}, y S ‘_ {w} son los valores triestímulo de un objeto que se cree que es blanco en la imagen sin color equilibrado, y L’, M ‘y S ‘son los valores de triestímulo de un píxel en la imagen sin color equilibrado.
Las matrices para convertir a espacio LMS no fueron especificadas por von Kries, pero pueden derivarse de funciones de coincidencia de color CIE y funciones de coincidencia de color LMS cuando se especifican las últimas; las matrices también se pueden encontrar en libros de referencia.
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 cámara funcionaron mejor que cualquiera de los monitores RGB o XYZ. Si se conocen los valores RGB brutos de la cámara, se puede usar la matriz diagonal de 3×3:
y luego conviértalo a un espacio RGB funcional como sRGB o Adobe RGB después del balanceo.
Espacios de adaptación cromática preferidos
Las comparaciones de imágenes balanceadas por transformaciones diagonales en varios espacios RGB diferentes han identificado varios espacios similares que funcionan mejor que otros, y mejores que los espacios de cámaras o monitores, para la adaptación cromática, medida por varios modelos de apariencia de color; los sistemas que se realizaron estadísticamente y los mejores en la mayoría de los conjuntos de pruebas de imágenes utilizados fueron los espacios «Sharp», «Bradford», «CMCCAT» y «ROMM».
Adaptación iluminante general
La mejor matriz de color para adaptarse a un cambio en el iluminante no es necesariamente una matriz diagonal en un espacio de color fijo. Se sabe desde hace tiempo que si el espacio de iluminantes se puede describir como un modelo lineal con N términos base, la transformación de color adecuada será la suma ponderada de N transformaciones lineales fijas, no necesariamente diagonalizable consistentemente.