Transferencia de color de imagen

Ejemplo de mapeo de colores

Imagen de origen

Imagen de referencia

Imagen de origen mapeada en color mediante coincidencia de histogramas

La transferencia de color de una imagen es una función que transforma los colores de una imagen (de origen) a los de otra (de destino). El mapeo de color puede denominarse algoritmo que genera la función de mapeo o algoritmo que transforma los colores de la imagen. Este proceso de cambio de imagen se conoce a veces como transferencia de color o, cuando se trata de imágenes en escala de grises , como función de transferencia de brillo (BTF) ; también puede denominarse calibración fotométrica de la cámara o calibración radiométrica de la cámara .

El término «transferencia de color de imagen» es un tanto inexacto, ya que la mayoría de los algoritmos comunes transfieren tanto el color como el sombreado. (De hecho, el ejemplo que se muestra en esta página transfiere principalmente el sombreado, salvo una pequeña región naranja dentro de la imagen que se ajusta a amarillo).

Existen dos tipos de algoritmos de transferencia de color de imágenes: aquellos que emplean las estadísticas de los colores de dos imágenes y aquellos que se basan en una correspondencia de píxeles determinada entre las imágenes. En una revisión exhaustiva, Faridul y otros ^{[ 1 ]} identifican una tercera categoría amplia de implementación: los métodos asistidos por el usuario.

Un ejemplo de algoritmo que emplea las propiedades estadísticas de las imágenes es la coincidencia de histogramas . Este es un algoritmo clásico para la transferencia de color, pero puede presentar el problema de ser demasiado preciso, copiando peculiaridades de color muy específicas de la imagen de destino, en lugar de las características generales del color, lo que genera artefactos de color. Los algoritmos más recientes basados ​​en estadísticas solucionan este problema. Un ejemplo de dicho algoritmo es uno que ajusta la media y la desviación estándar de cada uno de los canales de la imagen de origen para que coincidan con las de los canales correspondientes de la imagen de referencia. Este proceso de ajuste se realiza normalmente en los espacios de color Lαβ o Lab . ^{[ 2 ]}

Un algoritmo común para calcular el mapeo de color cuando se da la correspondencia de píxeles es construir el histograma conjunto (véase también matriz de coocurrencia ) de las dos imágenes y encontrar el mapeo utilizando programación dinámica basada en los valores del histograma conjunto. ^{[ 3 ]}

Cuando no se proporciona la correspondencia de píxeles y el contenido de la imagen es diferente (debido a distintos puntos de vista), las estadísticas de las regiones correspondientes de la imagen pueden utilizarse como entrada para algoritmos basados ​​en estadísticas, como la coincidencia de histogramas. Las regiones correspondientes pueden encontrarse detectando las características correspondientes . ^{[ 4 ]}

Liu ^{[ 5 ]} ofrece una revisión de los métodos de transferencia de color de imágenes. La revisión se extiende a consideraciones sobre la transferencia de color de video y métodos de aprendizaje profundo, incluida la transferencia de estilo neuronal .

El procesamiento de transferencia de color puede tener dos propósitos diferentes: uno es calibrar los colores de dos cámaras para su posterior procesamiento utilizando dos o más imágenes de muestra, y el segundo es ajustar los colores de dos imágenes para lograr una compatibilidad visual perceptiva.

La calibración del color es una tarea de preprocesamiento importante en las aplicaciones de visión artificial . Muchas aplicaciones procesan simultáneamente dos o más imágenes y, por lo tanto, necesitan que sus colores estén calibrados. Algunos ejemplos de estas aplicaciones son: la diferenciación de imágenes , el registro , el reconocimiento de objetos , el seguimiento multicámara , la cosegmentación y la reconstrucción estéreo .

Se han sugerido otras aplicaciones de la transferencia de color de imágenes. Estas incluyen la apropiación de paletas de colores de fuentes reconocidas, como pinturas famosas, y su uso como una alternativa a los métodos de modificación de color que se encuentran comúnmente en aplicaciones comerciales de procesamiento de imágenes, como «posterizar», «solarizar» y «gradiente». ^{[ 6 ]} Se ha puesto a disposición una aplicación web para explorar estas posibilidades.

El uso de los términos «origen» y «destino» en este artículo refleja el uso del artículo fundamental de Reinhard et al. ^{[ 2 ].} Sin embargo, otros autores, como Xiao y Ma ^{[ 7 ]} , invierten ese uso y, de hecho, parece más natural considerar que los colores de una imagen de origen se dirigen a una imagen de destino . Adobe utiliza el término «origen» para la imagen de referencia de color en la función «Igualar color» de Photoshop . Debido a esta confusión terminológica, algunas versiones de software pueden incorporar funcionalidades incorrectas. ^{[ 8 ]} Para minimizar la confusión, sería conveniente utilizar en adelante términos como « imagen de entrada» , «imagen base» o «imagen de contenido» , e «imagen de origen de color » o «imagen de paleta de colores» , respectivamente.

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