utp 2015-2_pdi_sap2 iluminacion y modos de color

Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial

(WEE2)

Sesión: 2

MSc. Ing. José C. Benítez P.

Iluminación, imágenes digitales y modos de color

Logros de aprendizaje

1. Definir las tipos y las fuentes de iluminación.

2. El espectro electromagnético.

3. Conocer los los tipos de imágenes digitales.

4. Definir los modelos de color.

2

3

Contenido

Iluminación, imágenes digitales y modos de color

• Tipos de iluminación.

• Fuentes de luz.

• El espectro electromagnético.

• Tipos de imágenes digitales.

• Importancia del uso del color.

• Modos de color.

• ¿Qué modo elegir?.

Tipos de Iluminación

a. Iluminación direccional

b. Iluminación difusa

c. Iluminación a contraluz

d. Iluminación oblicua

e. Iluminación estructurada

f. Iluminación coaxial

g. Iluminación dark-ground o dark-field

h. Luz polarizada

Tipos de Iluminación

Fuentes de luz

El espectro electromagnético

22


23


24

Tipos de imágenes:

� Clasificar las imágenes digitales puede realizarse basándose en múltiples criterios, nos interesa para el curso exclusivamente la forma en que esta imagen se encuentra representada en el computador.

� De acuerdo a esto, se distingue dos grandes grupos de imágenes digitalizadas:

� Vectoriales, aquellas que están descritas en base a fórmulas matemáticas que definen su relleno y contorno.

� Mapas de bits, las que se encuentran descompuestas en píxeles, es decir, pequeños cuadraditos de color que, al observarse todos en conjunto proporcionan la representación total de la imagen.

25

Tipos de imágenes:

Características:

� Imagen Vectorial:

� Pesan poco y

� No se deforman al estirarlos.

� Imagen Mapa de bits:

� Tienen gran peso y

� Se deforman al estirarlos.

Importante: Cuando observamos una imagen en la pantalla del computador, ésta siempre se nos representa en mapa de bits independientemente del tipo de imagen que se trate, pues el monitor muestra todos los contenidos mediante píxeles, sin embargo, las diferencias resultarán decisivas cuando recuperemos la imagen en cualquier otro medio de reproducción.

26

Imágenes vectoriales:

� Las imágenes vectoriales se componen de contornos y rellenos definidos matemáticamente (vectorialmente) mediante precisas ecuaciones que describen perfectamente cada ilustración.

� Esto posibilita que sean escalables sin disminución alguna de su calidad cuando quieren reproducirse en un dispositivo de salida adecuado. Esta característica adquiere especial relevancia en ilustraciones que contienen zonas con contornos curvados.

27


Imagen vectorial con relleno y contorno perfectamente definidos.

� Este tipo de imágenes son adecuadas para ilustraciones que contienen zonas bien definidas con rellenos homogéneos de color y se utilizan, siempre que sea posible, dadas sus altas prestaciones a la hora de su reproducción.

� Imaginemos por ejemplo el logotipo de una conocida marca de prendas deportivas.

28


Logotipo vectorial.

� Este diseño debe figurar en las tarjetas comerciales de la empresa, en las etiquetas de sus productos, en carteles promocionales, en vallas publicitarias, etc. y es deseable que en todos ellos figure con la máxima nitidez, tanto en lo relativo a su color como a su forma, es decir, se necesita disponer de un formato gráfico que no altere la calidad ante las distintas transformaciones que debe sufrir la imagen.

� La imagen vectorial admite que sea escalada sin que se produzca absolutamente ninguna pérdida en la precisión de su trazo, no importa a qué tamaño sea reproducida.

� Las imágenes vectoriales permiten que se modifique su contorno a voluntad con transiciones suaves entre las zonas de concavidad y convexidad, sin que afecte para nada a la calidad de la representación.

29


Manejadores de forma en los nodos de cambio de curvatura en una figura vectorial.

� Todos las aplicaciones de dibujo vectorial permiten estas transformaciones mediante unos nodosprovistos de manejadores situados donde el contorno cambia de curvatura, de modo que se puede moldear el trazado garantizando transiciones suaves de forma cuando éstas sean necesarias.

30

Imágenes en mapa de bits:

� Las imágenes de mapa de bits están descritas mediante una gran cantidad de cuadraditos, llamados píxels, que están rellenos de color aunque éste sólo sea blanco o negro.

� La idea es muy sencilla: Supongamos que queremos reproducir una fotografía de un paisaje en un cuaderno con hojas cuadriculadas. Podemos trazar en la foto cuadrados de igual tamaño que en el cuaderno y, a continuación, traspasar a éste los colores de cada cuadro, ello nos proporcionará en nuestro papel una imagen aproximada a la foto original.

� Esta copia será más fiel cuanto más pequeños sean los cuadraditos usados para descomponerla y copiarla.

31


32

� Descomposición de una fotografía

en píxeles. A menor tamaño de

los cuadrados, mayor precisión de

la imagen.

� La forma de representación de

estas imágenes origina una mayor

imprecisión que se manifiesta

sobre todo en las zonas de bordes

curvos mientras que en las

regiones limitadas por líneas

rectas, estas imprecisiones son

menos apreciables.


� En las regiones curvas de las imágenes en mapa de bits los

bordes son dentados y originan una menor nitidez en el

contorno.

� El tipo más básico de imagen en mapa de bits es aquella que

sólo admite dos tonalidades: blanco o negro, representados

por un "0" o un "1" dependiendo si hay o no color en el píxel

correspondiente.33


34

Las regiones de una imagen bitonal

son descritas con dos dígitos:

- 0 para el blanco y

- 1 para el negro.

Los mapa de bits están orientadas a

imágenes que presentan una

variada gama de color o tonalidad,

sin embargo pierden mucha calidad

al ser ampliadas o sufren

transformaciones que afectan a su

resolución.

Importancia del uso del color

El uso del color en PDI y VA está principalmente

motivado por dos factores:

� El color es un poderoso descriptor que, en la

mayoría de los casos simplifica la identificación y

extracción de los objetos de una escena.

� Los humanos podemos distinguir miles de colores

y sin embargo sólo dos docenas de niveles de gris.

35

Objetivo de un modelo de color

� Debido a las características del ojo humano y a la

teoría tricromatica, todos los colores que podemos

reconocer en una imagen son una combinación de los

llamados colores primarios: R(Red/Rojo),

G(Green/Verde) y B(Blue/Azul).

� El objetivo de un modelo de color es facilitar la

especificación de los colores de una forma

normalizada y aceptada genéricamente.

Concepto de un modelo de color

Un modelo de color es la especificación de un sistema de

coordenadas tridimensional y de un sub espacio de este

sistema en el que cada color queda representado por un

único punto.

Concepto de un modelo de color

Entre los espacios de color utilizados más

frecuentemente para el PDI se encuentran:

� HSB

� RGB

� YIQ

� CMY

� YCbCr

� HSI

Características de un color

Generalmente las características para poder distinguir un color

de otro son:

� brillo,

� tono y

� saturación.

Estas características también definen un Modelo de Color: HSB

(Hue, Saturation, Brightness) (Tono, Saturación, Brillo).


El brillo

- Es la luminosidad u oscuridad relativa del color.

- Se expresa como un porcentaje comprendido

entre 0% (negro) y 100% (blanco).

El tono

- Es el color reflejado o transmitido a través de un

objeto.

- Se mide como un ángulo en grados, entre 00 y

3600. Normalmente, el tono se identifica por el

nombre del color, como rojo, naranja o verde.


La saturación,

- a veces llamada cromatismo, se refiere a la pureza relativa de

la cantidad de luz blanca mezclada con el tono, es decir, es la

fuerza o pureza del color.

- La saturación representa la cantidad de blanco que existe en

proporción al tono y se mide como porcentaje entre 0% (gris) y

100% (saturación completa).


� En la rueda de colores

estándar, la saturación

aumenta a medida que nos

aproximamos al borde de la

misma.

� Las coordenadas de tono y

saturación definen la

cromaticidad, entonces un

color puede ser

caracterizado por su brillo y

cromaticidad.

Modelo RGB

� En el modelo RGB cada color aparece en sus componentes espectrales

primarias: rojo, verde y azul. Este modelo está basado en el sistema

de coordenadas cartesianas.

� El sub espacio de color de interés es el tetraedro mostrado en la

Figura, en el cual los valores RGB están en tres vértices; cian, magenta

y amarillo se sitúan en otros tres vértices, el negro corresponde al

origen y el blanco se sitúa en el vértice más alejado del origen.

Modelo RGB

� En este modelo, la escala de grises ese extiende desde el negro al

blanco a lo largo de la diagonal que une esos dos puntos, y los

colores son puntos dentro del tetraedro definidos por los vectores

desde el origen.

� Por conveniencia, se asume que todos los vectores han sido

normalizados, de modo que el tetraedro de la figura es el tetraedro

unitario, es decir, todos los valores de R, G y B están en el rango

[0,1]. Las imágenes en este modelo se forman por la combinación en

diferentes proporciones de cada uno de los colores primarios RGB.

Modelo RGB

� Las imágenes del modelo de color RGB consisten en tres planos de

imagen independientes, uno por cada color primario. Cuando llegan

a un monitor RGB, estas tres imágenes se combinan en la pantalla

fosforescente para producir una imagen en color compuesta. De

forma alternativa, la mayoría de las cámaras de color empleadas

para la adquisición de imágenes digitales utilizan el formato RGB, lo

que por sí solo hace de éste un modelo importante en el PDI.

Modelo CMY� Cian (C), magenta (M) y amarillo (Y) son

los colores secundarios de la luz, o bien

los colores primarios de los pigmentos.

Se denominan sustractivos ya que se

utilizan como filtros para sustraer

colores de la luz blanca.

� La mayoría de los dispositivos que

depositan pigmentos coloreados sobre

papel, tales como impresoras y

fotocopiadoras en color, necesitan una

entrada CMY o bien una conversión

interna de RGB a CMY.

� El sistema coordenado es el mismo que

en modelo RGB pero donde había negro

ahora existe blanco y viceversa.

Modelo YIQ

� El modelo YIQ se utiliza en las emisiones comerciales de televisión.

Básicamente el YIQ es una recodificación del RGB utilizada por su

eficacia en la transmisión y para mantener la compatibilidad con los

estándares de televisión en blanco y negro. La componente Y del

sistema YIQ, proporciona toda la información de vídeo que necesita

un sistema de televisión monocromático.

� El modelo YIQ fue diseñado para aprovechar la mayor sensibilidad

del sistema visual humano a los cambios de la saturación. Así los

estándares YIQ emplean más bits para representar la Y y menos para

representar la I o Q.

Modelo YIQ

� Además de tratarse de un estándar ampliamente difundido, la

ventaja principal del modelo YIQ en el PDI es que la luminancia (Y) y

la información del color (I y Q) están desacopladas, así la importancia

de este desacoplamiento radica en que la componente de

luminancia de una imagen puede procesarse sin afectar a su

contenido cromático.

Modelo YCbCr

� Se trata de una codificación no lineal del espacio RGB. El parámetro

Y indica la luminancia, los parámetros Cb y Cr indican el tono del

color: Cb ubica el color en una escala entre el azul y el amarillo, Cr

indica la ubicación del color entre el rojo y el verde.

� El espacio YCbCr es una versión escalada y desplazada del espacio de

color YUV. El parámetro Y representa la luminancia (es decir,

información en blanco y negro), mientras que U y V representan la

crominancia (es decir, información con respecto al color). Cb (Cr

respectivamente) es la diferencia entre la componente azul (rojo,

respectivamente) y un valor de referencia.

Modelo YCbCr

� La transformación de RGB a YCbCr puede ser ejecutada utilizando la

siguiente ecuación donde R, G y B oscilan en el rango de [0, 1]. Y en

el de [16,235], y Cb y Cr en el de [16,240].

Modelo HSI

� Sus siglas corresponden a H(Hue/Tonalidad),

S(Saturation/Saturación), I(Intensity/Intensidad).

� El modelo HSI debe su utilidad a dos hechos básicos:

� La componente de intensidad, I, está desacoplada de la

información cromática contenida en la imagen.

� Las componentes de tono y saturación están íntimamente

relacionadas con la forma en que los seres humanos percibimos

el color.

Modelo HSI

� Estas características hacen que el modelo HSI sea una herramienta

ideal para desarrollar algoritmos de procesamiento de imágenes

basados en alguna de las propiedades de la percepción del color del

sistema visual humano.

¿Qué modelo elegir?

� Una imagen en color está especificada por sus

componentes RGB. El modelo RGB es recomendable para

visualizar el color, pero no es bueno para su análisis ya que

existe un alto grado de correlación entre sus componentes

R, G y B. Además, la distancia en el espacio de color RGB

no representa las diferencias de colores tal como el

sistema visual humano las percibe.

� Es por ello que en el análisis y procesamiento de las

imágenes, muchas veces se transforman estas

componentes en otro espacio de color.

� Todo espacio de color tiene sus ventajas y desventajas.

¿Qué modelo elegir?

� Por ejemplo en algoritmos de segmentación se usa el espacio de

color YCbCr debido a tres razones principales:

1. El espacio de color YCbCr es comúnmente usado en las

compresiones de vídeo estándar (MPEG y JPEG).

2. La diferencia de color en la percepción humana puede ser

aproximadamente expresada por la distancia Euclídea en el

espacio de color.

3. La intensidad y las componentes cromáticas pueden ser

controladas fácil e independientemente.

Propiedades de los objetos

60

Preguntas

Al término de la experiencia de aprendizaje el alumno debe ser

capaz de responder las siguientes preguntas:

1. ¿Cuáles son los diferentes tipos de iluminación?.

2. Definir cada uno de los diferentes tipos de fuentes de luz.

3. ¿Qué es el espectro electromagnético (EEM)?

4. Identificar las zonas de uso de frecuencias del EEM.

5. Definir los tipos de imágenes e identificar la importancia de

cada uno.

6. ¿Cuál es la importancia del uso del color?.

7. ¿Qué es un modelo de color?

8. Describir cada uno de los modelos de color (MC) que existen.

9. ¿Cómo están relacionados cada uno de los MC?.

10. Clasificar los objetos según la luz incidente.

61

Sesión 2. Iluminación, imágenes digitales y modos de color

Procesamiento de Imágenes

y Visión Artificial

Blog del curso:

http://utppdiyva.blogspot.com

utp 2015-2_pdi_sap2 iluminacion y modos de color

Documents