A Imagem (Parte III) Prof. AMOUSSOU DOROTHÉE

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1 A Imagem (Parte III) Prof. AMOUSSOU DOROTHÉE amousdorothe@yahoo.com.br
UNIVERSIDADE KIMPA VITA Sistemas Multimédia A Imagem (Parte III) Prof. AMOUSSOU DOROTHÉE

2 Sistemas Multimídia Tópicos: Sistemas de Cores (Conversão)

3 Natureza da luz v l = v / f c = l f
c = velocidade da luz @ 3.0x108 m/s l = v / f v c = l f

4 Sensibilidade do olho Sensibilidade do olho em função do comprimento de onda: Fração da luz absorvida pelo olho 100% sensibilidade relativa 50% 0% 400 500 600 700 l (nm) 380 nm 780 nm

5 Luz branca (Newton) luz branca prisma vermelho alaranjado amarelo
verde azul violeta luz branca prisma Cor l Violeta nm Azul nm Verde nm Amarelo nm Laranja nm Vermelho nm luz branca (acromática) tem todos os comprimentos de onda

6 Espectro de fontes luminosas
Energia 100 50 l (nm) E luz branca luz colorida 400 500 600 700 comprimento de onda 380 nm 780 nm

7 Características das fontes luminosas
400 500 600 700 l (nm) E brilho (brightness) intensidade define o brilho (brightness) l (nm) E matiz (hue) comprimento de onda dominante define a 400 500 600 700 400 500 600 700 l (nm) E saturação a concentração no comprimento de onda dominante define a saturação ou pureza cores pastéis são menos saturadas ou menos puras

8 Características das fontes luminosas

9 3D Color Spaces Tri-cromático sugere espaço 3D Polar Cartesiano
Luminância Saturação Matiz(Hue) R B G

10 fração de luz absorvida
Sensibilidade do olho Olho humano: Cones (SML) e Bastonetes (cegos para cor) .02 .04 .06 .08 .10 .12 .14 .16 .18 .20 400 440 480 520 560 600 640 680 l fração de luz absorvida por cada cone comprimento de onda (nm) Curvas se sobrepõe! Não temos como saber qual a sensação de um dado cone! 380 nm 780 nm

11 Percepção de cor c( ) não é assim! Luz Colorida Luz Branca 400 440
480 520 560 600 640 680 l Intensidade comprimento de onda (nm) Luz Colorida Luz Branca não é assim! c( )

12 O problema de reprodução de cor em CG
Mundo Real Espaço Virtual E l 400 700 B G R Objetivo: produzir a mesma sensação de cor olho só distingue 400 mil cores (< 219) Þ 19 bits podem ser suficientes

13 Colorimetria e Sistemas de Cores
CIE (Commission Internationale de l’Eclairage) RGB XYZ xyY Lu*v* La*b* Sistemas por exumeração Munsell Pantone Sistemas dependentes de dispositivos mRGB CMY CMYK Sistemas para especificação interativa HSV HLS

14 Os sistemas de cor padrão
O modelo matemático adequado para uma representação do espaço espectral de cor é um espaço vetorial de dimensão finita. O processo de reconstrução de cor utiliza uma base de cores primárias. Modelo tricromático de Young-Helmholtz - sistema de processamento de cor do olho humano é baseado na amostragem das faixas vermelha (red), verde (green) e azul (blue) do espectro visível, feita pelas moléculas fotossensíveis do olho -> Primeiro modelo padrão básico: CIE-RGB.

15 Os sistemas de cor padrão
Monitor de computador: Três cores primárias emitidas por cada um dos tubos de raios catódicos (vermelho a 700 nm, verde a 546 nm e azul a 436 nm) - não correspondem às cores detectadas pelo olho humano. Necessidade de modificar as proporções de intensidade de cor aplicadas a cada uma das componentes primárias emitidas. Não é possível reproduzir todos os comprimentos de onda de luz visível. Existem, portanto, cores que não podem ser simplesmente reproduzidas em monitores a cores pela adição ponderada das cores vermelha, verde e azul.

16 Representação perceptual da cor CIE RGB
R = 700 nm G = 546 nm B = nm r(l) R g(l) G b(l) B Cor Monocromática C(l) C(l ) = r(l) R + g(l) G + b(l) B Problema: Não consegue se representar todas as cores visíveis (falta saturação)

17 Componentes das cores monocromáticas - CIE RGB
C(l ) = r(l) R + g(l) G + b(l) B 0.4 b(l ) r(l ) g(l ) 0.2 Valores dos tri-estimulos l (nm) 400 500 600 700 438 nm 546 nm - 0.2 Combinação de três cores (RGB) para reproduzir as cores espectrais Fonte:

18 Componentes das cores monocromáticas - CIE RGB
b(l ) r(l ) 0.4 g(l ) 0.2 Valores dos tri-estimulos l (nm) 400 500 600 700 - 0.2

19 Os sistemas de cor padrão
Solução: em 1931 a CIE (Commission Internationale de l’Éclairage) resolveu adotar um novo modelo de representação padrão X, Y, Z. As cores primárias não correspondem a cores visíveis, mas suas componentes de cor são positivas sendo possível reproduzir no monitor todos os comprimentos de ondas de luz visível. As coordenadas de cromaticidade dessas cores primárias são conhecidas, sendo possível a realização de cálculos que permitem não só obtenção de valores de grandezas no sistema XYZ a partir de grandezas do sistema RGB, assim como mudanças de coordenadas entre outros sistemas de cor.

20 Conversão da base CIE RGB para CIE XYZ
C(l) = r(l) R + g(l) G + b(l) B R G B X Y Z =

21 Componentes das cores monocromáticas - CIE XYZ
Cores Básicas do CIE 1931 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 Y foi escolhida de forma a y(l) ser semelhante à curva de sensibilidade do olho (luminância) Valor l (nm) 400 500 600 700

22 Cores visíveis representadas no sistema CIE XYZ

23 Nome das cores y x 0.9 green yellow- yellow orange white cyan red pink
650 610 590 550 570 600 580 560 540 505 500 510 520 530 490 495 485 480 470 450 1.0 0.5 0.0 0.9 green yellow- yellow orange red magenta purple blue cyan white pink y

24 Conversão do mRGB para CIE XYZ e vice-versa
Dados (R,G,B) determine (x,y) 1) O fabricante deve informar as coordenadas x,y dos fósforos do monitor ex. R G B white x y ITU-R BT.709 International Telecommunication Union 2) Determine a coordenada z = 1 - x - y Valores aproximados ex. R G B white z 3) As coordenadas X,Y,Z são obtidas de: X Y Z XR YR ZR XG YG ZG XB YB ZB R G B = + O problema agora consiste em encontrar as componentes XYZ do R, G e B

25 Conversão do mRGB para CIE XYZ …
xR = XR/ (XR+YR+ZR), se CR = XR+YR+ZR então XR = xRCR YR = yRCR e ZR = zRCR e XG = xGCG , YG = yGCG e ZG = zGCG XB = xBCB , YB = yBCB e ZB = zBCB da mesma forma substituindo na matriz da equação X Y Z xRCR yRCR zRCR R G B = XR YR ZR XG YG ZG XB YB ZB xGCG yGCG zGCG xBCB yBCB zBCB para determinar as componentes CR , CG e CB usa-se o fato de que R=G=B=1 é a cor branca. XW YW ZW xRCR yRCR zRCR 1 = xR yR zR xG yG zG xB yB zB CR CG CB xGCG yGCG zGCG xBCB yBCB zBCB

26 Conversão do mRGB para CIE XYZ …
Supondo que a luminosidade do branco YW = 1.00, tem-se: YW = yW CW Þ CW = YW / yW = 1.0/ = 3.04 XW = xW CW = 0.31x = ZW = zW CW = x = 1.089 0.95 1.00 1.09 = CR CG CB CR CG CB resolvendo = 0.644 1.192 1.203 Concluindo: = X Y Z R G B R G B = X Y Z

27 Sistemas de cor dependentes de dispositivo - CMY
Sistemas das Impressoras -CMY ou CMYK processo predominantemente subtrativo luz branca (1,1,1) normal q luz ciano (0,1,1) tinta ciano (0,1,1) papel branco (1,1,1) componente vermelha é absorvida C Y M R G B K

28 Conversão RGB para CMY e vice-versa
1.0 Y M C W K vermelho azul preto verde amarelo ciano magenta branco (r,g,b) (c,m,y)

29 Sistemas de cor dependentes de dispositivo - CMYK
O sistema CMYK usa o preto (blacK) porque o pigmento (carbono) é mais barato; A superposição de ciano, magenta e amarelo para produzir preto gera um tom meio puxado para o marrom. Y K := a min (C, M, Y) a Î [0,1] C := C - K M := M - K Y := Y - K K M base linearmente dependente C

30 Visão lateral do hexágono HSV

31 HSV/HSB Color Space HSV = Hue Saturation Value
HSB = Hue Saturation Brightness Saturation Scale Brightness Scale

32 HSV Value Saturation Hue

33 Transformação RGB para HSV e vice-versa
Max = max(R,G,B) Min = min(R,G,B) no caso G e B, respectivamente V = Max R G B S = ( Max-Min ) / Max B R S=0 S=1 Min Max

34 Conversão RGB para HSV cálculo de H
G(120o) V Y (60o) C(180o) R (0o) 120o 60o B(240o) 180o M(300o) 0o 240o 300o H S r R 120o H b g 180o B

35 HLS Color Space HLS = Hue Lightness Saturation V H S red 0° green 120°
yellow Blue 240° cyan magenta V black 0.0 0.5 H S

36 Sistemas de vídeo componente
O olho tem menor sensibilidade para detectar cores do que variações de intensidade Utiliza-se uma banda maior para a luminância: Y = 0,299R + 0,587G + 0,116B Os componentes de crominância são representados como: R-Y e B-Y Sistemas baseados em Y, R-Y, B-Y são chamados de vídeo componente.

37 Sistemas de vídeo digital
O padrão internacional para vídeo digital Y, Cr, Cb é dado pela seguinte transformação de Y, R-Y, B-Y: Y = Y Cr = (0,5/(1-0,114) * (B-Y)) Cb = (0,5/(1-0,299) * (R-Y)) Usado nos padrões JPEG e MPEG.

38 Sistemas de vídeo digital
RGB to YCrCb YCrCb to RGB Fonte:

39 Sistemas de vídeo digital
Imagem original, Componente Y - intensidade, Cb – Componente azul, Cr – Componente vermelha. (da esquerda para a direita)

40 Sistemas de vídeo composto
São sistemas de cor para transmissão de vídeo (NTSC, PAL, etc.). Os componentes são combinados em um único sinal: O sinal de luminância pode ser utilizado em aparelhos preto e branco As crominâncias podem ser codificadas em apenas 5% da banda de passagem sem degradar o sinal de luminância. Sistema YUV U = 0,493 (B-Y) V = 0,877 (R-Y)

41 Sistemas de vídeo composto
Sistema YIQ: IQ é obtido a partir de uma rotação das coordenadas UV I ocupa uma banda menor Criado para ser eficiente e compatível com TV preto e branco. Usado no NTSC (National Television Standards Committee) Y é a luminância (intensidade) – mesmo que CIE Y I e Q codificam cromaticidade

42 Uso de Cores Usos estéticos (passar uma sensação ao observador), destacar objetos, codificar quantidades (relevo, temperatura, dinâmica de fluídos). Nosso sistema visual é mais sensível à variação espacial (pequenos detalhes devem diferir do fundo da imagem não somente em cor mas em intensidade). Azul e preto, amarelo e branco são combinações ruins (não use azul para texto). Para daltônicos evite verdes e vermelhos com baixa saturação e intensidade.

43 Uso de Cores É difícil de se perceber cores quando usadas com pequenos objetos. Cor percebida de objeto é afetada por cor da área que o circula. Cores muito saturadas produzem imagens posteriores. Cores afetam tamanhos percebidos Objetos vermelhos aparentam ser maiores que objetos verdes. Cores refratam de modo diferente na nossa lente e aparentam distâncias diferentes.

44 Comparação entre o sistema visual humano e um sistema de visão artificial
Fonte: MARQUES FILHO, O. e VEIRA NETO, H., Processamento Digital de Imagens, Editora Brasport, 1999.