Fundamentos da Computação Gráfica Trabalho 1 – Cor Eduardo Telles Carlos Paulo Ivson Netto Santos

Conteúdo Metodologia Utilizada Conversão Adobe RGB ↔ Lab Obtenção das Amostras Funcionamento do Programa Resultados

Metodologia Utilizada Transformações de espaços de cor Adobe RGB 1998 CIE Lab Aproximação de uma função de correção Rede Neural

Redes Neurais for dummies Interpolador de funções Treinamento Lineares Não-lineares Treinamento Entrada: amostras incorretas Saída: valores esperados para cada amostra Rede utilizada só trabalha com valores [0,1] Todas as entradas e saídas foram escaladas Mínimo: 0.1 Máximo: 0.9

Rede Neural - Funcionamento

Conversão Adobe RGB → Lab XYZ LAB Adobe RGB (D65) white point 0.950455, 1.000000, 1.089050 Referências: Adobe RGB (1998) Color Image Encoding www.brucelindbloom.com

Conversão Lab → Adobe RGB XYZ Adobe RGB Adobe RGB (D65) white point 0.950455, 1.000000, 1.089050 Referências: Adobe RGB (1998) Color Image Encoding www.brucelindbloom.com

Obtenção de Amostras Entradas incorretas para treinamento Cores e cinzas da imagem de referência Isolar amostras de cada cor Em Adobe RGB 1998 Convertidas para Lab durante carregamento Saídas corretas para treinamento Cores e cinzas dos espectros medidos Converter para Lab e Adobe RGB 1998 Adaptação Cromática

Obtenção de Amostras Separação das cores de referência Cores Photoshop Recorte manual de cada cor / cinza Salvos em imagens separadas Adobe RGB 1998 Formato TIFF Cores Tons de Cinza

Obtenção de Amostras Observações Referência em JPEG Quantidades diferentes de amostras de cada cor Color-bleeding entre uma amostra e outra Pouca variação nos tons de cinza mais escuros

Obtenção de Amostras Conversão dos espectros de referência Cores Lab Adobe RGB Tons de cinza

Obtenção de Amostras Criação de 4 arquivos em formato texto Exemplo Gray_AdobeRGB Exemplo Color_Lab

Obtenção de Amostras Observações Conversão através de planilha http://www.brucelindbloom.com/downloads/SpectralCalculator10nm.xls.zip Espectro limitado a 380nm – 730nm Lab D65 (6500K) Cores não totalmente “puras” Tons de cinza com RGB diferentes e a*b* diferentes de zero

Funcionamento do Programa Treinamento Abre imagens de amostras de cores / cinzas Converte pixels para Lab se necessário Abre arquivos .txt com valores de referência Em RGB ou Lab Treina redes neurais com estes dados Entrada: amostras de cores / cinzas Avaliação de erro (média da distância euclidiana entre entrada e saída) Saída: valores de referência Várias amostras correspondem a uma mesma saída!

Funcionamento do Programa Conversão da imagem Abre imagem a ser convertida Para cada pixel Converte para Lab se necessário Insere entradas na rede neural já treinada Obtém saída da rede Converte de volta para Adobe RGB se necessário Atualiza valores do pixel

Redes Utilizadas 8 métodos de conversão diferentes Combinações de entradas e saídas Espaço de cor utilizado 2 técnicas de treinamento Todas as redes possuem Três camadas Entrada Hidden → sempre 9 neurônios Saída

REDE REDE REDE L a b L a b L* L a b L* - tons de cinza Erro L: 4,999% Erro a: 2,679% Erro b: 3,114%

REDE REDE REDE a b a b L* L a b L* - tons de cinza Erro L: 4.988% Erro a: 2.679% Erro b: 3.114%

REDE REDE REDE L* L a a b b L* - tons de cinza Erro L: 4.909% Erro a: 2.748% Erro b: 2.291%

REDE L a b L a b Erro Lab: 3.274%

REDE REDE REDE R G B R G B R G B R G B Erro R: 1.617% Erro G: 3.904% Erro B: 3.341%

REDE REDE REDE R R G G B B Erro R: 1.978% Erro G: 4.153% Erro B: 3.331%

REDE R G B R G B Erro RGB: 4.505%

REDE L a b R G B Erro RGB: 4.013%

Conclusão Muitas variáveis a serem testadas Função de ativação Topologia da rede Número de neurônios Estimativa de erro Número de treinamentos Número de amostras de entrada Amostras em TIFF Cores de referência Conversão de Adobe RGB para Lab introduz erro

Bibliografia www.brucelindbloom.com Introduction to Backpropagation Neural Networks http://www.adobe.com/digitalimag/pdfs/AdobeRGB1998.pdf Usui S., Arai Y., Nakauchi S. Neural networks for device-independent digital color imaging(2000) Information sciences, 123 (1), pp. 115-125. Vrhel, M. J. and Trussell, H. J. Color Scanner Calibration via a Neural Network. IEEE ICASSP’99, Vol.6, pp. 3465-3468, 1999.