Mudança da Temperatura de Cor de uma Imagem Hildebrando Trannin Fundamentos de Computação Gráfica Prof.: Marcelo Gattass
Definição Objetivo: implementar um algoritmo para realizar a mudança da temperatura de cor de uma imagem Entrada: imagem com temperatura atual definida e escolha de uma nova temperatura Saída: imagem com nova temperatura
Objeto que absorve toda luz incidente (preto quando está frio) Quando quente, emite radiância proporcional a temperatura Importante propriedade: Um corpo negro a uma temperatura T, emite os mesmos comprimento de onda e intensidade que estaria presente em um ambiente em T. Corpo Negro
Corpo Negro Para encontrar a radiância de um corpo negro a uma temperatura T e em um comprimento de onda λ, usamos a lei de Planck. Utilizamos a fórmula apresentada para encontrar o espectro de luz da nova temperatura da imagem Temos: c 1 = 2πhc 2 c 2 = hc / k Com c = x 10 8 m.s -1 h = x J.s k = x J.K -1
Espectro de radiância Após encontrar o espectro da nova temperatura, devemos convertê-lo para o sistema sRGB a fim de encontrarmos os seus valores em RGB Sistema de cores do monitor: mRGB (sRGB) Etapas de conversão do espectro: Espectro -> XYZ XYZ -> mRGB
Espectro -> XYZ nm * ∫ Utilizamos as fórmulas ao lado para encontrar os valores X, Y e Z a partir de um espectro de luz.
XYZ -> RGB Coordenadas x e y dos fósforos do monitor: Após alguns cálculos: Ao final dessa etapa já temos os valores em RGB do espectro da nova temperatura de cor RGBRGB = XYZXYZ R G B white x y
Conversão da Temperatura Com o RGB da nova temperatura, encontramos um fator de conversão para cada componente do RGB: Para cada pixel da imagem, foi aplicado o fator em todas as componentes RGB F R = R novo / R antigo F G = G novo / G antigo F B = B novo / B antigo R = F R * R antigo G = F G * G antigo B = F B * B antigo
Resultados Esquerda: T original = 2940K T destino = 6500K Direita: T original = 2940K
Resultados Esquerda: T original = 5080K T destino = 3500K Direita: T original = 5450K T destino = 3500K
Referências Color Vision and Colorimetry Theory and Applications - Daniel Malacara