Cores em Imagens e Vídeo
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- Ruy de Sintra Azeredo
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1 Aula 05 Cores em Imagens e Vídeo Diogo Pinheiro Fernandes Pedrosa Universidade Federal Rural do Semiárido Departamento de Ciências Exatas e Naturais Ciência da Computação
2 Ciência das Cores A cor é fundamentada na luz; A luz é uma onda eletromagnética; A cor é caracterizada pelo comprimento de onda desta onda eletromagnética. Ela ocupa apenas uma pequena parte do espectro eletromagnético.
3 Ciência das Cores Uma fonte de luz pode contribuir com ondas com diversos comprimentos de onda o especto não é completamento visível; Infra-vermelho; Ultra-violeta. A luz visível tem seu comprimento de onda na faixa de 400 a 700 nm;
4 Ciência das Cores Uma luz branca pode ser decomposta em vários espectros, em um processo chamado de dispersão;
5 Ciência das Cores Dada uma luz branca de um dia ensolarado, pode-se encontrar a distribuição de potência espectral (spectral power distribuition): E
6 Visão Humana A luz é focalizada pelo cristalino e é projetada na retina;
7 Visão Humana Retina: Array de células: cones e bastonetes; Bastonetes responsáveis pela percepção de intensidades de luz (mais ou menos claro); produz imagens em níveis de cinza; Cones células receptoras que, devido ao seu pigmento, produzem sinal para ondas no comprimento de vermelho, verde e azul.
8 Visão Humana
9 Sensibilidade Espectral do Olho A sensibilidade do olho humano (cones) ao espectro visível é maior para a parte central do diagrama de espectro; Há maior sensibilidade para o vermelho, e menor para o azul; A sensibilidade dos bastonetes engloba vários comprimentos de onda, mas produz imagens em nível de cinza;
10 Sensibilidade Espectral do Olho Há aproximadamente 6 milhões de cones na retina, com proporções diferentes para os receptores vermelho, verde e azul: A razão é 40 (red) : 20 (green) : 1 (blue)! Esta sensibilidade é representada pelo vetor: q =[q R, q G, q B ] T
11 Sensibilidade Espectral do Olho As cores produzidas por um objeto luminoso consiste na integração do sinal que cada receptor produz diante de um estímulo luminoso. R= E q R d G= E qg d B= E q B d
12 Formação da Imagem A visão de objetos deriva da visão da luz refletida por estes objetos; Diversos tipos de superfície refletem a luz em diferentes tipos de comprimento de onda. C =E S E S C
13 Formação da Imagem Considerando o espectro refletido pelo objeto: R= E S q R d G= E S q G d B= E S q B d
14 Formação da Imagem em Câmeras Mesmo princípio de formação da imagem no olho humano: Cada receptor (R, G e B) gera um sinal analógico correspondente ao comprimento de onda percebido; O sinal analógico é digitalizado, truncado para inteiro (8 bits) e armazenado; Intervalo RGB: [0, 255]; A imagem visualizada em um display tem sua luz gerada pelo equipamento alguns ajustes se fazem necessário.
15 Formação da Imagem em Câmeras
16 Formação da Imagem em Câmeras
17 Formação da Imagem em Câmeras
18 Correção Gama Para que uma imagem digital seja visualizada, os valores RGB digitais são novamente convertidos para sinais analógicos e uma luz no pixel do monitor é gerada a partir destes sinais analógicos (tensão elétrica): Tecnologia por tubos de raios catódicos; Tecnologia LCD.
19 Correção Gama Situação desejada: a luz emitida é linearmente proporcional à tensão elétrica; Situação real: a luz emitida é uma aproximação (potência) da tensão elétrica; Esta potência é chamada de gama ( ). Torna-se necessário utilizar um fator de correção do brilho: elevar a componente de saída ao inverso deste gama;
20 Correção Gama R ' =R 1/ G ' =G B ' =B 1/ 1/
21 Funções de Casamento de Cores A definição dos valores RGB foi por muito tempo realizada através de estudos da psicologia: Dado um conjunto particular de três cores (luzes) R, G e B (chamadas de cores primárias) eram ajustadas para que sua combinação casasse com a cor de uma dada luz. Em 1931, o CIE (Comission Internationale de L Eclairege) agrupou os valores destes testes em gráficos (curvas de casamento de cores).
22 Funções de Casamento de Cores Color matching function r, g, b Standard color matching function x, y, z
23 Diagrama de Cromaticidade Definição dos valores triestímulos a partir das funções padrões de casamento de cores: X = E x d Y = E y d Z = E z d X x= X Y Z Y y= X Y Z Z z= X Y Z
24 Diagrama de Cromaticidade Considera-se z = 0; O diagrama de cromaticidade mostra que o padrão de cores de luzes é aditiva.
25 Diagrama de Cromaticidade Especificações de cores em monitores: [ xr yr zr xg yg zg ][ ] [ ] xb R x yb G = y zb B b
26 Diagrama de Cromaticidade Impressoras Monitores Correção do gamut o monitor não pode reproduzir todas as cores do diagrama de cromaticidade; Correção do ponto branco alterar padrões de tal forma que quando RGB for máximo, tem-se luz branca.
27 Diagrama de Cromaticidade Impressoras [][ ][ ] R X Y = G B Z Monitores
28 Modelos de Cores para Imagens
29 Modelo RGB É o modelo de cores mais utilizado; Consiste em um sistema cartesiano 3D; Cada canal de cor (R, G ou B) tem sua variação, de forma proporcional, no intervalo [0, 1]; A cor é obtida através da adição dos valores nos três canais.
30 Modelo RGB
31 Modelo RGB
32 Modelo CMY Também é conhecido como o modelo de subtração de cores; É utilizada para impressão, apenas, com as cores ciano (C), magenta (M) e amarelo (Y); Exemplo: uma tinta amarela borrifada em um papel irá absorver a componente azul da iluminação branca e irá refletir as componentes vermelha e verde. Neste modelo, a cor preta é obtida quando: C =Y =M =1
33 Modelo CMY Transformação RGB para CMY: [ ] [] [ ] C 1 R M =1 G Y 1 B
34 Modelo CMY + K Para economia de tinta, as impressoras coloridas utilizam um quarto cartucho com tinta preta (componente K do modelo); Para determinar o quanto de preto deve ser utilizado, faz-se: K =min C, M,Y
35 Modelo CMY + K Em seguida, retira-se a parte correspondente ao preto nas demais componentes: [ ][ ] C new C K M new = M K Y K Y new
36 Modelos de Cores em Vídeo
37 Modelo YUV É um modelo de cores utilizado para transmissão analógica de vídeo; A componente Y codifica o sinal de luminância (considerendo as componentes R, G e B com o gama corrigido); Luminância (ou luma) refere-se ao brilho da imagem;
38 Modelo YUV As componentes U e V são chamadas de crominância e se referem a diferenças entre cores: { U =B Y V =R Y
39 Modelo YUV A trasformação entre modelos é: [][ ][ ] R Y U = G B V
40 Modelo YUV Em uma imagem de vídeo em nível de cinza ( preto e branco ), tem-se que as componentes R, G e B têm seus valores iguais. Logo: O valor da luminância é igual ao valor das componentes R ou G ou B (a soma dos coeficientes da matriz de transformação é igual a 1); Os valores da crominância são iguais a zero. Este modelo pode ser utilizado tanto em TVs coloridas como em TVs preto e branco.
41 Modelo YUV
42 Modelo YIQ { Os seus componentes também são chamados de luminância (Y) e crominância (I e Q); Este modelo é uma versão do modelo YUV, com o mesmo lume (Y), mas com as quadraturas rotacionadas por 33º: I = R Y cos B Y sen 33 Q= R Y sen B Y cos 33
43 Modelo YIQ Modelo utilizado para transmissão de TV colorida (NTSC); Pixels cinza (R = G = B ) também geram crominância com valores iguais a zero; A transformação é: [][ ][ ] Y R I = G Q B
44 Modelo YIQ
45 Modelo YCbCr É um modelo usado na compressão JPEG (imagens) e MPEG (vídeo); É fortemente relacionada com o modelo YUV: Não é uma codificação propriamente dita, mas uma forma de representar o modelo RGB para transmissão; Seus componentes, além da luminância (Y) são a crominância da diferença azul (Cb) e a crominância da diferença vermelha (Cr).
46 Modelo YCbCr Transformação: [ ][ ][ ] [ ] Y R Cb = G B 0.5 Cr
47 Modelo YCbCr
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