Modelo de Color Basado en las Propiedades Cromática y Acromáticas Presentes en Modelos Perceptuales de Color

Abstract

El estudio de los colores como parte fundamental en el reconocimiento de objetos del mundo real es el punto principal abordado en este trabajo. Durante los primeros capítulos, se hizo un análisis profundo en las bases de los colores y la forma en que se representan. Se afirmó la necesidad natural del ser humano de transmitir el color con exactitud, para que otros humanos puedan entender con precisión el color en cuestión. La solución a estas necesidades fue la creación e implementación de los llamados modelos y espacios de color. Pero ninguna de estas representaciones es perfecta, por lo que cada modelo de color tiene sus ventajas y puntos débiles. Eso se hizo evidente con la creación de varios modelos de colores y espacios utilizando diferentes paradigmas. Explorando de manera más detallada los problemas encontrados en los modelos de colores, se encontró que un problema común es la iluminación cambia. Por lo general, estos cambios pueden afectar en gran medida la percepción de un matiz de color, lo que hace que falle la implementación de los modelos de color para describir un tono de color específico. Especialmente es el caso donde la iluminación es realmente baja y el tono de color apenas se detecta. Se han propuesto varias soluciones para resolver este defecto, pero a veces estas soluciones son insuficientes o plantean problemas nuevos. Como alternativa, este trabajo propone el uso de la separación de la res regiones cromática/acromática en un esfuerzo por aislar aquellos escenarios donde no solo la iluminación plantea problemas, sino también la falta de saturación. Esta tesis se basa en la premisa de que en el sistema de visión humana se produce la separación cromática/acromática. Pero la parte más interesante del proceso ocurre cuando la iluminación es baja, el sistema de visión humana suspende la detección del color. Entonces, cuando la iluminación alcanza un valor bajo, la visión humana cambia de visión a color a escalas grises. Se encuentra un efecto similar cuando la saturación no es suficiente. Algunos ejemplos de la separación se realizan solo para exhibir la separación cromática/acromática en términos de un parámetro denominado degradación del color. Que además con un valor de umbral puede realizar la separación cuando la iluminación y la saturación son bajas. De modo que el paradigma de separación cromático/acromático se establece como la definición de un umbral que indica cuándo vale la pena detectar un color o si debe considerarse como un tono de gris. Como se puede observar, la propuesta sigue el comportamiento de la visión humana, considerando los tonos grises aquellos colores con iluminación y / o saturación insuficientes. Una vez que se define el paradigma de separación cromático/acromático y se realiza una implementación inicial, se explora cómo se puede utilizar en los procesos de color dentro de la visión por computadora. En el ánimo de seguir esas técnicas de computación que se inspiran en el proceso natural del ser humano, este trabajo selecciona el área de aprendizaje automático como el objetivo de la implementación del paradigma propuesto. Por lo tanto, este trabajo proporciona una pequeña introducción al aprendizaje automático y su relación con la detección de objetos utilizando la propiedad de color. Finalmente, este trabajo sintetiza la separación cromática/acromática en una mejora propuesta en el modelo de color HSV que, como se expuso en las pruebas, fue capaz de puntuar por encima del modelo de color original y superar otros modelos de color en los resultados generales. Estos experimentos se realizaron usando el algoritmo K-Means ++. También se hizo una comparación con otro algoritmo de segmentación que modela los datos más cuidadosamente obteniendo generalmente mejores resultados (GMM). Este resultado de comparación en el último método teniendo una mejor precisión máxima y mínima, pero el método propuesto tenía una precisión global mejor (promedio). Entonces, al final, la propuesta demuestra que puede funcionar mejor al implementar los cambios en el modelo de color HSV.