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El mapeo de tonos es una técnica utilizada en el procesamiento de imágenes y gráficos por computadora para mapear un conjunto de colores a otro para aproximarse a la apariencia de imágenes de alto rango dinámico (HDR) en un medio que tiene un rango dinámico más limitado . Las impresiones , los monitores CRT o LCD y los proyectores tienen un rango dinámico limitado que es inadecuado para reproducir la gama completa de intensidades de luz presentes en escenas naturales. El mapeo de tonos aborda el problema de la fuerte reducción del contraste desde la luminosidad de la escena hasta el rango de visualización, al mismo tiempo que preserva los detalles de la imagen y la apariencia del color importantes para apreciar el contenido de la escena original.
El mapeo de tonos inverso es la técnica inversa que permite expandir el rango de luminancia, mapeando una imagen de rango dinámico bajo en una imagen de rango dinámico más alto. [1] Se utiliza especialmente para escalar videos SDR a videos HDR . [2]
La introducción de la fotografía basada en película creó problemas, ya que capturar el amplio rango dinámico de iluminación del mundo real en un negativo químicamente limitado era muy difícil. Los primeros reveladores de películas intentaron remediar este problema diseñando películas y sistemas de revelado de impresiones que proporcionaban una curva de tonos deseada en forma de S con un contraste ligeramente mejorado (alrededor del 15 %) en el rango medio y luces y sombras comprimidas gradualmente [1] . La llegada del Sistema de Zonas , que basa la exposición en los tonos de sombra deseados junto con la variación del tiempo empleado en el revelador químico (controlando así los tonos de las luces) amplió el rango tonal de la película negativa en blanco y negro (y más tarde, en color) de su rango nativo de aproximadamente siete pasos a aproximadamente diez. Los fotógrafos también han utilizado la sobreexposición y la subexposición para superar las limitaciones del proceso de impresión [2] .
La llegada de la fotografía digital dio esperanzas de encontrar mejores soluciones a este problema. Uno de los primeros algoritmos empleados por Land y McCann en 1971 fue Retinex, inspirado en las teorías de la percepción de la luminosidad [3] . Este método se inspira en los mecanismos biológicos de adaptación del ojo cuando las condiciones de iluminación son un problema. Los algoritmos de mapeo de gama también se estudiaron ampliamente en el contexto de la impresión en color. Se utilizaron modelos computacionales como CIECAM02 o iCAM para predecir la apariencia del color. A pesar de esto, si los algoritmos no podían mapear de manera suficiente los tonos y colores, se necesitaba un artista experto, como es el caso del posprocesamiento de películas cinematográficas.
Las técnicas de gráficos por ordenador capaces de reproducir escenas de alto contraste han hecho que el principal factor limitante de los dispositivos de visualización pase del color a la luminancia. Se han desarrollado varios operadores de mapeo de tonos para mapear imágenes de alto rango dinámico a pantallas estándar. Más recientemente, este trabajo se ha alejado del uso de la luminancia para ampliar el contraste de la imagen y se ha orientado hacia otros métodos, como la reproducción de imágenes asistida por el usuario. En la actualidad, la reproducción de imágenes ha virado hacia soluciones impulsadas por la pantalla, ya que las pantallas ahora poseen algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes que ayudan a adaptar la reproducción de la imagen a las condiciones de visualización, ahorran energía y amplían la gama de colores y el rango dinámico.
Los objetivos del mapeo de tonos pueden definirse de distintas maneras según la aplicación en particular. En algunos casos, el objetivo principal es producir imágenes estéticamente agradables, mientras que otras aplicaciones pueden enfatizar la reproducción de la mayor cantidad posible de detalles de la imagen o maximizar el contraste de la misma. El objetivo en aplicaciones de renderizado realista puede ser obtener una correspondencia perceptual entre una escena real y una imagen mostrada, aunque el dispositivo de visualización no pueda reproducir la gama completa de valores de luminancia.
En los últimos años se han desarrollado varios operadores de mapeo de tonos. [4] Todos ellos se pueden dividir en dos tipos principales:
Un ejemplo simple de filtro de mapeo de tonos global es (Reinhard), donde V in es la luminancia del píxel original y V out es la luminancia del píxel filtrado. [4] Esta función mapeará la luminancia V in en el dominio a un rango de salida visualizable de Si bien este filtro proporciona un contraste decente para partes de la imagen con baja luminancia (particularmente cuando V in < 1 ), partes de la imagen con mayor luminancia obtendrán un contraste cada vez más bajo a medida que la luminancia de la imagen filtrada llegue a 1. Las variaciones de este filtro se usan comúnmente en la renderización. [5]
Un método de mapeo de tonos global quizás más útil es la compresión gamma , que tiene el filtro donde A > 0 y 0 < γ < 1. Esta función mapeará la luminancia V en el dominio al rango de salida . γ regula el contraste de la imagen; un valor más bajo para un contraste más bajo. Si bien una constante γ más baja da un contraste más bajo y quizás también una imagen más opaca, aumenta la exposición de las partes subexpuestas de la imagen mientras que al mismo tiempo, si A < 1 , puede disminuir la exposición de las partes sobreexpuestas de la imagen lo suficiente como para evitar que se sobreexpongan.
Un grupo aún más sofisticado de algoritmos de mapeo de tonos se basa en métodos de dominio de gradiente o de contraste , que son "locales". Estos operadores se concentran en preservar el contraste entre regiones vecinas en lugar del valor absoluto, un enfoque motivado por el hecho de que la percepción humana es más sensible al contraste en imágenes que a las intensidades absolutas. Estos métodos de mapeo de tonos generalmente producen imágenes muy nítidas, que preservan muy bien los pequeños detalles de contraste; sin embargo, esto se hace a menudo a costa de aplanar el contraste general de la imagen y puede, como efecto secundario, producir brillos tipo halo alrededor de los objetos oscuros. Algunos ejemplos de estos métodos de mapeo de tonos incluyen: compresión de alto rango dinámico en el dominio de gradiente [5] y A Perceptual Framework for Contrast Processing of High Dynamic Range Images [6] (un mapeo de tonos es una de las aplicaciones de este marco).
Otro enfoque para el mapeo de tonos de imágenes HDR está inspirado en la teoría de anclaje de la percepción de luminosidad. [7] Esta teoría explica muchas características del sistema visual humano, como la constancia de luminosidad y sus fallas (como en la ilusión de sombra de damas ), que son importantes en la percepción de imágenes. El concepto clave de este método de mapeo de tonos (Percepción de luminosidad en reproducción de tonos [8] ) es una descomposición de una imagen HDR en áreas (marcos) de iluminación constante y el cálculo local de los valores de luminosidad. La luminosidad neta de una imagen se calcula fusionando los marcos proporcionalmente a su fuerza. Particularmente importante es el anclaje: relacionar la luminancia con una luminancia conocida, es decir, estimar qué valor de luminancia se percibe como blanco en la escena. Este enfoque de mapeo de tonos no afecta el contraste local y preserva los colores naturales de una imagen HDR debido al manejo lineal de la luminancia.
Una forma sencilla de mapeo de tonos toma una imagen estándar (no HDR, ya que el rango dinámico ya está comprimido) y aplica una máscara de enfoque con un radio grande, lo que aumenta el contraste local en lugar de enfocarlo. Consulte Máscara de enfoque: mejora del contraste local para obtener más información.
Uno de los algoritmos de mapeo de tonos más utilizados es el iCAM06, que se basa tanto en el modelo de apariencia de color como en el mapeo jerárquico. [9] Después del filtrado bilateral, la imagen se divide en una capa base y una capa de detalle. La adaptación de punto blanco y la adaptación de crominancia se aplican a la capa base, mientras que la mejora de detalles se aplica a la capa de detalle. Finalmente, las dos capas se fusionan y se convierten al espacio de color IPT. En general, este método es bueno, pero tiene algunas deficiencias, específicamente en lo pesado que es computacionalmente el método de filtrado. Una solución propuesta [10] para esto implica la optimización del rendimiento del filtro. La capa base de la imagen también se convierte al espacio RGB para la compresión de tonos. Este método también permite un mayor ajuste de salida y mejora de la saturación, lo que lo hace menos intensivo computacionalmente y mejor para reducir el efecto de halo general.
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Las formas de mapeo de tonos preceden a la fotografía digital. La manipulación de la película y el proceso de revelado para reproducir escenas de alto contraste, especialmente aquellas tomadas a plena luz del sol, en papel de impresión con un rango dinámico relativamente bajo, es efectivamente una forma de mapeo de tonos, aunque no se lo suele llamar así. El ajuste local de la tonalidad en el procesamiento de la película se realiza principalmente mediante esquivado y subexposición , y es particularmente defendido y asociado con Ansel Adams , como se describe en su libro The Print; consulte también su Zone System .
El proceso normal de compensación de exposición , aclaración de sombras y alteración del contraste aplicado globalmente a imágenes digitales como parte de un flujo de trabajo profesional o amateur serio también es una forma de mapeo de tonos.
Sin embargo, el mapeo de tonos HDR, que generalmente utiliza operadores locales, se ha vuelto cada vez más popular entre los fotógrafos digitales como una técnica de posprocesamiento, donde se combinan varias exposiciones a diferentes velocidades de obturación para producir una imagen HDR y luego se aplica un operador de mapeo de tonos al resultado. Actualmente, existen muchos ejemplos de imágenes digitales mapeadas localmente por tonos, conocidas incorrectamente como "fotografías HDR", en Internet, y son de calidad variable. Esta popularidad se debe en parte a la apariencia distintiva de las imágenes mapeadas localmente por tonos, que muchas personas encuentran atractivas, y en parte al deseo de capturar escenas de alto contraste que son difíciles o imposibles de fotografiar en una sola exposición y que pueden no ser atractivas incluso cuando se pueden capturar. Aunque los sensores digitales realmente capturan un rango dinámico más alto que la película, pierden completamente los detalles en las altas luces extremas, recortándolas a un blanco puro, lo que produce un resultado poco atractivo en comparación con la película negativa, que tiende a retener el color y algo de detalle en las altas luces.
En algunos casos, se utiliza el mapeo de tonos local, aunque el rango dinámico de la imagen de origen se pueda capturar en el medio de destino, ya sea para producir la apariencia distintiva de una imagen mapeada localmente por tonos o para producir una imagen más cercana a la visión artística de la escena del fotógrafo eliminando los contrastes marcados, que a menudo resultan poco atractivos. En algunos casos, las imágenes mapeadas por tonos se producen a partir de una única exposición que luego se manipula con herramientas de procesamiento convencionales para producir las entradas para el proceso de generación de imágenes HDR. Esto evita los artefactos que pueden aparecer cuando se combinan diferentes exposiciones, debido al movimiento de los objetos en la escena o al movimiento de la cámara. Sin embargo, cuando se aplica el mapeo de tonos a una única exposición de esta manera, la imagen intermedia solo tiene un rango dinámico normal y la cantidad de sombras o detalles de luces que se pueden reproducir es solo la que se capturó en la exposición original.
Uno de los objetivos originales del mapeo de tonos era poder reproducir una escena o imagen dada en un dispositivo de visualización de tal manera que la sensación de brillo de la imagen para un observador humano coincida lo más posible con la sensación de brillo del mundo real. Sin embargo, nunca es posible lograr una coincidencia perfecta para este problema y, por lo tanto, la imagen de salida en una pantalla a menudo se construye a partir de un equilibrio entre diferentes características de la imagen. La elección entre características a menudo se basa en la aplicación necesaria y, dadas las métricas apropiadas para la aplicación, una posible solución es tratar el problema como un problema de optimización [11] .
Para este método, primero se generan modelos para el sistema visual humano (HVS) y la pantalla, junto con un operador de mapeo de tonos simple. Las distorsiones de contraste se ponderan de acuerdo con sus visibilidades individuales aproximadas por el HVS. Con estos modelos, se puede crear una función objetivo que define la curva de tonos y resolverla utilizando un solucionador cuadrático rápido.
Con la incorporación de filtros, este método también se puede extender a los vídeos. Los filtros garantizan que los cambios rápidos de la curva de tonos entre fotogramas no se noten en la imagen final.
Las imágenes de la derecha muestran el interior de una iglesia, una escena que tiene una variación de radiancia mucho mayor que la que se puede mostrar en un monitor o grabar con una cámara convencional. Las seis exposiciones individuales de la cámara muestran la radiancia de la escena en un rango transformado al rango de brillos que se puede mostrar en un monitor. El rango de radiancias registrado en cada foto es limitado, por lo que no se pueden mostrar todos los detalles a la vez: por ejemplo, los detalles del oscuro interior de la iglesia no se pueden mostrar al mismo tiempo que los de la brillante vidriera. Se aplica un algoritmo a las seis imágenes para recrear el mapa de radiancia de alto rango dinámico de la escena original (una imagen de alto rango dinámico ). Alternativamente, algunas cámaras digitales científicas especializadas y de consumo de gama alta pueden grabar una imagen de alto rango dinámico directamente, por ejemplo con imágenes RAW .
En el caso ideal, una cámara podría medir la luminancia directamente y almacenarla en la imagen HDR; sin embargo, la mayoría de las imágenes de alto rango dinámico producidas por las cámaras actuales no están calibradas o ni siquiera son proporcionales a la luminancia, debido a razones prácticas como el costo y el tiempo necesarios para medir valores de luminancia precisos: a menudo es suficiente que los artistas utilicen múltiples exposiciones para obtener una "imagen HDR" que se aproxime aproximadamente a la señal de luminancia real.
La imagen de alto rango dinámico se pasa a un operador de mapeo de tonos, en este caso un operador local, que transforma la imagen en una imagen de bajo rango dinámico adecuada para su visualización en un monitor. En relación con el interior de la iglesia, la vidriera se muestra con un brillo mucho menor que el que produciría un mapeo lineal entre la luminosidad de la escena y la intensidad de los píxeles. Sin embargo, esta inexactitud es menos importante desde el punto de vista perceptual que el detalle de la imagen, que ahora se puede mostrar tanto en la vidriera como en el interior de la iglesia simultáneamente.
La técnica de mapeo de tonos local del procesamiento de imágenes HDR a menudo produce una serie de efectos característicos en las imágenes, como halos brillantes alrededor de objetos oscuros, halos oscuros alrededor de objetos brillantes y, a veces, una apariencia "similar a la de un dibujo animado" debido a los colores extremadamente vivos y la falta de variaciones de color a gran escala. Estos resultados son causados por la aplicación de la distorsión del espacio geométrico de la imagen capturada junto con la distorsión del espacio de color, mientras que solo las distorsiones del espacio de color son un efecto de mapeo de tonos, y todas las demás distorsiones son más bien una técnica de filtrado personalizada que cualquier mapeo de tonos o espacio de color. Por lo tanto, los resultados del mapeo de tonos local a menudo se juzgan como una distorsión de la naturaleza de una imagen fotográfica documentalista y lejos del realismo fotográfico.
No todas las imágenes con mapas de tonos son visualmente distintivas. Reducir el rango dinámico con mapas de tonos suele ser útil en escenas con mucha luz solar, donde la diferencia de intensidad entre la iluminación directa y la sombra es grande. En estos casos, el contraste global de la escena se reduce, pero el contraste local se mantiene, mientras que la imagen en su conjunto sigue luciendo natural. El uso de mapas de tonos en este contexto puede no ser evidente en la imagen final:
El mapeo de tonos también puede producir efectos visuales distintivos en la imagen final, como el halo visible alrededor de la torre en la imagen de la Facultad de Derecho de Cornell que aparece a continuación. Se puede utilizar para producir estos efectos incluso cuando el rango dinámico de la imagen original no es especialmente alto. Los halos en las imágenes se producen porque el operador de mapeo de tonos local ilumina las áreas alrededor de los objetos oscuros para mantener el contraste local en la imagen original, lo que engaña al sistema visual humano para que perciba los objetos oscuros como oscuros, incluso si su luminancia real es la misma que la de las áreas de la imagen que se perciben como brillantes. Por lo general, este efecto es sutil, pero si los contrastes en la imagen original son extremos o el fotógrafo establece deliberadamente el gradiente de luminancia para que sea muy pronunciado, los halos se vuelven visibles.
![{\displaystyle [0,A^{-1/\gamma }]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/0e1d2e8a520c5c41f02a2624c8307e39af026719)
![{\estilo de visualización [0,1].}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/8786b5ef9daedb24adb59e7825c4096d99a99648)
