La transferencia de color de una imagen es una función que asigna (transforma) los colores de una imagen (de origen) a los colores de otra imagen (de destino). El mapeo de color puede denominarse algoritmo que da como resultado la función de mapeo o algoritmo que transforma los colores de la imagen. El proceso de modificación de la imagen a veces se denomina transferencia de color o, cuando se trata de imágenes en escala de grises , función de transferencia de brillo (BTF) ; también puede denominarse calibración de cámara fotométrica o calibración de cámara radiométrica .
El término transferencia de color de la imagen es un poco inapropiado, ya que la mayoría de los algoritmos comunes transfieren tanto el color como el sombreado. (De hecho, el ejemplo que se muestra en esta página transfiere predominantemente el sombreado, salvo una pequeña región naranja dentro de la imagen que se ajusta a amarillo).
Existen dos tipos de algoritmos de transferencia de color de imágenes: los que emplean las estadísticas de los colores de dos imágenes y los que se basan en una correspondencia de píxeles dada entre las imágenes. En una revisión de amplio alcance, Faridul y otros [1] identifican una tercera categoría amplia de implementación, a saber, los métodos asistidos por el usuario.
Un ejemplo de un algoritmo que emplea las propiedades estadísticas de las imágenes es la coincidencia de histogramas . Este es un algoritmo clásico para la transferencia de color, pero puede sufrir el problema de que es demasiado preciso, por lo que copia peculiaridades de color muy particulares de la imagen de destino, en lugar de las características generales del color, lo que da lugar a artefactos de color. Los algoritmos más nuevos basados en estadísticas se ocupan de este problema. Un ejemplo de dicho algoritmo es uno que ajusta la media y la desviación estándar de cada uno de los canales de la imagen de origen para que coincidan con los de los canales de la imagen de referencia correspondientes. Este proceso de ajuste se realiza normalmente en los espacios de color Lαβ o Lab . [2]
Un algoritmo común para calcular la asignación de color cuando se proporciona la correspondencia de píxeles es construir el histograma conjunto (ver también matriz de coocurrencia ) de las dos imágenes y encontrar la asignación mediante programación dinámica basada en los valores del histograma conjunto. [3]
Cuando no se proporciona la correspondencia de píxeles y los contenidos de la imagen son diferentes (debido a diferentes puntos de vista), las estadísticas de las regiones correspondientes de la imagen se pueden utilizar como entrada para algoritmos basados en estadísticas, como la comparación de histogramas. Las regiones correspondientes se pueden encontrar detectando las características correspondientes . [4]
Liu [5] ofrece una revisión de los métodos de transferencia de color de imágenes. La revisión se extiende a consideraciones sobre la transferencia de color de video y los métodos de aprendizaje profundo, incluida la transferencia de estilo neuronal .
El procesamiento de transferencia de color puede tener dos propósitos diferentes: uno es calibrar los colores de dos cámaras para un procesamiento posterior utilizando dos o más imágenes de muestra, el segundo es ajustar los colores de dos imágenes para lograr compatibilidad visual perceptiva.
La calibración del color es una importante tarea de preprocesamiento en las aplicaciones de visión artificial . Muchas aplicaciones procesan simultáneamente dos o más imágenes y, por lo tanto, necesitan calibrar sus colores. Algunos ejemplos de estas aplicaciones son: diferenciación de imágenes , registro , reconocimiento de objetos , seguimiento multicámara , cosegmentación y reconstrucción estéreo .
Se han sugerido otras aplicaciones de la transferencia de color de imágenes, como la apropiación de paletas de colores de fuentes reconocidas, como pinturas famosas, y su uso como alternativa a los métodos de modificación del color que se encuentran habitualmente en las aplicaciones de procesamiento de imágenes comerciales, como "posterizar", "solarizar" y "gradiente". [6] Se ha puesto a disposición una aplicación web para explorar estas posibilidades.
El uso de los términos origen y destino en este artículo refleja el uso en el artículo seminal de Reinhard et al. [2] Sin embargo, otros como Xiao y Ma [7] invierten ese uso y, de hecho, parece más natural considerar que los colores de una imagen de origen se dirigen a una imagen de destino . Adobe utiliza el término origen para la imagen de referencia de color en la función Match Color de Photoshop . Debido a la confusión sobre esta terminología, se ha publicado algún software en el dominio público con una funcionalidad incorrecta. Para minimizar la confusión, puede ser una buena práctica de ahora en adelante utilizar términos como imagen de entrada o imagen base e imagen de origen de color o imagen de paleta de colores respectivamente.