La transferencia de color de imagen es una función que asigna (transforma) los colores de una imagen (de origen) a los colores de otra imagen (de destino). Se puede hacer referencia a un mapeo de color como el algoritmo que da como resultado la función de mapeo o el 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 imagen es un nombre poco apropiado ya que los algoritmos más comunes transfieren tanto el color como el sombreado. (De hecho, el ejemplo que se muestra en esta página transfiere predominantemente sombreados distintos de una pequeña región naranja dentro de la imagen que está ajustada a amarillo).
Hay dos tipos de algoritmos de transferencia de color de imágenes: los que emplean estadísticas de los colores de dos imágenes y los que se basan en una correspondencia de píxeles determinada entre las imágenes. En una revisión amplia, Faridul y otros [1] identifican una tercera categoría amplia de implementación, a saber, los métodos asistidos por el usuario.
Un ejemplo de 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 para copiar 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 abordan este problema. Un ejemplo de dicho algoritmo es uno que ajusta la media y la desviación estándar de cada uno de los canales de imagen de origen para que coincidan con las de los canales de imagen de referencia correspondientes. Este proceso de ajuste normalmente se realiza en los espacios de color Lαβ o Lab . [2]
Un algoritmo común para calcular el mapeo de color cuando se proporciona la correspondencia de píxeles es construir el histograma conjunto (ver también matriz de co-ocurrencia ) de las dos imágenes y encontrar el mapeo usando 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 coincidencia de histogramas. Las regiones correspondientes se pueden encontrar detectando las características correspondientes . [4]
Liu [5] proporciona 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 su posterior procesamiento utilizando dos o más imágenes de muestra, el segundo es ajustar los colores de dos imágenes para lograr compatibilidad visual perceptual.
La calibración del color es una tarea de preprocesamiento importante en las aplicaciones de visión por computadora . Muchas aplicaciones procesan simultáneamente dos o más imágenes y, por tanto, necesitan calibrar sus colores. Ejemplos de tales aplicaciones son: diferenciación de imágenes , registro , reconocimiento de objetos , seguimiento multicámara , cosegmentación y reconstrucción estéreo .
Se han sugerido otras aplicaciones de transferencia de color de imágenes. Estos incluyen la cooptación de paletas de colores de fuentes reconocidas, como pinturas famosas, y el uso como alternativa adicional a los métodos de modificación de color que se encuentran comúnmente en aplicaciones comerciales de procesamiento de imágenes, como 'posterise', 'solarise' y 'gradient'. [6] Se ha puesto a disposición una aplicación web para explorar estas posibilidades.
El uso de los términos fuente y destino en este artículo refleja el uso en el artículo fundamental 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 están dirigidos a una imagen de destino . Adobe utiliza el término fuente para la imagen de referencia de color en la función Photoshop Match Color . Debido a la confusión sobre esta terminología, se ha lanzado al dominio público algún software con una funcionalidad incorrecta. Para minimizar una mayor confusión, de ahora en adelante puede ser una buena práctica utilizar términos como imagen de entrada o imagen base e imagen de origen en color o imagen de paleta de colores , respectivamente.