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El mapeo de tonos es una técnica utilizada en el procesamiento de imágenes y gráficos por computadora para asignar un conjunto de colores a otro para aproximar 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 toda la gama de intensidades de luz presentes en escenas naturales. El mapeo de tonos aborda el problema de la fuerte reducción del contraste desde el resplandor de la escena hasta el rango visualizable, preservando al mismo tiempo los detalles de la imagen y la apariencia del color, importantes para apreciar el contenido original de la escena.
El mapeo de tonos inversos es la técnica inversa que permite expandir el rango de luminancia, mapeando una imagen de bajo rango dinámico en una imagen de mayor rango dinámico. [1] Se utiliza especialmente para convertir vídeos SDR a vídeos HDR . [2]
La introducción de la fotografía basada en películas creó problemas, ya que era muy difícil capturar el amplio rango dinámico de iluminación del mundo real en un negativo químicamente limitado. Los primeros desarrolladores de películas intentaron remediar este problema diseñando películas y sistemas de revelado de impresión que proporcionaban la curva de tono deseada en forma de S con un contraste ligeramente mejorado (alrededor del 15%) en el rango medio y comprimiendo gradualmente las luces y las sombras [1] . La llegada del Sistema de Zonas , que basa la exposición en los tonos de sombra deseados junto con la variación del tiempo pasado en el revelador químico (controlando así los tonos de luces) amplió la gama tonal de las películas negativas en blanco y negro (y más tarde, en color) desde su rango nativo de aproximadamente siete a diez paradas. Los fotógrafos también han utilizado la esquiva y la quema para superar las limitaciones del proceso de impresión [2] .
La llegada de la fotografía digital dio esperanzas de 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 está inspirado 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 tonos y colores de manera suficiente, todavía se necesitaba un artista experto, como es el caso del posprocesamiento de películas cinematográficas.
Las técnicas gráficas por computadora capaces de representar escenas de alto contraste cambiaron el enfoque del color a la luminancia como el principal factor limitante de los dispositivos de visualización. Se desarrollaron varios operadores de mapeo de tonos para mapear imágenes de alto rango dinámico en pantallas estándar. Más recientemente, este trabajo se ha alejado de la utilización de la luminancia para ampliar el contraste de la imagen y se ha centrado en otros métodos, como la reproducción de imágenes asistida por el usuario. Actualmente, la reproducción de imágenes se ha desplazado hacia soluciones basadas en pantallas, ya que las pantallas ahora poseen algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes que ayudan a adaptar la representación de la imagen a las condiciones de visualización, ahorrar energía y ampliar la gama de colores y el rango dinámico.
Los objetivos del mapeo de tonos se pueden establecer de manera diferente según la aplicación particular. En algunos casos, el objetivo principal es producir imágenes estéticamente agradables, mientras que otras aplicaciones pueden enfatizar la reproducción de tantos detalles de la imagen como sea posible o maximizar el contraste de la imagen. El objetivo en aplicaciones de renderizado realistas podría ser obtener una coincidencia perceptual entre una escena real y una imagen mostrada incluso aunque el dispositivo de visualización no sea capaz de 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 sencillo 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 asignará 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 La luminancia tendrá un contraste cada vez menor a medida que la luminancia de la imagen filtrada llegue a 1. Las variaciones de este filtro se utilizan comúnmente en el renderizado. [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 asignará la luminancia V en el dominio al rango de salida y regula el contraste de la imagen; un valor más bajo para un contraste más bajo. Mientras que una constante γ más baja proporciona un contraste más bajo y quizás también una imagen más apagada, 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 queden sobreexpuestos.
Un grupo aún más sofisticado de algoritmos de mapeo de tonos se basa en métodos de dominio de contraste o gradiente , que son "locales". Dichos 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 las imágenes que en las intensidades absolutas. Estos métodos de mapeo de tonos suelen producir imágenes muy nítidas, que conservan muy bien los pequeños detalles de contraste; sin embargo, esto a menudo se hace a costa de aplanar el contraste general de la imagen y, como efecto secundario, puede producir brillos similares a halos alrededor de objetos oscuros. Ejemplos de tales métodos de mapeo de tonos incluyen: compresión de alto rango dinámico de dominio de gradiente [5] y Un marco de percepción para el procesamiento de contraste de imágenes de alto rango dinámico [6] (un mapeo de tonos es una de las aplicaciones de este marco).
Otro enfoque para el mapeo tonal de imágenes HDR está inspirado en la teoría del anclaje de la percepción de la luminosidad. [7] Esta teoría explica muchas características del sistema visual humano, como la constancia de la luminosidad y sus fallos (como en la ilusión de la sombra del ajedrez ), que son importantes en la percepción de las 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 consistente 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, es decir, la relación de la luminancia con una luminancia conocida, es decir, estimar qué valor de luminancia se percibe como blanco en la escena. Este enfoque del 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 simple de mapeo de tonos toma una imagen estándar (no HDR, el rango dinámico ya comprimido) y aplica una máscara de enfoque con un radio grande, lo que aumenta el contraste local en lugar de agudizarlo. Consulte Máscara de enfoque: mejora del contraste local para obtener más detalles.
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 del 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 detalles. 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] a 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 desde el punto de vista computacional y mejor para reducir el efecto de halo general.
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Las formas de mapeo tonal preceden por mucho a la fotografía digital. La manipulación de la película y el proceso de revelado para representar escenas de alto contraste, especialmente aquellas filmadas a plena luz del sol, en papel de impresión con un rango dinámico relativamente bajo, es efectivamente una forma de mapeo de tonos, aunque generalmente no se le llama así. El ajuste local de la tonalidad en el procesamiento de películas se realiza principalmente mediante esquivar y quemar , y es particularmente defendido y asociado con Ansel Adams , como se describe en su libro The Print; ver también su Sistema de Zonas .
El proceso normal de compensación de exposición , aclaramiento 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 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. . Ahora hay muchos ejemplos de imágenes digitales con mapas de tonos locales, 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 con mapas de tonos locales, 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 reproducirse de manera atractiva incluso. cuando puedan ser capturados. Aunque los sensores digitales en realidad capturan un rango dinámico más alto que la película, pierden completamente los detalles en las luces extremas, recortándolas a un blanco puro, produciendo un resultado poco atractivo en comparación con la película negativa, que tiende a retener el color y algunos detalles en las luces.
En algunos casos, se utiliza el mapeo de tonos local incluso aunque el rango dinámico de la imagen de origen podría capturarse en el medio de destino, ya sea para producir la apariencia distintiva de una imagen con mapeo de tonos local o para producir una imagen más cercana a la visión artística del fotógrafo. la escena eliminando contrastes marcados, que a menudo parecen poco atractivos. En algunos casos, las imágenes con mapas de tonos se producen a partir de una única exposición que luego se manipula con herramientas de procesamiento convencionales para producir las entradas al proceso de generación de imágenes HDR. Esto evita los artefactos que pueden aparecer cuando se combinan diferentes exposiciones, debido al movimiento de objetos en la escena o al movimiento de la cámara. Sin embargo, cuando se aplica el mapeo de tonos a una sola exposición de esta manera, la imagen intermedia solo tiene un rango dinámico normal, y la cantidad de detalles de sombras o luces que se pueden representar es solo la que se capturó en la exposición original.
Uno de los objetivos originales del mapeo tonal era poder reproducir una escena o imagen determinada en un dispositivo de visualización de manera que la sensación de brillo de la imagen para un espectador humano se acerque a la sensación de brillo del mundo real. Sin embargo, nunca es posible encontrar una combinación 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 funciones a menudo se basa en la aplicación necesaria y, dadas las métricas adecuadas 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 según sus visibilidades individuales aproximadas por el HVS. Con estos modelos, se puede crear y resolver una función objetivo que define la curva de tono utilizando un solucionador cuadrático rápido.
Con la adición de filtros, este método también se puede extender a los vídeos. Los filtros garantizan que el cambio rápido de la curva de tono entre fotogramas no sobresalga en la imagen de salida final.
Las imágenes de la derecha muestran el interior de una iglesia, una escena que tiene una variación de resplandor mucho mayor que la que puede mostrarse en un monitor o grabarse con una cámara convencional. Las seis exposiciones individuales de la cámara muestran el brillo de la escena en un rango transformado al rango de brillos que se puede mostrar en un monitor. La gama de radiaciones registradas en cada fotografía es limitada, por lo que no se pueden mostrar todos los detalles a la vez: por ejemplo, los detalles del interior oscuro de la iglesia no se pueden mostrar al mismo tiempo que los de la vidriera brillante. 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 ni son proporcionales a la luminancia, debido a razones prácticas como el costo y el tiempo requerido para medir valores de luminancia precisos; a menudo es suficiente que los artistas utilicen exposiciones múltiples para obtener una " Imagen HDR" que se aproxima enormemente 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 ver 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 el resplandor de la escena y la intensidad de los píxeles. Sin embargo, esta inexactitud es perceptualmente menos importante que el detalle de la imagen, que ahora se puede mostrar tanto en la ventana como en el interior de la iglesia simultáneamente.
La técnica de mapeo de tonos locales 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 "de dibujos animados" debido a los colores extremadamente vivos y la falta de grandes imágenes. variaciones de color de 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 sólo 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 espacios de color. Por lo tanto, los resultados del mapeo de tonos locales a menudo se consideran como pervertidos de la naturaleza de una imagen fotográfica documentalista y alejados del realismo fotográfico.
No todas las imágenes con mapas de tonos son visualmente distintivas. Reducir el rango dinámico con mapeo de tonos suele ser útil en escenas con mucha luz solar, donde la diferencia de intensidad entre la iluminación directa y las sombras es grande. En estos casos se reduce el contraste global de la escena, pero se mantiene el contraste local, mientras que la imagen en su conjunto sigue pareciendo natural. El uso del mapeo 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 abajo de la Facultad de Derecho de Cornell. Se puede utilizar para producir estos efectos incluso cuando el rango dinámico de la imagen original no es particularmente 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 haciéndole percibir los objetos oscuros como oscuros, incluso si su luminosidad real es la misma. igual que el de las zonas de la imagen percibidas como brillantes. Por lo general, este efecto es sutil, pero si los contrastes en la imagen original son extremos, o si el fotógrafo establece deliberadamente que el gradiente de luminancia sea muy pronunciado, los halos se vuelven visibles.
![{\displaystyle [0,A^{-1/\gamma }]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/0e1d2e8a520c5c41f02a2624c8307e39af026719)
![{\displaystyle [0,1].}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/8786b5ef9daedb24adb59e7825c4096d99a99648)
