Modelo de apariencia de color

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Un modelo de apariencia de color ( CAM ) es un modelo matemático que busca describir los aspectos perceptuales de la visión humana del color , es decir, las condiciones de visualización bajo las cuales la apariencia de un color no coincide con la medición física correspondiente de la fuente de estímulo. (Por el contrario, un modelo de color define un espacio de coordenadas para describir colores, como los modelos de color RGB y CMYK ).

Un espacio de color uniforme ( UCS ) es un modelo de color que busca hacer que los atributos que determinan el color sean perceptualmente uniformes, es decir, que la distancia espacial idéntica entre dos colores sea igual a la cantidad idéntica de diferencia de color percibida. Un CAM bajo una condición de visualización fija da como resultado un UCS; un UCS con un modelado de condiciones de visualización variables da como resultado un CAM. Un UCS sin dicho modelado aún puede usarse como un CAM rudimentario.

El color se origina en la mente del observador; “objetivamente”, solo existe la distribución de potencia espectral de la luz que llega al ojo. En este sentido, cualquier percepción del color es subjetiva. Sin embargo, se han realizado intentos exitosos de mapear la distribución de potencia espectral de la luz a la respuesta sensorial humana de una manera cuantificable. En 1931, utilizando mediciones psicofísicas , la Comisión Internacional de Iluminación (CIE) creó el espacio de color XYZ ^[1] que modela con éxito la visión humana del color en este nivel sensorial básico.

Sin embargo, el modelo de color XYZ presupone condiciones de visualización específicas (como el lugar de estimulación de la retina, el nivel de luminancia de la luz que llega al ojo, el fondo detrás del objeto observado y el nivel de luminancia de la luz circundante). Solo si todas estas condiciones permanecen constantes, dos estímulos idénticos con valores triestímulo XYZ idénticos crearán una apariencia de color idéntica para un observador humano. Si algunas condiciones cambian en un caso, dos estímulos idénticos con valores triestímulo XYZ idénticos crearán apariencias de color diferentes (y viceversa: dos estímulos diferentes con valores triestímulo XYZ diferentes podrían crear una apariencia de color idéntica ).

Por lo tanto, si las condiciones de visualización varían, el modelo de color XYZ no es suficiente y se requiere un modelo de apariencia de color para modelar la percepción humana del color.

El desafío básico para cualquier modelo de apariencia de color es que la percepción humana del color no funciona en términos de valores triestímulo XYZ, sino en términos de parámetros de apariencia ( tono , luminosidad , brillo , croma, colorido y saturación ). Por lo tanto, cualquier modelo de apariencia de color debe proporcionar transformaciones (que tengan en cuenta las condiciones de visualización) de los valores triestímulo XYZ a estos parámetros de apariencia (al menos tono, luminosidad y croma).

En esta sección se describen algunos de los fenómenos de apariencia de color que los modelos de apariencia de color intentan abordar.

La adaptación cromática describe la capacidad de la percepción humana del color para abstraerse del punto blanco (o temperatura de color ) de la fuente de luz que ilumina al observar un objeto reflectante. Para el ojo humano, un trozo de papel blanco se ve blanco sin importar si la iluminación es azulada o amarillenta. Este es el fenómeno más básico e importante de todos los fenómenos de apariencia del color y, por lo tanto, una transformación de adaptación cromática (CAT) que intenta emular este comportamiento es un componente central de cualquier modelo de apariencia del color.

Esto permite una fácil distinción entre los modelos de color basados ​​en triestímulo simples y los modelos de apariencia de color. Un modelo de color basado en triestímulo simple ignora el punto blanco del iluminante cuando describe el color de la superficie de un objeto iluminado; si el punto blanco del iluminante cambia, también lo hace el color de la superficie según lo informado por el modelo de color basado en triestímulo simple. Por el contrario, un modelo de apariencia de color tiene en cuenta el punto blanco del iluminante (razón por la cual un modelo de apariencia de color requiere este valor para sus cálculos); si el punto blanco del iluminante cambia, el color de la superficie según lo informado por el modelo de apariencia de color permanece igual.

La adaptación cromática es un claro ejemplo de que dos estímulos diferentes, con valores triestímulo XYZ diferentes, crean una apariencia de color idéntica . Si cambia la temperatura de color de la fuente de luz que ilumina, también cambia la distribución de potencia espectral y, por lo tanto, los valores triestímulo XYZ de la luz reflejada por el papel blanco; sin embargo, la apariencia del color permanece igual (blanco).

Varios efectos cambian la percepción del tono por parte de un observador humano:

• Cambio de tono de Bezold–Brücke : el tono de la luz monocromática cambia con la luminancia .
• Efecto Abney : el tono de la luz monocromática cambia con la adición de luz blanca (que se esperaría que fuera de color neutro).

Varios efectos cambian la percepción del contraste por parte de un observador humano:

• Efecto Stevens: el contraste aumenta con la luminancia.
• Efecto Bartleson-Breneman: el contraste de la imagen (de imágenes emisoras, como las de una pantalla LCD) aumenta con la luminancia de la iluminación circundante.

Hay un efecto que cambia la percepción del colorido por parte de un observador humano:

• Efecto de caza : el colorido aumenta con la luminancia.

Hay un efecto que cambia la percepción del brillo por parte de un observador humano:

• Efecto Helmholtz-Kohlrausch : el brillo aumenta con la saturación. No modelado por CIECAM02.
• Efectos de apariencia de contraste (ver arriba), modelados por CIECAM02.

Los fenómenos espaciales solo afectan a los colores en una ubicación específica de una imagen, porque el cerebro humano interpreta esta ubicación de una manera contextual específica (por ejemplo, como una sombra en lugar de un color gris). Estos fenómenos también se conocen como ilusiones ópticas . Debido a su contextualidad, son especialmente difíciles de modelar; los modelos de apariencia de color que intentan hacer esto se denominan modelos de apariencia de color de imagen (iCAM) .

Dado que los parámetros de apariencia del color y los fenómenos de apariencia del color son numerosos y la tarea es compleja, no existe un modelo de apariencia del color único que se aplique universalmente; en cambio, se utilizan varios modelos.

En esta sección se enumeran algunos de los modelos de apariencia de color que se utilizan. Las transformaciones de adaptación cromática de algunos de estos modelos se enumeran en el espacio de color LMS .

En 1976, la CIE se propuso reemplazar los muchos modelos de diferencia de color incompatibles existentes por un nuevo modelo universal para la diferencia de color. Intentaron lograr este objetivo creando un espacio de color perceptualmente uniforme (UCS), es decir, un espacio de color donde la distancia espacial idéntica entre dos colores es igual a la cantidad idéntica de diferencia de color percibida. Aunque tuvieron éxito solo parcialmente, crearon así el espacio de color CIELAB (“L*a*b*”) que tenía todas las características necesarias para convertirse en el primer modelo de apariencia de color. Si bien CIELAB es un modelo de apariencia de color muy rudimentario, es uno de los más utilizados porque se ha convertido en uno de los componentes básicos de la gestión del color con perfiles ICC . Por lo tanto, es básicamente omnipresente en la imagen digital.

Una de las limitaciones de CIELAB es que no ofrece una adaptación cromática completa, ya que realiza el método de transformación de von Kries directamente en el espacio de color XYZ (a menudo denominado “transformación de von Kries errónea”), en lugar de cambiar primero al espacio de color LMS para obtener resultados más precisos. Los perfiles ICC evitan esta deficiencia utilizando la matriz de transformación de Bradford al espacio de color LMS (que había aparecido por primera vez en el modelo de apariencia de color LLAB) junto con CIELAB.

Debido a la transformación "incorrecta", se sabe que CIELAB tiene un rendimiento deficiente cuando se utiliza un punto blanco que no es de referencia, lo que lo convierte en un CAM deficiente incluso para sus entradas limitadas. La transformación incorrecta también parece ser responsable de su tono azul irregular, que tiende al púrpura a medida que cambia L, lo que también lo convierte en un UCS imperfecto.

El modelo de apariencia de color de Nayatani et al. se centra en la ingeniería de iluminación y las propiedades de reproducción de color de las fuentes de luz.

El modelo de apariencia de color de Hunt se centra en la reproducción de imágenes en color (su creador trabajó en los Laboratorios de Investigación Kodak ). Su desarrollo comenzó ya en la década de 1980 y en 1995 el modelo se había vuelto muy complejo (incluyendo características que ningún otro modelo de apariencia de color ofrece, como la incorporación de respuestas de células de bastón ) y permitía predecir una amplia gama de fenómenos visuales. Tuvo un impacto muy significativo en CIECAM02, pero debido a su complejidad el propio modelo de Hunt es difícil de utilizar.

RLAB intenta superar las importantes limitaciones de CIELAB centrándose en la reproducción de imágenes. Funciona bien para esta tarea y es fácil de usar, pero no es lo suficientemente completo para otras aplicaciones.

A diferencia de CIELAB, RLAB utiliza un paso de von Kries adecuado. También permite ajustar el grado de adaptación al permitir un valor D personalizado . El "descuento del iluminante" todavía se puede utilizar utilizando un valor fijo de 1,0. ^[2]

LLAB es similar a RLAB, también intenta ser simple, pero además intenta ser más completo que RLAB. Al final, cambió algo de simplicidad por exhaustividad, pero aún no era completamente completo. Dado que CIECAM97 se publicó poco después, LLAB nunca se generalizó.

Tras iniciar la evolución de los modelos de apariencia del color con CIELAB, en 1997 la CIE quiso seguir con un modelo de apariencia del color completo. El resultado fue CIECAM97s, que era completo, pero también complejo y en parte difícil de utilizar. Obtuvo una amplia aceptación como modelo de apariencia del color estándar hasta que se publicó CIECAM02.

Ebner y Fairchild abordaron el problema de las líneas de tono no constantes en su espacio de color denominado IPT . ^[3] El espacio de color IPT convierte los datos XYZ adaptados a D65 (XD65, YD65, ZD65) en datos de respuesta de cono largo-medio-corto (LMS) utilizando una forma adaptada de la matriz Hunt–Pointer–Estevez (M _HPE(D65) ). ^[4]

El modelo de apariencia de color IPT se destaca por brindar una formulación para el tono donde un valor de tono constante equivale a un tono percibido constante independientemente de los valores de luminosidad y croma (que es el ideal general para cualquier modelo de apariencia de color, pero difícil de lograr). Por lo tanto, es adecuado para implementaciones de mapeo de gama .

La norma ITU-R BT.2100 incluye un espacio de color denominado ICtCp , que mejora el IPT original explorando un rango dinámico más alto y gamas de colores más amplias. ^{[5] ICtCp se puede transformar en un espacio de color aproximadamente uniforme escalando Ct en 0,5. Este espacio de color transformado es la base de la métrica de diferencia de color de gama amplia ΔE} _ITP de la Rec . 2124. ^[6]

Tras el éxito de CIECAM97, la CIE desarrolló CIECAM02 como su sucesor y lo publicó en 2002. Tiene un mejor rendimiento y es más simple al mismo tiempo. Aparte del modelo rudimentario CIELAB, CIECAM02 es el que más se acerca a un “estándar” acordado internacionalmente para un modelo (exhaustivo) de apariencia del color.

Tanto CIECAM02 como CIECAM16 tienen algunas propiedades numéricas indeseables cuando se implementan según la letra de la especificación. ^[7]

iCAM06 es un modelo de apariencia de color de imagen . Como tal, no trata cada píxel de una imagen de forma independiente, sino en el contexto de la imagen completa. Esto le permite incorporar parámetros de apariencia de color espacial como el contraste, lo que lo hace muy adecuado para imágenes HDR . También es un primer paso para abordar los fenómenos de apariencia espacial.

El CAM16 es un sucesor del CIECAM02 con varias correcciones y mejoras. También viene con un espacio de color llamado CAM16-UCS. Lo publica un grupo de trabajo de la CIE, pero no es un estándar de la CIE. ^[8] El estándar CIECAM16 se publicó en 2022 y es ligeramente diferente. ^{[9] [10]}

CAM16 se utiliza en el sistema de color Material Design en una versión cilíndrica denominada "HCT" (hue, chroma, tone). Los valores de tono y matiz son idénticos a los de CAM16. El valor de "tono" es CIELAB L*. ^[11]

Un UCS 2020 diseñado para el rango dinámico normal de color. La misma estructura que CIELAB, pero equipado con datos mejorados (salida CAM16 para luminosidad y croma; datos IPT para tono). Pensado para ser fácil de implementar y usar (especialmente desde sRGB), al igual que CIELAB e IPT, pero con mejoras en la uniformidad. ^[12]

A partir de septiembre de 2023, forma parte del borrador de nivel de color CSS 4 ^[13] y es compatible con las versiones recientes de los principales navegadores. ^[14]

OSA-UCS

Una UCS de 1947 con propiedades generalmente buenas y una conversión de CIEXYZ definida en 1974. Sin embargo, la conversión a CIEXYZ no tiene una expresión de forma cerrada, lo que dificulta su uso en la práctica.

SRLAB2

Una modificación de 2009 de CIELAB en el espíritu de RLAB (con descuento del iluminante). Utiliza la matriz de adaptación cromática CIECAM02 para solucionar el problema del tono azul. ^[15]

JzAzBz

Una UCS 2017 diseñada para color HDR. Tiene J (luminosidad) y dos cromaticidades. ^[16]

X-B

Una familia de UCS utilizada en Guetzli y JPEG XL , cuyo objetivo principal es la compresión. Mayor uniformidad que CIELAB. ^[15]

• Fairchild, Mark D. (2013). Modelos de apariencia de color . Serie Wiley-IS&T en ciencia y tecnología de imágenes (3.ª ed.). Hoboken: John Wiley & Sons . ISBN 978-1-119-96703-3.