RGBaGris: Decolorización de Imágenes en el Dominio Espectral Empleando CIELab

Resumo

La transformación de imágenes de color a escala de grises (e.g. decolorización) conlleva a una pérdida inevitable de información a nivel perceptual, es decir, el nivel de intensidad que representa un color respecto a su entorno se pierde. Muchas de las aplicaciones de edición de imágenes ofrecen soluciones para la decolorización, sin embargo, no consideran el problema a nivel perceptual. Así, la implementación y evaluación de un algoritmo que arroje un resultado perceptualmente acertado es un tema para considerar. Una técnica simple para la decolorización que considera la información perceptual, consiste en extraer el canal de luminancia de una imagen. Un algoritmo de decolorización más preciso, se basa en utilizar la transformada de Fourier para calcular las magnitudes de los cambios entre los canales de color utilizados en todas las escalas espaciales y realizar odificaciones con operaciones aritméticas sencillas, como agregar contrastes cromáticos a la intensidad de grises. Es precisamente este enfoque el empleado en este artículo: RGBaGris, un enfoque para la decolorización de imágenes en el dominio espectral usando la transformada de Fourier, en el espacio CIEL*a*b*. RGBaGris plantea el cálculo automático de coeficientes de control que actúan sobre el resultado en escala de grises. Esto se presenta en una interfaz gráfica que permite manipular los valores de los coeficientes, mostrando su efecto en tiempo real sobre una imagen. Para las pruebas realizadas, se realizan evaluaciones perceptuales mediante encuestas, utilizando el paradigma 2AFC y el índice C2G-SSIM. Para estos paradigmas se utilizan 20 imágenes a color y 10 conversiones a escala de grises para ambas; resultantes de aplicar los distintos valores de coeficientes en el algoritmo (manuales, automáticos y la combinaci´on de ambos), así como su valor de luminosidad.