El algoritmo que expande la ciencia del color

Las paletas de colores extraídas de pinturas de bellas artes.

El estudio del color está experimentando una revolución. Hasta ahora, la teoría del color ha sido poco más que una colección de ideas basadas libremente en la ciencia.

Pero la capacidad de analizar grandes conjuntos de datos de imágenes utilizando algoritmos de visión artificial está cambiando eso. De repente, se ha vuelto posible estudiar el color y la forma en que se usa de maneras completamente diferentes. Por ejemplo, ahora es fácil extraer combinaciones de colores de una imagen y pegarlas en otra.

Pero este proceso de pegado de colores es una herramienta contundente. Puede reemplazar un conjunto de colores con otro, pero no puede comparar estas paletas de colores, decidir cómo se deben combinar colores específicos o descubrir si a una paleta le falta un color y reemplazarlo.

El problema es que no hay forma de ordenar los colores. Y eso hace que sea difícil comparar paletas. Por lo tanto, a los especialistas en imágenes les encantaría tener una forma natural de ordenar los colores extraídos de las imágenes y así poder compararlos.

Introduzca Huy Phan en la Universidad Técnica de Dinamarca en Copenhague y un par de amigos, que han encontrado una manera de hacer precisamente eso. Su técnica es sencilla de implementar e inmediatamente conduce a una nueva generación de filtros de imagen enriquecidos que son mucho más flexibles que los disponibles actualmente.

El problema básico es simple de plantear: dada la paleta de colores de dos imágenes, ¿en qué orden deben aparecer los colores para hacer una comparación significativa? Por significativo, el equipo quiere decir que los colores que describen los mismos objetos deben ser comparables.

Phan y compañía abordan esto como una especie de problema de clasificación. Primero evalúan una imagen trazando la posición de los colores que contiene (su paleta) en un espacio de color tridimensional (cada color se puede considerar como un vector de tres que describe cómo se compone de una mezcla de rojo, verde y rojo). y azul, por ejemplo).

Luego miden la distancia entre cada par de colores en la paleta. Finalmente, utilizan un algoritmo para averiguar cómo asignar una paleta a otra con una distorsión mínima. Efectivamente, este algoritmo encuentra grupos dentro del espacio de color de cada paleta.

El conjunto de datos que utilizan es importante. Consideramos paletas de colores extraídas de colecciones de bellas artes, que creemos que son una fuente abundante de temas de color estilísticos y únicos, dicen Phan y compañía.

Eso también limita el tema, que es crucial. Henri Matisse a menudo usaba rojos y verdes profundos en sus pinturas, por ejemplo, mientras que Maximilien Luce usaba azules y amarillos fuertes para dar sombra a los objetos. Pero debido a que estos artistas utilizan escenas muy similares (por ejemplo, divididas en cielo y tierra), los colores son comparables.

Significa que el equipo puede suponer que grupos similares de colores describen objetos similares. Luego, el algoritmo mapea estos grupos entre sí. De esa forma, puede tomar la coloración del cielo en una imagen y aplicar el mismo conjunto de colores al cielo en otra imagen.

Y debido a que la transformación se aplica a todo el espacio, resulta sencillo asignar cualquier color de la paleta a un color correspondiente en la otra paleta.

Eso conduce a una forma natural de ordenar los colores. Phan y compañía lo hacen especificando primero la cantidad de colores que aparecen en cada grupo. Phan y compañía usan cinco como su ejemplo estándar (los números más altos requieren muchos más recursos computacionales).

Luego, el algoritmo encuentra los cinco colores en el primer grupo, luego en el segundo, tercero y así sucesivamente. Ordenar estos grupos permite comparar fácilmente las paletas de cada imagen.

El método conduce inmediatamente a algunas aplicaciones interesantes. Por ejemplo, crean una aplicación llamada Photo-style Explorer que actúa como un filtro de Instagram pero en un espacio de color continuo. En lugar de elegir entre unos pocos temas predefinidos, uno puede navegar libremente por un espacio continuo de posibles colorizaciones de fotos para elegir un tema preferido, dicen.

Otra opción es volver a colorear fotos con diferentes paletas en diferentes partes de la imagen. Entonces, es posible usar una paleta para volver a colorear el cielo y otra para volver a colorear los árboles.

También permite un mejor análisis de las firmas de color de los artistas y que estas firmas sean transferidas a otras imágenes. Por lo tanto, es posible volver a colorear rápidamente una fotografía utilizando la paleta de colores de Renoir o Vincent van Gogh.

Es un trabajo interesante que amplía la forma en que se puede usar el color en las imágenes modernas.

Ref: http://arxiv.org/abs/1703.06003 : Color Orchestra: ordenación de paletas de colores para interpolación y predicción

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