Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Színek és színterek Szabó Zsolt prezentációja alapján Vámossy Zoltán.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Színek és színterek Szabó Zsolt prezentációja alapján Vámossy Zoltán."— Előadás másolata:

1 Színek és színterek Szabó Zsolt prezentációja alapján Vámossy Zoltán

2 Óravázlat Fény és szín mint elektromágneses hullám Emberi látás CIE RGB, HSV/HSL CIE XYZ, COLORID CIE LAB, CIE LUV, CIE CAM Colorspace gyakorlatok: Szegmentáció Közvetett és közvetlen visszaverődés Megvilágítástól való függetlenítés 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

3 A fény mint fizikai hullám

4 Fénytan Fény = elektromágneses sugárzás 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

5 A fény mint hullám Teljesen tiszta (monokromatikus) szín nincs a természetben A valóságban mi nem az objektum színét érzékeljük, mert az objektum csak visszaveri a megvilágítást  Az érzékelt szín függ a megvilágítástól Színvisszaverő képesség * megvilágítás = Érzékelt szín 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

6 Megvilágítás függőség 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

7 Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

8 Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

9 Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

10 A valóság reprezentációja Legjobb: minden egyes képponthoz sok hullámfrekvencia  Spektrális képek, hullámhossz-intenzitások Előny: a valóság kb. pontos mása Kezdetben katonai felhasználás: „camouflage” (álcázás) észlelése, csak 7 csatorna Az újabb (ipari célú) felhasználásoknál 40+ részre osztották fel a látható tartományt 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

11 Álcázás 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

12 Bispectrometer 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

13 Bispectrometer 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

14 Spektrális képfeldolgozás 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

15 Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

16 Spektrális képek Multi-spectral vs. Hyperspectral vs. Full spectral – az érzékenység (és a tárigény) növelése (AVIRIS: 224 részre osztott) Hátrány: Informatika: nehézkes feldolgozás, nagyon nagy méret (BMP kép sokszorosa) ◦ 2000x3000x13 képek realtime feldolgozása a GPU használatával (2007) Biológia: Sok fajta receptor kéne (a különféle hullámhosszokra) 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

17 Az emberi látás

18 Retina: Csapok (cones, szín, "photopic vision") Pálcikák (rods, intenzitás, "scotopic vision") 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

19 Az emberi látás Retina közepén: fovea, színlátás-központ 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

20 Csapok és Pálcikák 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

21 Az emberi látás Cél: a valós hullámhossz érzékelése Ehhez nincs szükség arra, hogy minden hullámhosszhoz legyen egy-egy külön receptor, csak három fajta csap van: L, legérzékenyebb a vörösre (610 nm, Protos) M, legérzékenyebb a zöldre (560 nm, Deuteros) S, legérzékenyebb a kékre (430 nm, Tritos) 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

22 Az emberi látás Kevesebb kék színre érzékeny csap van S, M, L csapok érzékenységi görbéi: 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

23 Színlátás A csapok az érzékeny hullámhossz esetén megfelelő ingerületet juttatnak el az agyba A látott képet az agy állítja össze A látott kép nem mindig tökéletes! Az agyunk ezt javítja: vetett árnyék és szín közös hatása, a színen van a hangsúly Az agyi korrekció becsapható, a számítógép nem  illúzió 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

24 Illúzió 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

25 Illúzió 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

26 Illúzió 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

27 Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

28 Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

29 Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

30 Szín-reprezentáció Az agyi korrekció becsapható, a számítógép nem A számítógép/újság/TV által megjelenített képet is „javítja” az agyunk  Nem azt látjuk, ami megjelenik A modelleknek ezt figyelembe kellene venniük! Az első modell-ötlet: az emberi látás „utánzása”, színek közelítése RGB hármasokkal 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

31 Szín-reprezentáció Korai kutatás, a számítástechnikához ekkor még nem volt köze Cél: az emberi látás numerikus reprezentációja A látható színek pontos definíciója Az egyes színek „különbségének” megállapítása (két szín között a numerikus különbség az emberek által látott különbség legyen!) Első kutatások a szem működésének megfelelő R+G+B additív színtérben: RGB kocka, CIERGB színtér: Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

32 CIE RGB

33 Additív és szubtraktív színkeverés 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

34 Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

35 Az emberi látás Mérés elve: fix mérőszín és hasonlító szín, amit RGB komponensekből kell összerakni [700 nm (R), nm (G), nm (B)] Probléma: a mérőszínt nem mindig lehetett összeállítani a referencia RGB komponensek segítségével, ekkor a mérőszínhez kellett adni valamelyik komponensből (tipikusan R) Ez a mérésben mint negatív színérték szerepel RGB keveréssel nem állítható össze minden, az ember által látható szín 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

36 CIE RGB problémák CIE ° (A fovea színérzékeléshez igazított szög) 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

37 CIE RGB problémák Stiles-Burch ° 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján) CIE °

38 CIE RGB problémák A negatív R nehezen értelmezhető Ami nekünk hasonló, az a számítógépnek nem feltétlenül az!! „Hasonló” = ? ∆ x = Az RGB kockában nem szerepel minden szín 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

39 CIE RGB problémák A színes televízió, majd a számítógép bevezetésével mégis az RGB megjelenítés mellett döntöttek (a színes televízió adása nem RGB, hanem YUV!) Egyszerű, könnyen megvalósítható, „elég jó” Az egyes TV márkák, az egyes számítógépes monitorok, kijelzők máshogy jelenítik meg ugyanazt az RGB hármast 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

40 RGB  sRGB Az egyes monitorgyártók saját RGB érzékenységekkel dolgoztak RGB változatok kialakulása  sRGB 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

41 Colorimetry

42 „Colorimetry” – „Colorimétrie” „Színmérés” Az emberi szem C 1 és C 2 színek között lát valamilyen ΔC különbséget Cél: Olyan színtér keresése, ahol a ΔC látott különbség kapcsolatban van a C 1 és C 2 színek színtérben számolt különbségével Nagyon sok színtér van, nincs általánosan jó színtér Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

43 Elvárások Olyan specifikáció, amely minden fényű/felszínű/színű észlelést alapvető tulajdonságokra bont le ("elsődleges" színek/attribútumok, legyen az akár a három alapszín, akár más megkülönböztethető érték) Legyen benne geometriai alap, amelyben a színek érzékelése közti relációkat tükrözik az alapvető tulajdonságok közti relációk Legyen benne minden egyes színre egyedi színazonosító (az alapvető tulajdonságok számszerű értékei) Legyen benne fizikai példa, amellyel a megmért szín újra előállítható szabványos környezetben, szabványos megvilágítás használatával 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

44 Színterek Különféle színreprezentációs módszerek RGB, sRGB: „kocka”, számítógép-monitor HSV: „henger” (H = aktuális szín, S = színtelítettség, V = fényesség) YUV: Y=szürkeskálás kép, UV=eltérések (~YCrCb, nem ugyanaz: XYZ, COLORID, L*a*b* [CIELAB], L*u*v* [CIELUV] Csak az XYZ és leszármazottai (CIE LAB, CIE LUV) tartalmazzák az összes, ember számára látható színt CIE CAM: Nem színtér, hanem színmodell! 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

45 HSL/HSV

46 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

47 HSL / HSV 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

48 HSL / HSV CSS3 szabvány (W3C): A HSL fényességre és sötétségre szimmetrikus: Szaturáció: HSL-ben színtelítettség, mindig a színnek megfelelő szürkétől a telített színig. L=0-nál fekete, L=max-nál fehér HSV-ben V=max-nál a kiinduló fehérből a teljesen tiszta szín felé haladunk, V=0-nál minden fekete Az L egy adott HS pozíciónál szimmetrikus (fekete  szín  fehér), a V nem az (fekete  szín) 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

49 HSL / HSV A HSV talán jobban ismert elnevezés Az összes nagyobb szoftver HSL-t (is) használ 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

50 HSL / HSV Képletek: Előnye: "könnyen" transzformálható RGB-ből, egyszerű számítással megvilágítástól függetlenné tudjuk tenni a színdetektációt Hátránya: a színtávolságoknál továbbra sincs korreláció, nem egyszerű mátrixszorzás  nincsenek megvilágítási konstansok 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

51 CIE XYZ

52 XYZ színtér Cél a színtér-távolság és a látott színkülönbség megegyezése RGB színtérből egyszerű transzformációval (1931, CIE) 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

53 Vámossy Zoltán Színek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján) MINDEN SZÍN ELŐÁLLÍTHATÓ

54 xyY színtér 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján) Normalizált XYZ:  xy + Y

55 xyY színtér 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

56 Vámossy Zoltán Színek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

57 RGB színterek 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

58 Megvilágítások 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

59 Megvilágítások 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

60 Megvilágítások 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

61 MacAdam ellipszisek Egy színtéren belüli homogén területek Az egy ellipszisen belüli színeket az emberi látás nem tudja megkülönböztetni Probléma: az ellipszisek mérete a színtérben nem ugyanakkora, az xyY színtér sem tökéletes 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

62 xyY színtér Probléma: Az XYZ színtér, bár sokkal jobb, mint az RGB, de még mindig nem felel meg az előzetesen támasztott elvárásoknak! Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

63 xyY színtér 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

64 Az XYZ színtér továbbfejlesztései

65 UNIFORM színtér Optical Society of America: Teljesen uniform, háromdimenziós, pszichometrikus és geometriai alapokkal rendelkező színteret NEM LEHET létrehozni A színérzékelés képletté alakítása helyett a MacAdam-féle kutatásokban említett ellipszisek uniformizálása a cél  CIELAB, CIELUV  NCS, COLORID 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

66 NCS / CIE CIE: Fizikai megközelítés – A szín mérhető! NCS: Natural Color System, Svéd eredetű, logikai és filozófiai/művészeti megközelítés: A szín egy "élmény", és ezekhez rendelünk szavakat Könnyen leírható színek 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

67

68 Vámossy Zoltán Színek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

69 CIELAB (RGB részek) 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

70 CIELAB 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

71 CIELAB 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

72 CIELAB "Lines of constant NCS hue and chroma" 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

73 Vámossy Zoltán Színek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

74 CIELUV Jelenleg a leginkább uniform általános színtér 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

75 CIELUV 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

76 CIELUV 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

77 CIE CAM

78 CAM NCS javaslat CIEXYZ, CIELAB, CIELUV: "Uniform color spaces" CAM: "Color appearance model" Egy szín leírására az XYZ többé-kevésbé megfelelő, de a színérzékelésben a színek összhatása is szerepet játszik! 1980 óta kutatják, 1994 (Hunt), 1995(Nayatani) CIECAM96, 97s CIECAM02: Windows Vista és Windows 7 színrendszere (WCS) Stimulus, Proximal: 2°, Background: 10° 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

79 CIE CAM Az előző modellek csak abszolút szinteket mértek: Brightness, colorfulness, hue Ez a modell relatív szinteket is: lightness, chroma, saturation, hue Kiszűri és/vagy megjósolhatóvá teszi az emberi szem szín-adaptációját Színadaptáció, megjelenési korrelációk 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

80 CIECAM02 Színmeghatározáshoz: az érzékelt szín, a "white point" (computational vs. observer), a háttér (background és surround) és a megvilágítás kell (utóbbi elhagyható) Ezekből épít fel egy modellt Az "érzékelt szín" CIE XYZ színtérben van! Jelenleg is kutatás alatt álló terület 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

81 Vámossy Zoltán Színek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

82 Vámossy Zoltán Színek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

83 Vámossy Zoltán Színek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

84 CIECAM02 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

85 Színterek - összegzés Nincs tökéletes színtér, a használni kívánt színteret a felhasználás határozza meg Újság, Magazin, Sajtó: CMY Mozi, Filmek: Filmhez beállított RGB Webdesign: sRGB Objektum- és színfelismerés: HSV vagy megvilágítással kalibrált XYZ 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

86 Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

87 ColorSpace: színtér- és hisztogram-reprezentációk

88 ColorSpace Jean Monnet egyetem, St. Étienne, LIGIV File/Open Selection: ROI kijelölése Color/Color Spaces 2D Visualization  Adott színtérben a kép 3D Visualization  Színtér / Hisztogram 1. Problémakör: szín alapú műveleteknél 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

89 COLORCHECKER1.JPG 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

90 RGB színtér 3D visualization => 3D color space => Visualization => Get Image From Viewer 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

91 RGB hisztogram 3D visualization => 3D historgram => Visualization => Get Image From Viewer Visualization / Colors properties : Offset: mindegyik gömbre Scale: csak a nagyobbakra 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

92 HSV színtér Legördülő menüből HSV => 3D visualization => 3D color space => Visualization => Get Image From Viewer 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

93 HSV hisztogram Legördülő menüből HSV => 3D visualization => 3D historgram => Visualization => Get Image From Viewer 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

94 ROI: Selection/Rectangle Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

95 RGB színtávolság ROI val 3D visualization => 3D color space => Visualization=> Get Image From Selection Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

96 HSV színtávolság ROI-val ROI meghatározása: Selection/Rectangle, majd egérrel a 2. oszlop első két elemét Legördülő menüből HSV => 3D visualization => 3D color space => Visualization=> Get Image From Selection Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

97 COLORCHECKER2.JPG Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

98 RGB színtér Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

99 RGB hisztogram 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

100 HSV hisztogram 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

101 ColorSpace Color clustering

102 Probléma #2 Rajtunk kívülálló zavaró tényezők: gyenge fényképezőgép, távolság, kis képméret Visszaverődés: Közvetlen és szórt A szórt visszaverődés az objektum A közvetlen a vaku, a nap, a lámpa, stb. A közvetlen visszaverődés rontja a szegmentációt, a visszaverődés is felismerhető külön objektumként 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

103 LABDA_REFL.JPG 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

104 RGB színtér 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

105 RGB hisztogram 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

106 VIZ_KEP.JPG 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

107 RGB színtér 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

108 RGB hisztogram 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

109 HSV hisztogram 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

110 CSOMO.JPG Selection/Pen ROI csak az objektum 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

111 RGB színtér 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

112 RGB hisztogram 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

113 HSV hisztogram 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

114 Hibrid színterek Color / Decorrelated Hybrid Color Spaces Speciális alkalmazásokhoz szükséges kombinált színtereket lehet létrehozni Eléggé számításigényes lehet, mert néha a használt színterek több komponensét is ki kell számolni Bizonyos esetekben jó eredménnyel működhet, sok tesztelés kell 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

115 Hibrid színterek 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

116 ColorSpace Megvilágítások kezelése

117 Probléma #3 Amit az emberi szem vagy a fényképezőgép lát, az NEM az objektum színe hanem az objektum színe és a megvilágítás színe összeadva CIE által kidolgozott különböző megvilágítási konstansokat használunk Ezek az egyes hullámhosszokra meghatározott megvilágítási erősségek 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

118 Megvilágítások ANormál „Tungsten” lámpa D50Világos „Tungsten” lámpa / túlfeszültségen BKözvetlen napfény D55Felhős nappali fény ENormalizált referencia világítás D65Nappali fény CÁtlagos napsütés D9300Régi rossz minőségű CRT monitor 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

119 Megvilágítások Korrekciós lehetőségek: RGB színtér-transzformáció a hisztogram-főkomponens alapján (PCA) ◦ Referencia-képekkel való összehasonlítást könnyítheti ◦ Dekorrelált színtér képezhető Megvilágítási konstansokkal rendelkező színtér használata (XYZ, LAB, LUV) 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

120 LENNA.TIF 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

121 PCA Principal Component Analysis = Főkomponens analízis Eredetileg nem színterekhez, hanem statisztikához Képeknél is használható 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

122 RGB színtér + főkomponens Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján) 4.Színek és színterek

123 RGB hisztogram + főkomponens 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

124 Dekorrelált színtér Az RGB színtér elemei nem függetlenek egymástól, korreláltak PCA segítségével koordináta-transzformáció: RGB  x 1 x 2 x 3 x 1 x 2 x 3 nem korreláltak, x 1 általában a megvilágítás tengelye, ezt forgatjuk be a szürkeségi átlóra  Megvilágítástól független képek x 3 általában elhanyagolható  Tömörítés? 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

125 Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

126 Színkalibráció

127 „Illumination aware” színtér  XYZ „Az emberi színérzékeléshez legközelebbi színtér” „CIE 1931 Standard Observer” Megvilágítás-különbségek megjelenítésére alkalmas, sok ilyen irányú kutatás miatt A digitális fényképezéssel egyre inkább felkapottabb kutatás „Automatic WhiteBalance” Referencia kell  Colorchecker passport 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

128 ColorChecker MacBeth ColorChecker, X-Rite Passport A ColorChecker értékei ismertek: ColorCharts.htm, ColorCalculator.html ColorChecker.htm#ColorChecker_data MacbethColorChecker.xls 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

129 Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

130 Megvilágítás számolása Fizikai szín + világítás + torzítás = kapott kép A ColorChecker XYZ/Lab értékei ismertek A megvilágítások XYZ értékei ismertek Ismert vagy konstans E megvilágításban kamera-torzítás számítható Ismert torzítással tetszőleges megvilágítás számolható a ColorChecker képpel 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

131 Kamerakalibráció 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján) docs/colorcheck.html

132 Kamerakalibráció 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján) docs/colorcheck.html

133 Megvilágítás szimulációja ColorSpace-ben ez Color / Color Spaces Színtér és megvilágítás kiválasztása 2D visualization / Image Colorchecker2.jpg, XYZ színtér, „A” megvilágítás (egyszerű izzó  sárgás/pirosas kép) 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

134 XYZ színtér, „A” megvilágítás 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

135 Zárszó…

136 Befejezésül… NINCS TÖKÉLETES SZÍNTÉR!!! Minden feladathoz, minden alkalmazáshoz gondosan ki kell választani a legjobb színteret A megvilágítás pontos érzékelése/mérése nehéz, és ez mindent befolyásol  A színekkel nem egyszerű dolgozni… 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

137 Irodalomjegyzék IPCV’04 Saint-Etienne, IPCV'06 Budapest, IPCV’08 Joensuu, IPCV’12 Koblenz UJM LIGIV, Saint-Etienne, Alain Tremau [ColorSpace] 4.Színek és színterek Fény és emberi látás Színterek ColorSpace gyakorlatok Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)

138 Felhasznált és javasolt irodalom [1] S. Thrun, G. Bradski, D. Russakoff: Computer Vision, CS223B, Stanford University, [2] E. Trucco, A. Verri: Introductory Techniques for 3-D Computer Vision, Prentice Hall, 1998, ISBN: , p [3]R. Szeliski: Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, 2011, ISBN: , p Színek és színterek Kép Hisztogram Integrál kép Vámossy ZoltánSzínek és színterek (Szabó Miklós Zsolt diái alapján)


Letölteni ppt "Színek és színterek Szabó Zsolt prezentációja alapján Vámossy Zoltán."

Hasonló előadás


Google Hirdetések