Un modelo de apariencia de color (abreviado CAM ) es un modelo matemático que busca describir los aspectos perceptivos de la visión del color humano, es decir, las condiciones de visión bajo las cuales la apariencia de un color no concuerda con la medición física correspondiente de la fuente del estímulo. (En contraste, un modelo de color define un espacio de coordenadas para describir colores, como los modelos de color RGB y CMYK.)
Apariencia de color
El color se origina en la mente del observador; «Objetivamente», solo existe la distribución de poder espectral de la luz que se encuentra con el ojo. En este sentido, cualquier percepción de color es subjetiva. Sin embargo, se han realizado intentos exitosos para 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 que modela con éxito la visión del color humano 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 se encuentra con el 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 triestímulos XYZ idénticos crean una apariencia de color idéntica para un observador humano. Si algunas condiciones cambian en un caso, dos estímulos idénticos con valores triestímulos XYZ idénticos crearán diferentes apariencias de color (y viceversa: dos estímulos diferentes con diferentes valores triestímulos XYZ 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 del color humano.
Parámetros de apariencia de color
El desafío básico para cualquier modelo de apariencia de color es que la percepción del color humano 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 necesita proporcionar transformaciones (que tienen en cuenta las condiciones de visualización) de los valores de triestímulo XYZ a estos parámetros de apariencia (al menos tono, claridad y croma).
Fenómenos de apariencia de color
Esta sección describe algunos de los fenómenos de apariencia de color con los que tratan los modelos de apariencia de color.
Adaptación cromática
La adaptación cromática describe la capacidad de la percepción del color humano para abstraerse del punto blanco (o temperatura de color) de la fuente de luz de iluminación cuando se observa un objeto reflector. Para el ojo humano, un papel blanco se ve blanco, sin importar si la iluminación es azulada o amarillenta. Este es el más básico y el más importante de todos los fenómenos de apariencia de 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 de color.
Esto permite una fácil distinción entre modelos de color basados en triestímulos simples y modelos de apariencia de color. Un modelo de color basado en un simple triestímulo 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 el simple triestímulo. Por el contrario, un modelo de apariencia de color tiene en cuenta el punto blanco del iluminante (por lo que 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 excelente ejemplo para el caso de que dos estímulos diferentes con diferentes valores triestímulos XYZ crean una apariencia de color idéntica. Si la temperatura de color de la fuente de luz de iluminación cambia, también lo hace la distribución de potencia espectral y por lo tanto los valores de triestímulo XYZ de la luz reflejada del papel blanco; el aspecto del color, sin embargo, permanece igual (blanco).
Matiz apariencia
Varios efectos cambian la percepción del matiz por un observador humano:
Cambio de matiz de Bezold-Brücke: el matiz de la luz monocromática cambia con la luminancia.
Efecto de Abney: el tono de la luz monocromática cambia con la adición de luz blanca (que se esperaría con un color neutro).
Apariencia de contraste
Varios efectos cambian la percepción del contraste por un observador humano:
Efecto Stevens: el contraste aumenta con la luminancia.
Efecto Bartleson-Breneman: el contraste de la imagen (de imágenes emisivas como imágenes en una pantalla LCD) aumenta con la luminancia de la iluminación ambiental.
Apariencia de colorido
Hay un efecto que cambia la percepción del colorido por un observador humano:
Efecto de caza: el colorido aumenta con la luminancia.
Apariencia de brillo
Hay un efecto que cambia la percepción del brillo por un observador humano:
Efecto Helmholtz-Kohlrausch: el brillo aumenta con la saturación.
Fenómenos espaciales
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 contexto, son especialmente difíciles de modelar; Los modelos de apariencia en color que intentan hacer esto se conocen como modelos de apariencia de color de imagen (iCAM).
Modelos de apariencia de color
Como los parámetros de apariencia de color y los fenómenos de apariencia de color son numerosos y la tarea es compleja, no hay un modelo de apariencia de color único que se aplique universalmente; en cambio, se usan varios modelos.
Esta sección enumera algunos de los modelos de apariencia de color en uso. Las transformaciones de adaptación cromática para algunos de estos modelos se enumeran en el espacio de color LMS.
CIELAB
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, 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 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 imágenes digitales.
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 errónea de von Kries»), en lugar de cambiar a el espacio de color LMS antes para obtener resultados más precisos. Los perfiles ICC evitan esta deficiencia al usar Bradford matriz de transformación al espacio de color LMS (que apareció por primera vez en el modelo de apariencia de color LLAB) junto con CIELAB.
Nayatani et al. modelo
El Nayatani et al. el modelo de apariencia de color se enfoca en la ingeniería de iluminación y las propiedades de reproducción del color de las fuentes de luz.
Modelo de caza
El modelo de apariencia de color Hunt se centra en la reproducción de imágenes en color (su creador trabajó en los Laboratorios de investigación Kodak). El desarrollo ya comenzó en la década de 1980 y para 1995 el modelo se había vuelto muy complejo (incluidas características que no ofrece ningún otro modelo de apariencia de color, como la incorporación de respuestas de células de varilla) y permitía predecir una amplia gama de fenómenos visuales. Tuvo un impacto muy significativo en CIECAM02, pero debido a su complejidad, el modelo Hunt es difícil de usar.
RLAB
RLAB intenta mejorar las limitaciones significativas de CIELAB con un enfoque en la reproducción de imágenes. Funciona bien para esta tarea y es fácil de usar, pero no lo suficientemente amplio para otras aplicaciones.
LLAB
LLAB es similar a RLAB, también intenta mantenerse simple, pero además trata de ser más completo que RLAB. Al final, intercambió cierta simplicidad por la exhaustividad, pero aún no era completamente integral. Como el CIECAM97 se publicó poco después, LLAB nunca ganó un uso generalizado.
CIECAM97s
Después de comenzar la evolución de los modelos de apariencia de color con CIELAB, en 1997, el CIE quería seguir con un modelo integral de apariencia de color. El resultado fue CIECAM97s, que era completo, pero también complejo y en parte difícil de usar. Ganó una amplia aceptación como modelo de apariencia de color estándar hasta que se publicó CIECAM02.
IPT
Ebner y Fairchild abordaron el problema de las líneas de tono no constantes en su espacio de color denominado IPT. El espacio de color IPT convierte los datos XYZ adaptados a D65 (XD65, YD65, ZD65) en datos de respuesta de cono corto (LMS) largo-medio usando una forma adaptada de la matriz Hunt-Pointer-Estevez (MHPE (D65)).
El modelo de apariencia de color IPT se destaca por proporcionar una formulación para matiz donde un valor de matiz constante es igual a un matiz percibido constante independiente 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.
ICtCp
El ITU-R BT.2100 incluye un espacio de color llamado ICtCp, que mejora el IPT original explorando un rango dinámico más alto y gamas de color más grandes.
CIECAM02
Después del éxito de CIECAM97, el CIE desarrolló CIECAM02 como su sucesor y lo publicó en 2002. Se desempeña mejor y es más simple al mismo tiempo. Además del modelo rudimentario de CIELAB, CIECAM02 se acerca más a un «estándar» acordado internacionalmente para un modelo de apariencia de color (integral).
iCAM06
iCAM06 es un modelo de apariencia de color de la 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 adecuado para imágenes HDR. También es un primer paso para tratar los fenómenos de apariencia espacial.