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Tratamiento de Imágenes por Computadora – Proyecto Final

Colorización. Tratamiento de Imágenes por Computadora – Proyecto Final. Rodrigo Alonso Pablo Iturralde. Colorización: Orígenes. El término “colorización” surge en 1970 de la mano de Wilson Markle Se refiere al proceso de pasar a color películas y programas de TV en B&W.

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Tratamiento de Imágenes por Computadora – Proyecto Final

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Presentation Transcript

  1. Colorización Tratamiento de Imágenes por Computadora – Proyecto Final Rodrigo Alonso Pablo Iturralde

  2. Colorización: Orígenes • El término “colorización” surge en 1970 de la mano de Wilson Markle • Se refiere al proceso de pasar a colorpelículas y programas de TV en B&W. • Polémica: ¿Las compañíasdueñas de lasgrabacionestenían el derecho a modificarartísticamente el producto?

  3. Colorización: Definición • En la Actualidad: Se denomina colorización al proceso de obtener a partir de unaimagenmonocromática(B&W, sepia), otraimagen en colores. • Imágenescomputarizadas: implicapasar de unamatrizMxN a unamatriz3xMxN.

  4. El problema: Implicaciones • Particularidad: La imagen a colortienemásinformaciónque la imagenmonocromática!!! • Surge de algúnlado !!! • Es necesarioque la información se agregue (en principioporparte del usuario).

  5. El problema: Condiciones • Al revertir el proceso: Es deseableque se obtenga la imagenoriginal en B&W. • La colorización debe ser coherente con lo que se observa en la imagenoriginal. (lugaresoscuros – tonososcuros). • De aquí surge un problema de minimización !!!

  6. [Levin, Lischinski, Weiss] ImágenesTípicas (1)

  7. [Levin, Lischinski, Weiss] ImágenesTípicas (2)

  8. Técnicasusuales (1)‏ • Las máscomunesconsisten en dos etapas: • Segmentación Divide la imagensegúnsuestructuraparaidentificardistintosobjetosquepudierantenerdistintoscolores • Colorización poráreas Colorealasdistintasáreasidentificadasporseparado.

  9. Técnicasusuales (2)‏ • Para estoesnecesario !!! • Siemprepartir de algunospixelescoloreadospor el usuario • Distinguirobjetoscomunes: árboles, cielo, personas. • Asignandocoloresarbitrarios • Un algoritmoqueminimizaalgunafunción de costo • Midela distanciaentre la imagen original y la colorizada según un ciertocriterio.

  10. [Levin, Lischinski, Weiss] Imágenes: Segmetación Sí, es Pamela !!!

  11. Técnicasusuales: Desventajas • Es necesariaunafuerteinteracciónusuario-algoritmo: • Determinarfronteraspococlaras • Establecercoloresparacadaárea o zona • Ejemplo: Colorización de videos • Es necesariohacerunaestimación de movimiento de losdistintosobjetos • Posibleparticipacióndel usuario • Estoimplicacostos de tiempo, dedicacióny $$$ !!!

  12. El ideal • Un algoritmoquefuncione lo másautomáticamenteposible. • Segmentaciónautomática o no realizarla. • Cantidadmínima de pixelescoloreadospor el usuario. • Para video • Un buenalgoritmo de tracking automáticoparaseguir el movimiento de losdistintosobjetos.

  13. Otrasaplicaciones • Con sistema de colorización funcionando, se puede: • Colorizar imágenesmonocromáticas. • Cambiarcolores en imágenes a color. • Colorizar videos o películasantiguas en B&W. • Sugerencias del públicopresente ?

  14. Referencias y bibliografíatentativa • [Levin, Lischinski, Weiss], Colorization using Optimization – Anat Levin, DaniLischinski, Yair Weiss - School of Computer Science and Engineering, The Hebrew University of Jerusalem. • [Sapiro], Inpaintingthe colors – Guillermo Sapiro– Institute for mathematics and its applications, University of Minnesota • [Li, Lizhuang, Di], Fast Colorization Using Edge and Gradient Constrains – Yao Li, Ma Lizhuang, Wu Di – Electrical Engineering Department, Shanghai Jiao Tong University. • Distintos artículos publicados en el IEEE, lo cuales no hemos conseguido el acceso aún.

  15. Llegó el final !!! Esperamoshayasido de suagrado !!! No nosreponsabilizamos en casocontrario !!! FIN

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