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Representación de color más "estable": RGB? HSV? ¿CIELAB? (3)
Hay varias representaciones de color en la informática: el RGB estándar, pero también HSV, HSL, CIE XYZ, YCC, CIELAB, CIELUV, ... Me parece que la mayoría de las veces, estas representaciones intentan aproximarse a la visión humana (colores). perceptualmente idéntico debería tener representaciones similares)
Pero lo que quiero saber es qué representación es la más "estable" cuando se trata de imágenes. Tengo un objeto, digamos una botella de Coca-Cola, y tengo miles de fotos de esta botella, tomadas en circunstancias muy diferentes (la principal diferencia sería la claridad u oscuridad de la imagen, pero hay orientación, etc.) )
Mi pregunta es: ¿qué representación de color me dará empíricamente la representación más estable de los colores de la botella? El color "rojo" de la etiqueta no debe variar demasiado. Bueno, sabré que variará, pero me gustaría conocer la representación más "estable".
Me han enseñado que el HSV es mejor que el RGB para este tipo de cosas, pero no tengo ninguna pista para el resto.
Editar (detalles técnicos): Tomo un punto particular de la botella. Elijo los píxeles correspondientes en mil imágenes de este punto. Ahora tengo una nube de puntos, que dependen de la representación. Quiero la representación que minimiza el "tamaño" de esta nube, por ejemplo, la que minimiza la distancia media de los puntos de la nube a su baricentro.
Es posible que desee consultar http://www.cs.harvard.edu/~sjg/papers/cspace.pdf , que propone un nuevo espacio de color aparentemente diseñado para abordar esta pregunta precisa.
No tengo conocimiento de un espacio de colores que haga lo que usted quiere, pero tengo algunas observaciones:
RGB concuerda con la forma en que se muestran los colores en los monitores. Es uno de los peores espacios de color disponibles en términos de aproximación de la percepción humana.
En cuanto a los otros espacios de color: algunos intentan asegurarse de que los colores que están perceptivamente cerca también estén juntos en el espacio de color. Otros también intentan asegurarse de que las diferencias de color perceptualmente similares también produzcan diferencias similares en el espacio de color, independientemente de dónde se encuentre en el espacio de color.
El primero significa que si piensa que la diferencia de color entre el azul A y el azul B es similar a la diferencia de color entre el azul A y el azul C, en el espacio de color la distancia entre el azul A y el azul B será similar a la distancia entre el azul A y el azul C, y los tres estarán juntos en el espacio de color. Creo que esto se llama un espacio de color perceptualmente suave. CIE XYZ es un ejemplo de esto.
El segundo significa que si piensa que la diferencia de color entre azul A y azul B es similar a la diferencia de color entre rojo A y rojo B, en el espacio de color la distancia entre azul A y azul B será similar a la diferencia entre rojo A y rojo B. Esto se llama un espacio de color perceptualmente uniforme. CIE Lab es un ejemplo de esto.
[editar 2011-07-29] En cuanto a su problema: cualquiera de HSV, HSL, CIE XYZ, YCC, CIELAB, CIELUV, YUV separan la iluminación de la información de color de alguna manera, por lo que esas son las mejores opciones. Proporcionan cierta inmunidad a los cambios de iluminación, pero no lo ayudarán cuando la temperatura del color cambie drásticamente o se use luz de color. XYZ y YUV son computacionalmente menos costosos de RGB (que es lo que la mayoría de las cámaras te dan) pero también son menos "buenos" que HSV, HSL o CIELAB (este último a menudo se considera uno de los mejores, pero también es uno de los más difíciles).
Dependiendo de lo que esté buscando, puede calibrar el balance de color de las imágenes. Por ejemplo: suponga que está emparejando logotipos de coca cola: sabe que las letras en el logotipo son siempre blancas. Entonces, si no están en tu imagen, puedes usar el color que tienen para corregir eso, lo que te da información sobre los otros colores.
Nuestra percepción del color de algo está determinada principalmente por su tonalidad; un espacio de color como HSV que proporciona un valor único que representa el tono funcionará mejor.
Sin embargo, el ojo es un instrumento notable, y saber el color de un solo punto no es suficiente. Si toda la escena tiene un tinte amarillo o azul, el ojo lo compensará y su percepción será de un color más puro: la botella de Coca naranja se verá más roja de lo que es. Lo mismo ocurre con la oscuridad y el brillo. Si es posible, debe intentar compensar la imagen antes de tomar la muestra de color.