Teoria del colore Andrea Torsello

Presentazione sul tema: "Teoria del colore Andrea Torsello"— Transcript della presentazione:

1 Teoria del colore Andrea Torsello
Dipartimento di informatica Università Ca’ Foscari via Torino 155, 30172 Mestre (VE)

2 La percezione del colore e’ dovuta alla interazione fisica tra la luce emessa da una sorgente, gli oggetti incontrati nel suo cammino e l’occhio di un osservatore umano. Il colore percepito da un osservatore e’ funzione delle caratteristiche fisiche della luce che lo raggiunge.

3 Newton Dobbiamo a Newton la prima teoria coerente del fenomeno fisico legato alla percezione del colore Se facciamo passare luce bianca attraverso un prisma la luce viene separata in vari colori. L’intuizione di Newton e’ che il bianco non e’ un colore “puro”, ma e’ la composizione di piu’ colori. Dobbiamo a Newton la prima teorizzazione del fenomeno fisico legato alla percezione del colore Osservazione: se facciamo passare

4 Sintesi additiva Newton descrive l’algebra dei colori per mezzo di un un cerchio. I colori sono disposti attorno il cerchio nello stesso ordine in cui vengono incontrati dello spettro. La combinazione in parti uguali di due colori e’ al centro del segmento che li unisce.

5 Coni Spazio del colore descritto da Newton ha 3 dimensioni (luminosita’ + 2 per il cerchio del colore) Ricerca fisiologica ha dimostrato che nella cornea umana esistono tre diversi recettori per la visione diurna (coni) sensibili in modo diverso alle varie frequenze di una radiazione elettromagnetica.

6 Percezione La percezione del colore e’ determinata dalla risposta di questi recettori. Due luci con spettri diversi che producono la stessa risposta vengono percepite dello stesso colore

7 Color Matching Si puo’ pensare ad un semplice esperimento:
Un osservatore controlla tre luci “centrate” sulle frequenze di massima risposta dei tre recettori. Controllando la proporzione delle tre luci cerca di riprodurre la stessa percezione cromatica di una luce di test. Se le tre luci riescono a riprodurre le stesse intensita’ di attivazione delle tre classi di coni, la percezione cromatica dovrebbe essere identica.

8 Color Matching L’esperimetno funziona con quasi tutti I colori.
Esistono pero’ delle tonalita’ di colore tra il blu ed il verde che non possono essere riprodotte in questo modo. Ma, se a questo colore aggiungiamo del rosso siamo in grado di riprodurlo usando verde e blu. Cioe’, dobbiamo aggiungere una quantita’ negativa di rosso

9 Interpretazione Le regioni di sensibilita’ delle tre classi di recettori si sovrappongono. La luce verde stimola il recettore rosso piu’ del colore test (ciano). Per ottenere la stessa risposta bisogna ridurre la risposta dei coni rossi (sottrarre del rosso)

10 Color Matching functions
Color matching functions: quantita’ di un un colore necessarie per riprodurre la percezione cromatica di una luce in funzione della frequenza.

11 Standard CIE 1931 standard CIE definisce tre “colori” virtuali XYZ.
I colori non corrispondono a nessuna luce reale, ma la percezione cromatica di ogni radiazione luminosa puo’ essere riprodotto con una combinazione positiva di questi colori virtuali. Y correlato alla luminosita’

12 Standard CIE Riportando il piano di luminosita’ unitaria (X+Y+Z=1)sul piano XY, otteniamo il diagramma di cromaticita’ CIE

13 Gamut Il diagramma di cromaticita’ ci fornisce uno strumento di analisi per il problema del color matching. Qualsiasi dispositivo che crei colori miscelando una serie di luci di colore fissato puo’ ottenere solo colori contenuti nel poligono con vertici tali luci. L’area di tale poligono e’ un indice della quantita’ di colori riproducibile dal dispositivo e viene chiamata Gamut

14 Gamut Dispositivi diversi possono usare colori base diversi (la stampa usa ciano magenta e giallo invece di rosso verde e blu), ma I colori riproducibili sono comunque limitati dal gamut del dispositivo. Nel passaggio da un dispositivo ad un altro bisogna riportare colori non riproducibili all’interno del gamut del nuovo dispositivo.

15 CIE Luv Non c’e’ corrispondenza tra distanza nello spazio XYZ e la differenza percepita tra i colori. Spazio CIE Luv e’ una deformazione di XYZ che riduce la discrepanza tra distanza e differenza cromatica.

16 Sintesi additiva-sottrattiva

17 Effetti dell’illuminazione

18 Percezione oltre la retina

19 Percezione

20 Percezione

21 Percezione

22 Percezione These slides demonstrate the importance of contrast to people when they choose color names. In this slide, you should see a fairly low saturation pastel wash of colour, with four squares of grey, each of a somewhat different hue.

23 Percezione In this slide, you should see a much more colorful scene than in the previous slide. Actually, it’s the same set of tiles, but they’ve been rearranged, though the four grey tiles have been fixed. Notice how they now appear to have the same hue.

24 Percezione In fact, just rearranging four of the tiles makes the grey tiles look as though they have the same hue and increases the range of apparent colors. Conclusion: what is next to a tile has a strong effect on its perceived color.

25 Bilanciamento

26 Bilanciamento

27 Spazi di colore

28 Spazio RGB Spazio di colore definito dalle quantita’ di luce rossa, verde e blu. Lo spazio dei colori e’ contenuto in un cubo

29 Effetti di quantizzazione

30 Spazi CYM e CYMK Le basi sono complementari a RGB Ciano, giallo (Yellow) e Magenta Sintesi sottrattiva, lo 0 e` il bianco C=1-R Y=1-B M=1-G E` difficile ottenere un nero puro miscelando le basi, per la stampa si aggiunge il nero (blacK) K=min(1-R,1-G,1-B) C=1-R-K Y=1-B-K M=1-G-K (uno tra C,Y e M sara’ 0)

31 Spazio HSV Spazio colore naturale basato su tinta (hue), saturazione e valore proporzione di luminosita’ rispetto al massimo per tinta e saturazione dati V=max(r,g,b) S=max(r,g,b)-min(r,g,b) H=arccos((1,0,0)x(r,g,b)/S)

32 Spazio HSL Simile a HSV, ma e’ la saturazione ad essere relativa alla massima per tinta e intensita’ date

33 Spazio YCbCr YCbCr (YUV) (usato per TV e JPEG)
Y = Kr R + Kb B +(1-Kr-Kb) G Cb = 0.5(B-Y)/(1-Kb) Cr = 0.5(R-Y)/(1-Kr) Kr = Kb= 0.299

34 Scomposizione dei canali

35 Trasformazioni nei diversi spazi
H,S

36 Trasformazioni nei diversi spazi

37 Luminosita` e/o contrasto
Operando allo stesso modo su tutte le componenti RGB non si hanno variazioni tonali, ma solo variazioni di luminosita` e/o contrasto.

38 Correzione tonale Operando separatamente sulle componenti cromatiche (CYMK nell’esempio) si possono correggere deviazioni cromatiche.

39 Saturazione percepita
Equalizzazione dell’intensita` altera la percezione della saturazione. aumentando la saturazione si ottiene l’immagine finale.