Caracterización espectral de un escáner a partir de las señales rgb y hsv
Se entiende por caracter ización espectral de un escáner la obtención de coordenadas de la imagen explorada de un objeto cromático, en espacios de color estándar a partir de las coordenadas rojo, verde y azul RGB (Red, Green, Blue) o los atributos tono, saturación y valor, HSV (Hue, Saturation, Valu...
- Autores:
-
Guerrero Bermúdez, Jáder
Plata, Alexandra
Mejía Ospino, Enrique
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2010
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/38693
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/38693
http://bdigital.unal.edu.co/28790/
- Palabra clave:
- Espectros de Reflectancia
Calibración de un Escáner a Color
Redes Neuronales Artificiales.
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Summary: | Se entiende por caracter ización espectral de un escáner la obtención de coordenadas de la imagen explorada de un objeto cromático, en espacios de color estándar a partir de las coordenadas rojo, verde y azul RGB (Red, Green, Blue) o los atributos tono, saturación y valor, HSV (Hue, Saturation, Value). Este proceso facilita la comunicación entre el escáner y otros dispositivos de despliegue e impresión de imágenes, al mismo tiempo que aumenta la fidelidad en la reproducción del color. En este trabajo se calibró un escáner a color, Canon Lide 20, utilizando muestras del Atlas del Color, NCS (Natur al Color System). El procedimiento se basa en la asociación de las señales cromáticas del sensor del escáner, RGB y HSV de la imagen, con los coeficientes que ponderan una base vector ial obtenida por análisis de componentes principales de un conjunto de muestras del atlas. Esta asociación se desarrolla mediante una red neuronal artificial de propagación hacia delante que usa para su entrenamiento la estrategia de propagación hacia atrás de errores. El desempeño del proceso se evalúa mediante el cálculo del error espectral cuadrático medio y la fórmula de diferencia color CIEDE2000. Los resultados son comparables a los reportados con otros procedimientos basados tanto redes neuronales como en regresión mediante polinomios. |
---|