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

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Presentación del tema: "Tratamiento de Imágenes por Computadora – Proyecto Final Colorización Rodrigo Alonso Pablo Iturralde."— Transcripción de la presentación:

1 Tratamiento de Imágenes por Computadora – Proyecto Final Colorización 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 color películas y programas de TV en B&W. Polémica: ¿Las compañías dueñas de las grabaciones tenían el derecho a modificar artísticamente el producto?

3 Colorización: Definición En la Actualidad: Se denomina colorización al proceso de obtener a partir de una imagen monocromática (B&W, sepia), otra imagen en colores. Imágenes computarizadas: implica pasar de una matriz MxN a una matriz 3xMxN.

4 El problema: Implicaciones Particularidad: La imagen a color tiene más información que la imagen monocromática !!! Surge de algún lado !!! Es necesario que la información se agregue (en principio por parte del usuario).

5 El problema: Condiciones Al revertir el proceso: Es deseable que se obtenga la imagen original en B&W. La colorización debe ser coherente con lo que se observa en la imagen original. (lugares oscuros – tonos oscuros). De aquí surge un problema de minimización !!!

6 Imágenes Típicas (1) [Levin, Lischinski, Weiss]

7 Imágenes Típicas (2) [Levin, Lischinski, Weiss]

8 Técnicas usuales (1) Las más comunes consisten en dos etapas: Segmentación Divide la imagen según su estructura para identificar distintos objetos que pudieran tener distintos colores Colorización por áreas Colorea las distintas áreas identificadas por separado.

9 Técnicas usuales (2) Para esto es necesario !!! Siempre partir de algunos pixeles coloreados por el usuario Distinguir objetos comunes: árboles, cielo, personas. Asignando colores arbitrarios Un algoritmo que minimiza alguna función de costo Mide la distancia entre la imagen original y la colorizada según un cierto criterio.

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

11 Técnicas usuales: Desventajas Es necesaria una fuerte interacción usuario-algoritmo: Determinar fronteras poco claras Establecer colores para cada área o zona Ejemplo: Colorización de videos Es necesario hacer una estimación de movimiento de los distintos objetos Posible participación del usuario Esto implica costos de tiempo, dedicación y $$$ !!!

12 El ideal Un algoritmo que funcione lo más automáticamente posible. Segmentación automática o no realizarla. Cantidad mínima de pixeles coloreados por el usuario. Para video Un buen algoritmo de tracking automático para seguir el movimiento de los distintos objetos.

13 Otras aplicaciones Con sistema de colorización funcionando, se puede: Colorizar imágenes monocromáticas. Cambiar colores en imágenes a color. Colorizar videos o películas antiguas en B&W. Sugerencias del público presente ?

14 Referencias y bibliografía tentativa [Levin, Lischinski, Weiss], Colorization using Optimization – Anat Levin, Dani Lischinski, Yair Weiss - School of Computer Science and Engineering, The Hebrew University of Jerusalem. [Sapiro], Inpainting the 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 !!! Esperamos haya sido de su agrado !!! No nos reponsabilizamos en caso contrario !!! FIN


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