Plan de trabajo inicial del proyecto

Facultad de Ingeniería
Universidad de la República
Tratamiento de imágenes por
computadora
PROYECTO FINAL DE CURSO
ENTREGA 1 – PLAN DE TRABAJO
Colorización
Montevideo, Junio de 2008
Rodrigo Alonso
Pablo Iturralde
4.217.650-6
4.171.131-1
1
A. Introducción y objetivos generales
Por colorización se denomina al proceso de pasar de una imagen o conjunto de
imágenes monocromática, es decir, imágenes en escala de grises, sepia u otros, a una
imagen o conjunto de imágenes en color. El objetivo general es poder obtener
imágenes a color utilizando para ello cierta información de color brindada por el
usuario. Actualmente existen algunas técnicas para lograr esta transformación de las
imágenes. El objetivo de esta práctica es estudiarlas lo más exhaustivamente posible
cada una de ellas, y obtener alguna implementación de modo de poder colorizar
imágenes por nuestra cuenta.
B. Algunos trabajos y técnicas existentes
La primera referencia al proceso de colorización data de 1970, cuando Wilson
Markle inventa el primer proceso de colorización, acto seguido funda la empresa
Colorization Inc, que llevara a color por ejemplo, la misión apollo que aterrizo en la
luna. Básicamente, en aquel trabajo se mostraba un algoritmo para pasar a color
filmaciones de películas o programas de TV que originalmente habían sido filmados en
blanco y negro. A modo de anécdota cabe mencionar que a la hora de buscar
información sobre colorización en los distintos medios disponibles, los resultados que
se obtienen más comúnmente refieren a una controversia artística sobre si agregarle
color a programas y películas en blanco y negro no atenta contra el valor artístico de
las mismas, y si las compañías propietarias tienen derecho a hacerlo o no. En principio,
el tema se presta para cierta controversia a nivel artístico.
Desde entonces se han publicado varios artículos sobre el tema y actualmente los
algoritmos más utilizados (incluyendo algún software comercial como BlackMagic, o
alguno más conocido como el Photoshop) comparten un paradigma que requiere de
segmentar previamente la imagen para distinguir entre objetos, para luego, mediante
una participación activa del usuario, ir asignando una noción del color en cada una de
las áreas que resultan de la segmentación (requiere al menos un pixel por área) y de
ahí la colorización se realiza de forma automática.
Otro enfoque se puede encontrar en [Levin, Lischinski, Weiss] de 2004, donde los
autores proponen un nuevo algoritmo que no requiere de segmentación y mantiene al
mínimo la participación de un usuario humano.
Sin embargo, en todos los trabajos hay algunos elementos que se mantienen
constantes: primero, que la imagen original tiene menos información de la que se
quiere tener en la imagen final, por lo que es necesario incluirla de alguna manera y
por lo tanto parece improbable poder lograr esto sin ninguna participación de un actor
humano. Esta información puede o no ser 'verdadera', en el sentido que los colores
que se marcan (por parte del usuario y la posterior colorización) sean realmente los
colores que tenían los objetos originales, y esto da lugar a procesamientos para
cambiar colores o retocar imágenes antes de la versión final.
Otra constante es la necesidad de establecer una noción de distancia o función de
costo a minimizar para obtener una imagen colorizada coherente con la imagen en
blanco y negro, o sea, que a priori se espera que los pixeles más oscuros en la imagen
2
en B&W sean también más oscuros en la imagen color, o también en otras palabras,
esperamos que la luminancia de la imagen color coincida con la imagen B&W.
C. Imágenes típicas
A continuación, y a modo de ejemplificar el objetivo final del trabajo, y el
problema que se intenta atacar, se muestran dos imágenes típicas para el proceso de
colorización. El usuario dispone los colores sobre ciertas áreas de la imagen, esta
información es utilizada por el algoritmo de colorización automática para obtener una
imagen final.
Fig.1 – Izquierda: Imagen original con algunos colores ingresados por el usuario - Derecha: Imagen final luego
del proceso de colorización.
Fig.2 – Izquierda: Imagen original con algunos colores ingresados por el usuario - Derecha: Imagen final luego
del proceso de colorización.
En estas imágenes mostradas, se puede apreciar claramente la intensión primaria
del proyecto. Como se mencionó, existen varias técnicas para lograr la colorización de
la imagen. La mayoría de éstas, requieren el auxilio del usuario brindando cierta
información de color para algunas zonas, como se muestra en las figuras que aparecen
sobre la izquierda en ambas imágenes, figuras en donde el usuario ya ha ingresado
esta información manualmente sobre la imagen original en blanco y negro.
3
D. Cronograma
•
•
•
•
•
•
•
13/6 – 23/6: Explorar bibliografía disponible, para llegar a un conocimiento
aceptable respecto de las técnicas utilizadas en colorización. Preparar
presentación inicial.
24/6: Presentación inicial.
25/6 – 05/7: Implementación de al menos un algoritmo de colorización en
Matlab. Comparación con algoritmos existentes.
06/7 – 14/7: Comenzar documentación del proyecto, preparación de la
presentación final.
11/7 ó 15/7: Presentación final.
16/7 – 23/7: Terminación de la documentación y página web del proyecto.
24/7: Entrega del CD.
E. Bibliografía tentativa
•
•
•
•
•
Colorization using Optimization – Anat Levin, Dani Lischinski, Yair Weiss
[Levin, Lischinski, Weiss] - School of Computer Science and Engineering - The
Hebrew University of Jerusalem.
Manga Colorization – Yingge Qu, Tien-Tsin Wong, Pheng-Ann Heng
[Qu, Wong, Weiss] - The Chinese University of Hong Kong.
Fast Colorization Using Edge and Gradient Constrains – Yao Li, Ma Lizhuang, Wu
Di – [Li, Lizhuang, Di] - Electrical Engineering Department, Shanghai Jiao Tong
University.
Inpainting the colors – Guillermo Sapiro – [Sapiro] – Institute for mathematics
and its applications, University of Minnesota
Distintos artículos publicados en el IEEE, lo cuales no hemos conseguido el
acceso aún.
4