miniaturadeimagen| Imagen de alto rango dinámico (HDR) con mapeo de tonos de la iglesia católica de St. Kentigerns en Blackpool, Lancashire, Inglaterra, Reino Unido. El mapeo de tonos es una técnica utilizada en el procesamiento de imágenes y gráficos por computadora para mapear un conjunto de colores a otro para aproximarse a la apariencia de imágenes de alto rango dinámico en un medio que tiene un rango dinámico más limitado. Las impresiones, los monitores CRT o LCD y los proyectores tienen un rango dinámico limitado que es inadecuado para reproducir el rango completo de intensidades de luz presentes en las escenas naturales. El mapeo de tonos aborda el problema de la fuerte reducción del contraste desde el resplandor de la escena hasta el rango visualizable mientras se preservan los detalles de la imagen y la apariencia del color, que son importantes para apreciar el contenido de la escena original.
El mapeo de tonos inverso es la técnica inversa que permite expandir el rango de luminancia, mapeando una imagen de rango dinámico bajo en una imagen de rango dinámico más alto. Se utiliza especialmente para convertir videos SDR a videos HDR.
Antecedentes La introducción de la fotografía basada en películas creó problemas, ya que era muy difícil capturar el enorme rango dinámico de iluminación del mundo real en un negativo químicamente limitado. Los primeros desarrolladores de películas intentaron remediar este problema diseñando los materiales de película y los sistemas de revelado de impresión que daban una curva de tono en forma de S deseada con un contraste ligeramente mejorado (alrededor del 15 %) en el rango medio y luces y sombras comprimidas gradualmente. El advenimiento del Sistema de zonas, que basa la exposición en los tonos de sombra deseados junto con la variación del tiempo de permanencia en el revelador químico (controlando así los tonos de luces) amplió la gama tonal de la película negativa en blanco y negro (y más tarde en color) de su rango nativo de unas siete paradas a unas diez. Los fotógrafos también han utilizado la sobreexposición y la subexposición para superar las limitaciones del proceso de impresión.
El advenimiento de la fotografía digital dio esperanza de mejores soluciones a este problema. Uno de los primeros algoritmos empleados fue Retinex, por Edwin Land y McCann en 1971, inspirado en las teorías de la percepción de la luminosidad. Este método está inspirado en los mecanismos biológicos de adaptación del ojo cuando las condiciones de iluminación son un problema. Los algoritmos de asignación de gama también se estudiaron ampliamente en el contexto de la impresión en color. Se utilizaron modelos computacionales como CIECAM02 o iCAM para predecir la apariencia del color. A pesar de esto, si los algoritmos no podían mapear suficientemente los tonos y colores, aún se necesitaba un artista hábil, como es el caso del posprocesamiento de películas cinematográficas.
Las técnicas gráficas por computadora capaces de representar escenas de alto contraste cambiaron el enfoque del color a la luminancia como el principal factor limitante de los dispositivos de visualización. Se desarrollaron varios operadores de asignación de tonos para asignar imágenes de alto rango dinámico (HDR) a pantallas estándar. Más recientemente, este trabajo se ha alejado de la utilización de la luminancia para extender el contraste de la imagen hacia otros métodos, como la reproducción de imágenes asistida por el usuario. Actualmente, la reproducción de imágenes se ha desplazado hacia soluciones basadas en pantallas, ya que las pantallas ahora poseen algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes que ayudan a adaptar la representación de la imagen a las condiciones de visualización, ahorrar energía, ampliar la gama de colores y el rango dinámico.
Propósito y métodos Los objetivos del mapeo de tonos se pueden establecer de manera diferente según la aplicación en particular. En algunos casos, el objetivo principal es producir imágenes estéticamente agradables, mientras que otras aplicaciones pueden enfatizar la reproducción de la mayor cantidad posible de detalles de la imagen o maximizar el contraste de la imagen. El objetivo de las aplicaciones de representación realista podría ser obtener una coincidencia perceptiva entre una escena real y una imagen visualizada aunque el dispositivo de visualización no pueda reproducir la gama completa de valores de luminancia.
En los últimos años se han desarrollado varios operadores de mapeo de tonos. Todos ellos se pueden dividir en dos tipos principales:
Operadores globales (o espacialmente uniformes ): son funciones no lineales basadas en la luminancia y otras variables globales de la imagen. Una vez que se ha estimado la función óptima de acuerdo con la imagen en particular, cada píxel de la imagen se mapea de la misma manera, independientemente del valor de los píxeles circundantes en la imagen. Esas técnicas son simples y rápidasG. Qiu et al, "Tone Mapping for HDR Image using Optimization-A New Closed Form Solution", Proc. ICPR 2006, 18th International Conference on Pattern Recognition, vol.1, pp.996-999 (ya que pueden implementarse usando tablas de consulta), pero pueden causar una pérdida de contraste. Ejemplos de métodos de mapeo de tonos globales comunes son la reducción de contraste y la inversión de color. operadores locales (o que varían espacialmente): los parámetros de la función no lineal cambian en cada píxel, de acuerdo con las características extraídas de los parámetros circundantes. En otras palabras, el efecto del algoritmo cambia en cada píxel según las características locales de la imagen. Esos algoritmos son más complicados que los globales; pueden mostrar artefactos (por ejemplo, efecto de halo y timbre); y la salida puede parecer poco realista, pero pueden (si se usan correctamente) proporcionar el mejor rendimiento, ya que la visión humana es principalmente sensible al contraste local.
Un ejemplo simple de filtro de mapeo de tonos global es (Reinhard), donde Vin es la luminancia del píxel original y Vout es la luminancia del píxel filtrado. Esta función mapeará la luminancia V en el dominio a un rango de salida visualizable de Si bien este filtro proporciona un contraste decente para partes de la imagen con baja luminancia (particularmente cuando Vin < 1), las partes de la imagen con mayor luminancia obtendrán un contraste cada vez menor a medida que la luminancia de la imagen filtrada llega a 1. Las variaciones de este filtro se utilizan comúnmente en la renderización.
Un método de mapeo de tonos global quizás más útil es la compresión gamma, que tiene el filtro donde y . Esta función mapeará la luminancia V in el dominio al rango de salida γ regula el contraste de la imagen; un valor más bajo para un contraste más bajo. Mientras que una constante γ más baja da un contraste más bajo y quizás también una imagen más opaca, aumenta la exposición de las partes subexpuestas de la imagen mientras que, al mismo tiempo, si , puede disminuir la exposición de las partes sobreexpuestas de la imagen lo suficiente como para evitar que queden sobreexpuestos.
Un grupo aún más sofisticado de algoritmos de mapeo de tonos se basa en métodos de dominio de contraste o gradiente, que son 'locales'. Dichos operadores se concentran en preservar el contraste entre regiones vecinas en lugar del valor absoluto, un enfoque motivado por el hecho de que la percepción humana es más sensible al contraste en las imágenes que a las intensidades absolutas. Esos métodos de mapeo de tonos generalmente producen imágenes muy nítidas, que conservan muy bien los pequeños detalles de contraste; sin embargo, esto a menudo se hace a costa de aplanar el contraste general de la imagen y, como efecto secundario, puede producir un halo de brillo alrededor de los objetos oscuros. Los ejemplos de tales métodos de mapeo de tonos incluyen: compresión de alto rango dinámico de dominio de gradiente y un marco perceptivo para el procesamiento de contraste de imágenes de alto rango dinámico (un mapeo de tonos es una de las aplicaciones de este marco).
Otro enfoque del mapeo de tonos de imágenes HDR está inspirado en la teoría de anclaje de la percepción de la luminosidad . Esta teoría explica muchas características del sistema visual humano, como la constancia de la luminosidad y sus fallas (como en la ilusión de la sombra del tablero), que son importantes en la percepción de las imágenes. El concepto clave de este método de mapeo de tonos (Percepción de luminosidad en reproducción de tonos) es una descomposición de una imagen HDR en áreas (marcos) de iluminación constante y el cálculo local de los valores de luminosidad. La luminosidad neta de una imagen se calcula fusionando los marcos proporcionalmente a su fuerza. Particularmente importante es el anclaje: relacionar la luminancia con una luminancia conocida, es decir, estimar qué valor de luminancia se percibe como blanco en la escena. Este enfoque del mapeo de tonos no afecta el contraste local y conserva los colores naturales de una imagen HDR debido al manejo lineal de la luminancia.
Una forma simple de mapeo de tonos toma una imagen estándar (no HDR, el rango dinámico ya comprimido) y aplica una máscara de enfoque con un radio grande, lo que aumenta el contraste local en lugar de la nitidez. Consulte enmascaramiento de enfoque: mejora del contraste local para obtener más detalles.
Uno de los algoritmos de mapeo de tonos más utilizados es el iCAM06, que se basa tanto en el modelo de apariencia de color como en el mapeo jerárquico. Después del filtrado bilateral, la imagen se divide en una capa base y una capa de detalle. La adaptación de punto blanco y la adaptación de crominancia se aplican a la capa base, mientras que la mejora de detalles se aplica a la capa de detalles. Finalmente, las dos capas se fusionan y se convierten al espacio de color IPT. En general, este método es bueno pero tiene algunas deficiencias, específicamente en lo pesado que es computacionalmente el método de filtrado. Una solución propuesta a esto implica la optimización del rendimiento del filtro. La capa base de la imagen también se convierte al espacio RGB para la compresión de tonos. Este método también permite un mayor ajuste de salida y mejora de la saturación, lo que hace que sea menos intensivo en computación y mejor para reducir el efecto de halo general.
Fotografía digital derecha|miniaturadeimagen|250x250px| Imagen HDR mapeada en tonos de Dundas Square; El mapeo de tonos se realizó como técnica de posprocesamiento, utilizando el software fotográfico Photomatix. Las formas de mapeo de tonos preceden por mucho a la fotografía digital. La manipulación de la película y el proceso de revelado para generar escenas de alto contraste, especialmente aquellas filmadas a la luz del sol, en papel de impresión con un rango dinámico relativamente bajo, es efectivamente una forma de mapeo de tonos, aunque generalmente no se le llama así. El ajuste local de la tonalidad en el procesamiento de películas se realiza principalmente a través de esquivar y quemar, y Ansel Adams lo defiende y lo asocia en particular, como se describe en su libro The Print; véase también su Sistema de zonas.
El proceso normal de compensación de la exposición, iluminar las sombras y alterar el contraste aplicado globalmente a las imágenes digitales como parte de un flujo de trabajo profesional o de un aficionado serio también es una forma de mapeo de tonos.