TÉCNICAS COMPUTACIONALES PARA LA REDUCCIÓN DEL ESPACIO DE COLOR EN IMÁGENES DIGITALES: UNA REVISIÓN DEL ESTADO DEL ARTE

Las imágenes digitales representadas en modelos RGB almacenan grandes cantidades de información. No obstante, para realizar el procesamiento de estas imágenes se necesitan dispositivos con características especiales. Una estrategia para solventar este inconveniente es realizar una reducción del espacio de color de la imagen sin perder las características esenciales. Existen diferentes técnicas y algoritmos basados en inteligencia computacional, y más concretamente en redes neuronales y lógica difusa, que permiten la reducción del espacio de color en una imagen digital. En este artículo hacemos un análisis del estado del arte de los diferentes algoritmos y técnicas relacionadas con áreas de la inteligencia computacional para la reducción del espacio de color

A Fuzzy Color Credibility Approach To Color Image Filtering

This contribution proposes a fuzzy approach to color image filtering by the fuzzy modeling of the concept of color credibility. Based on the perceptual notion of color resemblance, the colors are modeled as fuzzy sets in the color space. The filtering principle is to select at the filters output the color that is the most credible with respect to the rest of colors within the filtering window. Although the approach does not make any assumption on the desired filter type, the result is similar to a vector median-type filter. 1. INTRODUCTION During the last decade much attention has been devoted to the study of the arising field of vector (or multichannel) image processing. The progresses of the multispectral sensing devices and the growing power of computers enabled and imposed the consideration of images characterized in each pixel by a vector (color images being the most common example) . Since the beginning, it was noticed that the "stack of scalars" approach to multichan..