Fast Color Space Transformations Using Minimax Approximations

Color space transformations are frequently used in image processing, graphics, and visualization applications. In many cases, these transformations are complex nonlinear functions, which prohibits their use in time-critical applications. In this paper, we present a new approach called Minimax Approximations for Color-space Transformations (MACT).We demonstrate MACT on three commonly used color space transformations. Extensive experiments on a large and diverse image set and comparisons with well-known multidimensional lookup table interpolation methods show that MACT achieves an excellent balance among four criteria: ease of implementation, memory usage, accuracy, and computational speed

Matriz de transferencia de color del sistema cámara-pantalla de smarthphones

El sistema cámara-pantalla en los teléfonos móviles cada vez tiene un rol más importante, pues la calidad de las imágenes capturadas y visualizadas en el mismo dispositivo es primordial para los usuarios. Varias tecnologías han sido desarrolladas para mejorar la calidad de las imágenes presentadas en las pequeñas pantallas de los teléfonos móviles, y también se han realizado trabajos de investigación en los que se evalúa la calidad de las imágenes desplegadas en dichas pantallas. Pero hasta ahora, no se ha reportado en la literatura una matriz de transferencia de color del sistema cámara-pantalla para teléfonos móviles. En esta tesis, se llevaron a cabo una serie de mediciones de color en varias pantallas de teléfonos móviles, y directamente en la escena real fotografiada por sus cámaras embebidas. Las coordenadas de color CIELAB medidas se analizaron con el fin de elaborar y proponer una Matriz de Transferencia de Color (M), que relacionara los colores mostrados en la pantalla con los colores de la escena original fotografiada. Para lo cual se propusieron dos modelos de matriz M uno lineal y uno cuadrático, siendo el lineal el que se analizó más a detalle. La experimentación se desarrolló en condiciones de iluminación controlada, y los datos obtenidos durante las mediciones se analizaron en busca de correlación entre las variables involucradas y comportamientos matemáticos. Finalmente el rendimiento de la M se probó, a través de una comparación entre lo calculado por la M y los datos obtenidos en las mediciones en laboratorio