211service.com
Het algoritme dat de wetenschap van kleur uitbreidt
De kleurenpaletten die uit beeldende kunstschilderijen worden gehaald.
De studie van kleur ondergaat een revolutie. Tot nu toe was de kleurentheorie niet meer dan een verzameling ideeën die losjes op wetenschap waren gebaseerd.
Maar de mogelijkheid om enorme datasets van afbeeldingen te analyseren met behulp van machine-vision-algoritmen brengt daar verandering in. Ineens is het mogelijk geworden om kleur en het gebruik ervan op heel andere manieren te bestuderen. Het is nu bijvoorbeeld eenvoudig om combinaties van kleuren uit de ene afbeelding te extraheren en op een andere te plakken.
Maar dit proces van kleurenplakken is een bot hulpmiddel. Het kan de ene set kleuren door een andere vervangen, maar het kan deze kleurenpaletten niet vergelijken, beslissen hoe bepaalde kleuren moeten worden afgestemd, of ontdekken of een palet een kleur mist en het vervangen.
Het probleem is dat er geen manier is om kleuren op volgorde te plaatsen. En dat maakt het moeilijk om paletten te vergelijken. Dus beeldspecialisten zouden dolgraag een natuurlijke manier willen hebben om kleuren uit afbeeldingen te bestellen en ze zo te kunnen vergelijken.
Ga naar Huy Phan van de Technische Universiteit van Denemarken in Kopenhagen en een paar vrienden, die een manier hebben gevonden om dat te doen. Hun techniek is eenvoudig te implementeren en leidt onmiddellijk tot een nieuwe generatie verrijkte beeldfilters die veel flexibeler zijn dan de momenteel beschikbare.
Het basisprobleem is eenvoudig te formuleren: in welke volgorde moeten de kleuren, gegeven het kleurenpalet van twee afbeeldingen, verschijnen om een zinvolle vergelijking te maken? Met betekenisvol bedoelt het team dat kleuren die dezelfde objecten beschrijven vergelijkbaar moeten zijn.
Phan en co pakken dit aan als een soort sorteerprobleem. Ze beoordelen eerst een afbeelding door de positie van de kleuren die het bevat - het palet - uit te zetten in een driedimensionale kleurenruimte (elke kleur kan worden gezien als een drie-vector die beschrijft hoe het is samengesteld uit een mengsel van rood, groen, en blauw bijvoorbeeld).
Vervolgens meten ze de afstand tussen elk paar kleuren in het palet. Ten slotte gebruiken ze een algoritme om uit te zoeken hoe ze het ene palet op het andere kunnen mappen met minimale vervorming. In feite vindt dit algoritme clusters binnen de kleurruimte van elk palet.
De dataset die ze gebruiken is belangrijk. We beschouwen kleurenpaletten die zijn geëxtraheerd uit kunstcollecties, die volgens ons een overvloedige bron zijn van stilistische en unieke kleurthema's, zeggen Phan en co.
Dat beperkt ook het onderwerp, wat cruciaal is. Henri Matisse gebruikte bijvoorbeeld vaak dieprode en groene tinten in zijn schilderijen, terwijl Maximilien Luce sterke blauwe en gele tinten gebruikte om objecten te verduisteren. Maar omdat deze kunstenaars in grote lijnen vergelijkbare scènes gebruiken (bijvoorbeeld opgedeeld in lucht en land), zijn de kleuren vergelijkbaar.
Het betekent dat het team kan aannemen dat vergelijkbare clusters van kleuren vergelijkbare objecten beschrijven. Het algoritme brengt deze clusters vervolgens op elkaar in kaart. Op die manier kan het de kleur van de lucht in één afbeelding nemen en dezelfde reeks kleuren toepassen op de lucht in een andere afbeelding.
En omdat de transformatie op de hele ruimte wordt toegepast, wordt het eenvoudig om elke kleur uit het palet toe te wijzen aan een overeenkomstige kleur in het andere palet.
Dat leidt tot een natuurlijke manier om kleuren te bestellen. Phan en co doen dit door eerst het aantal kleuren op te geven dat in elk cluster voorkomt. Phan en co gebruiken vijf als hun standaardvoorbeeld (hogere aantallen vereisen aanzienlijk meer rekenkracht).
Het algoritme vindt dan de vijf kleuren in de eerste cluster, dan in de tweede, derde enzovoort. Door deze clusters te bestellen, kunnen de paletten in elke afbeelding gemakkelijk worden vergeleken.
De methode leidt meteen tot enkele interessante toepassingen. Ze maken bijvoorbeeld een applicatie genaamd Photo-style Explorer die werkt als een Instagram-filter, maar in een continue kleurruimte. In plaats van te kiezen uit een paar vooraf gedefinieerde thema's, kan men vrijelijk surfen op een doorlopende ruimte van mogelijke foto-inkleuringen om een voorkeursthema te kiezen, zeggen ze.
Een andere optie is om foto's met verschillende paletten in verschillende delen van de afbeelding opnieuw te kleuren. Het is dus mogelijk om één palet te gebruiken om de lucht opnieuw te kleuren en een ander om bomen opnieuw te kleuren.
Het maakt ook een betere analyse van de kleursignaturen van artiesten mogelijk en zorgt ervoor dat deze handtekeningen kunnen worden overgedragen naar andere afbeeldingen. Zo wordt het mogelijk om snel een foto opnieuw in te kleuren met het kleurenpalet van Renoir of dat van Vincent van Gogh.
Dat is interessant werk dat de manier waarop kleur in moderne afbeeldingen kan worden gebruikt, uitbreidt.
Referentie: http://arxiv.org/abs/1703.06003 : Color Orchestra: kleurenpaletten bestellen voor interpolatie en voorspelling