The cinema and television industries are continuously working in the development
of image features that can provide a better visual experience to viewers; these image
attributes include large spatial resolution, high temporal resolution (frame rate), greater
contrast, and recently, with emerging display technologies, much wider color gamut.
The gamut of a device is the set of colors that this device is capable of reproducing.
Gamut Mapping Algorithms (GMAs) transform colors of the original content ...
The cinema and television industries are continuously working in the development
of image features that can provide a better visual experience to viewers; these image
attributes include large spatial resolution, high temporal resolution (frame rate), greater
contrast, and recently, with emerging display technologies, much wider color gamut.
The gamut of a device is the set of colors that this device is capable of reproducing.
Gamut Mapping Algorithms (GMAs) transform colors of the original content to the
color palette of the display device with the simultaneous goals of (a) reproducing content
accurately while preserving the artistic intent of the original content’s creator and (b)
exploiting the full color rendering potential of the target display device. There are
two types of gamut mapping: Gamut Reduction (GR) and Gamut Extension (GE). GR
involves the transformation of colors from a larger source gamut to a smaller destination
gamut. Whereas in GE, colors are mapped from a smaller source gamut to a larger
destination gamut.
In this thesis we propose three spatial Gamut Reduction Algorithms (GRAs) and
four spatial Gamut Extension Algorithms (GEAs). These methods comply with some
basic global and local perceptual properties of human vision, producing state of the
art results that appear natural and are perceptually faithful to the original material.
Moreover, we present a psychophysical evaluation of GEAs specifically for cinema
using a digital cinema projector under cinematic (low ambient light) conditions; to the
best of our knowledge this is the first evaluation of this kind reported in the literature.
We also show how currently available image quality metrics, when applied to the gamut
extension problem, provide results that do not correlate well with users’ choices.
+
Les indústries de cinema i televisió estan treballant contínuament en el desenvolupament
de diferents característiques de la imatge que puguin proporcionar una millor experiència
visual per als espectadors; aquests atributs d’imatge inclouen la resolució espacial, la
resolució temporal (fotogrames per segon), major contrast i, recentment, amb les noves
tecnologies de visualització emergents, una gamma de colors (gamut) molt més ampli.
El gamut d’un dispositiu és el conjunt de colors que aquest dispositiu ...
Les indústries de cinema i televisió estan treballant contínuament en el desenvolupament
de diferents característiques de la imatge que puguin proporcionar una millor experiència
visual per als espectadors; aquests atributs d’imatge inclouen la resolució espacial, la
resolució temporal (fotogrames per segon), major contrast i, recentment, amb les noves
tecnologies de visualització emergents, una gamma de colors (gamut) molt més ampli.
El gamut d’un dispositiu és el conjunt de colors que aquest dispositiu és capaç de
reproduir. Els algoritmes de modificació de gamut (GMA, de les seves sigles en anglés)
transformen els colors del contingut original a la paleta de color del dispositiu de
visualització amb els objectius de (a) reproduir el contingut amb precisió preservant
al mateix temps la intenció artística del creador del contingut original i (b) utilitzar
tot el gamut de color del dispositiu de visualització. Hi ha dos tipus d’algoritmes de
modificació de gamut: Reducció de Gamut (GR) i Extensió de Gamut (GE). GR implica
la transformació dels colors d’un gamut d’origen més gran a un gamut de destinació
més petit. Mentre que a GE, els colors s’assignen d’un gamut d’origen petit a un gamut
de destinació més gran.
En aquesta tesi es proposen tres algoritmes de Reducció de Gamut (GRAs) i quatre
algoritmes d’extensió de Gamut (GEAs). Aquests mètodes compleixen amb algunes
propietats perceptives globals i locals bàsiques de la visió humana, produint resultats
que són estat de l’art, i que són naturals i perceptualment fidels al material original.
D’altra banda, es presenta una avaluació psicofísica del problema d’extensió de Gamut
específicament dissenyada per a cinema utilitzant un projector de cinema digital en
condicions cinemàtiques (baixa llum ambiental); aquest estudi creiem que és el primer
del seu tipus a la literatura. També mostrem com les mètriques de qualitat d’imatge
disponibles actualment proporcionen resultats que no es correlacionen bé amb l’elecció
dels usuaris quan s’apliquen al problema d’Extensió de Gamut.
+
Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions