UPF Novedades para la industria cinematográfica

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UPF Novedades para la industria cinematográfica

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UPF Novedades para la industria cinematográfica,  significativas en el mapeo de gamut para la industria

Se presentan en un artículo publicado el 14 de noviembre en la revista IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence por Syed Waqas Zamir, investigador del Inception Institute of Artificial Intelligence, Abu Dabi, (UAE); junto con Javier Vázquez-Corral y Marcelo Bertalmío, investigadores del Departamento de Tecnologías de la Información y Comunicaciones.

Imatge inicial
La gama de colores que un dispositivo puede reproducir se llama gamut. Una forma muy común y conveniente de describir los colores es ignorar su componente de luminancia y sólo representar el contenido cromático en un plano 2D conocido como el diagrama de cromaticidad x CIE.

Particularmente en la industria del cine, el rápido desarrollo de tecnologías de visualización ha creado una necesidad urgente de desarrollar algoritmos automáticos y rápidos de mapeo de gamut. Un artículo publicado el 14 de noviembre en la edición avanzada en línea de los IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence presenta avances significativos en este ámbito.

La gama de colores de una pantalla es el conjunto de colores que puede reproducir. Las pantallas con formatos más amplios tienen la capacidad de presentar colores más vivos e intensos. El mapeo de gamut o de gama es el proceso de adaptación de los colores en la gama de la pantalla para explotar completamente la paleta de colores del dispositivo de visualización donde se mostrará el contenido, preservando al mismo tiempo la intención artística del creador del contenido original .

“Nuestro método realiza tanto la reducción como la extensión de la gama, es de baja complejidad computacional, produce resultados que están libres de artefactos y supera los métodos más avanzados de acuerdo con métodos psicofísicos”

El objetivo del mapeo de gama para cine es desarrollar algoritmos (gamut mapping algorithms, GMA) que reproduzcan el contenido original del filme respetando en lo posible la visión del artista, porque esta es una característica importante que debería tener todo GMA para ser adoptado por la industria cinematográfica. “Por lo tanto, para este estudio realizamos experimentos psicofísicos para comparar el rendimiento de los GMA propuestos con otros métodos en condiciones cinematográficas utilizando un proyector de cine digital (Barco-DP-1200 [75]) y una gran pantalla de proyección”, indican los autores en su artículo.

Un software que imita los procesos neuronales de sistema visual humano

“En este artículo, proponemos un nuevo marco que se basa en modelos visuales biológicos. Nuestro método realiza tanto la reducción como la extensión de la gama, es de baja complejidad computacional, produce resultados que están libres de artefactos y supera los métodos más avanzados de acuerdo con métodos psicofísicos “, explican sus autores Syed Waqas Zamir , investigador del Inception Institute of Artificial Intelligence, Abu Dabi, (UAE) y doctor por la UPF (2017); junto con Javier Vázquez-Corral y Marcelo Bertalmío , investigadores del Departamento de Tecnologías de la Información y Comunicaciones ( DTIC ) de la UPF.

 

Syed Waqas Zamir, Javier Vázquez-Corral y Marcelo Bertalmío

 

En este trabajo, los autores presentan los detalles de un nuevo método que se basa en modelos neuronales que proceden de los conocimientos científicos sobre la visión humana. Como explica Bertalmío, coordinador del grupo de investigación Image Processing for Enhanced Cinematography (IP4EC) “en lugar de trabajar en el hardware, mejorar las lentes y los sensores, nos basamos en los conocimientos más recientes de la neurociencia y en los modelos existentes de la percepción visual para desarrollar métodos de software que imitan los procesos neuronales del sistema visual humano aplicando estos métodos a las imágenes que captura una cámara normal “.

“Nuestros experimentos también destacan las limitaciones de las métricas objetivas existentes para el problema de mapeo de gama y aporta soluciones”, añaden.

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