Caracterización cromática de un escáner por medio de regresión polinomial múltiple y redes neuronales artificiales

Abstract

El registro, la reproducción y el despliegue de imágenes a color con alta calidad y fidelidad, mediante un escáner plano, requiere la caracterización cromática del equipo. Este proceso consiste en relacionar espacios de color dependientes del sistema de adquisición de imagen, tales como RGB (Red, Green, Blue), con espacios estandarizados e independientes del dispositivo, entre los que se encuentran los valores triestímulo CIEXYZ . En este trabajo se adoptan dos enfoques para la caracterización cromática de un escáner plano de uso comercial. El primero se relaciona con el análisis de regresión polinomial entre los espacios de color dependientes e independientes del dispositivo; planteando una relación a través de polinomios de diversos grados y diversa cantidad de términos, con el objetivo de determinar una matriz de coeficientes o de transformación. El segundo enfoque, consiste en la puesta a punto de una red neuronal artificial tipo perceptron multicapa, utilizando el algoritmo de retro propagación de errores (back-propagation), por medio de la cual se pretende ejecutar el mapeo entre los espacios de color. Para este segundo enfoque se tienen en cuenta dos algoritmos de entrenamiento de las redes: uno que se programa para el presente proyecto, conocido como gradiente descendente, y el otro que es propio del entorno de programación MATLABTM, conocido como el algoritmo Levenberg-Marquardt.