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Uniciencia
On-line version ISSN 2215-3470Print version ISSN 1011-0275
Abstract
SOLIS, Martín; MUNOZ-ALVARADO, Erick and PEGALAJAR, María Carmen. The transformation of RGB images to Munsell Soil-Color charts. Uniciencia [online]. 2022, vol.36, n.1, pp.559-568. ISSN 2215-3470. http://dx.doi.org/10.15359/ru.36-1.36.
(Objetivo):
La transformación del espacio de color RGB al de color Munsell es un tema relevante para diferentes tareas como la identificación de: la taxonomía del suelo, materiales orgánicos, materiales rocosos. tipo de piel entre otros. Esta investigación tiene como objetivo desarrollar alternativas basadas en las redes feedforward y las Redes Neuronales Convolucionales para predecir el tono, el valor y el croma en las cartas de color del suelo de Munsell (MSCC) a partir de imágenes RGB.
(Metodología):
Con el fin de entrenar y probar los modelos, usamos imágenes de los gráficos de colores de suelo de Munsell de las versiones 2000 y 2009 tomadas de Millota et al. (2018). Se utilizó una división de 2856 imágenes en 10% para pruebas, 20% para validación y 70% para entrenamiento con miras a construir los modelos.
(Resultados):
El mejor enfoque fueron las redes neuronales convolucionales para la clasificación con un 93% de precisión total de la combinación de tono, valor y croma (consta de tres CNN, uno para la predicción de tono, otra para la de valor y la última para la de croma), aunque los tres mejores modelos muestran cercanía entre la predicción y los valores reales según la distancia CIEDE2000. Los casos clasificados incorrectamente con este enfoque tuvieron un promedio CIEDE2000 de 0.27 y una desviación estándar de 1.06.
(Conclusiones):
Los modelos demostraron un mejor reconocimiento de color en entornos no controlados que la transformación de Centore, la cual es el método clásico para transformar de RGB a HVC. Los resultados fueron prometedores, pero el modelo debe evaluarse ampliamente con imágenes reales del suelo para clasificar su color.
Keywords : espacio de color Munsell; espacio de color RGB; transformación; cartas de color del suelo Munsell; aprendizaje automático; redes neuronales.