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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. Conversão de imagens em RGB em cartas de cores do solo de Munsell. Uniciencia [online]. 2022, vol.36, n.1, pp.559-568. ISSN 2215-3470. http://dx.doi.org/10.15359/ru.36-1.36.
(Objetivo):
A conversão do espaço de cor RGB para o espaço de cores Munsell é um tema relevante para diferentes tarefas como a identificação: da taxonomia do solo, dos materiais orgânicos, dos materiais rochosos, do tipo de pele, dentre outros. Esta pesquisa tem como objetivo desenvolver alternativas baseadas nas redes feed-forward e nas Redes Neurais Convolucionais (CNN) para prever o matiz, o valor e o croma nas cartas de cores do solo de Munsell (MSCC) a partir de imagens RGB.
(Metodologia):
Para treinar e testar os modelos, usamos imagens dos gráficos de cores do solo de Munsell das versões 2000 e 2009 tomadas de Millota et al. (2018). Foi usada uma divisão de 2856 imagens em 10% para testes, 20% para validação e 70% para treinamento com o intuito de construir os modelos.
(Resultados):
O melhor enfoque foram as redes neurais convolucionais para a classificação com 93% de precisão total da combinação de matiz, valor e croma (consta de três CNN, um para a previsão de matiz, outra para a previsão de valor e a última para a previsão de croma), embora três melhores modelos tenham mostrado proximidade entre a previsão e os valores reais dependendo da distância CIEDE2000. Os casos classificados incorretamente com este enfoque tiveram uma média CIEDE2000 de 0,27 e um desvio padrão de 1,06.
(Conclusões):
Os modelos demonstraram um melhor reconhecimento de cor em ambientes não controlados que a conversão de Centore, que é o método clássico para converter de RGB a HVC. Os resultados foram prometedores, más o modelo deve ser amplamente avaliado com imagens reais de solo para classificar sua cor.
Keywords : espaço de cor Munsell; espaço de cor RGB; conversão; cartas de cores do solo de Munsell; aprendizagem automática; redes neuronais.