The Transformation of RGB Images to Munsell Soil-Color Charts

  1. Solís, Martín 1
  2. Muñoz-Alvarado, Erick 2
  3. Pegalajar, María Carmen 3
  1. 1 Tecnológico de Costa Rica, Cartago, Costa Rica
  2. 2 Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Ingeniería en Computadores, Cartago, Costa Rica
  3. 3 Universidad de Granada, Granada, España
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Revista:
Uniciencia

ISSN: 2215-3470

Año de publicación: 2022

Título del ejemplar: Uniciencia. January-December, 2022

Volumen: 36

Número: 1

Tipo: Artículo

DOI: 10.15359/RU.36-1.36 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

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Resumen

[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.

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Fuente de los datos: Dialnet