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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Aldizkaria:
Uniciencia

ISSN: 2215-3470

Argitalpen urtea: 2022

Zenbakien izenburua: Uniciencia. January-December, 2022

Alea: 36

Zenbakia: 1

Mota: Artikulua

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

Beste argitalpen batzuk: Uniciencia

Garapen Iraunkorreko Helburuak

Laburpena

[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, mas o modelo deve ser amplamente avaliado com imagens reais de solo para classificar sua cor.

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