¿Qué recursos se pueden encontrar en línea y en bibliotecas para ayudar a entender algo de teoría del color ?

Preámbulo

¿Qué es la teoría del color?

La teoría del color tiene 2 aspectos:

  • uno científico, históricamente vinculado a la física de la luz, pero ahora relacionado más estrechamente con la psicología, tratando de vincular señales físicas con estímulos perceptuales,
  • uno artístico, estudiando la semántica del color (que son en su mayoría culturales) y cómo juegan en la creación de sombras creíbles en pinturas o ambiente melancólico en fotografías y películas.

Cabe destacar que el lado científico también ha sido estudiado por artistas (como Munsell ). El campo mezcla nociones de:

  • física (espectro luminoso, donde todo comienza),
  • biología y medicina (células de la retina, nervio óptico y cerebro, que es el sensor humano),
  • psicología (memoria del color y postimagenes),
  • historia del arte (armonías de color),
  • etnología (significado cultural del color).

Cada autor siendo típicamente un experto solo en uno de esos campos, pero aún necesitando los demás, a menudo es útil saber de antemano desde qué punto de vista tratará el tema, y en qué punto ya no estará en casa.

Trampas

La mayoría del discurso sobre el color se centra en modelos tridimensionales de apariencia de color: el matiz-croma-claridad, o el matiz-saturación-brillo. Eso es básicamente el color dividido en 3 propiedades absolutas que idealmente serían completamente independientes entre sí, porque sería matemáticamente práctico para aplicaciones del mundo real.

El problema es que la visión no es absoluta, sino que está sujeta a la interferencia del fondo y el entorno. El mismo parche de color mostrado en diferentes fondos (variante de color e iluminación) aparecerá diferente. Pero la visión también es muy sensible al contraste local y los patrones, y la evidencia científica sugiere que en realidad es mucho más sobre la oposición de color (es decir, estímulos sustractivos) que sobre las intensidades (estímulos aditivos).1

Cuando hablamos del modelo de matiz-croma-claridad, por ejemplo, implicamos que los colores se evalúan contra un fondo blanco, como en el libro de Munsell . Este modelo se vuelve bastante erróneo en cualquier otro contexto, en particular porque el croma contribuye a la percepción del brillo (efecto Helmholtz-Kohlrausch ), que es descartado por la claridad.

Es por eso que, en las industrias de impresión y medios, la evaluación del color se realiza en condiciones estandarizadas: iluminación D50 o D65, fondo gris medio y entorno, 100 a 300 Cd/m² de luminancia de luz incidente. El problema es que esto todavía no tiene en cuenta el efecto del contenido de la imagen en sí, porque el mismo vestido rojo puede parecer bastante diferente contra un cielo azul, una pared gris o un follaje verde, incluso cuando has descartado los posibles efectos del entorno lumínico.

A medida que los modelos de apariencia de color intentan descartar muchos parámetros para intentar encontrar verdaderas dimensiones de color independientes, debemos tener en cuenta que sus supuestos básicos rara vez se encuentran en configuraciones reales, y que su utilidad en la vida real es limitada. En cualquier caso, los modelos son reducciones matemáticas de realidades mucho más complejas para el bien de ser computables. Y las 3 dimensiones de color en realidad no son totalmente independientes.

¿Qué tan útil es la teoría del color?

Retocadores de imágenes, artistas digitales y otros manipuladores de pixeles trabajan con imágenes codificadas como señales RGB. Esas son señales aditivas que tienen sentido en pipelines de imágenes comenzando con sensores que capturan fotones y terminan con pantallas LED emitiendo fotones. Pero nada de eso está directamente vinculado a la mecánica real de la visión del color humano: en realidad está mucho más cerca de la física básica de la luz.

Durante la mayor parte de la historia del arte, los pintores han trabajado con pigmentos, que son de naturaleza sustractiva. Siglos antes de que Newton observara la difracción de la luz (colores del arcoiris) a través de prismas, eran capaces de mezclar pigmentos para representar la piel humana y la carne con una maestría increíble, sin casi tanto conocimiento como el que tenemos ahora, y utilizando un esquema de mezcla de colores que no tiene nada que ver con la visión real.

Por lo tanto, la teoría del color no es un requisito para hacer arte, y mucho menos para hacer buen arte. Pero…

La teoría del color proporciona nombres para poner en los fenómenos que experimentamos a diario y que son en su mayor parte profundamente contraintuitivos. Si alguna vez has conocido personas que sufren gran dolor durante meses y años mientras el personal médico es incapaz de diagnosticar con precisión cuál enfermedad tienen, sabes lo importante que es para ellos simplemente tener un nombre para la enfermedad, sin importar si hay una cura o no.

Los retocadores de imágenes sufren al usar herramientas de manipulación de color que simplemente no se comportan de acuerdo con la visión del color. Puedes agregar luces, puedes añadir pigmentos, pero no puedes añadir matices porque los matices son enteramente un producto del sistema cognitivo humano. La mezcla de luces y pigmentos de un cierto matiz original no producirá un matiz fácilmente predecible al final. La teoría del color proporciona conceptos para entender esas desviaciones y manejarlas mejor, es decir, para dar sentido a lo que ves más allá de lo que haces cuando mueves los deslizadores de la GUI.

Colorimetría o ciencias del color?

La colorimetría es una rama especial de las ciencias del color, que tiene como objetivo medir el color, y esto está lejos de ser una contradicción en términos, porque el color es una percepción y realmente no podemos medir percepciones sin violar las reglas éticas de la investigación en pacientes vivos.

Llamamos colorímetro  a un sensor que cumple la condición de Maxwell-Luther-Ives, lo que significa que sus “primarias” permiten expresar cualquier espectro de luz como una combinación lineal. Te ahorraré los detalles matemáticos, solo recuerda que cualquier sensor fotográfico aleatorio no es automáticamente un colorímetro, y por lo tanto introduce errores de medida llamados metamerismo , que serán muy molestos al tratar de reproducir con precisión colores. En la práctica, solo los sensores utilizados para la calibración de la cadena gráfica estarán cerca de la condición de Maxwell-Luther-Ives.2

El objetivo final de la colorimetría no es estudiar la visión humana, ni comprender su comportamiento, sino proporcionar herramientas ópticas y matemáticas, así como métricas de error (como el delta E) para permitir perfilar y corregir la reproducción del color en sistemas de displays e imagen, pero también para realizar control y gestión de calidad. Por lo tanto, la colorimetría es un campo de ingeniería, con todas las compensaciones prácticas que ello implica, no una ciencia.

El término colorimetría es utilizado incorrectamente por todo tipo de estafadores para designar cosas no relacionadas, porque suena científico al tiempo que contiene la palabra “color”, que tiene connotaciones artísticas.

Referencias

Ciencia del color

Fundamentos, conceptos y terminología del colo(u)r.

Modelos de Apariencia de Color, 3ª Edición. Mark D. Fairchild. 2013.
Mark Fairchild es profesor en el Instituto de Tecnología de Rochester (estrechamente vinculado al legado de Munsell y ubicado en el vecindario de la compañía Eastman Kodak). Los Capítulos 1 a 9 enumeran los diferentes aspectos de la visión y adaptación, junto con los parámetros que la afectan y la terminología del color. Los 9 capítulos centrales detallan los modelos típicos de apariencia de color listos para la industria, con detalles de implementación que solo interesarán a los ingenieros. Los últimos 3 capítulos tratan temas como la gestión y reproducción del color que pueden interesar a cualquier artista gráfico. Sitio web del editor 
Colour : sense and measurement. Richard Kirk. 2022.
Richard Kirk holds a PhD in physics and has worked at Filmlight UK research and development since the 1980’s. Filmlight is best known for its film digitization workflow (software and hardware) and its Baselight color grading software, used by most Hollywood movie productions to fine-tune the color look. Kirk is the co-author of the color-grading “tRGB” space used in Ansel color balance module and presented in the book (p. 79). The book itself is made available free of charge, as a PDF, so I will not expand on its content here : have a look for yourself. Just know that it is fairly accessible to non-technical people, well illustrated, and covers both film and digital imaging, with their relationships. Download the PDF .
Las dimensiones del color. David Briggs. Website 1 . Website 2 .
David Briggs es un miembro de la Sociedad del Color de Australia y docente en la Escuela Nacional de Arte y la Universidad de Tecnología en Sydney. Como dibujante y pintor, sus publicaciones dan una visión útil sobre las interconexiones entre la teoría del color y la práctica de mezcla de pigmentos.

Pipelines de color

Cómo se manejan las imágenes digitales en tu computadora de principio a fin

La guía del autoestopista para el color digital. Troy Sobotka. Website 
He trabajado con Troy durante años: básicamente él ha ayudado a la mayoría de los proyectos de software de código abierto a arreglar sus pipelines de color en la última década (al menos las que aceptaron que tenían un problema, lo vieran o no) —y él es el autor original de Filmic para Blender. El sitio web HG2DC es una guía paso a paso del gráficos por computadora con muchas imágenes y animaciones explicando dónde, por qué y qué le ocurre a tus píxeles RGB.
El libro de Cinematografía de Gráficos por Computadora. Chris Brejon. Website 
Chris ha trabajado en 5 de los estudios de cine más destacados del mundo, durante los últimos 13 años, como artista de iluminación y composición. Aunque el libro se centra en la cinematografía, los capítulos sobre gestión del color, composición, iluminación y teoría del color se aplican directamente a la fotografía también (aunque el flujo de trabajo cambia un poco).

Pintura en 2D y renderizado en 3D

Construyendo imágenes desde cero

El canal de YouTube de Marco Bucci. Website 
Marco Bucci es un pintor y muestra cómo construye sus pinturas, lo más importante, cómo sombrea los sujetos para dar profundidad a las pinturas en 2D. Esto es muy interesante porque los fotógrafos solo capturan lo que hay, y pueden permitirse nunca preocuparse por los colores “verdaderos”, “deseados” y “creíbles” de una sombra. Dado que los pintores (y artistas 3D) crean todo desde cero, tienen que preguntarse cuál debería ser el color. Dale un buen vistazo a su canal, prometo que nunca mirarás una sombra proyectada de la misma manera. (Puede que necesites descartar algunas de sus explicaciones sobre teoría del color, a menudo son inexactas)

Ilusiones visuales

Testificar la asombrosa confusión de nuestro propio sistema perceptual es clave para anticipar problemas reales en aplicaciones del mundo real

El efecto Gelb de la escalera ilusoria. Website 
Repetir el mismo parche gris o coloreado sobre un gradiente cambia el color percibido del parche, además del típico efecto de bandas de Mach (ver abajo).
Color y Contraste. Nate Baldwin. Website 
Muchos efectos visuales e ilusiones demostrados, implicando ilusiones de contraste local. El sitio web se centra en el diseño de interfaces de usuario y tiene como objetivo demostrar el origen de las mejores prácticas, pero las demostraciones son relevantes para cualquier audiencia.
Ilusiones ópticas. R. Beau Lotto. Website 
Testifica el impacto de diferentes brillos y matices en parches de colores que son exactamente similares.

Gradación de color

Corregir o introducir cambios de color para asegurar una apariencia consistente entre imágenes y crear cierta atmósfera

Color Correction Handbook (vol. 1) / Color Correction Look Book (vol 2). Alexis Van Hurkman. 2013. Google Play vol. 1 . Google Play vol. 2 
These books have a special place in Darktable/Ansel history because I used them as a reference to redesign the features of the color balance module. While they focus on color grading for movies, they are software-agnostic (showing how to get things done in different applications), and make use of color tools like RGB curves, color balance, channel mixer and 3D LUTs that are all available in Ansel. They contain valuable insight on how to (and why) create color looks in images, to put the form at the service of the content. I recommend you get digital copies of them because they have lots of illustrations that will be rendered on screen better than what printed paper allows.

Noticias e ideas

Manteniéndote al día con cosas de color, análisis técnicos y otros mitos desmentidos sobre el color

Biblioteca de ciencia del color, blog. Website 
El proyecto de ciencia del color proporciona una biblioteca Python con muchos modelos de color y otras herramientas numéricas para ingenieros e investigadores que trabajan en color y visión. Lo uso extensamente, en particular para crear barridos de color y otros gráficos en este sitio web. Aunque esto no interesará a los usuarios finales, el blog del proyecto contiene ideas bien documentadas y útiles sobre asuntos como la calibración del color y la iluminación.
Translated from English by : ChatGPT. In case of conflict, inconsistency or error, the English version shall prevail.

  1. To convince yourself, visit this website , showcasing optical illusions where grey patches put in a blue surround appear yellow, and vice versa. ↩︎

  2. From the paper What is the space of spectral sensitivity functions for digital cameras , by Jun Jiang, Dengyu Liu, Jinwei Gu and Sabine Süsstrunk (2013), the Canon cameras are the closest from the Maxwell-Luther-Ives condition (twice as good as the Hasselblad), but a cross-search on DXOMark  indicates that this improved colorimetry is done at the expense of low-light noise. The current ISO beasts have most likely sacrificed a lot of color accuracy to win on sensitivity. ↩︎