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Ejemplo práctico de procesamiento de imágenes
en color: efecto publicitario “rojo sobre grises”
Pablo Roncagliolo B.

A continuación se presenta el desarrollo de un algoritmo de procesamiento de imágenes en color,
con la finalidad de lograr un conocido efecto visual utilizado en la fotografía publicitaria que
denominaremos “rojo sobre grises”.
En términos simples el efecto consiste enresaltar un objeto rojo (como por ejemplo una rosa),
manteniendo su colorido original, por sobre el resto de la imagen transformada a escala de grises.
De esta manera toda la imagen queda en gris excepto el objeto seleccionado que se mantiene en
rojo.
ETAPA 1
La primera etapa consiste simplemente en abrir la imagen original, la cual es almacenada en la
variable “im”. Esta variable corresponde auna imagen RGB, por lo tanto posee dimensiones
MxNx3.
clear; home;
im=imread('niña_y_rosa.jpg');
figure(1);
subplot(2,3,1);
imshow(im);title('1. Imagen RGB original');

Figura 1

ETAPA 2
La segunda etapa consiste en transformar la imagen RGB en una imagen en escala de grises. Para
ello es posible utilizar las ventajas de Matlab en la manipulación de matrices. Así, la imagen en
escalade grises se puede obtener promediando las 3 bandas R, G y B de la imagen original:
gris=(im(:,:,1)+im(:,:,2)+im(:,:,3))/3;. Otra forma es utilizar la función de Matlab destinada para
esta función:
gris=rgb2gray(im);
subplot(2,3,2);
imshow(gris);title('2. Transformación a escala de grises');

De esta forma se obtiene la imagen Nº2 mostrada en la figura.
ETAPA 3
En la tercera etapa sepresenta una previsualización de la banda de interés en este ejemplo, que es la
banda roja. Para esto es necesario descomponer la imagen RGB original en 3 imágenes simples que
representan a cada banda.
imR=double(im(:,:,1));
imG=double(im(:,:,2));
imB=double(im(:,:,3));
subplot(2,3,3);
imshow(imR,gray);title('3. Visualización de Banda ROJA original');

Se realiza además una transformación altipo de variable “double” para poder realizar operaciones
aritméticas con las matrices (pues con imágenes uint8 no es posible). También se debe explicitar el
“colormap” para visualizar una imagen double en la función imshow.
En la imagen Nº3 de la figura 1, se observa la banda roja en escala de grises. Es posible observar
que tanto el sobrero de la niña, como la rosa presentan un valorelevado, lo cual es consecuente con
el color rojo de dichos objetos. Sin embargo, es posible observar que existen otras zonas de la
imagen también con valores elevados (posiblemente cercanos a 255). Esto parece contradictorio
pues el color rojo se encuentra presente sólo en el sobrero y en la rosa, pero este análisis no es
correcto pues otros colores, como por ejemplo el blanco de la bufanda de laniña, también poseen
elevados valores en la banda roja. A pesar de esto, se observa que la rosa y el sobrero de la niña en
la imagen Nº3, poseen un valor mayor que en la imagen Nº2. Esto es correcto, pues la imagen gris
corresponde a un promedio de las 3 bandas, en cambio en la imagen Nº3 queda sólo el valor de la
banda roja, que en este caso (rosa y sombrero) es el mayor de las 3 bandas.Entonces, ¿qué es lo más representativo del color rojo?. No basta analizar lo que ocurre en la banda
roja, por el contrario un objeto o un píxel rojo se caracteriza por tener un valor elevado en la banda
roja, y valores menores en las bandas verde y azul. De esta forma el rojo ideal corresponde al valor
RGB 255,0,0. Pero también es un rojo intenso un valor RGB 195,23,14.
En base a esterazonamiento podemos afirmar que no será posible “aislar” la rosa roja analizando
sólo la banda roja, para ello necesitamos imponer una condición lógica que considere las 3 bandas
en sus conjunto.
ETAPA 4
En esta etapa se busca determinar automáticamente la zonas predominantemente rojas. Para ello se
aplica el siguiente criterio:
imR2=(imR-imG-imB);
masc=(imR2>20);
imR2=imR2.*masc;
subplot(2,3,4);...