El artículo titulado «A spatial extension of CIELAB for digital color-image reproduction» por Zhang y Wandell en 1997, aborda la necesidad de una extensión espacial del sistema de métrica de color CIELAB para medir con mayor precisión los errores en la reproducción de imágenes digitales. La investigación reconoce que el sistema CIELAB, desarrollado en una época en la que las aplicaciones de reproducción se centraban principalmente en grandes áreas uniformes de color, no es adecuado para evaluar imágenes con patrones pequeños o detallados, que son comunes en la era digital .
El paper introduce el concepto de «Spatial-CIELAB» (S-CIELAB), una extensión del CIELAB que aplica un filtrado espacial a los datos de la imagen de color para emular el desenfoque espacial del sistema visual humano. Este filtrado se realiza a través de una convolución con núcleos cuyos parámetros están determinados por la sensibilidad espacial visual a las dimensiones del color. Este enfoque es separable en color y patrón, lo que lo hace eficiente para ser aplicado a imágenes digitales, sin depender del patrón espacial específico de la imagen ni de su color .
En la implementación del S-CIELAB, los datos de la imagen se transforman primero en un espacio de colores oponentes. Cada plano de colores oponentes es convolucionado con un núcleo cuyos parámetros se han estimado a partir de mediciones psicofísicas de la apariencia del color humano. Los parámetros específicos incluyen pesos y expansiones que varían según los planos de luminancia, rojo-verde y azul-amarillo. Después de aplicar el filtrado espacial, la representación se transforma de vuelta a la representación CIE-XYZ y finalmente se procesa usando las fórmulas del CIELAB. La métrica de diferencia resultante, denotada como ΔEs, refleja tanto la sensibilidad espacial como la del color, y es equivalente a la ΔE del CIELAB convencional en regiones uniformes de la imagen .
La utilidad del S-CIELAB se valida con imágenes comprimidas usando el algoritmo JPEG-DCT y con imágenes tramadas, así como con patrones de prueba simples. Por ejemplo, en el caso de una imagen comprimida con JPEG-DCT, el método estándar de CIELAB indica errores de reproducción de color significativos que no corresponden a la percepción visual real. En cambio, las métricas de error derivadas del S-CIELAB muestran una mayor coherencia con la similitud visual percibida de las imágenes comprimidas. En pruebas, mientras que el CIELAB estándar mostraba que el 36% de la imagen tenía diferencias de color superiores a 5 unidades y el 10% superiores a 10 unidades, el S-CIELAB reducía estos valores drásticamente al 5% y 0.2% respectivamente, lo cual se corresponde mucho mejor con la percepción visual .
Zhang y Wandell concluyen que, dado que el CIELAB no fue diseñado originalmente para aplicaciones de imágenes digitales, la adición de una etapa de preprocesamiento espacial en forma de S-CIELAB es crucial para extender su aplicabilidad y mejorar la precisión de la evaluación de errores de reproducción de color en imágenes digitales. Esta investigación constituye un paso significativo hacia la alineación de las métricas de coloración digital con la percepción visual humana .
