El artículo «Characterization of trichromatic color cameras by using a new multispectral imaging technique,» escrito por Cheung, Vien; Li, Changjun; Hardeberg, Jon; Connah, David; y Westland, Stephen en 2005, explora la recuperación de espectros de reflectancia a partir de las respuestas de los sistemas de cámaras tricromáticas y su aplicación a la caracterización de cámaras. La tarea de recuperar la reflectancia a partir de datos colorimétricos es un problema mal planteado, que requiere restricciones adicionales para encontrar una solución única. En este contexto, los autores introducen un método innovador que busca el espectro más suave consistente con los datos colorimétricos y un modelo lineal de reflectancia .
Se probaron cuatro métodos multiespectrales utilizando datos de una cámara tricromática real. Estos métodos se compararon con técnicas convencionales de caracterización de cámaras, como las transformaciones polinomiales. El método nuevo presentó el menor error colorimétrico máximo en términos de caracterización de la cámara con datos de prueba independientes de los datos de entrenamiento. Sin embargo, las performances colorimétricas promedio de los cuatro métodos multiespectrales resultaron estadísticamente indistinguibles entre sí y significativamente peores que las de los métodos convencionales .
La multicaptura espectral tiene como objetivo recuperar la información espectral de las muestras siendo imaginadas, convirtiendo efectivamente la cámara en un espectrofotómetro de imagen que podría medir imágenes independientes del dispositivo y del iluminante. En la práctica, debido a que las propiedades espectrales de la mayoría de las superficies son funciones continuamente suaves de la longitud de onda, la recuperación espectral es viable. La investigación propone y evalúa métodos previos junto a un nuevo método para recuperar información espectral y compara su precisión colorimétrica respecto a métodos convencionales basados en el mismo set de datos y cámara .
Además de evaluar la recuperación de reflejancia, se realizaron experimentos para medir la distribución espectral de la luz y se implementaron algoritmos en MATLAB para determinar las base functions para modelos lineales de reflejancia usando descomposición en valores singulares (SVD). El experimento empleó una cámara Agfa StudioCam y varios objetivos de imagen, incluidos los gráficos Macbeth ColorChecker y DC, y 50 muestras de color del Sistema de Color Natural (NCS) .
La novedad del estudio recae en la introducción del método Li-Luo, que utiliza un modelo lineal de alta dimensionalidad de reflectancia. Este optimiza los grados de libertad para encontrar la reflectancia más suave consistente con un conjunto de valores de respuesta de la cámara. Aunque el método mostró mejoras en la precisión colorimétrica, cuando se evaluó su aplicabilidad para la caracterización de dispositivos, se encontró que los métodos tradicionales ofrecían aún mejor performance en términos colorimétricos bajo un único iluminante .
No obstante, se reconoce que para aplicaciones específicas podrían ser necesarios estudios adicionales para validar el rendimiento espectral de los métodos de recuperación y explorar su aplicabilidad bajo múltiples fuentes de luz o con cámaras con más de tres canales de color. Por lo tanto, aunque el método Li-Luo ha demostrado ser prometedor en ciertos aspectos, su ventaja práctica sobre los métodos convencionales aún requiere más investigación .
