El artículo «Method for quantifying the color gamut of an output device» escrito por Raja Balasubramanian y Edul Dalal en 1997, presenta una técnica avanzada para estimar la superficie del gamut de color de un dispositivo de salida en un espacio colorimétrico tridimensional. Esta técnica se basa en un algoritmo modificado de «convex hull» (envoltura convexa) y se demuestra que es más general y precisa que las técnicas existentes.
El gamut de color de un dispositivo representa el rango de colores reproducibles y puede visualizarse como un volumen en un espacio de color tridimensional, como los espacios CIE XYZ o Lab*. En el contexto de las impresoras, el gamut se ve afectado por diversos factores, que incluyen tanto los primarios de color utilizados (C, M, Y, K) como otras variables como la tecnología de impresión, las características de los colorantes y el sustrato, entre otros. Para identificar el gamut, es necesario medir una cantidad considerable de muestras de color y luego estimar el volumen ocupado por estos puntos de datos en el espacio de colorimétrico.
El artículo aborda este problema al proponer una nueva metodología que inicia con una transformación precondicionante de los datos colorimétricos antes de aplicar el algoritmo de convex hull. Esta transformación está diseñada para incrementar la probabilidad de que el volumen resultante sea convexo. Posteriormente, los puntos de la superficie son identificados en el espacio transformado y luego triangulados para definir el volumen del gamut. Los resultados demuestran que esta nueva técnica mejora la precisión del método tradicional de convex hull al mismo tiempo que preserva su generalidad.
La metodología comienza seleccionando un punto de referencia dentro del gamut. Luego, se calcula la diferencia vectorial entre cada punto de datos y el punto de referencia, y se aplica una transformación a la distancia euclidiana de estos vectores. Esta transformación altera los puntos de datos de manera que aquellos cercanos al punto de referencia son empujados hacia fuera y los más lejanos son atraídos hacia el interior, inflando el gamut a una forma más esférica. Tras aplicar el algoritmo de convex hull a estos puntos transformados, la forma resultante se mapea de vuelta al espacio colorimétrico original, logrando una mejor aproximación de la verdadera superficie del gamut.
Además, el artículo discute enfoques previos para la estimación del gamut, como aquellos basados solo en colores primarios y secundarios, o en estimaciones basadas en coordenadas del dispositivo. Estas técnicas, aunque útiles, presentan limitaciones substanciales, como el no considerar ciertas estrategias de impresión y subestimaciones o sobreestimaciones del volumen del gamut debido a la falta de convexidad en ciertos casos.
Para evaluar y comparar diferentes gamuts, se propone un par de métricas cuantitativas, siendo una de ellas el volumen del gamut calculado con tetraedros formados entre un punto interior y los triángulos de la superficie. Otra métrica relevante es el porcentaje de colores de un conjunto estándar, como el Pantone Matching System (PMS), que caen dentro del gamut del dispositivo evaluado. De este modo, se pueden cuantificar y visualizar los gamuts usando herramientas estándar de visualización tridimensional, facilitando la comparación y optimización de impresoras y otros dispositivos de salida en términos de su capacidad para reproducir colores.
En resumen, el trabajo de Balasubramanian y Dalal ofrece una técnica novedosa y más precisa para determinar el gamut de color de dispositivos de salida, superando metodologías anteriores y proporcionando métricas cuantitativas útiles para su evaluación y comparación.
