Uma ideia centenária de Erwin Schrödinger deu um passo gigantesco graças a novas pesquisas sobre como os humanos percebem as diferenças de cores.
Uma equipe liderada pela cientista de Los Alamos, Roxana Bujack, usou a geometria para estabelecer uma definição matemática da percepção das cores em termos de matiz, saturação e brilho. Seus resultados, apresentados na Visualization Science Conference, formalizam o modelo de cores de Schrödinger e mostram que essas qualidades de cores familiares estão incorporadas na própria estrutura da percepção das cores.
“Concluímos que essas qualidades de cor não surgem de construções externas adicionais, como cultura ou experiência de aprendizagem, mas refletem propriedades intrínsecas da própria medida de cor”, disse Bujek. “Esta métrica codifica geometricamente a distância da cor percebida – isto é, quão diferentes duas cores parecem para um observador.”
Complete o quebra-cabeça de cores de Schrödinger
Ao definir com mais rigor estas propriedades perceptivas, os investigadores forneceram uma peça que faltava à visão de longa data de Schrödinger de um modelo matemático fechado de cor. O objetivo é definir matiz, saturação e brilho usando apenas as propriedades geométricas com maior similaridade de cores.
A visão humana das cores é baseada em três tipos de cones, centrados no vermelho, azul e verde. Isso fornece três dimensões ao espaço de cores, permitindo aos cientistas organizar e comparar cores matematicamente.
No século XIX, o matemático Bernhard Riemann propôs que o espaço de cores percebido não é plano ou reto, mas sim curvo. Na década de 1920, Schrödinger baseou-se nesta ideia e definiu matiz, saturação e brilho no modelo Riemanniano de percepção de cores, usando medidas que descrevem como as pessoas percebem as diferenças de cores.
Resolva um problema matemático centenário
A definição de Schrödinger moldou a ciência das cores por cerca de 100 anos. Mas enquanto a equipe de Los Alamos desenvolvia um algoritmo de visualização científica, eles descobriram fraquezas significativas na matemática por trás do modelo.
O maior problema envolve o eixo neutro, a linha cinza que vai do preto ao branco. As definições de matiz, saturação e luminosidade de Schrödinger dependiam da posição da cor em relação a este eixo, mas ele nunca definiu formalmente o próprio eixo.
Esta omissão cria uma lacuna grave. Sem uma definição precisa do eixo neutro, toda a estrutura fica formalmente incompleta. O avanço mais importante da equipe foi encontrar uma forma de definir o eixo neutro usando apenas a geometria medida pela cor.
Para conseguir isso, os pesquisadores devem ir além dos modelos Riemannianos tradicionais. Essa mudança representa um grande avanço matemático na ciência da visualização.
Um modelo melhor de como as cores mudam
A equipe também corrigiu dois outros problemas importantes na estrutura antiga.
Um deles envolve o efeito Bezold-Brücke, um fenômeno no qual a mudança na intensidade da luz pode fazer com que uma cor pareça mudar de matiz. Os pesquisadores resolveram esse problema usando caminhos mais curtos em um modelo geométrico de percepção de cores, em vez de confiar em simples linhas retas.
Eles também usam caminhos mais curtos em espaços não-Riemannianos para explicar os retornos decrescentes na percepção das cores, outro efeito que os métodos mais antigos não capturaram totalmente.
Por que a percepção das cores é importante
A pesquisa foi apresentada na Conferência Europeia sobre Visualização Gráfica e baseia-se no projeto mais amplo de Percepção de Cores de Los Alamos. O projeto também produziu resultados inovadores Documento de 2022 existir Anais da Academia Nacional de Ciências.
Modelos mais precisos de percepção de cores podem ser de amplo valor em campos que dependem de cores precisas, incluindo fotografia, vídeo, visualização e tecnologias relacionadas. Também poderia melhorar a forma como os cientistas criam e interpretam dados visuais.
A visualização científica desempenha um papel importante em ajudar os pesquisadores a compreender informações complexas. Melhores modelos de cores poderiam apoiar análises mais eficientes em muitos campos, incluindo a ciência da segurança nacional.
O trabalho da equipe agora estabelece as bases para a futura modelagem de cores em espaços não-Riemannianos.
Financiamento: Este trabalho foi apoiado pelo Programa de Pesquisa e Desenvolvimento Dirigido pelo Laboratório de Los Alamos e pelo Programa de Simulação e Computação Avançada da Administração Nacional de Segurança Nuclear.
