Una nueva investigación sobre cómo las personas perciben las diferencias entre los colores está redefiniendo una teoría propuesta hace casi 100 años por el físico Erwin Schrödinger. Roxana Bujack, científica del Laboratorio Nacional de Los Álamos, lideró un equipo que aplicó la geometría para describir con precisión cómo experimentamos el tono, la saturación y el brillo. Sus hallazgos, presentados en una importante conferencia de ciencia de la visualización, consolidan el marco de Schrödinger al demostrar que estas cualidades esenciales del color surgen de la estructura interna del sistema de color en sí mismo.
“Concluimos que estas cualidades del color no emergen de construcciones externas adicionales, como experiencias culturales o aprendidas, sino que reflejan las propiedades intrínsecas de la métrica del color”, afirmó Bujack. “Esta métrica codifica geométricamente la distancia de color percibida, es decir, cuán diferentes aparecen dos colores a un observador.”
Al definir con precisión estas características perceptivas, los investigadores proporcionan un componente crucial que ayuda a cumplir el objetivo original de Schrödinger de crear un modelo autocontenido. En esta visión, el tono, la saturación y el brillo estarían determinados enteramente por la geometría y el principio de máxima similitud de color.
La geometría detrás del tono, la saturación y el brillo
La visión del color humano depende de tres tipos de células cono en el ojo, sensibles a la luz roja, azul y verde. Debido a esto, los científicos representan el color en tres dimensiones conocidas como espacios de color. En el siglo XIX, el matemático Bernhard Riemann propuso que los espacios perceptivos podrían ser curvos en lugar de planos. Basándose en esta idea en la década de 1920, Schrödinger describió el tono, la saturación y el brillo utilizando un sistema de medición matemática dentro de este marco curvo.
Durante décadas, las definiciones de Schrödinger dieron forma a la comprensión científica del color. Sin embargo, mientras desarrollaban algoritmos para la visualización científica, el equipo de Los Álamos descubrió debilidades en la base matemática del modelo. Estas lagunas abrieron la puerta a refinar y fortalecer la teoría.
Definiendo el eje neutral y corrigiendo la teoría del color
Un problema clave se centró en el eje neutral, la línea de tonos grises que va del negro al blanco. Las definiciones de Schrödinger se basan en cómo se posicionan los colores en relación con este eje, pero él nunca lo definió matemáticamente. Sin esa definición, la estructura del modelo carece de una base formal: sin un eje neutral definido, la construcción es formalmente indefinida.
Uno de los logros más importantes del equipo fue establecer el eje neutral puramente a partir de la geometría de la métrica del color. Lograr esto requirió ir más allá del marco riemanniano tradicional, lo que supone un avance significativo en las matemáticas utilizadas para la ciencia de la visualización.
Los investigadores también corrigieron dos problemas adicionales. Abordaron el efecto Bezold-Brücke, en el que el aumento del brillo puede hacer que un color parezca cambiar de tono. En lugar de asumir que los colores cambian a lo largo de líneas rectas, calcularon la ruta más corta dentro del espacio geométrico. El mismo enfoque de ruta más corta en un espacio no riemanniano ayudó a tener en cuenta los rendimientos decrecientes en la percepción del color, donde las diferencias crecientes entre los colores se vuelven menos notables con el tiempo.
Avances en la ciencia de la visualización y aplicaciones del mundo real
El trabajo, presentado en la Eurographics Conference on Visualization, representa la culminación de un proyecto más amplio de percepción del color que también produjo un documento fundamental en 2022 en las Proceedings of the National Academy of Sciences.
Los modelos precisos de la percepción del color son vitales para la ciencia de la visualización, que respalda campos que van desde la fotografía y el video hasta el análisis de datos avanzado. Un modelado de color claro y confiable mejora la forma en que los científicos interpretan conjuntos de datos complejos y construyen simulaciones, incluidas las utilizadas en la investigación de seguridad nacional. Al establecer una base matemática más sólida para el color en un espacio no riemanniano, el equipo ha sentado las bases para futuros avances en la tecnología de visualización.
Financiación: Este trabajo fue apoyado por el programa de Investigación y Desarrollo Dirigido por el Laboratorio en Los Álamos y por el programa de Simulación y Computación Avanzada de la Administración Nacional de Seguridad Nuclear.
