Inspirado nas técnicas utilizadas por pintores que sobrepõem camadas de tintas de diversos matizes na geração de uma tela artística e também observando-se a distribuição da quantidade dos cones na retina do olho humano na interpretação destas cores, este trabalho propõe uma técnica de processamento de imagens baseada na mistura de cores. Trata-se de um método de quantização de cores estático que expressa a proporção das cores preto, azul, verde, ciano, vermelho, magenta, amarelo e branco obtida pela representação binária da cor que compõe os pixels de uma imagem RGB com 8 bits por canal. O histograma da mistura é denominado de misturograma e gera planos que interceptam o espaço RGB, definindo o espaço de cor HSM (Hue, Saturation and Mixture). A posição destes planos dentro do cubo RGB é modelada por meio da distribuição dos cones sensíveis aos comprimentos de onda curta (Short), média (Middle) e longa (Long) consideradas para a retina humana. Para demonstrar a aplicabilidade do espaço de cor HSM, é proposta, neste trabalho, a segmentação dos pixels de uma imagem digital em pele humana ou não pele com o uso dessa nova abordagem. Para análise de desempenho da mistura de cores foi implementado um método tradicional no espaço de cor RGB e também usando uma distribuição Gaussiana nos espaços de cores HSV e HSM. Os resultados obtidos demonstram o potencial da técnica que emprega a mistura de cores para a segmentação de imagens digitais coloridas. Verificou-se também que, baseando-se apenas na camada mais significativa da mistura de cores, gera-se a imagem esboço de uma imagem facial denominada esboço da face. Os resultados obtidos comprovam o bom desempenho do esboço da face em aplicações CBIR. / Inspired on the techniques used by painters to overlap layers of various hues of paint to create oil paintings, and also on observations of the distribution of cones in human retina for the interpretation of these colors, this thesis proposes an image processing technique based on color mixing. This is a static color quantization method that expresses the mixture of black, blue, green, cyan, red, magenta, yellow and white colors quantified by the binary weight of the color that makes up the pixels of an RGB image with 8 bits per channel. The mixture histogram, called a mixturegram, generates planes that intersect the RGB color space, defining the HSM (Hue, Saturation and Mixture) color space. The position of these planes inside the RGB cube is modeled by the distribution of cones sensitive to the short (S), middle (M) and long (L) wave lengths of the human retina. To demonstrate the applicability of the HSM color space, this thesis proposes the segmentation of the pixels of a digital image of human skin or non-skin using this new approach. The performance of the color mixture is analyzed by implementing a traditional method in the RGB color space and by a Gaussian distribution in the HSV and HSM color spaces. The results demonstrate the potential of the proposed technique for color image segmentation. It was also noted that, based only on the most significant layer of the colors mixture, it is possible generates the face sketch image. The results show the performance of the face sketch image in CBIR applications.

Inspirado nas técnicas utilizadas por pintores que sobrepõem camadas de tintas de diversos matizes na geração de uma tela artística e também observando-se a distribuição da quantidade dos cones na retina do olho humano na interpretação destas cores, este trabalho propõe uma técnica de processamento de imagens baseada na mistura de cores. Trata-se de um método de quantização de cores estático que expressa a proporção das cores preto, azul, verde, ciano, vermelho, magenta, amarelo e branco obtida pela representação binária da cor que compõe os pixels de uma imagem RGB com 8 bits por canal. O histograma da mistura é denominado de misturograma e gera planos que interceptam o espaço RGB, definindo o espaço de cor HSM (Hue, Saturation and Mixture). A posição destes planos dentro do cubo RGB é modelada por meio da distribuição dos cones sensíveis aos comprimentos de onda curta (Short), média (Middle) e longa (Long) consideradas para a retina humana. Para demonstrar a aplicabilidade do espaço de cor HSM, é proposta, neste trabalho, a segmentação dos pixels de uma imagem digital em pele humana ou não pele com o uso dessa nova abordagem. Para análise de desempenho da mistura de cores foi implementado um método tradicional no espaço de cor RGB e também usando uma distribuição Gaussiana nos espaços de cores HSV e HSM. Os resultados obtidos demonstram o potencial da técnica que emprega a mistura de cores para a segmentação de imagens digitais coloridas. Verificou-se também que, baseando-se apenas na camada mais significativa da mistura de cores, gera-se a imagem esboço de uma imagem facial denominada esboço da face. Os resultados obtidos comprovam o bom desempenho do esboço da face em aplicações CBIR. / Inspired on the techniques used by painters to overlap layers of various hues of paint to create oil paintings, and also on observations of the distribution of cones in human retina for the interpretation of these colors, this thesis proposes an image processing technique based on color mixing. This is a static color quantization method that expresses the mixture of black, blue, green, cyan, red, magenta, yellow and white colors quantified by the binary weight of the color that makes up the pixels of an RGB image with 8 bits per channel. The mixture histogram, called a mixturegram, generates planes that intersect the RGB color space, defining the HSM (Hue, Saturation and Mixture) color space. The position of these planes inside the RGB cube is modeled by the distribution of cones sensitive to the short (S), middle (M) and long (L) wave lengths of the human retina. To demonstrate the applicability of the HSM color space, this thesis proposes the segmentation of the pixels of a digital image of human skin or non-skin using this new approach. The performance of the color mixture is analyzed by implementing a traditional method in the RGB color space and by a Gaussian distribution in the HSV and HSM color spaces. The results demonstrate the potential of the proposed technique for color image segmentation. It was also noted that, based only on the most significant layer of the colors mixture, it is possible generates the face sketch image. The results show the performance of the face sketch image in CBIR applications.