Novas pesquisas sobre como os humanos percebem as diferenças entre as cores estão remodelando uma teoria proposta há quase 100 anos pelo físico Erwin Schrödinger. Roxana Bujack, cientista do Laboratório Nacional de Los Alamos, liderou uma equipe que aplicou geometria para descrever com precisão como percebemos cor, saturação e luminosidade. Os seus resultados, apresentados numa importante conferência científica de visualização, confirmam a estrutura de Schrödinger, mostrando que estas qualidades básicas de cores surgem da estrutura interna do sistema de cores.
“O que concluímos é que esses atributos de cores não surgem de construções externas adicionais, como experiências culturais ou aprendidas, mas refletem propriedades intrínsecas da métrica de cores”, disse Bujac. “Esta métrica codifica a distância da cor percebida geometricamente – isto é, quão diferentes duas cores parecem para um observador.”
Ao definir com precisão essas propriedades perceptivas, os pesquisadores fornecem um importante elemento que falta que ajuda a cumprir o objetivo original de Schrödinger de criar um modelo independente. Nessa visão, matiz, saturação e luminosidade serão determinados inteiramente pela geometria e pelo princípio da correspondência máxima de cores.
A geometria por trás do matiz, saturação e luminosidade
A visão humana das cores depende de três tipos de células cônicas no olho, sensíveis à luz vermelha, azul e verde. Por esta razão, os cientistas representam as cores em três dimensões conhecidas como espaços de cores. No século XIX, o matemático Bernhard Riemann propôs que os espaços perceptivos poderiam ser curvos em vez de planos. Com base nessa ideia na década de 1920, Schrödinger descreveu matiz, saturação e luminosidade usando um sistema de medição matemática dentro desta estrutura curva.
Durante décadas, as definições de Schrödinger moldaram a compreensão científica da cor. No entanto, ao desenvolver algoritmos para visualização científica, a equipe de Los Alamos descobriu pontos fracos na base matemática do modelo. Essas lacunas abriram a porta para refinar e fortalecer a teoria.
Definindo o eixo neutro e fixando a teoria das cores
Um problema fundamental centra-se no eixo neutro, a linha de tons de cinza que vai do preto ao branco. As definições de Schrödinger dependiam de como as cores eram posicionadas em relação a este eixo, mas ele nunca as definiu matematicamente. Sem essa definição, a estrutura do modelo carece de fundamento formal: sem um eixo neutro definido, o construto é formalmente indefinido.
Uma das conquistas mais importantes da equipe foi estabelecer um eixo puramente neutro a partir da geometria da métrica de cores. O cumprimento deste requisito, indo além da estrutura Riemanniana tradicional, marca um avanço significativo na matemática aplicada à ciência da visualização.
Os pesquisadores também corrigiram dois problemas adicionais. Eles abordaram o efeito Bezold-Brücke, onde o aumento do brilho pode fazer com que uma cor pareça mudar de tonalidade. Em vez de estimar a mudança de cor ao longo de uma linha reta, calcularam o caminho mais curto no espaço geométrico. Num espaço não Riemanniano, a mesma abordagem do caminho mais curto ajuda a explicar os retornos decrescentes na percepção das cores, onde as diferenças incrementais entre as cores se tornam menos perceptíveis ao longo do tempo.
Avanços na ciência da visualização e aplicações do mundo real
O trabalho, apresentado na Eurographics Conference on Visualization, representa o culminar de um projeto maior de percepção de cores que produziu um artigo marcante em 2022. Anais da Academia Nacional de Ciênciasé
Modelos precisos de percepção de cores são vitais para a ciência da visualização, que oferece suporte a campos que vão desde fotografia e vídeo até análise avançada de dados. A modelagem de cores clara e confiável melhora a forma como os cientistas interpretam conjuntos de dados complexos e criam simulações, incluindo aqueles usados em pesquisas de segurança nacional. Ao estabelecer uma base matemática sólida para cores em espaços não-Riemannianos, a equipe lançou as bases para avanços futuros na tecnologia de visualização.
Financiamento: Este trabalho foi apoiado pelo Programa de Pesquisa e Desenvolvimento Dirigido por Laboratório em Los Alamos e pelo Programa Avançado de Simulação e Computação da Administração Nacional de Segurança Nuclear.
