Novas pesquisas sobre como as pessoas percebem as diferenças entre cores estão remodelando uma teoria proposta há quase 100 anos pelo físico Erwin Schrödinger. Roxana Bujack, uma cientista do Laboratório Nacional de Los Alamos, liderou uma equipe que aplicou a geometria para descrever com precisão como experimentamos matiz, saturação e luminosidade. Seus achados, apresentados em uma importante conferência de ciência da visualização, solidificam o quadro de Schrödinger ao demonstrar que essas qualidades essenciais da cor surgem da estrutura interna do próprio sistema de cores.
“O que concluímos é que essas qualidades de cor não emergem de construtos externos adicionais, como experiências culturais ou aprendidas, mas refletem as propriedades intrínsecas da métrica de cor”, disse Bujack. “Essa métrica codifica geometricamente a distância de cor percebida — ou seja, quão diferentes duas cores parecem para um observador.”
Ao definir firmemente essas características perceptuais, os pesquisadores fornecem um componente crucial que ajuda a cumprir o objetivo original de Schrödinger de criar um modelo autocontido. Nessa visão, a matiz, saturação e luminosidade seriam determinadas inteiramente pela geometria e pelo princípio da maior similaridade de cores.
A Geometria por Trás da Matiz, Saturação e Luminosidade
A visão de cores humana depende de três tipos de células cone no olho, sensíveis à luz vermelha, azul e verde. Por causa disso, os cientistas representam as cores em três dimensões conhecidas como espaços de cor. No século 19, o matemático Bernhard Riemann propôs que os espaços perceptuais poderiam ser curvados em vez de planos. Baseando-se nessa ideia na década de 1920, Schrödinger descreveu matiz, saturação e luminosidade usando um sistema de medição matemática dentro desse quadro curvado.
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 fraquezas na fundação matemática do modelo. Essas lacunas abriram caminho para refinar e fortalecer a teoria.
Definindo o Eixo Neutro e Corrigindo a Teoria da Cor
Uma questão central estava relacionada ao eixo neutro, a linha de tons de cinza que vai do preto ao branco. As definições de Schrödinger dependem de como as cores estão posicionadas em relação a esse eixo, mas ele nunca o definiu matematicamente. Sem essa definição, a estrutura do modelo carece de base formal: sem um eixo neutro definido, a construção é formalmente indefinida.
Uma das realizações mais importantes da equipe foi estabelecer o eixo neutro puramente a partir da geometria da métrica de cor. Para isso, foi necessário ir além da estrutura Riemanniana tradicional, marcando um avanço significativo na matemática utilizada para a ciência da visualização.
Os pesquisadores também corrigiram dois problemas adicionais. Eles abordaram o efeito Bezold-Brücke, no qual o aumento do brilho pode fazer com que uma cor pareça alterar sua matiz. Em vez de assumir que as cores mudam ao longo de linhas retas, eles calcularam o caminho mais curto dentro do espaço geométrico. A mesma abordagem de caminho mais curto em um espaço não-Riemanniano ajudou a contabilizar os retornos decrescentes na percepção de cor, onde diferenças crescentes entre cores se tornam menos perceptíveis ao longo do tempo.
Avançando na Ciência da Visualização e Aplicações do Mundo Real
O trabalho, apresentado na Conferência Eurographics sobre Visualização, representa a culminação de um projeto mais amplo sobre percepção de cores que também resultou em um artigo marcante em 2022 nos Proceedings of the National Academy of Sciences.
Modelos precisos de percepção de cores são vitais para a ciência da visualização, que apoia áreas que vão desde fotografia e vídeo até análise avançada de dados. Um modelagem clara e confiável de cores melhora a forma como os cientistas interpretam conjuntos de dados complexos e constroem simulações, incluindo aquelas usadas em pesquisas de segurança nacional. Ao estabelecer uma base matemática mais robusta para a cor em espaço não-Riemanniano, a equipe lançou as bases para futuros avanços na tecnologia de visualização.
Financiamento: Este trabalho foi apoiado pelo programa de Pesquisa e Desenvolvimento Direcionado do Laboratório de Los Alamos e pelo programa de Simulação Avançada e Computação da Administração Nacional de Segurança Nuclear.
