[ca] Les indústries de cinema i televisió estan treballant contínuament en el desenvolupament de diferents característiques de la imatge que puguin proporcionar una millor experiència visual per als espectadors; aquests atributs d'imatge inclouen la resolució espacial, la resolució temporal (fotogrames per segon), major contrast i, recentment, amb les noves tecnologies de visualització emergents, una gamma de colors (gamut) molt més ampli. El gamut d'un dispositiu és el conjunt de colors que aquest dispositiu és capaç de reproduir. Els algoritmes de modificació de gamut (GMA, de les seves sigles en anglés) transformen els colors del contingut original a la paleta de color del dispositiu de visualització amb els objectius de (a) reproduir el contingut amb precisió preservant al mateix temps la intenció artística del creador del contingut original i (b) utilitzar tot el gamut de color del dispositiu de visualització. Hi ha dos tipus d'algoritmes de modificació de gamut: Reducció de Gamut (GR) i Extensió de Gamut (GE). GR implica la transformació dels colors d'un gamut d'origen més gran a un gamut de destinació més petit. Mentre que a GE, els colors s'assignen d'un gamut d'origen petit a un gamut de destinació més gran. En aquesta tesi es proposen tres algoritmes de Reducció de Gamut (GRAs) i quatre algoritmes d'extensió de Gamut (GEAs). Aquests mètodes compleixen amb algunes propietats perceptives globals i locals bàsiques de la visió humana, produint resultats que són estat de l'art, i que són naturals i perceptualment fidels al material original. D'altra banda, es presenta una avaluació psicofísica del problema d'extensió de Gamut específicament dissenyada per a cinema utilitzant un projector de cinema digital en condicions cinemàtiques (baixa llum ambiental); aquest estudi creiem que és el primer del seu tipus a la literatura. També mostrem com les mètriques de qualitat d'imatge disponibles actualment proporcionen resultats que no es correlacionen bé amb l'elecció dels usuaris quan s'apliquen al problema d'Extensió de Gamut.

[en] The cinema and television industries are continuously working in the development of image features that can provide a better visual experience to viewers; these image attributes include large spatial resolution, high temporal resolution (frame rate), greater contrast, and recently, with emerging display technologies, much wider color gamut. The gamut of a device is the set of colors that this device is capable of reproducing. Gamut Mapping Algorithms (GMAs) transform colors of the original content to the color palette of the display device with the simultaneous goals of (a) reproducing content accurately while preserving the artistic intent of the original content's creator and (b) exploiting the full color rendering potential of the target display device. There are two types of gamut mapping: Gamut Reduction (GR) and Gamut Extension (GE). GR involves the transformation of colors from a larger source gamut to a smaller destination gamut. Whereas in GE, colors are mapped from a smaller source gamut to a larger destination gamut. In this thesis we propose three spatial Gamut Reduction Algorithms (GRAs) and four spatial Gamut Extension Algorithms (GEAs). These methods comply with some basic global and local perceptual properties of human vision, producing state of the art results that appear natural and are perceptually faithful to the original material. Moreover, we present a psychophysical evaluation of GEAs specifically for cinema using a digital cinema projector under cinematic (low ambient light) conditions; to the best of our knowledge this is the first evaluation of this kind reported in the literature. We also show how currently available image quality metrics, when applied to the gamut extension problem, provide results that do not correlate well with users' choices.