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光源是出生点#xff0c;光源发射出光线#xff0c;光线通过直射反射折射等路径最终进入人眼。
但人眼接收到光线后#xff0c;人眼的细胞产生了一系列化学反应。
由此把产生的信号传入大脑#xff0c;最终大脑对颜色产生了认…总览 一、色彩发送器
色彩认知
光源是出生点光源发射出光线光线通过直射反射折射等路径最终进入人眼。
但人眼接收到光线后人眼的细胞产生了一系列化学反应。
由此把产生的信号传入大脑最终大脑对颜色产生了认知感知。
1.1光的要素 1.2光源
定义光源就是产生光的物体。
如果没有光我们就无法在黑暗中看到色彩光的本质就是一种物理现象光在没有进入我们的眼睛前我们对它的认知是一种波长与能量分布。
1.3波长
定义光理论上讲是无限大的只是我们人眼可见光是由局限的。
如果没有光我们就无法在黑暗中看到色彩光的本质就是一种物理现象光在没有进入我们的眼睛前我们对它的认知是一种波长与能量分布。 1.4能量分布
定义我们讲光线是一种波它是真实存在的且具有能量能量单位是焦耳光有不同的功率。比如一个光是由多个波长组合起来的波形那么我们可以用波长来阐述色彩。但是为了能简单描述色彩人们发明了分光光度计。 1.5分光光度计
定义用于描述光线的具体能量强度类似于棱镜分光。
通过分光之后对区间波长进行了感应与测量最后得知了光谱的分布最终得知光线额能量集中在了550nm附近下图中绿色的地方于此我们获得了
混合波长组成光线拆分光线变成光线形成单一波长光测量单一波长光的实际所含能量 1.6光的传播
回到光线的传播路径我们感知到光是经过了不同路径才进入眼睛中的
直射光光源直射眼睛折射光 光源穿过物体进入眼睛反射光光源经过物体表面反射进入眼睛光线追踪光线弹来弹去然后我们根据权重确定光线最后进入眼睛中的颜色
下图就是光通过反射之后在能量上发生的变化可以明显看到少了一部分的能量这是因为一部分的能量被物体吸收了也就是说每次光经过反射或投射都会或多或少对光的能量分布产生一些影响。 简单通过能量分布图分析下图得出结论
物体吸收光功率的大部分在600nm左右也就是说物体吸收的光是黄色和绿色的光。 二、光源接收者
人眼本身设计的涉及到的东西太复杂这里只会简单讨论一下人眼的一些接收色彩的特性。
2.1. 相对亮度感知
在某些阴暗的环境下点亮一盏灯这时人眼就会觉得非常亮。如果同时点亮1000盏灯反而觉得只是10倍的亮度对亮度的认知相当于从0~1再从1~10. 2.2. 人眼HDR
目前还没讲HDR只是简单说明一下。
人眼既可以分辨出高亮度的云彩的不同层次区别还可以分辨出阴影中物不同物体的异同但是人眼的能力并不能保证这两个功能同时生效。
人眼真是个变化莫测的存在它可能会随着不同的环境感知到不同的色彩体验到不同的明暗效果甚至可能会随着盯着某一个点随时间而变化颜色。 2.3. 人眼感光细胞分布
人眼简单可以把感知色彩的细胞分为两大类杆状细胞与椎状细胞
前者负责感知亮度后者负责感知色彩。
杆状细胞感光细胞对亮度特别的敏感只要有5~14个光子打到杆状细胞就会产生神经信号这也可以解释为什么闪光弹能让人致盲一部分原因就是因为光实在太亮直接干涉了人眼最敏感的感光细胞 2.4. 椎状细胞
这种细胞专门用于感知颜色但是他们还被区分为了L细胞M细胞S细胞。
这三种细胞负责感知的波长不一如下图所示L感知红色区间M感知绿色区间S感知蓝色区间 2.5. 人眼本质
人眼的本质是光源的接收者。作用就是接收外部光线输入输出神经电信号进入大脑。
完整微积分公式 这个公式简单分成了四个部分
C-----人眼函数输出的神经电信号S(λ) --LMS这三个感官细胞的感知分布I(λ)---光源的功率谱分布R(λ)--反射物体的吸收功率分布 三、色彩空间的历史
1800色彩的猜想
人们在18xx年有多种猜测我们来讨论其中的3种
1. 人们有100多种感受颜色的细胞
2. 人们有三种分别是RGB三种感色细胞
3. 人们有三种分别是黑白红绿黄蓝感色细胞
是不是很耳熟现在这么多年过去了其中的2和3这两种猜想都成为了我们当下的色彩视觉模型也称之色彩模型 1900Musell色彩系统
美国艺术家 Albert Henry Munsell利用自己的艺术特长最早提出了一个色彩系统后来在1930年被优化改良。
Munsell通过很多色卡来描述色彩下面旋转角度的是色相Munsell垂直的是亮度从圆心到外部是Munsell饱和度。 人们凭借自我主观意识认知与区分色彩就是HSL(色相饱和亮度),这套系统没有过多的物理科学在其中更多的是一种艺术家的理解与归纳总结规范... 这及其方便了描述色彩因为最早的色彩描述方式就是
- 五彩斑斓的黑
- 比猴子的屁股还红
- 比这个颜色还要跟深一点
这一类模糊的描述及其难以理解与难以表达但是用了这个色彩系统之后一个颜色可以通过:H 1.6YRV 6.3C 3.9 来描述而且也不会有任何的描述与理解偏差。
于是我们方便起见就为一些常用色彩制作了色卡一个个色卡描述色彩就非常方便。 1931 CIE 1931 RGB Color Specification System
科学家们觉得上述的色彩系统还可以但是不够科学于是为了以一种科学的方式阐述色彩于是一个叫CIE的机构在1931年建立了一套色彩系统 希望完全客观完全物理的量化色彩。 色彩匹配方案
CIE把所有可视波长的光线作为测试光挨个测试了一个遍最终的到了三条曲线
我们发现435.8~546.1 nm这段波长中的红色基色强度是负数。这虽然物理正确但是一点也没有科学的美感于是我们进行了归一化保证色彩在-1~1之间。 最终通过计算出rgb的基色的强度在当前混色强度的所占比例
这样计算后 rgb都是在-1~1之间 那么我们发现rgb1,那么就可以通过其中两个已知数计算出另一个的强度 图像可视化
在对数值归一化之后两个变量就可以代表色彩了于是我们就通过r g这两个参数画图
于是画出了一个二维空间x轴是ry轴是g 那么我们就可以成功的在色彩科学上真正科学的描述一个颜色我们可以把任何可见光通过图标的一个点的坐标来表示说明。 上文的CIE1931RGB色彩系统已经不错了但是存在负数这在计算上非常的麻烦比如写个乘法得先计算是正数还是负数。
于是人们就用数学的方式做了一个新的色彩空间。所以XYZ色彩空间就是一个中转站主要目的就是简化计算。 这里简单描述下如何转换的因为是空间转换所以我们用矩阵的方式进行
注 这里的RGB是CIE 1931RGB 不是sRGB中的RGB数值。 这个xyz矩阵也不太美于是人们为了计算方便有把xyz矩阵进行了归一化 色域马蹄图
指的是人眼可见范围表示 但是图像上面没有亮度于是我们就在归一化的基础上将上图作为xy平面再把XYZ中的Y单独拿出来与xy一起组成了Yxy色彩空间其中的Y表示亮度xy表示色度。
注这里提一下 这里是Yxy色彩空间 Yxy是由XYZ色彩空间衍生 上述的XYZ色彩空间也不错但是也有问题就是色彩的分布不均匀它们的分布色彩一些地方紧一些地方又很松举个例子这个图的偏向绿色部分就非常平滑然后左下角部分坐标变化小但是色彩变化就很快。
更好的色彩空间 色彩空间三项重要指标
色彩空间至少需要满足三项重要指标
1. 色域 三个基色红绿蓝的坐标由此形成三角形 2. Gamma 如何对三角形内进行切分
首先理解一下gamma并不是色彩空间它其实只是如何对色彩进行采样的一种方式
每次对比顶点切割就会发现切割的方式不同会导致每次对应的色彩不一样大家通常理解的gamma1均匀的切分这样的好处就是方便计算。
而非均匀切割的方式就是gamma≠1 白点 色域三角形中心 比如我们有个常用的空间 sRGB那么sRGB的构成
1.色域 sRGB首先设定了RGB三个基色的坐标
2.白点 sRGB也规定了白点位置
3.gamma sRGB的gamma设定为≈2.2也就是说从外而向内切先切的很细然后逐渐变粗 大家知道线性的好处也就是gamma1的时候方便计算计算机效率高方便理解但是计算机储存与显示器硬件因为早期的性能问题采用的基本大部分都是gamma≈2.2的情况而目前大部分的机器都已经不是远古版本了所以PC上的大部分游戏都会推荐使用线性空间包括很多VFX人员都喜欢用Linear线性空间。
于是我们可以根据色彩空间的定义确定它们是由三个指标制作而成即色域、白点位置和gamma。
同时我们也可以自定义色彩空间换一个色域、换一个白点位置、换一个gamma值其实就是一个新的色彩空间了。
所以也可以存在 sRGB D65 linear 这类空间任何色彩空间都可以是linear线性的但linear本身并不是一个色彩空间 四、色彩模型和色彩空间Color Space
色彩模型使用一定规则描述排列颜色的方法举例RGB、CMYK、LAB、HSL、YUV、HSB。
色彩空间需要至少满足三个指标色域、白点、gamma举例CIE XYZ、Adobe RGB、sRGB、Japan Color 2001 Uncoated、US web Coated后两个是基于CMYK模型建立的。 在一个色彩模型下可以有不同的色彩空间它们根据排列的条件的不同会有不同的色域所能表示色彩的范围和含义色彩模型只有具体到一种色彩空间上才有实用性。
例如RGB 模型用规定红、绿、蓝 3 个分量描述颜色然而并没有确定红色、绿色、蓝色到底是什么。比如你知道 (255,00) 8 位的是红色是最红的红色但是仅此而已并不知道这个红用光照射出来有多少波长、多少亮度更不知道从 0-10 或 从 245-255 每一级红色差了多少。
而色彩空间要有确切的定义比如使用 RGB 色彩模型的 sRGB 色彩空间最大红色的定义就是CIE XYZ: 0.4360657, 0.2224884, 0.013916。而 CIE XYZ 是一个特殊的色彩空间根据人眼三刺激值实验测试结果而建立。
色彩模型和色彩空间的区别 五、色彩空间转换
RGB2HSV: HSV2RGB: 作业
色彩空间的定义是什么 人眼的可见光范围是多少
380nm-780nm YUV与RGB
YUV基本概念
YUV是编译true-color颜色空间color space的种类YUV, YUV, YCbCrYPbPr等专有名词都可以称为YUV彼此有重叠。“Y”表示明亮度Luminance或Luma也就是灰阶值“U”和“V”表示的则是色度Chrominance或Chroma作用是描述影像色彩及饱和度用于指定像素的颜色。在最近十年中视频工程师发现人眼对色度的敏感程度要低于对亮度的敏感程度。基于此原理 在使用YUV的时候保证Y分量的前提下可以舍弃一部分UV分量来减少对带宽的需求。却也并不会太影响图像的质量。 YUV颜色空间是彩色电视兴起后 对黑白电视兼容的产物。因为RGB颜色空间中 每一个像素都需要三个分量的叠加 就需要三通道的信号即便是表示黑白像素。 但是在YUV颜色空间中Y就表示了灰度信息 也就是黑白图像。所以YUV像素编码 成功的兼容了黑白电视信号。 YUV色彩空间立方体 左上立方体前面Y 0 他的正中心是纯黑的 此处为YUV坐标系的零点。
右上立方体前面Y 1 他的正中心是纯白色的此立方体只是改变了左边立方体的方位。 YUV与RGB的转换
RGB,YUVYCbCr是常用的颜色空间。RGB图像又称真彩色图像R、G、B分别代表红、绿、蓝3种不同的颜色。YUV模型广泛用于数字视频Y表示亮度Cb、Cr分别为蓝色分量和红色分量相对于参考值的坐标。不同标准下RGB与YUV之间的转换公式不同主要有BT601、BT709、BT2020三个标准。 fixed luminance0.2125*renderTex.r0.7154*renderTex.g0.0721*renderTex.b;
