Який би був правильний спосіб розрахунку насиченості в цьому випадку?

Я намагаюся скласти HSV-представлення кольорового простору xyY. Для обчислення відтінку кольору я використовую кут між цим кольором і червоним (довжина хвилі 745) на діаграмі кольоровості xy, з білим $(x, y)$ як центр. $(\frac{1}{3}, \frac{1}{3})$

Насиченість - це відношення між відстані між білим та та білим та повністю насиченим варіантом (що є перетином між лінією між $(x, y)$ $(x, y)$ іі край діаграми кольоровості). $(\frac{1}{3}, \frac{1}{3})$ $(x, y)$

діаграма кольоровості xy:

Проблема, яка у мене виникає, полягає в тому, що коли я будую свій кольоровий простір (за значенням = 1) і порівнюю його з HSV-представленням RGB, насиченість (відстань від центру), схоже, не відповідає тому, як "барвистий" колір насправді це:

Мій кольоровий простір (насиченість здається неправильним):

Кольоровий простір HSV RGB:

Як слід замість цього обчислити насиченість?

color color-science

— abcd5555
джерело

Я думаю, вам слід додати більше детальних відомостей про те, як ви фактично створили свою колірну палітру / таблицю, щоб користувачі могли вам допомогти. Ви також можете розглянути один із обмінних стеків на основі інформатики.

Відповіді:

На жаль, немає гарної відповіді на це питання. Просто це не буде працювати. Немає хорошого способу визначити колоритне, це цей контекст. Сіє намагається зафіксувати фізичний вимір. Однак це не дуже добре пов'язує кольори один з одним.

Кольори на самій зовнішній дузі представляють спектральні розподіли, близькі до дельти функції Дірака . Таким чином, можна було б побудувати модель, яка говорить про те, що колір є дуже барвистим, коли це дельта Дірака.

Однак у цьому визначенні є непередбачений наслідок. А саме пурпурові кольори не існують як дельти Дірака. Оскільки ці кольори не існують у спектрі. Отже, вони складаються лише із суміші 2 довжини хвилі. Це означає, що вони менш барвисті, ніж більшість інших кольорів.

Інші проблеми

На жаль, xyY не сприймається однаково. Отже пряма лінія на xyY не представляє інтерполяцій між двома кольоровими сумішами. Тому здійснення полярного перетворення означає, що у вас будуть різні кольорові основи на одних і тих же координатах. Також бажаний колір не дуже переходить на вашу модель. Щоб правильно це зробити, вам потрібно було б зробити надзвичайно складну трансформацію.

Існує багато проблем з перетворенням кольору в полярні координати в тому, що саме протилежне тому, як працює зір. Білий також є дещо проблематичним у цьому контексті. Відстань до повного насиченого сигналу різна для кожного з 3 різних конусів очей. Пекло, навіть те, що є, залежить від навколишніх кольорів та умов навколишнього кольору. Тож націлюйтеся, боїтесь, що намагаєтесь насильнити світогляд, який не існує.

Нарешті

Для чого це було б корисно?

— joojaa
джерело

xyY дійсно лінійний, нормалізований.

— troy_s

@troy_s Його енергетично лінійний, але не лінійний на сприйнятій кольоровій відстані. Просто важко зробити простір, рівномірний у сприйнятті відстані між 2 балами.

— joojaa

Перцептуально рівномірний - набагато кращий термін, ніж "лінійний". Навколо цього терміну вже достатньо дурості.

— troy_s

@troy_s Правильно, добре ім’я для цього, змінено. Я фактично сидів тут, відповідаючи і думаючи, задаючи питання з математики, що є мінімальною вимогою для лінійних. Отже, щоб перевірити, чи може лінійний коли-небудь eeven підходити до кольору.

— joojaa

Моделі XYZ та xyY надзвичайно корисні для певних операцій, таких як маніпулювання кольоровими просторами RGB до іншого кольорового простору, закодованого RGB.

Однак XYZ та xyY провалюються досить швидко в інших контекстах. Наприклад, розглянемо еліпси MacAdams, які описують помітні відмінності в лінійній шкалі xyY. Насправді ви можете застосувати нелінійне, перцептивно-рівномірне перетворення до значень xyY, і ви, швидше за все, ближче до того, на що ви сподіваєтесь у своєму круговому інтерфейсному елементі.

З урахуванням сказаного, існують потреби в моделях, які розширюються і ґрунтуються на xyY / XYZ для вирішення психофізичного аспекту кольору для оцінювання таких речей, як "кольоровість". Це входить у область моделей кольорової зовнішності , які здатні точно моделювати та прогнозувати різні проблеми, що стосуються яскравості (яскравості), легкості, барвистості, кольоровості, насиченості та відтінку. Щоб досягти того, що ви шукаєте, вам потрібно буде перетворити свої дані в модель кольорового вигляду, наприклад CIECAM02.

Проблеми, наведені в іншому рішенні, насправді вирішуються кольоровими моделями зовнішності, такими як модель CIECAM02, включаючи психофізичні ефекти, що проявляються оптичними ілюзіями.

— troy_s
джерело