Schau dir dieses Bild an:
50 % seiner Pixel sind blau (0, 0, 255), 50 % seiner Pixel sind gelb (255, 255, 0).
Wenn ich aus einer Entfernung auf meinen Computerbildschirm schaue, in der ich die einzelnen Pixel nicht mehr unterscheiden kann, erscheint das gesamte Bild in einem gewissen Grünton.
Wenn ich diese Farben jedoch mit dem Computer mische (z. B. Gaußsche Unschärfe auf das Bild anwende), ist die resultierende Farbe dunkelgrau (128, 128, 128).
Das erscheint mir sehr falsch. Die Farbmischung, die wir in unseren Computern verwenden, unterscheidet sich völlig von der Art und Weise, wie unsere Augen die Farben mischen.
Meine Frage ist:
Gibt es ein Farbmodell, das mir ähnliche Ergebnisse liefern würde, wie unsere Augen die Farben mischen?
Was Sie auf Ihrem Bildschirm sehen, unterscheidet sich etwas von dem, was ich auf meinem Bildschirm sehe. Wenn ich mich weit genug von meinem Bildschirm (Apple CinemaDisplay 30", kalibriert auf sRGB, Gamma 2.2) zurücklehne, dann sieht das erste Swatch gleichmäßig grau aus. Es ist ein helleres Grau als das zweite Swatch, was definitiv so wahrgenommen wird dunkler, aber es ist immer noch grau, nicht grün.Das hellere Grau liegt eher bei 192.192.192 als bei 128.128.128.
Erstens ist es wahrscheinlich, dass die Farbkalibrierung Ihres Bildschirms deaktiviert ist, wenn Sie beim Zurücklehnen grün und nicht grau sehen. Das menschliche Auge sollte die blauen und gelben Pixel letztendlich verwischen und ansonsten zu Grau mitteln, da es tatsächlich rote, grüne und blaue Subpixel sind, die das Licht emittieren, und in dem Verhältnis, in dem sie dieses Licht emittieren, sollten alle drei Subpixelkomponenten ungefähr gleich emittieren Menge.
Der Grund, warum wir die beiden unterschiedlich wahrnehmen, liegt in der Abtastrate und der Natur des menschlichen Auges. Das blau/gelb karierte Farbfeld ist spärlich mit den notwendigen Farbunterkomponenten gefüllt ... der Abstand ermöglicht es den kräftigeren und helleren gelben Pixeln, die weniger kräftigen blauen Pixel zu überwältigen (Gesamtwert 510 gegenüber 255). Hier spielt aber noch etwas anderes eine Rolle. Das menschliche Auge arbeitet, indem es Farbe auf zwei Achsen wahrnimmt ... einer Blau/Gelb-Achse und einer Grün/Magenta-Achse:
Wenn jeder Ihrer Pixel im Schachbrettbild alle drei Farben (R, G und B) emittieren würde, würden wir effektiv ein dichtes Luminanzergebnis erhalten , und wir würden die richtigen 128.128.128 Grau sehen. Das ist eigentlich genau das, was Ihr zweites Farbfeld tut. Aufgrund des spärlichen Subpixelabstands erhalten wir jedoch etwas mehr in der Art von R + GB und nur B (oder genauer gesagt, was die Augenreaktion angeht, -B). Im obigen Bild fehlte die R+BG-Bühne.
Es gibt einen weiteren Nebeneffekt unserer axialen Gegenprozess-Sehstufe, der zu der Vorstellung von „unmöglichen Farben“ führt, der Unfähigkeit, die gleichen unterschiedlichen Farben zur gleichen Zeit am gleichen physischen Ort wahrzunehmen. Wir können entweder Blau oder Gelb sehen, aber nicht beides gleichzeitig am selben Ort. Hier ein kleiner Test:
Lassen Sie Ihre Augen so weit kreuzen, dass sich die blauen und gelben Farbfelder genau überlagern, und konzentrieren Sie sich auf das Kreuz in der Mitte. Sie werden feststellen, dass Sie kein Grün sehen ... Ihre Augen werden letztendlich zwischen Blau und Gelb oszillieren, manchmal schneller, manchmal langsamer, da Ihre Augen auf Eingangsreize reagieren, die sie eigentlich nicht verarbeiten können. Das liegt an der eigentlichen Reaktionskurve unserer Augen:
Unsere Augen können Grün nicht aus räumlich überlappenden, aber ansonsten unterschiedlichen Farbfeldern von Gelb und Blau erzeugen (es ist eine biologische Unmöglichkeit). Blau und Gelb können Grün erzeugen, indem sie gemischt werden, und unsere Augen können dieses Grün sehen, aber das liegt daran, dass wir tatsächlich Licht im grüneren Teil des sichtbaren Lichtspektrums wahrnehmen ... Gelbe und blaue Farbe ergeben zusammen eine andere Lichtfarbe Wenn es reflektiert wird, ist es nicht dasselbe wie beim obigen Test "unmögliche Farben". Räumlich mitteln unsere Augen die spärliche Farbe in eine Art Luminanzantwort. Da jedoch das tatsächliche Licht, das unsere Augen erreicht, vollständig in die R + GB-Gegnerprozessstufe fällt (Sie haben entweder R + G oder -B, aber nicht beide), wurden tatsächlich immer noch die SPARSE-Farbinformationen erfasst, deutliches Gelb und deutliches Blau, anstelle der gleichen Dichte an Farbinformationen wie in Ihrem zweiten Farbfeld. Dies ermöglicht das Farbkampfproblem, das beim obigen Farbtest auftritt ... wir können Blau und Gelb (die sich, wenn wir uns weit genug vom Bildschirm entfernen, effektiv räumlich an denselben Stellen befinden) nicht wirklich in Grün oder Grau mischen. Daher sehen wir eher das hellere Grau 192.192.192 als das dunklere Grau 128.128.128.
Nun, da die Art der Farbreaktion im menschlichen Auge aus dem Weg geräumt ist, zur Frage nach den Farbmodellen.
Es gibt eine Vielzahl von Farbmodellen. Es gibt Farbmodelle, die Farben für eine Vielzahl von Zwecken modellieren, die für eine Vielzahl von Farbanwendungen geeignet sind. Es gibt Ihre additiven Modelle (dh RGB), subtraktive Modelle (dh CMY), Ihre radialen/mathematischen Modelle (dh HSV, HSB, HSL) und Ihre Wahrnehmungsmodelle (dh L a b *).
Wir haben eine Vielzahl von Farbmodellen, weil jedes uns erlaubt, mit Farbe auf eine Weise zu ARBEITEN, die für verschiedene Aufgaben geeignet ist. Als wir Computerbildschirme aus Kamerasensoren bauten, war es einfacher, mit einem RGB-Modell zu arbeiten. Bei der Analyse von Farben auf rein mathematische Weise ist es in der Regel einfacher, mit mathematischen, radialen oder 3D-Modellen zu arbeiten. Wenn es darum geht, Farbe so zu modellieren, dass sie die menschliche Wahrnehmung nachahmt, funktionieren Wahrnehmungsmodelle am besten. Einige dieser Modelle sind linear, andere sind (oder können) nichtlinear sein. Nichtlineare Modelle sind nützlich, da sie es uns ermöglichen, die Mathematik an die Reaktionskurve der Hardware oder des konzeptionellen Prozesses anzupassen, mit der gearbeitet wurde (z. B. Computerbildschirme haben eine Gammakurve).
Um Farbe wahrnehmungsgenau zu modellieren, werden Sie Ihre Farbe letztendlich in den L a b * -Raum (kurz Lab) umwandeln wollen. Lab Space basiert auf der Farbmodellarbeit von CIE, die in den 30er und 60er Jahren durchgeführt wurde. CIE LAB ist ein Modell, das den sichtbaren Farbumfang beschreibt und so modelliert ist, dass Farbtransformationen und -vergleiche wahrnehmungsgenau sind (innerhalb bestimmter angemessener Grenzen ... und es gibt mehrere CIE-Farbmodelle, die jeweils etwas anders funktionieren. Normalerweise ist CIE1931 das am häufigsten verwendete Modell .)
Es ist möglich, Farbe von RGB in Lab umzuwandeln. Es gibt verschiedene Ansätze, auf die ich hier nicht eingehen werde. Auch wenn CIELab die Bandbreite des menschlichen Sehens modelliert, führt es nicht unbedingt zu demselben Ergebnis wie das menschliche Sehen, wenn Sie im Lab-Raum so etwas wie eine Gaußsche Unschärfe oder einen grundlegenden Mittelwertbildungsprozess durchführen. Lab arbeitet mit einem zweiachsigen Modell (Blau/Gelb und Grün/Magenta), aber der gegnerische Prozess ist etwas, das Sie wahrscheinlich tatsächlich in jeden Mittelungsalgorithmus einbauen müssten, um das gleiche Ergebnis wie das menschliche Auge zu erhalten.
Jukka Suomela
Jukka Suomela
Tom Pažourek
Russell McMahon
Jukka Suomela
Tom Pažourek
Tom Pažourek