可见色域是如何界定的？

Question

CIE XYZ 中颜色的坐标 space 代表我们眼睛中每种视锥细胞类型的刺激 - 因此 三刺激值 。并非所有坐标 (x, y, z) 都有意义（例如，您不能在任何视锥细胞中进行负刺激），因此 XYZ space 中所有可能组合的域将是一个斑点。有时您会发现描绘的是 blob，例如 on Wikipedia:

（斑点上的颜色相当无意义，因为它们实际上无法在标准 RGB 显示器上显示。）

我现在问自己为什么这个 blob 是有界的。我不能只选择 blob 中的任何点 (x, y, z) 并用 alpha*(x,y,z,) 缩放它，就像我打开光源一样，并且仍然在可见的 space 中吗？这里的上限究竟是什么？

Answer 1

上下文定义

您的维基百科图像中描述的外表面代表由颜色匹配函数 (CMFS) 限定的体积。 CMFS 是 defined by the CIE as follows:

tristimulus values of monochromatic stimuli of equal radiant power

CIE 系统中等辐射功率光源的另一个名称是等能量或 E。

CIE XYZ 三刺激值本身 defined by the CIE:

amounts of the 3 reference colour stimuli, in a given trichromatic system, required to match the colour of the stimulus considered

这与 Colour Matching Experiments from Maxwell and Wright and Guild (1931) 直接相关，可能不在本回答的范围内。

外表面生成

外表面可能是使用方波光谱功率分布 (SPD) 构建的，即等能量光源的切片。 Bruce Lindbloom 对 this page.

有解释

方法是将不同带宽的方波SPD转换为CIE XYZ三刺激值，这将形成外表面。

假设有 5 个垃圾箱，第一组 SPD 将是这样的：

第二个：

第三个：

等...

这里是使用 Colour 生成外表面点的 Python 片段：

import colour
import numpy as np


class NearestNeighbourInterpolator(colour.KernelInterpolator):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        kwargs['kernel'] = colour.kernel_nearest_neighbour
        super(NearestNeighbourInterpolator, self).__init__(*args, **kwargs)


def generate_square_waves(samples):
    square_waves = []
    square_waves_basis = np.tril(np.ones((samples, samples)))[0:-1, :]
    for i in range(samples):
        square_waves.append(np.roll(square_waves_basis, i))
    return np.vstack((np.zeros(samples), np.vstack(square_waves),
                    np.ones(samples)))


def XYZ_outer_surface(samples):
    XYZ = []
    wavelengths = np.linspace(colour.DEFAULT_SPECTRAL_SHAPE.start,
                            colour.DEFAULT_SPECTRAL_SHAPE.end, samples)

    for wave in generate_square_waves(samples):
        spd = colour.SpectralPowerDistribution(
            wave, wavelengths).align(
                colour.DEFAULT_SPECTRAL_SHAPE,  
                interpolator=NearestNeighbourInterpolator)
        XYZ.append(colour.spectral_to_XYZ(spd))

    return np.array(XYZ).reshape(len(XYZ), -1, 3)


# 43 is picked as number of samples to have integer wavelengths.
colour.write_image(XYZ_outer_surface(43), 'CIE_XYZ_outer_surface.exr')

并且输出：

可见色域是如何界定的？

How is the visible gamut bounded?

colors

color-space

cielab

上下文定义

外表面生成