乱花渐欲迷人眼，来瞧瞧色彩空间的那点事

 

针对色彩，或许便是从你呱呱坠地到睁开眼看到这个世界的第1眼起始的。而近代医学显示，人类获取信息的70%~80%都是来自视觉观感。简单地说，色彩便是人的大脑针对光的感受。当然，这是人类经过肉眼针对色彩的一种感官。针对计算机来讲又是怎么样的呢？

计算机的图像处理和视频效应都是基于人眼视觉原理实现的模拟办法。因此呢，要将离散化的数字信息中的色彩信息精确还原为连续的视觉感受，就必须认识色彩技术的来龙去脉。而这，亦是本文要探索的。

色彩的演变

色彩理论的源头，日前公认的是古希腊时亚里士多德的《关于色彩》。亚里士多德认为：原色是黑和白，是阴暗与光明的无穷无尽的产物—非常近似咱们中国的“阴阳”之说。后来他又认为除了黑白之外还有另一两个原色：来自阳光的黄色和天空的蓝色。同期亚里士多德还认为这些便是形成世界的四大理学元素，哪些看到这儿暗暗发笑的二次元兴趣者是不是发掘这便是“气水火土”的世界元素设置？

色彩还曾经被认为是被观察物体的属性。咱们此刻当然晓得色彩是因为光和人眼的解析才产生的。

▲区别的色彩

大大概1200年上下的时间，几乎所有专家、艺术家和思想家都坚信亚里士多德的色彩理论。直到17世纪，伟大的专家艾萨克·牛顿才证明光线和色彩来自太阳。那个著名的三棱镜分色实验，相信非常多在校生都还记得吧——一束阳光被三棱镜分解为区别色彩的特等色彩序列。

由此就产生了一种特殊的“色彩表述”工具—将色彩条首尾相连后得到的环形色轮能够为咱们解释区别色彩间的关系。色环的核心功效还是用来展示基本色彩之间的关系。例如，自然界平常的各样颜色光，都是由于红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三种颜色光按区别的比例相配而成，一样绝大都数颜色亦能够分解成红、绿、蓝三种色光，这便是色度学中最基本的原理——三原色原理。

▲三原色

油墨或颜料的三基色是青（Cyan）、品红（Magenta）和黄（Yellow），简叫作为CMY。青色对应蓝绿色；品红对应紫红色。理论上说，任何一种由颜料表现的色彩都能够用这三种基色按区别的比例混合而成，这种色彩暗示办法叫作CMY色彩空间暗示法。彩色打印机和彩色印刷系统都采用CMY色彩空间。青色、品红、黄色分别是红、绿、蓝三色的补色。

▲阳光经过三菱镜就会发出区别的色彩。

在认识了色彩的基本形成和基本原理之后，接下来就要弄清楚色彩的精确性，什么样的颜色才是准确的？这针对每一个人分辨色彩都是非常重要的，那样到底色彩要做到多精确？

精细标定颜色的重要性

我想非常多人都会遇到一个状况，那便是没法准确地描述每一个颜色。举个例子，《Mr. Blandings Builds His Dream House》这部电影里有个奇葩的夫人，在跟室内装潢设计师沟通时，描述了一下她想象中的卧室的油漆色彩：“应该是浅绿色，不像知更鸟的蛋那样蓝，亦不像水仙花的芽那样黄。样品这个颜色是我能拿到的比较接近，但有点偏黄，因此亦别让调色的人别弄的太蓝。它应该是那种偏灰一点点的苹果绿。”……相信非常多设计师大概看到这儿都会崩溃。

▲《Mr. Blandings Builds His Dream House》里那个奇葩的夫人会让非常多设计师崩溃的

为了避免显现这种状况，这就需要咱们要引入计算机的数值来精确表述颜色。

计算机在运用发光体做为光源的时候，还是运用RGB做为色彩模型来制作发色设备。同期，计算机彩色表示器的输入需要RGB三个彩色分量，经过三个分量的区别比例，在表示屏幕上合成所需要的任意颜色。

当运用2的8次方来表色时，咱们就能得到28×28×28=16.7M种颜色。这便是为何咱们把好的液晶屏叫作为8bit屏（日前已然有更高的10bit以及12bit），同期要得到更精确的色彩时，还可能要用上10bit乃至12bit的算法，而这个bit数便是色彩位深。电脑的屏幕和电视机、投影仪、数码相机都是这般生成色彩。

▲运用这般的方式，精确表述颜色就非常容易。

大部分的数码图像编辑软件，例如Photoshop亦是运用RGB表色模式来进行数码色彩的分析和运算。例如此刻平常的通用图像JPG格式，就知道规定运用8bit色深来表色，此时候数码相机的RAW格式中保持下来的12~14bit色彩信息就必然会损失掉一部分了。

HSL和HSV色彩模型

彩色印刷或彩色打印的纸张是不可发射光线的，因而印刷机或彩色打印机就只能运用有些能够吸收特定的光波而反射其它光波的油墨或颜料，CMYK颜色模型便是这么来的。相针对RGB的加色混色模型，CMY是减色混色模型，颜色混在一块，亮度会降低。之因此加入黑色是由于打印时由品红、黄、青形成的黑色没法实现真正的灰阶和纯黑。

除了平常的RGB和CMYK色彩模型之外，还有HSL、HSV（HSB）、YUV、YCvCr等颜色模型，这些都是用于区别行业的色彩模型。先瞧瞧静态图像行业的RGB和CMYK以及延伸的HSL/HSV。

首要要确定的是HSL和HSV是类似的色彩模型，在大部分图像编辑软件中，针对色彩的描述相对RGB这类比较抽象的表色办法，HSL这般的表色办法更为直观和简便。

什么是色相？

无论是HSL或HSV中，H都暗示色相(Hue)。色相能够理解为色彩相貌，亦便是对颜色的概况描述——一般该值取值范围是[0°~360°]，对应红-橙-黄-绿-青-蓝-紫-红这般次序的颜色，亦便是咱们前面说到的色相环。色相是描述任何物体任何色彩都能运用的参数，哪怕这般的颜色很难用语言来表述。

▲色彩软件中会有色相的调节项

S在HSL和HSV中暗示饱和度(Saturation)(有时亦叫作为色浓度、色彩度)即色彩的纯净程度，用作描述某种特定颜色的纯粹程度的参数。例如画家可能在涂抹天空的蓝色时加入有些淡褐色，从而得到蓝色天空的渐变效果。而摄影师修饰照片时能够经过调准饱和度得到某种尤其鲜艳的颜色或有意把某种颜色变得黯淡无光。

HSL和HSV的区别

这两种颜色模型区别之处就是在最后的一个参数。L暗示亮度(Lightness/Luminance/Intensity)，V暗示明度(Value/Brightness)。亮度一般指一种色彩的明亮或黯淡程度，在大部分图像编辑软件中，都能够认为亮度便是黑白的变化。

▲HSL色彩模型，横向为色相，横刨面为饱和度，纵向为亮度。

▲HSL和HSV的区别图示

例如摄影师修图时改变亮度（调准揭发值）便是色亮度的典型应用。然则倘若简单粗暴调准揭发，色相细节亦会出现必定程度的改变，这便是亮度和明度的区别了。纯色的明度是白点变化 ，而纯色的亮度是中灰色点变化。

动态影像YUV模型

再说说动态影像中平常的YUV模型。YUV颜色模型中，Y是亮度信号参数，UV都是色差的参数。Y的信息和U、V得到的信息是独立的。这种表色方式能够保准三个信息量之间互不干扰，因此呢在电视广播信号中采用YUV方式进行编码。例如用Y亮度信号暗示图像亮度，UV暗示颜色信息就能够进行图像的大面积着色。

咱们能看到的非常多视频拍摄器具中都会说到8:2:2视频编码，这说明该器具运用Y:U:V=8:2:2的方式进行色彩编码，Y亮度信号运用8bit色渲染1个像素点得到256级亮度，而UV色度信号对每4个像素点进行8bit色渲染得到一样的256级亮度，画面的颗粒感会较重，然则能够节省出更加多的存储器空间。这般的编码方式会带来画质上的损失，但并不是所有人都能快速观察到动态变化的视频中这种不显著的画质损失，因此呢视频图像压缩技术中经常运用这般的方法。

典型的生活案例便是有些在线电影是1080p清晰度，但实质上文件体积仅有不到2GB，而有些720p的网络视频都有4-5GB的体积，便是由于运用了区别的压缩采样。

RGB、CMYK、HSL和YUV之间只是同一理学量之间的区别表述方法，因此互相之间完全可以经过数学计算的办法进行彼此间的换算。例如在RGB和CMY的换算中，RGB为原色而CMY为补色，两个空间刚好互补。

▲色彩的互补

在摄影摄像的调色过程中，“红色＋青色＝绿色＋品红＝蓝色＋黄色＝白色”这一口诀非常多人都会用，但其中的原理便是基于加色和减色空间的互补原理。

传统表示屏的色彩标准

RGB色彩模式中的标准色彩空间，摄影师们用到最多的便是sRGB和AdobeRGB。sRGB是微软和惠普联合提出的标准预定义色彩空间，s便是standard的缩写，亦便是系统中经常看到的sRGB（IEC 61966-2-1）。

创立这个标准的初衷是因为当时的互联网带宽还不足，需要尽可能缩减图像文件的体积，以便在网上快速传递图像的同期实现准确的色彩映射。区别的文件格式都能运用或添加sRGB的标记用来指定运用这般的色彩空间。

sRGB色彩空间

正是因为微软的操作系统普及的原由，sRGB在所有windows操作系统中都被当作默认的色彩空间。在windows系统中，掌控面板中有个“颜色管理”的图标，双击打开后看到的选项卡就能看到各类设备所匹配的色彩空间。

▲在windows系统中能够看到表示设备匹配的色彩空间。

不外sRGB在实质运用中还是有必定的局限性。最大的问题便是各样打印输出设备所能呈现的颜色空间和sRGB对比起来区别很大。例如常用的某种喷墨印刷机和sRGB的色彩空间对比差异非常大。

sRGB虽然能覆盖大部分将来要印刷出来的颜色，但有时候某些特定的印刷颜色在sRGB中亦没法呈现。这便是为何非常多人都发掘网上下载的照片打印出来跟屏幕上还是不同样的基本原由。

▲喷墨印刷机和sRGB的色彩空间对比

AdobeRGB色彩空间

Adobe机构做为业界大佬，责任感很强，为认识决这个问题自告奋勇推出了AdobeRGB标准。相比sRGB，AdobeRGB显然能覆盖更加多的色彩范围。不外这般一来对制造表示器屏幕面板的厂商亦就加强了入行需求，毕竟sRGB设备更易造，但能符合AdobeRGB标准的表示器显然要贵上一大截。

▲AdobeRGB能够覆盖更加多的色彩范围。

Photoshop RGB色彩空间

当年做为Photoshop的研发人员，托马斯·诺尔（Thomas Knoll）决定按照他在SMPTE 240M标准文件中找到的规格来创立AdobeRGB标准。 随着Photoshop 5.0的发布，该配置文件包括这里后所有的Adobe软件中。虽然广大用户爱好更广泛的色彩，然则实质上这些狂热的Photoshop用户并不爱好这种“看起来很美”的工作环境。

更糟糕的是，非常多工业图像处理软件在复制红色主色度坐标时出错，引起SMPTE色准更加不准确。Adobe曾经尝试了许多策略来修正配置文件，例如纠正红色偏差引起的色饱和问题，改变白点使其与CIE标准光源D50相匹配，但所有的调节都使得CMYK转换比以前更糟糕。因此针对无打印输出的用户来讲，sRGB是比较可靠的选取。

听起来sRGB已然挺美好了，但事实不是这般……由于色彩标准不等于设备色域。

工厂里制造的表示器实质是不可够完美达到或符合sRGB标准的，那样表示器的色彩偏差多少就只能靠校色设备和软件来匹配色彩标准，以此达到近期似色彩标准的状态。那样就要用到校色仪给设备做校色，才可保准表示器的色彩接近理想的色彩空间标准。

▲借助第三方校色设备进行色彩校准。

为印刷而生的CMYK

CMYK应用于印刷、打印行业更加多有些，它相对来讲亦更为繁杂。由于区别厂商制造的设备，采用的打印介质（纸、布料、皮革）和墨水都区别很大，因此严格道理上说，是没法让区别的打印机达到输出效果一致的。

例如photoshop软件里，日本用的Japan Color 2001 Coated标准就跟欧洲用的Coated FOGRA39（ISO 12647-2:2004）标准差别很大。倘若再加入北美常用的US web Coated（SWOP）v2标准来对比，状况就会更繁杂。因此并不是打印前在photoshop里把图像转换成CMYK模式就算预览了印刷效果。

▲Japan Color 2001 Coated和Coated FOGRA39（ISO 12647-2:2004）的对比。

▲倘若有必要的时候，对打印色彩精度需求比较高的用户还会自己制作打印机的特性化色彩曲线文件。

▲针对打印输出照片行业，每一个厂商都供给了自己的打印色彩曲线。方便用户在运用自己的设备或纸张时调用。

视频的色彩标准

视频行业的关联色彩标准相对来讲需求更为严格。由于视频行业的专业需求更高，这类最后制品常常是用来上广电播放的，一旦最后效果跟预制标准差异太大必定不可经过审核。举例来讲，日前最平常的REC-709色彩标准是日前绝大都数视频格式都要遵循的标准。

▲区别的视频色彩标准

但REC-709在表示器、监测器以及投影仪上显现的时候，其实是执行了sRGB的色彩空间而白点色温并不是sRGB中规定的6500k（开尔文温标），但REC-709标准除了色彩空间之外，还包含非常多别的技术指标，例如白点色温、gamma光度值、色深、帧速率以及线材无线电信号等一系列规范。

▲区别视频色彩标准所覆盖的色彩面积亦不同样

DCI-P3和Display P3

近几年随着新技术的显现，苹果机构在自己的设备上起始运用比sRGB色域更广的液晶面板。iPhone7和7P的系统就采用了苹果自己的Display P3标准。

▲苹果机构采用的是自己的色彩标准

不外Display P3并不是大部分专业视频行业人士所熟知的DCI-P3标准。Display P3的白点色温是6500k， DCI-P3是5500k，Display P3的gamma是2.2，而DCI-P3的gamma是2.6—这般一来引起的结果便是Display P3设备上看到的白色更冷，色彩反差稍低，而DCI-P3的图像风格稍微偏黄反差很强。

倘若iPhone7（包含此刻的8和X）拍摄的视频和照片在无经过色彩管理的sRGB设备和软件呈现处理的时候，很可能颜色都会感觉更黯淡，有种发灰的感觉。

在视频中，DCI-P3色彩标准显然比REC-709呈现的色彩更丰富。这个标准重点用于播放设备如高清数字电影和HDTV等行业，此刻亦被电影行业广泛采用。实质上，电影行业已然起始推广和普及更加科幻化的BT.2020色彩标准了。

BT.2020

非常多Hi-Fi影音发烧友都会用各样经过杜比认证的设备观看高清或蓝光电影，而雄心勃勃的杜比视觉已然发布了新一代的认证标准。例如杜比视觉需求表示设备峰值亮度达到10000尼特（nit），事实上此刻最高端的电视面板亦仅有4000尼特亮度。同期杜比视觉需求视频信号源运用BT.2020色彩空间。日前来讲，有这个能力做到比较理想的设备在行业中都是比较超前的旗舰级别制品。

写在最后

针对当今的艺术家和专家们来讲，计算机技术和设备制造技术的飞速发展，已然揭示了非常多的科技和艺术间的微妙联系。诚然在任何学校的教育课程中，色彩学都不是必修课。色彩技术仍然是用来表达自己针对视觉世界的主观感受的工具。做为普通用户，经过一两篇文案来认识和学习数码影像中的色彩知识显然亦过于简慢了。期盼这篇文案能启发您对色彩认知的热情，更进一步去尝试认识咱们人类到底是怎样经过一条窄窄的电磁波光谱进行沟通。正如保罗·塞尚所说：“色彩是咱们的大脑和宇宙相遇的地区。”