Bu durumda doygunluğu hesaplamanın doğru yolu nedir?

XyY renk uzayının HSV temsilini yapmaya çalışıyorum. renkten ton hesaplamak için, o renk ile kırmızı (dalga boyu 745) arasındaki açıyı xy chromacity diyagramında beyazla .$(x, y)$$(\frac{1}{3}, \frac{1}{3})$

Doygunluk beyaz arasındaki mesafe arasındaki orandır , ve beyaz bir tam doymuş bir versiyonu arasındaki hat arasında kesişme olan ( ve ve renklilik diyagramının kenarı).$(x, y)$$(x, y)$$(\frac{1}{3}, \frac{1}{3})$$(x, y)$

xy renklilik diyagramı:

Yaşadığım sorun, renk alanımı (değer = 1) çizdiğimde ve RGB'nin HSV temsiliyle karşılaştırdığımda, doygunluğun (merkezden uzaklık) rengin ne kadar "renkli" olduğu ile eşleşmediği aslında:

Renk alanım (doygunluk yanlış görünüyor):

RGB'nin HSV renk alanı:

Bunun yerine doygunluğu nasıl hesaplamalıyım?

Maalesef bu soruya iyi bir cevap yok. Sadece işe yaramaz. Rengi tanımlamanın iyi bir yolu yok, bu bağlam. Cie fiziksel ölçümü yakalamaya çalışıyor. Ancak renkleri birbiriyle ilişkilendirmede pek başarılı olamıyor.

En dış ark üzerindeki renkler, Dirac delta fonksiyonuna yakın spektral dağılımları temsil eder . Böylece Dirac deltası olduğunda bir rengin çok renkli olduğunu söyleyen bir model inşa edilebilir.

Yine de bu tanımın öngörülemeyen bir sonucu var. Yani eflatun renkler Dirac Deltas olarak mevcut değildir. Bu renkler spektrumda mevcut olmadığından. Bu yüzden sadece 2 dalga boyundan oluşurlar. Bu, diğer renklerin çoğundan daha az renkli oldukları anlamına gelir.

Diğer problemler

Ne yazık ki, xyY algısal olarak aynı değildir. Bu nedenle, xyY üzerindeki düz bir çizgi, 2 renk karışımı arasındaki enterpolasyonları temsil etmez. Bu nedenle kutupsal dönüşüm yapmak, aynı koordinatlarda farklı renk tabanlarına sahip olacağınız anlamına gelir. Ayrıca önceden belirlenmiş renkler gerçekten modelinize geçmez. Bunu düzgün bir şekilde yapmak için son derece sofistike bir dönüşüm yapmanız gerekir.

Rengin kutupsal koordinatlara dönüştürülmesiyle ilgili birçok sorun vardır, çünkü görüşün tam tersi. Beyaz da bu bağlamda biraz sorunlu. Tam doymuş sinyale olan mesafe, gözdeki 3 farklı koninin her biri için farklıdır. Cehennem, ne zaman olsa bile çevredeki renklere ve ortam renk koşullarına bağlıdır. Bu yüzden, var olmayan bir dünya görüşünü zorlamaya çalıştığınızdan korkmayı hedefleyin.

En sonunda

Bu ne için yararlı olur?

XYZ ve xyY modelleri, RGB renk alanlarını başka bir RGB kodlu renk alanına değiştirmek gibi belirli işlemler için son derece kullanışlıdır.

Ancak, XYZ ve xyY diğer bağlamlarda oldukça hızlı bir şekilde başarısız olur. Örneğin, doğrusal xyY ölçeğindeki fark edilebilir farklılıkları tanımlayan MacAdam elipslerini düşünün. Aslında xyY değerlerine doğrusal olmayan, algısal olarak tekdüze bir dönüşüm uygulayabilirsiniz ve büyük olasılıkla dairesel arayüz öğenizde umduğunuz şeye daha yakın olursunuz.

Bununla birlikte, "renklilik" gibi şeyleri değerlendirmek için rengin psikofiziksel yönüyle başa çıkmak için xyY / XYZ üzerine uzanan ve üzerine dayanan modellere ihtiyaç vardır. Bu , parlaklık (parlaklık), açıklık, renklilik, renk, doygunluk ve renk tonunu çevreleyen çeşitli sorunları doğru bir şekilde modelleme ve tahmin edebilen Renk Görünüm Modelleri alanına girer . Aradığınızı elde etmek için verilerinizi CIECAM02 gibi bir renk görünüm modeline dönüştürmeniz gerekir.

Diğer çözümde belirtilen problemler aslında optik yanılsamalar olarak ortaya çıkan psikofizik etkiler dahil olmak üzere CIECAM02 modeli gibi renk görünümü modelleri ile çözülmektedir.

• Renk görünüm modeli | Vikipedi
• Renk Görünüm Modelleri | Mark Fairchild Blogu