三十分钟色彩科学:重新出发

Andy Guo原创
  • Color
  • 三十分钟系列
  • Color
  • Color Science
  • 色彩空间
  • 色彩科学
  • ACES
  • Color Reproduction
  • CAM
大约 10 分钟

三十分钟色彩科学:重新出发

前言

十分钟色彩科学作为入门的科普文章,我个人是非常喜欢的。里面用一些通俗易懂(不太严谨) 的表达让大家可以尽快的明白一些基础的色彩科学原理,包括物理特性、人眼的生理特性、测量数据的由来、一些常见色彩空间的由来……

但是色彩科学和所有学科一样,不会一直停留在一个阶段。

随着人们希望探究“色彩” 的本质,整个色彩科学也在不停地进步。

新的测量方式、新的色彩空间、新的技术层出不穷。

但是由于色彩科学的稀有属性,导致国内的资料少之又少(有的话很多也是老生常谈的那一套,这一点十分钟系列也是一样)。

因此,随着自己的继续深入学习,感觉有必要用更加科学的角度、更加严谨的表述来继续色彩科学的科普。

三十分钟色彩科学,和之前的十分钟系列在风格上会有很大的不同。有着更多的严谨定义、更多的计算、更多的名词定义。看起来绝对称不上是“休闲阅读”,但是相信有心的人,会了解到更多的知识。当你了解了本质之后,很多看似“玄幻” 的东西,其实都是理所应当的存在。

向下一个色彩科学时代进发

什么是 color?中文可以翻译为颜色、色彩……本质上color 只存在于人的脑子里。

无数的科学家想要绝对客观的进行测量和定义。他们曾经希望只依靠纯粹的光学物理特性来定义color。但是,他们失败了…… 没有人,就不会有color。

更加准确的定义

color 是在特定观看条件下,人对可见光产生的特定刺激。

这种刺激会受到生理、心理等多种因素的影响。

从上面的定义中就可以看出,color 是人对于色彩的自身感知。

色彩科学是一个非常综合的学科,需要各种方面的人才才能一起建立起来:

CAM (没有找到确切的中文翻译,这里暂且叫做色彩呈现模型)是色彩科学的下一个目标。

CAM 有什么用,或者为什么更好?

我们还是从过去慢慢说起。

随着电影制作数字化,色彩空间变得越来越重要。总会有人说起来色彩管理、色彩空间、ACESOCIOLUTdeltaED65HDRPQ…… 等等这些各式各样的高端名词。

当你开始baidu、google 这些名词的时候,各种各样的解释、文章都是各有千秋,让人看得云里雾里。

于是,你开始想要更深刻得了解色彩科学,你可能找到了十分钟色彩科学系列文章。

和十分钟相似的文章还有很多,但它们都有一个问题——说的都是很“老”的色彩科学知识(老 ≠ 过时)。什么RGBXYZL*a*b*…… 这些色彩空间都是1980 年之前的事情了,

现在都2018 年了,难道这30多年间,色彩科学的发展就停滞了么?

当然不是!(只是因为中文资料少……)

基础色度学(Basic Colorimetry)

在10分钟系列中谈到的色彩科学知识,其实现在都可以叫做“基础色度学”。

为什么叫做基础?

对于“一般的正常人”而言,基础色度学提供了对光线激励的基础测量技术。

但是,这些技术都只能在同样的观看条件下才能进行测量(或者说判断两个color 是否一样)。

如果观看条件发生了变化,那么这些测量、计算手段就变得无用了。

举个例子,不知道大家是不是还记得CIE 1931 得观察者色彩匹配试验?那里得到的测量数据是整个基础色度学的基石,而这个基石就正好建立在“同样的观看条件” 这个前提下。

如果观看条件发生改变,即便同样的画面、物体,也会让人产生非常不同的color 感觉。

同一件衣服,白天在太阳下看到的color 和晚上在月光下看到的color 就肯定不同。

你会说:“这不是废话么!毕竟白天亮,晚上暗啊!”

没错,但就是这些看似是常识的判断,阻止了我们对于color 本质的探求。

我希望大家在看完三十分钟系列之后,能够回过来再看看这个简单的回答,也许你考虑的层面就会大不相同。

更高级的色度学(Advanced Colorimetry)

其实不应该叫做“更高级”,可能叫做“现代” 会更确切一点。

为了解决在不同观看条件下的color 应该如何测量和定义,更多的科学家做出了自己的努力。这些慢慢的就形成了现代色度学的一些基础。

现代色度学就是在基础色度学得基础上进行扩充,能够对不同观看条件下的色彩进行更好的测量和定义。

Color Appearance Model(CAM)

CAM 就是色彩科学家的终极目标。

先来个学术上的定义:

CAM 能够在诸多不同的观看条件下,建立光学物理属性与人类感知激励之间的数学关系。

一看到数学模型,就觉得又是高深莫测。不过其实很容易理解。

我们先假设CAM 就是一个计算公式,那么这个公式能够输入一些参数,然后输出一个结果。输入的参数中,包括了光的物理特性、观看环境的物理特性…… 输出的结果就是在那个环境下看起来的color。

那么,很有可能会出现下面的情况:

光线A 在观看条件A 下得到的color A

光线B 在观看条件B 下得到的color B

是一样的!

如果我们实现了个目标,那么会有什么好处?

我们可以轻松地让人

在不同观看条件下都看到“相同的color”

毕竟人是非常主观的生物,光在物理层面上是不是一样,远没有“看起来一样” 重要。对吧?

听起来完美的事情,实现起来总是异常的困难。CAM 也是这样。想要建立客观和主观之间的数学模型,考虑的因素多到难以想象,CAM 的公式也绝对不是 y = kx+b 这种简单公式。

用脚想,都能猜到CAM 应该是一个超级复杂的公式。而且目前为止,依旧没有一个“完美” 的CAM。否则色彩科学估计真的不用再研究了……

结尾

简单的总结一下,色彩科学继续前进的动力和过程:

  1. 想要解决对于color 的客观描述和量化
  2. 于是出现了基础色度学
  3. 但是基础色度学都是建立在“相同的观看条件下”
  4. 想要解决不同观看条件下的问题
  5. 出现了现代色度学(生理、心理因素的进一步研究)
  6. 进一步,想要建立物理客观和人类主观之间的数学模型
  7. 出现了CAM!

最后说一句:

『 一切抛开观看环境谈色彩,都是耍流氓!』

温馨提示

现在有 Andy 十分钟色彩科学合集售卖open in new window

十分钟色彩科学面包多二维码

购买后加微信muyanru345,拉入Andy 铁粉儿群,可在群里对学习工作中的色彩疑问进行讨论。

上次编辑于:
贡献者: Yanru Mu