问题：为什么要学习CIE颜色空间？

    之前介绍ISP Gamma校正算法的时候，曾提到当我们将相机拍摄的照片导出到手机、电脑等屏幕上显示时，可能会出现色偏的问题，前面我们讨论了设备内Gamma与Degamma校正的影响，实际上还和颜色空间管理有关。

ISP算法——Gamma校正、Degamma校正

    颜色应该怎么准确的描述呢？CIE色度图基于人眼的视觉感知，使用数学方法定义颜色，把颜色变成了不依赖具体设备可测的物理量，是设备无关的颜色空间。

    CIE 颜色空间提供了客观、统一的颜色定义，是现代色彩管理系统的基础。实现了将RGB颜色空间的加性混色模型和基于CMYK颜色空间的减色混色模型都画在同一张色度图上，在跨设备的色彩传递时可以通过直观比较哪些色区会超出目标色域，从而指导选择渲染意图与色域映射策略。

  • 理论基础

    CIE 1931 颜色匹配理论的建立，基于多位科学家的研究成果。

    1、1666年牛顿通过三棱镜将白光分解为七色光，再通过三棱镜将七色光组合为白光，证明了颜色的物理本质是不同波长的光。

    2、1801年托马斯·杨通过实验提出人眼有三种感光细胞，分别敏感于红、绿、蓝光（如实验发现可以通过RGB三色混合产生其他颜色如橙、黄，但却不能通过橙、黄得到纯绿）。赫尔姆霍兹在这一基础上通过色盘实验，确认RGB三原色的混合可匹配绝大多数颜色。
    3、1860年，麦克斯韦提出用数学方程描述颜色匹配，并在第二年通过红、绿、蓝三色的滤光片拍摄并还原了历史上第一张彩色影像。
    4、1915年，孟塞尔提出了颜色的三个属性色调、明度、饱和度，并通过一个三维空间来表示颜色。
    还有很多的科学家为颜色匹配实验提供了理论支持，这里不一一举出，感兴趣的读者可以阅读颜色理论历史。

  • 颜色匹配实验

    颜色匹配实验是色度学中最基础的心理物理学实验。CIE 1931 RGB系统是建立在莱特和吉尔德的颜色匹配的基础上的。颜色匹配实验方法利用色光可加性复现了人类可以感知的380~750nm之间的所有可见光，实现了颜色量化，

    具体实验如图所示，中间是一块白色的屏幕，左边是待测色光，右边为红、绿、蓝三原色光,三原色光照射白色屏幕的右边，待测色光照射白色屏幕的左半部分，白色屏幕的左右两部分用一黑挡屏隔开，由白色屏幕反射出来的光通过小孔抵达观察者的眼内。人眼看到的视场范围在2°左右，被分成两部分。其中待测光为波长380~750nm之间的单色光，三原色光使用700nm的红、546.1nm的绿、435.8nm的蓝，通过调整右边的红、绿、蓝三种基色光，直到两边颜色没有区别，记录下当前的颜色三刺激值。

    大部分单色光都能完成匹配到都为正数的三刺激值，但是存在某些单色光，无论如何调整基本颜色光的强度，都无法使它们的混合光与左侧的待测单色光一致。 此时就需要待测光侧投影任意一种或两种基本光，使得最终结果还是能左右平衡。 这个过程相当于是在三原色光测投影“负”的基本光，或是“减去”基本光。

    将所有可见光范围的实验结果记录在纵坐标为光强，横坐标为波长的坐标系中，得到2°视角的CIE RGB颜色匹配结果。

  • 如何构建CIE xyY色度图

    1、把上述待测光为波长380~750nm之间的单色光对应的三基色光的三刺激数据通过描点的方式绘制到RGB颜色空间下。

    2、由于三刺激值中存在负值，在RGB颜色空间中不方便描述，所以创造了一个XYZ坐标系，将RGB颜色空间转化至XYZ坐标系空间。并约定其中X代表长波长(红刺激)。Y代表中波长（绿刺激)，同时代表亮度。Z代表短波长（蓝刺激）。方法类似于YCbCr颜色空间。
    3、此时为了消除亮度影响，只保留色度，标准化颜色，将三维图像归一化到等平面 x+y+z = 1上
    4、将x+y+z=1平面上的色度图投影到xy平面，这便是标准的1931 CIE xyY马蹄形色度图
    5、最后填充纯色图

使用EXCEL做色度图的方法

    如果有读者感兴趣，可以使用1931 CIE RGB的实验数据，自行创建xy色度图、yz色度图、xz色度图。但yz色度图和xz色度图没有实际应用意义。

Flash 工具实现颜色匹配实验

    斯坦福大学做了一个教学颜色匹配实验的工具，如果读者有兴趣可以进入网站自行尝试。

http://graphics./courses/cs178/applets/colormatching.html

颜色理论——颜色度量：从颜色匹配到CIE色度图

  • CIE xyY色度图介绍

    CIE 1931 xyY色度图的形状类似马蹄形，边界表示可见光谱波长从380nm到780nm的单色光的颜色，内部区域代表复合光的颜色，处在该闭合边界内的所有颜色都能由混合不同颜色的光来合成。

    光谱轨迹的端点红色780nm和蓝色380nm处，通过一条直线联结，这条直线上的点代表紫色，它不是单色光，而是由红色和蓝色单色光混合组成的。

    色度图中的白点表示标准白光的颜色坐标，其中D65是日光的典型代表，其坐标约为 x=0.3127，y=0.3290。CIE色度图中颜色越靠近边界，它的饱和度越高。 边界内的颜色越靠近白色中心，饱和度越低。

    色度图是一个二维的图，不包含明度信息，这种分离使得颜色的描述更加简洁，便于在二维平面上直观地表示和比较颜色，色度图中也没有低明度的颜色存在，色度图的坐标表示RGB三原色之间的比例，是相对大小，不是绝对大小。

    在色度图中分别在红色、绿色、蓝色三个区域中分别随便选择一个点作为端点，得到的3个点组成一个三角形，这个三角形所包含的区域也成为色域，可以通过端点进行颜色匹配混合出区域内任何颜色。

    注意：不管如何选择RGB三原色的坐标点，都不可能覆盖整个CIE色域，这就是光谱轨迹的形状所决定的，因此采用三原色混合色生成人眼能看到的所有颜色，从理论上来说就是不可能的。

    1931 CIE xyY色度图可以按照颜色划分区域，具体如下：

关注我，未完待续，下一篇介绍CIE 1931 xyY色度图的具体用法。
颜色理论——人如何识别颜色？
颜色理论——颜色度量系统：RGB、CMYK
颜色理论——人类视觉模型：HSV、HSB、HSL、HSI

参考链接：

A Beginner’s Guide to (CIE) Colorimetry

https://www./about/news/scientist-of-the-day/thomas-young/

http://cvrl.ioo./index.htm

https://www./ColorSpace.html

http://users./eglytsis/OptEng/Radiometry-Photometry.pdf

http://graphics./courses/cs178/applets/colormatching.html