이 경우 채도를 계산하는 올바른 방법은 무엇입니까?

xyY 색 공간의 HSV 표현을 만들려고합니다. 색상에서 색조를 계산하려면 xy 색도 다이어그램에서 해당 색상과 빨간색 (파장 745) 사이의 각도를 흰색 ( $(x, y)$중심으로 3 ).$(\frac{1}{3}, \frac{1}{3})$

포화 화이트 사이의 거리 사이의 비율 및 흰색의 완전히 포화 된 버젼 ( X , Y ) 사이의 라인의 교점이다 ( ( $(x, y)$$(x, y)$및(x,y)및 색도 다이어그램의 가장자리).$(\frac{1}{3}, \frac{1}{3})$$(x, y)$

xy 색도 다이어그램 :

내가 가지고있는 문제는 색상 공간 (값 = 1)을 플롯하고 RGB의 HSV 표현과 비교할 때 채도 (중심으로부터의 거리)가 색상의 "색상"과 일치하지 않는 것입니다 실제로는 :

내 색 공간 (채도가 잘못된 것) :

RGB의 HSV 색 공간 :

대신 채도를 어떻게 계산해야합니까?

불행히도이 질문에 대한 정답은 없습니다. 단순히 작동하지 않습니다. 색상을 정의하는 좋은 방법은 없습니다. Cie는 물리적 측정을 캡처하려고합니다. 그러나 색상을 서로 관련시키는 데는 성공하지 못합니다.

바깥 쪽 호의 색은 Dirac 델타 함수 에 가까운 스펙트럼 분포를 나타냅니다 . Dirac 델타 인 경우 색상이 매우 다채로운 모델을 만들 수 있습니다.

그러나이 정의에는 예기치 않은 결과가 있습니다. 즉, 자홍색은 Dirac Delta로 존재하지 않습니다. 이러한 색상은 스펙트럼에 존재하지 않기 때문에. 따라서 이들은 2 파장의 혼합물로만 구성됩니다. 즉, 대부분의 다른 색상보다 색상이 덜 나옵니다.

다른 문제들

불행하게도, xyY는 지각 적으로 균일하지 않습니다. 따라서 xyY의 직선은 두 가지 색상 혼합 사이의 보간을 나타내지 않습니다. 따라서 극좌표 변환을하면 동일한 좌표에서 서로 다른 색상 기반을 갖게됩니다. 또한 선점 된 색상은 실제로 모델로 넘어 가지 않습니다. 이 작업을 올바르게 수행하려면 매우 정교한 변환이 필요합니다.

비전이 작동하는 방식과 정확히 반대되는 점에서 색상을 극좌표로 변환하는 데는 많은 문제가 있습니다. 이 맥락에서 흰색도 약간 문제가됩니다. 완전 포화 신호까지의 거리는 눈에있는 3 개의 각기 다른 원뿔마다 다릅니다. 심지어 상태는 주변 색상과 주변 색상 조건에 따라 다릅니다. 따라서 존재하지 않는 세계관을 강요하려는 것을 두려워하십시오.

드디어

이것이 유용한 이유는 무엇입니까?

XYZ 및 xyY 모델은 RGB 색상 공간을 다른 RGB 인코딩 색상 공간으로 조작하는 등의 특정 작업에 매우 유용합니다.

그러나 다른 상황에서는 XYZ 및 xyY가 매우 빠르게 실패합니다. 예를 들어, 선형 xyY 스케일에서 눈에 띄는 차이를 나타내는 MacAdams 타원을 고려하십시오. 실제로 xyY 값에 비선형, 지각 적으로 균일 한 변환을 적용 할 수 있으며 원형 인터페이스 요소에서 원하는 것에 더 가깝게 끝날 수 있습니다.

그러나 xyY / XYZ를 기반으로 확장되고 빌드되는 모델은 "다채롭게"와 같은 것들을 평가하기 위해 색상의 심리 물리학 적 측면을 다루기 위해 필요합니다. 이는 밝기 (휘도), 밝기, 채도, 채도, 채도, 채도 및 색조와 관련된 다양한 문제를 정확하게 모델링하고 예측할 수있는 색상 모양 모델 영역으로 들어갑니다 . 원하는 것을 얻으려면 데이터를 CIECAM02와 같은 색상 모양 모델로 변환해야합니다.

다른 솔루션에서 인용 된 문제는 실제로 착시 현상으로 나타나는 심리 물리 효과를 포함하여 CIECAM02 모델과 같은 색상 표현 모델로 해결됩니다.

• 컬러 외관 모델 | 위키 백과
• 색상 모양 모델 | 마크 페어차일드 블로그