색상 공간이 전체 색상 스펙트럼을 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?

sRGB 색 공간 영역으로 표시된 CIE 1931 색도 다이어그램을 살펴보십시오. 아래에서 볼 수 있듯이 특정 색상이 의도적으로 색상 공간에서 제외 된 이유는 무엇입니까? 왜 모든 색상을 포함시키지 않습니까?

sRGB는 1996 년에 HP와 Microsoft가 개발 한 색 공간입니다. CRT 모니터가 일반적이므로 sRGB는 이러한 모니터 기능의 특성에 기초했습니다. 역사와 이유에 대한 좋은 글을 여기에서 찾을 수 있습니다 .

CRT에 사용 된 형광체는 당시 색도 좌표와 사용 가능한 색상을 선택했습니다. 인쇄물이나 TFT 또는 CRT 모니터는 가시 광선 스펙트럼을 모두 재현 할 수 없습니다.

모니터를 제어하려는 PC 또는 카메라의 프로그램은 이산 값을 사용합니다. 더 큰 색 공간을 사용하는 경우 더 큰 데이터 유형을 사용하지 않으면 (예 : 8 비트의 Adobe RGB) 서로 다른 색 사이의 단계가 거칠어집니다. 더 큰 데이터 유형이있는 더 큰 색 공간의 이미지 정보는 더 많은 메모리를 사용하고 더 많은 처리 성능이 필요합니다 (예 : 16 비트 Adobe RGB). 이 디지털 값은 특정 단계에서 아날로그 신호 (보통 전압)로 변환 된 다음 가시적 인 것으로 변환됩니다 (CRT : 가속 전자에 의해 여기 된 인광 스크린).

디지털 입력을 아날로그 신호로 변환하기위한 해상도는 비용, 크기 및 기술로 인해 더욱 제한됩니다.

따라서 sRGB를 CRT 모니터에 다시 장착하면 하드웨어 요구 사항을 최소화하면서 색상 간의 해상도를 높일 수있었습니다.

CIE 1931 색도 다이어그램은 평균적인 사람의 눈으로 볼 수있는 모든 색상을 나타냅니다 . 그러나 이러한 색상이 평균적인 사람의 눈으로 인식 될 수 있다고해서 모든 기술 이 평균적인 눈으로 볼 수있는 모든 가능한 색상을 생성 할 수있는 것은 아닙니다 . 3 자극 모델은 인간의 색상 인식의 전체 영역을 만들 수 없지만 다양한 RGB 색상 모델은 대부분의 인간 색상 인식을 포괄합니다.

게시 한 다이어그램과 실제로 컴퓨터에있는 CIE 다이어그램에서는 모델 일뿐입니다. sRGB 다이어그램 외부의 다이어그램의 실제 색상은 실제로 이미지 파일에서 RGB 값 으로 표시됩니다 . 그러나 레이블이있는 sRGB 다이어그램의 맨 위에있는 "순수한 녹색"은 실제로 sRGB "순수한 녹색"이 아닙니다 (즉, [0.0, 1.0, 0.0]의 [R, G, B] 값이 아님). 이 다이어그램은 기술 한계 내에서 CIE 및 sRGB 색 공간에 포함 / 제외되는 것을 보여주는 모델 일뿐입니다.

특히 sRGB의 경우 90 년대 중반 CRT 모니터를 수용하도록 설계 및 표준화되었습니다. CRT는 3 개의 다른 형광체 총 (특히 빨강, 녹색 및 파랑 스펙트럼)에서 빛을 방출하고 결합하여 색상을 생성합니다. 서로 다른 파장의 추가 인광체가 없기 때문에 이러한 CRT는 인간이 볼 수있는 모든 색을 방출 할 수는 없습니다.

우리는 일반적으로 주황색 또는 체리색 또는 분홍색이라고 말하여 색상을 설명합니다. 페인트 상점으로 이동하여 견본 견본을 선택하십시오. 당신은 겨울 흰색과 불꽃 빨간색과 아마도 사탕 사과 빨간색을 볼 수 있습니다. 이와 같은 이름은 만족스럽게 분류되지 않습니다. 가장 초기의 시스템 중 하나 인 Munsell 시스템이 있습니다. Albert H. Munsell에 의해 개발 된 그는 안정된 안료를 사용하여 만든 실제 샘플로 표현할 수있는 모든 색상의 3 차원 솔리드를 배열했습니다. 최선의 방법이라고 생각합니다.

다음은 CIE 시스템 (국제 조명위원회)입니다. 인간의 눈의 색 반응을 매핑하는 실험은 1920 년대 초에 시작되었습니다. 학생들은 빨강, 초록, 파랑의 세 가지 주요 빛의 혼합 색상을 일치 시켰습니다. 사람의 눈에서 색각을 담당하는 세포는 삼색 체, 즉 적색, 녹색 및 청색을받는 색소로 밝혀졌습니다. 이 세 가지 기본 요소를 혼합하여 인간이 볼 수있는 모든 색을 만들 수 있다는 것이 밝혀졌습니다.

그러나 과학은 완벽한 필터 나 완벽한 안료를 만들 수는 없습니다. 모든 경우에 우리는 마크를 약간 놓칩니다. CIE 시스템은 가상의 1 차를 사용합니다. 이것들은 우리가 보는 모든 색을 만들기 위해 섞일 수 있습니다. 가상의 1 차가 사용된다는 사실은 시스템의 가치를 떨어 뜨리지 않습니다. 아마도 당신은 완벽한 컬러 필터를 만들고 작업을 다시 수행하는 사람이 될 것입니다.

CIE 시스템은 3 원색의 양으로 색상을 지정합니다. 이 색상 혼합은 수천 번의 테스트와 결과 평균으로 표준 관찰자를위한 것입니다. 결과 그래프는 채도가 가장 높은 색상의 위치를 ​​나타내는 말굽 모양의 경계입니다. 이들은 스펙트럼 색상입니다. 그래프의 색상 영역은 현대 인쇄 잉크로 얻을 수있는 채도의 한계입니다. 중앙 근처에는 일광 조건을위한 조명 포인트가 있습니다.

Munsell 시스템을 사용하여 인식 된 색상은 색조, 밝기 및 채도의 3 차원 식별을 갖습니다. CIE 시스템은 2 차원입니다. 하단의 직선은 최대 채도의 자홍색과 자주색을 나타냅니다. 이 색상은 스펙트럼이나 무지개에서는 발생하지 않습니다. 그들의 색조는 파장으로 표현됩니다. 나는 계속 갈 수 있지만 Munsell을 고수해야 할 것입니다.

RGB 기본을 기반으로하는 모든 색 공간은 삼각형을 나타냅니다. CIE 다이어그램은 완벽하게 삼각형이 아니기 때문에 물리적으로 존재할 수없는 가상의 색상 을 만들지 않고 삼각형에 모두 포함 시킬 수는 없습니다. 특히 모든 센서 또는 디스플레이에 사용 된 R, G, B 값은 실제 색상 내에 있어야합니다. 이것은 물리적 장치에만 적용되며 RGB 포인트에 가상 색상을 사용하는 색상 공간이 있지만 수학적 조작만을위한 것입니다.

RGB 포인트에도 다른 제약이 있습니다. 첫째, 비용 효율적인 현재 기술로 달성 할 수 있으면 더 좋습니다. sRGB에 대한 포인트는 Rec. 709 의 범위를 정의하여 표현은 24 비트 예에 한정되는 경우가 너무 멀리 떨어져 유사한 색상을 구별 문제 오퍼 점 간격 1990 초 HDTV에 의해지지된다. 거의 보이지 않는 색상을 표현하는 것보다 일반적인 색상을 잘 표현하는 것이 좋습니다.

기본 색상이 3 개 이상인 경우 삼각형이 아닌 색상 공간을 정의 할 수 있으며 여기에는 더 많은 CIE 공간이 포함됩니다. 소니 는 "Emerald"기본을 포함 하는 RGBE 센서 를 파란색과 녹색 사이에 있었지만 포기하기 전에 한 카메라 에서만 사용 했습니다. 사용하는 필터의 CIE 좌표에 대한 정보를 찾을 수 없었지만 다음은 색역이 무엇인지에 대한 추측입니다.

3 개의 sRGB 기본을 시작점으로 사용했지만 sRGB보다 훨씬 넓은 영역을 다루고 있음을 알 수 있습니다. 왜 그런 일이 일어나지 않았는지 확실히 말하기는 어렵지만 우리는 추측 할 수 있습니다. 소프트웨어와 인쇄의 전 세계는 3 차 색 공간을 기반으로하기 때문에 색 영역을 그 중 하나로 압축해야하며 RGBE의 모든 이점은 번역시 손실됩니다.

모니터 디스플레이의 각 픽셀은 화면에서 가로 및 세로 위치를 갖습니다. 이 위치 안에는 0 %에서 100 % 강도로 변하는 컬러 모니터의 세 가지 "색상"이 있습니다.

그림 영역의 바깥 쪽 가장자리를 보면 동일한 시각적 강도 인식으로 순수한 파장에서 빛을 방출하는 모든 형광체를 사용하여 형성 할 수있는 색상을 볼 수 있습니다. 영역 내에는 동일한 시각 강도 수준에서 인간 눈의 (적색, 청색 및 녹색 발색단)에 의해인지되는 "100 %"광 강도의 표현이있다. 두 순수한 파장 사이에 선을 그리고 첫 번째 색상의 0-100 %와 두 번째 색상의 100 % -0 % 사이의 다양한 강도를 생각하십시오.

색각이 좋은 사람은 3 가지 "색상"수용체를 가지고 있습니다. 따라서 세 가지 "순수한"파장의 혼합물이 여러 가지 "색상"을 형성한다고 생각할 수 있습니다. 이러한 경우, 광의 강도는 3 가지 색상 각각에 대해 0 내지 100 % 사이에서 변화 될 것이다.

이제 내부 삼각형에는 모니터에 선택된 특정 형광체의 "유효 색상"(색상 혼합)을 표시하는 3 개의 점이 있습니다. (인광체는 순수한 파장의 빛을 방출하지 않고 색상의 혼합). 따라서 선택된 빨간색 인광체는 모니터에서 "순수한 빨간색"의 "빨간색"을 제한합니다. 녹색과 파란색도 마찬가지입니다. 삼선 형 좌표를 사용하여 100 % 검정력으로 얻을 수있는 색상 혼합의 느낌을 얻을 수 있습니다.

삼선 형 좌표를 얻으려면 먼저 선택한 세 가지 형광체 사이에 traingle을 그립니다. 그런 다음 내부 삼각형의 각 정점에서 반대쪽으로 수직선을 그립니다. 삼각형의 정점은 100 % 강도이며 밑줄이있는 선의 교차는 0 % 강도를 형성합니다. 세 개의 꼭지점 모두에 대해 이렇게하면 삼각형 내의 각 내부 점에서 세 개의 선이 만나게됩니다. 각 선에 100 개의 눈금이 있으면 격자에 10,000 개의 점이 있습니다. 또한 각 지점의 빨강 / 녹색 / 파란색 강도는 100 %가됩니다.

삼각형의 모서리는 정점의 "순수한"색상에 접근합니다. 삼각형의 측면을 따라 삼각형 외부에서 내부로 교차 할 때 뚜렷한 전환이 있습니다. 다른 색상 혼합으로 인해.

mattdm은 픽셀의 전반적인 "전력"도 고려해야한다고 지적했습니다. 3 개의 인광체가 모두 0 % 강도를 갖는 경우, 색상은 검은 색일 것이다. 세 가지 색상 강도가 모두 100 %이면 색상이 흰색에 가까워 야합니다. 물론 흰색을 얻으려면 세 가지 형광체를 신중하게 선택해야합니다.

장치 공간과 장치 독립적 인 색 공간이 있습니다. sRGB는 HP의 여성이 CRT의 표준을 표준화하기위한 공간으로 만든 장치 독립적 인 색 공간입니다. Adobe의 Chris Cox는 Adobe 1998을 만들었고 Eastman Kodak의 Kevin Spaulding은 RIMM과 ROMM 색상 공간을 만들었으며 그 중 RIMM은 ProPhoto RGB로 사용되었습니다. 이 공간은 실제로 XYZ 다이어그램을 덮지 만 프린터 영역이 볼륨에 가까운 경우에만 사진에 유용합니다. (좋은 광택지를 가진 대부분의 고급 Epson은 Pro Photo RGB에 가까워집니다)

실제 문제는 이미지의 최종 사용입니다. 위의 색상 공간 프로파일은 실제 장치가 아닌 장치에 대한 수학적 모델입니다. 이것들에 대한 이점은 그들이 동등한 원거리를 가지고 있다는 것입니다. 그리고이 공간에 포함 된 이미지에 대한 변환은 비교적 잘 작동합니다.

장치 공간이 아니고 장치 영역에 발생하는 노이즈를 포함하지 않는 색 공간이 있어야합니다. 이는 장치마다 예측 가능하고보다 정확한 컴퓨터 또는 프린터의 모니터와 같은 실제 장치 공간으로의 변환을 제공합니다. 따라서 컨테이너 공간은 품질을 향한 길입니다.

이제 "왜 모든 색상을 포함하지 않습니까?" ProPhoto RGB를 사용하면 가능하지만 RGB 값 (0-255)은 Lab 값에 sRGB (인터넷의 색 공간)보다 약간 큰 값으로 할당되므로 이미지가 올바르게 보이지 않습니다. ProPhoto RGB 파일을 웹에 게시합니다. 따라서 실제로 보이는 것처럼 보이는 이미지는 출력 된 참조 공간으로 변환해야합니다. 브라우저에서 발생하는 인터넷에서. 컴퓨터에 알려진 랩톱 프로파일이있어 색상을 새 랩 공간으로 렌더링하기 때문에 고급 모니터가있는 경우

데이터 인코딩의 효율성 (비트 / 정밀도 낭비 안 함), 부분적으로 역사적인 이유 및 일부 실제 고려 사항과 관련이 있습니다.

이 약간의 색상 공간입니다 할 모든 "볼 수"색상을 포함,하지만 우리는 일반적으로 이미지 / 동영상을 사용하지 않을 것입니다. 예를 들어, 귀하의 질문에있는이 차트는 CIE 1931 XYZ 공간의 색상을 보여줍니다.이 공간은 인간이 볼 수있는 모든 색상을 포함하는 색상 공간입니다 (심리적 모델에 따라).

그러나 CIE XYZ는 이미지 또는 비디오와 같이 실제로 색상 데이터를 나타내는 데 일반적으로 사용되는 색상 공간이 아닙니다 . RGB 공간으로의 변환은 상대적으로 복잡하므로 대부분의 모니터가 생성 할 수있는 범위 또는 센서가 볼 수있는 범위를 벗어난 공간, 심지어 사람이 볼 수있는 공간 밖의 색상까지도 공간에서 많은 정밀도를 낭비 할 수 있습니다. RGB 공간에서 계산하기 쉬운 수학 연산은 CIE XYZ와 같은 경우에는 매우 복잡하며 모든 실용성에는 어쨌든 중간 변환이 필요합니다.

RGB 색상 공간은 특정 작업을 훨씬 쉽게 해줍니다. 모니터와 화면은 기본적으로 RGB 색 공간을 사용합니다. 출력 매체가 본질적으로 RGB 기반이기 때문에 RGB 색 공간을 사용하는 경우 출력 매체가 수행 할 수있는 빨강, 녹색 및 파랑 기본과 같거나 거의 일치하는 색 공간을 사용하는 것이 좋습니다. 과거에는 컬러 모니터가 유사한 적색, 녹색 및 청색 원색을 생성하는 형광체를 사용했기 때문에 "표준"색 공간 때문에 RGB 공간이 사용되었습니다. sRGB는 가장 일반적인 장치 독립 공간이며 CRT 모니터 시대의 전형적인 빨강, 녹색 및 파랑 기본과 거의 일치합니다. sRGB는 모니터, 텔레비전 (rec 601 및 rec 709,

따라서 sRGB의 인기 중 일부는 모든 영역에서 돋보이는 것입니다. 색상 공간과 RGB 공간의 범위는 매우 제한적이므로 범위가 확장 된 Adobe RGB, ProPhoto 및 기타 RGB 공간을 얻을 수 있습니다. 그것들의 인코딩은 조금 덜 효율적이되어 어떤 경우에는 채널당 8 비트 이상을 사용해야하지만 새로운 모니터와 디스플레이 기술이 할 수있는 더 넓은 범위를 다루고 "작업 색상 공간"에 대한 요구를 해결합니다. 장치에 따라 입력 및 출력 색 공간이 다를 수 있으므로 색 영역이 매우 넓은 중간 공간을 사용하여 손실을 최소화하면서 변환 할 수 있습니다. ProPhoto RGB는 "폭이 넓기"때문에 "작동"색상 공간으로 자주 사용됩니다. 실제로 상상할 수있는 거의 모든 장치 색상 공간을 초과하고, 일부 슈퍼 짙은 녹색과 보라색을 제외하고는 거의 모든 가시 색상 (CIE 1931에 따름)을 커버 할 수 있습니다 (다시 말해서 모니터 나 다른 장치가 할 수있는 것보다 훨씬 표시), 그러나 결과적으로 인코딩이 상당히 비효율적이며, 많은 좌표가 가시 색상 범위를 벗어나기 때문에 단순히 사용되지 않습니다. 흥미롭게도 그것의 프라이 머리 (즉, 빨강, 초록, 파랑)는 "가상적"입니다. 프라이 머리가 불가능한 색상이기 때문에 ProPhoto RGB의 프라이 머리로 에미 터 또는 센서를 생성하는 것은 불가능합니다. 다른 공간으로 또는 다른 공간에서 일부 슈퍼 딥 그린과 바이올렛 (모니터 또는 다른 장치가 표시 할 수있는 것보다 훨씬 먼 경우)을 제외하고는 거의 모든 가시 색상 (CIE 1931에 따름)을 커버 할 수 있지만 결과적으로 인코딩하는 것은 상당히 비효율적입니다. 눈에 보이는 색상의 범위를 벗어나기 때문에 많은 좌표를 사용하는 것은 단순히 활용되지 않습니다. 흥미롭게도 그것의 프라이 머리 (즉, 빨강, 초록, 파랑)는 "가상적"입니다. 프라이 머리가 불가능한 색상이기 때문에 ProPhoto RGB의 프라이 머리로 에미 터 또는 센서를 생성하는 것은 불가능합니다. 다른 공간으로 또는 다른 공간에서 일부 슈퍼 딥 그린과 바이올렛 (모니터 또는 다른 장치가 표시 할 수있는 것보다 훨씬 먼 경우)을 제외하고는 거의 모든 가시 색상 (CIE 1931에 따름)을 커버 할 수 있지만 결과적으로 인코딩하는 것은 상당히 비효율적입니다. 눈에 보이는 색상의 범위를 벗어나기 때문에 많은 좌표를 사용하는 것은 단순히 활용되지 않습니다. 흥미롭게도 그것의 프라이 머리 (즉, 빨강, 초록, 파랑)는 "가상적"입니다. 프라이 머리가 불가능한 색상이기 때문에 ProPhoto RGB의 프라이 머리로 에미 터 또는 센서를 생성하는 것은 불가능합니다. 다른 공간으로 또는 다른 공간에서 눈에 보이는 색상의 범위를 벗어나기 때문에 많은 좌표를 사용하는 것은 단순히 활용되지 않습니다. 흥미롭게도 그것의 프라이 머리 (즉, 빨강, 초록, 파랑)는 "가상적"입니다. 프라이 머리가 불가능한 색상이기 때문에 ProPhoto RGB의 프라이 머리로 에미 터 또는 센서를 생성하는 것은 불가능합니다. 다른 공간으로 또는 다른 공간에서 눈에 보이는 색상의 범위를 벗어나기 때문에 많은 좌표를 사용하는 것은 단순히 활용되지 않습니다. 흥미롭게도 그것의 프라이 머리 (즉, 빨강, 초록, 파랑)는 "가상적"입니다. 프라이 머리가 불가능한 색상이기 때문에 ProPhoto RGB의 프라이 머리로 에미 터 또는 센서를 생성하는 것은 불가능합니다. 다른 공간으로 또는 다른 공간에서

더 작은 색 공간은 다음과 같습니다.

• 제한된 이미지 전송. 더 작은 색 공간을 사용하면 두 색 공간에 동일한 색 심도가 주어지면 완전한 색 공간과 비교하여 색 정확도가 향상됩니다.
• 사전 렌더링 된 이미지, 대상 하드웨어에서 볼 수 있으며 전송 전에 변환이 적용되지 않음