열 / 윤곽지도에서 가장 효과적인 색상 사용

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시간-주파수 EEG 결과를 제시 할 때 열 / 형상지도를 사용하는 것이 일반적입니다. 자주 선택되는 색 구성표 (및 내가 좋아하고 사용하는 색 구성표)는 "제트"색 구성표입니다 (예 : Google 이미지 검색 시간-주파수 EEG 참조 ). 이 플롯을 표현하기위한 더 나은 색 구성표 및 / 또는 그러한지도를 표시하기위한 지침이 있는지 궁금합니다.

예를 들어, R 기본 라이브러리에서

#Volcano
x <- 10*(1:nrow(volcano))
y <- 10*(1:ncol(volcano))
image(x, y, volcano, col = terrain.colors(100), axes = FALSE)

# With Jet colours
jet.colors <-  colorRampPalette(c("midnightblue","blue", "cyan","green1", "yellow","orange","red", "darkred"), space="Lab")
image(x, y, volcano, col = jet.colors(100), axes = FALSE)
data-visualization 
— 맷 알브레히트
소스
4
내 2 ¢ : RColorBrewer 또는 색상 공간 은 다양한 색상의 팔레트를 처리하는 훨씬 더 나은 옵션을 제공합니다.
— chl
1
나는 내가 생각하는 한 @chl Brewer가 컬러 메이븐이라는 것에 동의합니다.
— Peter Flom-Monica Monica 복원
1
불행히도 페이지가 현재 작동하지 않을 가능성이 있지만 (샌디와 관련이있을 수도 있음) IBM의 Bernice Rogowitz와 Lloyd Treinish 가 무지개 색 구성표에 대한 멋진 온라인 블로그 / 기사를 제공합니다 (관련 토론 및 Flowingdata의 일부 그림 참조 ).
— Andy W
이외의 것을 사용하십시오 jet. 누구나 사용하는 유일한 이유는 Matlab의 기본값이기 때문입니다.
— endolith

답변:

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레인보우 컬러 맵은 종종 지명되는 비효율성에도 불구하고 인기를 유지합니다. 무지개 (및 기타 스펙트럼) 컬러 맵의 주요 문제점은 다음과 같습니다.

  • 색상이 지각적인 순서가 아닙니다
  • 광도 바운스 : 우리의 눈은 대부분 원뿔이 아니라 광도의 막대입니다.
  • 우리는 색조를 범주 적으로 본다
  • 색조는 종종 존재하지 않는 존재를합니다 (예 : 넓은 녹색과 좁은 노랑)

긍정적 인 측면에서는:

  • 스펙트럼 테마의 해상도가 높습니다 (스케일에서 더 뚜렷한 색상 값)
  • 숫자가 안전합니다. 이러한 테마는 여전히 일반적입니다

흑체 방사선 및 그레이 스케일을 포함한 토론 및 대안에 대해서는 레인보우 컬러 맵 (아직도) 유해한 것으로 간주됩니다를 참조하십시오 .

발산 계획이 적절한 경우, 케네스 모어 랜드 (Kenneth Moreland)의 논문 인 과학적 시각화를위한 색상 맵 나누기 (Diverging Color Maps for Scientific Visualization) 에서 지각 적으로 균일 한 쿨-투-웜 ( cold -to-warm) 계획을 좋아합니다 . 3D 표면에 색을 입히는 관점에서는 색 구성표가 음영 효과를 유지해야하지만 ParaView 위키의 이미지와 다른 구성표를 비교 합니다.

더 많은 링크와 Matlab 대안이 포함 된 최신 블로그 게시물 : Rainbow Colormaps – 무엇에 적합합니까? 물론 아무것도 아닙니다!

권장 사항 : 먼저 회색조 또는 다른 단색 그라데이션을 사용해보십시오. 더 많은 해상도가 필요한 경우 흑체 방사선을 사용해보십시오. 극단 값이 중간 값보다 더 중요한 경우 냉온 정렬 방식과 같이 중간에 회색이있는 ​​분기 방식을 시도하십시오.

ParaView 위키 페이지의 이미지 :

무지개: 여기에 이미지 설명을 입력하십시오

그레이 스케일 : 여기에 이미지 설명을 입력하십시오

흑체 : 여기에 이미지 설명을 입력하십시오

차갑게 : 여기에 이미지 설명을 입력하십시오

— an
소스
고마워, 좋은 대답. EEG 응용 프로그램은 극단을 쉽게 식별 할 수있는 것이 필요합니다. 양의 전압과 음의 전압이 모두 중요합니다. 따라서이 기준으로 Cool-Warm이 가장 좋습니다. Cool-Warm 스케일을 더 미적으로 기쁘게 만드는 것에 대한 조언이 있습니까? (개인 취향 및 아마도 현장의 관점에서)
— 매트 알브레히트
일부 EEG 수치를 자세히 보면 많은 사람들이 눈에 띄는 녹색이 없습니다. 나는 그것이 내 미학에 대한 해결책 일 수 있다고 생각합니다. 중간 색상으로 녹색과 바이올린을 제거하십시오.
— 매트 알브레히트
원본이 어떤 이유로 약간 씻겨 났기 때문에 Cool-Warm 사진을 업데이트했습니다. 분기 구성표가 데이터에 적합한 경우 선택할 수있는 다른 요소가 많이 있습니다 (예 : ColorBrewer 참조).
— xan
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위의 컬러 블라인드 팔레트 버전을 잊지 마십시오. 녹색을 남기는 것은 일반적으로 좋은 생각이지만,주의해야 할 다른 색맹 함정이 있습니다. 자세한 내용은 ' research.stowers-institute.org/efg/Report/UsingColorInR.pdf '를 참조하십시오.
— jbowman
그래디언트에 대한 RGB 값이 포함 된 위키 링크는 매우 유용했습니다.
— Brent Writes Code
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무지개 색지도의 비 효율성에 대해 @xan에 동의합니다. 다음은 InfoVis '11에서 무지개 / 범주 컬러 맵이 양적 작업을하는 것보다 실질적으로 더 나쁘다는 것을 보여주는 또 다른 논문입니다.

무지개 / 범주 색상 맵에 유용한 유일한 것은 범주 변수의 개별 값을 표시하는 것입니다. 그러나 선택한 색상이 중요합니다. 범주 형 스케일이 필요한 경우 색상 차이를 어떻게 인식하는지에 대해 설명하는 XKCD 설문 조사 데이터 세트를 사용하는 CHI '12의이 우수한 논문을 확인하십시오. 인간이 그 차이를 얼마나 잘인지하는지에 따라 색 눈금을 평가할 수 있습니다. 웹 기반 컬러 팔레트 분석기를 사용 하면 자신 만의 컬러 스케일을 평가할 수 있습니다!

컬러 팔레트 분석 예

— 에 달메
소스
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