為了充分理解色彩科學，需要哪些前置知識？

色彩的專業知識當然要我來回答，剛好上週老德發了一篇有關於色彩的知識，現在發出來。

《亂花漸欲迷人眼，來看看色彩空間的那點事 》

原載與《微型計算機》

（下面是正文）

對於色彩，或許就是從你呱呱墜地到睜開眼看到這個世界的第一眼開始的。而近代醫學表明，人類獲取資訊的70%~80%都是來自視覺觀感。簡單地說，色彩就是人的大腦對於光的感受。當然，這是人類透過肉眼對於色彩的一種感官。對於計算機來說又是怎樣的呢？

計算機的影象處理和影片效應都是基於人眼視覺原理實現的模擬方法。因此，要將離散化的數字資訊中的色彩資訊精確還原為連續的視覺感受，就必須瞭解色彩技術的來龍去脈。而這，也是本文要探索的。

色彩的演變

色彩理論的源頭，目前公認的是古希臘時亞里士多德的《關於色彩》。亞里士多德認為：原色是黑和白，是黑暗與光明的無窮無盡的產物—非常近似我們中國的“陰陽”之說。後來他又認為除了黑白之外還有另外兩個原色：來自陽光的黃色和天空的藍色。同時亞里士多德還認為這些就是構成世界的四大物理元素，那些看到這裡暗暗發笑的二次元愛好者是不是發現這就是“氣水火土”的世界元素設定？

色彩還曾經被認為是被觀察物體的屬性。我們現在當然知道色彩是由於光和人眼的解析才產生的。

▲不同的色彩

大約有1200年左右的時間，幾乎所有科學家、藝術家和思想家都堅信亞里士多德的色彩理論。直到17世紀，偉大的科學家艾薩克·牛頓才證明光線和色彩來自太陽。那個著名的三稜鏡分色實驗，相信很多在校生都還記得吧——一束陽光被三稜鏡分解為不同色彩的特等色彩序列。

由此就產生了一種特殊的“色彩表述”工具—將色彩條首尾相連後獲得的環形色輪可以為我們解釋不同色彩間的關係。色環的核心作用還是用來展示基本色彩之間的關係。比如，自然界常見的各種顏色光，都是由紅（Red）、綠（Green）、藍（Blue）三種顏色光按不同的比例相配而成，同樣絕大多數顏色也可以分解成紅、綠、藍三種色光，這就是色度學中最基本的原理——三原色原理。

▲三原色

油墨或顏料的三基色是青（Cyan）、品紅（Magenta）和黃（Yellow），簡稱為CMY。青色對應藍綠色；品紅對應紫紅色。理論上說，任何一種由顏料表現的色彩都可以用這三種基色按不同的比例混合而成，這種色彩表示方法稱CMY色彩空間表示法。彩色印表機和彩色印刷系統都採用CMY色彩空間。青色、品紅、黃色分別是紅、綠、藍三色的補色。

▲陽光透過三菱鏡就會發出不同的色彩。

在瞭解了色彩的基本構成和基本原理之後，接下來就要弄清楚色彩的精確性，什麼樣的顏色才是準確的？這對於每個人分辨色彩都是非常重要的，那麼到底色彩要做到多精確？

精準標定顏色的重要性

我想很多人都會遇到一個情況，那就是無法準確地描述每個顏色。舉個例子，《Mr。 Blandings Builds His Dream House》這部電影裡有個奇葩的夫人，在跟室內裝潢設計師溝通時，描述了一下她想象中的臥室的油漆色彩：“應該是淺綠色，不像知更鳥的蛋那麼藍，也不像水仙花的芽那麼黃。樣品這個顏色是我能拿到的比較接近，但有點偏黃，所以也別讓調色的人別弄的太藍。它應該是那種偏灰一點點的蘋果綠。”……相信很多設計師大概看到這裡都會崩潰。

▲《Mr。 Blandings Builds His Dream House》裡那個奇葩的夫人會讓很多設計師崩潰的

為了避免出現這種情況，這就需要我們要引入計算機的數值來精確表述顏色。

計算機在使用發光體作為光源的時候，還是使用RGB作為色彩模型來製作髮色裝置。同時，計算機彩色顯示器的輸入需要RGB三個彩色分量，透過三個分量的不同比例，在顯示螢幕上合成所需要的任意顏色。

當使用2的8次方來表色時，我們就能獲得28×28×28=16。7M種顏色。這就是為什麼我們把好的液晶屏稱為8bit屏（目前已經有更高的10bit以及12bit），同時要獲得更精確的色彩時，還可能要用上10bit甚至12bit的演算法，而這個bit數就是色彩位深。電腦的螢幕和電視機、投影儀、數碼相機都是這樣生成色彩。

▲使用這樣的方式，精確表述顏色就非常容易。

大部分的數碼影象編輯軟體，例如Photoshop也是使用RGB表色模式來進行數碼色彩的分析和運算。例如現在常見的通用影象JPG格式，就明確規定使用8bit色深來表色，這時候數碼相機的RAW格式中保持下來的12~14bit色彩資訊就必然會損失掉一部分了。

HSL和HSV色彩模型

彩色印刷或彩色列印的紙張是不能發射光線的，因而印刷機或彩色印表機就只能使用一些能夠吸收特定的光波而反射其它光波的油墨或顏料，CMYK顏色模型就是這麼來的。相對於RGB的加色混色模型，CMY是減色混色模型，顏色混在一起，亮度會降低。之所以加入黑色是因為列印時由品紅、黃、青構成的黑色無法實現真正的灰階和純黑。

除了常見的RGB和CMYK色彩模型之外，還有HSL、HSV（HSB）、YUV、YCvCr等顏色模型，這些都是用於不同領域的色彩模型。先看看靜態影象領域的RGB和CMYK以及延伸的HSL/HSV。

首先要確定的是HSL和HSV是類似的色彩模型，在大部分影象編輯軟體中，對於色彩的描述相對RGB這類比較抽象的表色方法，HSL這樣的表色方法更為直觀和簡便。

什麼是色相？

無論是HSL或HSV中，H都表示色相（Hue）。色相可以理解為色彩相貌，也就是對顏色的概況描述——通常該值取值範圍是［0°~360°］，對應紅-橙-黃-綠-青-藍-紫-紅這樣順序的顏色，也就是我們前面提到的色相環。色相是描述任何物體任何色彩都能使用的引數，哪怕這樣的顏色很難用語言來表述。

▲色彩軟體中會有色相的調整項

S在HSL和HSV中表示飽和度（Saturation）（有時也稱為色濃度、色彩度）即色彩的純淨程度，用作描述某種特定顏色的純粹程度的引數。比如畫家可能在塗抹天空的藍色時加入一些淡褐色，從而獲得藍色天空的漸變效果。而攝影師修飾照片時可以透過調準飽和度獲得某種特別鮮豔的顏色或有意把某種顏色變得黯淡無光。

HSL和HSV的不同

這兩種顏色模型不同之處就是在最後的一個引數。L表示亮度（Lightness/Luminance/Intensity），V表示明度（Value/Brightness）。亮度通常指一種色彩的明亮或黯淡程度，在大部分影象編輯軟體中，都可以認為亮度就是黑白的變化。

▲HSL色彩模型，橫向為色相，橫刨面為飽和度，縱向為亮度。

▲HSL和HSV的區別圖示

比如攝影師修圖時改變亮度（調準曝光值）就是色亮度的典型應用。但是如果簡單粗暴調準曝光，色相細節也會發生一定程度的改變，這就是亮度和明度的區別了。純色的明度是白點變化 ，而純色的亮度是中灰色點變化。

動態影像YUV模型

再說說動態影像中常見的YUV模型。YUV顏色模型中，Y是亮度訊號引數，UV都是色差的引數。Y的資訊和U、V獲得的資訊是獨立的。這種表色方式可以保證三個資訊量之間互不干擾，因此在電視廣播訊號中採用YUV方式進行編碼。例如用Y亮度訊號表示影象亮度，UV表示顏色資訊就可以進行影象的大面積著色。

我們能看到的很多影片拍攝器材中都會提到8：2：2影片編碼，這說明該器材使用Y：U：V=8：2：2的方式進行色彩編碼，Y亮度訊號使用8bit色渲染1個畫素點獲得256級亮度，而UV色度訊號對每4個畫素點進行8bit色渲染獲得同樣的256級亮度，畫面的顆粒感會較重，但是可以節省出更多的儲存器空間。這樣的編碼方式會帶來畫質上的損失，但並不是所有人都能迅速觀察到動態變化的影片中這種不明顯的畫質損失，因此影片影象壓縮技術中經常使用這樣的方案。

典型的生活案例就是有些線上電影是1080p清晰度，但實際上檔案大小隻有不到2GB，而有些720p的網路影片都有4-5GB的大小，就是因為使用了不同的壓縮取樣。

RGB、CMYK、HSL和YUV之間只是同一物理量之間的不同表述方案，所以互相之間完全可以透過數學計算的方法進行彼此間的換算。比如在RGB和CMY的換算中，RGB為原色而CMY為補色，兩個空間剛好互補。

▲色彩的互補

在攝影攝像的調色過程中，“紅色＋青色＝綠色＋品紅＝藍色＋黃色＝白色”這一口訣很多人都會用，但其中的原理就是基於加色和減色空間的互補原理。

傳統顯示屏的色彩標準

RGB色彩模式中的標準色彩空間，攝影師們用到最多的就是sRGB和AdobeRGB。sRGB是微軟和惠普聯合提出的標準預定義色彩空間，s就是standard的縮寫，也就是系統中經常看到的sRGB（IEC 61966-2-1）。

建立這個標準的初衷是由於當時的網際網路頻寬還不夠，需要儘量縮減影象檔案的大小，以便在網上快速傳遞影象的同時實現準確的色彩對映。不同的檔案格式都能使用或新增sRGB的標記用來指定使用這樣的色彩空間。

sRGB色彩空間

正是由於微軟的作業系統普及的原因，sRGB在所有windows作業系統中都被當作預設的色彩空間。在windows系統中，控制面板中有個“顏色管理”的圖示，雙擊開啟後看到的選項卡就能看到各類裝置所匹配的色彩空間。

▲在windows系統中可以看到顯示裝置匹配的色彩空間。

不過sRGB在實際使用中還是有一定的侷限性。最大的問題就是各種列印輸出裝置所能呈現的顏色空間和sRGB對比起來區別很大。比如常用的某種噴墨印刷機和sRGB的色彩空間對比差異非常大。

sRGB雖然能覆蓋大部分未來要印刷出來的顏色，但有時候某些特定的印刷顏色在sRGB中也無法呈現。這就是為什麼很多人都發現網上下載的照片打印出來跟螢幕上還是不一樣的根本原因。

▲噴墨印刷機和sRGB的色彩空間對比

AdobeRGB色彩空間

Adobe公司作為業界大佬，責任感很強，為了解決這個問題自告奮勇推出了AdobeRGB標準。相比sRGB，AdobeRGB顯然能覆蓋更多的色彩範圍。不過這樣一來對製造顯示器螢幕面板的廠商也就提高了入行要求，畢竟sRGB裝置更容易造，但能符合AdobeRGB標準的顯示器顯然要貴上一大截。

▲AdobeRGB能夠覆蓋更多的色彩範圍。

Photoshop RGB色彩空間

當年作為Photoshop的開發人員，托馬斯·諾爾（Thomas Knoll）決定根據他在SMPTE 240M標準檔案中找到的規格來建立AdobeRGB標準。 隨著Photoshop 5。0的釋出，該配置檔案包含在此後所有的Adobe軟體中。雖然廣大使用者喜歡更廣泛的色彩，但是實際上這些狂熱的Photoshop使用者並不喜歡這種“看起來很美”的工作環境。

更糟糕的是，很多工業影象處理軟體在複製紅色主色度座標時出錯，導致SMPTE色準更加不準確。Adobe曾經嘗試了許多策略來修正配置檔案，例如糾正紅色偏差導致的色飽和問題，改變白點使其與CIE標準光源D50相匹配，但所有的調整都使得CMYK轉換比以前更糟糕。所以對於沒有列印輸出的使用者來說，sRGB是比較靠譜的選擇。

聽起來sRGB已經挺美好了，但事實不是這樣……因為色彩標準不等於裝置色域。

工廠裡製造的顯示器實際是不能夠完美達到或符合sRGB標準的，那麼顯示器的色彩偏差多少就只能靠校色裝置和軟體來匹配色彩標準，以此達到最近似色彩標準的狀態。那麼就要用到校色儀給裝置做校色，才能保證顯示器的色彩接近理想的色彩空間標準。

▲藉助第三方校色裝置進行色彩校準。

為印刷而生的CMYK

CMYK應用於印刷、列印行業更多一些，它相對來說也更為複雜。因為不同廠商製造的裝置，採用的列印介質（紙、布料、皮革）和墨水都區別很大，所以嚴格意義上說，是沒法讓不同的印表機達到輸出效果一致的。

比如photoshop軟體裡，日本用的Japan Color 2001 Coated標準就跟歐洲用的Coated FOGRA39（ISO 12647-2：2004）標準差別很大。如果再加入北美常用的US web Coated（SWOP）v2標準來對比，情況就會更復雜。所以並不是列印前在photoshop裡把影象轉換成CMYK模式就算預覽了印刷效果。

▲Japan Color 2001 Coated和Coated FOGRA39（ISO 12647-2：2004）的對比。

▲如果有必要的時候，對列印色彩精度要求比較高的使用者還會自己製作印表機的特性化色彩曲線檔案。

▲針對列印輸出圖片領域，每個廠商都提供了自己的列印色彩曲線。方便使用者在使用自己的裝置或紙張時呼叫。

影片的色彩標準

影片領域的相關色彩標準相對來說要求更為嚴格。因為影片行業的專業要求更高，這類最終產品往往是用來上廣電播放的，一旦最終效果跟預製標準差異太大必定不能透過稽核。舉例來說，目前最常見的REC-709色彩標準是目前絕大多數影片格式都要遵循的標準。

▲不同的影片色彩標準

但REC-709在顯示器、監視器以及投影儀上出現的時候，其實是執行了sRGB的色彩空間而白點色溫並不是sRGB中規定的6500k（開爾文溫標），但REC-709標準除了色彩空間之外，還包括很多別的技術指標，比如白點色溫、gamma光度值、色深、幀速率以及線材無線電訊號等一系列規範。

▲不同影片色彩標準所覆蓋的色彩面積也不一樣

DCI-P3和Display P3

近幾年隨著新技術的出現，蘋果公司在自己的裝置上開始使用比sRGB色域更廣的液晶面板。iPhone7和7P的系統就採用了蘋果自己的Display P3標準。

▲蘋果公司採用的是自己的色彩標準

不過Display P3並不是大部分專業影片領域人士所熟知的DCI-P3標準。Display P3的白點色溫是6500k， DCI-P3是5500k，Display P3的gamma是2。2，而DCI-P3的gamma是2。6—這樣一來導致的結果就是Display P3裝置上看到的白色更冷，色彩反差稍低，而DCI-P3的影象風格稍微偏黃反差較大。

如果iPhone7（包括現在的8和X）拍攝的影片和照片在沒有經過色彩管理的sRGB裝置和軟體呈現處理的時候，很可能顏色都會感覺更黯淡，有種發灰的感覺。

在影片中，DCI-P3色彩標準顯然比REC-709呈現的色彩更豐富。這個標準主要用於播放裝置如高畫質數字電影和HDTV等領域，現在也被電影行業廣泛採用。實際上，電影行業已經開始推廣和普及更加科幻化的BT。2020色彩標準了。

BT.2020

很多Hi-Fi影音發燒友都會用各種透過杜比認證的裝置觀看高畫質或藍光電影，而雄心勃勃的杜比視覺已經發布了新一代的認證標準。比如杜比視覺要求顯示裝置峰值亮度達到10000尼特（nit），事實上現在最高階的電視面板也只有4000尼特亮度。同時杜比視覺要求影片訊號源使用BT。2020色彩空間。目前來說，有這個能力做到比較理想的裝置在行業中都是比較超前的旗艦級別產品。

寫在最後

對於當今的藝術家和科學家們來說，計算機技術和裝置製造技術的飛速發展，已經揭示了非常多的科技和藝術間的微妙聯絡。誠然在任何學校的教育課程中，色彩學都不是必修課。色彩技術仍然是用來表達自身對於視覺世界的主觀感受的工具。作為普通使用者，透過一兩篇文章來了解和學習數碼影像中的色彩知識顯然也過於簡慢了。希望這篇文章能啟發您對色彩認知的熱情，更進一步去嘗試瞭解我們人類到底是如何透過一條窄窄的電磁波光譜進行溝通。正如保羅·塞尚所說：“色彩是我們的大腦和宇宙相遇的地方。”