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【技术美术百人计划】图形 2.1 色彩空间补充内容_哔哩哔哩_bilibili
1 色彩发送器
色彩其实是一个对象，光源是色彩这个对象的出生点，光源发出光线，经过直射、反射和折射等路径最终进入人眼，人眼细胞产生了一系列的化学反应，然后把产生的信号传入大脑，大脑再对颜色产生认知。
1.1 光源
产生光的物体，本质是一种物理现象，没进入人眼前我们认知是物理层面的：波与能量的分布。
1.2 波长
光，也就是波长，理论上无限大的，但是由于人眼感知范围有限，所以我们会把光定义局限在可见光范围内。
1.3 能量分布
光是一种波，有能量，能量单位焦耳。不过一般情况下我们研究光是看功率的，即单位时间接收到的能量。而光会有不同的功率，从波的角度看：一个光可以是由多个波长组合起来的波形。
这一点在图形学上有很多的应用，比如滤波等等，这种方式非常高效。
但如果每次描述色彩用“波长”描述实在太反人类了！不可能看到一种颜色我们就能记住它的波长吧！于是人们发明了一个叫做分光光度计的东西。
1.4 分光光度计
用以描述光线的具体能量强度，通过分光的方式对区间波长进行感应和测量。通过对混合波长组成的光线的拆分，光线形成了单一波长，就可以测量单一波长光的能量了。
1.5 光的传播
通过实验，比较反射前和反射后的光功率谱分布，发现少了一部分能量，这部分能量就是被反射物体所吸收的能量，也就是说，每次光经过反射或者投射都或多或少地对光的能量分布产生影响。
物体吸收了哪部分的光，这部分颜色光我们就看不到。比如：某个物体反射后吸收光的波长在600nm左右，也就是物体吸收了黄色和绿色的光；黑色的物体就是它吸收了所有的光，白色的就是反射了所有的光，就这么简单。
2 光源的接收者
上面说了，光源的接收者其实就是人眼。由于人眼本身对光的处理很复杂，涉及到化学的复杂理论，这里仅对人眼接受色彩会有什么样的感觉做一个简要的讨论。
2.1 相对亮度感知
阴暗的条件下突然点亮一盏灯——超级亮，如果同时点亮1000盏灯，只会觉得是原来的10倍亮度。一句话总结——人眼对于暗部的亮度变化非常敏感 ，而对于亮部的亮度不敏感。
2.2 人眼HDR
2.2.1 什么是HDR？
这部分内容参考了
先别玩显示器了，快来了解下HDR的基本知识吧！ - 哔哩哔哩 (bilibili.com)
HDR，全称是High Dynamic Range，即高动态范围。这本来是一个CG概念。
为什么会有这么一个概念出现？
既然是高动态范围，与之相对的就是低动态范围（Low Dynamic Range, LDR），这个动态范围值得其实是最高和最低亮度值之间的比值。
过去的计算机在表示图像的时候是用8bit（256）级或者16bit（65536）级来区分图像亮度，但区区几百或者几万级别的普通文件格式的图像无法再现真实的、接近自然光照的情况，于是就有了HDR技术的诞生。HDR技术在影像领域可以拓展亮度范围，呈现更多的影像内容，带来更加丰富、接近真实的细节表现，让显示设备上的画面更接近人眼看到的效果，新一代的高端显示器已经具备了HDR超高动态范围图像技术。
基于平面静态影像的视觉处理——在摄影时，HDR通过多张曝光的方式将得到的图像合成为一张图像，图像中无论是暗处还是亮出细节都很到位，极具画面层次感和立体感。
2.2.2 什么是HDRI？
HDRI，就是加上一个image——High Dynamic Range Image，即高动态范围图像，为了实现HDR技术的图像。它的亮度范围非常广，比其它格式的图像有着更大亮度的数据贮存。而且它记录亮度的方式与传统的图片不同，不是用非线性的方式将亮度信息压缩到8bit或16bit的颜色空间内，而是用直接对应的方式记录亮度信息——记录了图片环境中的照明信息，因此我们可以使用这种图像来“照亮”场景，引出了接下来要说的HDR环境贴图。
2.2.3 HDRI环境贴图
既然提到了HDRI，那赶紧把渲染会用到的“HDRI环境贴图”拿出来说说。
HDRI环境贴图（感觉有时候又叫HDR环境贴图，都是一个意思啦）就是一张HDRI，超越了普通光照颜色和强度的光照，渲染时用它来实现场景照明和模拟反射折射，在它的帮助下渲染出的3D场景将更加真实。
一般HDRI环境贴图适用于开放的环境。仔细想想在搜索HDRI环境贴图资源的时候，基本上都是一些：黄昏、日落、傍晚、户外等等一些广阔的外景（比如下图）：
但并不是只有室外的蓝天白云贴图，有时候需要的HDRI贴图可能是开阔的室内空间等等，如下图：
上面的HDRI和环境贴图其实算是一个拓展，但是我认为有必要放在一起说以加深印象，因此在这就滔滔不绝地说了这么多概念，其实百人计划后续就会专门设计到HDR和LDR，这里就当作暂时的了解吧！
【技术美术百人计划】图形 2.7 LDR与HDR_哔哩哔哩_bilibili
2.2.3 人眼HDR
上面说了那么多，提到了什么“更加真实”“更立体感”等等的描述，其实都是基于人眼看到的真实世界的样子，跟图像呈现的画面进行对比得出的结论。
人眼既可以分辨出高亮度的云彩不同层次，自动曝光！可以同时看到很亮的细节和很暗的细节，但不能完全保证同时生效。
2.3 人眼感光细胞分布
人眼可以把感知色彩的细胞简单分为两大类：杆状细胞和锥状细胞，前者负责感知亮度，后者负责感知色彩。
2.4 锥状细胞
锥状细胞专门用以感知颜色，被区分为了L细胞，M细胞，S细胞。三者负责感知的波长范围不同：
L细胞——红色区间；M细胞——绿色区间；S细胞——蓝色区间。
2.5 人眼的本质——光源的接收者
点题了！
人眼的本质就是光源的接收者，它的作用就是接受外部光线输入，输出神经电信号给大脑。
2.6 人眼接受光源的公式
这部分仅作了解吧
3 色彩空间的历史
了解一个东西，如果从他的历史开始去了解。这里就不再从头到尾去罗列了，简单说一下色彩系统从最初的到现在的都有哪些。
3.1 HSL色相饱和亮度 & HSV/HSB/HSL
1930年提出了一个基于主观意识区分的色彩系统——HSL（色相饱和亮度）。
这里顺带提一下之后1978年A.R.Smith在1978年基于RGB创建的一种颜色空间——HSV，与偏向硬件的RGB相比，HSV更偏向用户，但它本质上和RGB没啥区别，只是产生颜色的方式不同。
目前有HSL、HSV、HSB三种非常相似的颜色空间，于是我搜了搜三者的关系：
HSB为色相，饱和度，明度；HSV为色相，饱和度，明度，HSV和HSB是同一个东西。
HSL为色相，饱和度，亮度，和HSB/HSV有所不同。
关于HSL、HSB、HSV三者的区别，有一个回答写的非常的清楚：
色彩空间中的 HSL、HSV、HSB 有什么区别？ - 知乎 (zhihu.com)
（下图来自该问题中的其中一个回答）
3.1.1 HSB/HSV的S 和 HSL中的S
虽然S都是Saturation，饱和度，即颜色的纯度，但是：
HSB/HSV中的S——控制混入白色的亮，S越大白色越少，颜色越纯；
HSL中的S——跟黑白没有关系，S不控制混入黑白的多少。
3.1.2 HSB/HSV的B 和 HSL中的L
二者翻译过来一个都是明度，即颜色的明亮程度。但是：
HSB和HSV中的明度——被认为是光的量，可以是任何颜色，也可以被看作是混入黑色的量，值越大，混入黑色少，颜色自然明度越高；
HSL中的L——被翻译成“亮度”更准确，它可以被理解成黑白的占比，L越小趋向于黑色，L越大趋向于白色。
3.2 RGB 色彩系统
1931年，CIE提出了更加科学的色彩系统，希望完全客观、完全物理地量化色彩。
最开始通过测试得到了三基色的三条曲线，后来为了更具美感进行了归一化。
到这里还不够！既然归一化，那么可以让图像更加直观，于是有了r'和g'两个参数的二维空间：
3.3 XYZ 色彩空间
上面的RGB已经够直观的了，但是存在负数，我们希望在计算上更加的方便（不希望出现负数），于是在XYZ空间中表示色彩的方法就出现了。
注意：这里的RGB是CIE 1931 RGB，并不是sRGB（后面会提到）。
色域马蹄图-CIE xy色图
这里就是用X和Y来表示色彩，但是还是有一个垂直轴的，表示亮度。
3.4 更加平滑的色彩空间
上述的马蹄图并不平滑，尤其是靠近蓝色部分，因此需要搞个更加优化的色彩空间。
自定一个色彩空间需要三个指标：
- 色域——三个基色的坐标，由此形成三角形
- Gamma——如何对三角形进行划分
- 白点——色域三角形的重心
3.4.1 色域
其实就是整个三角形如何框定。
3.4.2 Gamma
它的值决定三角形如何切分，是对色彩进行采样的一种方式。
注意了，Gamma的取值并没有明确规定，而且目前广泛使用的2.2也是通过一大批实验者实验之后，得出的一个比较接近人眼的伽马值。
下图是Gamma=2.2的，是非线性的。
下图是Gamma=1，这种就是线性、等距的切分。
从显示器角度来说，显示器上电压与亮度的关系曲线类似于一个指数曲线，如下图，这个指数就是Gamma。
3.4.3 白点
整个色彩中心，最亮的、最白的地方。
3.5 线性颜色空间和伽马颜色空间
3.5.1 线性颜色空间
由上我们可以知道，使用线性渐变的颜色空间，我们称为线性颜色空间，也可以直接叫线性空间。
3.5.2 伽马颜色空间
那伽马颜色空间，或者伽马空间，就是不使用线性渐变的颜色空间——在线性空间的基础上进行伽马矫正后的颜色空间。
3.5.3 伽马颜色空间相对较暗
使用Gamma后画面会变暗。例如当Gamma值取2.2，当输入像素值为最大值的50%时，实际显示的亮度还不到亮度最大值的25%，画面可不就变暗了嘛。
4 常用的色彩模型和色彩空间
色彩模型：RGB、CMYK、LAB
色彩空间：满足色域、Gamma和白点三个指标，比如CIE XYZ、Adobe RGB、sRGB等
5 色彩空间转换
参考自论线性颜色空间的重要性（翻译） - 知乎 (zhihu.com)
5.1 渲染过程使用线性空间
虽然使用伽马空间便于显示，但在渲染过程中对颜色值进行计算时，却希望使用线性颜色空间。这是因为渲染过程中认为光的传播是线性的，两束光打到同一个地方，得到的亮度是两束光“颜色”相加，而不是相乘、相减或者其他计算方式。因此，在进行光照计算时用的是线性空间进行计算。因此，在渲染过程中，要确定使用的是线性颜色空间。
如何去做？
一种方法是手动矫正，读取贴图的颜色值，做反Gamma校正后将得到的线性值再给Shader进行光照计算，但这种方法比较费力。
另一种方法是直接使用sRGB贴图格式，所有的现代GPU都支持sRGB贴图格式，这类格式的图片虽然的像素还是经过Gamma校正的，但是文件里还保存了校正的Gamma值，作为贴图传给 GPU时，GPU的硬件会预先取出这个Gamma值，将贴图还原到线性空间中，再传给Shader做处理。这个方法相对手动矫正显得更快捷了，把矫正这件事情直接交给GPU去处理。
5.2 在显示前再转换到伽马空间
在显示前，应当将像素值变换到伽马颜色空间。这一步就是把渲染得到像素色值做一次Gamma校正。这样得到值，在非线性的显示器上就可以得到“正确”的效果！
补充内容
6 补充色域和色彩空间的知识
其实，上面提到的色域也可以直接叫做色彩空间（Color Space），而域有是一个数学概念，可以更好的说明色彩是有一定的范围。
6.1 常见的屏幕色域三种标准
这部分参考了：色域是什么？显示器屏幕色域sRGB、NTSC、Adobe RGB区别对比科普
常见的屏幕色域标准有：sRGB、NTSC、Adobe RGB。
sRGB——微软和HP在1996年共同开发的色彩空间；
NTSC——是NTSC电视标准下的色彩空间，被更多运用在电视行业；
Adobe RGB——是专业软件生产商Adobe在1998年推出的色彩空间，初衷是为了同时囊括sRGB（电脑常用的色彩空间）和CMYK（印刷常用的色彩空间），这样拍出的数码照片不仅能在电脑上正常显示和编辑，也能印刷出颜色无损而正确的相片。Adobe RGB相比sRGB囊括的色彩范围更广，受到设计师的青睐，因此在专业的摄影和后期领域被广泛使用。
把各种色域体现在马蹄图上：
根据马蹄图可以简单判断，sRGB能表示的色彩最少，色彩范围也最小，AdobeRGB跟sRGB相比更能表现出绿色和青色。
6.2 回顾伽马矫正
这部分参考了
色彩校正中的 gamma 值是什么？ - 知乎 (zhihu.com)
6.2.1 为什么要伽马矫正
Gamma曲线到底在矫正什么？回顾一下伽马Gamma出现的原因：
- 人眼对自然亮度感知是非线性的
- 我们用来记录/展示画面的媒介上，动态范围和灰阶预算是有限的。（无论纸张还是屏幕）
——为了在灰阶预算有限的前提下，协调自然亮度和主观灰阶感受这二者的映射关系，Gamma就产生了。
——是一个解决方案，用于化解“无限的自然存在，与有限的存储容量/传输带宽”之间的矛盾。
6.2.2 如何进行伽马矫正？
这里其实就是上述色彩空间转换里讲的内容：分别在采样时、输出到屏幕上给人眼看时，对亮度进行调整。
采样时，Gamma=1/2.2，调亮Gamma（Gamma值变小，说明画面更加明亮了）
显示时，Gamma=2.2，调暗Gamma（Gamma值变大，说明线性更加离谱了，画面就暗下来）