- CIE 1931 xy kromatisite diyagramındaki at nalı biçimli sınır, keyfi bir formülden değil, insanların kırmızı, yeşil ve mavi ışığı göreli olarak nasıl algıladığını ölçen renk eşleştirme fonksiyonlarından gelir
- CIE RGB verileri, 700nm, 546nm, 435nm ışık kaynakları ayarlanarak spektral renklerle eşleştirilen deney sonuçlarıdır; bazı dalga boylarındaki negatif değerler, bazı renklerin saf RGB ile yeniden üretilemediğini gösterir
- XYZ renk uzayı, RGB'yi doğrusal dönüşümle tüm değerlerin pozitif olacak şekilde daha kolay ele alınabilen standart bir biçime dönüştürür ve
x = X/(X+Y+Z), y = Y/(X+Y+Z) ile 3 boyutlu değerleri 2 boyutlu kromatisite koordinatlarına izdüşürür
- Diyagramın içindeki renkler, doğrudan
x, y üzerinden hesaplanmaktan ziyade, çeşitli spektral çizgi biçimleri oluşturulup bunlar renk eşleştirme fonksiyonlarıyla çarpılarak integre edildikten sonra xy koordinatlarına yerleştirilerek yaklaşık hesaplanabilir
- Gerçek ekranlar sRGB veya display-p3 gibi ekran renk uzaylarıyla sınırlı olduğundan, sınıra yakın birçok renk tam olarak gösterilemez ve clipping ya da kanal doygunluğu oluşur
At nalı biçimli diyagramın çıkış noktası
- CIE 1931 XYZ renk uzayını anlamaya çalışırken tekrar tekrar karşımıza çıkan kromatisite diyagramı, parlaklıktan ayrıştırılmış şekilde rengin niteliğini gösteren bir grafiktir
- Kenarlar belirli dalga boylarındaki spektral renklerle ilişkili olsa da, bütün şekil ve içteki renkler basit bir
x = func(y) formülüyle açıklanamaz
- Temel biçim, insanların kırmızı, yeşil ve maviyi birbirlerine göre nasıl algıladığından doğar; içteki renkler ise renk karışımı matematiği ve nokta örnekleme ile 2D görüntü olarak render edilebilir
Renk eşleştirme fonksiyonları ve CIE RGB
- Renk eşleştirme fonksiyonları, belirli bir dalga boyundaki hedef rengin göze aynı görünmesi için kırmızı, yeşil ve mavi ışık kaynaklarının şiddetinin ne kadar ayarlanması gerektiğini gösterir
- CIE 1931 RGB renk eşleştirme fonksiyonları, sırasıyla 700nm, 546nm ve 435nm kırmızı, yeşil ve mavi ışık kaynaklarını temel alır
- Deneyler, bir tarafta hedef renk ışık kaynağı bulunurken diğer taraftaki RGB ışık kaynaklarının insanlar tarafından doğrudan ayarlanıp hedef renkle eşleştirilmesi yöntemiyle yürütülmüştür
- Bu verilerde negatif kırmızı gibi değerler görülür
- Negatif ışık kaynağı fiziksel olarak üretilemez
- Bu, bazı spektral renklerin yalnızca saf RGB ışık kaynaklarıyla yeniden üretilemediği anlamına gelir
- Yine de dönüşümlerden geçirildiğinde renk uzayı hesaplamalarında faydalı biçimde kullanılabilir
XYZ renk uzayı ve xy kromatisite koordinatları
- XYZ renk uzayı, RGB renk uzayının bir matrisle doğrusal dönüşüm uygulanmış halidir ve aynı bilgiyi hesaplaması daha kolay başka bir koordinat sisteminde yeniden düzenlemeye yakındır
- Wikipedia'daki RGB dönüşüm matrisi kullanılırsa, XYZ renk eşleştirme fonksiyonu verileri RGB grafiğiyle karşılaştırılabilir
matrix = [
2.364613, -0.89654, -0.468073,
-0.515166, 1.426408, 0.088758,
0.005203, -0.014408, 1.009204
]
[R, G, B] = matrix * [X, Y, Z]
- XYZ, görüntüleme cihazlarının doğrudan üretemediği renkleri de içerecek şekilde tüm renkleri tanımlayan standart bir uzay olarak kullanılabilir
- Her cihaz, bu değerleri kendi fiziksel olarak gösterebildiği renk uzayına göre yorumlamak zorundadır
- Cihazın renk gamutu genişledikçe, aynı renk bilgisinden daha fazla renk ifade edilebilir
- xy kromatisite koordinatları, XYZ değerlerinin toplamına bölünmesiyle hesaplanır
const x = X / (X + Y + Z)
const y = Y / (X + Y + Z)
const z = Z / (X + Y + Z) = 1 - x - y
z, x ve y üzerinden türetilebildiği için xy kromatisite diyagramında genellikle atlanırxyden tekrar XYZ'ye dönmek için Y değeri gerekir; bunu içeren gösterim xyY renk uzayıdır
Neden at nalı gibi görünür
- RGB renk eşleştirme fonksiyonu verileri xy'ye izdüşürüldüğünde, alışık olduğumuz kromatisite diyagramının dış hattı ortaya çıkmaya başlar
- RGB verilerinde imkânsız renkler nedeniyle x ekseninin negatif bölgesi de bulunur; XYZ'ye dönüştürüldüğünde şekil daha tanıdık at nalı formuna yaklaşır
- XYZ renk eşleştirme fonksiyonu tablo verilerini doğrudan xy olarak render etmek de aynı biçimle örtüşür
- Şekil, XYZ renk eşleştirme fonksiyonlarının eğrilerinden doğrudan türetilir
- Her dalga boyu için
X, Y, Znin toplam içindeki oranı hesaplanır
- Bu oranlara göre noktalar yerleştirildiğinde kromatisite sınırı oluşur
- Aynı işlem keyfi olarak oluşturulmuş renk eşleştirme fonksiyonlarına uygulanırsa tamamen farklı şekiller çıkar; dolayısıyla gerçek at nalı biçimi, insan görme deneylerinden türetilmiş fonksiyonların sonucudur
İç renkleri doldurmak için yaklaşık yöntem
- Yalnızca
x, y koordinatları, ilgili noktanın geçerli bir renk olup olmadığını veya hangi renkle yaklaşık gösterilmesi gerektiğini doğrudan vermez
- Bunun yerine rastgele XYZ değerleri ya da spektrumlar oluşturup bunları xy koordinatlarına çevirerek grafik üzerine yerleştiren bir yaklaşım kullanılabilir
- Buradaki anahtar, spektral çizgi biçimleri üretmektir
- Dalga boyu ekseninin tamamında, her dalga boyunun renge ne kadar katkıda bulunduğunu gösteren bir eğri oluşturulur
- Bu eğri XYZ renk eşleştirme fonksiyonlarıyla çarpılıp integre edilerek nihai XYZ değeri elde edilir
- Aynı şekilde RGB renk eşleştirme fonksiyonlarıyla çarpılıp integre edilerek RGB değeri elde edilir
- Elde edilen XYZ değeri xy'ye dönüştürülerek kromatisite diyagramına yerleştirilir
- İki sinüs eğrisinin ofset ve genişliği değiştirildiğinde farklı spektral eğriler üretilir; bunun sonucunda grafikte farklı renkler ve koordinatlar görünür
- Otomatik demo, ofset ve genişliği değiştirerek uzayı daha geniş tarar ancak tüm renk uzayını tamamen doldurmaz
- Doğrudan deneyebileceğiniz bir CodePen demosu sunuluyor
Ekranda gösterim ve renk uzayı kısıtları
- Hesaplanan XYZ değerlerini ekranda göstermek için bunların sRGB gibi gerçek bir render renk uzayına dönüştürülmesi gerekir
- Tarayıcıdaki
rgb() sRGB varsaydığından, XYZ'yi RGB'ye çevirirken gama düzeltmesi dikkate alınmalıdır
- display-p3, sRGB'den daha geniş renk gamutuna sahip bir renk uzayıdır ve birçok tarayıcı ile ekran tarafından desteklenir
- CSS'te display-p3 renkleri
color(display-p3 r, g, b) biçiminde belirtilebilir
- Tarayıcının p3 renk uzayı da sRGB ile aynı gama düzeltmesini kullandığından, renklerin doğru render edilmesi için bunun da hesaba katılması gerekir
- Geniş gamutlu tarayıcı ve ekranlarda daha güçlü renkler görülebilir; ancak p3'ün ekran görüntülerinde veya Zoom ekran paylaşımında nasıl aktarıldığı ya da sRGB'ye nasıl dönüştürüldüğü yalnızca bu deneyle kesinleştirilemez
Renklerin tamamen doğru olmamasının nedeni
- İç renkler XYZ değerlerinden doğrudan
XYZ_to_sRGB ile dönüştürüldüğünde, birçok renk 0~255 aralığının dışına çıkar ve aşırı doygun sonuçlar verir
- XYZ'den doğrudan renk elde etmek yerine, spektral eğriyi RGB renk eşleştirme fonksiyonlarıyla çarpıp integre etme yöntemi daha iyi bir enterpolasyon gibi görünür
- Buna rağmen üretilen renklerin önemli bir kısmı hâlâ geçersiz RGB değerleridir
- 0~255 aralığının dışına çıkan renkler render edilmezse, geriye yalnızca alışıldık sRGB üçgeni kalır
- Üçgen dışındaki renkler tam doğrulukla gösterilemese de, RGB kanallarından 1-2'sinin doygun olduğu durumlarda kalan kanalların değişimi sayesinde renk farkları bir ölçüde görülebilir
İlgili kaynaklar
1 yorum
Hacker News yorumları
Kromatisiteyi dik koordinat ızgarasında çizmenin en yaygın yolu epey yanıltıcı. Kromatisite diyagramları ağırlık merkezi koordinatlarını kullanır; yaygın XYZ kromatisite diyagramının tuhaf biçimde çarpılmış şekli, verinin gerçek doğasından çok çizim yönteminden kaynaklanan bir bozulma gibi görülebilir.
Kromatisite diyagramını, 3 boyutlu renk uzayında üç standart birim vektörden geçen 2 boyutlu bir düzlem kesiti olarak görmek daha doğal; [1]’deki gibi eşkenar üçgen çizimi de bunu iyi gösteriyor. XYZ uzayındaki tüm gamın keyfi olarak ezilip büzülmüş bir şekil değil, insan görüsünün kısıtları içinde pozitif oktantı oldukça iyi dolduracak şekilde bilinçli seçildiği de daha açık hale geliyor.
[1]: https://physics.stackexchange.com/questions/777501/why-is-th...
X, Y, Z eksenlerinin kendisi de bir ölçüde keyfi olduğundan, xy’yi dik ikizkenar üçgen içinde çizmek yerine eşkenar üçgen içinde çizmenin özünde daha doğru olduğunu söylemek zor. Koni hücresi tepkilerine yakın koordinatlar kullanmak kavramsal olarak daha net olabilir; ancak bu tür 2 boyutlu çizimler, görmenin nasıl çalıştığını ve diyagramın ne anlama geldiğini derinden anlamayan kişiler için sonuçta yanıltıcı olabilir.
https://www.w6rz.net/chromacity.mp4
Kromatisite diyagramının o belirli sürümü, ekranlarda eksik kalan renklerin çeşitli lazer pointer yeşilleri gibi görünmesine yol açıyor. Oysa gerçekte, enerji başına fazla karanlık oldukları için kullanılamayan çok doygun kırmızı ve mavi primerler nedeniyle eksik kalan pek çok kırmızı ve mavi tonu da var.
Referans: https://nanosys.com/blog-archive/2012/08/14/color-space-conf...
Kırmızı-siyan anaglif görseller yaparken renk yönetimi hakkında istediğimden çok daha fazlasını öğrendim. Çünkü sRGB kırmızı istediğimde geniş gamlı monitörde yaklaşık (180,16,16) gibi değerler çıkıyor ve kanallar arası sızıntı ciddi biçimde artıyordu. Şimdi terzi bir arkadaşımla özel baskılı kumaş üzerinde çalışıyorum; çiçek deseninin sarısı işlem sırasında bir şekilde turuncuya döndüğü için siparişten önce hata ayıklamayı ve düzeltmeyi bitirmeye çalışıyoruz. Hâlâ renk yönetimi hakkında fazlasıyla şey öğreniyorum.
Ancak görsel algı, gözdeki koni hücrelerinin fiziksel olarak görebildiğinin çok ötesine gider. Arkasında, optik sinir olgularını yorumlamaya çalışan bütün bir beyin vardır. İlginç beyin uyarımlarına örnek olarak, koni hücrelerinin fiziksel olarak algılayamadığı ama görebildiğimiz kimerik renkleri araştırmak iyi olur. Örneğin Stygian blue, kendi ışığını yayan kırmızı, hiperbolik turuncu gibi.
†: https://www.perplexity.ai/search/please-provide-chimerical-c...
W: https://en.wikipedia.org/wiki/Impossible_color
Örnek: https://ctnbee.com/en/upload
Renk uzayları hakkında bir başka ilginç keşif de var: https://ericportis.com/posts/2024/okay-color-spaces/
Mor/magenta’nın “gerçek” renk olmadığını düşünenlere, kısa dalga boylarında kırmızı X’in mavi Z’den daha yavaş azaldığı için 400 nm’nin altında yüksek güçlü, tek dalga boylu doygun mor/magenta renk elde edilebileceğini söylemek isterim. Standart kromatisite grafiğinde iyi temsil edilmez, monitörler için verimli de değildir; mavi için bile geçerli olduğu gibi uzun süre bakmak tehlikelidir. Tek dalga boylu mor/magenta lazere bakarsanız başınızı çevirmeli ya da gözlerinizi kapatmalısınız.
Harika. Renk, algı ve gam hakkında aklıma bir fikir geldi.
Kısaca, belirli bir ışık dalga boyu kombinasyonunun olgun peynir kokusu algısı yarattığını, başka bir kombinasyonun da arkanızda bir ayı olduğunu düşündürdüğünü hayal edelim. O zaman diyagramda yalnızca renk pikselleri değil, o belirli algıların oluştuğu noktalara küçük peynir ve ayı resimleri de konmalıydı.
Aslında magentanın da böyle bir şey olduğunu düşünüyorum. Spektrumda bulunmayan bir renk; beynin fazla bunalmaması için onu yalnızca bir renk daha olarak algılatan bir duyguya ya da hisse daha yakın. Bu, farklı derecelerde sinestezi yaşayan insanlarda —kelime oyununa izin verirseniz, sinestezi spektrumundaki insanlarda— gerçek olguyu açıklamaya da yakın bence.
XYZ’den başlamak fena olmayabilir, ama artık görsel algımızla çok daha iyi örtüşen çok daha iyi renk uzayları var. Başlıcaları CIE 1976 L',u',v' ve daha yakın dönemde Dolby araştırmalarından çıkan ICtCp.
Benzer şekilde, saf dalga boylarına karşılık gelen renkleri çizip bunların konveks zarfını aldığınızda fiziksel olarak mümkün tüm renk uzayını elde edebilirsiniz. Bu özellik başka renk uzaylarında düzgün biçimde yeniden üretmesi zor bir şeydir; olsa olsa doğrusal dönüşümlerle mümkündür. XYZ zaten böyle bir dönüşümdür ve bir baz seçiminden beklenebilecek neredeyse tüm iyi özelliklere sahiptir.
https://giannirosato.com/blog/post/jpegli-xyb/
Eğitim ve öğrenmeye optimize edilmiş “eğitsel” bir renk uzayı olup olmadığını merak ediyorum. Basit matematikten çok doğruluğu önceleyen; göze çarpan özellikleri “modelin yapay ürünleri” değil, gerçek insan algısı özellikleri olan bir renk uzayı.
Tüm renk gamını kapsasa, spektral lokusla da iyi çalışsa ve ton ile renk karışımı bir ölçüde doğrusal olsa iyi olurdu. Munsell’in kapladığı alana benzer, ama tüm renk gamını ele alan ve 21. yüzyıl tarzı bir şey. “Spektrumu vurgulamak renkleri daha iyi öğretmeye yarar mı?” diye bir yan proje yaparken buna yakın bir şey bile bulamadım, bu yüzden geçici olarak birkaç şeyi birleştirdim. Algısal renk uzayı için güncel aday olarak CAM16UCS kullandım; doğrusal ton için Jzazbz ile bükülmeyi çözdüm; mutlak parlaklık için sanity check yaptım; CAM’in algısal olmayan bir özelliği olarak anladığım, lokus yakınındaki tuhaf mavi kuyruğu da pek ilkeye dayanmadan bastırdım. Uygulamayı lookup table ile yaptım. İlgili bir çalışma varsa duymak isterim.
Hellwig ve Fairchild yakın zamanda modeli matematiksel olarak basitleştirirken kroma doğruluğunu iyileştirdi (http://markfairchild.org/PDFs/PAP45.pdf). Daha basit bir model olarak CIELAB var; L, a, b parametreleri üretir. Burada L açıklık, hypot(a,b) kroma, arctan2(b,a) ise tondur.
Daha iyi bir seçenek Munsell renk uzayı olabilir. Munsell tüm renk alanını binlerce küçük parçaya böldü; her parça arasındaki mesafe, titiz kullanıcı testleriyle belirlenen “zar zor algılanabilir fark”ın bir birimiydi. Bu yüzden yeşil bölge sarıdan çok daha büyüktü. Bu renk uzayının geliştirilme süreci de çok ilginç; kendisi ressamdı ama çalışmaları daha modern renk uzaylarının yolunu açtı.
“Negatif kırmızı ışık kaynağı”, deneğin eşleştirmeye çalıştığı renge kırmızı ışık ekleyen kadranı çevirdiği anlamına gelir.
Temelde bilinmeyen bir C rengi ve R+G+B rengi vardır. Bazen eşleştirme yapılamaz, bu yüzden C+R = G+B eşleştirilmeye çalışılır. Bu durumda R’yi denklemin diğer tarafına eklediğiniz için “negatif” R ortaya çıkar. Aynı şey yeşil ve mavi için de olur, ama daha küçük ölçüde.
Genel olarak doğru, ancak son bölümde yazarın iki tepeli bir spektrum üretip bunu kromatisite diyagramına yansıtarak lokusun içini doldurmaya çalıştığı kısmı pek anlamıyorum. Bunu neden yaptığını bilmiyorum.
Bana göre yapılması gereken yöntem şu. Önce bir Y değeri seçip bunu diyagramın parlaklığı olarak alın; ardından spektral lokus ve mor çizgiyle çevrili alan içindeki her piksel için x, y koordinatlarını alın. Bu üç değer CIE xyY renk uzayındaki rengi belirtir; xyY’den XYZ’ye dönüşüm de basittir: X = Y / y * x, Y = Y, Z = Y / y * (1 - x - y). Sonra XYZ değerlerini çıktı görüntüsünün renk uzayına, örneğin sRGB’ye eşleyin. Belirli bir XYZ değeri sRGB’nin [0,1] aralığının dışına çıkarsa sRGB gamının dışındadır; bu durumda en yakın geçerli gam değerine kırpılabilir.
Sorun “alan içindeki her piksel” kısmı. Bunu yapıp çıktıyı o şekle göre kesebilirdim, ama o zaman çıktıyı doğrudan o şeklin kendisiyle kesmiş olurdum ve bunun neden o şekil olduğunu hiç açıklamazdı. Sahte gibi geldi. Yine de en yaygın yöntemin bu olduğu anlaşılıyor. Daha titiz bir yaklaşımı anlamaya çalıştım; spektrum üretip doldurma yöntemi burada açıklanıyor: https://clarkvision.com/articles/color-cie-chromaticity-and-...
Bu bana daha titiz bir yaklaşım gibi geliyor, ama kırpma da muhtemelen “yeterince iyi” bir yöntem olabilir.
Renk bilimine hâkim olanlara bir sorum var. Guild’in ham verilerini https://royalsocietypublishing.org/doi/pdf/10.1098/rsta.1932... okuyorum, ancak Tablo 4’teki sayıların ne anlama geldiğini anlamakta zorlanıyorum.
Oradaki tüm sütunları anlayan biri var mı merak ediyorum. Özellikle renk eşleme deneyinden çıkan normalize edilmemiş katsayıları ya da bu katsayıların normalizasyonunu geri alma yöntemini arıyorum. Burada kastettiğim katsayılar, Tablo 3’teki üç renk katsayıları u{a,b,c}_\lambda. Bu verinin Tablo 4’te olup olmadığını da bilmiyorum; dolayısıyla bunlar belki de iki ayrı soru olabilir.
Açıklamanın basit olduğunu düşünüyorum. Renk ışıktır; ultraviyoleden maviye, yeşile, sarıya, kırmızıya ve kızılötesine uzanan doğrusal bir şeydir. Sadece tek bir çizgidir.
Fiziksel gerçeklikte mor ışık yoktur. Göz kırmızı ve mavi ışığı birlikte aldığında, zihin mavi ile kırmızı arasındaki tüm mor ve magenta tonlarını üretir. Bu yüzden magentayı dahil etmek için mavi ile kırmızı arasına bir çizgi daha çizmek gerekir. Yani gerçek renk çizgisini bükmek gerekir; kromatiklik diyagramında görülen şey de tam olarak budur.
Bu yüzden “kırmızı ışık” değil, “‘kırmızı’ ışık” diye yazdım. Fiziksel spektrumu nm ve enerji eksenlerinde gri tonlamayla, algısal spektrumu ise renk açısı ve parlaklık renkleriyle eşleştirdim. İkisi de 3 boyutlu algısal renk uzayına sarılabilir; fiziksel spektrum da nm’den renge enterpole edilebilir. Ya da sinir sistemine bağımlılığı vurgulamak için 2 boyutlu, primat olmayan memelilere özgü dikromatik uzay boyunca yerleştirilebilir. Renk hakkındaki yanlış anlamalar anaokulundan lisansüstüne kadar o kadar yaygın ki, açıklık uğruna son derece dikkatli olmak işe yarıyor.
“Fiziksel gerçeklik” diye ima edilen optikte aslında hiç renk yoktur. Tüm renkleri zihin üretir. Işığa, gören özneden bağımsız bir renk niteliği atfetmek bir kategori hatasıdır. Renk biliminde burada sözü edilen fiziksel gerçeklik daha doğru olarak görünür aralıktaki elektromanyetik ışınımın spektral güç dağılımı diye adlandırılır. Bu ışınım insan görsel sisteminin renk tepkisini uyardığı sürece, mor ışık elbette vardır. Sadece tek ve dar bir dalga boyu bandındaki ışınımla simüle edilemez.
CIE at nalı diyagramının alt kısmındaki “mor sınır”, uzun dalga boylu ve kısa dalga boylu uyaranların, yani kırmızı/mavi ana renklerin karıştırılmasından doğan algısal sınırı gösterir. Ancak ışığın doğal bir rengi olduğunu varsaymak, gerçekliğin oldukça insan merkezli bir betimlemesidir. Başka canlıların tepkisel özellikleri insanlardan çok farklıdır. Polarizasyona duyarlı bir duyuyu hayal etmek yeterli. Sanatçıların renk çemberinin dairesel olmasının nedeni, rengin sanatçının zihninde bir qualia olarak böyle belirmesidir. Qualia’nın fiziği, dış uyaranlardan çok organizmanın iç tepkilerinin karmaşıklığıyla ilgilidir. Işığın renginden söz etmek gündelik dilde makul bir ifadedir, ama uyaranın fiziğine insani özellikleri fazlasıyla yükler. Mümkün olduğunca basit anlatmak gerekir; ama bundan daha basit hale getirmemek gerekir.
“Gerçek renk”i algı değil de ışığın özelliği olarak gören açıklama, konuyu netleştirmekten çok daha fazla yanlış anlamaya yol açar.