主题：从色域空间的定义看RAW是否具有色空间的学习心得
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什么是色温（Color Temperature）？白平衡与色温有什么关系？
把一个物体加热到发红、发光，普朗克先生发现，它发出的光谱与温度有关，不管什么物体，只要温度相同，发出光的光谱都一样，也就是看见的颜色都一样。按照不同的加热温度，把发光颜色标记在色品图上，就是下图中间弯弯的那条曲线。这个图是我从网上随便找的，只是个示意而已，我“故意”去掉了这个图的出处。
如果一个XYZ颜色点落在这条轨迹上，从这条轨迹查出一个温度，这个温度叫做，绝对色温就是一个温度值K。
如果一个XYZ颜色点没有落在这条轨迹上，从这个颜色点向普朗克轨迹做垂线，与普朗克轨迹交点的温度，叫做相关色温（相对色温、CCT）。相关色温有两个值，一个是轨迹交点的温度值T；还有一个值是这个颜色点到交点的距离，这个量英文叫Tint，中文翻译成“色调”，我觉得叫色偏更合适，它是偏离普朗克轨迹的程度。
涉及到在图上计算距离，为了结果准确，在数学上做了两个处理。一是把xy坐标系转换为uv坐标系。在xy坐标系上，图上距离长短与人眼感觉到的颜色区别不一致，而uv坐标系上的距离就更接近人眼的感觉，所以uv坐标系也就叫做均匀坐标系。二是把色温K换算成迈尔德（mired，mired=1e6/K）。色温K的数值变化，与图上距离也不一致，换成迈尔德，迈尔德的差值基本上与uv坐标系的距离成正比。
做了这样两个数学处理后，把上图中普朗克轨迹的部分放大后，就是下图的样子。
上图中的每个点，差不多是20mired，基本上是等距分布。蓝线上的相关色温CCT都是5000K，色偏（Tint）用mired数值表示。
我为什么要隐去网上图片的出处？因为这张图片存在问题（错误）。首先，从相关色温的定义上看，相同的相关色温都位于普朗克轨迹的垂线上，而图中的相关色温短线与普朗克轨迹并不垂直。这是因为，图中的相关色温短线是按照uv坐标系计算出来的，换算到xy坐标系就无法垂直了。相关色温的定义并没有要求必须用uv坐标系计算，用xy坐标系也可以，只是误差稍大一点而已。第一个画图的人，肯定会做说明，相关色温的短线是怎么计算出来的。而后来引用者去掉了说明，就造成了歧义。前面说相关色温垂直于普朗克轨迹，后面的图上却是斜线，这就凌乱了。第二个错误是，图中“色调”（Tint）的正、负标反了。普朗克轨迹上方的应该是“正”值，下方的是“负”值。
我经常遇到这样的情况，有人找一堆网上的资料批判我，如果我说资料写错了，有人甚至会直接找原作者求炮弹轰炸我。德高者会果断承认是写错了，俗人往往顾左右而言他。不管如何，能自己写“资料”的，大都是有知识的人，不是纯吹的网上“搬运工”。
一个XYZ颜色，对应着色品图上的一个点（x，y），这个点也可以用相关色温的色温T，色偏Tint来表示。所以，可以把相关色温的T、Tint看成一个新的坐标系，专门用来说明光源的情况。也就是把普朗克轨迹曲线捋直了变成横坐标，竖坐标就是Tint，这就是照相机内部白平衡微调的原理。
为什么要搞那么复杂，用色温来表示颜色？
这是为了延续胶片摄影的习惯，胶片时代，每种彩色胶片都有固定的绝对色温，如果光源的绝对色温与胶片绝对色温不匹配，要用滤镜修正，否则没法正确还原颜色。滤镜修正的主要数据就是Mierd，按多少个迈尔德修正颜色。
胶片时代，光源都必须是绝对色温光源，也叫普朗克光源，如果是相关色温光源，对摄影师来说，就是不适合彩色摄影的光源，所以胶片时代几乎没有相关色温的概念。这种胶片绝对色温与拍摄光源绝对色温要保持一致的道理，胶片时代叫色温匹配。
到了数码摄影时代，光源可以是相关色温光源，数码照相机用CMOS的相关色温与光源相关色温相互平衡，就叫做“白平衡”。前面说过，所谓“白平衡”，就是测量出光源的颜色。对RAW的后期解码来说，光源的颜色用XYZ就足够了，没必要换算成色温、色偏（Tint），但是为了尊重老摄影师的经验，还是保留了用色温、色偏（Tint）调整后期白平衡的手段。
懂了上面这些道理就知道，“白平衡”与色温，绝对色温也好，相关色温也罢，没有必然的关系，“白平衡”就是找出光源的XYZ颜色，换算成色温这是兼顾老摄影师的传统，不是数码摄影的必须。
的确有照相机的RAW文件保存了拍摄时的相关色温CCT，但是更多的是保存“白”的R、G、B数值。很多照相机都有预设白平衡，比如“晴天”、“阴天”、“荧光灯”、“白炽灯”等等，这些白平衡的“白”会保存在RAW文件中，有人查看RAW数据标签，看到这一堆参数，由此推断RAW没有当前使用的白平衡数据，甚至认为ACR、LR这些解码软件初始的色温、色偏（Tint）参数是解码软件自定的，也是奇葩。
把一个物体加热到发红、发光，普朗克先生发现，它发出的光谱与温度有关，不管什么物体，只要温度相同，发出光的光谱都一样，也就是看见的颜色都一样。按照不同的加热温度，把发光颜色标记在色品图上，就是下图中间弯弯的那条曲线。这个图是我从网上随便找的，只是个示意而已，我“故意”去掉了这个图的出处。
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如果一个XYZ颜色点落在这条轨迹上，从这条轨迹查出一个温度，这个温度叫做，绝对色温就是一个温度值K。
如果一个XYZ颜色点没有落在这条轨迹上，从这个颜色点向普朗克轨迹做垂线，与普朗克轨迹交点的温度，叫做相关色温（相对色温、CCT）。相关色温有两个值，一个是轨迹交点的温度值T；还有一个值是这个颜色点到交点的距离，这个量英文叫Tint，中文翻译成“色调”，我觉得叫色偏更合适，它是偏离普朗克轨迹的程度。
涉及到在图上计算距离，为了结果准确，在数学上做了两个处理。一是把xy坐标系转换为uv坐标系。在xy坐标系上，图上距离长短与人眼感觉到的颜色区别不一致，而uv坐标系上的距离就更接近人眼的感觉，所以uv坐标系也就叫做均匀坐标系。二是把色温K换算成迈尔德（mired，mired=1e6/K）。色温K的数值变化，与图上距离也不一致，换成迈尔德，迈尔德的差值基本上与uv坐标系的距离成正比。
做了这样两个数学处理后，把上图中普朗克轨迹的部分放大后，就是下图的样子。
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上图中的每个点，差不多是20mired，基本上是等距分布。蓝线上的相关色温CCT都是5000K，色偏（Tint）用mired数值表示。
我为什么要隐去网上图片的出处？因为这张图片存在问题（错误）。首先，从相关色温的定义上看，相同的相关色温都位于普朗克轨迹的垂线上，而图中的相关色温短线与普朗克轨迹并不垂直。这是因为，图中的相关色温短线是按照uv坐标系计算出来的，换算到xy坐标系就无法垂直了。相关色温的定义并没有要求必须用uv坐标系计算，用xy坐标系也可以，只是误差稍大一点而已。第一个画图的人，肯定会做说明，相关色温的短线是怎么计算出来的。而后来引用者去掉了说明，就造成了歧义。前面说相关色温垂直于普朗克轨迹，后面的图上却是斜线，这就凌乱了。第二个错误是，图中“色调”（Tint）的正、负标反了。普朗克轨迹上方的应该是“正”值，下方的是“负”值。
我经常遇到这样的情况，有人找一堆网上的资料批判我，如果我说资料写错了，有人甚至会直接找原作者求炮弹轰炸我。德高者会果断承认是写错了，俗人往往顾左右而言他。不管如何，能自己写“资料”的，大都是有知识的人，不是纯吹的网上“搬运工”。
一个XYZ颜色，对应着色品图上的一个点（x，y），这个点也可以用相关色温的色温T，色偏Tint来表示。所以，可以把相关色温的T、Tint看成一个新的坐标系，专门用来说明光源的情况。也就是把普朗克轨迹曲线捋直了变成横坐标，竖坐标就是Tint，这就是照相机内部白平衡微调的原理。
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为什么要搞那么复杂，用色温来表示颜色？
这是为了延续胶片摄影的习惯，胶片时代，每种彩色胶片都有固定的绝对色温，如果光源的绝对色温与胶片绝对色温不匹配，要用滤镜修正，否则没法正确还原颜色。滤镜修正的主要数据就是Mierd，按多少个迈尔德修正颜色。
胶片时代，光源都必须是绝对色温光源，也叫普朗克光源，如果是相关色温光源，对摄影师来说，就是不适合彩色摄影的光源，所以胶片时代几乎没有相关色温的概念。这种胶片绝对色温与拍摄光源绝对色温要保持一致的道理，胶片时代叫色温匹配。
到了数码摄影时代，光源可以是相关色温光源，数码照相机用CMOS的相关色温与光源相关色温相互平衡，就叫做“白平衡”。前面说过，所谓“白平衡”，就是测量出光源的颜色。对RAW的后期解码来说，光源的颜色用XYZ就足够了，没必要换算成色温、色偏（Tint），但是为了尊重老摄影师的经验，还是保留了用色温、色偏（Tint）调整后期白平衡的手段。
懂了上面这些道理就知道，“白平衡”与色温，绝对色温也好，相关色温也罢，没有必然的关系，“白平衡”就是找出光源的XYZ颜色，换算成色温这是兼顾老摄影师的传统，不是数码摄影的必须。
的确有照相机的RAW文件保存了拍摄时的相关色温CCT，但是更多的是保存“白”的R、G、B数值。很多照相机都有预设白平衡，比如“晴天”、“阴天”、“荧光灯”、“白炽灯”等等，这些白平衡的“白”会保存在RAW文件中，有人查看RAW数据标签，看到这一堆参数，由此推断RAW没有当前使用的白平衡数据，甚至认为ACR、LR这些解码软件初始的色温、色偏（Tint）参数是解码软件自定的，也是奇葩。
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还是以这※※全符合卢瑟条件的理想照相机为例，我们来看白平衡。
大部分RAW文件会记录照片中“白色”的R、G、B数值，比如RGBw =【0.6995；0.8667；
0.1345】（19#色块、中灰）。这组数字的绝对数值不重要，重要的是R、G、B的比例关系。通常对G值做归一化，变成RGBw=【0.8053；1；0.1609】。
这个RGBw用CCM转换到CIEXYZ，就是“白”的颜色，XYZw =【1.0950；1；0.3533】，也就是标准光源A（SA）。
根据XYZw =【1.0950；1；0.3533】就能计算出相关色温，CCT=2869K（Tint=1）。
如果把RAW原始RGB的R除以0.8053，B除以0.1609，看起来是下面的样子。
这就是所谓的RAW的R、G、B白平衡调整，用调整后的RGB，还是色卡校准的方法可以得到一个新的，在R、G、B白平衡调整基础上的CCM，记为CCMw。
这样貌似我们有两种白平衡方式。
一是直接使用光谱校准的CCM，一步到位把所有颜色调整到位。所有颜色都正确还原了，白色自然也不例外。
二是先调整R、G、B白平衡，再用一个新的CCMw还原颜色。
其实，这两种办法，数学上是完全一样的，本质上就是把CCM拆分成两个矩阵，CCM = CCMw×diag（【1./ RGBw】）。
我反复说，色彩科学、色彩管理依据的都是计算，很多问题，算一下就彻底明白了。如果不算算，拍脑袋乱说，往往出错。
比如，用色卡校准白平衡，大师、专家、大V、大咖，很多人都说应该用色卡最左边的那个“白”，因为他们觉得这个“白”看起来更“白”一点。其实，应该用左数第4个“白”（19#色块、中灰），道理很简单，算出来的光源颜色更准确一点。
用RAW文件中记录的RGBw调整R、G、B，实际上就是把RAW的“白”调整成RGB=【1；1；1】，但是这种调整不会影响最终照片的颜色，因为不调整使用的是CCM，调整后使用的是CCMw。
经过R、G、B白平衡调整，RAW的RGB照片中中性色色块看起来都变成了正常的“白”，但是很遗憾，这只是一种错觉。因为RAW照片还没有还原出正确的颜色，也没有指定RGB的色彩空间，只是因为看图软件把RAW照片当成sRGB色彩空间的照片对待，RGB=【1；1；1】才看起来变成了白色。
真正影响最终照片颜色的是CA（chromatic adaptation）！
重要的话得反复说，RAW的RGB，经过CCM，转换到CIEXYZ后，看起来是下面的样子。
经过色适应变换（CA），把SA光源颜色转换到PCSXYZ（XYZ_D50），才会是下面的样子。
什么是色适应（CA、chromatic adaptation）？
从原理上说，当人眼长时间盯住一个白颜色看，会忽视光源的影响。举例说，D65光源与SA光源颜色不一样，在D65光源下看“白”色，是清冷的感觉，在SA光源下看，是红红黄黄的温暖感觉，两个“白”的颜色完全不同。但如果长时间看，人眼会慢慢忘记光源颜色的区别，主观认为两个“白”的颜色一样白。这个“长时间”大约是每天20分钟，累计2、3个月。这也是大部分人感觉不到自己显示器偏色的原因。
这就是“色适应”。
换句话说，如果反射率光谱平坦的“白”，中间用挡板隔开，左边用D65光源照明，右边用SA光源照明，人眼会非常清楚地分辨出两者的区别，这就是CIEXYZ比色法，是CIEXYZ的基础。
用比色法的CIEXYZ如何表达人眼的色适应性呢？就是简单粗暴地对XYZ乘以一个3×3的CA矩阵，PCSXYZ = CA×CIEXYZ ！
这个CA矩阵用源光源XYZ和目标光源XYZw计算得到，对RAW解码来说，源光源XYZ就是拍摄时的光源，也就是白平衡计算出的光源颜色，目标光源是PCSXYZ色彩空间的D50。色彩联盟（ICC）推荐使用Bradfoord算法计算CA，算法和公式就不细说了。
对完全满足卢瑟条件的理想照相机来说，白平衡计算出来的光源颜色XYZ的唯一作用就是计算CA。光源的相关色温换算并不是必须的，解码软件设置色温、色偏调整，只是为了兼顾老摄影调整色温的经验。
从CIEXYZ到PCSXYZ，CA是色彩管理规定必须要做的工作，解码软件不能取消。如果想要CA不起作用，唯一的办法就是用白平衡指定拍摄时是D50光源，这样，CA矩阵把D50转换到D50，等于不起作用。
比如拍摄朝阳、晚霞时，想要突出那种红红黄黄的效果，就可以指定白平衡色温为5000K（接近D50），或者指定白平衡为“晴天”（色温大约为5500K、也接近D50），这样就取消了色适应CA的作用。
顺便提一下，前面帖子（532楼）里提到PCS时，误写成“profile color space”，正确的应该是“profile connection space”，勘误一下。
这个帖子有点太长了，下回再说已知光源XYZ，如何计算CCT（相关色温）。
大部分RAW文件会记录照片中“白色”的R、G、B数值，比如RGBw =【0.6995；0.8667；
0.1345】（19#色块、中灰）。这组数字的绝对数值不重要，重要的是R、G、B的比例关系。通常对G值做归一化，变成RGBw=【0.8053；1；0.1609】。
这个RGBw用CCM转换到CIEXYZ，就是“白”的颜色，XYZw =【1.0950；1；0.3533】，也就是标准光源A（SA）。
根据XYZw =【1.0950；1；0.3533】就能计算出相关色温，CCT=2869K（Tint=1）。
如果把RAW原始RGB的R除以0.8053，B除以0.1609，看起来是下面的样子。
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这就是所谓的RAW的R、G、B白平衡调整，用调整后的RGB，还是色卡校准的方法可以得到一个新的，在R、G、B白平衡调整基础上的CCM，记为CCMw。
这样貌似我们有两种白平衡方式。
一是直接使用光谱校准的CCM，一步到位把所有颜色调整到位。所有颜色都正确还原了，白色自然也不例外。
二是先调整R、G、B白平衡，再用一个新的CCMw还原颜色。
其实，这两种办法，数学上是完全一样的，本质上就是把CCM拆分成两个矩阵，CCM = CCMw×diag（【1./ RGBw】）。
我反复说，色彩科学、色彩管理依据的都是计算，很多问题，算一下就彻底明白了。如果不算算，拍脑袋乱说，往往出错。
比如，用色卡校准白平衡，大师、专家、大V、大咖，很多人都说应该用色卡最左边的那个“白”，因为他们觉得这个“白”看起来更“白”一点。其实，应该用左数第4个“白”（19#色块、中灰），道理很简单，算出来的光源颜色更准确一点。
用RAW文件中记录的RGBw调整R、G、B，实际上就是把RAW的“白”调整成RGB=【1；1；1】，但是这种调整不会影响最终照片的颜色，因为不调整使用的是CCM，调整后使用的是CCMw。
经过R、G、B白平衡调整，RAW的RGB照片中中性色色块看起来都变成了正常的“白”，但是很遗憾，这只是一种错觉。因为RAW照片还没有还原出正确的颜色，也没有指定RGB的色彩空间，只是因为看图软件把RAW照片当成sRGB色彩空间的照片对待，RGB=【1；1；1】才看起来变成了白色。
真正影响最终照片颜色的是CA（chromatic adaptation）！
重要的话得反复说，RAW的RGB，经过CCM，转换到CIEXYZ后，看起来是下面的样子。
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经过色适应变换（CA），把SA光源颜色转换到PCSXYZ（XYZ_D50），才会是下面的样子。
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什么是色适应（CA、chromatic adaptation）？
从原理上说，当人眼长时间盯住一个白颜色看，会忽视光源的影响。举例说，D65光源与SA光源颜色不一样，在D65光源下看“白”色，是清冷的感觉，在SA光源下看，是红红黄黄的温暖感觉，两个“白”的颜色完全不同。但如果长时间看，人眼会慢慢忘记光源颜色的区别，主观认为两个“白”的颜色一样白。这个“长时间”大约是每天20分钟，累计2、3个月。这也是大部分人感觉不到自己显示器偏色的原因。
这就是“色适应”。
换句话说，如果反射率光谱平坦的“白”，中间用挡板隔开，左边用D65光源照明，右边用SA光源照明，人眼会非常清楚地分辨出两者的区别，这就是CIEXYZ比色法，是CIEXYZ的基础。
用比色法的CIEXYZ如何表达人眼的色适应性呢？就是简单粗暴地对XYZ乘以一个3×3的CA矩阵，PCSXYZ = CA×CIEXYZ ！
这个CA矩阵用源光源XYZ和目标光源XYZw计算得到，对RAW解码来说，源光源XYZ就是拍摄时的光源，也就是白平衡计算出的光源颜色，目标光源是PCSXYZ色彩空间的D50。色彩联盟（ICC）推荐使用Bradfoord算法计算CA，算法和公式就不细说了。
对完全满足卢瑟条件的理想照相机来说，白平衡计算出来的光源颜色XYZ的唯一作用就是计算CA。光源的相关色温换算并不是必须的，解码软件设置色温、色偏调整，只是为了兼顾老摄影调整色温的经验。
从CIEXYZ到PCSXYZ，CA是色彩管理规定必须要做的工作，解码软件不能取消。如果想要CA不起作用，唯一的办法就是用白平衡指定拍摄时是D50光源，这样，CA矩阵把D50转换到D50，等于不起作用。
比如拍摄朝阳、晚霞时，想要突出那种红红黄黄的效果，就可以指定白平衡色温为5000K（接近D50），或者指定白平衡为“晴天”（色温大约为5500K、也接近D50），这样就取消了色适应CA的作用。
顺便提一下，前面帖子（532楼）里提到PCS时，误写成“profile color space”，正确的应该是“profile connection space”，勘误一下。
这个帖子有点太长了，下回再说已知光源XYZ，如何计算CCT（相关色温）。
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rivershaw 发表于 2024-11-29 03:14对于我设计的这台照相机来说，在D65光源下，RAW照片是下面的样子。
用前面帖子计算出来的CCM，把RAW的RGB映射到CIEXYZ空间，再用CA（chromatic adaptation）矩阵，把CIEXYZ对应到色彩管理规定的PCSXYZ空间，再...
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萧风萧风 发表于 2024-11-29 15:12可以发个D65的光谱分布图和SA光谱分布图吗？
色彩科学理论中，真正和物理/数学相关的概念是黑色100%吸收和白色0%吸收，包括灰色在内的其他颜色，都是“被指定的、被分配的”，是主观指定的法律共识，一定要记住这个理论。换言之，你要知道所谓的“光谱分析”啥的，光看看白色的光谱分析就可以了。其他的颜色，都是指定的。
这点一定要记住啊，就默背这点吧。否则，你是无解的。黑色比较好理解，0%反射，无论什么光源，都是黑色，物理的“黑洞”就是这个意思。而白色就比较复杂，参考前面说的“台风天颜色”的色温例子，整个天空不是蓝色的，云彩也是红晕色的红云，那么我们为什么叫“蓝天白云”呢？我们人类的色到底以什么为标准（人为指定）呢？下面的例子就是在问，“什么是白色”？
rivershaw 发表于 2021-10-31 07:50RAW究竟有没有颜色？当然是有颜色的，RAW有颜色，才能对RAW的颜色做编码，根据编码就能确定出RAW的颜色范围，确定出RAW的色域、色彩空间。
.....
照片中哪一点是“白色”的？常识告诉我们，眼白、齿白都接近白色。用白平衡吸管工具试着点击眼白、齿白和胸前的商标，结果眼白、商标底色色温一致，牙齿差别较大，说明美女的牙齿不是很白，用胸牌底色做白点比较靠谱，由此确定光源的相关色温是T=3000，Tint=-24。....
这就说我们，我们对白色的物理共识是100%的反射率。但是白云到底有多白，什么是白，白到什么程度才是白，在“科学的范畴内”，是必须要剔除艺术、文学、法律的干扰的，只有数学和物理。记住前面要你默背的话，只有黑色白色才是物理和数学，也就是黑色白色才有“理想白和理想黑”，存在“数学白和数学黑”。大部分人，包括你我，都能理解“黑色”，但最顶尖聪明人的知道，白色靠100%反射率没有意义，人眼就“色适应”现象。具体怎么计算，首先要确定“理想白”在不同理想光源下的物理数学分布，这就是“色温”的定义。
排除掉色温的干扰，就是颜料了。一些颜色组织，定义了“标准色”。而CIE定义了“标准色的测量标识的基础范式和规范，基于CIE XYZ”。所谓标准色卡，就是用颜料。比如我们用钛白粉当作颜料，作为标准白。所以，照片中哪一点是白色呢？既不是美女的牙齿，也不是胸牌，而是“标准色卡”。可惜，照片里没有，只能估算。所以，我们人类讲的颜色，因为色适应的关系，颜色的锚点其实不是光，而是物质。比如绿叶、蓝天、白云、钛白粉、血液（里面的里的铁离子)。颜色组织和CIE，只不过把我们人类的共识，用CIE XYZ做基础，重新规范用CIE XYZ建构一下，不改变人类共识。
而其中底层知识 CIE XYZ、色品图、色温线，这才是根基。只有这些根基才需要最基本的物理/数学。所以，论及色彩科学的所谓“光谱”，只有白色才有资格。因为只有白色才存在基于物理和数学的“理想白”。有兴趣自己研究正式文献，比如这里https://www.zhihu.com/column/c_1602295156237197312，妄想用光一个色谱图去真正理解是不可能的。要看光谱科普，就这个链接。而在整个色彩管理的其他领域，根本不需要涉及什么“光谱分布”。我可以告诉你，所有 ISP 码农，根本不需要理解这个层次的理解，他们只需要默背“RAW没有颜色，需要套公式”。
民科整天瞎扯“光谱”分析，其根源本质是他看不懂这些个图表所代表的背后在色度学、色彩科学领域内的真正意义。
说道底，看上面几个图表，只有民科间惺惺相惜的无谓感动。而对真正的色温线的由来，真正的光谱分布，需要啃艰涩的论文，这民科们又啃不动，数学功底不行。比如这个，https://www.zhihu.com/column/c_1602295156237197312
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老顽童 发表于 2024-11-29 16:15你这话容易引起争执的原因，在于你前面说的是“颜色”，后面说的是“黄光”。“颜色”是人眼的感觉，“光”（可见光）是波长在可见光范围内的电磁波。人眼看到的黄色，可以是单波长的黄光，也可以是红光和绿光的混合光。两者虽然组成不同，但人眼的感觉是相同的。在相机...
对头，其实黄色的单色光通过红色滤镜后，其实还是黄光，请注意不是红光，通过绿色滤镜后，仍然是黄光，请注意不是绿光。这就否定了任何颜色的光都可以分解为不开分解的红，绿，蓝三种不可再分解的基本光。黄色的单色光可以同时被红色和绿色的滤镜按一定比例透过。它被记录为红色分量和绿色分量，在输出时提供红光和绿光的混合，让人眼感到它是黄颜色。这是基于同色异谱。正是由于同色异谱现象的存在，才使得三基色混合可以得到大多数的颜色，奠定三基色混色的理论基础。
三基色混色法可以得到大部分人眼可以感受的颜色，是个很好的混色方法，但人眼可见的颜色有些颜色是三基色混色所不能得到的，可以说三基色混色法只是一个很好的近似方法。
三基色混色法选择红，绿，蓝三色，并不是必须的，只不过最接近人眼的感色细胞，效率最高而已。你选红、黄、蓝作为基色也是可以的，不多不能得到的颜色更多一些罢了。
我想说的是有些摄影教科书上说的：任何颜色都可以分解成不能再分解的红、绿、蓝三种颜色。是误导人的，容易让人以为光线最终只可以分解为红、绿、蓝三种颜色。
我还见过说：光线最终可以分解为红、绿、蓝三种颜色光线，还是牛顿第一个做的试验得到的结论。看见这些说法就笑笑走人得了。
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rivershaw 发表于 2024-11-29 16:33遵命。
谢谢！
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萧风萧风 发表于 2024-11-29 15:12可以发个D65的光谱分布图和SA光谱分布图吗？
遵命。
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萧风萧风 发表于 2024-11-29 15:30我前面说过“我还见到很多摄影教科书说，任何颜色都可以分解成不能再分解的红、绿、蓝三种颜色这样荒谬的说法。很多摄影初学者也是按照这样理解入门的。”
后来有人不同意我的说法。下面我解释一下。
黄光波长一般在570～600纳米。选一束580纳米的黄光照射到...
所以在不涉及具体物理过程的时候，人家说“黄色被分解成红色和绿色了”这种说法并没有错。因为人家说的是“颜色”而不是“光”！尽管产生黄颜色的可能是红绿混合光，也可能是不可分割的黄色单色光。
借用楼下的插图，黄色竖线是你的黄光，两个黑色“x”是红色和绿色感光器得到的信号。
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rivershaw 发表于 2024-11-29 03:14对于我设计的这台照相机来说，在D65光源下，RAW照片是下面的样子。
用前面帖子计算出来的CCM，把RAW的RGB映射到CIEXYZ空间，再用CA（chromatic adaptation）矩阵，把CIEXYZ对应到色彩管理规定的PCSXYZ空间，再...
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1009 帖
对于我设计的这台照相机来说，在D65光源下，RAW照片是下面的样子。
用前面帖子计算出来的CCM，把RAW的RGB映射到CIEXYZ空间，再用CA（chromatic adaptation）矩阵，把CIEXYZ对应到色彩管理规定的PCSXYZ空间，再转换到sRGB色彩空间，最后保存成JPEG文件，是下面的样子。
换成SA光源（标准光源A），RAW照片是下面的样子。
用CCM把RAW的RGB映射到CIEXYZ空间，再用CA（chromatic adaptation）矩阵，把CIEXYZ对应到色彩管理规定的PCSXYZ空间，再转换到sRGB色彩空间，最后保存成JPEG文件，是下面的样子。
如果不做CA色适应调整，直接把CIEXYZ对应到PCSXYZ空间，转换成sRGB后是下面的样子。
下回来说白平衡和色适应（CA）。
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用前面帖子计算出来的CCM，把RAW的RGB映射到CIEXYZ空间，再用CA（chromatic adaptation）矩阵，把CIEXYZ对应到色彩管理规定的PCSXYZ空间，再转换到sRGB色彩空间，最后保存成JPEG文件，是下面的样子。
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换成SA光源（标准光源A），RAW照片是下面的样子。
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用CCM把RAW的RGB映射到CIEXYZ空间，再用CA（chromatic adaptation）矩阵，把CIEXYZ对应到色彩管理规定的PCSXYZ空间，再转换到sRGB色彩空间，最后保存成JPEG文件，是下面的样子。
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如果不做CA色适应调整，直接把CIEXYZ对应到PCSXYZ空间，转换成sRGB后是下面的样子。
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下回来说白平衡和色适应（CA）。
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1008 帖
我用数学公式来“造”一台照相机，这台照相机的光谱响应如下图所示。
先说什么是卢瑟条件（Luther Condition）。所谓卢瑟条件，简单说就是，照相机的光谱响应与人眼的光谱响应“线性相关”。
数学上就是下式成立：
上式中，CR、CG、CB是照相机的光谱响应，带上划线的x、y、z是人眼的光谱响应（光谱三刺激值），T是一个3×3的矩阵。
换句话说，已知CR、CG、CB和带上划线的x、y、z，把上式看成一个方程，T有唯一解。
用带上划线的x、y、z和CR、CG、CB，解出T，就是光谱校准得到的CCM1：
CCM1 =【2.3878，-1.2008，0.4038；0.4637，0.6792，0；0，0，2.0000】。
用这台照相机，在D65光源下拍摄Xrite色卡RAW照片，D65是标准光源，可以查到光谱分布，Xrite色卡色块的反射率光谱也是已知的，可以计算出色块的XYZ。
取出RAW照片中色块的RGB数值（用上图的光谱分布可以计算出色块的RGB数值），用色卡校准算法CCM2=XYZ / RGB，可以计算出CCM2：
CCM2 =【2.2458，-1.1294，0.3798；0.4361，0.6388，0；0，0，1.8811】。
改用SA光源拍摄Xrite色卡，用色卡校准可以算出CCM3：
CCM3 =【2.0954，-1.0538，0.3544；0.4069，0.5960，0；0，0，1.7551】。
看出来了吗？
CCM1、CCM2、CCM3是一样的，只是相差了一个常系数，做亮度调整后，CCM1、CCM2、CCM3是完全一样的。
一般的照相机，CCM1、CCM2、CCM3是不一样的，我设计的这台照相机为什么一样？因为我是严格按照卢瑟条件设计的光谱响应，这个照相机完全满足卢瑟条件。
也就是说，只要满足卢瑟条件，光谱校准、色卡校准在任何光源下，CCM是唯一的。
也就是说，如果满足卢瑟条件，dcp双色温校准的插值算法根本就不需要，所有按照ISO17321-1-2012标准制作的RAW解码软件，还原出来的颜色都完全一样。
结论，完全满足卢瑟条件的照相机，光谱响应确定后，CCM就是唯一确定的，用CCM还原后的颜色也完全一样。只是因为现在的照相机还无法完全满足卢瑟条件，所以CCM1、CCM2、CCM3存在误差。反过来，CCM1、CCM2、CCM3存在的误差，也能反映出照相机在多大程度上满足卢瑟条件。
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先说什么是卢瑟条件（Luther Condition）。所谓卢瑟条件，简单说就是，照相机的光谱响应与人眼的光谱响应“线性相关”。
数学上就是下式成立：
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上式中，CR、CG、CB是照相机的光谱响应，带上划线的x、y、z是人眼的光谱响应（光谱三刺激值），T是一个3×3的矩阵。
换句话说，已知CR、CG、CB和带上划线的x、y、z，把上式看成一个方程，T有唯一解。
用带上划线的x、y、z和CR、CG、CB，解出T，就是光谱校准得到的CCM1：
CCM1 =【2.3878，-1.2008，0.4038；0.4637，0.6792，0；0，0，2.0000】。
用这台照相机，在D65光源下拍摄Xrite色卡RAW照片，D65是标准光源，可以查到光谱分布，Xrite色卡色块的反射率光谱也是已知的，可以计算出色块的XYZ。
取出RAW照片中色块的RGB数值（用上图的光谱分布可以计算出色块的RGB数值），用色卡校准算法CCM2=XYZ / RGB，可以计算出CCM2：
CCM2 =【2.2458，-1.1294，0.3798；0.4361，0.6388，0；0，0，1.8811】。
改用SA光源拍摄Xrite色卡，用色卡校准可以算出CCM3：
CCM3 =【2.0954，-1.0538，0.3544；0.4069，0.5960，0；0，0，1.7551】。
看出来了吗？
CCM1、CCM2、CCM3是一样的，只是相差了一个常系数，做亮度调整后，CCM1、CCM2、CCM3是完全一样的。
一般的照相机，CCM1、CCM2、CCM3是不一样的，我设计的这台照相机为什么一样？因为我是严格按照卢瑟条件设计的光谱响应，这个照相机完全满足卢瑟条件。
也就是说，只要满足卢瑟条件，光谱校准、色卡校准在任何光源下，CCM是唯一的。
也就是说，如果满足卢瑟条件，dcp双色温校准的插值算法根本就不需要，所有按照ISO17321-1-2012标准制作的RAW解码软件，还原出来的颜色都完全一样。
结论，完全满足卢瑟条件的照相机，光谱响应确定后，CCM就是唯一确定的，用CCM还原后的颜色也完全一样。只是因为现在的照相机还无法完全满足卢瑟条件，所以CCM1、CCM2、CCM3存在误差。反过来，CCM1、CCM2、CCM3存在的误差，也能反映出照相机在多大程度上满足卢瑟条件。
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tianman 发表于 2024-11-28 18:27你可知道什么是“位宽”？
你以为depth就“宽度”么？
据你说，“Color depth refers to the maximum number of colors an image can contain.”就是“24bit位宽可能是22.5b...
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rivershaw 发表于 2024-11-28 18:11前一句，24bit位宽可能是22.5bit的色深；后一句，24bit位宽不可能有25bit色深。
你可知道什么是“位宽”？
你以为depth就“宽度”么？
据你说，“Color depth refers to the maximum number of colors an image can contain.”就是“24bit位宽可能是22.5bit的色深”
这不就是循环定义了么？
“Color depth is determined by the bit depth of an image”，就是“24bit位宽不可能有25bit色深”
这是幼儿园小朋友学到的内容吧？
这可是典型的歪批三国。。。
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tianman 发表于 2024-11-28 16:49有噪声的问题吗？
忽略了什么吗？
前一句，24bit位宽可能是22.5bit的色深；后一句，24bit位宽不可能有25bit色深。
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tianman 发表于 2024-11-28 16:39懂的就不用翻译，不懂的翻译也没用。
他只要轻飘飘地说上一句“翻译不对”或者“理解不同”就行了
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rivershaw 发表于 2024-11-28 16:26你就没有理解啊，24bit的位深，能容纳25bit的色深吗？！
你以为可以？
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tianman 发表于 2024-11-28 16:15这么明确而直接的定义，真的有人不理解？
你就没有理解啊，24bit的位深，能容纳25bit的色深吗？！
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回复主题： 从色域空间的定义看RAW是否具有色空间的学习心得
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