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颜色空间

颜色空间是用数字来描述和组织自然界的各种颜色的模型。建立颜色空间的目的在于使得在各种应用场景我们能够更好地理解和使用颜色的各种特征和属性，达到对颜色的处理目的。一个典型的例子是建立一种颜色空间能够用来传输和存储摄像设备的采集数据，并送达某种显示设备进行显示。

CIE 1931颜色空间

近代对于颜色比较系统的研究主要是从CIE1931颜色空间的建立开始。基于颜色的可加性，莱特和吉尔德分别完成了使用三种单色光对主要的可见光光谱（从380nm~770nm）进行颜色匹配和标度实验。根据该实验结果，CIE建立了CIE1931-RGB的颜色空间。为解决CIE1931-RGB中的负值问题，CIE随后建立了CIE1931-XYZ颜色空间。CIE1931颜色空间成为近代和现代颜色研究的基础。在这个基础上研究人员发展了各种颜色空间，主要分为设备无关的颜色空间和设备相关的颜色空间。

设备无关的颜色空间

设备无关的颜色空间主要用于真实世界的颜色标度以及颜色表现特征研究。在学界和工业界主要用到的设备无关的颜色空间是CIE-XYZ颜色空间、CIE-xyY颜色空间、Lab（也称L*a*b*）颜色空间、LCHab颜色空间、Luv（也称L*u*v*）颜色空间、LCHuv颜色空间。Lab和Luv颜色空间一直在追求建立一种均匀的颜色空间，并研究精确的色差计算方法。其它的设备无关的颜色空间有LMS颜色空间以及HunterLab颜色空间。大部分定义的设备无关的颜色空间都是CIE-XYZ空间的延伸空间，并且随着研究的进展，在不断地更新。

CIE1931-xyY颜色空间

设备相关的颜色空间

设备相关的颜色空间主要用于颜色信息的采集、存储、计算、传输和重建。工业界常用的设备相关的颜色空间有

• 用于颜色采集和显示的RGB空间、CMY/CMYK空间、sRGB空间、Adobe RGB空间、ProPhoto RGB空间、scRGB空间等
• 用于颜色存储和传输的YUV空间、YIQ空间、YDbDr空间、YPbPr空间、YCbCr空间、xyYCC空间等
• 用于颜色计算和模型化的HSL空间、HSB空间等

这些空间（除ProPhoto, scRGB空间外）所描述的区域都小于CIE-XYZ定义的颜色。它们自身的特征描述（比如三原色和光源）都使用CIE-xyY颜色空间进行标注，以利于颜色数据在各种设备或者应用环境中进行转换。ICC组织提供的对各种设备相关的颜色空间转换的方法和规则。

颜色空间的发展

• 进入21世纪以来，在相应的显示技术进展和高质量图像消费需求推动下，设备相关的颜色空间不断扩展颜色空间显示域（如BT2020），同时颜色空间也逐渐转向均匀显示空间，例如ICpCt颜色空间，加强颜色数据处理的效率。
• 最新的颜色色貌研究进展也推动颜色空间转换和颜色再现技术考虑更多的观察条件、光源分布、介质性质以及目标几何结构等。

参考链接

• http://www.techmind.org/colour/, introduction to color science
• http://www.color.org/index.xalter, INTERNATIONAL COLOR CONSORTIUM
• https://www.itu.int/rec/R-REC-BT.2020/en, BT.2020 : Parameter values for ultra-high definition television systems for production and international programme exchange
• https://www.dolby.com/us/en/technologies/dolby-vision/ictcp-white-paper.pdf, ICtCp White Paper - Dolby
• http://rit-mcsl.org/fairchild/CAM.html, color appearance model

高动态范围图像

高动态范围图像（HDRI）是一类数字图像记录格式，这种格式能够记录相对于普通图像更多实际的亮度范围的图像。普通图像通常是每颜色通道8比特量化，并基于RGB或者YCbCr颜色空间；对应的量化阶数是255，能记录的实际场景亮度动态范围（cd/m2）大约是1000:1。而有关高质量的图像记录、建模、显示的应用需要更多的量化阶数，记录更高的动态范围。

高动态范围图像典型应用

• 高亮/高暗的摄影场景，尤其是自然景色
• 在CG场景中实现更真实的高亮/高暗的环境模型
• 将各种电影胶片和相片底片数字化，化学胶片和相片能够记录超过8000：1的动态范围

高动态范围图像具有如下特征

• 表示的亮度动态范围要比通常的每颜色通道8bit图像要高2个数量级（>100倍）。
• 颜色的量化使用线性量化、LOG量化等非Gamma量化函数
• 颜色空间使用基于场景的光照数据，而非基于设备的颜色空间(scRGB除外）

常见的高动态范围图像的类型

• HDR图像格式，主要使用RGBE或者XYZE方法记录像素值，使用单独的通道E记录指数
• EXR图像格式，采用Luv颜色空间进行记录，L的数值使用LOG编码，使用浮点数
• TIFF图像格式，采用Luv颜色空间进行记录，L的数值使用LOG编码，使用浮点数
• scRGB图像格式，在sRGB颜色空间的基础上扩展，每通道16比特整数

高动态范围图像的显示

高动态图像的显示通常需要使用色调映射（Tone Mapping）的方法。如上所说，高动态范围图像记录了很大的颜色空间的范围，一般的显示设备具有有限的色域，所以需要一定的方法将图像中的高动态颜色值映射到显示设备的色域。比较常用的是线性映射法、直方图法、S方程法、对数方程法等等。

多视视频

Multiview Video

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　　严格意义上的多视视频是由多个摄像头在同一时刻从不同的角度采集同一场景或同一物体而产生的多个视频序列。广义上，可以不限制在同一时刻。由于多视视频以不同的视角描述了同一场景的特点，改变了许多传统单个视角视频的应用方式。首先是多视视频带来的数据量成比例的增加，为此由动态图像专家组和视频编码专家组联合制定了多视视频编码标准，而多视视频可以应用于三维立体电视的输入源。在其它如视频监控、影视制作和体育赛事的录制转播等场景。

压缩感知

解析失败 (<code>texvc</code>执行文件遗失；请参照math/README进行配置。): Ax-b=c