Color Vision
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3 Opponent Channel Theory: 3개의 Rod 가 서로 intension 을 사로잡기 위해 경쟁
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Luminance and Chromaticity
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Luminance: High Resolution
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Chromaticity: Lower Resolution
Color Space
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3개의 parameter 를 가지고 color 를 표현하는 수학적인 방법들이 여러가지가 존재함.
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RGB
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computationally easy
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가장 많이 쓰이는 representation
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HSL
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Hue, Saturation, Lightness
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HSV
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Hue, Saturation, Value (잘 쓰이지는 않음)
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CIEXYZ
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International Standards
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Trichromacy: Three Independent Channels
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Input 과 Con Repsonse Curve 를 곱해서 최종 세 값이 response 로 나옴
Metamerism: Ambiguity in Trichromacy
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Input Signal 이 다르더라도 response 가 같은 경우가 존재함.
Model of Standard Observer
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단색광과 같은 색깔로 보이도록 R,G,B 를 조절함
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그런데, 아무리 돌려도 나오지 않는 색이 있었음
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빨간색을 음수로 해야 (흡수 효과) match 되는 색이 존재함
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마찬가지로, G, B 또한 음수로 해야 match 되는 색이 존재함
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음수인 경우로 모델링하지 않는 representation 을 위해서 normalize 를 통해서 CIERGB color system 을 만듬 → Perceptually Uniform
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65% 의 Cone Cell 은 Red 에 (L Cones), 33% 의 Cone Cell 은 Green 에 (M Cones), 2% 의 Cone Cell 은 Blue 에 (S Cones) 에 sensitive 함
Color Theory
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HSL 의 L 이 실제 luminance 와 안맞아 떨어지는 경우들이 있음.
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L* a* b* → HSL 의 문제를 해결한 calibration
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Luminance as Magnitude Channel
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Luminance 대조는 detail 은 드러내기 위해 사용됨
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Text 는 최소 3:1, 10:1 정도의 대조 정도가 추천됨
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Issues of Luminance
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Luminance 는 엄연히 Brightness 랑 다름
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Brightness 는 환경의 context 와 밀접한 연관이 있는데, 이것 때문에 다양한 illusion 을 나타냄
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Hue as Identity Channel
Cross-Cultural Color Naming
Color Categories
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각각의 categorical color 가 uniform 한 크기의 영역을 차지하고 있지 않음.
Transparency