Lec 03 Color

感光

红绿蓝的视锥细胞，敏感范围不同
视杆细胞：亮度暗时感光（e.g. 极光）

颜色是人眼感知光在不同能量上的分布
光分布不同，人眼感知到的颜色可能相同

反光：颜色取决于光源，和物体在各个波长上的反射率（强度=光照强度*反射率）
通过光谱决定光的能量分布、材料的反光属性等

相机：先认为每个像素上都有感应红绿蓝的传感器
特定波长：光源能量*物体反射率*传感器响应比率，积分

颜色表示

Color Mapping Function

用特定波长的纯色光做颜色映射，每个纯色光对应一组 RGB。然后通过组合这些纯色光（即不同波长的光）来形成不同的颜色，形成一个三维的颜色空间，即三个函数 Color Mapping Function。
有了 Color Mapping Function 后，可以计算出任意频谱组合的光需要用什么 RGB 描述。将每个部分波长对应的函数值相加。

为什么能直接相加？
人眼对颜色的感知是线性的，即色光的加法性

Cons：对于 RGB 色彩模型，在某些情况下，线性组合可能会得到负值。
由于人眼感光，纯色光试验时，不能用正值的 RGB 组合得到相同颜色，需要将某种颜色增加到纯色光才能完全匹配。这种增加的光的值为负值。
（视锥细胞的敏感区间有较大重叠？）

CIE XYZ Color Space

对原先的 RGB 三维坐标变换为 XYZ：取出负数，Y 值和人眼对明亮度的感知正相关

XYZ 颜色是标准的颜色空间，而 RGB 不一定准确。因为 RGB 取决于在空间中取哪三个点为基准，不同公司有不同标准。
sRGB 也是标准的，和 XYZ 有线性的换算关系

YUV Color Space

通过矩阵对 RGB 转换，用于图片压缩

Y 通道：表示亮度（明亮度）信息，直接影响图像的明暗感。
UV 通道：表示色度信息，包含颜色的色调和饱和度。

图片压缩：

RGB 中，人眼对绿色通道敏感、对红蓝通道不敏感。
YUV 中，因为人眼对亮度变化更加敏感，而对色彩的变化不太敏感，UV 通道的模糊在视觉上变化不明显。可以在 UV 通道大量压缩。

CMY Color Space

C：青色（消除红光）
M：品红（消除绿光）
Y：黄（消除蓝光）

RGB 一般用于加法混色（e.g. 白色背景投影）
CMY 一般用于减法混色（e.g. 滤光）

彩色照片

最简单的方法：在黑白相机（捕捉光强）前加滤光片
显示：用三个白色灯投到同一个位置，每个灯前放滤光片

3-CCD 相机：用棱镜将光分成红绿蓝三个通道，每个通道后放传感器

Bayer Pattern：每个像素上盖红或绿或蓝滤光片，每个像素其余两个颜色用插值（Demodaicing）获得
绿色的像素更多，因为人眼对绿色敏感，采样频率要更高

颜色的研究

Switchable Primary Colors：

用两层错位的 CMY 滤光片。调整错位的方式，得到不同颜色空间。

CMY 的好处：光线通过率高，环境暗时信噪比更好
RGB 的好处：颜色还原能力强

Polarization Camera：

在传感器前加偏振膜，每个像素的偏振方向不同。
用偏振信息三维重建

Multispectral Camera：

用相加拍摄光在每个频段的能量

简单的改造：有很多小孔的遮挡物 + 棱镜散射
每个小孔透过的光散射成一束彩虹，用传感器接收。距离越大记录的像素越多，空间分辨率高、但频谱分辨率低

应用：

活体检测，皮肤在不同波长的反射率有特定的特点
不同墨水的反射率特点不同，检测笔记先后