01 2022年中國前十大貿易伙伴圖表(海島奇兵2022年螃蟹順序圖表)

2022年十二生肖圖表波色，香港十二生肖號碼表

2022年十二生肖圖表波色

在你選購手機、電腦、電視或觀看各式各樣和屏幕有關的測評時，應該都能看到類似這樣的介紹：

這塊屏幕達到了 95% 的 sRGB 覆蓋。

一般消費者看到這句話可能會覺得這塊屏幕的色彩很準，但可能說不上原因；對數碼產品略有了解的朋友此時也許還會想到「Display-P3 的覆蓋會大于 sRGB」；而選購電視、看到.709 、.2022 、YCbCr 4:2:2 這類術語而不是熟悉的 Display-P3、sRGB 時，大部分人可能就更會發懵了。

電視機上的色彩空間

所以在這篇 中，我將帶大家一步步理清數字世界中色彩的有關概念，包括色彩模型、色彩空間以及，讓大家日后在消費電子產品中看到相關宣傳時能夠「心里有譜」，也希望能為后續常見色彩空間和色彩編碼方式的內容打下基礎。

用數學定義顏色用模型描述色彩

其實并不復雜，我們首先要定義的是顏色如何生成。

舉個簡單的例子：我們都知道光的三原色是紅（Red）、綠（Green）、藍（Blue），那么通過對 R、G、B 三個值進行分別賦值、組合，就能實現用三個數字代表某種顏色的目標。通過 RGB 共同描述色彩的數學模型就可以被稱作是一個色彩模型（Color model）。

用 RGB 三個數值來描述「少數派」紅

根據人眼視錐對長（L, 560-580nm）、中（M, 530-540nm）、短（S, 420-440nm）三種波長的光這一特性，與之類似的還有 LMS 模型；除此之外我們在日常生活一般還會用更加直觀的方式來描述色彩，比如「這是什么顏色、深淺如何、明亮還是暗淡」，與之對應的則是色相（Hue）、飽和度（Saturation）和亮度（Lightness），因此除了 RGB、LMS 之外，還有更合我們對顏色直觀感受的 HSL 模型。

這些色彩模型定義了顏色的生成方式，大家需要知道的是：

不同色彩模型下、不同描述方式所對應的可能是同一種顏色，只是描述它們的手段有差異因為這個原因，模型和模型之間可以借助算法互相轉換把顏色放進色彩空間

色彩空間解釋起來稍微有點復雜，但是我們可以拿剛剛提到的 RGB 色彩模型接著來說。

我們不妨把紅色 (R) 放在 X 軸上，綠色 (G) 放在 Y 軸上，藍色 (B) 放在 Z 軸上，三軸就可以在空間里畫出一個立方體，每個顏色在立方體中有獨一無二的位置，那么這個立方體就叫色彩空間 （Color space）。

色彩空間就是這樣的立方體，每個顏有自己的位置

色彩空間既可以用數學進行嚴謹定義，比如 sRGB、 Adobe RGB 等；也可以像彩通系統一樣，只挑選幾組顏色，構成特殊的色彩空間。

具體到實際設備，目前大部分的設備都可以實現紅綠藍每個通道有 8 位（8bit）或是 256 色級，而更高端的顯示器可以實現 10 位、甚至 12 位的顏色深度。

8bit 和 10bit 色彩模擬

這里的「位/bit」又是什么意思？我們不妨拿 8bit 的 RGB 色彩空間來更深入地展開解釋色彩空間（這部分需要一點點初中數學的基礎知識，如果難以理解可以暫時性跳過這一部分）。

在 8bit 的 RGB 色彩空間中，R、G、B 每個元素都有 8 位數字，每位數字都是二進制（0 和 1）。但是我們日常生活里更常用的是十進制，將 8 位二進制所有可能取到的值轉換為十進制后，我們可以給 R、G、B 賦值的十進制范圍就變成了整數范圍的 0~255，也就是 2^8=256 個值。

這時我們再把最紅的紅色 (255,0,0) 放在 X 軸上，最綠的綠色 (0,255,0) 放在 Y 軸上，最藍的藍色 (0,0,255) 放在 Z 軸上，就可以畫出一個邊長是 255 的彩色立方體，這個立方體依然是色彩空間。但此時如果我們在三個坐標分別賦予不同的值，紅色、綠色和藍色不同程度組合最終能夠形成的顏色變成了 255255255=16581375 種。

深入了解色彩空間

最后，上面提到的最紅的紅色、最綠的綠色和最藍的藍色其實分別對應了色彩空間中的原色，原色和白點、馬一起構成了色彩空間中最重要的三個元素，也是后續能被正確還原的重要保證。我們將在后文詳細介紹白點和馬。

用表示色彩范圍

色彩空間只定義了如何實現這些顏色。但我們有了色彩模型（顏色如何生成），以及色彩空間（通過何種實現它們），并不意味著所有的色彩空間都能拿來用：一方面不同設備能能夠還原的色彩空間各不相同，另外一方面每個人都可以定義的色彩空間沒有任何的使用價值，并不適合各種通用的場景。

不同設備能覆蓋的色彩空間各不相同（ Adobe）

所以我們還需要通過（Gamut）限定了一個更具體的范圍，進而來區分這些差別并協調各個設備之間可以通用的顏色。

是立體的，為了方便簡化為二維的

最簡單展示的方式就是通過圖表，一般我們常用的是照明會 (CIE) 制定的 XYZ 表色系統色度圖，也就是上圖左側這樣的 3D 圖表展示出來。而為了更易于理解，我們還可以直接「拍扁」，在二維平面，也就是通過 XYZ 表色系統的 XY 色度圖展示出更直觀的范圍，也更方便我們比較。

通過的定義我們自然就能明白為什么廠商利用 NTSC 宣傳屏幕是個很不靠譜的行為了：NTSC 是美國電視標準會在 1953 年訂制的標準，是針對那時的 CRT 彩色電視定制一套標準，并不適用于現代顯示器；可以說夸張一點，你不能指望 1953 年的彩電可以和現代 OLED 還原出相同的顏色，即使用的是顏色模型和相同的色彩空間，這也是它們分別使用不同的原因。

很多無良廠商給出的 72% NTSC=100% sRGB 等式其實也是錯誤的，因為實際上是 3D 的，不可能所有的 72% NTSC 都剛剛好覆蓋了 100% sRGB。事實上現在無論是內容錄制、剪輯還是輸出，都會采用 RGB 色彩模型下的，幾乎沒人還會看到以 NTSC 為標準的內容，所以用 NTSC 來評價一個屏幕能顯示的顏色，對于消費者來說是沒有任何直觀價值的。

所有這樣像是一個「倒 U 形」的范圍都是人眼可見范圍

為了能更直觀地表示之間的大小，我們還可以把人裸眼可見的顏色范圍也畫到圖上，即如上圖一樣一個倒 U 形范圍，最后把具體的放上去，就能更為直觀的比較這個大不大了。

用白色錨定標準

白點是色彩空間重要的組成部分，白點會定義圖像捕捉、編碼、再現時的白色，告訴我們色彩空間里什么樣的一組數據才是真的白色。為了讓屏幕呈現出來的顏色盡可能貼近日光下看到物體的顏色，我們一般直接選取日光在不同條件下的色溫作為色彩空間的白點。

那么什么是色溫？

一個典型的高溫發光場景（ 互聯 ）

當一個金屬被加熱時它就會發光，隨著溫度升高，會呈現出現更亮的紅色、橙色、白色最后慢慢變成藍色。雖然亮度因材料不同而不同，但對所有材料（需要注意人造光源不適用）來說，發光呈現的色彩一般只取決于溫度。比如鎢絲被電流加熱到高溫時發出的光和熱，經過測量色溫接近 3200K。

常見的色溫所代表的溫度

值得注意的是，由于地球大氣層的吸收和散射，地球表面的太陽光譜也會根據一天中的時間和天氣條件而有所改變：在一個晴朗的日子里， 太陽的直射光將貢獻出主要的、定向的照明，所以看起來會更加溫暖；而在一個寒冷的、有霜的早晨，主要由周圍環境提供反射和散射照明的時候，此時的藍色光反而不是因為高溫產生的，和直覺恰好相反。

我們的眼睛能適應不同的照明亮度（太陽和月亮），也能適應不同的色溫。一個不發光的物體（如一張紙）如果對所有顏色（可見光波長）的反射率大致相同，客觀上就能被認為是「白色」，并且在任何光照下我們都認為它是白色的；但印刷在這張白紙上的顏色則會給人不一樣的感覺，比如下面這張圖，我們雖然知道左右兩側展示的都是同樣的顏色，但是它們帶給人的實際觀感卻是截然不同的。

模擬 D55 （左）和 D65 （右）帶來不同的色彩感覺

為了 100% 還原顏色和顏色的實際觀感，我們還需要在色彩空間里設定一個目標白色，通過這個精準的白點能夠精確正確的色彩狀況：在色彩空間里應用最廣泛的 D65 就是太陽正午時陽光的色溫，而印刷 D55 就是上午或午后時陽光的色溫。

用編碼保證觀感

同樣的色彩在不同的環境光、哪怕是相似的明暗環境下，也能給人帶來不同的視覺觀感。

不同環境光的影響有多大？可以看下面這張圖：明明是三個一模一樣的色塊，在明暗不同的背景上，呈現的視覺觀感迥異。這種現象叫做（Simultaneous Contrast Effect）。

模擬明亮和昏暗環境帶來不同的明暗感

究其原因，人眼和傳感器在色彩度上有著本質的不同。相機傳感器是線性的，有多少光就會照射就會讓畫面變亮多少；人眼則是非線性的，在接收到同樣的之后，有的人可能還是會感覺不夠亮。

此外，人眼也有著極為廣闊的感光范圍。我們同時需要在環境較弱的夜晚和環境明亮的正午分辨物體，因此人眼可感知的亮度范圍為 10^-2 到 10^6 之間（這里的單位是 cd/m^2，大家更常見到的說法是 nit），可感受范圍達 10^8。而常見光源的亮度如下圖：

常見光源的亮度， 知乎用戶 @如云般飄過

最后人眼對光的感光性也是有強弱變化并且有適應性的：晚上在房間里開著燈會感覺燈泡很亮，白天陽光照在房間里時同樣一盞燈打開后就感覺沒有那么亮了；晚上走進一間漆黑的房間，剛開燈時候會覺得燈光刺眼，但只需要一會兒就能適應燈光了。

這些例子都說明，人眼對亮度變化的反應其實是一個近似 log 的函數：整體亮度較暗時，更能發現亮度的變化，而整體亮度較亮時對亮度變化的感知就相對變得不那么了。

一個 log 函數

經過實驗，科學家還發現我們通過人眼想要發現一個物體比周圍物體亮，還需要滿足這個物體的亮度需要比周圍物體亮 1%。所以如果我們均勻劃分亮度，能明顯感覺到暗部亮度變化不足，而亮部變化又太豐富，不合我們人眼對暗部亮度變化更加靈敏的特性。

均勻劃分亮度反而導致看起來并不連續， UNDERSTANDING GAM

很赞哦!（8357）