RGB空间和XYZ空间.docx
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RGB空间和XYZ空间
古镇遗韵10:
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每个RGB的原色和白场坐标不是求出而是定义的，定义一个RGB空间，就是定义它的伽马，原色坐标，白色坐标，这三个要素，是预先定义好的，而不是求出来的
有了这些东西，就可以得出一个RGB到XYZ的转换矩阵就是在XY色度图中定义啊来的，
定义的是色度值啊，而且只是定义了原色和白色的色度值，而不是刺激值，RGB到XYZ的转换，是针对任意一个RGB求出它的XYZ刺激值
逻辑思路很重要，明白了逻辑，再探讨具体的细节，有了原色和白色的色度值，就可以得出一个RGB到XYZ的转换矩阵，可以反推出RGB的原色和白色的色度值，RGB空间灰度系数的定义，是为了解决人类视觉亮度感知的均匀性，这和不同的观察环境有关，目前主要就是PC机的2.2，和MAC机的1.8
知秋（626813095）10:
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如果是这样，为什么不同的RGB空间定义不同的灰度系数呢，LAB灰度系数的定义就是为了与人类视觉感知一致
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LAB的伽马是比较复杂的，不是能够用典型的伽马模型来描述，RGB伽马只是一种简单化的模型
知秋（626813095）10:
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除了解决感知均匀外，与它具体服务的设备是否有关
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可以说有关，也可以说无关，比如，通常的PC机是以SRGB为标准空间的，通常的MAC机，则是以APPLERGB为标准空间的，所以我说可以说有关，RGB空间是独立于设定义的是色度值啊，而且只是定义了原色和白色的色度值，而不是刺激值，出它的XYZ刺激值
逻辑思路很重要，明白了逻辑，再探讨具体的细节
有了原色和白色的色度值，就可以得出一个RGB到XYZ的转换矩阵，反过来，假如我们已知了这个转换矩阵，也可以反推出RGB的原色和白色的色度值
灰度系数的定义有什么依据吗
知秋（626813095）10:
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是否与设备有关，或者与空间的具体应用有关
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RGB空间灰度系数的定义，是为了解决人类视觉亮度感知的均匀性这和不同的观察环境有关，目前主要就是PC机的2.2，和MAC机的1.8
知秋（626813095）10:
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如果是这样，为什么不同的RGB空间定义不同的灰度系数呢，LAB灰度系数的定义就是为了与人类视觉感知一致
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LAB的伽马是比较复杂的，不是能够用典型的伽马模型来描述，RGB伽马只是一种简单化的模型
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除了解决感知均匀外，与它具体服务的设备是否有关
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可以说有关，也可以说无关
比如，通常的PC机是以SRGB为标准空间的RGB空间是独立于设备的备的
它主要就是通过矢量方法在三维中来定位色点的位置，先定位它在RG中坐平面中的位置，在RG为边的平行四边形的对角线上，我们说过程
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在对角线的交点上
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它没标出来
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那个O点就是最终投影
山水（1138121948）16:
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接着说
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以这个平行四边形的对角线再和B边为两条边作平形四边形
知秋（626813095）16:
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你看
山水（1138121948）16:
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59知秋（626813095）16:
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然后
知秋（626813095）16:
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最终的投影就在以B边边的平形四边形的对角线交点上对角线和平形边的交点上，三维中的任意色点的定位都一样，
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就是个已知RGB，其后在三维空间中定位该点的过程
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和二维空间中同理啊
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山水是教数学的，这应该对你不难
山水（1138121948）16:
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我没有找到那个点
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二维平面中，已知X,Y，定位一个点你应该会吧？
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现在不过是转换到了三维空间中
山水（1138121948）16:
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以为是图中的o点呢
山水（1138121948）16:
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对
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只此而已
山水（1138121948）16:
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平面会
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图中的0点就是已知RGB，然后定位的点啊
山水（1138121948）16:
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o点是已知点吧
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不是，是已知RGB
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然后在三维空间中定义该点的位置
这就是定位的过程啊
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第一步，沿R轴定位红
第二步，沿G轴平行方向定位绿
第三步，沿B轴平行方向定位兰
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这样，最后不就是定在0点了么？
就是相当于给一组RGB，让你在三维空间中确定这个点，点就是在三轴的交点啊
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坐标轴的原点么
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设立方体的边长为1
古镇遗韵16:
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在此基础上推导即可
山水（1138121948）16:
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两条对角线的长度
古镇遗韵16:
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面对角线的长度是根号2，角线的长度是根号3
古镇遗韵16:
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对，这个是三分之一高，，绿，兰，处在于三分之一高度位置
你用勾股定理求一下啊
就是这么个直角三角形么
古镇遗韵16:
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已知斜边为1，一条直角边为0。
577，求另一条直角边的长度，其余都是导出来的导出来的，边长1，就是相当于色阶值0--255啊，即256
这是阿雪老师关于色相的那篇帖中的
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