如何计算具有相同感知亮度的RGB值

Question

我尝试生成具有相同感知亮度的RGB颜色。

据说函数R * 0.2126 + G * 0.7152 + B * 0.0722可以计算给定RGB颜色的感知亮度（或等效灰度颜色）。

假设我们对所有RGB值使用区间[0,1]，我们可以计算以下内容：

• 黄色= RGB（1,1,0）=＆gt;亮度= 0.9278
• blue = RGB（0,0,1）=＆gt;亮度= 0.0722

因此，为了使黄色调与蓝色调一样暗淡，我可以简单地为每个RGB分量执行黄色的简单计算：

• dim_yellow =黄色* 0.0722 / 0.9278

然而，当做相反的事情时，因此＆＃34;缩放＆＃34;将蓝色上升到与原始黄色相同的感知亮度，B分量明显超过1，无法在计算机屏幕上显示。

我猜多余的B组件缺失的亮度可能是＆＃34;重新分配＆＃34;对于R和G组件，伪造更亮的蓝色。那么计算最终RGB值的最佳通用方法是什么？

Answer 1

我建议您使用HSV颜色模型而不是RGB，因为您可以轻松地实现仅修改“值（亮度）”组件的内容。 维基页面还包含如何将RGB转换为HSV并返回

编辑： 尝试使用CIELAB颜色空间，因为它接近人类的视觉

Answer 2

这些不是您要寻找的东西

  

据说函数R * 0.2126 + G * 0.7152 + B * 0.0722用于计算给定RGB颜色的感知亮度（或等效的灰度色）。

否，这是不正确的，或者至少是不完整的。是的，R * 0.2126 + G * 0.7152 + B * 0.0722是光谱系数，但这还不是全部。

首先，在此情况下不要使用术语“亮度”。亮度不是光的量度，而是一种感知力，而不是可测量的量。当我们谈论光线和比色法时，请使用术语“亮度”（L或Y）。亮度是光线的线性度量，而不是感知。

CIELAB的

感知亮度或L *（Lstar）是基于人类对亮度变化的感知。它接近于约0.43的幂曲线。

sRGB是通常用于计算机显示器和Web的色彩空间，它不像光一样呈线性，并且也不完全像感知L *曲线一样。 sRGB的传输曲线接近1 / 2.2幂曲线。也就是说，将sRGB数据/信号提高到0.455的幂，然后监视器施加2.2的幂。

发生了什么事

您的数学没用，因为您没有考虑传输曲线。您必须在应用系数之前线性化sRGB值。那么这些总和将等于1的亮度。

sFF中的＃FFFF00亮度等于0.9278，但这是sRGB值为96.76％或L *值为97.14％

s0000中的＃0000FF亮度等于0.0722，但这是sRGB值29.79％或L *值32.3％

下面是一些值的图表，在您的示例中进行了扩展：

因此，要回答您的其余问题，要获得比显示器高的亮度以匹配亮度的蓝色，就需要对其进行去饱和处理，并添加R和G以增加亮度。

在此图表中，我们具有完全饱和的但较深的红色和绿色以匹配7％的蓝色亮度，然后我们具有18％的亮度（例如在18％的灰卡中），在这里我们必须将蓝色降低饱和度以达到调高亮度。

如何计算

首先，需要线性化sRGB分量，然后如果需要确定亮度，则应用系数。如果您想出一些值对线性化的组件进行数学运算，则需要重新进行伽玛编码才能返回到sRGB。

我已经讨论了其他几个答案，such as this here.