Как правильно рассчитать насыщенность в этом случае?

Я пытаюсь сделать HSV представление цветового пространства xyY. Чтобы рассчитать оттенок по цвету , я использую угол между этим цветом и красным (длина волны 745) на диаграмме цветности xy с белым ( $(x, y)$как центр.$(\frac{1}{3}, \frac{1}{3})$

Насыщенность - это отношение между расстоянием между белым и и белым цветом и полностью насыщенной версией ( x , y ) (которая является пересечением между линией между ( $(x, y)$$(x, y)$и(x,y)и край диаграммы цветности).$(\frac{1}{3}, \frac{1}{3})$$(x, y)$

Диаграмма цветности xy:

Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, что когда я строю свое цветовое пространство (при значении = 1) и сравниваю его с HSV-представлением RGB, насыщенность (расстояние от центра), похоже, не соответствует тому, насколько «цветным» является цвет на самом деле это:

Мое цветовое пространство (насыщенность кажется неправильной):

HSV цветовое пространство RGB:

Как мне рассчитать насыщенность вместо этого?

К сожалению, нет хорошего ответа на этот вопрос. Просто это не сработает. Нет хорошего способа определить красочный, это контекст. Си пытается запечатлеть физическое измерение. Однако, не очень хорошо удается связать цвета друг с другом.

Цвета на самой внешней дуге представляют спектральные распределения, близкие к дельта-функции Дирака . Таким образом, можно построить модель, которая говорит, что цвет очень красочный, когда это дельта Дирака.

Это непредвиденное последствие этого определения. А именно, пурпурные цвета не существуют как дельта Дирака. Поскольку эти цвета не существуют в спектре. Таким образом, они состоят из смеси только двух длин волн. Это будет означать, что они менее красочны, чем большинство других цветов.

Другие проблемы

К сожалению, xyY не одинаково воспринимается. Таким образом, прямая линия на xyY не представляет интерполяции между двумя цветовыми сочетаниями. Поэтому выполнение полярного преобразования означает, что у вас будут разные цветовые основы с одинаковыми координатами. Кроме того, требуемый цвет не очень подходит для вашей модели. Чтобы сделать это правильно, вам нужно сделать чрезвычайно сложное преобразование.

Есть много проблем с преобразованием цвета в полярные координаты, потому что это прямо противоположно тому, как работает зрение. Белый также немного проблематичен в этом контексте. Расстояние до полного насыщенного сигнала различно для каждого из 3 различных колбочек в глазу. Черт, даже то, что есть, зависит от окружающих цветов и условий окружающей среды. Поэтому старайтесь бояться, что вы пытаетесь навязать мировоззрение, которого не существует

в заключение

Для чего это будет полезно?

Модели XYZ и xyY чрезвычайно полезны для определенных операций, таких как манипулирование цветовыми пространствами RGB с другим кодированным цветовым пространством RGB.

Тем не менее, XYZ и XYY терпят неудачу довольно быстро в других контекстах. Например, рассмотрим эллипсы MacAdams, которые описывают заметные различия в линейной шкале xyY. Фактически вы можете применить нелинейное, перцептуально однородное преобразование к значениям xyY, и вы, скорее всего, окажетесь ближе к тому, на что надеетесь, в элементе кругового интерфейса.

С учетом вышесказанного необходимы модели, расширяющие и основывающиеся на xyY / XYZ, для решения психофизического аспекта цвета для оценки таких вещей, как «цветность». Это входит в область моделей внешнего вида цвета , которые способны точно моделировать и прогнозировать различные проблемы, связанные с яркостью (яркостью), яркостью, красочностью, цветностью, насыщенностью и оттенком. Чтобы достичь того, что вы ищете, вам необходимо преобразовать ваши данные в модель цветового оформления, такую ​​как CIECAM02.

Проблемы, процитированные в другом решении, фактически решаются с помощью моделей внешнего вида цвета, таких как модель CIECAM02, включая психофизические эффекты, которые проявляются в виде оптических иллюзий.

• Цвет внешнего вида модели | Википедия
• Модели внешнего вида цвета | Марк Фэйрчайлд Блог