从线性 RGB 转换为 XYZ

Question

这个矩阵应该从 linear RGBA 转换为 XYZ，保持 alpha 通道原样：

vec4 M[4]=
    {
     vec4{0.4124564f,0.3575761f,0.1804375f,0.0f}
    ,vec4{0.2126729f,0.7151522f,0.0721750f,0.0f}
    ,vec4{0.0193339f,0.1191920f,0.9503041f,0.0f}
    ,vec4{0.0,0.0f,0.0f,1.0f}
    };

正确吗？我在哪里可以找到双精度值？我在问，因为第二行非常接近亮度公式，据我了解，这与非线性 sRGB 值相关：

vec4 weights{0.2126f,0.7152f,0.0722f,0.0f};
auto temp=m_data*weights; //vectorized multiplication
return temp[0] + temp[1] + temp[2] + temp[3]; //Sum it up to compute the dot product (weighted average)

其他问题：讨论的权重实际上是否应该相同？转换为 Y'CbCr 是否应该使用相同的权重？应该在线性空间还是 sRGB 空间中执行？

Answer 1

此矩阵从 sRGB flavour 转换为 CIE XYZ D65。然而，这不是 IEC 61966-2-1:1999 中发布的官方 sRGB 矩阵，它被四舍五入如下：

[[ 0.4124  0.3576  0.1805]
 [ 0.2126  0.7152  0.0722]
 [ 0.0193  0.1192  0.9505]]

根据您执行转换的上下文，使用官方 IEC 61966-2-1:1999 矩阵可能很重要，因为它可能与其他第三方数据集匹配结果他们将使用规范矩阵。

这里是一个用Colour计算的双精度转换矩阵供参考：

[[0.412390799265960 0.357584339383878 0.180480788401834]
 [0.212639005871510 0.715168678767756 0.072192315360734]
 [0.019330818715592 0.119194779794626 0.950532152249661]]

以及用于生成它的代码：

import numpy as np
import colour

print(colour.models.sRGB_COLOURSPACE.RGB_to_XYZ_matrix)
np.set_printoptions(formatter={'float': '{:0.15f}'.format})
colour.models.sRGB_COLOURSPACE.use_derived_transformation_matrices(True)
print(colour.models.sRGB_COLOURSPACE.RGB_to_XYZ_matrix)

讨论的权重实际上应该相同吗？

为了计算的一致性，您可能希望使用与矩阵匹配的权重，否则在来回转换时会遇到问题。

转换为 Y'CbCr 是否应该使用相同的权重？

Y'CbCr 有很多变体，如果你不知道你需要哪种变体，没人能正确回答。

应该在线性空间还是 sRGB 空间中执行？

Y'CbCr 转换几乎总是发生在伽马编码值中，ITU-R BT.2020 YcCbcCrc 是一个明显的例外，因为它基于线性编码值。了解 sRGB 色彩空间也是线性的也很重要，事实上，这里讨论的中心矩阵适用于线性编码的 sRGB 值。

这两个问题可能应该在另一个新问题中提出。