颜色减法 RBG 或 CIElab答案

【问题标题】：Color subtraction RBG or CIElab颜色减法 RBG 或 CIElab
【发布时间】：2018-12-05 12:33:16
【问题描述】：

我在这里阅读了几个主题，根据答案没有确切的解决方案。无论如何，假设我们有 RGB 颜色选择器 (0-255,0-255,0-255) 和两种颜色，一种是原始的未混合的，另一种是混合的，那么我如何准确地减去以找到添加了哪一种？它真的像

z - y = x ?

有没有研究公式？

另一个问题是，如果应用 CIElab 转换来获得色调饱和度亮度，那么我该如何应用这些来减去颜色？

【问题讨论】：

关于 RGB 电脑颜色的半相关视频：Computer Color is Broken 可能有用。
答案是你必须逆向混合算法。但问题是某些颜色混合是不可逆的（部分原因是arithmetic saturation）。例如，考虑颜色z 可以通过混合w 和y 以及通过混合x 和y 来产生。如果你知道z和y，那么就无法知道第三种颜色是w还是x。
@user3386109 以前没有想过，有什么解决办法吗？我已经阅读了有关模块化的内容，但如果合适的话，请不予考虑。在首先比较一个亮度之前对所有颜色进行归一化会更好，然后在最大饱和度下进行比较，在没有灰色混合的情况下进行比较

标签： java android algorithm colors rgb

【解决方案1】：

你的意思是加色混合？

在这种情况下，只添加了灯光。所以，这只是光强的加减，所以RGB就可以了。但是你需要线性色彩空间。所以你需要“取消应用” gamma，加减，然后再次应用 gamma。

请参阅 https://en.wikipedia.org/wiki/SRGB#Specification_of_the_transformation 以了解应用 Gamma 和取消应用它的公式：C 是通道（R、G、B，每个），C_linear 是线性空间（您可以在其中添加和减去强度）和 @987654327 @ 是我们在计算机上使用的通道值。注意：您应该除以 255 并乘以，以将值从 0 标准化为 1。

对于正常的颜色混合（油漆、墨水、染料等），这很复杂，但在这种情况下，CIExyz 是首选：实际上在这样的空间上，混合的结果在两者之间原始色度。不幸的是，该模型没有告诉您结果将在这条线内的什么位置。通常需要更多关于每种颜色的数据（通常而不是 RGB 三元组，一个大约 60 项的向量 [所以每 5nm 一个数据]）

【讨论】：

实用技巧，谢谢！几个问题：sRGB 是我们所有设备上的标准/默认设置，对吧？另：为什么CIExyz优于CIElab？后者有接近人眼的L和巨大的色彩空间？我如何准确地减去颜色？ wiki en.wikipedia.org/wiki/CIE_1931_color_space 上有公式，但它是关于求和的，我可以扭转它吗？它也有每种颜色的亮度 L，我如何获得它们？有白色参考坐标吗？我究竟是如何得到那个向量的？
sRGB 是 HTML 使用的标准，在此之前是计算机屏幕的标准（由 Microsoft and Co. 在 199x 中定义）。 CIExyz 和 CIELab 只是不同的色彩空间，只是相同的不同表示。 CIExyz 从未使用过（但正如我所写，它很有用）。 CIExyY 更常见（Y 更直观）。但通常我们在一个图上只有 x,y（颜色空间比较的标准图。xy 是定义色度的标准图（例如对于 sRGB）。使用 CIELab 将颜色从一个空间转换为另一个空间（Lab 也类似于视频组件）。
白色参考由标准给出。 sRGB 具有与其他标准不同的白色（它还取决于观察者对环境的预期亮度）。见en.wikipedia.org/wiki/SRGB。 L用白色定义。通常我们将其定义为 1 或 100 或 255（作为参考，而不是绝对值）。白色是屏幕上的亮点。但是白色是由 R、G、B 组成的（在普通屏幕上），因此您可以计算每种颜色（在屏幕上）的最大亮度，始终与白色亮度进行比较。
你能解释一下为什么CIExyz混合结果是一条线吗？根据公式，我应该得到结果色点坐标（xmix，ymix）。另外，您能否解释一下wiki混合公式中的亮度，L-luminance和Y-luminance在其中是否相同？ en.wikipedia.org/wiki/CIE_1931_color_space（相同链接）
@JayJayAbrams：（线性）RGB 和 XYZ 是锥体灵敏度的线性组合，因此混合是线性的 [而变换只是矩阵乘法]。 xyz 的构造（仅使用 X，或 Y 或 Z，并且具有相同的分母）保持混合（但不再在中间）。亮度：Y被定义为与亮度相似，所以它们非常相似（Y是固定的，亮度是一个物理量，所以新数据可能会稍微改变它，但AFAIK它保持不变）。警告：关于亮度有很多混淆（经常被错误地使用）。 Y' 不是 Y。始终检查标准中的定义。