CIE 1931色彩空間

在顏色感知的研究中，CIE 1931 XYZ色彩空間（也叫做CIE 1931色彩空間）是其中一個最先採用數學方式來定義的色彩空間，它由國際照明委員會（CIE）於1931年創立。

CIE XYZ色彩空間是從1920年代後期W. David Wright（Wright 1928）和John Guild（Guild 1931）做的一系列實驗中得出的。他們的實驗結果合併到了CIE RGB色彩空間的規定中，CIE XYZ色彩空間再從它得出。本文即闡述這兩種色彩空間。

三色刺激值

人類眼睛有對於短（S, 420-440nm）、中（M, 530-540nm）和長（L, 560-580nm）波長的光感受器（稱為視錐細胞，需要注意的是，人類尚有一單色的夜視光感測器---視桿細胞---其最敏感的感知頻譜範圍約在490-495nm）。因此，根據三種視錐細胞的刺激比例，便能描述任一種顏色的感覺，此稱為LMS空間。

色彩空間指的是用一種客觀的方式敘述顏色在人眼上的感覺，通常需要三色刺激值。更精確地說，首先先定義三種主要顏色（primary color），再利用顏色疊加模型，即可敘述各種顏色。需要注意的是，三種主要顏色未必需要是真正的顏色（也就是該種顏色無法真的被創造出來）。

在三色加色法模型中，如果某一種顏色和另一種混合了不同份量的三種原色的顏色，均使人類看上去是相同的話，我們把這三種原色的份量稱作該顏色的三色刺激值。CIE 1931色彩空間通常會給出顏色的三色刺激值，並以X、Y和Z來表示。

色彩空間是指任何一種替每個顏色關聯到三個數（或三色刺激值）的方法，CIE 1931色彩空間就是這種色彩空間之一。但是CIE XYZ色彩空間是特殊的，因為它是基於人類顏色視覺的直接測定，並充當很多其他色彩空間的定義基礎。

在CIE XYZ色彩空間中，三色刺激值並不是指人類眼睛對短、中和長波（S、M和L）的反應，而是一組稱為X、Y和Z的值，約略對應於紅色、綠色和藍色（但要留意X、Y和Z值並不是真的看起來是紅、綠和藍色，而是從紅色、綠色和藍色導出來的參數），並使用CIE 1931 XYZ顏色匹配函數來計算。兩個由多種不同波長的光混合而成的光源可以表現出同樣的顏色，這叫做「同色異譜」（metamerism）。當兩個光源對標準觀察者（CIE 1931標準色度觀察者）有相同的視現顏色的時候，它們即有同樣的三色刺激值，而不管生成它們的光的光譜分佈如何。

CIE xy色度圖

因為人類眼睛有響應不同波長範圍的三種類型的顏色傳感器，所有可視顏色的完整繪圖是三維的。但是顏色的概念可以分為兩部分：明度和色度。例如，白色是明亮的顏色，而灰色被認為是不太亮的白色。換句話說，白色和灰色的色度是一樣的，而明度不同。

CIE Yxy色彩空間故意設計得Y參數是顏色的明度或亮度的測量。顏色的色度接著通過兩個導出參數x和y來指定，它們是所有三個三色刺激值X、Y和Z的函數所規範化的三個值中的兩個：

x={\frac {X}{X+Y+Z}}

y={\frac {Y}{X+Y+Z}}

z={\frac {Z}{X+Y+Z}}=1-x-y

導出的色彩空間用x, y, Y來指定，它叫做CIE xyY色彩空間並在實踐中廣泛用於指定顏色。

X和Z三色刺激值可以從色度值x和y與Y三色刺激值計算回來：

X={\frac {Y}{y}}x

Z={\frac {Y}{y}}(1-x-y)

右側的圖象展示了相對色度圖。外側曲線邊界是光譜軌跡，波長用納米標記。注意這個色度圖是指定人類眼睛如何體驗給定頻譜的光的工具。它不能指定物體的顏色（或印刷墨水），因為在觀察物體的時候看到的色度還依賴於光源。

數學上，x和y是投影坐標，色度圖的顏色占據了實投影平面的一個區域。

色度圖展示了CIE XYZ色彩空間一些有趣性質：

色度圖展示了對一般人可見的所有色度。這個用顏色展示的區域叫做人類視覺的色域。在CIE繪圖上所有可見色度的色域是用顏色展示的馬蹄鐵形狀。色域的曲線邊界叫做「光譜軌跡」並對應於單色光，波長用納米標記。色域底下的直線邊界叫做「紫線」，這些顏色儘管在色域的邊界上，但沒有匹配的單色光。更少飽和的顏色位於圖形內部而白色位於中央。

所有可見色度對應於x、y和z的非負值（因此對應於X、Y和Z的非負值）。

如果你在色度圖上選擇了任何兩點，則位於這兩點之間直線上任何顏色都可以用這兩個顏色混合出來。這得出了色域的形狀必定是凸形的。混合三個光源形成的所有顏色都可以在色度圖內的源點形成的三角形內找到（對於多個光源也如是）。

兩個同等明亮顏色的等量混合一般不位於這個線段的中點。用更一般術語說，在xy色度圖上距離不對應於兩種顏色之間的差別程度。設計了其他色彩空間（特別是CIELuv和CIELab）來滿足這個問題。

給定三個真實光源，這些光源不能覆蓋人類視覺的色域。幾何上說，在色域中沒有三個點可以形成包括整個色域的三角形，更簡單的說，人類視覺的色域不是三角形。

平直能量頻譜的光對應於點 (x,y) = (1/3,1/3)。

CIE XYZ色彩空間定義

實驗結果— CIE RGB色彩空間

CIE RGB色彩空間是RGB色彩空間之一，以單色（單一波長）原色的特定集合著稱。

在1920年代，W. David Wright（Wright 1928）和John Guild（Guild 1931）獨立進行了一系列人類視覺實驗，提供了CIE XYZ色彩空間規定的基礎。

實驗使用2度視角的圓形屏幕。屏幕的一半投影上測試顏色，另一半投影上觀察者可調整的顏色。可調整的顏色是三種原色的混合，它們每個都有固定的色度，但有可調整的明度。

觀察者改變三種原色光的明度直到觀察到混合的顏色匹配了測試顏色。不是所有顏色都可使用這種技術匹配。當沒有匹配的時候，可變數量的一種原色被增加到測試顏色上，用餘下兩種原色混合與它匹配。對於這種情況，增加到測試顏色上原色的數量被認為是負值。通過這種方式，可以覆蓋完整的人類顏色感知。當測試顏色是單色的時候，可以把使用的每種原色的數量繪製為測試顏色的波長的函數。這三個函數叫做這個特定實驗的「顏色匹配函數」。

儘管Wright和Guild的實驗使用了各種強度的各種原色，和一些不同的觀察者，所有他們的結果都被總結為標準CIE RGB顏色匹配函數 ${\overline {r}}(\lambda )$ , ${\overline {g}}(\lambda )$ 和 ${\overline {b}}(\lambda )$ ，它們是通過使用標準波長為700 nm（紅色）、546.1 nm（綠色）和435.8 nm（藍色）的三種單色原色獲得的。顏色匹配函數是匹配單色測驗顏色所需要的原色的數量。這些函數展示於右側的（CIE 1931）繪圖中。注意 ${\overline {r}}(\lambda )$ 和 ${\overline {g}}(\lambda )$ 在435.8nm處為零， ${\overline {r}}(\lambda )$ 和 ${\overline {b}}(\lambda )$ 在546.1nm處為零，而 ${\overline {g}}(\lambda )$ 和 ${\overline {b}}(\lambda )$ 在700 nm處為零，因為在這些情況下測試顏色是原色之一。選擇波長546.1 nm和435.8 nm的原色是因為它們是容易再生的水銀蒸氣放電的色線。1931年選擇的700 nm波長難於再生為單色光束，選擇它是因為眼睛的顏色感知在這個波長相當不變化，所以在這個原色波長上的小誤差將對結果有很小的影響。

經過CIE的特別委員會的深思熟慮之後確定了顏色匹配函數和原色（Fairman 1997）。在圖的短波和長波的側的取捨點某種程度上是隨意選擇的；人類眼睛實際上能看到波長直到810 nm的光，但是敏感度要數千倍低於綠色光。定義的這些顏色匹配函數叫做「1931 CIE標準觀察者」。注意: 不是指定每種原色的明度，而是將這種曲線常規標準化為在其下有固定的面積。這個面積按如下規定而固定為特定值

\int _{0}^{\infty }{\overline {r}}(\lambda )\,d\lambda =\int _{0}^{\infty }{\overline {g}}(\lambda )\,d\lambda =\int _{0}^{\infty }{\overline {b}}(\lambda )\,d\lambda

結果的規範化顏色匹配函數經常對源照度按r:g:b比率1:4.5907:0.0601縮放、和為源輻射功率按比率72.0962:1.3791:1縮放來重新生成真正的顏色匹配函數。通過提議標準化原色，CIE建立了客觀顏色表示法的一個國際系統。

給定這些縮放了顏色匹配函數，帶有頻譜功率分布 $I(\lambda )$ 的一個顏色的RGB 三色刺激值給出為：

R=\int _{0}^{\infty }I(\lambda )\,{\overline {r}}(\lambda )\,d\lambda

G=\int _{0}^{\infty }I(\lambda )\,{\overline {g}}(\lambda )\,d\lambda

B=\int _{0}^{\infty }I(\lambda )\,{\overline {b}}(\lambda )\,d\lambda

這些都是內積，並可以被認為是無限維頻譜到三維顏色的投影。

格拉斯曼定律

你可能會問：「為什麼可以使用不同原色和它們的不同實際使用強度來總結Wright和Guild的結果？」還可能問：「要匹配的測試顏色不是單色會怎樣？」。對這兩個問題的答案在於人類色彩感知的（幾乎）線性。這種線性被表達為格拉斯曼定律。

CIE RGB空間可以被用來以常規方式定義色度：色度坐標是r和g:

r={\frac {R}{R+G+B}},

g={\frac {G}{R+G+B}}.

從Wright–Guild數據構造CIE XYZ色彩空間

在使用CIE RGB顏色匹配函數開發了人類視覺的RGB模型之後，特別委員會的成員希望開發出與CIE RGB色彩空間有關的另一個色彩空間。它假定Grassmann定律成立，這個新空間通過線性變換而有關於CIE RGB空間。新空間將以三個新顏色匹配函數來定義： ${\overline {x}}(\lambda )$ 、 ${\overline {y}}(\lambda )$ 和 ${\overline {z}}(\lambda )$ 。帶有頻譜功率分布I(λ)的顏色的對應的XYZ 三色刺激值為給出為：

X=\int _{0}^{\infty }I(\lambda )\,{\overline {x}}(\lambda )\,d\lambda

Y=\int _{0}^{\infty }I(\lambda )\,{\overline {y}}(\lambda )\,d\lambda

Z=\int _{0}^{\infty }I(\lambda )\,{\overline {z}}(\lambda )\,d\lambda

選擇這個新色彩空間是因為它有如下性質：

新顏色匹配函數在所有地方都大於等於零。在1931年，計算是憑藉手工或滑尺進行的，正值的規定有用於計算簡化。
${\overline {y}}(\lambda )$ 顏色匹配函數精確的等於「CIE標準適應光觀察者」（CIE 1926）的適應光發光效率函數V(λ）。它是描述感知明度對波長的變換的亮度函數。亮度函數可以構造為RGB顏色匹配函數的線性組合的事實是沒有任何方式來保證的，但是被認為幾乎是真實的，因為人類視覺的幾乎線性本質。還有，這個要求的主要原因是計算簡單。
對於恆定能量白點，要求為x = y = z = 1/3。
由於色度定義和要求x和y為正值的優勢，可以在三角形[1,0]，[0,0]，[0,1]內見到所有顏色的色域。在實踐中必須把色域完全的充入這個空間中。
${\overline {z}}(\lambda )$ 可以在650 nm處被設置為零而仍保持在實驗誤差範圍內。為了計算簡單規定可以這樣做。

用幾何術語說，選擇新色彩空間等於在rg色度空間中選擇一個新三角形。在右側的圖形中，rg色度坐標展示在兩個黑色軸上，還有1931標準觀察者的色域。展示為上述要求所確定的是紅色CIE xy色度軸。要求XYZ坐標非負意味著C_r, C_g, C_b形成的三角形必須包圍標準觀察者的整個色域。連接C_r和C_b的直線由 ${\overline {y}}(\lambda )$ 函數等於亮度函數的要求來確定，它叫做alychne。 ${\overline {z}}(\lambda )$ 函數在650 nm處為零的要求意味著連接C_g和C_r的直線必須是K_r區域內的色域的切線。這定義了點C_r的位置。均等能量點定義自x = y = 1/3的要求對連接C_b和C_g的直線做了限制，最後，色域充入空間的要求對此線作了第二個限制，它要非常靠近在綠色區域的色域，這規定了C_g和C_b的位置。上面描述的變換是從CIE RGB空間到XYZ空間的線性變換。CIE特殊委員會確定了標準變換如下：

{\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}={\frac {1}{b_{21}}}{\begin{bmatrix}b_{11}&b_{12}&b_{13}\\b_{21}&b_{22}&b_{23}\\b_{31}&b_{32}&b_{33}\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}R\\G\\B\end{bmatrix}}={\frac {1}{0.17697}}{\begin{bmatrix}0.49&0.31&0.20\\0.17697&0.81240&0.01063\\0.00&0.01&0.99\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}R\\G\\B\end{bmatrix}}

要求3確定了XYZ顏色匹配函數的積分必須相等，可通過要求2確定的適應光發光效率函數的積分得到它。必須注意到制表的敏感度曲線有一定量的任意性在其中。單獨的X、Y和Z敏感度曲線可以按合理的精度測量。但是整體的光度曲線（它事實上是這個三個曲線的加權和）是主觀的，因為它涉及到問測試人兩個光源是否有同樣的明度，即使它們是完全不同的顏色。同樣的，X、Y和Z的曲線的相對大小（magnitude）也是任意的。你也可以定義有兩倍幅值的X敏感度曲線的有效色彩空間。這個新色彩空間將有不同的形狀。CIE 1931和1964 XYZ色彩空間的敏感度曲線被縮放為有相同的曲線下面積。

問題和解決

1924發光效率函數V（λ，CIE 1926）嚴重的低估了在460 nm波長下的敏感度。Judd（1951）和Vos（1978）提議了一個修改版本的發光效率函數，這也給出了一組新的XYZ顏色匹配函數。參見Stiles與Burch（1955）。

CIE 1964標準觀察者顏色匹配函數是為10度視角定義的。它們是從Stiles與Burch（1959），和Speranskaya（1959）的工作得出的。1931標準觀察者視角是2度。對於10度實驗，指導觀察者忽略中心2度斑點。推薦對多於4度視角使用1964增補標準觀察者。

CIE 1931色彩空間的一個問題是它沒有給出估量顏色差別的直接方式。希望在色度圖上距離能對應於在兩個顏色之間的差別程度。測量兩個顏色之間的差別的想法是D.L. MacAdam開發的並總結於MacAdam橢圓的概念中。基於MacAdam的工作，在1960年開發了CIE L*u*v*色彩空間，它後來被CIE L*a*b*色彩空間所替代，二者都設計為在顏色空間中相等的距離對應於相等的MacAdam所測量的顏色差別。儘管它們比CIE 1931系統有明顯的改進，它們沒有完全免除扭曲。

引用

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參見

假想色

外部連結

Tabulated data（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
CIE home page* （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
CIE Color Space (Gernot Hoffman)
Poynton Color FAQ（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
GSU hyperphysics（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
Introduction to Colour Science (Limited theory, but some nice graphics)（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）

閱論編色彩空間
色彩空間列表（英語：List of color spaces and their uses）色彩模型
CAM（英語：Color appearance model）	CIECAM02（英語：CIECAM02） iCAM（英語：ICAM (color appearance model)）
CIE	XYZ (1931) RGB (1931) CAM (2002)（英語：CIECAM02） YUV (1960) UVW (1964)（英語：CIE 1964 color space） CIELAB (1976) CIELUV (1976)（英語：CIELUV）
RGB	RGB SRGB rg chromaticity（英語：Rg_chromaticity） Adobe 寬色域 ProPhoto scRGB（英語：scRGB） DCI-P3 Rec. 709 Rec. 2020（英語：Rec. 2020） Rec. 2100（英語：Rec. 2100）
YUV	YUV PAL YDbDr SECAM PAL YIQ NTSC YCbCr BT.601 Rec. 709 Rec. 2020（英語：Rec. 2020） Rec. 2100（英語：Rec. 2100） ICtCp（英語：ICtCp） Rec. 2100（英語：Rec. 2100）色差端子 XvYCC YCoCg（英語：YCoCg）
其他	CcMmYK（英語：CcMmYK color model） CMYK Coloroid（英語：Coloroid） LMS（英語：LMS color space） Hexachrome（英語：Hexachrome） HSL和HSV LAB HCL（英語：HCL color space）不可能的顏色 OSA-UCS（英語：OSA-UCS） PCCS（英語：Practical Color Coordinate System） RG（英語：RG color space） RYB（英語：RYB color model） HWB
色彩系統及標準	ACES（英語：Academy Color Encoding System） ANPA（英語：News Media Alliance）國際顏料索引 CI list of dyes（英語：List of dyes） DIC（英語：DIC Corporation）聯邦標準595（英語：Federal Standard 595） HKS（英語：HKS (colour system)） ICC色彩特性文件 ISCC–NBS（英語：ISCC–NBS system） Munsell NCS（英語：Natural Color System） Ostwald 彩通 RAL（英語：RAL colour standard）列表（英語：List of RAL colors）日本產業標準Z8102
有關生物或機器的視覺能力，請參閱彩色視覺。