В предыдущий раз я переводил краткую теорию цвета и описание управления цветом для формата PNG. Если пересказывать своими словами, то цветовые модели делятся на физические (XYZ) и логические (RGB или YUV). В форматах хранения изображений и видео используются логические форматы (потому что они ограничены в диапазоне значений), иногда с добавлением метаданных, описывающих правила конвертации из логической модели в физическую. В то время, как логическая модель обычно хранит значения в диапазоне от 0 до 255 или от 0 до 1, физическая модель оперирует комбинацией трех чисел, каждое из которых представляет взвешенную сумму энергий излучения по всему спектру видимого цвета, взятую с разными весами.

Что касается дисплеев, для них производитель указывает характеристики, описывающие то, как цифровой сигнал из, например, RGB преобразуется в значения XYZ, излучаемые этими самыми дисплеями. Такими характеристиками является точка белого (т.е. какому физическому цвету соответствует RGB-сигнал с компонентами max/max/max), основные цвета (максимумы RGB при остальных минимумах), гамма или передаточная функция, а также охват (gamut), который описывает всё множество физических цветов, которые в принципе может отобразить дисплей.

Мы часто расстраиваем математику, выполняя привычные операции с изображениями — например, когда мы масштабируем их или применяем к ним фильтры. Одним словом — тогда, когда мы производим арифметические операции (+,-,*,/) над значениями цветовых каналов. Обычно это не заметно, но иногда это может доставить неприятности.

Из статьи вы узнаете, почему при решении задач компьютерного зрения (и не только) важно использовать гамма-коррекцию или линейные цветовые пространства. В конце статьи будет показано, как это отражается на задаче 3D-реконструкции человеческих лиц.