计算摄影：颜色
我们所处的世界是一个丰富多彩，五颜六色的世界，蓝天白云，红花绿叶，这些都是色彩信息，人眼有感知不同色彩的能力，而人眼所能感受的光线，只是整个自然界存在的电磁波中，非常狭小的一段，如下图所示，大概从 390nm — 700nm 的一个范围，就是这些可见光波，让人类感受到自然界的多姿多彩，计算摄影中，要研究的波段，主要是可见波段的成像。我们所说的颜色，也就藏在这可见波段中。
图片来源于 “Understanding the In-Camera Image Processing Pipeline for
Computer Vision”， Michael S. Brown，CVPR 2016 Tutorial
中学物理课上，我们就学过光的色散现象，正如下图所示，白光通过棱镜的折射，分解出很多种不同颜色的光，正是这些不同光谱的光，为我们呈现了多姿多彩的世界。
我们人眼有两种感光细胞，一种叫视锥细胞，用来感受色彩信息，一种叫视杆细胞，用来感受亮度信息，视锥细胞有三种，可以分别感受红，绿，蓝三种颜色的光，分别对应长波，中波，短波三种波长，如下图所示，人眼的这三种细胞，对不同波长的光，都有不同的响应，在某个波长上，会有一个最高的响应。
上图的那几条曲线，也称为光谱的能量分布 spectral power distribution (SPD)，这种分布，反应了不同波长的光，对视觉细胞的刺激响应，在现实世界里，我们很难看到单一波长的光，真实的物体，总是会反射不同的波长的光线，这些光线在视觉细胞上，会累积下来，从而让人眼感知不同的色彩。
虽然大千世界的色彩很丰富，但是很早就有人发现，这些色彩是可以通过三种基色的组合来实现的，这三种基色，也称为三原色，分别对应 红，绿，蓝。
Radiometry vs. photometry
真实世界里，一种是光源发出或者物体反射的光，一种是人眼接收到的光，前者称为 radiometry，一般用 SPD 来表示，也就是光谱能量分布，这是衡量辐射的能量。而人眼感知到的光，用 photometry 表示，这个也就是我们常说的亮度。下面这张图，非常形象的表示了两者的关系：
SPD 可以表示环境光的辐射强度，但是人眼感知的强度该如何表示呢，所以 1931 年 CIE （国际照明组织），就制定了一套衡量标准，通过一系列的感光实验，去测定人眼对色彩的感知，通过这些实验，CIE 绘制了人眼对三种基色的响应曲线：
上图横轴表示波长，纵轴表示响应值，从上图可以看出人眼对三种基色的响应一个大致的分布，后来 CIE 制定了一个标准的 XYZ 体系表示，其中的 Y 表示明度，CIE-XYZ 与 CIE-RGB 有一个转换关系：
通过这个转换，可以得到新的响应曲线：
有了响应分布曲线，结合环境光的 SPD 分布，我们就能计算人眼感知的色彩了，
上图中的 I ( λ ) I(\lambda) I(λ) 表示的是环境光的 SPD 分布，环境光的分布，和人眼响应分布曲线，共同决定了人眼感知色彩的大小，强弱。
XYZ 体系是一套标准体系，独立于各种设备之外的，但是用 XYZ 体系衡量人眼的色彩感光比较合适，但是使用起来不太方便，后来 CIE 又定义了一套 xyY 体系用来表示颜色，xyY 体系中的 Y 和 XYZ 中的 Y 是一样的，xy 表示的是颜色，这套坐标，可以很方便地将颜色绘制在一个二维平面坐标上，如下图所示：
上图的波长沿着类似抛物线的一条曲线从 380nm 到 700 nm，图中的 E 0 E_0 E0 表示白点，对应于 X = Y = Z = 0.33 X=Y=Z=0.33 X=Y=Z=0.33 的一个点，xyY 和 XYZ 也是存在着一个转换关系的：
x = X X + Y + Z y = Y X + Y + Z x=\frac{X}{X+Y+Z} \quad y = \frac{Y}{X+Y+Z} x=X+Y+ZXy=X+Y+ZY
X = Y y x Z = Y y ( 1 − x − y ) X = \frac{Y}{y} x \quad Z = \frac{Y}{y}(1- x -y) X=yYxZ=yY(1−x−y)
color constancy
人眼有一个非常鲁棒的视觉系统，其中一个机制就是色彩常恒性，也就是说在任何光照环境下，人眼看到的物体的颜色不会有太大的差异，就像下图所示：
色彩的常恒性，其实和 SPD 有很大关系，前面说了，SPD 表示光谱的辐射分布，物体在不同温度下，可能会辐射出不同波长的光，这就是我们常说的 色温，中学物理的黑体辐射中，我们也学过色温这个概念，一个经典的例子，就是把铁加热，不同温度下，我们看到的颜色也不一样，从红色到蓝紫色，温度越高，辐射的波长越短，人眼的一个神奇之处就在于，可以自适应的去调整这个颜色的偏差，使得颜色在任何光照下所感知的色彩基本一致。而相机没有这个自适应调整的功能，所以相机里面都有一个称为 “白平衡” 的技术，去校正这个色彩。
CIE-XYZ 与 sRGB
虽然 XYZ 是一个标准的颜色体系，但是工业界很少直接用 XYZ，我们见到的最多的还是 RGB 颜色体系，RGB 颜色体系可以看成是 XYZ 体系的一个子空间，如下图所示，RGB 颜色体系本身是没有标准的量化的，这就造成了一个使用上的麻烦，各个厂家定义的 RGB 颜色可能会有所偏差，这个给跨设备的使用带来很多麻烦。
为了统一标准，后来微软和惠普定义了一个标准的 RGB 颜色体系，称为 sRGB，这套颜色体系基本就是现在沿用至今的工业界的标准了：
这套颜色体系和 XYZ 之间也存在着一个转换关系：
有了这套 sRGB 颜色体系，大家又有了一套统一的标准了，基于 sRGB 颜色体系，又衍生出很多其他的色彩空间，比如 HSV, HSI, YUV 等。
以上图片都来源于 Understanding the In-Camera Image Processing Pipeline for
Computer Vision"， Michael S. Brown，CVPR 2016 Tutorial