colors - 可见色域如何界定？

Question

CIE XYZ 空间中颜色的坐标代表了我们眼睛中每种视锥细胞类型的刺激——因此是三刺激值。并非所有坐标都有(x, y, z)意义（例如，在任何锥体中都不能有负刺激），因此 XYZ 空间中所有可能组合的域将是一个 blob。有时您会发现描绘的 blob，例如在 Wikipedia 上：

（斑点上的颜色毫无意义，因为它们实际上无法在标准 RGB 显示器上显示。）

我现在问自己为什么这个 blob 是有界的。难道我不能(x, y, z)在斑点中选择任何一点并用缩放它alpha*(x,y,z,)，就像我会启动一个光源一样，并且仍然在可见空间中吗？究竟是什么构成了这里的上限？

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上下文定义

维基百科图像中描绘的外表面表示由颜色匹配函数 (CMFS) 界定的体积。CMFS由 CIE 定义如下：

等辐射功率的单色刺激的三刺激值

CIE 系统中等辐射功率光源的另一个名称是等能量或 E。

CIE XYZ 三色值本身由 CIE 定义：

在给定的三原色系统中，与所考虑的刺激的颜色相匹配所需的 3 种参考颜色刺激的数量

这与Maxwell 和 Wright and Guild (1931) 的颜色匹配实验直接相关，可能超出了这个答案的范围。

外表面生成

外表面可能是使用方波光谱功率分布 (SPD) 构建的，即等能量光源的切片。Bruce Lindbloom 在此页面上有解释。

该方法是将具有各种带宽的方波 SPD 转换为 CIE XYZ 三色值，这将形成外表面。

假设有 5 个 bin，第一组 SPD 将是这样的：

第二个：

第三：

ETC...

这是一个使用Color生成外表面点的 Python 片段：

import colour
import numpy as np


class NearestNeighbourInterpolator(colour.KernelInterpolator):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        kwargs['kernel'] = colour.kernel_nearest_neighbour
        super(NearestNeighbourInterpolator, self).__init__(*args, **kwargs)


def generate_square_waves(samples):
    square_waves = []
    square_waves_basis = np.tril(np.ones((samples, samples)))[0:-1, :]
    for i in range(samples):
        square_waves.append(np.roll(square_waves_basis, i))
    return np.vstack((np.zeros(samples), np.vstack(square_waves),
                    np.ones(samples)))


def XYZ_outer_surface(samples):
    XYZ = []
    wavelengths = np.linspace(colour.DEFAULT_SPECTRAL_SHAPE.start,
                            colour.DEFAULT_SPECTRAL_SHAPE.end, samples)

    for wave in generate_square_waves(samples):
        spd = colour.SpectralPowerDistribution(
            wave, wavelengths).align(
                colour.DEFAULT_SPECTRAL_SHAPE,  
                interpolator=NearestNeighbourInterpolator)
        XYZ.append(colour.spectral_to_XYZ(spd))

    return np.array(XYZ).reshape(len(XYZ), -1, 3)


# 43 is picked as number of samples to have integer wavelengths.
colour.write_image(XYZ_outer_surface(43), 'CIE_XYZ_outer_surface.exr')

和输出：

colors - 可见色域如何界定？

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外表面生成

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