コンピュータグラフィックスで可能な最も物理的に正確な色の表現は何ですか？

物理的な精度を追求するソフトウェアで色を表現するための理論的モデルと実装モデルを探しています。

「色は心の中にしか存在しない」こと、「物理的な正確さ」を探す意味ではないことはわかっていますが、それでも、スペクトルサンプリングやその他の色の単純なRGBへのより精巧な表現はどれほど優れているのでしょうか。メリットはありますか？パフォーマンスの他にどのような欠点がありますか（またはパフォーマンスが欠点ですか）？

最も物理的に正確な方法は、可能性のある各カラー周波数に対して特定の値を持つを使用することです。$l(\theta)$

RGBに変換すると、各チャネルの周波数応答関数が必要になり、結果はます。$\int_{infrared}^{ultraviolet} l(\theta)F_{red}(\theta)d\theta$

この場合、反射光は2次元の応答関数ます。（ここでは単純化のためにBRDFを無視しています）$L_{reflected}(\theta) = \int l_{incoming}(\phi)R(\phi,\theta)d\phi$

欠点は、3つのカラーチャネルだけでなく、無限のチャネルを心配する必要があることです。

RGBの標準3の代わりに、スペクトルレンダリングがあり、可視波長を〜390nmから〜700nmからNの離散波長に量子化できます。次に、たとえばプリズムをモデル化する必要がある場合、スペクトルのより現実的な分布が得られます。

また、光には偏光の特性もあり、より現実味を増すためにモデル化する必要があります。これが既存の公に利用可能なレンダリングエンジンでモデル化されているかどうか、またどのように正確に表現するかはわかりません。光は、2つの直交する電気および磁気成分を含む電磁波であり、振幅が異なる可能性があり、位相がずれている可能性があり、楕円偏光になる可能性があります。偏光は、たとえば、誘電体表面からの複数の鏡面反射をモデル化したり、カメラマンのカメラマンが使用する偏光フィルターをモデル化したりする場合に関連する特性です。

スペクトルレンダリングとアカウンティングライトの偏光の両方に、パフォーマンスのコストとメモリ使用量の増加が伴います。