Windowsアプリケーションにいくつかの色を追加していました。ユーザーにグループ分けを示すために、列が色付けされていました。そこで、Photoshopで最初に使用する色をいくつか選択しました。数学的に（グラフィックではなく）傾いているので、60度ごとの色相を使用することにしました。

注：この質問は色彩理論に関するものです。そして、グラフィックデザインや使いやすさについてはあまりありません。

私が持っている必要がありますするつもりだったので、黒のテキスト（例えば13 of 27、トップの上にこれらの色）を、私はかなり軽量であることが、それらを必要としていました。Photoshop のL値は、色がいかに「明るい」かという人間の本質的な感覚を指していることを知っています。ルマを選びました90。そこで、Photoshopをいじくり回して、各色のLを調整し、各色のLumaを調整しました90。

注：LまたはLumaを交換可能に使用します。L、L ^*、ルミナンス、ルミナンス、明るさ、明度には、正確で個別の定義があることを知っています。正確な定義と正確でない定義があります。その聖なる戦争を避け、PhotoshopでLのものを使用していることを知ってみましょう。そして、フォトショップで同じLを持つ2つの色が、見かけ上の「明るさ」または「明度」が同じであると仮定します。繰り返しますが、明るさと軽さを許してください。はい、私は不十分です。

L値を変更すると、色相も変化します。だからそれはジャグリング行為だった。Lを調整し、色相を希望の値に戻し、Lを調整し、色相を戻し、Lを調節し、色相を調節します。

最終的に私は欲しいLを欲しい色合いを取得します。

しかし、どのような飽和ですか？

私が更新していたコードも、ユーザーに表示できる色の1つとして「灰色」を使用していました。グレーは私のどの色にも合いません。興味をそそられ、フォトショップのDoodleに追加しました。これは単にゼロの「彩度」です（PhotoshopのSノブです）。

それで質問が私に浮上しました。私はLuma=90すべての色にaを使用することにしました。これは、視覚的/心理的/知覚的にすべての色が等しく「明るい」ことを意味します。私が釘付けにしました色相私が欲しいの、と私は釘付けにしましたルマ私が欲しいの。しかし、どのような彩度が必要ですか？

理想的には、これが何かであるかどうかはわかりませんが、それらはすべて「カラフル」である可能性があります。全部灰色にしたくないので、それ以上にカラフルにしたいです。そして、私は彼らにすべて同じ「色の豊かさ」を求めています-それが言葉なら。

だから私は誰もがすることをした、私はグーグルwikipedia colorfullness、そしてエントリがあります：

測色と色彩理論では、カラフルさ、彩度、彩度は関連していますが、特定の色の知覚される強度を参照する明確な概念です。

• カラフルとは、色と灰色の違いの程度です。
• クロマとは、同じような観察条件下で白く見える別の色の明るさを基準としたカラフルさです。
• 彩度は、色の明るさに対する色の鮮やかさです。

この一般的な概念は直感的ですが、彩度、彩度、純度、強度などの用語はあまり正確に使用されないことが多く、明確に定義されている場合でも、使用している特定のカラーモデルに大きく依存します。

そして、記事はCIE、Lab、Luvに展開します。そして、私は何が欲しいのか分かりません。

私はPhotoshopに戻って、各色の「彩度」ノブを増やすだけになりました。特定の色相と固定された輝度について、彩度を5％ずつ増加させました（途中でいじくり回す必要があります）。

しかし、ある時点で、色はLumaを失うことなく、もはや「飽和」することができません。

そして、いくつかの色がで最後まですべての方法に到達することができますS=100し、L=100：

私の質問に連れて行ってくれます

同様に、Lumaは色の知覚される「明度」を定義します。

知覚される色の「カラフルさ」の測定基準はありますか？

そのような指標はありますか？PhotoshopのHSBカラーモデルの彩度は知覚的ですか？

私は私が理解しやすいだけで十分ですウィキペディアの記事内の1つのスニペットに気づい：の斜辺を使用するaとb：

私はそれを行うことができ、私のカラーチップのどれが同じ「クロマ」を持っているかを見つけ出します。

ボーナスおしゃべり

最後に、実際のアプリケーションでは、青210を中心としたカラーホイールを使用し、緑（ユーザーが緑を意味する場合）を避け、できるだけ補色を使用しました。

しかし、私はまだ"colorfullness"の色理論について知りたいです。

ボーナスabの長さ

Labカラーモデルのabベクトルの大きさを仮定します。

• カラフルさ= Sqrt（a ² + b ²）

さまざまな色の彩度の長さを計算しました。

ほぼ同じと異なる色相の色「クロマ長」私を見、彼らが同じように持っている「カラフル」を。他に何も起こらない場合は、戻って、この式を使用してすべての既存の定数を再計算します。

そうでなければ、それは私を悩ますでしょう。

色の強さの正しい言葉は、オブジェクトについて話すときの彩度であり、ライト/全体的な外観について話すときのカラフルさです。たとえば、高彩度の赤いボールは、明るく照らされたときにカラフルな光を放ち、カラフルな光を放ちます。影の中にあるときは、色彩の少ない外観/色彩の少ない光を放ちます。

クロマという用語は、マンセルシステム（1905-）で最初に導入され、マンセルクロマ単位で測定されます。あなたのabベクトルは、Lab空間での類似の測定値であり、LCH（またはLchまたはL * c * h *）では彩度（C）と呼ばれます。これは、Lab値を提示する非常に広く使用されている代替方法です。これは、RGBカラーの彩度の最も便利なメトリックですが、必要に応じて、ルックアップテーブルを参照するか、それを実行するいくつかのソフトウェアを使用することにより、sRGBからマンセルの彩度に変換できます。

グラフィックデザイナーは、彩度という言葉を基本的に彩度と同じ意味で使用しているように思われることがよくありますが、HSV / Photoshop HSBでは、上記の定義のように、明度に対する彩度/色彩を効果的に意味するという意味ではありません。 。このページの私の図1.2.5を見て、HSB彩度と彩度の関係を確認してください。http： //www.huevaluechroma.com/012.php

David Briggs The Dimensions of Color http://www.huevaluechroma.com

この質問はグラフィックデザインではなく、math.seまたはおそらくscience.seに傾いていると思います（数学的構造よりも色の美学に関心があります）。

「カラフルさ」という用語は、少なくともグラフィックデザインのコンテキストでは、数学的に客観的な用語ではありません。あなたが何を求めているかは、使用したい特定の色空間モデルに依存すると思います。

たとえば、HSVを使用している場合、（S）彩度（「白」から「純色」までの測定）と（V）明度（「黒」から「純色」までの測定）の組み合わせを使用することになります。 '）

HSVモデルで「完全なカラフルさ」を実現するためにあなたが望んでいることに基づいて、彩度と値の両方を最大にしたいと思うでしょう。

たくさん読んだ後、「カラフルさ」の有用な測定基準があることがわかりました。

ヒントは、私が引用したウィキペディアのページから来たもので、L*C*h*色空間について言及しています。L*C*h*変化であるL*a*b*色空間。

使い慣れたLab色空間をPhotoshopから取得します。

デカルト座標はどこにaありbますか：

ただし、極座標を使用してその平面上の色を表すこともできます。

デカルト座標のペアではなく：

• a そして b

座標、それは極座標のペアにすることができます

• C* そして h

だからC*の尺度でクロマとhある色相角度。

変換するために、式a, bへのC*長さは、高校pytheogrean理論です。

定義された色相角度がHSL/ HSB色相角度と完全に一致していません。しかし、それはそれに基づいてカラーモデルをベースにするのに十分うまくいきます：

でもカラフルさ

しかし、私が学んだことの要点は、中心からの距離（a = 0、b = 0）が色をよりカラフルにすることです。

また、Labカラーピッカーの一部の色は、人間が色として知覚する能力を超えていることも学びました。実際には色ではありません。GiMP LChカラーピッカーがあり、人間の色域外の色を指摘します。

ウィキペディアによると、今は主に完全性のためですが、

カラフルさの相関関係は

M = C * F_L^(1/4)

http://en.wikipedia.org/wiki/CIECAM02

CIEラボ、Luv、H [SC] [LBVP]、および人々がそれらから行うすべての対策に関して、これは本質的に70年代のものです。それらのどれも色の特性化を支援するように設計されていません。あなたがそのようにそれらをテストするとき、彼らが表面に持っている多数の欠陥。

選択肢がある場合は、このミレニアムのモデルを探してください。CIECAM02のように、IMO はグラフィックデザインの質問について議論するための実行可能な候補者です。なぜなら、それは知覚とのテストされた非常に明確な関係を持っているからです。

@ DA01に同意します。私はあなたの探求が非常に興味深く、概念と理論についてのあなたの質問は少し安心したと思いましたが。一般的に私はこれらの種類の質問が好きです。特に、あなたはここで多くの仕事をしてきたので。

ただし、色の理論は非常に複雑で、数学的な観点だけではないことも付け加えておきます。視覚的に「機能する」色への道を完全に計算することはできません。理論に基づいて計算することもできますが、多くの場合、数学は実際のアプリケーションにあまり近づいたり、色を明確に理解したりしません。

一般的な色覚異常の1つは、北ヨーロッパ系の男性の約8％、女性の0.5％に見られる赤緑欠乏症です。

したがって、カラーホイール全体を作成したとしても、ほとんどの人が同じように処理しない可能性があります。あなたの質問は「カラフルさ」の数値表現に関するものだったと思いますが、たとえ存在していたとしても、加法的および減法的な色管理を考慮すると、彩度、色、および色相との組み合わせではほとんど役に立たない可能性があります。

これを例示する楽しいテストは次のとおりです。

オンラインカラーチャレンジ

参考資料： ゲーテ色理論