科学的な図の明確に区別可能な色

科学的な数字で使用するために、明確に区別できる色のセット（または色のグラデーション）を選択する方法についてのポインターを探しています。これに関する体系的な研究はありましたか？はいの場合、いくつかのリンクをいただければ幸いです。

科学的な図を作成するとき、色はしばしば要素を区別するために使用されます。1つの例は、プロットの線です。

別の例は、値を示す色のグラデーションです。

2つの質問に興味があります。

1. プロットで使用するために、まだ互いに区別できる最大の色のセットを選択するにはどうすればよいですか？同様に、目が最大の値のセットを識別し、わずかな変化を検出できるようにする色のグラデーションは何ですか？このために特別に作られた配色はありますか？画面と印刷物の両方でうまく機能するものを探しています。

2. グレースケールに変換しても十分に識別可能な色のセット（またはグラデーション）を選択できますが、カラーで表示するとコントラストが向上しますか？この点で、グレースケールに変換されたときにフルホワイトからフルブラックのグラデーションほど悪くはないが、フルカラーで再現されたときにコントラストが大幅に向上するカラーグラデーションはありますか？（たとえば、上から私の虹色の図の例を見てください。色のコントラストは優れていますが、グレースケールでは使用できません。多くの科学雑誌はオンラインでカラーで図を公開しますが、印刷でもグレースケールで使用できる図を求めます版。）

ここに科学の便利なスプラッシュがあります。

• 目の網膜には、赤、緑、青の光の受容体（円錐）と一般的な光レベルの受容体（rod体）があります
• 目と視覚野の間には、色情報が反対のペア（赤：緑、青：黄、黒：白）に変換されるステップ（LGN）があります。黄色は、赤と緑のバランスが取れており、青が低い特別な場合に作成されます。ほとんどの茶色は、効果的に暗いまたは低彩度の黄色です（青に比べて赤と緑が高い）。残像でこれらのペアが互いにどのように対立するかを見ることができます-色の明るい光を見つめ、目をそらすと、あなたが見る残像効果はその反対の色で作られます。

これにより、最も明確に区別できる4つの色相が得られます（さらに、黒またはグレーなし：色相なし）。これらのそれぞれで、明度と彩度の違いを使用してより多くの色を作成できます。さらに多くの色が必要な場合は、これら4つの色相の中間点を取り、明度と彩度を再度変更できます。（彩度を下げ、明度を高くしすぎると色相のコントラストが低下するので注意してください）。

黄色は特別な場合であることを忘れないでください- 黄色は、 1つだけでなく2種類の受容体の活性化によって促進されるため、特徴的に明るいです。

これらがどのようにグレースケールに変換されるかについての質問は重要ですが、おそらく別々に答えるのが最善だと思います。違いはあります（たとえば、赤はより暗くなる傾向があります）が、変換の方法など、他の事項に依存します。上記の黄色に関するリンクの色強度チャートは、出発点として役立ちます。

心に留めておくべき2つのこと：

• カラースケールは直線的に知覚されません。カラーヒートマップでは、投稿する2番目の画像のように、カラースケールは特定の値を知覚するのに役立ちますが、これには、直感的に知覚するのが難しいものと比較して、高値または低値の全体像が犠牲になります。詳細についてはこちらをご覧ください。このような「レインボースケール」は、視覚化から特定の値を取得することが大きな画像を見るよりも重要な場合にのみ使用します（通常、これはレインボースケールは専門家による分析用の視覚化には問題ないが、一般的なコミュニケーション目的の視覚化には不適切であることを意味します）
• 驚くほど多くの人々（特に男性）は色盲です。特に、男性の10％のような人は、赤と緑の違いを認識するのに苦労します-それらの色を同じ色相として見ます。これらの人々は通常、明るさのレベルに基づいて経験に基づいた推測を行うことができますが、それは難しいため、赤と緑がメナを伝える場所に、色相だけでなくこれらの色を区別する他の方法があることを確認することをお勧めします。vischeckなどの色覚異常シミュレーションツールを使用してデザインをテストします。これは正確なシミュレーションではないため、グレースケールへの変換だけに依存しないでください。

最初の質問では、カラーホイールを調べてください。例を示します。ホイールの360度を必要な要素にできるだけ多くの部分に分割するだけで、可能な限り互いに対照的な色が得られます。

たとえば、3つの要素がある場合、色は赤、青、ライムになります。

白黒で使用できる図にあるように、パターンがさまざまなグラフを識別するのに役立つ場合があります。そのようなアプリケーションが可能な場合です。パターンの使用が不可能な場合の最善の策は、色相が異なると色合いが異なる選択的な彩度低下です。こちらの画像例を参照してください。

元の画像に適用される選択的な彩度低下は、次のとおりです。