ヒート/等高線図での色の最も効果的な使用


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時間周波数の脳波所見を提示する際に、熱/等高線図を使用することは非常に一般的です。しばしば選択される配色(および私が気に入って使用している配色)は「ジェット」配色です(たとえば、Google画像検索の時間周波数EEGを参照)。これらのプロットを表示するためのより良い配色、および/またはそのようなマップの表示のためのガイドラインがあるかどうか疑問に思っています。

たとえば、Rベースライブラリから

#Volcano
x <- 10*(1:nrow(volcano))
y <- 10*(1:ncol(volcano))
image(x, y, volcano, col = terrain.colors(100), axes = FALSE)

# With Jet colours
jet.colors <-  colorRampPalette(c("midnightblue","blue", "cyan","green1", "yellow","orange","red", "darkred"), space="Lab")
image(x, y, volcano, col = jet.colors(100), axes = FALSE)

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ちょうど私の2¢:RColorBrewerまたはcolorspaceは色の異なるパレットを処理するためのはるかに優れたオプションを提供します。
chl

1
私が懸念している限り、@ chl Brewerはカラーメイヴンであることに同意します。
ピーターフロム-モニカの復職

1
残念ながら、このページは現在動作していません(おそらくSandy関連)が、特に虹の配色に関するIBMのBernice RogowitzとLloyd Treinish によるこれに関する素晴らしいオンラインブログ/記事があります(関連する議論とFlowingdataの写真を参照)。
アンディW

以外のものを使用しjetます。誰もがそれを使用する唯一の理由は、それがMatlabのデフォルトだからです。
エンドリス

回答:


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レインボーカラーマップは、頻繁に呼ばれているように、知覚の非効率性が文書化されているにもかかわらず、引き続き人気があります。虹色(およびその他のスペクトル)カラーマップの主な問題は次のとおりです。

  • 色は知覚的な順序ではありません
  • 輝度は跳ね返ります:私たちの目は色の円錐ではなく、ほとんど輝度の棒です
  • 色相を明確に見る
  • 色相の存在が不均等であることが多い(例:広い緑と狭い黄色)

プラス面:

  • スペクトルテーマの解像度は高い(スケール内でより識別可能な色の値)
  • 数字には安全性があります。そのようなテーマはまだかなり一般的です

黒体放射やグレースケールなどの議論と代替案については、「有害考えられる虹色マップ(静止画)」を参照してください。

発散スキームが適している場合、ケネス・モアランドの論文「科学の視覚化のためのカラーマップの発散」で導き出された、知覚的に均一な冷熱スキームが好きです。それと他のスキームは、ParaView wikiの画像と比較されますが、3Dサーフェスの色付けの観点では、カラースキームはシェーディング効果に耐えなければなりません。

より多くのリンクとMatlabの代替物を含む最近のブログ投稿:Rainbow Colormaps –何に役立つのですか?何もない!

推奨事項:まずグレースケールまたは別の単色グラデーションを試してください。さらに解像度が必要な場合は、黒体放射を試してください。中間値よりも極端な値の方が重要な場合は、クールツーウォームスキームなど、中間のグレーの発散スキームを試してください。

ParaView wikiページの画像:

虹: ここに画像の説明を入力してください

グレースケール: ここに画像の説明を入力してください

黒体: ここに画像の説明を入力してください

クールトゥウォーム: ここに画像の説明を入力してください


ありがとう、いい答え。EEGアプリケーションには、極端なものを簡単に識別できるものが必ず必要です。正と負の両方の電圧が重要です。したがって、これに基づいて、Cool-Warmが最適のようです。Cool-Warmスケールをより審美的に喜ばせるための指針はありますか(個人的な好みの問題として、そしておそらくフィールドの好みの問題として)。
マットアルブレヒト

一部の脳波図をより詳細に見ると、多くの人が目立った緑色を持っていません。それが私の美学の解決策になると思います。緑を取り除き、いくつかの中間色をいじります。
マットアルブレヒト

オリジナルが何らかの理由で少し色あせていたので、Cool-Warm写真を更新しました。分岐スキームがデータに適している場合、他にも多くの選択肢があります(たとえばColorBrewerを参照)。
xan

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上記のカラーブラインドパレットバージョンを忘れないでください。一般的に、緑を省くことは良い考えですが、他にも色盲の落とし穴がありますので注意してください。' research.stowers-institute.org/efg/Report/UsingColorInR.pdf '
jbowman

グラデーションのRGB値を備えたwikiリンクは非常に役に立ちました。
ブレントはコードを

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レインボーカラーマップの非効率性について@xanに同意します。InfoVis '11の虹/カテゴリ別カラーマップは、定量的タスクの発散マップよりもかなり悪いことを示す別の論文があります。

  • ミシェル・ボーキン、クシシュトフ・ガジョス、アマンダ・ピーターズ、ディミトリオス・ミツォラス、シモーネ・メルキオンナ、フランク・リビッキ、チャールズ・フェルドマン、ハンスペッター・フィスター。2011.心疾患診断のための動脈の可視化の評価。IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 17、12(2011年12月)、2479-2488。DOI = 10.1109 / TVCG.2011.192 PDF、スライド、画像へのリンク。

レインボー/カテゴリーカラーマップが適しているのは、カテゴリー変数の個別の値を表示することだけです。ただし、選択する色は重要です。カテゴリスケールが必要な場合は、色の違いをどのように知覚するかについて説明しているXKCD調査データセットを使用したCHI '12の優れた論文をご覧ください。これにより、人間が違いをどの程度認識しているかでカラースケールを評価できます。WebベースのColor Palette Analyzerを使用すると、独自のカラースケールも評価できます。

  • ジェフリー・ヒーアとモーリーン・ストーン。2012.色の選択、画像編集、およびパレット設計のための色命名モデル。コンピューティングシステムのヒューマンファクターに関するSIGCHI会議の議事録(CHI '12)。ACM、ニューヨーク、ニューヨーク、米国、1007-1016。DOI = 10.1145 / 2207676.2208547 PDFへのリンク、オンラインデモなど

カラーパレット分析の例

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