定义
表示颜色值的数学空间。
颜色本质上是对人脑的解释，应用于从眼睛接收的有限光谱信息。 颜色感知与其物理基础之间的关系相当复杂，并受到各种可变的影响。 然而，广泛的研究已经建立了客观地指定可感知颜色的方法，并在某些颜色空间中具有值。
理想情况下，人们希望有一个系统，其中可以感知或生成的每种颜色都由颜色空间中的特定值唯一标识，从而在色觉的现实和构建的颜色空间之间创建完美的双向映射。 此外，希望色彩空间中的距离与色彩感知的差异密切相关。 此外，数学结构不应过于复杂，结果应易于在实践中应用。 然而，不幸的是，色彩空间通常不具有所有理想的属性。 例如，其中一些不能跨越整个可感知颜色的范围，而另一些则包含无法物理实现的虚构颜色（除了可感知的颜色）。 已经构建了不同类型的色彩空间，通常考虑到特定的应用。 总的来说，色彩基础的发展和应用是一个相当复杂的主题，这篇百科全书文章旨在对此进行粗略的概述。
在大多数情况下，色彩空间具有三个维度，根据用于人眼明视的三种不同颜色受体，具有三色视觉。 因此，通常可以通过三个颜色坐标（三刺激值）的组合来指定颜色值。 它可以被认为是三原色的组合，每个颜色坐标指定一种原色的贡献强度。 某些色彩空间使用无法物理实现的原色（虚构色）。 原色的混合在大多数情况下是累加的（例如在RGB色彩空间中），但在其他一些情况下（例如在CMYK色彩空间中），与颜料或染料的混合有关。
在某些情况下，将色彩空间的一个维度作为亮度（指定感知的亮度），其余维度确定色度。 色度可以进一步分为色调（“颜色类型”）和颜色饱和度。 （光谱颜色获得最大颜色饱和度，对应于单色光。 然而，并非所有色彩空间都能实现这种划分；例如，RGB 色彩空间不使用亮度通道。
还可以基于任意一组参考颜色（色板）定义颜色空间，尝试跨越各种可感知或至少可打印的颜色，但不将这些颜色排列在多维空间中。 一个突出的例子是潘通颜色系统，该系统广泛用于印刷目的。 但是，本文重点介绍三维色彩空间，例如用于计算机显示器，电视和摄影，具有完整的颜色混合功能。
色彩空间通常用于色彩管理系统，用于获得最佳的色彩再现。 例如，可以使用照相机获取彩色图像，生成具有某些RGB颜色配置文件的图像文件（通常与ICC颜色配置文件定义得更紧密）。 然后，人们可以在软件中处理这些图像，以生成发送到打印设施的PDF文件，例如可以使用更适合打印的CMYK色彩空间。 然后，色彩管理必须包括不同色彩空间之间的适当转换，理想情况下保留从图像采集到打印的整个链条的颜色信息。 但是，也可以应用颜色校正，例如消除非理想照明条件的影响或只是为了提高图像的吸引力。
当然，任何光都会通过其光谱更全面地表征，它代表（对于无限精细的波长或频率分辨率）具有无限维度的空间。 然而，如果最终相关的方面只是人眼引起的颜色感知，那么使用光谱既不经济也不实用。 例如，当仅考虑色彩空间中的三个维度而不是根据光谱仪的波长通道考虑许多维度时，可以使用更少的内存存储彩色图像。 此外，最好在颜色空间中只有一个可能点对应于某种颜色印象，而不是与之兼容的各种不同光谱（同色异谱）。 例如，人们可以很容易地判断哪些颜色值是相似的。 然而，一些与色觉无关的技术应用利用了具有更多波长通道的图像的更全面的光谱信息（→高光谱成像），这些信息也可能覆盖光谱的更多可见部分。
下面将解释重要的色彩空间。 有关生理基础的介绍性解释，请参阅有关色觉的文章。
重要的色彩空间
LMS 色彩空间
LMS 色彩空间基于三个坐标 L、M 和 S 定义，每个坐标测量人眼视网膜中三种类型视锥细胞之一的激发强度。 请注意，物理上不可能将非零M值与L和S组合为零，因为三个受体的光谱响应曲线基本上是重叠的。 因此，可感知颜色的范围对应于LMS颜色空间中的体积，而不仅仅是长方体。
对于单色光，L、M和S值由CIE的LMS配色函数定义，见图1。 这些数据当然也可以应用于多色光，根据一些光谱积分不同波长成分的贡献。
图1：来自CIE的LMS配色函数，基于Stiles和Burch 10°配色函数。数据来源：伦敦大学学院色彩与视觉研究实验室，CIE 2006生理相关LMS功能页面。
LMS值可以直接测量，例如在三刺激色度计中，并且可用于比较颜色值：具有相同LMS坐标的两个不同光谱可以预期产生相同的颜色印象，至少对于具有正常色觉的人类而言。
LMS 色彩空间可以表示任何可感知的颜色。 但是，它不是特别适合某些技术应用。 特别是，如何产生与LMS色彩空间中特定点相关的颜色印象的光并不是很明显的；我们不能直接解决眼睛中的不同受体，因为它们的光谱灵敏度曲线非常重叠。
CIE XYZ 色彩空间和派生版本
1931年，CIE（国际照明委员会=国际照明委员会）定义了其XYZ色彩空间，这变得非常重要；它已成为定义其他各种色彩空间的一般参考和基础。
CIE颜色模型将亮度（作为感知亮度的度量）作为三个颜色坐标之一，称为Y。 亮度的光谱响应被指定为明光度函数。 例如，对于彩色图像，可以选择最大可能的Y值为1或100。 坐标 Z 主要响应较短波长的光，而 X 对较短波长和较长波长的光均响应。 图 2 显示了使用的颜色匹配函数。
图2：CIE XYZ 颜色匹配函数适用于 2 度视场。数据来源：伦敦大学学院色彩与视觉研究实验室，CIE XYZ功能页面。
CIE还引入了归一化坐标x，y和z，通过将X，Y和Z值除以（X + Y + Z）获得。 然后可以将x和y作为色度坐标，确定特定亮度的色调。 该系统称为CIE xyY，因为除了亮度坐标Y之外，颜色值还由色度坐标x和y定义。
图3：CIE色度图，显示色度坐标x和y的所有组合的颜色，只要属于可感知的颜色。来源：https://en.wikipedia.org/wiki/Chromaticity#/media/File:PlanckianLocus.png
CIE色度图（图3）理想地显示可感知颜色范围内所有x，y对的真实色调，这对应于XYZ色彩空间的马蹄形部分，称为人类视觉的色域。 不幸的是，计算机显示器只能在XYZ色彩空间的有限部分显示颜色，例如sRGB色彩空间（见下文），即使在有限的空间中，如果不采取特殊的预防措施，例如根据显示图像的色彩空间进行仔细的颜色校准，颜色也可能不准确。 因此，这种CIE色度图，无论是打印在纸上还是显示在屏幕上，通常只以相当近似的方式显示颜色。 原则上，基于激光的显示器可以完成相当准确的再现，该显示器采用精心控制的几种原色混合物，例如700 nm处的深红色，530 nm处的绿色，500 nm处的蓝绿色和480 nm处的蓝紫色。 这将大大超出具有RGB源（使用三原色）的显示器的颜色限制，但也相应地更加复杂和昂贵，因此并不常见。
CIE XYZ色彩空间的原色（例如X = 1，Y = Z = 0）是虚构的颜色，即它们无法物理实现。 单色光的颜色位于色度图的光谱轨迹上，这是所显示色域的弯曲边界；以纳米为单位的波长值如图3所示。 色域的下边界，称为紫色线，基本上代表一些红色和紫色的混合物，这是单色光无法达到的。
具有平坦功率谱的白光（CIE 标准光源 E）对应于 x = y = 1/3 的点。 在现实生活中，人们可能会遇到不同的白色调，如暖白色（有点转向黄橙色）、冷白色（蓝色含量较高）等。 图3还显示了黑体辐射（具有光谱均匀发射率的热辐射）在一定温度范围内的颜色值。
请注意，CIE XYZ 色彩空间中的距离不能很好地反映感知色调的差异；系统的这种缺陷导致了各种其他色彩空间的发展，如CIELUV，CIEUVW和CIELAB，它们在这方面和其他方面更好。 相对常见的例如颜色计算是CIELAB（L*a*b*），其亮度坐标为L*和两个色度坐标a*（绿色到洋红色）和b*（蓝色到黄色）。
RGB 色彩空间
在带有RGB源的计算机显示器和投影显示器上，通常通过红光，绿光和蓝光的加法混合来获得颜色。 例如，这些可以由阴极射线管（CRT）的不同荧光粉或发光二极管发射，或者用合适的滤光片从LED背景光或高强度放电灯获得。 对于此类应用，使用 RGB（红-绿-蓝）坐标定义颜色显然很方便，即在 RGB 颜色空间中。 然后可以根据颜色坐标直接控制红色、绿色和蓝色强度，或者有时首先需要应用变换。
原则上，也可以使用一组不同的颜色，但是使用红色，绿色和蓝色的组合可以最好地产生相当大的色域。
RGB 颜色模型仅定义基本原理；还需要定义确切的原色和其他一些细节（例如伽马函数）。 有大量不同的RGB色彩空间：
- 由惠普和微软定义的sRGB色彩空间最初设计用于与阴极射线管显示器配合使用。 通常用于这些（基本上非单色发射）的荧光粉基本上限制了色域。 缺陷在蓝绿色区域尤其明显，但不包括深红色。 典型的 CMYK 空间（见下文）被大量覆盖，但并未完全覆盖。 尽管有其局限性，但 sRGB 色彩空间仍然被广泛使用，如果未明确指定图像的色彩空间，则通常被认为是默认值。 平板液晶显示器，例如带有基于LED的背光，通常达到相当相似的色域，因此使用sRGB仍然是合适的。 然而，对于具有大幅扩展色域的显示器来说，情况并非如此，例如用于印刷制作和艺术等应用，有时也用于视频观看。照片相机还经常提供sRGB图像数据，例如JPG文件。
- Adobe RGB使用更宽的色域，针对绿色区域的sRGB进行了扩展。 后来的版本是Adobe Wide Gamut RGB，具有进一步扩展的色域。 这种版本对于需要更宽颜色范围的应用更可取。
- CIE 1931 RGB是一个相当早期的版本，使用一组单色原色（700 nm，546.1 nm和435.8 nm）。 这是一个相对较宽的色域，如果使用波长较短（例如 515 nm）的绿色，实际上可能会更宽。 但是，这个地方不能直接用于RGB显示器，因为那些通常无法实现所需的单色原色。
请注意，从数学上讲，如果允许RGB坐标变为负数，则可以用RGB坐标覆盖人类视觉的全部范围。 但是，例如，彩色显示器的像素不能贡献少于没有绿光，尽管在最深的红色区域中生成颜色印象需要这样做。 通常，人们只考虑非负RGB值，对应于可以通过混合使用的原色物理生成的颜色。
使用 RGB 颜色配置文件的设备通常配备颜色配置文件（通常基于 ICC（国际颜色联盟）的定义），该配置文件基本上更紧密地定义了使用的原色。 例如，可以使用色度计生成计算机显示器的颜色配置文件；然后，生成的文件可用于正确调整颜色值，例如，准确再现可用媒体的RGB色彩空间。 此外，摄影机将其颜色配置文件嵌入到生成的JPEG图像文件中，以便清楚地定义使用了哪些颜色空间。
CMYK 色彩空间
CMYK 色彩空间基于减色模型，这适用于通过混合颜料或染料生成颜色的印刷上下文。 在这里，每个段吸收一定波长范围的光。 CMYK值基本上指定了需要混合的C（青色），M（品红色），Y（黄色）和K（黑色）颜料或染料（例如在喷墨打印机中）的浓度以获得相应的颜色。 虽然人类的视觉是三色的，这意味着原则上三种不同的颜料就足够了，但已经选择了四种颜料的组合以获得更宽的色域。 然而，CMYK色域相对较窄，特别是在蓝绿色区域存在大量缺陷，但在深红色色调方面也是如此。 这反映了用颜料实现这种颜色的根本困难。 如果一种颜料要产生一种非常“纯净”的颜色（接近一些单色光），它必须吸收窄波段以外的所有光，并且只留下一小部分入射光功率。 然而，为了使减色混合正常工作，需要具有低吸收的大量重叠光谱区域，这不可避免地导致宽带光的颜色饱和度相当有限。
色彩空间之间的转换
可以在不同的颜色空间之间进行转换，即计算一个空间中的颜色坐标与另一个空间中的颜色坐标。 例如，当打印设备需要 CMYK 数据，而图像来自提供 sRGB 图像数据的照相机时，这是必需的。 在某些情况下，在到达最终色彩空间之前，需要首先转换为一些中间色彩空间（例如CIE XYZ）。
不幸的是，颜色转换通常不能完美地工作：
- 显然，如果目标颜色空间没有覆盖源空间的所有可能颜色，就会出现问题。 对于无法再准确表示的颜色，可以使用至少尽可能接近真实颜色的颜色。 对于其他颜色，也可以应用某些更改，例如在极端区域中至少保留一些颜色对比度。
- 在实践中，颜色坐标通常以相当有限的分辨率存储，例如8位，只允许256个不同的值。 即使这不会在一个色彩空间中产生实质性问题，也可能导致变换中出现明显的舍入误差。
- 可能发生许多类型的错误，例如混淆RGB色彩空间的变体或忽略某些边界条件，例如参考白色色调。
将图像转换为另一个色彩空间并再次转换回来时，最终结果可能与原始图像明显不同，特别是因为色彩空间有限，但也因为舍入误差。
不幸的是，不完整，误导性或只是错误的色彩空间规范，导致错误的转换和其他问题，是很常见的。 请注意，对色觉、比色法和色彩空间的所有细节的完整理解是相当困难的，而且远非许多处理此类事情的人所能达到的。
