我们为何需要色彩空间？
一方面，光来自太阳或其他辐射源，被介质（水、大气、玻璃）折射，并被表面漫反射或镜面反射。另一方面，在这个世界上，颜色并不像光那样以有形的方式存在。
颜色是我们感知周围世界的一部分。光线进入眼睛，被光感受器（视锥和视杆）处理，然后通过视神经发送到大脑进行进一步处理和解读。光的波长不同，我们的眼睛和大脑将其解读为不同的颜色和强度。所以我们对颜色的感知是由亮度信息和色度信息两部分组成的。
颜色的命名带着人们走出了狭隘的颜色感知领域，进入了更大的文化和语言的解释和分类领域，从而进入了更大的哲学、美学、神学和形而上学的考虑。
颜色科学的黎明
1.1 牛顿的光谱实验（1666）
- 棱镜分解白光揭示连续光谱
- 首次建立光的波长与颜色对应关系
1.2 杨-亥姆霍兹三色理论（1802）
- 发现人眼视网膜存在三种视锥细胞
- 红、绿、蓝三原色理论的生物学基础
CIE RGB系统的诞生与局限
2.1 颜色匹配实验（1920s）
实验设计：用红（700nm）、绿（546.1nm）、蓝（435.8nm）三原色混合匹配任意颜色
惊人发现：某些颜色需要「负光强」才能匹配（如蓝绿色需"负红"）
2.2 系统缺陷
负值无法物理实现
色域覆盖不完整
不同实验室数据差异大
CIE 1931 XYZ的数学革命
3.1 设计目标
所有可见色坐标为正值
Y分量直接对应亮度
包含完整可见光谱
3.2 关键推导步骤
转换矩阵设计原理：
X = 2.769×R + 1.752×G + 1.130×B
Y = 1.000×R + 4.591×G + 0.061×B
Z = 0.000×R + 0.057×G + 5.594×B
色度坐标归一化：
x = X / (X + Y + Z)
y = Y / (X + Y + Z)
z = Z / (X + Y + Z)
3.3 划时代意义
首次建立与设备无关的绝对颜色标准
马赫带效应与视觉非线性补偿
色度图上的马蹄形光谱轨迹
从XYZ到现代RGB空间的转换
4.1 转换核心原理
通用转换公式：
4.2 sRGB的进化（1996）
HP与微软联合制定显示标准
Gamma校正公式（非线性转换）：
4.3 不同RGB空间对比
| 特性 | Adobe RGB | DCI-P3 | Rec.2020 |
|---|---|---|---|
| 色域覆盖率 | 50% CIE | 45% CIE | 75% CIE |
| 典型应用 | 印刷 | 影院 | 8K电视 |
参考文章：
https://ciechanow.ski/color-spaces/
https://ninedegreesbelow.com/photography/xyz-rgb.html
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1963/1/012102/pdf
参考视频：
Color Spaces: Explained from the Ground Up - Video Tech Explained
https://www.youtube.com/watch?v=99v96TL-tuY
@橙与青 | 色彩空间为什么那么空？色度系统、色度图、色域、伽马、白点…
https://www.bilibili.com/video/BV19e4y1y7Mo/?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=027b05cd44fca47e93f4f08854130dab
