谈谈色彩空间和混合模式

即通过Red、Green、Blue来表示其它颜色的方法。每种颜色都取0-255之间的值。这样整个色彩空间可以表示在R、G、B为轴的立方体内。

一般看来，越往对角线方向色彩感觉越亮。

这里有几个定义：

lightness：L = (MAX(R, G, B) + MIN(R, G, B))/2 value: V = MAX(R, G, B) luminance: Y = 0.30R + 0.69G + 0.11B brightness: (R + G + B)/3

luminance更符合人的主观亮度感受。brightness和人的感受差别较大，一般不用而用luminance。

那HSV模型在RGB空间是什么样的呢。

在RGB空间所在的立方体中，主对角线被成为Neutral line。这条线从原点到(255,255,255)逐渐从黑色过度到灰色到更浅的灰色到白色。

HSV中固定H，则获得过这条线的一面。固定S，则获得以此为轴原点为顶点的圆锥面。固定V，则获得关于此线垂直的面。

这是印刷中常用的，RGB用在发光模型中，CMY(K)用在反光模型中。k应该不超过MAX(C, M, Y)

有三种方法：

1. Grayscale: 通过计算luminance，这个符合人眼对亮度的感觉
2. Desaturate: 计算lightness。实际上保留了RGB分量
3. Decompose HSV:抽取HSV中的V

V > L或Y，所以显然V最亮，但人眼会感觉Grayscale效果最好。所以后两种方法常用在分离图像上。

Normal没啥特别的，溶解和F图层的透明度有关，透明度越大，B透过的越多。

behind是个特殊的画笔才能用的模式，就像在玻璃背面画图一样

运算符号表示各个分量独立运算。W为白色

加法： R = min(F + B, W)

减法： R = max(B - F, 0)

差分： R = |F - B|

前两种方法可能会造车个部分额区域变得全白或全黑，丢失部分信息。

发现变化也不少，现在又是hard light又是啥的，burn也不是multiply，Divide也不是Dodge了。不过也差不多，burn和dodge只是把相应multiply和divide的F反色了(255-F)

正片叠底： R = (F x B)/255

得到的结果比F和B都暗

除法： R = MIN(W, B x 256 / (F + 1))

结果比B亮，有可能变白丢失信息

滤色： R = 255 - 1/255 x (255- F) x (255 - B)

滤色原理和乘法类似，只是是从W开始向原点计算。结果是图像所有地方都变亮，但并不会出现某些区域全变白色丢失信息。

叠加(不过gimp中的叠加好像就是柔光, 这里看起来让人困惑)： multiply和screen的结合： R = 1/255 x (B x R\_S + (255 - B) X R\_m)

如果先面的图层B很深，就以multiply为主，相反如果B很亮，则以screen为主。结果就是暗的地方更暗，亮的地方更亮。

变暗： R = MIN(F, B)

变亮： R = MAX(F, B)

色调： R = [h(F), s(B), v(B)]

取前景的色调

Value和Saturation类似。

Color： R = [h(F), s(F), l(B)]

使用背景的lightness，一般lightness都比value小些

最后，这里头什么乱七八糟的历史问题，还是这比较清楚：图层混合模式详解