Colors 颜色空间RGB、XYZ和颜色匹配函数之间的关系是什么？

颜色空间（RGB、XYZ）与颜色匹配功能之间的关系是什么？假设我们在颜色空间XYZ（3行矩阵）中有一些颜色匹配函数。我们还有从XYZ坐标到RGB坐标的转换矩阵

我的理解是有一些视觉输入，它是由光谱S（y）组成的。人类的眼睛看不到世界——它只看到它对世界的解释。人眼有3种锥形LMS，每种LMS负责处理红色、绿色或蓝色。人眼看到光谱颜色的唯一原因是它的眼睛在红、绿、蓝矢量上求和，并且这个和匹配输入的颜色。为了匹配颜色，有一个颜色匹配函数，它获取输入光谱并生成权重，通过该权重乘以主要的红、绿、蓝颜色向量。然后这些被添加，它们的输出在视觉上与光谱输入相匹配，即使光谱增加了许多频率，而人眼只增加了3个。所以我们从一个巨大的空间到另一个空间，我们可以用3个向量来描述所有的向量，根据颜色匹配函数求和

光谱输入、颜色原色和颜色匹配函数的行为如上所述，可总结为以下公式：

其中pi是原色的3d矢量，c-颜色匹配函数也是3个分量的矢量，最后s是光谱输入

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我们有XYZ颜色空间，和一个相应的颜色匹配函数，它实现了上面描述的功能。然后我们得到矩阵T，它将XYZ坐标转换为RGB坐标。我们已经知道T，我们需要使用它为RGB颜色空间生成一个新的颜色匹配函数

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我不明白颜色空间如何与原色pi（λ）和颜色函数ci（λ1）的选择相关。

我认为颜色选择的许多问题都是由于人们必须解决的技术问题。通常情况下，您并不是试图尽可能精确地再现颜色，而是为了使它们看起来美观、便宜、在cpu上计算速度快。。。。如果有人在电视上看《新西兰平原》，他不太可能知道它们的真实面目，但几乎可以肯定的是，他想欣赏这张照片，并且花很少的钱

您可能希望使用不同颜色匹配功能的几个原因可能包括：

• 您在非白光下拍照，希望照片看起来自然
• 你正在拍摄水下照片，想补偿水以不同速度衰减不同频率的事实
• 你的传感器并不完美，你需要对此进行补偿

另一方面，由于某种原因，你可能想改变初选。例如，您的图像可能正在使用有限的颜色拍摄场景。通过稍微推动你的初选，你可能会得到一个“更完整”的画面

最后，有时候你只需要补偿你的设备的一些限制。您的CRT电视上的磷将施加一些限制。当使用PAL传输时，空气中的噪声也会如此。另一方面，如果使用数字传输，则每像素的噪声可能会小于36位。在这种情况下，你将不得不做出妥协，这将使你有机会尽可能少地损失

如果你想要一个简短的教程访问

这是一个例子，看看第1章、第2章和第10章

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有一个常见变换的列表。

几个月来，我一直在努力了解颜色，经过一些研究，我相信我有一些见解，可能可以帮助我回答你的问题

我不明白色彩空间与原色的选择有什么关系 π（λ）

原色只不过是我们选择用来制作空间中所有其他颜色的颜色的波长，它也定义了颜色空间的色域。因此，如果您使用下面给出的链接中提供的小程序，您可以看到当您更改主程序时，颜色空间中的整个色域都会发生变化

现在我不知道你对RGB和XYZ有多了解，或者你在这里说RGB是什么意思（假设你指的是sRGB色域值）；XYZ实际上是三刺激值，称为rho、beta和gamma，如上图所示。为了简单起见，XYZ被转换为xy空间，从中可以获得标准的sRGB色域

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如果我遗漏了任何信息或答案需要编辑，请发表评论。

“我们已经知道T，我们需要使用它为RGB颜色空间生成新的颜色匹配功能。”您是指从RGB转换到XYZ的矩阵吗？