色の見えモデル

色の見えモデル：色の知覚を数学的に表現する

色の見えモデル（Color Appearance Model、CAM）は、人間の主観的な色の見え方を数学的に表現するモデルです。従来のRGBやCMYKなどのカラーモデルは、色の座標を定義する色空間を規定しますが、色の見え方までは考慮していません。一方、色の見えモデルは、色相、明度、彩度といった知覚的なパラメータを考慮することで、より正確に人間の色の見え方を表現することを目指しています。

背景：色の知覚の主観性と客観的な測定

色は、観察者の脳内で生じる主観的な体験です。客観的には、目に入射する光の分光強度分布しか存在しません。しかし、この分光強度分布と人間の感覚反応を定量的に結び付ける試みは成功しており、1931年には国際照明委員会（CIE）がXYZ色空間を開発しました。XYZ色空間は、基本的な感覚レベルで人間の色の見え方をうまくモデル化していますが、特定の表示条件を前提としています。網膜への刺激、光の輝度、背景、周囲の照明など、様々な条件が揃った場合のみ、三刺激値が同じ2つの色刺激が同一の色として認識されます。表示条件が変化すると、XYZ色空間では不十分となり、より包括的なモデル、すなわち色の見えモデルが必要になります。

色の見えのパラメータ：知覚に基づく表現

色の見えモデルにおける重要な課題は、人間の色の見え方がXYZ三刺激値ではなく、色相、明度、彩度、クロマ、カラフルネスなどの知覚パラメータに基づいている点です。そのため、どの色の見えモデルも、XYZ三刺激値からこれらの知覚パラメータへの変換（表示条件を考慮した変換）を提供する必要があります。

色の見えの現象：モデル化の複雑さ

色の見えモデルが考慮すべき現象として、以下のものがあります。

色順応：照明条件の影響

色順応とは、照明光源の色温度に関わらず、白い紙を白く認識する人間の能力です。これは、色の見え現象の中で最も基本的なものです。色順応変換（Chromatic Adaptation Transform、CAT）は、あらゆる色の見えモデルの中心的な要素であり、光源の色温度変化を考慮して、物体の色の見え方を一定に保つための重要な機能です。単純な三刺激値ベースのモデルでは光源の影響を無視しますが、色の見えモデルでは光源の色温度を考慮することで、照明条件が変化しても同じ色を再現できます。

色相の見え：様々な要因による変化

色相の知覚は、輝度（ベツォルト・ブリュッケ現象）や白色光の添加（アブニー効果）によって変化します。

コントラストの見え：輝度と周囲照明の影響

コントラストの知覚は、輝度（スティーブンス効果）や周囲照明の輝度（バートソン・ブレネマン効果）によって変化します。

彩度（カラフルネス）の見え：輝度との関係

彩度の知覚は、輝度（ハント効果）によって変化します。

明るさ（ブライトネス）の見え：彩度との関係

明るさの知覚は、彩度（ヘルムホルツ・コールラウシュ効果）によって変化します。CIECAM02など、一部のモデルではこの効果をモデル化していません。

空間現象：文脈依存性の難しさ

空間現象は、画像の特定の位置の色にのみ影響する現象です。人間の脳がその場所を特定の文脈で解釈するため、モデル化が特に困難です。錯視などもこのカテゴリーに含まれます。これを扱うモデルをimage color appearance models (iCAM)と呼びます。

均等色空間：知覚的な均等性を追求

均等色空間（Uniform Color Space、UCS）は、色空間上の距離が知覚的な色の距離に近くなるよう設計されたカラーモデルです。固定された表示条件での色の見えモデルは均等色空間となり、可変表示条件をモデル化した均等色空間は色の見えモデルとなります。均等色空間は、基本的な色の見えモデルとしても使用できます。

色の見えモデルは、人間の色の見え方をより正確に表現するための重要な研究分野であり、ディスプレイ技術、画像処理、色彩設計など、様々な分野で応用されています。

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