色の数値化：デジタル表現の仕組みを徹底解剖

「色」を正確にデータとして扱うにはどうすればいいのでしょうか？本稿では、デジタル環境における色の定義方法や、RGB、CMYK、Labなどの色空間がどのように計算されているのか、その数学的な基礎から実装のヒントまでを網羅的に解説します。

これ面白いけど同時に妙でもあるな！人間が持つ錐体細胞の標準的なLMS応答（Stockman-Sharpeなど）がわかってるんだから、ここで使われてるベルカーブみたいなやつじゃなくて、そっちをプロットすればいいのに。なぜそうしないんだ？図示用としては十分ってことか？まあそうとも言えるけど、それだと全ての色が微妙にズレちゃうんだよね。例えば、ここだとD65がかなり青っぽく見えるし。記事は、みんなが知るべき核心部分にたどり着くまでに時間がかかりすぎてる。その核心とは、錐体細胞の応答はかなり重なり合っていて、それらの差分をとることで色を感じているっていう点だ。10ページも先に進んでから行列変換を使って色度を出すのは技術的には正しいけど、この仕組みを教えるための最も分かりやすくて直感的な方法とは言えないな。いい取り組みだとは思うけど、もっと「リアルな」色数学に忠実だったらさらによかった。

図の構成にKnuthやTeXのような上品さを感じる。Web上ではなかなか見かけないレベルだね。素晴らしい内容や、明らかに多大な時間をかけて作られた可視化技術以上に、これはもう一つの芸術作品だよ。本当に最高。

すごく興味深い。まさか週末が色彩科学で埋まるとは思わなかったけど、それのおかげでいい気分だよ。プレゼンテーションの仕方も見事だね。