100년 간의 색 인식에 대한 이해를 뒤집는 새로운 연구

이 시각화는 인간의 색상 인식을 매핑하는 데 사용되는 3D 수학적 공간을 캡처합니다. 새로운 수학적 표현은 넓은 간격의 색상 사이의 거리를 나타내는 선분이 이전에 허용된 기하학을 사용하여 올바르게 합산되지 않는다는 것을 발견했습니다. 이 연구는 오랜 가정에 반대하며 색상 이론의 다양한 실제 적용을 향상시킬 것입니다. 크레딧: 로스 알라모스 국립 연구소

우리가 색상을 보는 방법을 설명하기 위해 Schrödinger와 다른 사람들이 개발한 3D 수학적 설명에서 벗어나는 패러다임 전환은 보다 생생한 컴퓨터 화면, 텔레비전, 직물, 인쇄물 등으로 이어질 수 있습니다.

새로운 연구는 노벨상을 수상한 물리학자 에르빈 슈뢰딩거(Erwin Schrödinger)와 다른 사람들이 눈이 어떻게 한 색상을 다른 색상과 구별하는지 설명하기 위해 개발한 3D 수학적 공간의 주요 오류를 수정합니다. 이 잘못된 모델은 과학자와 산업계에서 100년 넘게 사용되어 왔습니다. 이 연구는 과학적 데이터 시각화를 향상하고 텔레비전을 개선하며 섬유 및 페인트 산업을 재조정할 가능성이 있습니다.

로스 알라모스 국립 연구소(Los Alamos National Laboratory)에서 과학 시각화를 만든 컴퓨터 과학자 록사나 보작(Roxana Bojak)은 “색 공간의 모양은 패러다임의 전환이 필요합니다. Bujack은 Los Alamos 팀의 색 지각 수학에 관한 논문의 주 저자입니다. 에 게시 됨 국립과학원 회보.

“우리의 연구는 눈이 색상 차이를 인식하는 방식에 대한 현재 수학적 모델이 올바르지 않다는 것을 보여줍니다. 이 모델은 Bernhard Riemann이 제안하고 Hermann von Helmholtz와 Erwin Schrödinger가 개발했습니다. 과학자의 꿈.”

인간의 색상 인식 모델링을 통해 이미지 처리, 컴퓨터 그래픽 및 시각화 작업을 자동화할 수 있습니다.

Los Alamos 팀은 노벨상을 수상한 물리학자 Erwin Schrödinger를 비롯한 과학자들이 눈이 한 색상과 다른 색상을 구별하는 방법을 설명하는 데 사용한 수학을 수정합니다.

Bojak은 “우리의 원래 아이디어는 데이터 시각화를 위한 색상 맵을 자동으로 개선하여 더 쉽게 이해하고 해석할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것이었습니다.”라고 말했습니다. 그래서 연구팀은 직선을 곡면으로 일반화하는 리만 기하학의 장기적용이 통하지 않는다는 사실을 처음 발견하고 놀랐다.

업계 표준을 설정하려면 인식된 색 공간에 대한 정확한 수학적 모델이 필요합니다. 첫 번째 시도는 많은 고등학교에서 가르치는 친숙한 기하학인 유클리드 공간을 사용했습니다. 나중에 고급 모델에서는 리만 기하학을 사용했습니다. 모델은 3D 공간에서 빨강, 녹색 및 파랑을 페인트합니다. 이것들은 우리 망막의 빛을 감지하는 원뿔에 의해 강력하게 기록되는 색상이며 당연히 컴퓨터 화면에 모든 RGB 이미지를 만들기 위해 혼합되는 색상입니다.

심리학, 생물학, 수학을 결합한 연구에서 Bojak과 그녀의 동료들은 리만 기하학을 사용하는 것이 색상의 큰 차이에 대한 인식을 과장한다는 것을 발견했습니다. 이는 인간은 색상의 큰 차이가 넓게 분리된 두 색상 사이에 작은 색상 차이를 추가하면 얻을 수 있는 양보다 적다는 것을 이해하기 때문입니다.

리만 기하학은 이 효과를 설명할 수 없습니다.

“우리는 이것을 예상하지 못했으며 이 새로운 색 공간의 정확한 기하학을 아직 모릅니다”라고 Bujack이 말했습니다. “우리는 정상적으로 생각할 수 있지만 장거리를 당기는 추가 수화 또는 무게 기능으로 더 짧게 만들 수 있습니다. 그러나 우리는 아직 그것을 증명할 수 없습니다.”

참조: Roxana Bojak, Emily Tate, Jonah Miller, Electra Caffrey 및 Teresh L. Turton의 “The Non-Riemannian Nature of Perceptual Color Space”, 2022년 4월 29일 여기에서 사용 가능 국립과학원 회보.
DOI: 10.1073/pnas.2119753119

자금 지원: Los Alamos 국립 연구소의 연구소 주도 연구 및 개발 프로그램.

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