有没有办法检查XYZ三元组是不是有效的颜色？

Question

XYZ颜色空间包含所有可能的颜色，而不仅仅是那些可以由特定设备(如显示器)生成的颜色。并不是所有的XYZ三元组都表示物理上可行的颜色。在给定XYZ三元组的情况下，有没有办法确定它是否代表真正的颜色？

我想为自己生成一个CIE 1931色度图(见下图)，但不确定如何去做。例如，很容易获得sRGB三元组的所有组合，然后将它们转换为色度图的xy坐标，然后绘制它们。但是，您不能在XYZ颜色空间中使用相同的方法，因为并非所有组合都是有效的颜色。到目前为止，我想出的最好的方法是随机方法，我通过对随机数量的随机高斯求和来生成随机谱分布，然后使用标准观察者函数将其转换为XYZ。

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Answer 1

经过更多的思考，我觉得最明显的解决方案是在光谱轨迹的边缘周围生成一个xy点列表，对应于纯单色颜色。在我看来，这可以通过将可见频率(~380-780 by )直接输入到CIE XYZ标准观察者颜色匹配函数中来完成。将这些点视为凸多边形，您可以使用一种或另一种算法来确定一个点是否在光谱轨迹内。在我的例子中，因为我真正想做的只是生成色度图，所以我只需将这些点输入到图形库的多边形绘制例程中，然后对于多边形的每个像素，我可以将其转换为sRGB。

我相信这个解决方案类似于Kel在评论中链接的库所使用的解决方案。我不完全确定，因为我不熟悉Python。

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function RGBfromXYZ(X, Y, Z) {
    const R = 3.2404542 * X - 1.5371385 * Y - 0.4985314 * Z
    const G = -0.969266 * X + 1.8760108 * Y + 0.0415560 * Z
    const B = 0.0556434 * X - 0.2040259 * Y + 1.0572252 * Z
    return [R, G, B]
}

function XYZfromYxy(Y, x, y) {
    const X = Y / y * x
    const Z = Y / y * (1 - x - y)
    return [X, Y, Z]
}

function srgb_from_linear(x) {
    if (x <= 0.0031308) {
        return x * 12.92
    } else {
        return 1.055 * Math.pow(x, 1/2.4) - 0.055
    }
}

// Analytic Approximations to the CIE XYZ Color Matching Functions
// from Sloan http://jcgt.org/published/0002/02/01/paper.pdf

function xFit_1931(x) {
    const t1 = (x - 442) * (x < 442 ? 0.0624 : 0.0374)
    const t2 = (x -599.8) * (x < 599.8 ? 0.0264 : 0.0323)
    const t3 = (x - 501.1) * (x < 501.1 ? 0.0490 : 0.0382)
    return 0.362 * Math.exp(-0.5 * t1 * t1) + 1.056 * Math.exp(-0.5 * t2 * t2) - 0.065 * Math.exp(-0.5 * t3 * t3)
}

function yFit_1931(x) {
    const t1 = (x - 568.8) * (x < 568.8 ? 0.0213 : 0.0247)
    const t2 = (x - 530.9) * (x < 530.9 ? 0.0613 : 0.0322)
    return 0.821 * Math.exp(-0.5 * t1 * t1) + 0.286 * Math.exp(-0.5 * t2 * t2)
}

function zFit_1931(x) {
    const t1 = (x - 437) * (x < 437 ? 0.0845 : 0.0278)
    const t2 = (x - 459) * (x < 459 ? 0.0385 : 0.0725)
    return 1.217 * Math.exp(-0.5 * t1 * t1) + 0.681 * Math.exp(-0.5 * t2 * t2)
}

const canvas = document.createElement("canvas")
document.body.append(canvas)
canvas.width = canvas.height = 512
const ctx = canvas.getContext("2d")

const locus_points = []

for (let i = 440; i < 650; ++i) {
    const [X, Y, Z] = [xFit_1931(i), yFit_1931(i), zFit_1931(i)]
    const x = (X / (X + Y + Z)) * canvas.width
    const y = (Y / (X + Y + Z)) * canvas.height
    locus_points.push([x, y])
}

ctx.beginPath()
ctx.moveTo(...locus_points[0])
locus_points.slice(1).forEach(point => ctx.lineTo(...point))
ctx.closePath()
ctx.fill()

const imageData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height)

for (let y = 0; y < canvas.height; ++y) {
    for (let x = 0; x < canvas.width; ++x) {
        const alpha = imageData.data[(y * canvas.width + x) * 4 + 3]
        if (alpha > 0) {
            const [X, Y, Z] = XYZfromYxy(1, x / canvas.width, y / canvas.height)
            const [R, G, B] = RGBfromXYZ(X, Y, Z)
            const r = Math.round(srgb_from_linear(R / Math.sqrt(R**2 + G**2 + B**2)) * 255)
            const g = Math.round(srgb_from_linear(G / Math.sqrt(R**2 + G**2 + B**2)) * 255)
            const b = Math.round(srgb_from_linear(B / Math.sqrt(R**2 + G**2 + B**2)) * 255)
            imageData.data[(y * canvas.width + x) * 4 + 0] = r
            imageData.data[(y * canvas.width + x) * 4 + 1] = g
            imageData.data[(y * canvas.width + x) * 4 + 2] = b
        }
    }
}

ctx.putImageData(imageData, 0, 0)

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