100年後の色認識の理解を覆す新しい研究

この可視化は、人間の色認識をマッピングするために使用される3D数学的空間をキャプチャします。 新しい数学的表現は、広く分離された色の間の距離を表す線分が以前に許容された幾何学を使用して正しく合計されないことを発見しました。 この研究は長い家庭と矛盾し、色理論のさまざまな実際の適用を改善するでしょう。 クレジット：ロスアラモス国立研究所

私たちが色を見る方法を説明するために、Schrödingerと他の人が開発した3D数学的説明から逸脱するパラダイム変換は、より鮮やかなコンピュータディスプレイ、テレビ、ファブリック、印刷物などをもたらす可能性があります。

ノーベル賞を受賞した物理学者エルビン・シュレディンガー（Erwin Schrödinger）と他の人が目の色を他の色とどのように区別するかを説明するために開発した3D数学空間の深刻なエラーを修正した新しい研究結果が出ました。 この誤ったモデルは、科学者や産業界で100年以上使用されてきました。 この研究は、科学的データの可視化を改善し、テレビを改善し、繊維および塗料産業を再調整する可能性があります。

ロス・アラモス国立研究所（Los Alamos National Laboratory）で科学的可視化を行う数学的背景のコンピューター科学者であるRoxana Bujack氏は、「色空間の仮定された形にはパラダイムの変換が必要です」と述べました。 BujackはLos Alamosチームの色知覚数学に関する論文の上級著者です。 に掲載された。 国立科学院会報。

「私たちの研究は、目が色の違いをどのように認識するかについての現在の数学モデルが正しくないことを示しています。 モデルはBernhard Riemannによって提案され、Hermann von HelmholtzとErwin Schrödingerによって開発されました。 どちらも数学と物理学の巨匠です。 そして、そのうちの1つが間違っていることを証明するのは、ほとんど科学者の夢です。

人間の色認識をモデル化すると、画像処理、コンピュータグラフィックス、視覚化の操作を自動化できます。

Los Alamosチームは、ノーベル賞を受賞した物理学者Erwin Schrödingerを含む科学者が使用して、目の色と他の色を区別する方法を説明する数学を修正します。

「私たちの元のアイデアは、データの可視化のためにカラーマップを自動的に改善し、より簡単に理解して解釈できるようにするアルゴリズムを開発することでした」とBujackは言います。 そこで研究チームは、直線を曲面に一般化できるようにするリーマン幾何学の長い応用が機能しないという事実を初めて発見して驚きました。

業界標準を作成するには、認識された色空間の正確な数学モデルが必要です。 最初の試みは、多くの高校で学んだおなじみの幾何学であるユークリッド空間を使用しました。 後で、高度なモデルではリーマン幾何学を使用しました。 モデルは3D空間に赤、緑、青を表示します。 それらは私たちの網膜の光検出コーンによって最も強く登録された色であり、驚くべきことにRGBコンピュータ画面上のすべての画像を作成するために混在する色です。

心理学、生物学、数学を組み合わせた研究では、Bujackと彼女の同僚は、リーマン幾何学を使用して大きな色差の認識を過大評価することを発見しました。 これは、人間が色の大きな違いを広く分離した2つの色合いの間の小さな色の違いを合計すると、得られる合計よりも小さいと認識するためです。

リーマン幾何学はこの効果を説明できません。

「私たちはこれを予想しておらず、まだこの新しい色空間の正確な幾何学を知っていません」とBujackは言いました。 「一般的に考えることができますが、長距離を引き付けてより短くするための緩衝または重量測定機能が追加されました。 しかし、私たちはまだそれを証明できません。」

参照：Roxana Bujack、Emily Teti、Jonah Miller、Elektra Caffrey、およびTerece L. Turtonによる「知覚色空間の非リマンシック特性」、2022年4月29日、 国立科学院会報。
DOI: 10.1073/pnas.2119753119

資金：Los Alamos国立研究所の研究所主導の研究開発プログラム。