[學習筆記] 視覺與大腦 - 人眼視覺所見到的色彩,本質為何? (Seeing Color)


定義 (Definitions)


色彩 (Color):
受到光的頻譜分布的激發所導致的知覺。

the set of perceptions elicited by the spectral distribution of light.
色彩物理上的量測 (Physical measurement of color):
光在各個波長的相對強度,以分光光度計量測而得。

the relative intensities of wavelengths in light measured with a spectrophotometer.
色彩精神物理上的量測 (Psychophysical measurement of color):
受測者說明見到的色彩,通常藉由比較的方式。

report of the color seen by a normal subject, typically made by comparison.

可見光和色彩 (Light and Color)



可見光 (light) 是電磁波頻譜中 400 nm 到 700 nm 的部分。


牛頓 (Newton, 1642-1726) 發現白色是由各種顏色的頻譜所組成。


事實上,所謂的白色,有不同種類的頻譜組成,如太陽光、螢光燈、白熾光看起來都是白色,但頻譜分布不同。

色彩並不是物質的屬性,我們看到色彩,是可見光打到物體反射到視網膜之後,視覺大腦所產生的。

我們看到的色彩和可見光波長之間,並沒有一對一 (one-to-one) 關係。

視網膜如何啟動色彩視覺 (How the Retina Initiates Color Vision)



楊格 (Thomas Young, 1773-1829) 認為,至少要有兩種不同特質的感光元件 (element),透過比較,才能夠看到色彩。當時他並不曉得人眼有三種不同的感官細胞。


上圖是三種不同的椎狀細胞 (short, middle, long cones) 及桿狀細胞 (rods) 的頻譜敏感度 (spectral sensitivity)。

桿狀細胞能見到微弱的光,椎狀細胞則能見到一般亮度。

此頻譜敏感度的圖是由 George Wald 在 1960 年代所描繪。


當我們想要看清楚物體時,我們需要讓眼睛朝向物體,使得從物體反射而來的光子落於中央窩。

如此我們能夠清晰地看到色彩,因為中央窩主要由椎狀細胞所組成。

越離開視線中央的地方,椎狀細胞變得越來越稀疏,因此會越無法看清色彩。


上圖左邊是給定的色彩,藉由混和右邊不同比例的長、中、短波長的可見光,可以混和出對人眼來說看起來和左邊完全相同的色彩,這種測試稱為比色法 (colorimetry)。

藉由混和不同比例的長、中、短波長的可見光,可以創造出任何你想要的色彩。

可見光的混色,是加法 (additive process);顏料的混色,是減法 (subtractive process)。


色彩三原色 (color trichromacy) 指的是人眼有三種不同的感光細胞,這些感光細胞對光的敏感度 (sensitivity) 的積分導致我們所見到的色彩。

Ewald Hering (1834-1918) 發現了反色 (color opposites)。舉例來說,藍色和黃色是視覺上相反的色彩 (perceptual opposites);綠色和紅色是視覺上相反的色彩。


接收區的神經細胞 (receptive feilds of neurons) 排列方式為中央圍繞 (center surround)。

可見光落到中央 (center) 時,神經細胞受到激發;可見光落到周圍 (surround) 時,神經細胞受到抑制。

視網膜有色彩相反細胞 (color opponent cells)。舉例來說,L-M 型態,中央對綠色 (middle wavelength) 敏感,周圍對紅色 (long wavelength)敏感;S-(L+M) 型態,中央對黃色 (long wavelength + middle wavelength) 敏感,周圍對藍色 (short wavelength) 敏感。

為什麼人類擁有色彩視覺? (Why do we have color vision?)


生物上色彩視覺並不是必要的,很多動物沒有色彩視覺,很多動物擁有和人類不同的色彩視覺。


以上圖為例,擁有色彩視覺,才能夠看出紅色 H 狀的部分。

如果沒有色彩視覺,亮度相同但色彩不同的部分,是無法辨別的。


以上圖為例,有色彩視覺,才看得出右下方有一個掠食者。

擁有色彩視覺,有助於辨別場景中的物體。

描述色彩知覺 (Describing Color Perception)


色調 (Hue):
我們見到的色彩

color we see
飽和度 (Saturation):
色調和灰色之間的差異程度

degree to which hue differs from neutral grey
亮度 (Lightness/Brightness):
可見光的強度

the intensity of a colored surface or source

上圖是 peceptual color space 的一種常見的呈現方式。


上圖由上而下俯視 peceptual color space 中的一片 disc。

我們看到四種主要的色調類別 (category): 綠、黃、紅、藍。

如果把這個圈圈的色彩放在桌上,讓人們根據最小差異的方式排列,最後會排出同樣的圈圈狀圖形,此 circle 稱之為 Newton color circle。

其中很有趣也很重要的,有一塊 tile 被視為獨特的藍 (see as uniquely blue),一塊 tile 被視為獨特的綠,一塊 tile 被視為獨特的黃,一塊 tile 被視為獨特的紅。

稱之為獨特,在於它們是純粹的,並沒有混和其他的色彩。

每個人看到的獨特的藍、綠、黃、紅,可能會有所差異,但每個人都會看到獨特的藍、綠、黃、紅。


為什麼人會有四種色彩覺知 (color percepts)?

可能的原因是,為了區分場景的不同區塊,需要四種色彩 (這是經典的 four color map problem),如上圖 B。而以上圖 C 為例,只用了三種色彩,因此有些區塊就無法被區分出來。

我們見到色彩的奇特方式 (The Strange Way We See Color)



上圖左側,物理世界中兩個區塊色彩相同,但視覺上色彩不同,這樣的現象稱之為色彩對比性 (color contrast)。

上圖右側,物理世界中兩個區塊色彩不同,但視覺上色彩相同,這樣的現象稱之為色彩恆常性 (color constancy)。

注意其中左右兩側整個場景完全相同,唯一不同的是標示的那兩個 patches。


上圖標示的四個區塊,看起來是藍色。


但如上圖所示,實際上它們是灰色。


上圖標示的七個區塊,看起來是黃色。


但如上圖所示,實際上它們是灰色。

藍色和黃色是相反色 (color opposites),在 Newton color circle 上彼此是相反的兩端。

色彩對比性及色彩恆常性的可能原因 (An Empirical Answer)




面對 inverse problem,幾百萬年來人類的經驗是什麼,使得我們可以 get around inverse problem,而得以順利適應世界,存活下來。

人類視覺處理的方式,不會是以整個影像來處理,因為要遇到兩個完全一樣的影像,可能性是極低的。而大腦必須重複見到相同的事物,才能夠學習。因此比較可能的是人類視覺處理的基本單位是影像中的一小塊區域 (patch)。


根據從數百萬張人類會見到的自然界影像的分析,或許可以推測人類如何 get around inverse problem。


上圖同樣色彩的 patch,在不同的背景色之下,看起來色彩變得不同。

要點總結 (Summary of the Main Points)


色彩是我們為「人眼受到可見光不同的能量分布激發所得到的覺知」所賦予的名字。
Color is the name we give to perceptions elicited by different distributions of light energy.
色彩是視覺中很令人著迷的層面,但生物上並不是那麼重要。
It is fascinating aspect of vision, but not all that important biologically.
主要的挑戰在於如何解釋人類見到色彩的奇特方式,人類見到的色彩和物理世界的量測是有所差異的。
The main challenge is to explain the peculiar way we see color, which does not correspond to physical measurement.
答案可能在於人類處理 inverse problem 的方式。
The answer again seems to be a way of coping with the inverse problem.

延伸閱讀


[Coursera] Organization of the Human Visual System - Seeing Color, by Dr. Dale Purves, M.D, Duke University.

(photo via Chronon6.97)