色域、颜色精度、灰度系数和颜色空间转换

上一节色彩管理请查看：色彩空间基本概念
在上一节中，我们讨论了颜色空间如何与度量单位相似。“50”没有绝对的物理特征，“50厘米”有。将一个值和一个度量单位结合起来可以赋予它更多的意义，并消除歧义。颜色空间比长度单位稍微复杂一点，但是这个类比可以用来理解颜色管理的许多方面。
但是，与其将颜色空间与度量单位进行比较，不如将它们想象成一把尺子，一把有长度的尺子，上面有许多凹槽。

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色域颜色空间的色域定义了该颜色空间可以表示的颜色范围，它定义了颜色的强度和纯度。
在我们的类比中，色域就像尺子的长度。假设我们有两个代表两个不同颜色空间的尺子——一个是1英尺长的英制单位，另一个是1米长的国际单位。

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如上图所示，这两个标尺的长度不同。此外，这两个标尺具有相同数量的从0到1的凹槽，但凹槽的物理间距非常不同。米制尺子上的值为1，与英制尺子上的值为1相比，在空间上是一个非常不同的点。
【色域、颜色精度、灰度系数和颜色空间转换 – 色彩管理】更宽的区域就像更大的尺子。
虽然它们的相对比例不正确，但你可以将1英尺的尺子视为sRGB(标准色域颜色空间)，将1米的尺子视为Display P3(宽色域颜色空间)。在1英尺尺上可能的最大值只是在1米尺上的一部分。这是真的，当转换最纯粹和最强的sRGB为颜色Dispaly P3，以及#ff0000在sRGB只是#ea3323在Dispaly P3。sRGB中的全强度红色只是Dispaly P3中的“强红色”标尺的一部分。
给定相同数量的切口，较长的尺子的物理精度较低。对于颜色空间也是如此——更宽的色域颜色空间在更大的空间中拉伸颜色值，因此它们更倾向于梯度带。更广泛的色域色彩空间和色彩空间转换可以帮助很多提高色彩精度。
色彩精度（color precision）当计算机存储颜色值时，根据用于存储数字的方法，它具有固有的精度。使用我们的尺子类比，这转换成缺口的数量，如果你假设一个值必须落在一个缺口上，更多的切口意味着更高的精确度。

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如果你熟悉十六进制的CSS颜色，你会知道#ff0000是最亮的纯红色，#fe0000是第二亮的纯红色，在#ff0000和#fe0000之间什么都没有。十六进制CSS颜色中的红色部分从00到ff(十六进制)，或者从0到255(十进制)，只有256个可能的步长。如果你需要一个值为254.5，那就太不幸了——它必须是254或255，该值必须向上或向下舍入。
这看起来似乎需要很多步长，但是当涉及到绘制平滑的渐变、颜色空间转换和其他处理时，不需要很多步长就可以导致肉眼很容易看到的舍入错误。当需要多个处理步长时尤其如此，这会导致累积错误，其中的错误可能远远大于半精度步长。
舍入误差通常以带、分离或显著噪声结束。宽色域显示加剧了对更高精度的需求——如果我们的标尺变长，创建平滑渐变所需的槽数就会增加。
考虑到这一点，我们可能不会像以前那样对颜色使用十六进制值——它们天生就很低的精度，每个通道只允许8位(每个颜色通道256步)。更高精度的浮点值更有意义。另外，浮点数可以扩展到颜色空间的范围之外。sRGB中最亮的红色可以写为“1.0 0 0”，如果颜色空间允许，sRGB色域外的红色可以写为“1.2 0 0”。
色彩精度并不是色彩空间的一部分，它是留给渲染引擎或设计工具的实现细节。这意味着不同的工具需要不同程度的小心，出现问题的可能性取决于你使用的是什么以及如何使用它。
灰度系数（伽马，Gamma）一个颜色空间的伽玛(不同于色域)可以被认为是沿着尺子的缺口间距，均匀间隔的切口称为线性伽马。
与大多数尺子不同，凹槽的间距并不总是均匀的。实际上更常见的是它们的间隔不均匀。sRGB使用非线性伽马曲线，如下图所示。其他常见的色彩空间也使用非线性伽马曲线，Dispaly P3的伽马曲线与sRGB的伽马曲线相同。

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注意在尺子的左边有更多的凹槽，这增加了深色的精度，因为人类的感知更敏感。
伽玛通常被描述为一个指数曲线，其中值1.0是线性的(均匀间隔的缺口)，较高的值意味着较深的颜色有更高的精度，而较浅的颜色精度较低。sRGB伽玛曲线比那稍微复杂一点-有短的线性部分，然后是指数曲线。sRGB通常被认为具有2.2的伽马值，但是指数段实际上是2.4(平均伽马值是2.2)。
你不需要了解sRGB伽马曲线来了解色彩管理。这只是一个有趣的题外话，如果你使用苹果的ColorSync工具来搜索色彩配置文件，你需要考虑一下。重要的是要记住的是是尺子中切口的间距，通常间距是非线性的。
色彩空间转换现在，我们已经学习了足够多的基础知识，可以使用尺子进行颜色空间转换了。给定一个有颜色空间的源颜色和一个目标颜色空间，我们的目标颜色值应该是多少？换句话说，两个尺子并排，其中一个尺子上有一个值，另一个尺子上的值是多少？