Reto Stauffer, Georg J. Mayr, Markus Dabernig, and Achim Zeileis, 2015: Somewhere over the rainbow: how to make effective use of colors in meteorological visualizations. Bull. Amer. Meteor. Soc., 96, 203?216.
doi: http://dx.doi.org/10.1175/BAMS-D-13-00155.1
の要約
アメリカ気象学会学術誌サイトからたどることができる(期間によるかも)。
◆要点
色使いについて、原理的なことから述べていてかなり勉強になる。この論文の主張の基本は、「perception-based」ということ。perceptionは日本語では「知覚、視覚、認識」、ここでは「視覚」というべきであろう。
・RGB色空間はディスプレイなど機械の仕組みを元に考えられており、これは人間にとってうまい色配分を作れない。HCL(hue-chroma-luminance)色空間で考えるべきである。
・なぜかと言うと、RGB色空間のvivid colorsはluminanceがかなり異なり人為的な明暗縞になることと、RGBの変化は機械やインクにとっては一様な変化であっても、人間の色覚にとっては一様な変化ではなく、特定の色(緑)のみが大きく出てしまうからである。この問題は他のメジャーな色空間、hue-saturation-value(HSV)、hue-saturation-luminance(HSL)にも存在する。
・しかし、用途によって最適な色設定は異なる。これは使う図などで何を強調したいかによる。HCL色空間がよく使われるようになってきている分野もあり、RGBを使うのに比べてHCL空間を使うことによりわずかな労力を加えるだけで視覚表現は相当に改善される。
・現状、RGB色空間しかサポートしないグラフィックツールが多い。しかし、色空間は座標変換によって他の色空間に変換できるので、HCLで色テーブルを作ってから変換してRGBで使えば良い。
◆コツ
・定性的な分類ならisoluminantでhueを変えたテーブルを作れば良い。
・複雑な形なら単色(single hue)で連続的に変化させた方が良い。
・多色にするなら色を使いすぎない。
・例を見ていると、luminanceとchromaが連動して動くときは、すべての例でこの２変数の大小が逆に変化するようになっている。
◆ツールとサイト
・オンラインツール
対話的に色を調整して、RGB値、R、Python、GrADSのコードを出してくれる。
・Rならcolorspaceパッケージ
・Pythonならcolormathモジュール
・MATLABならcolorspace-transformationモジュール
・オンラインツール(プリセットのみ)Colorbrewer2
colorbrewer in Python, RColorBrewer, cbrewer in MATLAB といった各言語対応のモジュールもあるようだ。
◆用語
hue(dominant wavelength, defining the color) 色相
0,360＝赤、120＝緑、240＝青
chroma(colorfulness, color intensity compared to gray) 彩度
0＝pure gray(無彩色)、100＝最も鮮やか
luminance(brightness, “amount” of gray) 輝度
0＝黒、100＝白
◆人間の視覚について
視覚はrod cells(桿体細胞)とcone cells(錐体細胞)によって構成され、さらにcone cellsは波長依存性がありlong、medium、short wavelengthsに対応したL、M、S cones からなる。これらのconesはR、G、Bに感度のピークがあると考えて良いが、かなりオーバーラップしており、波長別に分かれているわけではない。
輝度が低い(暗い)ときにはrod cellsのみが働き、明暗のみを人間は認識する。輝度が高く(明るく)なっていくとrod cellsは飽和してしまい、感度のスペクトルがずれている３種類のcone cellsにより色を認識するようになる。rod cells は短い波長の方が感度が高く、同じ輝度で暗くしても赤は先に見えなくなり、青はより暗くまで見えてしまう。
このような人間の色覚を表現するには、５次元(変数)が必要とも言われているが、通常はhue、chroma、luminanceの３次元で表現すれば十分である。なお、輝度に関して人間の視覚は対数的である。