相机照片是怎样还原人眼所见颜色的？

CX

要回答这个问题，首先要弄清楚人眼色彩感知的原理，从数学上来说，人眼对光的响应就是人眼色锥细胞把无穷维空间的自然光谱降维到三原色三维空间的过程。而我们常见的很多色彩空间的转换，其实都发生在后面这个三原色空间里，而且大多数场合下涉及的转换都是线性变换。

人眼光谱响应曲线

相机光谱响应曲线（尼康D80）

我们知道，数码相机的成像是光子转电子，再转電压，最后模数转换为数字信号输出，而确定颜色的第一步也正是整个流程的第一步，因为在数字光电传感器的每一个像素上都会覆盖一个色彩滤镜，比如大家熟悉的RGGB滤镜阵列，以及华为之前用的RYYB滤镜阵列等等，这个色彩滤镜就会过滤掉与之波段不匹配的光线，因此，传感器的色彩滤镜会形成一个光谱响应曲线。那么，相机是完全依靠这个光谱响应曲线，统一转换到sRGB或AdobeRGB空间来渲染照片吗？当然不是，因为相机的光谱响应曲线往往与人眼的色彩匹配函数有明显的区别，如果直接渲染就会出现明显的伪色，因此，工程师们还需要对其进行进一步的“加工”。

具体要怎么加工呢，思路上无非两个选择：其一就是让相机的光谱响应曲线拟合人眼色彩匹配函数，其二是对拍摄得到的数据进行校色加工。显然，从操作成本来看，后者无疑是灵活性更高的选择，也是基本上所有传感器制造商的首选。

技术上来说，色彩校正的基本前提是卢瑟条件：三个线性不相关的原色，比如RGB，经过混合后可以表示任意一种颜色。这个对于常用Photoshop的朋友们来说应该不算陌生，但因为卢瑟条件的前提是三原色线性无关，而相机的光谱响应曲线并不满足这个条件，所以严格意义上来说，相机其实是无法还原人眼所见颜色的，但这只是数学意义上的无法完全匹配，通过色彩校正后，可以做到非常接近人眼所见的效果。而既然大家都只是接近，要怎样接近就成了“八仙过海各显神通”，这也就诞生出了一个新的玄学——照片的“味道”。

那么，什么是照片的“味道”？数学上来说就是数字照片还原颜色时所产生的偏差，厂商需要通过大量实验，通过类似3×3矩阵计算的线性组合，使其输出值趋近人眼色彩匹配函数，而且这个校正算法的强度非常大，根据很多实验结果来看，即便是相机有着相当糟糕的光谱响应曲线，也同样可以通过线性色彩校正将颜色还原回来，但不同的校正算法就会产生微妙的颜色响应差别，这就是所谓的照片“味道”。

色彩校正算法的不同就是照片“味道”的不同

事实上，即便两个光谱响应曲线差异很大的传感器，通过校正算法也能还原得非常接近，而现实中的相机传感器上游厂商就那么几家，大家的光谱响应曲线其实差距都并不太大，这意味着数字照片的“味道”更多体现的是厂商自己的审美，或者是满足市场宣传的必要，比如徕卡色彩、哈苏色彩等等，从技术上来说，品牌之间的色彩风格差异其实是完全可以消除的。

所以，当某个品牌打着“××色彩”的招牌时，基本上都只是为了让消费者进入情怀的设定中，数字照片不是胶片的银盐化学反应，没有那么多随机性，更多都是数字工程下的精准产物。当然，欣赏照片本身就是一件很主观的事情，选择自己中意的任何品牌都没有问题，技术方面只要心里有数就行。