5.9、fig5.ex13、第5章、第6章序言、6.1

kanition · Dec 22, 2021 · 75fde77 · 75fde77
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diff --git a/Pictures/chap05/CIE1931xygamutcomparison.pdf b/Pictures/chap05/CIE1931xygamutcomparison.pdf
diff --git a/Pictures/chap06/landscape-dof-960x1920.png b/Pictures/chap06/landscape-dof-960x1920.png
diff --git a/Pictures/chap06/landscape-dof.jpg b/Pictures/chap06/landscape-dof.jpg
diff --git a/bibliography.bib b/bibliography.bib
@@ -4112,4 +4112,12 @@ @incollection{BERTALMIO2020131
   author    = {Marcelo Bertalmío},
   keywords  = {Trichromacy, color spaces, color gamuts, brightness, hue, saturation},
   abstract  = {This chapter deals with colour. There are models that for simple stimuli in controlled environments can predict very accurately the colour appearance of objects, as well as the magnitude of their colour differences. These models were developed and validated for SDR images, and their extension to the HDR case is not straightforward. For the general case of natural images in arbitrary viewing conditions, there are many perceptual phenomena that come into play and no comprehensive vision model that is capable of handling them all in an effective way. As a result, the colour appearance problem remains very much open, and this affects all aspects of colour representation and processing.}
+}
+
+  @misc{enwiki:SRGB,
+  author = {{Wikipedia contributors}},
+  title  = {SRGB --- {Wikipedia}{,} The Free Encyclopedia},
+  year   = {2021},
+  url    = {https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=SRGB&oldid=1059659271},
+  note   = {[Online; accessed 22-December-2021]}
 }
diff --git a/content/chap0301.tex b/content/chap0301.tex
@@ -17,7 +17,7 @@ \section{基本形状接口}\label{sec:基本形状接口}
 
 所有形状都定义在物体的坐标空间中；
 例如，所有球体都定义在球心位于原点的坐标系中。
-为了在场景别处放置球体，必须提供描述从物体空间到世界空间映射的变换。
+为了在场景别处放置球体，必须提供描述从\keyindex{物体空间}{object space}{}到世界空间映射的变换。
 类\refvar{Shape}{}保存了该变换及其逆。
 
 \refvar{Shape}{}也接收一个布尔参数\refvar{reverseOrientation}{}来

diff --git a/content/chap05.tex b/content/chap05.tex
@@ -36,6 +36,4 @@ \chapter{颜色和辐射度学}\label{chap:颜色和辐射度学}
 
 \input{content/chap0508.tex}
 
-\input{content/chap05ex01.tex}
-
-{\noindent\hfil$=========$\hfil{\color{red}{施工分割线}}\hfil$=========$\
+\input{content/chap05ex01.tex}
diff --git a/content/chap0502.tex b/content/chap0502.tex
@@ -353,7 +353,8 @@ \subsection{RGB颜色}\label{sub:RGB颜色}
         \end{array}\right]\, .
 \end{align*}
 
-pbrt中实现的转换例程是基于为高清电视定义的RGB光谱标准集的。
+pbrt中实现的转换例程是基于为高清电视定义的RGB光谱标准集的
+\sidenote{译者注：这些系数的来由可见译者补充的\refsub{色度学}。}。
 \begin{lstlisting}
 `\refcode{Spectrum Utility Declarations}{+=}\lastnext{SpectrumUtilityDeclarations}`
 inline void `\initvar{XYZToRGB}{}`(const `\refvar{Float}{}` xyz[3], `\refvar{Float}{}` rgb[3]) {

diff --git a/content/chap05ex01.tex b/content/chap05ex01.tex
@@ -2,7 +2,7 @@ \section{译者补充：辐射度学、光度学与色度学}\label{sec:译者
 
 \begin{remark}
       本节内容不是原书内容，而是译者根据有关资料\citep{978-7-5640-0658-7,
-            wiki:solidangle,GB3102.6-93,enwiki:1052681830,
+            wiki:solidangle,GB3102.6-93,enwiki:1052681830,enwiki:SRGB,
             wiki:candela,Hoffmann2015,wiki:eye,BERTALMIO2020131}补充的，请酌情参考和斧正。
 \end{remark}
 
@@ -248,7 +248,7 @@ \subsection{光度学}\label{sub:光度学}
 \keyindex{光亮度}{luminance}{}与辐射亮度对应，单位为cd$/$m$^2$。
 
 \subsection{色度学}\label{sub:色度学}
-\keyindex{色度学}{colorimetry}{}在物理上量化描述人类颜色知觉的科学技术。
+\keyindex{色度学}{colorimetry}{}是在物理上量化描述人类颜色知觉的科学技术。
 \subsubsection*{人眼视觉特性与颜色视觉理论}
 人眼（\reffig{5.ex04}）中负责感光的部分是\keyindex{视网膜}{retina}{}，
 其中具有两种\keyindex{感光细胞}{photoreceptor cell}{}，
@@ -296,10 +296,10 @@ \subsubsection*{颜色匹配}
 \end{figure}
 
 1853年，德国学者格拉斯曼(Hermann Günther Gra{\ss}mann)总结出加色混合的性质，
-即\keyindex{格拉斯曼定律}{Grassmann's laws}{}，为现代色度学的奠定了基础。
+即格拉斯曼定律，为现代色度学奠定了基础。
 
 \begin{proposition}
-      格拉斯曼定律的现代解释有四点内容：
+      \keyindex{格拉斯曼定律}{Grassmann's laws}{}的现代解释有四点内容：
       \begin{enumerate}
             \item 人的视觉只能分辨颜色的三种变化（例如明度、色调、饱和度）。
             \item 在由两种成分组成的混合色光中，若一种成分连续变化，则混合色光外观也连续变化。
@@ -356,7 +356,7 @@ \subsubsection*{颜色匹配}
 若分别以$\compcolor{C},\compcolor{R},\compcolor{G},\compcolor{B}$表示
 被匹配的颜色以及红、绿、蓝三原色光的单位，以实数$C,R,G,B$表示相应颜色的数量，
 则颜色匹配方程可写作
-\begin{align}
+\begin{align}\label{eq:colormatchrgb}
       C\compcolor{C}\equiv R\compcolor{R}+G\compcolor{G}+B\compcolor{B}\, ,
 \end{align}
 其中符号“$\equiv$”表示颜色外观相同，$R,G,B$可以为负，$C=R+G+B$。
@@ -491,8 +491,8 @@ \subsubsection*{CIE 1931颜色空间}
 即\keyindex{CIE 1931 XYZ 颜色空间}{CIE 1931 XYZ color space}{}。
 注意$\compcolor{X},\compcolor{Y},\compcolor{Z}$是现实中观察不到的理论假想色。
 在该颜色空间中，颜色匹配方程为
-\begin{align}
-      \compcolor{C}\equiv X\compcolor{X}+Y\compcolor{Y}+Z\compcolor{Z}\, .
+\begin{align}\label{eq:colormatchxyz}
+      C\compcolor{C}\equiv X\compcolor{X}+Y\compcolor{Y}+Z\compcolor{Z}\, .
 \end{align}
 其中$X,Y,Z$为相应的三刺激值。
 依据构建过程中考虑的第1点问题，$Y$的光谱分布就是光谱光视效率函数，即
@@ -521,9 +521,20 @@ \subsubsection*{CIE 1931颜色空间}
       \caption{CIE XYZ颜色匹配函数（$2^{\circ}$视场），数据来源于\protect\url{http://www.cvrl.org}。}
       \label{fig:5.ex10}
 \end{figure}
+
+类似于RGB，对于光谱分布为$S(\lambda)$的光刺激，相应的XYZ值通过在颜色匹配函数上积分算得：
+\begin{align}
+      X & =k\int \bar{x}(\lambda)S(\lambda)\mathrm{d}\lambda\, , \\
+      Y & =k\int \bar{y}(\lambda)S(\lambda)\mathrm{d}\lambda\, , \\
+      Z & =k\int \bar{z}(\lambda)S(\lambda)\mathrm{d}\lambda\, ,
+\end{align}
+其中$k$为适当的规范化系数。
+
 \begin{figure}[htbp]
-      \centering\includegraphics[width=0.75\linewidth]{chap05/CIE1931xyCIERGB.pdf}
-      \caption{CIE 1931 XYZ颜色空间色品图。图中的三角形标出了CIE RGB三原色的位置。}
+      \centering\includegraphics[width=0.6\linewidth]{chap05/CIE1931xyCIERGB.pdf}
+      \caption{CIE 1931 XYZ颜色空间色品图。图中的三角形标出了CIE RGB三原色的位置。
+            注意因为当下显示和打印设备的色域均不能覆盖整个颜色空间，加之图片格式的限制，
+            所以该图中的一部分颜色一定会显示得不准确。}
       \label{fig:5.ex11}
 \end{figure}
 
@@ -532,8 +543,165 @@ \subsubsection*{CIE 1931颜色空间}
 截取平面$X+Y+Z=1$再向$XY$平面投影的结果（\reffig{5.ex12}）。
 \begin{figure}[htbp]
       \centering\includegraphics[width=0.5\linewidth]{chap05/Projectionandchromaticityplane.pdf}
+      \put(-80,38){\color{white}$X$}
+      \put(-165,130){\color{white}$Y$}
+      \put(-160,4){\color{white}$Z$}
       \caption{XYZ体与$xy$色品图。左图是XYZ体，右上是截平面$X+Y+Z=1$，
             右下是将截平面投影到$XY$平面得到的$xy$色品图。图示来自\protect\citet{BERTALMIO2020131}。}
       \label{fig:5.ex12}
 \end{figure}
 
+\subsubsection*{颜色空间的转化}
+由于选择的三原色以及三刺激值单位不同，出现了多种颜色空间。
+这里我们介绍RGB与XYZ颜色空间相互转化的推导过程。
+
+以XYZ转化到RGB空间为例。XYZ为旧空间，RGB为新空间。
+设新空间的三原色$\compcolor{R},\compcolor{G},\compcolor{B}$在
+旧空间中的三刺激值为$X_i,Y_i,Z_i,(i=\mathrm{r},\mathrm{g},\mathrm{b})$，即
+\begin{align}\label{eq:colorbasis}
+      \compcolor{R} & =X_\mathrm{r}\compcolor{X}+Y_\mathrm{r}\compcolor{Y}+Z_\mathrm{r}\compcolor{Z}\, , \\
+      \compcolor{G} & =X_\mathrm{g}\compcolor{X}+Y_\mathrm{g}\compcolor{Y}+Z_\mathrm{g}\compcolor{Z}\, , \\
+      \compcolor{B} & =X_\mathrm{b}\compcolor{X}+Y_\mathrm{b}\compcolor{Y}+Z_\mathrm{b}\compcolor{Z}\, .
+\end{align}
+对照颜色匹配方程\refeq{colormatchrgb}与\refeq{colormatchxyz}，可得
+\begin{align}
+      X\compcolor{X}+Y\compcolor{Y}+Z\compcolor{Z}=R\compcolor{R}+G\compcolor{G}+B\compcolor{B}\, .
+\end{align}
+联立以上式子，由对应系数相等整理可得
+\begin{align}
+      \left[\begin{array}{c}
+                  X \\Y\\Z
+            \end{array}\right]=
+      \left[\begin{array}{ccc}
+                  X_\mathrm{r} & X_\mathrm{g} & X_\mathrm{b} \\
+                  Y_\mathrm{r} & Y_\mathrm{g} & Y_\mathrm{b} \\
+                  Z_\mathrm{r} & Z_\mathrm{g} & Z_\mathrm{b}
+            \end{array}\right]
+      \left[\begin{array}{c}
+                  R \\G\\B
+            \end{array}\right]\, .
+\end{align}
+上式表明两种颜色空间是线性转换关系，只要知道九个系数$X_i,Y_i,Z_i,(i=\mathrm{r},\mathrm{g},\mathrm{b})$即可。
+实际中更常见的是这些系数待定，但知道对应的色品坐标$x_i,y_i,z_i,(i=\mathrm{r},\mathrm{g},\mathrm{b})$。设
+\begin{align}
+      C_i=X_i+Y_i+Z_i\, ,\quad (i=\mathrm{r},\mathrm{g},\mathrm{b})\, ,
+\end{align}
+则有
+\begin{align}\quad
+      X_i=C_ix_i\, ,\quad Y_i=C_iy_i\, ,\quad Z_i=C_iz_i\, ,\quad (i=\mathrm{r},\mathrm{g},\mathrm{b})\, .
+\end{align}
+记
+\begin{align}
+      P & =\left[\begin{array}{ccc}
+                  x_\mathrm{r} & x_\mathrm{g} & x_\mathrm{b} \\
+                  y_\mathrm{r} & y_\mathrm{g} & y_\mathrm{b} \\
+                  z_\mathrm{r} & z_\mathrm{g} & z_\mathrm{b}
+            \end{array}\right]\, , \\
+      D & =\left[\begin{array}{ccc}
+                  C_\mathrm{r} &              &              \\
+                               & C_\mathrm{g} &              \\
+                               &              & C_\mathrm{b}
+            \end{array}\right]\, ,
+\end{align}
+于是
+\begin{align}
+      [X\quad Y\quad Z]^{\mathrm{T}}=PD[R\quad G\quad B]^{\mathrm{T}}\, .
+\end{align}
+其中矩阵$P$是已知的，还需确定$D$中的三个系数$C_i$，
+一般我们通过选择一种颜色（例如参照白）
+在旧空间的三刺激值$X_0,Y_0,Z_0$以及规定它在新空间的三刺激值$R_0,G_0,B_0$来求解，即
+\begin{align}
+      [X_0\quad Y_0\quad Z_0]^{\mathrm{T}}=PD[R_0\quad G_0\quad B_0]^{\mathrm{T}}\, .
+\end{align}
+可解得
+\begin{align}
+      \left[\begin{array}{c}
+                  C_\mathrm{r} \\C_\mathrm{g}\\C_\mathrm{b}
+            \end{array}\right]=\left(P
+      \left[\begin{array}{ccc}
+                  R_0 &     &     \\
+                      & G_0 &     \\
+                      &     & B_0
+            \end{array}\right]\right)^{-1}
+      \left[\begin{array}{c}
+                  X_0 \\Y_0\\Z_0
+            \end{array}\right]\, .
+\end{align}
+此时转化关系得以完全确定。还可得逆转化关系相应为
+\begin{align}
+      [R\quad G\quad B]^{\mathrm{T}}=(PD)^{-1}[X\quad Y\quad Z]^{\mathrm{T}}\, .
+\end{align}
+
+对于CIE 1931 RGB颜色空间与XYZ空间的转化，以等能白光为参照取
+\begin{align}
+      \begin{array}{lll}
+            x_\mathrm{r}=0.73467\, , & x_\mathrm{g}=0.27376\, , & x_\mathrm{b}=0.16658\, , \\
+            y_\mathrm{r}=0.26533\, , & y_\mathrm{g}=0.71741\, , & y_\mathrm{b}=0.00886\, , \\
+            X_0=Y_0=Z_0=1\, ,        & R_0=G_0=B_0=1\, .        &
+      \end{array}
+\end{align}
+算得
+\begin{align}
+      PD        & =\left[\begin{array}{rrr}
+                  0.4900  & 0.3100 & 0.2000 \\
+                  0.1770  & 0.8124 & 0.0106 \\
+                  -0.0000 & 0.0100 & 0.9900
+            \end{array}\right]\, , \\
+      (PD)^{-1} & =\left[\begin{array}{rrr}
+                  2.3647  & -0.8966 & -0.4681 \\
+                  -0.5152 & 1.4264  & 0.0887  \\
+                  0.0052  & -0.0144 & 1.0092
+            \end{array}\right]\, .
+\end{align}
+
+\keyindex{sRGB颜色空间}{standard RGB color space}{}是惠普与微软等企业
+于1996年共同开发的用于显示器、打印机以及互联网的一种色域标准。
+对于sRGB的线性值与XYZ空间的转化，以D65为参照白\sidenote{D65是CIE规定的标准日光光源，色温约6500{\normalfont K}。}取
+\begin{align}
+      \begin{array}{lll}
+            x_\mathrm{r}=0.6400\, , & x_\mathrm{g}=0.3000\, , & x_\mathrm{b}=0.1500\, , \\
+            y_\mathrm{r}=0.3300\, , & y_\mathrm{g}=0.6000\, , & y_\mathrm{b}=0.0600\, , \\
+            x_0=0.3127\, ,          & y_0=0.3290\, ,          & Y_0=1.0000\, ,          \\
+            R_0=G_0=B_0=1\, .       &                         &
+      \end{array}
+\end{align}
+算得
+\begin{align}
+      PD        & =\left[\begin{array}{rrr}
+                  0.4124 & 0.3576 & 0.1805 \\
+                  0.2126 & 0.7152 & 0.0722 \\
+                  0.0193 & 0.1192 & 0.9505
+            \end{array}\right]\, , \\
+      (PD)^{-1} & =\left[\begin{array}{rrr}
+                  3.2410  & -1.5374 & -0.4986 \\
+                  -0.9692 & 1.8760  & 0.0416  \\
+                  0.0556  & -0.2040 & 1.0570
+            \end{array}\right]\, .
+\end{align}
+
+sRGB在完成RGB线性值（在0到1之间）的计算后，还要进行非线性的伽马校正才得到最终结果。
+对于线性值$C(=R,G,B)$，相应最终值为
+\begin{align}
+      C_{\text{sRGB}}=\left\{
+      \begin{array}{ll}
+            \displaystyle12.92C\, ,                       & \text{若}C\le0.0031308\, , \\
+            \displaystyle1.055C^{\frac{1}{2.4}}-0.055\, , & \text{其他}\, .
+      \end{array}
+      \right.
+\end{align}
+由最终值到线性值的逆变换为
+\begin{align}
+      C=\left\{
+      \begin{array}{ll}
+            \displaystyle\frac{C_{\text{sRGB}}}{12.92}\, ,                          & \text{若}C_{\text{sRGB}}\le0.04045\, , \\
+            \displaystyle\left(\frac{C_{\text{sRGB}}+0.055}{1.055}\right)^{2.4}\, , & \text{其他}\, .
+      \end{array}
+      \right.
+\end{align}
+
+\reffig{5.ex13}展示了多种\keyindex{色域}{color gamut}{}标准。
+\begin{figure}[htbp]
+      \centering\includegraphics[width=0.6\linewidth]{chap05/CIE1931xygamutcomparison.pdf}
+      \caption{一些RGB与CMYK色域在CIE 1931 $xy$色品图中的范围。}
+      \label{fig:5.ex13}
+\end{figure}
diff --git a/content/chap06.tex b/content/chap06.tex
@@ -1,5 +1,36 @@
+\chapterimage{Pictures/chap06/landscape-dof-960x1920.png}
 \chapter{相机模型}\label{chap:相机模型}
+\setcounter{sidenote}{1}
+
+在第\refchap{绪论}中，我们介绍了计算机图形学中常用的针孔相机模型。
+该模型很容易描述和模拟，但它忽略了真实相机中透镜对于穿过的光线具有的重要效应。
+例如，针孔相机渲染的所有东西都是清晰对焦的——真实透镜系统不可能达到这种状态。
+这样的图像常常看得出来是计算机生成的。
+更一般地，离开透镜系统的辐射分布和进入它的分布有很大区别；
+对透镜的这种效应建模对于准确模拟成像的辐射度量非常重要。
+
+相机透镜系统也会引入各种影响其所构建图像的\keyindex{像差}{aberration}{}；
+例如，因为能到达胶片或传感器边缘的光比中心处更少，
+\keyindex{暗角}{vignetting}{}\sidenote{译者注：也称晕影。}导致图像边缘变暗。
+透镜也可以造成\keyindex{枕状畸变}{pincushion distortion}{distortion畸变}或\keyindex{桶状畸变}{barrel distortion}{distortion畸变}，
+即让直线成像为曲线。
+尽管透镜设计者尽力在其设计中最小化像差，但它们仍可对图像有明显作用。
+
+像第\refchap{形状}的\refvar{Shape}{}那样，pbrt中的相机也表示为抽象基类。
+本章介绍类\refvar{Camera}{}及其两个关键方法\refvar[GenerateRay]{Camera::GenerateRay}{()}
+和\refvar[GenerateRayDifferential]{Camera::GenerateRayDifferential}{()}。
+第一个方法计算对应于胶片平面上样本位置的世界空间光线。
+通过基于不同成像模型的不同方法生成这些光线，pbrt中的相机可以创建同一3D场景的多种图像。
+第二种方法不仅生成该光线还计算采样该光线的图像区域的信息；
+例如该信息用于第\refchap{纹理}的抗锯齿计算。
+在\refsub{采样相机2}将介绍一些额外的\refvar{Camera}{}方法以支持双向光传输算法。
+
+本章中，我们将展示\refvar{Camera}{}接口的一些实现，
+从实现具有一定普遍性的理想针孔模型开始，
+到和真实世界相机一样能模拟光穿过一组玻璃透镜元件成像的逼真模型结束。
 
 \input{content/chap0601.tex}
 
-\input{content/chap0604.tex}
+\input{content/chap0604.tex}
+
+{\noindent\hfil$=========$\hfil{\color{red}{施工分割线}}\hfil$=========$\