स्क्रीन जिन रंगों को दिखा नहीं सकती, वे कहाँ मिलते हैं

 (moultano.wordpress.com)
2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 5 시간 전 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • वास्तविक दुनिया में sRGB और Display-P3 gamut से बाहर के रंग मौजूद हैं, और खासकर तीव्र cyan श्रेणी के रंगों को digital photography और सामान्य स्क्रीन के जरिए पहुँचाना मुश्किल है
  • स्क्रीन वास्तविक spectrum को पुनर्निर्मित नहीं करती, बल्कि इंसानी तीन cone cells की प्रतिक्रिया की नकल करती है, इसलिए CIE chromaticity diagram के कुछ हिस्से किसी भी RGB संयोजन से नहीं बनाए जा सकते
  • पतझड़ी जंगलों से छनकर आने वाली रोशनी, पानी और plankton, पक्षियों और तितलियों के structural colors, bioluminescence·fluorescence, और traffic signals व laser ऐसे प्रमुख उदाहरण हैं जहाँ स्क्रीन के बाहर के रंग देखे जा सकते हैं
  • LED lighting और स्क्रीन दोनों में cyan पुनरुत्पादन कमजोर है, और standard PC monitors·internet·सामान्य photos का अधिकांश हिस्सा sRGB gamut के भीतर ही सीमित रहता है
  • ऐसे रंगों को फोटो में साझा करना कठिन है, और क्या देखना है यह जानने से पहले उन्हें नज़रअंदाज़ करना आसान है, इसलिए अंततः उन्हें खुद जाकर देखना पड़ता है

स्क्रीन जिन रंगों को छोड़ देती है

  • वास्तविक दुनिया में ऐसे रंग हैं जिन्हें स्क्रीन पर नहीं दिखाया जा सकता, और उनमें से काफ़ी रंग cyan श्रेणी के क़रीब हैं
  • digital photos ऐसे रंगों को ठीक से capture नहीं कर पातीं, और सामान्य स्क्रीन उन्हें दिखा भी नहीं पाती, इसलिए विशेष उपकरण न हों तो digital दुनिया में वे लगभग गायब हो जाते हैं
  • मनुष्य प्रकाश की wavelength को सीधे नहीं पढ़ता, बल्कि तीन प्रकार की cone cells अलग-अलग तीव्रता से कैसी प्रतिक्रिया देती हैं, उसी पैटर्न को रंग के रूप में पहचानता है
    • अलग-अलग spectrum होने पर भी अगर cone cell प्रतिक्रिया का पैटर्न एक जैसा हो, तो रंग भी एक जैसा दिखता है
    • स्क्रीन किसी वस्तु के वास्तविक spectrum को दोहराने के बजाय cone cell प्रतिक्रिया को नियंत्रित करके रंग की नकल करती है

CIE chromaticity diagram और sRGB की सीमाएँ

  • 1931 में CIE ने मानव color vision space का लक्षणन किया, और chromaticity diagram की बाहरी सीमा वे अलग-अलग wavelengths दिखाती है जिन्हें मनुष्य देख सकता है
  • तीन primary colors चुनने पर, उनके बनने वाले triangle के भीतर के रंग ही मिश्रण से बनाए जा सकते हैं
    • CIE द्वारा चुने गए primary color संयोजन में भी green/cyan/blue के कुछ हिस्से triangle के बाहर रह जाते हैं
    • cyan के सबसे क़रीब रंग बनाने के लिए negative red चाहिए, लेकिन ऐसी रोशनी अस्तित्व में नहीं है
  • शुद्ध wavelength बनाने के लिए CIE ने prism और संकीर्ण slit का उपयोग करने वाला monochromator इस्तेमाल किया, लेकिन यह स्क्रीन में लगाने के लिए बड़ा और अल्प-कार्यक्षम उपकरण है
  • color TV ने monochromator की जगह phosphor का उपयोग किया, और phosphor शुद्ध wavelength में नहीं चमकता, इसलिए primaries को chromaticity diagram की सीमा तक नहीं धकेला जा सका
  • नतीजतन standard PC monitors, internet, और आम photography का अधिकतर हिस्सा sRGB gamut के भीतर ही रहता है
    • Apple ने अधिक विस्तृत Display-P3 श्रेणी के gamut अपनाकर सुधार किया
    • आज अधिकांश smartphone screens, सभी Mac, और अधिकांश smartphone photos बड़े triangle को support करते हैं
    • फिर भी source से लेकर आँख तक पूरी chain को color space सुरक्षित रखना होगा, तभी वास्तव में पूरा range इस्तेमाल किया जा सकता है
  • matplotlib केवल sRGB support करता है, इसलिए लेख के graphs में भी sRGB के बाहर के रंग वास्तविक रंगों के रूप में व्यक्त नहीं किए जा सकते

रोशनी भी cyan छीन लेती है

  • सिर्फ़ स्क्रीन ही नहीं, lighting भी cyan को पर्याप्त रूप से पुनरुत्पादित नहीं कर पाती
  • सामान्य white LED, blue LED और yellow phosphor से बनती है, और cyan इनके बीच का खाली हिस्सा है
  • high CRI bulbs कई phosphors जोड़कर सुधार करते हैं, लेकिन cyan फिर भी सबसे कम उत्सर्जित होने वाली रोशनी बनी रहती है
  • सिर्फ़ स्क्रीन से बाहर निकल आना काफ़ी नहीं है; वास्तविक cyan देखने के लिए बाहरी वातावरण ढूँढना पड़ता है

प्राकृतिक filters: जंगल और पानी

  • पत्तों से गुज़रकर आने वाली रोशनी

    • पौधों के पत्तों का reflected color आम तौर पर sRGB triangle के भीतर होता है
    • पौधे green होते हैं, लेकिन इतने green कम ही होते हैं कि स्क्रीन gamut से बाहर निकल जाएँ
    • जादू तब नहीं होता जब रोशनी पत्ते से reflect होती है, बल्कि तब होता है जब वह पत्ते के आर-पार जाती है
    • पत्तों की transmission curve, reflection curve से अधिक चयनात्मक होती है
    • धूप खाए हुए पत्ते ऊपर से सामान्य लगते हैं, लेकिन नीचे से देखने पर चमकते हुए दिखते हैं
    • रोशनी जब एक बार पत्ते से गुजरती है, तो blue लगभग गायब हो जाता है और red का आधा घट जाता है
    • इसके बाद जब वह दूसरे पत्तों से गुजरती और reflect होती है, तो यह प्रभाव घातीय रूप से बढ़ता जाता है
    • बार-बार की interaction रोशनी को आम तौर पर लगभग 550nm के आसपास के spectral peak तक शुद्ध कर देती है
    • जो green पत्ता पहले से एक पत्ते से गुजर चुकी रोशनी पाता है, वह भी sRGB से बाहर निकल जाता है और “green से भी ज़्यादा green” रंग बन जाता है
    • मध्य ग्रीष्म की दोपहर में maple के जंगल में green की तीव्रता का वर्णन करना मुश्किल हो जाता है

  • पानी और plankton

    • पानी red को बहुत मज़बूती से absorb करता है, green को धीरे-धीरे absorb करता है, और blue को लगभग नहीं absorb करता
    • तटीय उथले पानी में रेत को देखने पर, गहराई के साथ उसका रंग color space की curve के साथ चलता है
    • सूर्य का प्रकाश पानी से नीचे जाता है, रेत से reflect होता है, और फिर पानी से होकर आँख तक पहुँचता है
    • सफ़ेद या पीली रेत पहले ऐसे cyan में बदलती है जिसे दिखाया नहीं जा सकता, और उसके बाद ऐसे blue में जिसे दिखाया नहीं जा सकता
    • बहुत गहरे और अँधेरे पानी में यह sRGB blue primary के क़रीब पहुँच जाती है
    • प्राकृतिक जल में सूक्ष्म जीव बहुत होते हैं, और उनमें से कई photosynthesis करते हैं, इसलिए उनमें green घटक होता है
    • वास्तविक पानी शुद्ध पानी और जंगल के मिश्रण की तरह काम करता है
    • phytoplankton density तय करती है कि गहराई के साथ spectrum किस रास्ते पर खिसकेगा
    • सतह के ऊपर से देखने पर, पानी और कणों से होने वाला scattering रेत के रंग पर हावी हो जाता है
    • पानी के भीतर गहराई में जाने पर scattering layer के पार, पानी और plankton रोशनी को बार-बार filter करते हैं, और वहाँ blue व green की ऐसी तीव्रता दिखती है जिसे स्क्रीन में कैद करना मुश्किल है
    • BBC की Blue Planet जैसी वीडियो भी इसे वैसा का वैसा नहीं दिखा सकतीं
    • underwater photographers कभी-कभी blue को रोकने वाले filters इस्तेमाल करते हैं ताकि पूरा दृश्य sensor limits पर clip न हो जाए

पक्षी, तितलियाँ, और structural colors

  • पक्षियों की color vision और पंख

    • पक्षियों के नज़रिये से देखें तो स्क्रीन जिन पक्षी-रंगों को दिखा सकती है, वे इतने कम हैं कि उन्हें गिनाना आसान होगा
    • स्क्रीन इंसानी स्तनधारी आँखों के हिसाब से डिज़ाइन की गई हैं, और स्तनधारियों की color vision कुल मिलाकर सीमित होती है
    • केवल primates ने red और green में फ़र्क करने की क्षमता फिर से विकसित की
    • हिरण tiger orange और grass green में फ़र्क नहीं कर पाते, और यह इस बात से जुड़ा है कि बाघ orange क्यों होता है
    • पक्षियों की आँखें सूर्यप्रकाश spectrum के साथ बहुत अच्छी तरह मेल खाती हैं
    • उनकी cone cells की peak sensitivity spectrum में काफ़ी समान रूप से फैली होती है
    • उनके पास ultraviolet देखने वाली अलग cone cell भी होती है, इसलिए पूरी तरह saturated color space त्रि-आयामी है
    • मनुष्यों के लिए बनी स्क्रीन पक्षियों की दृष्टि का लगभग अनुमान भी नहीं लगा सकती; पक्षियों को यह black-and-white में एक अतिरिक्त रंग जोड़े जाने जैसा लग सकता है
    • पक्षी yellow, orange, red बनाने के लिए carotenoid का उपयोग करते हैं
    • carotenoid वही पदार्थ हैं जो tomato और carrot जैसी सब्ज़ियों को रंग देते हैं
    • जानवर इन्हें सीधे synthesize नहीं कर सकते, इसलिए पक्षी इन्हें भोजन से लेकर पंखों में पहुँचाते हैं
    • blue और green बिल्कुल अलग तरीके से, यानी structural colors के रूप में बनाए जाते हैं

  • structural colors की भौतिकी

    • दृश्य प्रकाश की wavelength लगभग 0.5~0.75µm होती है, जो मकड़ी के जाले की मोटाई का लगभग 1/10 और plastic wrap की मोटाई का लगभग 1/20 है
    • जब प्रकृति की कोई संरचना इस आकार के क़रीब पैटर्न रखती है, तो वह प्रकाश के साथ सिर्फ़ रासायनिक नहीं बल्कि भौतिक रूप से भी interact करती है
    • साबुन के बुलबुले या तेल की परत में दिखने वाला इंद्रधनुष इसी सिद्धांत का उदाहरण है
    • पंखों में rachis, barbs, barbules, और barbicels तक जाने वाली कई स्तरों की सूक्ष्म संरचनाएँ होती हैं
    • Bluejay जैसे समतल और हर दिशा में एक जैसे दिखने वाले रंग वाले पक्षी, barbs के भीतर लगभग आधी wavelength चौड़ाई के bubbles भरकर रंग बनाते हैं
    • Hummingbird या peacock जैसे iridescent पक्षी, barbules में dark brown melanin layers को आधी wavelength की दूरी पर जमाते हैं
    • सही आकार की रोशनी brown layers के बीच से बच निकलती है, और उससे बड़ी या छोटी रोशनी absorb हो जाती है
    • iridescent structural colors अक्सर सबसे अधिक saturated structural colors होते हैं
    • selective reflection के लिए यह ज़रूरी है कि एक जैसी दूरी वाले gaps लगातार मिलें
    • angle के अनुसार रोशनी कभी सही बैठकर मज़बूत होती है, कभी बिगड़कर absorb हो जाती है, इसलिए iridescence दिखती है

  • मोर और तितलियाँ

    • मोर केवल barbules की melanin layer की आकृति से कई रंग बनाता है
    • उसके सीने और गर्दन का blue, और पूँछ के eye spot के आसपास का cyan gamut के बाहर है
    • अगर मोर के पंखों के एक ही रंग वाले हिस्से को चुनकर powder बना दिया जाए, तो परिणाम dark brown होगा
    • sRGB gamut से बाहर के रंग वाले पक्षियों की संख्या लगभग 500 species और Display-P3 से बाहर के रंग वाले पक्षियों की संख्या लगभग 100 species आँकी गई है
    • इस्तेमाल किया गया dataset पूर्ण नहीं है, और वास्तविक संख्या इससे अधिक हो सकती है
    • पश्चिमी Amazon का hummingbird golden-tailed sapphire नर, लगभग पूरा spectrum एक ही पक्षी में समेटे हुए है
    • तितलियों ने पक्षियों को यह दिखाने के लिए कि वे खाने में कठिन या विषैली हैं, iridescence को कई बार स्वतंत्र रूप से विकसित किया
    • Birdwing butterfly में Ornithoptera Croesus का रंग Display-P3 स्क्रीन से भी अधिक orange है
    • iridescent तितलियों के पंखों की scales जटिल और विविध होती हैं, इसलिए उन्हें एकल “रंग” की बजाय परिस्थिति-निर्भर रंग-सीमा के रूप में देखना अधिक सही है
    • papilio palinurus देखने के angle के अनुसार green से blue में, और polarization के अनुसार yellow से blue में बदलता है
    • morpho rhetenor फोटो और वास्तविक अनुभव में काफ़ी अलग लगता है; वास्तव में यह अधिक blue और साथ ही अधिक green जैसा दिखता है

प्रकाश उत्सर्जन और fluorescence

  • जहाँ गहरे समुद्र में प्रकाश बचता नहीं, वहाँ जीवों को खुद रोशनी बनानी पड़ती है
    • गहरे समुद्र में भी पानी की absorption properties वही रहती हैं, इसलिए दूर तक जाने के लिए रोशनी blue या green होनी चाहिए
  • cyan में चमकने वाले जीव deep sea में बहुत मिलते हैं, और सही परिस्थितियों में सतही dinoflagellate bloom लहरों में cyan रोशनी पैदा करता है
  • Puerto Rico के Vieques द्वीप की गर्म hypersaline lagoon जैसी जगहों पर, जहाँ परिस्थितियाँ लगातार अनुकूल रहती हैं, रात में kayak paddle को पानी में डालने भर से cyan रोशनी की लकीर छूट जाती है
  • New Zealand की गुफ़ाओं में पानी के ऊपर फैली चट्टानी छत पर glow worm cyan तारों की तरह चमकते हैं
    • यह रोशनी समुद्री bioluminescence जैसी दिखती है, लेकिन इसकी chemistry और evolutionary history स्वतंत्र है
    • glow worm शिकार को फँसाने के लिए 2 feet तक लटकने वाली mucus strings छोड़ते हैं
  • शुष्क इलाक़ों में रात को black light flashlight चमकाने पर scorpion प्रबल fluorescence के साथ cyan के क़रीब teal रंग में चमकते हैं
    • लगभग सभी scorpion species UV के नीचे तेज़ fluorescence दिखाती हैं
    • इसका कारण निश्चित रूप से ज्ञात नहीं है
    • मुख्य परिकल्पना यह है कि scorpion अपनी पूँछ के photoreceptor से यह जाँचते हैं कि उनका शरीर उजागर है या नहीं

इंसान द्वारा बनाए गए रंग: traffic signals और laser

  • रोज़मर्रा की ज़िंदगी में स्क्रीन से बाहर का सबसे नज़दीकी रंग traffic signal की “green” light है
    • वास्तव में वह green नहीं, बल्कि तीव्र turquoise के ज़्यादा क़रीब होती है
    • green traffic light पर लोग लाल बत्ती के समय ही देर तक नज़र टिकाते हैं, इसलिए उसका असली रंग कम ध्यान में आता है
  • green traffic light का रंग उन spectral requirements से जुड़ा है जिनसे red-green colorblind लोग भी उसे red से अलग पहचान सकें
  • NIST traffic signal standard display gamut से थोड़ा ओवरलैप करता है, लेकिन आधुनिक traffic signals LED से बनते हैं
    • जिन LED में phosphor नहीं जोड़ा जाता, वे लगभग शुद्ध spectral colors देती हैं
    • LED पूरे color space को पुनरुत्पादित करने का सबसे सस्ता और व्यावहारिक तरीका बनने के क़रीब है
  • Laser इससे भी अधिक शुद्ध प्रकाश बना सकता है
    • Laser इस तरह काम करता है कि किसी खास material को ऊर्जा देकर, एक photon जब किसी atom के पास से गुजरता है तो वह उसी जैसा photon और बनवा देता है
    • बार-बार की इस नकल के बाद एक wavelength जीत जाती है, और दूसरी ओर पहुँचने वाले photons सब उसी wavelength के हो जाते हैं
  • प्रकृति में 520nm के आसपास वाले blue-green शीर्ष रंग को पर्याप्त शुद्धता से पैदा करने का उदाहरण नहीं मिला
    • bioluminescent fungus का peak उस क्षेत्र के क़रीब होता है, लेकिन दूसरी wavelengths के मिश्रण के कारण वह chromaticity diagram के ऊपरी हिस्से तक नहीं पहुँचता
    • 520nm के आसपास का बिंदु color space boundary के शीर्ष पर है, इसलिए spectrum ज़रा-सा भी दोनों ओर फैले तो रंग केंद्र की ओर नीचे खिसक जाता है
  • सबसे कृत्रिम रंग, और high technology से सीधे जुड़ा सबसे दृश्य संकेत, अंततः green laser beam है

सीधे देखने का अनुभव और उसकी सीमा

  • जब ऐसे रंगों को वास्तव में देखा जाता है, तो क्या वे तुरंत पहचान में आते हैं? अनुभव कहता है कि पैटर्न अक्सर यही होता है: “जानने से पहले दिखते नहीं, और जान लेने के बाद यक़ीन नहीं होता कि पहले नहीं दिखे”
  • जब पता होता है कि क्या देखना है, तो इंद्रियों पर ध्यान अधिक जाता है और वह अनुभूति चेतना में अधिक उभरती है
  • दुनिया को देखने का हमारा तरीका सिर्फ़ स्क्रीन से नहीं, बल्कि विचार, ध्यान, और हम क्या महत्वपूर्ण मानते हैं, उनसे भी mediated होता है
  • जैसे color standards बनाने वाले तय करते हैं कि कौन-सी अनुभूति पुनरुत्पादित करनी है और क्या छोड़ना है, वैसे ही मनुष्य भी लगातार चुनता है कि ध्यान कहाँ देना है
  • स्क्रीन के बाहर के रंग फोटो में लेकर भी पहुँचाए नहीं जा सकते; दूसरे व्यक्ति को भी अंततः उन्हें खुद देखना पड़ेगा

कार्यप्रणाली और डेटा

  • सभी वस्तु-रंग मापे गए reflectance data का उपयोग करके D65 standard illuminant के तहत render किए गए हैं
  • जहाँ repository में data उपलब्ध था, वहाँ उसे सीधे इस्तेमाल किया गया; जो data केवल papers के figures में था, उसे Gemini 3.1 Pro से 10nm अंतराल पर निकाला गया और फिर मूल चित्र से मिलाकर बड़ी त्रुटि न होने की जाँच की गई
  • उदाहरणों को पहले परिकल्पना बनाकर, फिर उसे समर्थन देने वाला spectral data खोजने के तरीके से इकट्ठा किया गया
    • संभव है कि कई उदाहरण छूट गए हों
    • फूलों और synthetic pigments की खोज नहीं की गई
  • पत्तों और पानी की physical simulations का लक्ष्य सटीक भौतिक स्थितियों की बजाय ऐसा प्राकृतिक स्तर रखना था जो color intensity को बढ़ा-चढ़ाकर न दिखाए
    • वास्तविकता में graphs से अधिक गहरा या उथला पानी, या अधिक साफ़ या अधिक उपजाऊ पानी चाहिए हो सकता है
  • इस अध्ययन में colour python package और Bird Color Database का उपयोग किया गया

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 5 시간 전
Hacker News की राय

  • क्या RGB में cyan जोड़कर इसे RGcB बना देने से समस्या हल नहीं हो जाएगी? इसमें yellow और magenta भी जोड़कर RyGcBm बनाना भी संभव लगता है

  • यह सही है कि saturated teal परिवार के कुछ रंग 3 primary colors से ही पुनरुत्पादित नहीं किए जा सकते, लेकिन लेख में इस्तेमाल किया गया CIE 1931 chromaticity diagram इसकी अहमियत को बढ़ा-चढ़ाकर दिखाता है
    वास्तव में मानव आँख उस क्षेत्र के बहुत से रंगों में अंतर नहीं कर पाती
    अभी भी default के रूप में बहुत ज़्यादा इस्तेमाल होने वाले sRGB color space की सबसे बड़ी कमी यह है कि यह आसपास आम तौर पर दिखने वाले फूलों, फलों और कपड़ों जैसे saturated orange/red/purple रंगों में से बहुतों को पुनरुत्पादित नहीं कर पाता
    चार्ट में गायब orange-red-purple कोना, गायब teal कोने से छोटा दिखता है, लेकिन वास्तव में मनुष्य orange/red/purple क्षेत्र में कहीं अधिक रंग-अंतर महसूस करता है, इसलिए uniform color space में संबंध उल्टा दिखेगा
    Display P3 में sRGB की तुलना में orange/red/purple का reproduction कहीं बेहतर है और अब यह कम-कीमत वाले monitors में भी बहुत मिलता है, लेकिन Display P3 दिखा सकने वाले monitors भी अक्सर default में sRGB पर सेट होते हैं
    ऐसे monitors को हमेशा Display P3 पर reset करना बेहतर है
    जो monitors Rec. 2020 color space का बड़ा हिस्सा reproduce कर सकते हैं, वे स्वाभाविक रूप से सिर्फ Display P3 तक सीमित monitors से बेहतर हैं, लेकिन आम तौर पर महंगे होते हैं, और पूरा Rec. 2020 सिर्फ monochromatic primaries इस्तेमाल करता है इसलिए उसे केवल laser projectors से ही reproduce किया जा सकता है

    • जहाँ तक मुझे पता है, गैर-व्यावसायिक triple-laser projectors में ज़्यादातर single-chip DLP होते हैं, इसलिए उनमें rainbow artifacts होते हैं और black level भी अच्छा नहीं होता
      screen का चुनाव सावधानी से न किया जाए तो laser speckle[^1] भी आसानी से पैदा हो सकता है
      JVC(LCoS), Sony(LCoS), Epson(LCD) laser projectors सभी single blue LED laser और phosphor wheel से white light बनाते हैं, फिर prism और filters से RGB अलग करते हैं, इसलिए वे DCI P3 का लगभग 87~98% ही हासिल कर पाते हैं
      बदले में black बेहतर मिलता है और rainbow artifacts नहीं होते, लेकिन color reproduction कम पूर्ण होता है
      अंततः projector की दुनिया में अभी भी समझौता करना पड़ता है, जब तक कि आप https://www.christiedigital.com/products/projectors/all-proj... पर 4 लाख डॉलर खर्च न कर सकें
      [^1]: https://www.valerion.com/blog/triple-laser-speckle
    • अगर मैंने [1] का figure 3 सही समझा है, तो उसे perceptually uniform होना चाहिए
      sRGB में न होने लेकिन BT.2020 में मौजूद teal क्षेत्र भी red-yellow क्षेत्र जितना बड़ा हिस्सा लगता है
      [1] https://www.researchgate.net/publication/345252499_Evaluatin...
    • Color Rendering Index (CRI) का Ra metric, R9 यानी गहरे लाल को weight नहीं देता, इसलिए बहुत-सी lighting लागत घटाने के लिए उस रंग को ठीक से render करने की कोशिश ही नहीं करती
    • सोच रहा हूँ कि monitor से जुड़े computer या device को ऐसे रंग दिखाने के लिए कुछ खास पता होना चाहिए या नहीं
      या फिर वे बस सामान्य RGB color levels ही हैं, और कमज़ोर color space वाले monitors पर वे केवल कम सटीक रंगों में shift होकर दिखते थे, इसलिए भ्रम होता है
    • मेरी समझ से JPEG नीले रंग की range में बहुत-सा detail काट देता है, क्योंकि मनुष्य उस range को कम अच्छी तरह देखता है
      जानना चाहता हूँ कि क्या यह यहाँ बताई जा रही घटना के उसी कारण से है

  • कुछ साल पहले मैंने acrylic painting शुरू की थी, और यह देखकर हैरानी हुई कि तस्वीरों और वीडियो में सचमुच कितना कुछ खो जाता है
    खासकर ultramarine blue और Prussian blue में यह सबसे ज़्यादा महसूस हुआ
    यह सिर्फ रंग का मामला नहीं है; पेंटिंग की सतह से रोशनी कैसे परावर्तित होती है, मैं कहाँ खड़ा हूँ, texture और brushwork भी असर डालते हैं
    कमरे में टंगी कुछ पेंटिंग्स को कभी-कभी थोड़ी देर तक देखता रहता हूँ, और तब कभी ऐसा लगता है कि मेरी खुद की बनाई हुई पेंटिंग में भी कोई नया दृष्टिकोण उभर आया जिसे पहले नहीं देखा था
    यह लेख देखकर मन करता है कि बाहर निकलूँ, जंगल में जाकर डूब जाऊँ और हरे रंगों की अनुभूति को महसूस करूँ

    • acrylic की बात से यह जिज्ञासा हुई कि क्या नई तकनीक कभी print quality में सुधार लाकर news media या art exhibitions के prints में बेहतर रंग संभव बना सकती है
      print media का भविष्य कैसा है, इस बारे में अगर कोई जानता हो तो दिलचस्प होगा

  • लेख में जो बात मुझे छूटी हुई लगी, वह यह है कि तीन प्रकार की cone cells की response curves एक-दूसरे से overlap करती हैं
    अगर cone cell के प्रकारों को अलग-अलग stimulate किया जा सके, तो क्या हम बिल्कुल नए रंग देख पाएँगे?
    कुछ लोग आँख में layers shine करते हैं, लेकिन यह website भी आज़माई जा सकती है: https://dynomight.net/colors/
    यह पहले HN पर आया था, लेकिन search से मुझे नहीं मिल रहा

    • पिछले साल एक research group ने वास्तव में यह कर दिखाया था, और विवरण यहाँ है: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adu1052
    • linear algebra के जादू से सामान्य displays के साथ भी cone cells को स्वतंत्र रूप से stimulate किया जा सकता है
      silent substitution खोजकर देखिए
    • https://en.wikipedia.org/wiki/Tetrachromacy

  • B&O MX8000 TV की phosphor screen में cyan की तीव्रता ऐसी थी जैसी मैंने अब तक किसी और स्क्रीन पर नहीं देखी
    मैंने इसे 2020 में देखा था, लेकिन TV खुद 1980 के दशक का प्रोडक्ट था, और यह Philips CRT वाला मॉडल था
    उस स्क्रीन पर Donkey Kong खेलना दूसरी किसी भी स्क्रीन से बिल्कुल अलग लगता था, जैसे Morpho तितली
    लेकिन लेख में कहा गया है कि phosphor screen का color gamut सीमित होता है
    स्क्रीन के बीच के triangles tuning के हिसाब से अलग हो सकते हैं, लेकिन शायद सबकी range की अपनी सीमाएँ होती हैं
    वह अनुभव TV पसंद होने की वजह से पैदा हुआ कोई “brand experience” था या सच में हाल के कुछ वर्षों की HDR/DV flat screens से रंग ज़्यादा तीखे थे, यह मैं अभी तक परख नहीं पाया हूँ
    यह लेख इतना अच्छा लिखा गया है कि उसने मुझे वह तुलना सच में करके देखने की ऊर्जा दी
    उदाहरण भी भरपूर हैं और लेखन भी शानदार है, इसलिए अब मन करता है कि इतने समय तक अनगिनत स्क्रीन देखते हुए जिन रंगों को मैं चूक गया, उन्हें खोजूँ
    खास तौर पर, स्क्रीन क्या नहीं दिखा पाती इसे जीवंत ढंग से बताने के बाद समुद्र तट जैसी छवि दिखाने का तरीका बहुत अच्छा लगा
    उस छवि को देखते ही, किसी वास्तविक जगह की याद और कल्पना की तुलना में वह पूरी तरह फीकी लगती है, और इस तरह स्क्रीन की सीमाएँ बहुत ठोस रूप में महसूस होती हैं

    • यह शायद संभव ही न हो कि हम वास्तविक दुनिया में जो चूक जाते हैं, उसे फोटो में ईमानदारी से दिखाया जा सके
      फोन की default auto JPEG processing के साथ फोटो अपलोड करें तो उसका फीका लगना स्वाभाविक है
      उलटा, अगर raw sensor data को कुशलता से interpret करके उपलब्ध display range का पूरा इस्तेमाल किया जाए, तो असर बदल सकता है
      फोटो में वास्तविकता को वस्तुनिष्ठ रूप से सही दिखाने का कोई तरीका नहीं है, और perception को शामिल करें तो neutral gray जैसी अवधारणा भी वास्तव में मौजूद नहीं है
      कैमरे की default interpretation एक baseline और safe choice है, जिसका मकसद अजीब exceptions को जितना हो सके टालना है
      चमकीले गुलाबी sunset की फोटो लेकर फोन का उसे हल्का पीला या नारंगी render कर देना, यह अनुभव शायद सबने किया होगा
      लेकिन उसी दृश्य की तरफ इंसानी attention को खींचा जाए, तो भले वह उतना गुलाबी न बन पाए जितना सच में दिखा था, फिर भी इतना उभर सकता है कि देखने वाले की प्रतिक्रिया मिलती-जुलती हो
      फोटोग्राफर का काम raw data को एक खास तरीके से संभालना है, ताकि जो बात उसे प्रभावशाली लगी थी वही दर्शक को भी उभरकर दिखे
      रंगों को एक-दूसरे के संबंध में भी रखना पड़ता है, और सीमित display space की absolute range के भीतर भी
      इंसानी आँख बहुत ज़्यादा adaptive होती है, इसलिए वह संबंधित thresholds को नीचे कर देती है और neutral gray की अपनी समझ भी समायोजित करती है
      आखिरकार हम दिए गए display medium और photo style के अनुकूल हो जाते हैं, और भले आँख तक पहुँचने वाला रंगों का दायरा वास्तविक दृश्य का बहुत छोटा हिस्सा हो, फिर भी फोटो में सचमुच एक समृद्ध lagoon का अनुभव कर लेते हैं
    • मूल 1953 NTSC standard में sRGB से कहीं wider gamut वाले phosphors तय किए गए थे, और उन्हें film projector के gamut के काफ़ी करीब चुना गया था
      शुरुआती NTSC का cyan, DCI-P3 के cyan से भी ज़्यादा saturated था
      आम CRTs, sRGB gamut की नींव बने SMPTE C द्वारा निर्दिष्ट, ज़्यादा सस्ते और उजले phosphors इस्तेमाल करते थे, और बदले में circuitry से saturation बढ़ाकर उसकी भरपाई करते थे
      संभव है कि उस स्क्रीन में color correction circuitry की जगह बेहतर phosphors इस्तेमाल किए गए हों

  • लेख वाकई बहुत अच्छा था
    विषय पहले से जानता था, फिर भी यह बहुत दिलचस्प और बढ़िया लिखा गया था, और मुझे कुछ नए details भी मिले
    बस Jurassic Park के बचाव में इतना कहूँगा कि कम से कम किताब में T-Rex vision की विचित्रता को genetic engineering की detail setting से समझाया गया है
    बात कुछ ऐसी थी कि base DNA किसी उभयचर का था, और उस उभयचर में ऐसी समस्या थी; वैज्ञानिक रूप से बहुत विश्वसनीय न सही, पर फिल्म जितनी मूर्खतापूर्ण भी नहीं
    आखिरकार यह इस बात को भी उभारता है कि ये असली dinosaur नहीं, बल्कि इंसानों द्वारा बनाए गए monsters हैं

    • क्या शुरुआत में Dr. Grant जब बच्चे को Velociraptor की कहानी से डराता है, तब वह यह नहीं कहता कि T-Rex vision movement-based है?
      यह जानने की जिज्ञासा है कि यह Chrichton की गढ़ी हुई बात थी या उस समय paleontologists की कोई वास्तविक theory

  • लेख अच्छा था, और अब अगली बार हरा traffic signal देखूँगा तो शायद उसे ज़्यादा ध्यान से देखूँगा
    सबसे तीखा अनुभव 430nm blue laser के साथ काम करते समय हुआ था
    उस रंग को बयान करने का सबसे अच्छा तरीका यह है कि वह नीला जैसे मेरी तरफ मुड़कर “नीला” चिल्ला रहा हो
    उसके बाद से स्क्रीन पर #0000FF देखते ही हमेशा निराशा होती है

    • अगली पीढ़ी के VR glasses में स्क्रीन की जगह सीधे आँखों में color lasers दागने चाहिए
    • “इस बिंदु पर अपने red-green colorblind भाइयों के बारे में सोचना चाहिए. [...] हमें जो सुंदर हरा traffic signal color मिला है, वह उन्हीं की वजह से है. उनकी आँखों में हरे signal को लाल से अलग दिखाने वाली spectral requirements ही हमारी आँखों में उस रंग को सुंदर बनाती हैं.”

  • विषय से थोड़ा हटकर, लेकिन दूसरी पोस्ट्स भी अच्छी तरह बनाई गई हैं
    यह लेख दिलचस्प था: https://moultano.wordpress.com/2025/02/24/you-should-make-cr...

  • व्याख्या वाकई शानदार थी
    बस एक सवाल है जिसका जवाब यह लेख देने की कोशिश नहीं करता
    मेरी नई समझ के अनुसार, कोई भी spectrum जो आंख की cone cells को एक ही तरह से प्रतिक्रिया करने पर मजबूर करे, वही एक ही रंग की तरह दिखेगा
    मैं जानना चाहता हूँ कि क्या इसका कोई वास्तविक उदाहरण आपको पता है
    color blindness एक स्पष्ट उदाहरण लगता है, लेकिन मैं ज़्यादा यह जानना चाहता हूँ कि क्या ऐसी कोई आम स्थिति है जहाँ अलग-अलग spectrum होने के बावजूद ज़्यादातर लोगों को वही एक रंग दिखता हो

    • इस घटना को conditioned metamerism नहीं बल्कि metamerism कहा जाता है
      दो pigments एक रोशनी के स्रोत के नीचे एक ही रंग के लग सकते हैं, लेकिन दूसरे रोशनी स्रोत के नीचे अलग दिख सकते हैं, जिससे व्यावहारिक समस्या पैदा हो सकती है
      उदाहरण के लिए, कृत्रिम दाँतों का रंग धूप, LED lighting, और पारंपरिक bulb—सबके नीचे असली दाँतों जैसा ही दिखना चाहिए
    • फूल, फूल की छपी हुई फोटो, और स्क्रीन पर दिख रही फूल की फोटो—इन सबका spectrum अलग होता है, लेकिन ये एक ही रंग जैसे दिखते हैं
      spectrum analyzer दिखाने वाले इस वीडियो के शुरुआती कुछ मिनट देख सकते हैं: https://youtu.be/-DyrBDsKA5s?si=mRJPT2ecy6NqpB4N
    • image reproduction से जुड़े बहुत से उदाहरण आ रहे हैं, और वे भी सही और दिलचस्प हैं, लेकिन प्रकृति में दिखने वाला मामला बैंगनी है
      spectrum में नीले के पार का violet, और लाल व नीले के मिश्रण से बना purple pigment, यही मामला है
    • सबसे आम उदाहरण क्या ठीक screen नहीं है?
      जब screen पीला रंग दिखाती है, तो वास्तव में वह लाल और हरे peaks वाला spectrum होता है, लेकिन वह single-frequency yellow spectrum की तरह ही लाल और हरे cone cells को stimulate करता है
    • निर्णायक जवाब शायद computer screen ही होगा
      एक तरफ प्राकृतिक रोशनी में दिख रहा सेब है, जो आँखों तक visible और invisible light की पूरी range में सूक्ष्म रूप से मिली-जुली frequencies की समृद्ध बनावट पहुँचाता है
      दूसरी तरफ सेब की एक फोटो है, जो सिर्फ 430, 540, 570nm जैसी शुद्ध frequencies को बहुत मोटे तौर पर निकालती है
      सवाल यह है कि क्या आप दोनों में फर्क कर पाएँगे

  • “आज घर जाते समय ट्रैफिक सिग्नल की ‘हरी’ बत्ती को देखना। वह हरी नहीं है।”
    इससे अलग, रंगों के नाम सांस्कृतिक रूप से तय होते हैं
    जापानी में हरी ट्रैफिक लाइट को 青 “ao”, यानी नीला, कहा जाता है
    रूसी में नीले रंग के अलग-अलग shades के लिए अलग शब्द हैं

    • अच्छा बिंदु है
      अलग-अलग संस्कृतियों में नीला/हरा भेद अजीब तरह से कैसे दिखता है, इसके उदाहरण इस लेख में हैं:
      https://en.wikipedia.org/wiki/Blue%E2%80%93green_distinction...