LMSカラースペース

Color space represented by the response of the three types of cones of the human eye

ヒト錐体細胞（S型、M型、L型）の正規化応答スペクトル（SMJデータはスタイルズとバーチ^[1]のRGBカラーマッチング、線形スケール、等エネルギー重み付けに基づく） ^[2]

LMS (長、中、短) は、人間の目の3 種類の錐体の反応を表す色空間であり、長波長、中波長、短波長における応答性(感度) のピークにちなんで名付けられています。

数値範囲は一般的には指定されませんが、下限は一般的にゼロで制限されます。色順応（異なる光源下でのサンプルの見え方を推定すること）を行う際には、LMS色空間が一般的に使用されます。また、錐体細胞に1種類以上の欠陥がある場合 の色覚異常の研究にも有用です。

意味

錐体反応関数は、LMS色空間における等色関数（CMF）です。スペクトル分布の色度座標（L、M、S）は以下のように定義されます。 ${\displaystyle {\bar {l}}(\lambda ),{\bar {m}}(\lambda ),{\bar {s}}(\lambda )}$ ${\displaystyle J(\lambda )}$

${\displaystyle L=\int _{0}^{\infty }J(\lambda ){\bar {l}}(\lambda )d\lambda }$

${\displaystyle M=\int _{0}^{\infty }J(\lambda ){\bar {m}}(\lambda )d\lambda }$

${\displaystyle S=\int _{0}^{\infty }J(\lambda ){\bar {s}}(\lambda )d\lambda }$

錐体応答関数は、最大値が 1 になるように正規化されます。

XYZからLMSへ

通常、色順応させる色は、LMS以外の色空間（例えばsRGB）で指定されます。しかし、対角フォン・クリース変換法における色順応行列は、LMS色空間の三刺激値に基づいて作用します。ほとんどの色空間の色はXYZ色空間に変換できるため、任意の色空間を色順応させるには、XYZ色空間からLMS色空間への変換行列を追加するだけで済みます。 ^[3]

さらに、多くの色順応法、あるいは色覚モデル（CAM）では、フォン・クリース式の対角行列変換を、わずかに修正されたLMSに似た空間で実行します。これらの手法では、単にLMS、RGB、あるいはργβと呼ばれることもあります。以下の文章では「RGB」という名称を使用していますが、結果として得られる空間はRGBと呼ばれる加法混色モデルとは全く関係がないことに注意してください。^[3]

ここでは、 CIEXYZ座標を用いたいくつかのCAMの色順応変換（CAT）行列を示します。これらの行列は、標準観測者用に定義されたXYZデータと組み合わせることで、各細胞タイプに対する「錐体」反応を暗黙的に定義します。

注記:

• すべての三刺激値は通常、CIE 1931 2°標準色彩観測者を使用して計算されます。^[3]
• 特に指定がない限り、CATマトリックスは正規化（行の要素の合計が1になる）されるため、CIE光源Eのような等エネルギー光源（X=Y=Z）の三刺激値は等しいLMS値を生成します。^[3]

ハント、RLAB

ハントとRLABの色の見え方モデルは、CIE XYZからLMSへの変換にハント・ポインタ・エステベス変換行列（M HPE ）を使用します。[ 4 ] [ 5 _] ^{[ 6 ]}これはもともとフォン・クリース変換法と組み合わせて使用​​されていた変換行列であるため、フォン・クリース変換行列（M _vonKries）とも呼ばれます。

• 等エネルギー光源: $${\displaystyle {\begin{bmatrix}L\\M\\S\end{bmatrix}}_{\text{E}}=\left[{\begin{array}{lll}{\phantom {-}}0.38971&{\phantom {-}}0.68898&-0.07868\\-0.22981&{\phantom {-}}1.18340&{\phantom {-}}0.04641\\{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}1\end{array}}\right]{\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}}$$
• D65に正規化^[7]： $${\displaystyle {\begin{bmatrix}L\\M\\S\end{bmatrix}}_{\text{D65}}=\left[{\begin{array}{lll}{\phantom {-}}0.4002&{\phantom {-}}0.7076&-0.0808\\-0.2263&{\phantom {-}}1.1653&{\phantom {-}}0.0457\\{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}0.9182\end{array}}\right]{\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}}$$

ブラッドフォードのスペクトルシャープニングマトリックス（LLAB、CIECAM97s）

オリジナルのCIECAM97s色の見えモデルは、ブラッドフォード変換行列（M _BFD）を使用しています（ LLAB色の見えモデルも同様です）。^[3]これは「スペクトル的にシャープ化された」変換行列です（つまり、L錐体とM錐体の反応曲線はより狭く、互いにより明確になります）。ブラッドフォード変換行列は、S（青）チャンネルにわずかな非線形性を導入した修正フォン・クリース変換法と組み合わせて使用​​されることになっています。しかし、CIECAM97sとLLAB以外ではこの点はしばしば無視され、ブラッドフォード変換行列は線形フォン・クリース変換法と組み合わせて使用​​され、ICCプロファイルでは明示的にそのように使用されています。^[8] $${\displaystyle {\begin{bmatrix}R\\G\\B\end{bmatrix}}_{\text{BFD}}=\left[{\begin{array}{lll}{\phantom {-}}0.8951&{\phantom {-}}0.2664&-0.1614\\-0.7502&{\phantom {-}}1.7135&{\phantom {-}}0.0367\\{\phantom {-}}0.0389&-0.0685&{\phantom {-}}1.0296\end{array}}\right]{\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}}$$

「スペクトル的にシャープ化された」マトリックスは、特に青色における色順応を改善すると考えられていますが、後続の人間の視覚処理において、真の錐体細胞を記述するLMS空間としては機能しません。元のLLABでは出力は「LMS」と呼ばれていましたが、CIECAM97sでは、この空間が実際には錐体細胞を反映していないことを強調するために、「RGB」という別の名称が使用されています。そのため、ここでは異なる名称が使用されています。

LLABは、順応後のXYZ値を取得し、CIELABと同様の処理を行って視覚相関関係を取得します。一方、CIECAM97sは、順応後のXYZ値をHunt LMS空間に戻し、そこから視覚システムによる色特性の計算をモデル化します。

後期CIECAM

CIECAM97sの改訂版では線形変換法に戻り、対応する変換行列（M _CAT97s）が導入されている。^[9] $${\displaystyle {\begin{bmatrix}R\\G\\B\end{bmatrix}}_{\text{97}}=\left[{\begin{array}{lll}{\phantom {-}}0.8562&{\phantom {-}}0.3372&-0.1934\\-0.8360&{\phantom {-}}1.8327&{\phantom {-}}0.0033\\{\phantom {-}}0.0357&-0.0469&{\phantom {-}}1.0112\end{array}}\right]{\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}}$$

CIECAM02（M _CAT02）におけるシャープ化変換行列は以下の通りである: ^{[10] [3]} $${\displaystyle {\begin{bmatrix}R\\G\\B\end{bmatrix}}_{\text{02}}=\left[{\begin{array}{lll}{\phantom {-}}0.7328&{\phantom {-}}0.4296&-0.1624\\-0.7036&{\phantom {-}}1.6975&{\phantom {-}}0.0061\\{\phantom {-}}0.0030&{\phantom {-}}0.0136&{\phantom {-}}0.9834\end{array}}\right]{\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}}$$

CAM16は異なるマトリックスを使用する: ^[11] $${\displaystyle {\begin{bmatrix}R\\G\\B\end{bmatrix}}_{\text{16}}=\left[{\begin{array}{lll}{\phantom {-}}0.401288&{\phantom {-}}0.650173&-0.051461\\-0.250268&{\phantom {-}}1.204414&{\phantom {-}}0.045854\\-0.002079&{\phantom {-}}0.048952&{\phantom {-}}0.953127\end{array}}\right]{\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}}$$

CIECAM97 と同様に、適応後、色は従来の Hunt–Pointer–Estévez LMS に変換され、最終的な視覚結果を予測します。

ストックマン＆シャープ（2000）生理学的CMF

生理学的な観点から見ると、LMS カラー スペースは人間の視覚反応のより基本的なレベルを記述するため、その逆よりも、生理心理学的な XYZ を LMS で定義する方が理にかなっています。

生理学に基づいたLMS関数のセットは、2000年にストックマンとシャープによって提案されました。これらの関数は、2006年にCIEの技術報告書（CIE 170）に掲載されました。^{[12] [13]}これらの関数は、スタイルズとバーチ^{[1]のRGB CMFデータと、RGB関数における各錐体の寄与に関する最新の測定値を組み合わせて導出されました。10°データから2°データへの調整には、光色素密度差に関する仮定と、}水晶体および黄斑における色素による光吸収に関するデータが用いられています。^[14]

XYZ カラー マッチング関数、CIE 1931 および Stockman & Sharpe 2006。

ストックマン＆シャープ関数は、 CIE 1931関数に似た3つの色合わせ関数のセットに変換できます。^[15]

3つの錐体反応関数をとし、新しいXYZ等色関数を とします。定義により、新しいXYZ等色関数は以下のようになります。 ${\displaystyle {\mathcal {P}}_{i}(\lambda )=({\bar {l}}(\lambda ),{\bar {m}}(\lambda ),{\bar {s}}(\lambda ))}$ ${\displaystyle {\mathcal {Q}}_{i}(\lambda )=({\bar {x}}_{\text{F}}(\lambda ),{\bar {y}}_{\text{F}}(\lambda ),{\bar {z}}_{\text{F}}(\lambda ))}$

${\displaystyle {\mathcal {Q}}_{i}(\lambda )=\sum _{j=1}^{3}T_{ij}{\mathcal {P}}_{j}(\lambda )}$

ここで、変換行列は次のように定義されます。 ${\displaystyle T_{ij}}$ $${\displaystyle T_{ij}=\left[\,{\begin{array}{lll}1.94735469&-1.41445123&{\phantom {-}}0.36476327\\0.68990272&{\phantom {-}}0.34832189&{\phantom {-}}0\\0&{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}1.93485343\end{array}}\right]}$$

この変換の導出は比較的容易である。^[16] CMFは、Sharpeら（2005）^[17]によって最初に提案された光効率関数であるが、その後修正された（Sharpeら、2011 ^{[18] [a]}）。 CMFは、Stockman、Sharpe、Fach（1999）^[19]によって最初に提案された円錐基本関数をCMFに等しい積分値にスケーリングしたものに 等しい。CMFの定義は、以下の制約から導かれる。 ${\displaystyle {\bar {y}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {z}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {s}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {y}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {x}}_{\text{F}}(\lambda )}$

1. 他の CMF と同様に、 の値はすべて正です。 ${\displaystyle {\bar {x}}_{\text{F}}(\lambda )}$
2. の積分は、およびの積分と同一です。 ${\displaystyle {\bar {x}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {y}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {z}}_{\text{F}}(\lambda )}$
3. 生成される変換の係数は、結果として得られる、およびカラー マッチング関数と CIE 1931 、およびカラー マッチング関数間のユークリッド差が最小になるように最適化されます。 ${\displaystyle {\bar {x}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {x}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {y}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {z}}_{\text{F}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {x}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {y}}(\lambda )}$ ${\displaystyle {\bar {z}}(\lambda )}$
   — CVRLによる「CIE（2012）2度XYZ「生理学的に適切な」色彩等色関数」の説明^[15]

任意のスペクトル分布 について、を のLMS色度座標とし、を対応する新しいXYZ色度座標とします。すると、次のようになります。 ${\displaystyle J(\lambda )}$ ${\displaystyle P_{i}=(L,M,S)}$ ${\displaystyle J(\lambda )}$ ${\displaystyle Q_{i}=(X,Y,Z)_{\text{F}}}$

${\displaystyle Q_{i}=\int _{0}^{\infty }J(\lambda ){\mathcal {Q}}_{i}(\lambda )d\lambda =\int _{0}^{\infty }J(\lambda )\sum _{j=1}^{3}T_{ij}{\mathcal {P}}_{j}(\lambda )d\lambda =\sum _{j=1}^{3}T_{ij}P_{j}}$

または、明示的に: $${\displaystyle {\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}_{\text{F}}=\left[\,{\begin{array}{lll}1.94735469&-1.41445123&{\phantom {-}}0.36476327\\0.68990272&{\phantom {-}}0.34832189&{\phantom {-}}0\\0&{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}1.93485343\end{array}}\right]{\begin{bmatrix}L\\M\\S\end{bmatrix}}}$$

従来の XYZ の逆行列と比較するために、逆行列を以下に示します。 $${\displaystyle {\begin{bmatrix}L\\M\\S\end{bmatrix}}=\left[{\begin{array}{lll}{\phantom {-}}0.210576&{\phantom {-}}0.855098&-0.0396983\\-0.417076&{\phantom {-}}1.177260&{\phantom {-}}0.0786283\\{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}0.5168350\\\end{array}}\right]{\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}}_{\text{F}}}$$

上記の開発の利点は、新しい X _F Y _F Z _F等色関数が生理学に基づく LMS 錐体反応関数に基づくという点です。さらに、LMS 色度座標と新しい X _F Y _F Z _F色度座標の間に 1 対 1 の関係が提供されますが、これは CIE 1931 等色関数では当てはまりませんでした。特定の色の LMS と CIE 1931 XYZ 空間間の変換は一意ではありません。むしろ、その色を生成するスペクトル分布の特定の形式に大きく依存します。特定の色であっても、CIE 1931 XYZ 座標と LMS 座標間を変換する固定の 3x3 マトリックスは存在せず、ましてや色の全範囲は存在しません。このような変換はせいぜい近似値であり、一般に色を生成するスペクトル分布について特定の仮定が必要になります。たとえば、スペクトル分布が3つの単色光源の混合の結果として制約されている場合（CIE 1931およびStilesとBurch ^[1]の色マッチング関数の測定で行われたように）、特定の色のLMSとCIE 1931 XYZ座標の間には1対1の関係があります。 ${\displaystyle J(\lambda )}$

2023 年 11 月 28 日現在、CIE 170-2 CMF は、TC 1-36 委員会全体または CIE によってまだ承認されていない提案です。

量子CMF

理論的な目的のためには、放射線をエネルギーではなく光子で特徴づける方が便利な場合が多い。光子のエネルギーEはプランクの関係式で与えられる。

${\displaystyle E=h\nu =hc/\lambda }$

ここで、Eは光子あたりのエネルギー、hはプランク定数、cは光速、νは放射の周波数、λは波長です。エネルギーで表されるスペクトル放射量JE ( λ )は、光子あたりのエネルギーで割ることで 量子的な形であるJQ ( λ )に変換されます。

${\displaystyle JQ(\lambda )=JE(\lambda )(\lambda /hc)}$

たとえば、JE ( λ ) が単位 W/m ^{2 /sr/m の}スペクトル放射輝度である場合、量子当量JQ ( λ ) は単位 photons/s/m ² /sr/m でその放射を特徴付けます。

CE _λi ( λ ) ( i =1,2,3) が特定の色空間 (この記事では LMS 色空間) の 3 つのエネルギーベースの色マッチング関数である場合、三刺激値は量子放射量で次のように表すことができます。

${\displaystyle CE_{i}=\int _{0}^{\infty }JE(\lambda )CE_{\lambda i}(\lambda )d\lambda =\int _{0}^{\infty }JQ(\lambda )(hc/\lambda )CE_{\lambda i}(\lambda )d\lambda }$

量子色マッチング関数を定義します。

${\displaystyle CQ_{\lambda i}(\lambda )=(CE_{\lambda i}(\lambda )/\lambda )/(CE_{\lambda i}(\lambda _{i\,{\text{max}}})/\lambda _{i\,{\text{max}}})}$

ここでλ _{i maxは}CE _{λ i} ( λ )/ λが最大となる波長である。量子三刺激値を定義する。

${\displaystyle CQ_{i}=\int _{0}^{\infty }JQ(\lambda )CQ_{\lambda i}(\lambda )d\lambda }$

エネルギーベースの関数と同様に、 CQ _λi ( λ )のピーク値は1に等しいことに注意してください。上記の式をエネルギー三刺激値CE _{iに適用すると、}

${\displaystyle CE_{i}=(hc/\lambda _{i\,max})\,CE_{\lambda i}(\lambda _{i\,max})\,CQ_{i}}$

LMS色空間では、≈{566, 541, 441} nmであり、 ${\displaystyle \lambda _{i\,{\text{max}}}}$

${\displaystyle CE_{i}/CQ_{i}=\{3.49694,3.1253,0.144944\}\times 10^{-19}}$J/光子

アプリケーション

色覚異常

LMS色空間は、色覚異常者の色の見え方を模倣するために使用できます。二色覚異常者を対象とした初期のエミュレーションは、Brettelら（1997年）によって作成され、実際の患者から好評を得ました。最先端の手法の例として、Machadoら（2009年）が挙げられます。^[20]

関連する応用として、色覚異常の人が色の違いをより簡単に認識できるようにするためのカラーフィルターの作成があり、このプロセスはダルトン化として知られています。^[21]

画像処理

JPEG XLはLMSから派生したXYB色空間を使用します。その変換行列を以下に示します。 $${\displaystyle {\begin{bmatrix}X\\Y\\B\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}1&-1&{\phantom {-}}0\\1&{\phantom {-}}1&{\phantom {-}}0\\0&{\phantom {-}}0&{\phantom {-}}1\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}L\\M\\S\end{bmatrix}}}$$

これは、LとMが対立する一方で、S錐体の空間密度が低いことを理由に、Sは三色的に扱われるというハイブリッドな色彩理論として解釈できる。実用的には、これにより、知覚品質を大きく損なうことなく、青色信号を格納するためのデータ量を削減できる。^[22]

この色空間はGuetzliのbutteraugliメトリック^[23]に由来し、GoogleのPikプロジェクトを通じてJPEG XLに継承されました。Matt DesLauriersは、 JPEG XLのリファレンス実装の関連部分をJavaScriptに翻訳したGistファイルを作成しました。^[24]

参照

• 色のバランス
• 色覚
• 発光効率関数
• 三色色覚

参考文献

1. 2011年の補正はCIE（2012）マトリックスで考慮されます。

1. ( 1959). 「NPLカラーマッチング調査：最終報告書」. Optica Acta . 6. doi :10.1080/713826267.
2. 「Stockman、MacLeod & Johnson 2度円錐の基礎（説明ページ）」。データ取得ページ
3. フェアチャイルド、マーク・D. (2005). 色彩外観モデル（第2版）.ワイリー・インターサイエンス. pp.  182– 183, 227– 230. ISBN 978-0-470-01216-1。
4. シャンダ、Jnos編。 (2007 年 7 月 27 日)。測色。 p. 305.土井：10.1002/9780470175637。ISBN 9780470175637。
5. Moroney, Nathan; Fairchild, Mark D.; Hunt, Robert WG; Li, Changjun; Luo, M. Ronnier; Newman, Todd (2002年11月12日). 「CIECAM02 色彩外観モデル」. IS&T/SID 第10回カラーイメージング会議.アリゾナ州スコッツデール: The Society for Imaging Science and Technology . ISBN 0-89208-241-0。
6. エブナー、フリッツ（1998年7月1日）「色相均一性の導出とモデリング、そしてIPT色空間の開発」論文129ページ。
7. 「ブルース・リンドブルームのウェブサイトへようこそ」brucelindbloom.com . 2020年3月23日閲覧。
8. 仕様 ICC.1:2010 (プロファイルバージョン4.3.0.0)。画像技術カラーマネジメント - アーキテクチャ、プロファイルフォーマット、およびデータ構造、附属書E.3、102ページ。
9. フェアチャイルド、マーク・D. (2001). 「CIECAM97の実用化のための改訂版」(PDF) .カラー・リサーチ＆アプリケーション. 26 (6).ワイリー・インターサイエンス: 418– 427. doi :10.1002/col.1061.
10. フェアチャイルド、マーク。「色覚モデルに関する正誤表」（PDF）。式9.40に示されたMCAT02行列は誤りです（これはハントポインター-エステベス行列の一種です。正しいMCAT02行列は以下の通りです。式16.2にも正しく示されています）。
11. Li, Changjun; Li, Zhiqiang; Wang, Zhifeng; Xu, Yang; Luo, Ming Ronnier; Cui, Guihua; Melgosa, Manuel; Brill, Michael H.; Pointer, Michael (2017). 「包括的なカラーソリューション：CAM16、CAT16、およびCAM16-UCS」. Color Research & Application . 42 (6): 703– 718. doi :10.1002/col.22131.
12. 「CIE 2006「生理学的に適切な」LMS関数（2度LMS基本関数はStilesとBurchの10度CMFに基づき、2度に調整）」。色覚研究所/眼科学研究所。 2023年10月27日閲覧。
13. Stockman, Andrew (2019年12月). 「円錐の基礎とCIE基準」(PDF) . Current Opinion in Behavioral Sciences . 30 : 87–93 . doi :10.1016/j.cobeha.2019.06.005 . 2023年10月27日閲覧。
14. 「光色素」。色彩と視覚研究所/眼科学研究所。 2023年11月27日閲覧。
15. 「CIE 2 度 CMF」。cvrl.ucl.ac.uk。
16. 「CIE (2012) 2度XYZ「生理学的に適切な」色彩等級関数」。色彩視覚研究所/眼科学研究所。 2023年11月27日閲覧。
17. Sharpe, Lindsay T.; Stockman, Andrew; Jagla, Wolfgang; Jägle, Herbert (2005年12月21日). 「昼光順応のための発光効率関数 V*(λ)」. Journal of Vision . 5 (11): 3. doi : 10.1167/5.11.3 . S2CID  19361187.
18. Sharpe, LT; Stockman, A.; et al. (2011年2月). 「昼光順応のための光効率関数V*D65(λ): 補正」. COLOR Research and Application . 36 (1): 42– 46. doi : 10.1002/col.20602 .
19. Stockman, A.; Sharpe, LT; Fach, CC (1999). 「ヒトの短波長錐体の分光感度」 . Vision Research . 39 (17): 2901– 2927. doi :10.1016/S0042-6989(98)00225-9. PMID  10492818. 2023年11月28日閲覧。
20. 「色覚異常エミュレーション」colorspace.r-forge.r-project.org .
21. Simon-Liedtke, Joschhua Thomas; Farup, Ivar (2016年2月). 「行動視覚探索法を用いた色覚異常のダルトン化法の評価」. Journal of Visual Communication and Image Representation . 35 : 236– 247. doi :10.1016/j.jvcir.2015.12.014. hdl : 11250/2461824 .
22. アラクイジャラ、ジルキ;ファン・アッセルドンク、ルード。サミ州ブーコート。ザバトカ、ゾルタン。ブルース、マーティン。コムサ、ユリア・マリア。ファーシング、モーリッツ。フィッシュバッハー、トーマス。クリッチニコフ、エフゲニー。ゴメス、セバスチャン。ロバート・オブリク。ポテンパ、クシシュトフ。ラトゥシュニャク、アレクサンダー。スニーズ、ジョン。ザバトカ、ゾルタン。ロード、ヴァンダーヴェンヌ。ヴェルサリ、ルカ。ワッセンベルク、1月（2019年9月6日）。 「JPEG XL 次世代画像圧縮アーキテクチャとコーディング ツール」。テッシャーでは、アンドリュー G。エブラヒミ、トゥーラジ (編)。デジタル画像処理の応用 XLII． Vol. 11137.p. 20.書誌コード:2019SPIE11137E..0KA. doi : 10.1117/12.2529237 . ISBN 9781510629677。
23. “google/butteraugli”. GitHub . 2021年8月2日閲覧。
24. DesLauriers, Matt. 「rgb-to-xyb.js」. Gist .

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