ActionScript3遊戲中的映像編程（連載二十）

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1.4.2 灰階的計算方法

      回過頭來看RGB，站在科學的角度來解釋，它們確實也有更明亮的理由，因為下面一排色彩反射出來的色光總量是上一排色的兩倍。
      為此，作者曾自作聰明地發明了一條“原創”的灰階公式：

      Gray=(r+g+b)/3

      哈哈，用色光總量來表達顏色的灰階想必就比較準確了吧！沾沾自喜一番以後，我還試著用這條自創的定律來轉換這張測試圖片，上下色塊的灰階果然拉開了，可是很不幸地，左右相鄰，邊界分明的色塊依然粘連在一塊（圖 1.30）。
 

圖 1.30 筆者“自創”的灰階轉換

      顯然此法產生的黑白照難登大雅之堂，色塊之間的分界線全部丟失，而且同一行的顏色在我們人類的視覺系統裡，亮度也不盡相同。比如視網膜會認為上排的綠色要比旁邊的紅和藍明亮一些，而下排的粉紅色則沒有相鄰的黃色與淡綠來得刺眼。

      一項偉大的發明——灰階心理學公式誕生了！它匯聚了光學物理，眼球視光學，人類心理學，美術鑒賞等前沿學科之精華，集科技，藝術，社會科學於一體，高深莫測，唯美維妙，堪稱視覺科學史上最驚天地，泣鬼神之大作，沒有之一。

      灰階心理學公式並不複雜，它深入淺出地描述了各種顏色對肉眼刺激程度的差異，僅僅使用最簡單的加法和乘法就完成了灰階的整個演算過程：

      Gray = r*0.299 + g*0.587 + b*0.114

      其中，r，g，b被標準化為0~1。

      如果讀者有閱讀過fl.motion.AdjustColor類的代碼，想必就會對這條公式有一種似曾相識的感覺，AdjustColor裡用到了公式裡的3個係數（具體數值可能有一些微小的差異）。實際上，AdjustColor正是用灰階代替了亮度，至於為什麼，看看上面的黑白照轉換結果就不言而喻了。

      令r=g=b=1，灰階就剛好等於100%，所以它實質上是對RGB三個數值做了一個加權平均數的運算，其中g的權重（通俗點說叫比重）最大，紅色次之，藍色最小。因此，心理學公式認為，綠色最刺眼，它比紅色要明亮1倍，反射一點綠光對視網膜的刺激相當於兩點紅光。

      以上描述與肉眼的感知相當接近，但至於具體數值是如何測算出來的，我就無從考究了。

      我嘗試運用灰階心理學公式對圖 1.27進行灰階轉換，效果要比自己“原創”的定律有水平多了（圖 1.31）。
 

圖 1.31 用心理學公式做灰階轉換

      至此，亮度與灰階的關係已經比較明確，他們都為量化色彩的明暗而生，本著“科技以人為本”的精神推動著人類社會精神文明的進步。其中，亮度著重對整體的把握，從色彩類別，鮮豔程度，明暗程度三個人類感知屬性去描述被數理科學抽象過的色彩數值，而灰階則更強調對事物單項屬性的深度探討，有針對性地彌補HSB模式中亮度計算方法與視覺器官不夠吻合的缺陷。

      現在大概再也沒有人會去拍攝黑白照片了（純粹抱著懷舊心態的除外），即使遇到了真正需要使用黑白映像的場合（例如紀實片錄製現場，汶川地震的哀悼日等），也不會專程從博物館借一台19世紀出廠的黑白相機來開展拍攝工作，而是選擇使用Photoshop等軟體對彩色映像進行轉灰的處理，而灰階處理的演算法，恰恰就來源於上述的心理學公式。

      而在藝術編程領域，灰階除了用來直接製作黑白效果（比如遊戲按鈕的禁用狀態，玩家複活前的灰階效果等等）以外，還廣泛應用於Image Recognition，色彩調整，邊緣檢測，光影預先處理，模型上色等影像處理技術中（Photoshop的顏色混合模式就是一個成功的典範）。它的專一性使圖形的創作流程有章可循，讓藝術不再只掌握在設計師的手上。

      下面我們就藉助灰階公式搭配出一套相對和諧的色系。