前言：旅程的终点与起点
从Vol.1 的辐射度量学开始，我们一路走过了光度学、三色视理论、格拉斯曼定律、CIE XYZ、Lab、色差公式、色适应、显色性、CIECAM02、ICC、ACES，直到Vol.13 的光谱分析。
这 14 章的内容构建了一座宏伟的数学大厦，解释了人类如何量化和复现色彩。然而，色彩科学并没有终结。随着人工智能（AI）和神经科学的发展，计算色彩学（Computational Color Science）正在开辟新的疆域。
计算色彩恒常性
人眼具有惊人的色彩恒常性，即在不同光源下能识别物体固有色的能力。计算机视觉一直试图模仿这一能力，这被称为自动白平衡算法。
- 灰度世界假设：假设场景中所有颜色的平均值是灰色的。
- Retinex 理论：Edwin Land 提出的理论，认为颜色是由视网膜（Retina）和大脑皮层（Cortex）共同计算的相对值。
- 贝叶斯方法：利用统计先验概率来推断最可能的光源颜色。
AI 与色彩
深度学习的出现彻底改变了图像处理领域。
- 黑白照片上色：利用 GAN（生成对抗网络），AI 可以“猜”出黑白照片中物体应有的颜色。这本质上是学习了语义（如“草是绿的”）与色彩的映射关系。
- 风格迁移：将梵高的色彩风格迁移到普通照片上，这涉及到了色彩统计特征的高维匹配。
神经科学的视角
我们目前的色彩模型（XYZ, Lab）都基于 1931 年的心理物理学实验。但大脑皮层是如何处理色彩的？
- V4 区：视觉皮层的 V4 区被认为是色彩处理中心。
- 四色视者：有研究表明，极少数女性可能拥有第四种视锥细胞，能看到普通人看不到的色彩维度。如果这是真的，我们的 CIE XYZ 体系对她们来说就是不完整的。
全系列总结
《色彩科学的数学原理》系列的核心思想可以归纳为三点：
- 物理是基础：光是电磁波，光谱是颜色的物理指纹（Vol.1, Vol.13）。
- 生理是约束：人眼的三种视锥细胞决定了色彩空间是三维的（Vol.2, Vol.3）。
- 数学是桥梁：
- 线性代数处理色彩混合与空间变换（Vol.3, Vol.4, Vol.8, Vol.11, Vol.12）。
- 几何学描述色域与距离（Vol.5, Vol.6, Vol.7）。
- 统计学处理光谱降维与显色性（Vol.9, Vol.13）。
色彩既是客观的物理存在，也是主观的心理构建。正是这种二象性，赋予了色彩科学无穷的魅力。
希望这套系列文章能为你打开色彩科学的大门。无论你是摄影师、设计师、工程师还是科研人员，愿你都能在色彩的世界里找到理性的光芒。
Reference
- Land, E. H. (1977). The Retinex Theory of Color Vision. Scientific American.
- Finlayson, G. D., et al. Color Constancy.
- Goodfellow, I., et al. Deep Learning. (For AI related topics).