Làm thế nào đáng tin cậy là xem trước mù màu trong Illustrator và Photoshop?


12

Adobe Photoshop và Illustrator có các tùy chọn để xem trước tác phẩm nghệ thuật sẽ trông như thế nào đối với những người bị mù màu đỏ / xanh lá cây (protanopia và duteranopia). Làm thế nào đáng tin cậy là những xem trước?

Ví dụ, tôi đã tạo ra các hình ảnh bên dưới bằng mô phỏng mù màu của Photoshop. Các gạch màu đỏ và màu xanh lá cây vẫn có phần phân biệt. Tôi có thể dựa vào những người bị protanopia hoặc duteranopia để có thể phân biệt những màu đó không?

Tôi cũng muốn biết những điều kiện này khác nhau tùy theo từng người. Là những điều kiện có một phạm vi nghiêm trọng, trong đó một số người bị lồi mắt có khả năng phân biệt màu đỏ và màu xanh lá cây tốt hơn những người khác? Hay họ thường xuyên hơn, nơi hai người bị protanopia sẽ cảm nhận màu sắc theo cùng một cách?

Đầy màu sắc
Đầy màu sắc

Tử cung
Tử cung

Protanopia
Protanopia


Câu hỏi tuyệt vời. Tôi cũng tò mò về điều này, đặc biệt là vì không có cách nào để bất cứ ai không mù màu có thể phán xét và không có cách nào để người mù màu đánh giá màu sắc thực tế.
Scott

một số điểm đồ họa thiết kế.stackexchange.com/questions/28789 / từ
Ilan

@Scott có một số khoa học khá nghiêm trọng đằng sau cách các giác quan của con người hoạt động. Tôi có thể tìm kiếm cách họ suy luận điều này. Nhưng điều đó có nghĩa là một chuyến đi đến thư viện tại nơi làm việc.
joojaa

2
Tôi không biết cụ thể về việc triển khai của Adobe, nhưng có dữ liệu khoa học về cách nhận thức về phổ màu bị thiếu với các dạng mù màu khác nhau. Tôi hy vọng rằng Adobe đã kết hợp dữ liệu đó.
thường phục

Câu trả lời:


4

Tôi cũng khá tin rằng có ba loại mù màu 'thuần túy', nhưng rõ ràng nó có thể có phạm vi khá nhiều, không chỉ vì loại CB, mà còn vì điều kiện môi trường, lượng ánh sáng.

Lý do mù màu là 'một hình nón bị lỗi'. Có ba loại hình nón được sử dụng để cảm nhận màu sắc ánh sáng, nhưng đối với một số người, một loại hình nón cảm nhận ánh sáng hơi lệch khỏi vị trí. Ba loại CB bạn thấy được mô tả trong Adobe tương ứng với từng loại trong số ba hình nón có thể bị lỗi .

Các ảnh hưởng của tầm nhìn ba màu dị thường có thể bao gồm từ nhận thức màu gần như bình thường đến gần như hoàn toàn không có nhận thức về màu 'bị lỗi' .

(...)

Khoảng một nửa số người mắc chứng dị thường sẽ nhìn thế giới theo cách tương tự với những người có sự phân đôi nhưng khả năng nhận thức màu sắc của họ sẽ cải thiện trong ánh sáng tốt và suy giảm trong ánh sáng kém.

(...)

Những người mắc chứng lưỡng sắc dị thường có thể bị mù màu do di truyền, trong trường hợp đó, khả năng nhìn màu của họ sẽ giữ nguyên hoặc họ có thể mắc phải, trong trường hợp đó tình trạng của họ có thể trở nên tồi tệ hơn hoặc có thể cải thiện theo thời gian .

Nguồn

Có một thỏa thuận chung rằng trên toàn thế giới 8% nam giới và 0,5% phụ nữ bị thiếu thị lực màu. 8% nam giới mù màu có thể được chia thành 1% deuteranopes, 1% protanopes, 1% protanomalous và 5% deuteranomalous. Khoảng một nửa số người mù màu sẽ bị thiếu hụt bất thường nhẹ , 50% còn lại có tình trạng dị thường trung bình hoặc nặng .

Vì vậy, có vẻ như thực sự có nhiều mức độ mù màu khác nhau, không được tính đến trong bản xem trước này. Tuy nhiên, đây là một công cụ rất có giá trị, vì bất cứ điều gì có tác dụng đối với sự thiếu hụt hình nón đầy đủ sẽ có tác dụng đối với chứng mù màu nhẹ hơn.


2
Nhưng câu hỏi vẫn còn, liệu Adobe có tạo ra một mô hình chính xác về mặt khoa học không?
thường phục

Đối phó với mù màu được gọi là sự phân biệt thích hợp của các đối tượng, do đó chúng ta nên tính đến sự suy yếu nghiêm trọng hơn, bởi vì những người nhẹ có sự phân biệt màu sắc tốt hơn. Xem xét tính biểu cảm khác nhau của các gen màu, việc mô phỏng chính xác là không thể trong mọi trường hợp.
Ilan

@plaincluits Theo tôi hiểu, theo một cách nào đó, bởi vì mô hình chỉ dự tính 3 loại thiệt hại hình nón "đầy đủ". Nhưng nó cũng có thể là có, bởi vì những loại đó ở cuối thang đo, vì vậy trong khi không chính xác, chúng đại diện cho "sự biến đổi tối đa của màu sắc" trong phạm vi độ mù màu. Bạn nghĩ sao?
Yisela

Có vẻ như một giả định hợp lý.
thường phục

4

Có rất nhiều loại mù màu, trong khi đó màu đỏ (protanopia, từ prot + an + opia) và xanh lá cây (deuteranopia, từ deuter + an + opia) là sự thiếu hụt màu sắc thường xuyên nhất.

Các gen cho độ nhạy màu xanh lá cây và đỏ nằm trong nhiễm sắc thể X, đây là lý do tại sao đàn ông dễ bị mù màu hơn phụ nữ (phụ nữ có hai nhiễm sắc thể X - một từ mẹ và một từ cha, trong khi đàn ông chỉ có một X Những khiếm khuyết trong một X nhận được từ mẹ được thể hiện. Tại sao từ mẹ? Bởi vì, cha đã đưa nhiễm sắc thể Y cho một cậu bé).

Có rất nhiều mô phỏng mù màu. Hãy kiểm tra với hình ảnh được cung cấp nếu Ai đưa ra hình ảnh tương tự như giả lập .

Nhìn vào những bức tranh -

nhập mô tả hình ảnh ở đây

nhập mô tả hình ảnh ở đây

nhập mô tả hình ảnh ở đây

nhập mô tả hình ảnh ở đây

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Như bạn có thể thấy Illustrator đã cho hình ảnh đủ gần với hình ảnh giả lập trong trường hợp mù màu được thiết lập. Vì vậy, chúng ta có thể ở lại rằng trình giả lập của Illustrator gần với trình độc lập.

Mặc dù, chúng tôi không biết các tính toán chính xác đằng sau bối cảnh từ nghiên cứu nhỏ này, chúng tôi có thể cho rằng có lẽ trình giả lập Ai là đủ để trình diễn mù màu.

Protanomaly và deuteranomaly là các khuyết tật độ nhạy màu nhẹ và nên ít liên quan hơn các khuyết tật đã được thiết lập.

Có rất nhiều nguồn mô tả các lý thuyết về mù màu và từ những nguồn này có thể xây dựng trình giả lập của riêng nó.

Bức tranh chung về các dòng nhầm lẫn (từ tài nguyên tuyệt vời này ) -

nhập mô tả hình ảnh ở đây


Nếu tôi nhìn vào mẫu vật "protopanopia" trong OP, tôi có thể đánh giá nó có đủ độ tương phản để sử dụng, giả sử một tiền cảnh có nghĩa là được nhìn thấy trên nền, nhưng mẫu vật ở đây tôi có một phán đoán khác. Về phương diện họ khá khác nhau.
horatio

vấn đề là sự phân biệt màu sắc, vì vậy tông màu ít quan trọng hơn trong trường hợp này
Ilan

Tôi nghĩ OP cũng quan tâm đến "mô phỏng chính xác" cho mục đích đánh giá thiết kế. Tôi nghĩ rằng bạn có phần nhận thức được bảo hiểm khá tốt.
horatio

@horatio vì tính biểu cảm là riêng lẻ, việc mô phỏng chính xác là hoàn toàn không thể. vi.wikipedia.org/wiki/Expressivity
Ilan
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.