Ide berusia seabad dari Erwin Schrödinger telah mengambil langkah maju yang besar berkat penelitian baru tentang bagaimana manusia memandang perbedaan warna.
Sebuah tim yang dipimpin oleh ilmuwan Los Alamos Roxana Bujack menggunakan geometri untuk membangun definisi matematis persepsi warna berdasarkan rona, saturasi, dan kecerahan. Hasilnya, dipresentasikan pada konferensi ilmiah tentang visualisasi, memformalkan model warna Schrödinger dan menunjukkan bahwa kualitas warna yang familiar ini diintegrasikan ke dalam struktur persepsi warna.
“Apa yang kami simpulkan adalah bahwa kualitas warna ini tidak muncul dari konstruksi eksternal tambahan seperti pengalaman budaya atau pembelajaran, namun mencerminkan sifat intrinsik dari metrik warna itu sendiri,” kata Bujack. “Metrik ini secara geometris mengkodekan jarak warna yang dirasakan, yaitu perbedaan antara dua warna bagi pengamat.”
Selesaikan teka-teki warna Schrödinger
Dengan mendefinisikan atribut-atribut persepsi ini secara lebih teliti, para peneliti telah memberikan bagian yang hilang dalam visi lama Schrödinger tentang model matematis warna yang tertutup. Tujuannya adalah untuk menentukan rona, saturasi, dan kecerahan hanya dengan menggunakan properti geometris tertinggi dari kesamaan warna.
Penglihatan warna manusia didasarkan pada tiga jenis sel kerucut, berpusat di sekitar warna merah, biru dan hijau. Hal ini memberikan ruang warna tiga dimensi, memungkinkan para ilmuwan mengatur dan membandingkan warna secara matematis.
Pada abad ke-19, ahli matematika Bernhard Riemann mengusulkan bahwa ruang warna persepsi tidak datar atau lurus, melainkan melengkung. Pada tahun 1920-an, Schrödinger membangun ide ini dengan mendefinisikan rona, saturasi, dan kecerahan dalam model persepsi warna Riemannian, menggunakan metrik yang menggambarkan cara orang memandang perbedaan warna.
Menjembatani kesenjangan matematika yang telah terjadi selama satu abad
Definisi Schrödinger telah membentuk ilmu warna selama sekitar 100 tahun. Namun ketika tim Los Alamos mengembangkan algoritma visualisasi ilmiah, mereka menemukan bahwa matematika di balik model tersebut memiliki kelemahan yang signifikan.
Masalah terbesar ada pada sumbu netral, garis abu-abu yang berubah dari hitam menjadi putih. Definisi Schrödinger tentang rona, saturasi, dan kecerahan bergantung pada posisi warna relatif terhadap sumbu ini, namun ia tidak pernah secara formal mendefinisikan sumbu itu sendiri.
Kelalaian ini telah menciptakan kesenjangan yang serius. Tanpa definisi yang tepat tentang sumbu netral, keseluruhan konstruksi secara formal tidak lengkap. Kemajuan terpenting tim ini adalah menemukan cara untuk menentukan sumbu netral hanya dengan menggunakan geometri metrik warna.
Untuk mencapai hal ini, para peneliti harus melampaui model tradisional Riemann. Perubahan ini mewakili kemajuan matematika yang besar bagi ilmu visualisasi.
Model yang lebih baik tentang bagaimana warna berubah
Tim juga memperbaiki dua masalah penting lainnya dalam kerangka lama.
Salah satunya adalah efek Bezold-Brücke, sebuah fenomena di mana perubahan intensitas cahaya dapat membuat suatu warna tampak berubah rona. Para peneliti memecahkan masalah ini dengan menggunakan jalur terpendek dalam model geometris persepsi warna daripada mengandalkan garis lurus sederhana.
Mereka juga menggunakan jalur terpendek di ruang non-Riemannian untuk memperhitungkan semakin berkurangnya persepsi warna, efek lain yang belum sepenuhnya ditangkap oleh pendekatan lama.
Mengapa persepsi warna itu penting
Penelitian ini dipresentasikan pada konferensi visualisasi Eurographics dan dibangun berdasarkan proyek Los Alamos yang lebih besar mengenai persepsi warna. Proyek ini juga menghasilkan artikel terobosan pada tahun 2022 di Prosiding Akademi Ilmu Pengetahuan Nasional.
Model persepsi warna yang lebih akurat dapat memberikan nilai besar dalam bidang yang bergantung pada akurasi warna, termasuk fotografi, video, visualisasi, dan teknologi terkait. Hal ini juga dapat meningkatkan cara para ilmuwan membuat dan menafsirkan data visual.
Visualisasi ilmiah berperan penting dalam membantu peneliti memahami informasi yang kompleks. Model warna yang lebih baik memungkinkan analisis yang lebih efektif di banyak bidang, termasuk ilmu keamanan nasional.
Pekerjaan tim sekarang memberikan dasar untuk pemodelan warna masa depan di ruang non-Riemannian.
Pendanaan: Pekerjaan ini didukung oleh Program Penelitian dan Pengembangan yang Diarahkan Laboratorium di Los Alamos dan program Simulasi dan Komputasi Lanjutan dari Administrasi Keamanan Nuklir Nasional.
