RGBWorkingSpace（RGBWS）的原理与应用

在 PixInsight 众多的处理程序当中，RGBWorkingSpace（以下简称 RGBWS）大概是最容易被忽略的一个。不少 PI 用户甚至不知道它是用来做什么的——调整了里面各种参数之后，对图像好像也没有产生任何看得见的视觉效果，于是就把它搁在一旁。

但事实上，对于需要“提取明度”或“加入明度通道”的深空图像处理来说，这个进程至关重要。这篇文章分成两个部分：先谈 RGBWS 的原理，再谈它在实际处理中对颜色的影响。

从人眼谈起：为什么绿色特别亮

人的视觉系统对绿光非常敏感，因此在标准色彩空间里计算亮度（明度）时，绿色被赋予的权重远远大于红色或蓝色。

不相信吗？看看下图中的 RGB 纯色图像——是不是觉得绿色特别亮、红色次之、蓝色感觉比较暗？这正是人眼权重造成的结果。

这样的权重分配，对于一般由白光或日光照亮的场景是非常合适的。但问题来了：绿色在深空图像中其实并不重要。

举例来说，Ha 发射光是深红色的，反射星云则是蓝色。对这些天体而言，红色和蓝色通道拥有大部分的信息，绿色通道通常只包含恒星。OIII 的光是蓝色与绿色的混合，星系则发出全光谱。因此，除了少数行星状星云和一些彗星尾巴之外，在深空图像里，除了噪声以外，通常找不到任何可以称之为“绿色像素”的像素。

RGBWS 做的事：重新定义明度系数

既然如此，我们就可以在 PI 中利用 RGBWS 来定义一组“不匹配人眼生理特征”的亮度系数，让来自每个通道的实际数据获得更公平的处理——也就是让 RGB 三通道对明度的贡献度相同，以此优化深空图像的处理。

参考上面那张图：

• 上半部使用 Default RGBWS 参数（0.22：0.71：0.06），这是匹配人眼视觉的权重，因此提取出来的三个纯色明度不同，得到的是三种不同亮度的灰度图像。
• 下半部则把三通道比例设为相同（0.33：0.33：0.33），可以发现三个纯色的亮度完全一样，于是得到一张同数值的灰度明度图像。

两者提取出来的明度是完全不一样的。

附注：RGBWS 与色彩管理或 ICC 配置文件并无关系，它纯粹作用于图像处理阶段，两者不要混为一谈。

第二部分：RGBWS 设置错误时，加入明度会发生什么事

理解了原理之后，我们接着看，如果 RGBWS 没有设置正确，在“加入明度通道”时会发生什么状况。

• 上半部：彩色图像使用“非人眼视觉”的比例 R：G：B = 0.33：0.33：0.33。以单一数值的灰度图像取代原本的明度之后，彩色图像的饱和度（Saturation）与色相（Hue）维持不变。
• 下半部：彩色图像使用“人眼视觉”的比例 R：G：B = 0.22：0.71：0.06。以单一数值的灰度图像取代原本的明度之后，饱和度与色相就发生了改变。

有注意到蓝色吗？它已经变成紫色了。

讲到这里，各位应该看得出来：当我们要在彩色图像中“提取”或“取代”明度通道时，RGBWS 的设置有多重要了。它不是一个可有可无的进程，而是决定你辛苦拍来的颜色能不能被正确保留的关键环节。