色彩模型

色彩空间

颜色的表示方法有很多。其中，色彩空间是描述使用一组值表示颜色的方法的抽象数学模型。常见的色彩空间包括 RGB 色彩空间、CMYK 色彩空间和 HSV/HSL 色彩空间等。

在我们制定的颜色使用原则中，采用了 HSL 色彩空间作为制定规则的参考依据。在 HSL 色彩空间中，H 指色相(Hue)，S 指饱和度(Saturation)，L 表示明度(Lightness)，它们比 RGB 色彩空间更加直观且符合人类对颜色的语言描述。

色相： 即色彩的相貌和特征。自然界中色彩的种类很多，色相指色彩的种类和名称。如：红、橙、黄、绿、青、蓝、紫等颜色的种类变化就叫色相。

明度： 指色彩的明度。颜色有深浅、明暗的变化。比如：深黄、中黄、淡黄、柠檬黄等黄色在明度上就不一样，紫红、深红、玫瑰红、大红、朱红、桔红等红颜色在明度上也不尽相同。这些颜色在明暗、深浅上的不同变化，也就是色彩的另一个重要特征 —— 明度变化。

色彩的明度变化有许多种情况：

1、不同色相之间的明度变化。如：白比黄明、黄比橙明、橙比红明、红比紫明、紫比黑明；

2、在某种颜色中加白色，明度就会逐渐提高，加黑色明度就会变暗，但同时它们的纯度（饱和度）就会降低。

饱和度： 色彩的鲜艳程度。饱和度越高，表现越鲜明；饱和度较低，表现则较黯淡。

颜色映射

颜色映射指的是颜色和数据值之间的映射关系，也就是对颜色进行可视化编码的过程。

从可视化编码的角度对颜色进行分析，可以将颜色分为色相、明度和饱和度三个视觉通道。色相本身不具有明显的顺序性，因此一般被用作定性的视觉通道。而明度和饱和度可以被用作定量或定序的视觉通道。

除此之外，针对不同类型的数据，我们通常也会选用不同的颜色映射方式。

在对有序型数据使用颜色映射时，应当利用明度、饱和度这些量级视觉通道。在对类别型数据使用颜色映射时，应当利用色相这一定性通道。在某些情况下，若是已经通过其他方式编码了有序型数据的数值，也可以不使用明度或饱和度来进行编码。总而言之，如果一旦使用了颜色映射，就应当遵循前面所说的规则。