随着数字图像的应用日趋广泛，色域（colour gamut）这个色学术语渐渐走入大众的视野。在（手机、平板等）移动计算设备、（台式、头戴式）计算机显示设备、电视机、投影机等产品的介绍中，时常可以看到色域这一术语及相应的规格（如 95% sRGB）。诚然，色域愈大，显示设备能够还原的颜色范围愈大，高纯度颜色的还原愈好，因此，扩展色域、广色域的概念也应运而生。在计算机术语中，显示设备、打印机等皆属于输出设备，色域可以部分体现输出设备（及媒介）的颜色还原能力。那么，我们不禁要问，作为数字图像的主要源头，以数字相机、扫描仪为代表的输入设备是否也有色域呢？今天我们就与大家一起来讨论这个有趣的问题。
图1 在 sRGB 色空间中观察 sRGB 色域（图像来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:RGB_color_solid_cube.png）
色域是什么？
根据国际照明词典的定义（https://cie.co.at/eilvterm/17-32-007），色域是指色空间中既定颜色的集合（体积、区域或立体），这里的“全部”既可指一个客观存在的媒介（如一个场景、一副画作、一张照片、一本书等在一定的环境下）所包含的全部颜色，也可以是一种设备或媒介（在一定的环境下）能够再现的全部颜色。显然，本文讨论的是第二种，也就是设备的特性。进而，我们发现这里的关键词之一是“再现”，而再现是与输出设备紧密相关的概念。此外，上述定义中的另一个关键词是色空间，我们知道人类色觉是以 LMS 三种视锥细胞为基础的三维概念，因此色空间以及作为色空间一部分的色域，亦是三维的。
图2 在 CIE 1931 XYZ 色空间中观察 sRGB 色域
举例来说，广泛使用的 sRGB 标准（IEC 61966-2-1:1999）定义了一个数字图像编码用色空间，当 RGB 三刺激值的归一化取值范围为 [0,1] 时，对应的全部颜色就形成了一个色域。在 sRGB 色空间中观察，这个呈正六面体形状的色域位于第一卦限，其顶点之一与原点重合，与该顶点相连的三条边分别与三个坐标轴重合，如图 1 所示。倘若在 CIE 1931 XYZ 色空间中表示并观察 sRGB 色域，得到的将会是一个平行六面体，如图 2 所示。显然，色域是一个三维概念，其中一个维度与亮度（明度）有关，这里暂且称作亮度域。如果我们将图 2 中的 sRGB 色域投影到单位平面（X+Y+Z=1）上，便得到了 sRGB 色域在 CIE 1931 xy 色品图上的投影，如图 3 所示，图中的马蹄形区域覆盖了人眼可见的色品范围。如果一个数字图像显示设备的三个基色符合 sRGB 标准的定义，那么，它的色域对应的就是图 3 中的三角形，这里暂且称作色品域。
图3 在 CIE 1931 xy 色品图中观察 sRGB 色域的投影（图像来源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Cie_Chart_with_sRGB_gamut_by_spigget.png）
总结一下，我们对色域有如下认知：
1.  色域是一个与输出设备紧密相关的概念；
2.  色域是三维的，在不同的色空间中，相同的色域有不同的形状；
3.  亮度（明度）范围以及色品（彩度）范围共同影响了色域的边界。
值得注意的是，在一些色空间（如 XYZ 或 sRGB）中，已知 sRGB 的亮度域与色品域即可准确地描绘出它的色域及边界，而在某些色空间（如 CIE 1976 L*u*v* 或 ICtCp）中，sRGB 色域的形状是比较复杂的，亮度域与色品域本身与其三维色域的形状并没有显性、直接的关联。其次，色域是一个范围，它只是衡量输出设备颜色特性的一个指标，色彩还原的准确性常常是更为重要的指标。另外，量化位数的影响也不容小觑，因为量化位数决定了一个数字输出设备能够还原的最大颜色数量，或者说，对色域进行采样之后得到的样本数，而量化位数不变的情况下，色域越大，可还原的颜色样本之间的差异愈大，色彩过渡愈不连续。数字图像显示设备的色域与哪些因素有关？
作为典型的输出设备，数字图像显示设备常采用加色法进行色还原，其原理是色光的时间、空间混合，因此，数字图像显示设备的色域与其自身的物理特性及环境等因素均有关系。理想条件下，显示设备能够显示的最暗的颜色必然是黑色（即不发光），而实际使用中的显示设备可能受环境光或自身物理特性影响（如显示屏表面对环境光的反射、液晶面板的漏光现象等），无法显示绝对的黑色，进而决定了显示亮度的下限。而亮度的上限，除环境影响外，主要由各显示基色以最大辐射通量叠加时能够实现的最高光谱辐射亮度决定。可显示的亮度上限及下限，共同决定了显示设备的亮度域。数字图像显示设备具有至少三种基色，基色的光谱功率分布决定了其色品坐标，进而定义了其色品域的边界。显然，在色品图中，颜色愈纯，其在色品图中的位置就愈接近马蹄形区域的边缘。以各基色作为顶点连成的多边形的面积，决定了显示设备的色品域。
简而言之，数字图像显示设备既有亮度域，也有色品域。
数字相机也有色域吗？
数字相机与扫描仪，皆属于典型的输入设备。那么，输入设备是否有色域呢？我们不妨以数字相机为例，与数字图像显示设备的亮度域与色品域的概念做一对照。常见的数字相机的成像器件多为半导体成像器，后者是由大量相同的像元电路构成的阵列。像元电路负责将入射的光子转换为电荷并存储起来，而后电量会转变为电压信号，最终数字化的电压信号变为反映亮度的像素值。成像器能“看”到的最亮的颜色，主要取决于从光子到电荷的转换效率（常称作量子效率）以及存储电荷用的势阱的容量（常称作满阱容量）。理想情况下，成像器可以“看”到包括黑色在内的亮度极低的颜色。实际上，半导体中载流子的随机生成会产生暗电流，虽然这种电流十分微弱，但亮度足够低的光产生的电流还是会被这种暗电流所淹没。因此，成像器能“看”到的最暗的颜色主要由量子效率与暗电流的水平决定。相机能“看”到的最亮与最暗的颜色的亮度之比常称作动态范围。此外，相机的一些参数（如感光度、曝光时间、镜头相对孔径等）以及相机光路中光的反射、散射、衍射、吸收，均对相机能“看”到的最亮与最暗的颜色有影响，这里暂且忽略。从这个视角出发，相机是有亮度域的，与显示设备类似。
如前所述，显示设备基色的光谱功率分布的宽度直接影响了色品域的大小，换句话说，总有一些高纯度的颜色是显示设备无法还原的。然而，只要景物的辐射在相机成像器的光谱探测范围内，只要景物的亮度在相机的动态范围内，相机都可以“看”得到。从这个角度，色品域这个概念似乎并不适用于相机。然而，仔细推敲便不难发现，“看”得到与“看”得准并不是同一件事。虽然相机并不直接还原颜色，但观察同一景物时，理想的相机与人眼看到的颜色应完全一致或可相互转换，即满足卢瑟条件（Luther condition）。测色仪器的设计目标便是满足卢瑟条件，但实际的相机一般不满足这一条件。也就是说，实际的相机工作在与人眼不同的色空间，两者之间不存在唯一、确定的色空间变换关系。因此，数字相机会通过校正矩阵、查找表等方法使这种变换尽量准确，而这种“准确”一般是针对既定相机、既定光源、既定颜色样本、既定色彩风格等优化出来的。
可以说，相机的本质是将电磁辐射的谱功率分布映射到一个标准的、与设备无关的色空间（如 CIE 1931 XYZ 或 sRGB），相机映射的结果与测色仪器（或标准色度观察者）的映射结果一定存在差异。试想，假如将可见光波段的所有波长的单色光通过相机映射到 CIE 1931 XYZ 色空间，并重新投影到单位平面得到色品图，会发生什么？一般来说，光谱色并不是相机用户与开发者关注的重点，因此，色空间变换不会为单色光进行特别的优化，故光谱色极有可能会被相机映射到错误的位置，这时色品图中的马蹄形光谱轨迹会出现变形，甚至超越马蹄形区域。虽然变形了的光谱轨迹仍然代表了一个边界，某种意义上也可以称作域，但对于相机来说，重要的是颜色映射的准确性，而不是域所涵盖的范围。
总结一下，数字相机成像器的动态范围决定了它有亮度域，然而，相机作为输入设备，并没有类似于输出设备的色品域。