Une nouvelle recherche renverse la compréhension de 100 ans de la perception des couleurs

Un changement de paradigme par rapport à la description mathématique 3D développée par Schrödinger et d’autres pour décrire comment nous voyons la couleur peut conduire à des écrans d’ordinateur, des téléviseurs, des textiles, des documents imprimés, etc. plus dynamiques.

Une nouvelle recherche corrige une erreur majeure dans l’espace mathématique 3D développée par le physicien lauréat du prix Nobel Erwin Schrödinger et d’autres pour décrire comment vos yeux distinguent une couleur d’une autre. Ce modèle incorrect est utilisé par les scientifiques et l’industrie depuis plus de 100 ans. L’étude a le potentiel d’améliorer les visualisations de données scientifiques, d’améliorer les téléviseurs et de recalibrer les industries du textile et de la peinture.

« La forme supposée de l’espace colorimétrique nécessite un changement de paradigme », a déclaré Roxana Bojak, une informaticienne avec une formation en mathématiques qui a créé des visualisations scientifiques au Laboratoire national de Los Alamos. Bujack est l’auteur principal de l’article sur les mathématiques de la perception des couleurs par l’équipe de Los Alamos. Publié dans Actes de l’Académie nationale des sciences.

« Nos recherches montrent que le modèle mathématique actuel de la façon dont l’œil perçoit les différences de couleur est incorrect. Ce modèle a été proposé par Bernhard Riemann et développé par Hermann von Helmholtz et Erwin Schrödinger – tous des géants des mathématiques et de la physique – et prouver une erreur est en grande partie le rêve d’un scientifique. »

La modélisation de la perception humaine des couleurs permet l’automatisation des tâches de traitement d’image, d’infographie et de visualisation.

L’équipe de Los Alamos corrige les calculs que les scientifiques, dont le physicien lauréat du prix Nobel Erwin Schrödinger, ont utilisés pour décrire comment votre œil distingue une couleur d’une autre.

« Notre idée originale était de développer des algorithmes pour améliorer automatiquement les cartes de couleurs pour la visualisation des données, afin de faciliter leur compréhension et leur interprétation », a déclaré Bojak. L’équipe de recherche a donc été surprise lorsqu’elle a découvert qu’elle était la première à découvrir que l’application à long terme de la géométrie de Riemann, qui permet de généraliser les lignes droites aux surfaces courbes, ne fonctionnait pas.

Un modèle mathématique précis de l’espace colorimétrique perçu est nécessaire pour établir les normes de l’industrie. Les premières tentatives utilisaient des espaces euclidiens – la géométrie familière qui est enseignée dans de nombreux lycées. Plus tard, des modèles plus avancés ont utilisé la géométrie riemannienne. Les modèles peignent en rouge, vert et bleu dans l’espace 3D. Ce sont les couleurs qui sont puissamment enregistrées par les cônes qui détectent la lumière sur notre rétine, et sans surprise – les couleurs qui se mélangent pour créer toutes les images sur un écran d’ordinateur RVB.

Dans l’étude, qui combine la psychologie, la biologie et les mathématiques, Bojak et ses collègues ont découvert que l’utilisation de la géométrie riemannienne exagère la perception des grandes différences de couleur. En effet, les humains comprennent qu’une grande différence de couleur est inférieure à la somme que vous obtiendriez si vous additionniez de petites différences de couleur qui se situent entre deux couleurs largement séparées.

La géométrie riemannienne ne peut pas expliquer cet effet.

« Nous ne nous attendions pas à cela et nous ne connaissons pas encore la géométrie exacte de ce nouvel espace colorimétrique », a déclaré Bujack. « Nous pourrions peut-être y penser normalement, mais avec une fonction d’hydratation ou de poids supplémentaire qui tire sur de longues distances, ce qui la rend plus courte. Mais nous ne pouvons pas encore le prouver. »

Référence : « La nature non riemannienne de l’espace colorimétrique perceptif » Par Roxana Bojak, Emily Tate, Jonah Miller, Electra Caffrey et Teresh L. Turton, 29 avril 2022 Disponible ici Actes de l’Académie nationale des sciences.
DOI : 10.1073/pnas.2119753119

Financement : Programme de recherche et de développement axé sur les laboratoires du Laboratoire national de Los Alamos.