清晰可辨的科学数字颜色

我正在寻找有关如何选择一组明显可区分的颜色（或颜色渐变）以用于科学图形的指示。是否对此有系统的研究？如果是的话，我会感谢一些链接。

在创建科学图形时，通常使用颜色来区分元素。一个例子是图中的线：

另一个示例是表示值的颜色渐变：

我对两个问题感兴趣：

1. 如何选择在绘图中仍可彼此区分的最大颜色集？同样，什么颜色渐变将使眼睛识别最大的一组值并检测到最小的变化？是否有专门为此设计的配色方案？我正在寻找在屏幕和印刷上都能正常工作的东西。

2. 当转换为灰度时，如何选择仍然可以区分的一组颜色（或渐变），但是以彩色查看时，对比度会增强吗？在这方面，是否存在一个颜色梯度在转换为灰度时不比从全白到全黑的梯度差很多，但在以全色复制时却提供了明显增强的对比度？（例如，从上方以彩虹色为例进行示例：它具有出色的色彩对比，但无法使用灰度。许多科学期刊都会在网上发布彩色图像，但在印刷品中也要求使用灰度图像版。）

这是一门方便的科学知识。

• 眼睛的视网膜具有红色，绿色和蓝色光（圆锥体）的接收器，以及一般光线水平（棒状）的接收器
• 在您的眼睛和视觉皮层之间，存在一个将颜色信息转换为相对的对（LGN）的步骤（LGN）：红色：绿色，蓝色：黄色和黑色：白色。黄色是在特殊情况下创建的，其中红色和绿色处于平衡状态，蓝色较低，并且大多数棕色实际上是深色或低饱和度的黄色（红色和绿色比蓝色高）。您可以看到这些对与残像如何相对-盯着某种颜色的明亮的光，然后看向别处，您将看到的残像效果将由其相反的颜色构成。

这样就为您提供了四种最明显的色相（不带黑色或灰色：不带色）。在每种颜色中，您可以使用亮度和饱和度方面的差异来创建更多颜色。如果您需要更多颜色，可以在这四种色调之间取中点，然后再次改变亮度和饱和度。（请注意降低饱和度并提高亮度，因为这会降低色调对比度）。

切记黄色是一种特例 - 黄色通常具有亮点，因为它是由两种类型的受体（而不仅仅是一种）的激活所激发的。

关于这些如何转换为灰度的问题很重要，但我认为最好单独回答。有所不同（例如红色趋于变暗），但这取决于其他因素，例如如何进行对流等。上述链接中有关黄色的颜色强度图表可能会作为起点：

需要注意的两件事：

• 色标不是线性感知的。在彩色热图中，就像您发布的第二张图像一样，色阶可以帮助您感知特定的值，但是这样做的代价是与难以直观感知到的相比，总体上是高还是低。在这里更多的信息。仅当从可视化中获取特定值比看大图更重要时，才使用此类“彩虹标尺”（通常，这意味着彩虹标尺适合用于由专家分析的可视化，但不适用于用于一般交流目的的可视化） ）
• 数量惊人的人（尤其是男人）是色盲的。尤其是，大约有10％的男人在努力理解红色和绿色之间的差异-将这些颜色视为相同的色调。这些人通常可以根据亮度级别做出有根据的猜测，但是这很困难，因此，最佳实践是确保红色和绿色在传达威胁的地方，除了色相以外，还有其他方法可以区分这些颜色。使用像vischeck这样的色盲模拟工具来测试设计，不要仅仅依靠转换为灰度，因为那不是一个精确的模拟。

对于第一个问题，您可能想看一下色轮，这是一个示例。只需将轮子的360度分为所需元素的尽可能多的部分，您将获得尽可能彼此不同的颜色。

例如，如果您有3个元素，则颜色将是红色，蓝色和石灰。

根据可用于黑白的图形，您经常会发现，在可能的情况下，模式可能有助于识别不同的图形。在无法使用模式的地方，最好的选择是选择性去饱和，其中不同的色调导致不同的阴影，请参见此处的图像示例。

可以在此处看到应用于原始图像的选择性去饱和：