色空間について
色を 3 本の軸で位置づける座標空間
例：RGB（赤・緑・青）、CMYK など
ここでは HSV と LCh という 2 つのモデルが登場します。
色がどのように分布するかの空間モデルには様々なモデルがありますが、それぞれ異なる特徴と用途があります。
EX感性で用いているHSV（Hue, Saturation, Value）とLCh（Lightness, Chroma, Hue）はそれぞれ以下の軸で構成されています。
HSV
色相（Hue）
彩度（Saturation）
明度（Value）
Lch
明度（Lightness）
彩度（Chroma）
色相（Hue）
HSVに比べLchは人の視覚に近いように設計されたモデルです。
例えば同じ明度の値でも、
HSV：黄色は明るく、青は暗く見える
LCh：黄色・青とも「同じくらいの明るさ」に感じる ➡ 色違いでも明るさを同じように比較ができます。
このような理由から本ソフトではLchでの確認を推奨しています。
| 特徴 | HSV（Hue, Saturation, Value） | LCh（Lightness, Chroma, Hue） |
| 構成要素 | 色相 (Hue), 彩度 (Saturation), 明度 (Value) | 明度 (Lightness), 彩度 (Chroma), 色相 (Hue) |
| 主な用途 | デザインツール、UIデザイン、画像編集 | カラーマネジメント、品質管理、色の精密評価 |
| 色の表現方法 | 色の直感的な操作が可能だが、視覚特性に完全には一致しない | 人間の視覚に忠実で、色の見え方が自然に近い |
| 視覚的一貫性 | 同じ彩度・明度でも色相によって見え方が異なる | 色の違いが視覚に一致するように設計されている |
| メリット | 直感的で使いやすく、RGBとの変換が簡単 | 色差を視覚的に正確に評価でき、品質管理に適している |
| デメリット | 視覚的一貫性がないため、色の正確な評価には不向き | RGBやHSVへの変換が複雑で、リアルタイム処理には不向き |
| 使用分野 | デジタルデザイン、コンピュータビジョン | 印刷、プロダクト開発、精密な色再現が求められる分野 |