Помните знаменитое платье? Одни видели его сине-чёрным, другие — бело-золотым. Весь интернет разделился на два лагеря, и ни один не мог убедить другой. На самом деле этот спор — не курьёз и не оптическая причуда. Это наглядная демонстрация фундаментального факта: цвет не существует сам по себе. То, что мы видим — изощрённая иллюзия, которую конструирует наш мозг. И та же проблема стоит перед каждым смартфоном, который вы держали в руках.

Лука и начало всего: почему мы вообще видим

Чтобы понять, почему цвет — иллюзия, нужно начать с самого начала. Познакомьтесь: Лука. Это аббревиатура от LUCA — Last Universal Common Ancestor, последний универсальный общий предок. Лука жил более четырёх миллиардов лет назад и является нашим с вами прапра… и так далее до бесконечности предком.

Впрочем, искать с ним сходство бессмысленно: фотографий не сохранилось. Да и сам Лука не мог бы посмотреться в зеркало, даже если бы оно существовало. У него не было никаких рецепторов в современном понимании этого слова. Он ничего не видел, ничего не слышал и ничего не чувствовал.

Именно это обстоятельство и предопределило дальнейшую эволюцию жизни на Земле. Существо, не способное воспринимать окружающий мир, имеет мало шансов выжить в среде, где тебя всё время что-то пытается съесть. Разные ветви эволюционного дерева решили эту задачу принципиально разными способами. Летучие мыши «научились видеть» звук с помощью эхолокации. Собаки сделали ставку на обоняние. Люди и приматы пошли по пути совершенствования датчиков электромагнитного излучения — то есть глаз.

Результат оказался весьма впечатляющим. Люди видят детали примерно в шесть-семь раз чётче, чем кошки, собаки и большинство других млекопитающих. По остроте зрения нам проигрывают разве что специализированные хищные птицы — орлы и совы. А ещё мы отлично различаем цвета — и это наша исключительная особенность среди млекопитающих. Большинство из них являются дихроматами: они различают только два базовых цвета. Люди и приматы Старого Света — трихроматы: мы видим три базовых цвета и способны различать миллионы их оттенков.

Зачем нам такое зрение? Для выживания. Цветовое зрение позволяет отличать спелые плоды от незрелых, замечать хищника в зарослях — тигр оранжевый, а олень это не видит. Наконец, цвет помогает распознавать эмоции и состояние здоровья сородичей: бледный, желтоватый или, не дай бог, зеленоватый оттенок кожи в любой культуре служит сигналом тревоги.

Почему глаза — плохие датчики цвета

Вот где начинается парадокс. Наше невероятно «прокачанное» зрение постоянно нам врёт. Причин несколько, и первая из них физическая.

Глаз — это детектор электромагнитного излучения. Но видит он далеко не всё. Wi-Fi-сигнал? Микроволны — глаз их не воспринимает. Инфракрасное и ультрафиолетовое излучение? Тоже нет. Мы видим лишь очень тонкий срез спектра — волны длиной от 380 до 780 нанометров. Именно этот диапазон мы и называем видимым светом.

Почему мы воспринимаем этот свет как цветной? Благодаря специальным клеткам сетчатки — колбочкам. Их три типа: S, M и L — можно запомнить как размеры одежды. S-колбочки (short) реагируют на короткие волны, которые мы воспринимаем как синие тона. M-колбочки (medium) чувствительны к средним волнам — зелёные и жёлтые оттенки. L-колбочки (long) реагируют на длинные волны: преимущественно жёлтые и красные. Именно L-колбочки позволяют нам видеть тигра в траве — и это, безусловно, ценная способность.

Но вот в чём проблема: такое устройство — крайне несовершенный измерительный прибор. Зоны чувствительности колбочек очень широкие и сильно перекрываются. Если взглянуть на область перекрытия M и L-колбочек, совершенно непонятно, каким образом мы вообще отличаем жёлтый от зелёного. Ответ неудобный: примерно на глаз, исходя из контекста. Мозг делает предположение на основе общей картины, а не точного измерения.

Ещё один поучительный пример из природы — раки-богомолы. У них 16 типов колбочек против наших трёх. Казалось бы, они должны видеть фантастически богатую цветовую картину. Но исследования показывают обратное: раки-богомолы очень быстро классифицируют цвета (понимают, что они разные), однако плохо различают оттенки — не могут сказать, что именно это за цвет. Причина в том, что сами по себе хорошие датчики — это только полдела. Нужен ещё мощный мозг, который умеет эти данные интерпретировать.

Откуда берётся цвет: отражение, поглощение и иллюзия постоянства

Большинство предметов вокруг нас не имеют собственного цвета. Они не излучают свет — они лишь поглощают часть падающих на них волн и отражают остальные. Именно отражённый свет мы и видим. Возьмём красную розу: её лепестки отражают преимущественно длинноволновую часть спектра, которую мы воспринимаем как красный цвет, а остальные волны поглощают. Отсюда логично предположить: если осветить розу только синим светом, красный цвет просто физически не сможет отразиться — и мы увидим тёмный, почти чёрный объект.

Однако на практике происходит кое-что удивительное. Мозг «знает», что роза красная, — и продолжает воспринимать её как красную, даже когда освещение синее. Это явление называется цветовым постоянством. Чтобы не сходить с ума от того, что все предметы вокруг постоянно меняют цвет в зависимости от времени суток или типа освещения, мозг применяет хитрую стратегию: он всегда пытается вычислить, как бы выглядел объект при «идеальных» условиях — ярком дневном солнечном свете.

Представьте два одинаково серых куба: один в синеватом свете, другой в жёлтом. Физически их цвет одинаков. Но мозг видит контекст: «здесь освещение синее, нужно скомпенсировать» — и воспринимает этот куб как тёплый. «Здесь свет жёлтый» — и второй куб кажется холодноватым. Эта способность позволяет нам не дезориентироваться на дискотеке с цветными прожекторами. Но она же приводит к ошибкам — иногда грандиозным.

Именно это произошло с тем самым платьем. Когда вы смотрели на него, мозг автоматически пытался определить, в каком свете сделана фотография, и компенсировать этот свет. Если мозг решил, что съёмка велась в тёплом свете, он сдвинул восприятие в холодную сторону — и вы увидели сине-чёрное платье. Если мозг предположил холодное освещение — платье превратилось в бело-золотое. Поскольку фотография была снята в неоднозначных условиях, дополнительного контекста не было, и мозг разных людей сделал разные ставки. Задача оказалась для человеческого восприятия принципиально нерешаемой.

Как смартфон пытается решить ту же задачу

Матрица камеры смартфона устроена поразительно похоже на человеческую сетчатку. На ней расположены светочувствительные элементы — фотодиоды, которые, как и колбочки, регистрируют количество фотонов, попавших на каждый из них. Однако сам по себе фотодиод не различает цвета: он просто считает фотоны вне зависимости от их длины волны. Чтобы получить цветную картинку, перед каждым фотодиодом устанавливается крошечный цветовой светофильтр, пропускающий только определённый диапазон длин волн.

Традиционный вариант — так называемая матрица Байера с фильтрами RGGB: на каждые четыре пикселя приходится один красный (R), два зелёных (G) и один синий (B) фильтр. Зелёных вдвое больше не случайно — человеческое зрение наиболее чувствительно именно к зелёному диапазону. Сигнальный процессор камеры, получив данные от всех пикселей, обрабатывает их примерно так же, как мозг обрабатывает сигналы от колбочек: пытается разобраться в сырых данных и интерпретировать их как связную цветовую картину.

И сталкивается ровно с той же проблемой, что и человек: нужно определить баланс белого. Для этого в ход идёт всё: алгоритмы машинного обучения, поиск на снимке объектов с заранее известными цветами, распознавание лиц (цвет кожи хорошо изучен), даже время суток и геолокация. Но в любом случае это игра в угадайку. Все алгоритмы ошибаются — и долгое время смартфоны по качеству цветопередачи уступали человеческому зрению. Пока один производитель не решил изменить правила игры.

RYYB: Huawei меняет матрицу и открывает новую задачу

В 2019 году Huawei выпустила P30 Pro с принципиально новым сенсором. Вместо традиционной матрицы Байера с двумя зелёными фильтрами компания применила конфигурацию RYYB: два зелёных фильтра заменили на два жёлтых (Y — Yellow). Жёлтый фильтр пропускает и зелёный, и красный диапазон одновременно, что позволяет каждому пикселю улавливать примерно на 40% больше света. Это дало существенный выигрыш в условиях слабого освещения.

Однако возникла обратная задача: определять точный цвет стало значительно сложнее. Если традиционный зелёный фильтр чётко разграничивает зелёный и красный каналы, то жёлтый их смешивает. Алгоритмам пришлось решать дополнительную математическую задачу по «распутыванию» смешанных сигналов. Именно это обстоятельство подтолкнуло Huawei к следующему шагу — появлению датчика, которого прежде не было ни в одном потребительском смартфоне.

Мультиспектральный сенсор: вместо угадывания — измерение

Начиная с серии Mate 70 Huawei добавила в смартфоны мультиспектральный сенсор — аппаратный компонент, принципиально меняющий подход к определению цветовой температуры. Чтобы понять, зачем он нужен, необходимо разобраться в том, почему разные источники света дают разный цвет.

У каждого источника света есть собственный спектральный «почерк» — распределение интенсивности излучения по различным участкам спектра. Солнечный свет мы воспринимаем как эталон и часто описываем как «красивый» — потому что он содержит полный непрерывный спектр: плавно и равномерно покрывает весь видимый диапазон.

Искусственный свет устроен иначе: лампы дневного света дают узкие спектральные пики в определённых точках, пропуская другие длины волн. Светодиодные лампы — тоже.

Практическое следствие: даже если белый лист бумаги при искусственном и при естественном освещении выглядит одинаково белым (мозг компенсирует), цвета других объектов в той же сцене будут отличаться. Лица в офисном освещении кажутся уставшими и немного зеленоватыми — не потому что люди действительно изменились, а потому что в спектре офисных ламп есть пики, которых нет в солнечном свете. Это и есть та самая проблема, которую профессиональные фотографы и видеографы решают дорогостоящими осветительными приборами с высоким индексом цветопередачи, таская их с собой повсюду.

Мультиспектральный сенсор считывает этот спектральный почерк напрямую. Вместо того чтобы угадывать тип освещения по косвенным признакам на снимке — как это делают алгоритмы обычных камер, — он физически измеряет распределение энергии источника света по спектру.

Получив эти данные, камера может не просто установить правильный баланс белого, но и скомпенсировать характерные «провалы» в спектре конкретной лампы, математически восстановив те длины волн, которые источник не даёт в достаточном количестве.

Pura 80 и Mate 80: технология True-to-Color в 2025–2026 году

К 2025–2026 году технология получила широкое распространение в линейке Huawei. В Pura 80 Ultra, Pura 80 Pro, Pura 80 Pro+ и Mate 80 Pro установлен мультиспектральный сенсор, получивший маркетинговое название Ultra Chroma Camera или True-to-Color Camera. По данным DXOMark, Pura 80 Ultra с этой технологией получил наивысший балл в истории их рейтинга камер.

Технически датчик фиксирует до 1,5 миллиона спектральных измерений в режиме реального времени — по нескольким точкам кадра одновременно, а не единое среднее по всей сцене. Это принципиально важно: освещение в разных частях одного и того же кадра может существенно различаться, и усреднённый алгоритм с этим не справится. Помимо задней основной камеры, в некоторых моделях мультиспектральный датчик установлен и на фронтальной: он анализирует свет, падающий на лицо во время съёмки селфи, и применяет соответствующую коррекцию. Результат — натуральные оттенки кожи при любом освещении, без зеленоватого налёта от офисных ламп и без «оранжевости» от тёплых ламп накаливания.

На очереди — Pura 90, первые характеристики которого уже появились в сети: обновлённый мультиспектральный сенсор и RYYB-фильтры по всей линейке сохраняются, а также возможен переход на новый однодюймовый основной сенсор. Это говорит о том, что технология перестала быть экспериментом и стала системообразующим элементом камерной платформы компании.

Существует ли правильный баланс белого?

Если подходить к вопросу технически — да. Существует измеримая физическая реальность: конкретный источник света с определённым спектром, конкретные объекты с определёнными отражательными характеристиками. Мультиспектральные датчики способны эту реальность измерить с высокой точностью.Задача, с которой не справился весь интернет перед фотографией платья, для такого сенсора является тривиальной.

Однако есть нюанс: человеку вся эта физическая точность нужна не всегда. Большинство пользователей смартфонов предпочитают не физически достоверный, а эстетически приятный результат. Одни хотят, чтобы кожа выглядела чуть теплее и живее — даже ценой некоторого отступления от физической реальности. Другие ценят насыщенные, контрастные цвета. Именно поэтому производители смартфонов, создающие устройства для массового рынка, как правило, настраивают баланс белого не на нейтральную точность, а на то, что большинству людей кажется красивым.

Цвет, в конечном счёте, — это иллюзия. Физические объекты не имеют цвета сами по себе: они лишь отражают электромагнитные волны разной длины. Цвет возникает в нашем мозге — как результат обработки сигналов от несовершенных колбочек, помноженный на предположения и компенсации, которые мозг делает автоматически и бессознательно. Камера смартфона воссоздаёт эту иллюзию иными средствами: матрицей пикселей с цветными фильтрами, алгоритмами машинного обучения, а теперь ещё и физическими спектральными измерениями.

Ни глаза, ни камера не видят мир таким, какой он есть «на самом деле». Обе системы создают свою версию реальности — убедительную, удобную и, как правило, достаточно точную для своих задач. Вопрос лишь в том, чтобы эта иллюзия оставалась приятной.