高级摄影师，都在用的“色彩理论”！
人类的眼睛，尽管比任何相机镜头都要强大，但在识别色彩上仍旧有所局限。我们人眼所能识别的颜色范围被称作色域。可视色域始于白色，而白色是由红色、绿色和蓝色波的混合组成的。
增色与减色
色彩间的相互作用方式主要分为两类：彩色颜料和彩色光。彩色颜料的混合遵循的是减色理论。
图1.1 CMY（青色、洋红及黄色）色彩模型， 同时也被称作减色模型。CMY 模型被视觉艺术家们广泛应用，诠释了当我们使用不同颜料进行覆盖时会遇到的情况
图1.2 RGB（红色、绿色及蓝色）色彩模型， 同时也被称作增色模型。RGB 模型诠释了当我们使用不同波长的彩色光互相覆盖时会遇到的情况
如图1.1 所示。在此种模型中，洋红色、黄色和青色通过彼此覆盖，创造出了红色、绿色和蓝色，而红、绿、蓝三色叠加在一起便形成了黑色。这种模型也是打印机的工作原理。
增色理论模型（图1.2）是彩色光的色彩关系。红色、绿色和蓝色通过相互覆盖形成了青色、洋红色和黄色，而青色、洋红色和黄色融合在一起形成了白色或者无色的光线。而本书的大部分内容都是关于颜色光的。
尽管两种模式有一些共同点（蓝色和黄色混合会产生绿色），但是仍旧有比较大的区别。举个例子来说，在增色理论模型中，绿色光和红色光混合在一起会形成黄光（图1.3）；而在减色理论模型中，绿色颜料和红色颜料混合在一起会形成棕色。
我们的眼睛可以觉察到物体的颜色，比如一朵花、一辆车或天空的颜色。但是事实上我们看到的没有被物体吸引的颜色波长。
图1.3 当红色颜料和绿色颜料混合在一起的时候，就会产生泥浆一样的棕色，但是当我们将红色光和绿色光重叠在一起的时候，就会得到黄色光。看到的是没有被物体吸收掉的颜色波长。
举个例子来说，我们看到一个物体的颜色是红色 ，比如苹果，苹果皮的颜色之所以看起来是红色的，是因为白光中绿色和蓝色光的波长被吸收掉了，只留下红色光部分通过反射进入我们的眼睛。
这就意味着，当我们的眼睛识别出表面的颜色时，增色理论和减色理论会同时发挥作用。举个例子来说，大家看图1.4。
左边3 张照片的拍摄背景是白色的，而右边的拍摄背景是红色的。红光照射在白色背景上和红光照射在红色背景上的效果近乎相同。现在让我们看一下绿色的场景。当绿光照射在红色背景的时候，背景会呈现出黑色，原因是红色背景表面会吸收绿色的波长。
底部的一排照片所展示的是当红光和绿光互相重叠时的效果：我们在白色背景看到了黄色，但是红色背景看起来仍旧是红色的。根据减色理论，绿光又一次被吸收了， 只留下红光照亮背景。当我们在构思如何进行色彩的融合或者消除不讨喜的颜色时，这些理论模型就可以发挥作用了。
图1.4 红色光和绿色光叠加在一起会形成黄色光，但是当绿色光照射在红色表面时，表面会呈现出黑色
RYB 色轮
相对而言，RYB 色轮是较为老旧的色彩模型，而CMY 更为新颖。然而，RYB 色轮仍旧被大批画家和室内装潢设计师所使用（图1.5）。所以RYB 色轮对于我们来说仍旧不失为是一个理解色彩关系的好工具。
在开始之前，我们首先要知道色彩理论的“法则”是描述颜色是如何展现的，而不是颜色应该如何展现。我们对照片打光的方式取决于想通过照片表现什么样的内容。
举个例子来说， 当我们对人物进行打光的时候，我个人认为黑色皮肤搭配绿色光线更好一些，但是如果绿光照在白色的皮肤上就会看起来病怏怏的。我们拍摄的照片越多，越会发现自己偏爱的摄影风格。
单色风格
单色这个词通常用来形容黑白照片。然而，我们也可以用来形容单一色彩的应用，或者在同一张图片中单一色彩的多重阴影，比如在图1.6 中对橘色的应用。对单色的研究，我们可以开展非常有趣的摄影实验。
大家可以在互联网上搜索“Pantone Photography”，上面有数不清的单色主题照片。
图1.5 RYB 色轮（R 代表红色， Y 代表黄色，B 代表蓝色）尽管已经高龄的色彩理论模型，但是仍旧被广大的视觉艺术家们所使用
图1.6 单色并不一定意味着黑色和白色；同时也可以指只包含一种颜色的照片
互补色
互补的颜色在色轮上处于相对的位置。在确定一种颜色的互补色之前，首先需要确定我们需要使用何种色彩模型。举个例子来说，在RYB 模型中，红色的互补色是绿色（图1.7）。
在 RGB 模型中（图1.8），红色的互补色是青色。因为互补色在色轮上彼此间的距离最远（这意味着它们之间的对比最为突出），所以当我们将这两种颜色放在一起的时候，会尤为吸引人（图1.9）。
让我们来看一下当红色和绿色在照片中彼此相邻时的效果（图1.10）。整张照片看起来是多么的生动活泼呀！
图 1.7 RYB 色轮上面的色彩互补（减色模型）
图1.8 RGB 理论模型上面的色彩互补（增色模型）
图 1.9 橘黄色和蓝色两者之间互相补充，并且合理搭配下获得照片中的平衡
图1.10 当红色和绿色彼此相邻时，颜色看起来非常生动活泼
相邻色
相邻色是在色轮上距离最近的3 个颜色，比如橘色、红橘色和黄橘色（图1.11）。就摄影领域的应用来说，无论出于任何目的和想法，相邻色与单色的例子都是非常相似的，因为相邻色基本上就是同种颜色的3 种色度。
在图1.12 中，我们可以看到当橘色的不同色度融合在一起后，看起来和图1.6 非常近似。
图1.11 相邻色是色轮上彼此最近的3 种颜色
图1.12
使用相邻色的照片看起来与使用单色的照片非常相似，因为两者
都是由非常近似的颜色组成的
分离互补色
分离互补色的本质（图1.13）与互补色的本质非常相近。分离互补色主题的照片在包含一种颜色（如蓝色）的同时，不包含这种颜色的互补色（如橘色），而是包含它的互补色的相邻色（如红橘色和黄橘色）（图1.14）。
图1.13 分离互补色由一种颜色和与这种颜色的互补色相邻的两种颜色组成
图1.14 橘色是蓝色的互补色，所以在包含蓝色的分离互补色主题摄影中， 同时包含了红橘色和黄橘色
三色组
三色组包含了色轮上3 种彼此间距相等的颜色，比如红色、黄色和蓝色；或者紫色、橘色和绿色（图1.15）。使用三色组可以营造出一种赏心悦目感觉（图1.16）。
图1.15 三色组由色轮上距离相等的3 种颜色构成
图1.16 这张照片中展示了红色、黄色和蓝色的三色组
四色组
如果我们在色轮上画一个长方形，并选用在长方形四角的4 种颜色，就会得到四色组。红色、橘色、蓝色和绿色就是四色组的范例（图1.17）。
图1.17 红色、橘色、蓝色和绿色就是四色组的范例
歌德的数字系统
约翰·沃尔夫冈·冯·歌德是一名科学家（这是他诸多头衔之一），他对色彩理论极为着迷。他为不同颜色赋予了不同的数值：像黄色这种明亮的颜色数值较高，而像紫色这种暗淡的颜色数值就较低。下面是他提出的颜色数值：
红色：6 橘色：8
黄色：9
绿色：6 蓝色：4
紫罗兰色：3 1 :1
这样一来，为了对组合中紫色（3）和黄色（9）进行平衡， 紫色所占的面积需要是黄色的3 倍。橘色和蓝色的对比不是很强烈，所以橘色对蓝色的比例是2 :1。而红色和绿色的数值相等（图1.18）。
然后再举一个复杂的例子，当我们同时使用黄色、红色和紫罗兰色的时候，根据歌德系统需要使用3 个单位的紫色，1.5 个单位的红色以及1 个单位的黄色来进行平衡（图1.19）。
图 1.18 根据歌德的数字理论， 为了取得像紫色一样的暗色和像黄色一样的亮色之间的平衡，我们需要使用3 个单位的紫色和1 个单位的黄色
图 1.19 为了在紫色（数值3）、红色（数值6）和黄色（数值9）之间获得平衡， 我们需要 3 个单位的紫色、1.5 个单位的红色以及 1 个单位的黄色
有目的性地使用颜色
我们对色彩已经有了初步的认识，现在我们需要考虑的是不同颜色的含义。这其中包括了有着特殊的文化内涵和历史缘由的部分颜色。视觉和对颜色的识别与其他感觉一样，是人类的基本能力。
识别出某种颜色的含义是人类和动物的内在感知能力。这种感知能力是人类和动物赖以生存的必备能力，就和听力以及对热的感知能力一样。这是我们判定食物是否可以食用， 来者是敌是友的依据。让我们用黄色和黑色条纹来举个例子。如果第一反应不是提高警惕或者最初想到的不是蜜蜂的蜇伤，那么你就真的有些异于常人了。
类似于红色、黄色和橘色的暖色看起来更为强烈，也更能激起人们的食欲或者浓烈的感情，如动力、快感以及温暖，同时也更具有刺激性。这就是为什么这些颜色被有目的性地用在餐馆和运动广告中。而像蓝色、绿色和紫色这些偏冷的颜色，更能带来冷静或者灰暗的情感，比如安全感、沉思、忠诚或者悲伤（比如毕加索的“蓝色时期”）。
鉴于颜色对我们有着非常深远的意义——这些意义深植于人类本性同时又被广泛地应用——所以我们一定要学会如何将颜色应用在我们的作品中，尤其是打光时。举个例子来说， 我们可以在人物肖像上添上一束红光来暗示人物的积极性，或者体现出其狂野的一面，抑或者是火爆的脾气（图1.20）。
图1.20 红色可以激发出强烈的感情
有目的性地使用颜色
当然，如果将整张照片都用蓝色进行填充，人物就仿佛深深陷入沉思或者叹惋
（图1.21）。摄影师们可以使用颜色作为额外的含义来刻画人物肖像——就像使用快门拖动来彰显动态或者使用较低的机位来传达人物的力量感。
当观众在观赏作品时，从某种程度上来说，我们仿佛在通过颜色来控制观众的情感与反馈。
图 1.21 投射在人物主体上的蓝色为照片增加了一种抑郁与沉思
虽然观众最终会按照自己的理解来诠释人物主体，但是我们可以通过控制色彩来让观众以特定的方式进行解读。这不仅局限于暖色和冷色，基于人类内在不同的情感经历和文化背景， 不同颜色的混合也会影响观赏者对一张照片的感受。
举个例子来说，如果冷色是主色调的话， 添加一些暖色之后，可以对冷色进行削弱，同时对暖色进行强化。
红色闪光暗示着敞开的门——传递着光明与希望的力量。明亮的颜色要比暗淡的颜色更有力量，所以只需要少量的暖色就可以在画面中取得平衡。