Полный цветовой охват нашего зрения недостижим ни для какой, самой совершенной системы технического цветовоспроизведения как нравственный идеал, который всеми подразумевается, но который не существует в действительности. Говоря о цветовом пространстве, об этом часто забывают, как забывают о том, что изменение цветов по вертикальной оси цветового тела означает не столько примесь к цвету белой или черной краски, но главным образом, высветление, разбеливание предметного цвета при сильном освещении и затемнение его в глубокой тени. Эта разница в подходе имеет огромное значение для всей практики изобразительного искусства, она связана с изменением реального предметного цвета в зависимости от силы освещения. От того, в какую яркостную зону попадает тот или иной цвет на объекте в зависимости от условий светлотной адаптации нашего зрения. Хотелось бы отметить, что графики цветности МКО, которые воспроизводятся во многих книгах по цветоведению и в которых наглядно сравниваются локусы зрения стандартного наблюдателя и субтрактивного цветного синтеза, мало что дают для художественной практики; именно в силу своей двухмерности, когда учитываются только цветовой тон и насыщенность, но не учитывается светлота (илл.17).
![](data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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)
Илл.17 Спектральный локус и области цветов на диаграмме цветностей в системе «XYZ» МКО — 1931 г.
Фактически это преобразованный цветовой треугольник Максвелла. Внутри локуса восприятия цвета глазом стандартного наблюдателя расположены локусы цветовоспроизводящей системы цветного телевидения и субтрактивного синтеза реальных красителей кинематографического процесса.
Именно светлота является важнейшим фактором цветного изображения, но она-то как раз и не учитывается этими графиками, которые имеют значение лишь для сугубо инженерного, технического подхода к цвету.
Кроме того, что любое из цветовых тел показывает изменение цвета при разбеливании и затемнении, оно, поскольку в нем учитывается светлота цвета, служит моделью, на которой можно конкретно проверять и подбирать гармонию разных цветов.
В цветовом круге (например, цветовом круге Гете) можно было проследить два типа гармонии: 1) по оппозиции, т.е. по противопоставлению и 2) по аналогии, т.е. сходству. Первый тип — это «гармонические» и «характерные» сочетания (по диаметру и большой хорде), а второй тип — это «бесхарактерные» и «слабые» сочетания, т.е. по малой хорде и по радиусу цветового круга (когда сопоставляются цвета одного цветового тона, но разной насыщенности). Но в каждом из этих сочетаний светлота не учитывается, ее просто нет. Реальная же гармония, т.е. та, которая присутствует в произведениях изобразительного искусства, всегда учитывает (и не в последнюю очередь!) светлоту сопоставляемых цветов. Поэтому истинные линии гармонизации проходят в цветовом пространстве не только в плоскости цветовых кругов, но переходят из одного круга в другой как секущие по всем направлениям цветового тела.