가장 흔히 쓰이는 컬러 모델은, 가산 모델(additive model)인 RGB 모델과 감산 모델(subtractive model)인 CMY 모델이 있다. RGB 모델의 경우, 모든 색을 섞으면 흰색이 되며 CMY 모델의 경우, 모든 색을 섞으면 검은색이 된다. RGB 모델을 그래프에 나타내면 다음과 같다.
RGB 모델에서는 모든 색을 섞으면 흰색이 되기 때문에, 보색(complementary color) 관계는 다음과 같다.
빨간색(R)과 초록색(G)를 섞으면 노란색(Y)이 된다.
R(1, 0, 0) + G(0, 1, 0) = Y(1, 1, 0)
초록색(G)과 파란색(B)를 섞으면 청록색(Cyan)이 된다.
G(0, 1, 0) + B(0, 0, 1) = Cyan(0, 1, 1)
파란색(B)과 빨간색(R)을 섞으면 자홍색(Magenta)이 된다.
B(0, 0, 1) + R(1, 0, 0) = Magenta(1, 0, 1)
RGB 모델에서, 이들 색을 섞은 결과는 각 평면에서의 값이 높아지는 방향으로 나타나는 것을 볼 수 있다.
CMY 모델을 그래프에 나타내보면, RGB 모델의 매핑과 반대로 되어 있다. CMY 모델은 감산 모델이기 때문에 색을 섞을 수록 채도가 떨어지며, 모든 색을 섞은 경우 검정색이 된다. 이런 특징은, RGB 모델은 주로 모니터와 같은 디스플레이 장치에 적용되고, CMY 모델은 잉크를 사용하는 출판쪽에 주로 적용되는 것으로 나타난다.
CMY 모델은 RGB 모델을 대각선 방향으로 뒤집은 것과 같다. 원점에는 흰색이 위치하고, 원점으로부터 1 만큼의 거리가 떨어진 곳에는 검은색이 위치한다. RGB 모델과 비교하면 다음과 같다.
CMY 모델에서 필요한 색을 얻기 위해서는, 필요한 색의 보색을 흰색에서 빼서 얻는다. 필요한 색을 덧셈에 의해 얻는 RGB 모델과 달리 뺼셈을 통해서 필요한 색을 얻기 때문에, CMY 모델을 감산 모델이라고 한다. 예를 들어 자홍색이 필요하다면,
W - (R + B) = Magenta
이와 같은 방식으로 색을 얻는다.
RGB 모델에서는 모든 색을 섞으면 흰색이 되기 때문에, 보색(complementary color) 관계는 다음과 같다.
빨간색(R)과 초록색(G)를 섞으면 노란색(Y)이 된다.
R(1, 0, 0) + G(0, 1, 0) = Y(1, 1, 0)
초록색(G)과 파란색(B)를 섞으면 청록색(Cyan)이 된다.
G(0, 1, 0) + B(0, 0, 1) = Cyan(0, 1, 1)
파란색(B)과 빨간색(R)을 섞으면 자홍색(Magenta)이 된다.
B(0, 0, 1) + R(1, 0, 0) = Magenta(1, 0, 1)
RGB 모델에서, 이들 색을 섞은 결과는 각 평면에서의 값이 높아지는 방향으로 나타나는 것을 볼 수 있다.
CMY 모델을 그래프에 나타내보면, RGB 모델의 매핑과 반대로 되어 있다. CMY 모델은 감산 모델이기 때문에 색을 섞을 수록 채도가 떨어지며, 모든 색을 섞은 경우 검정색이 된다. 이런 특징은, RGB 모델은 주로 모니터와 같은 디스플레이 장치에 적용되고, CMY 모델은 잉크를 사용하는 출판쪽에 주로 적용되는 것으로 나타난다.
CMY 모델은 RGB 모델을 대각선 방향으로 뒤집은 것과 같다. 원점에는 흰색이 위치하고, 원점으로부터 1 만큼의 거리가 떨어진 곳에는 검은색이 위치한다. RGB 모델과 비교하면 다음과 같다.
CMY 모델에서 필요한 색을 얻기 위해서는, 필요한 색의 보색을 흰색에서 빼서 얻는다. 필요한 색을 덧셈에 의해 얻는 RGB 모델과 달리 뺼셈을 통해서 필요한 색을 얻기 때문에, CMY 모델을 감산 모델이라고 한다. 예를 들어 자홍색이 필요하다면,
W - (R + B) = Magenta
이와 같은 방식으로 색을 얻는다.
