Uso mais eficaz da cor em mapas de calor / contorno

É bastante comum usar mapas de calor / contorno ao apresentar achados de EEG com frequência de tempo. O esquema de cores frequentemente escolhido (e um que eu gosto e uso) é o esquema de cores "jet" (consulte, por exemplo, EEG de frequência de pesquisa de imagens do Google ). Gostaria de saber se existem esquemas de cores melhores para apresentar esses gráficos e / ou diretrizes para a apresentação desses mapas.

por exemplo, da biblioteca base R

#Volcano
x <- 10*(1:nrow(volcano))
y <- 10*(1:ncol(volcano))
image(x, y, volcano, col = terrain.colors(100), axes = FALSE)

# With Jet colours
jet.colors <-  colorRampPalette(c("midnightblue","blue", "cyan","green1", "yellow","orange","red", "darkred"), space="Lab")
image(x, y, volcano, col = jet.colors(100), axes = FALSE)

Os mapas de cores do arco-íris , como costumam ser chamados, continuam populares apesar das ineficiências perceptivas documentadas. Os principais problemas com os mapas de cores do arco-íris (e outros espectrais) são:

• As cores não estão em uma ordem perceptiva
• A luminância ricocheteia: nossos olhos são principalmente bastões de luminância, não cones de cor
• Vemos matizes categoricamente
• Matizes geralmente têm presenças desiguais (por exemplo, verde largo e amarelo estreito)

Do lado positivo:

• Os temas espectrais têm alta resolução (valores de cores mais distinguíveis na escala)
• Há segurança nos números; esses temas ainda são bastante comuns

Consulte Mapa de cores do arco-íris (ainda) considerado prejudicial para discussão e alternativas, incluindo radiação do corpo negro e escala de cinza.

Se um esquema divergente for adequado, eu gosto do esquema perceptualmente uniforme de quente para quente, derivado de Kenneth Moreland em seu artigo, Diverging Color Maps for Visualisation Científico . Ele e outros esquemas são comparados com imagens no wiki do ParaView , embora com uma perspectiva de colorir uma superfície 3D, o que significa que o esquema de cores precisa sobreviver aos efeitos de sombreamento.

Postagem recente no blog com mais links e alternativas do Matlab: Rainbow Colormaps - Para que servem? Absolutamente nada!

Recomendação : Tente primeiro a escala de cinza ou outro gradiente monocromático. Se você precisar de mais resolução, tente a radiação do corpo negro. Se os extremos forem mais importantes que os valores do meio, tente um esquema divergente com o cinza no meio, como o esquema de quente para quente.

Imagens da página wiki do ParaView:

Arco Iris:

Escala de cinza:

Corpo preto:

Arrefecer para aquecer:

Concordo com o @xan sobre as ineficiências dos mapas de cores do arco-íris. Aqui está outro artigo que mostra que os mapas de cores arco-íris / categóricas são substancialmente piores que os divergentes para tarefas quantitativas, do InfoVis '11:

• Michelle Borkin, Krzysztof Gajos, Amanda Peters, Dimitrios Mitsouras, Simone Melchionna, Frank Rybicki, Charles Feldman e Hanspeter Pfister. 2011. Avaliação de visualizações de artérias para diagnóstico de doenças cardíacas. Transações IEEE sobre visualização e computação gráfica 17, 12 (dezembro de 2011), 2479-2488. DOI = 10.1109 / TVCG.2011.192 Link para PDF, slides e imagens.

A única coisa em que os mapas de cores arco-íris / categóricos são bons é mostrar valores separados de variáveis ​​categóricas. No entanto, as cores escolhidas são importantes. Se você precisar de uma escala categórica, confira este excelente artigo da CHI '12 que usa o conjunto de dados da pesquisa XKCD que fala sobre como percebemos diferenças de cor. Ele permite que você avalie uma escala de cores de acordo com o quão bem os seres humanos percebem as diferenças. O Analisador de paleta de cores baseado na Web também permitirá que você avalie sua própria escala de cores!

• Jeffrey Heer e Maureen Stone. 2012. Modelos de nomeação de cores para seleção de cores, edição de imagem e design de paleta. Em Anais da Conferência SIGCHI sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais (CHI '12). ACM, Nova Iorque, NY, EUA, 1007-1016. DOI = 10.1145 / 2207676.2208547 Link para PDF, demos online, etc.