目前最新出版的论文中，插图大部分都是彩色插图。框架的模块，实验的数据，都可以在图中以不同的颜色来进行区分凸出。但是要想绘制的插图简约而美观，能够将要表达的信息清晰地传递给审稿人和读者，绘图时需要合理地搭配颜色。
上海科技大学赵爱迪老师在B站上分享了几期介绍科研绘图配色的视频，我从中参考了很多。赵老师在视频中举了很多Nature/Science级别的论文作例，讲解得很精彩。强烈推荐大家去学习观摩。
下面总结了一些对绘图时配色的建议，主要是基于赵老师的视频，再加上我自己绘图时的一点经验。例图都是从一些计算机方向的顶刊顶会近几年的论文中找的，每张图的出处都附在下面，方便大家查找。
根据不同的图型选择不同饱和度的颜色
**非数据图：**用饱和度高的颜色，比如亮红亮黄亮绿等来进行强调：
来源: Yin, Hui, Yuanhao Gong, and Guoping Qiu. “Side window filtering.” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019.
**数据图：**因为整体构成并不复杂，不需要用饱和度过高的颜色来表示对比。而是通过颜色本身的区别进行对比区分，所以应选择低饱和度色彩，即较暗颜色。MATLAB早期版本默认的颜色搭配就是饱和度很高的亮色系，而现在的默认颜色搭配也改成了默认的饱和度较低的暗色系：
可以看到这组默认颜色饱和度较低，但是颜色之间仍然能够清晰地区分。下图就是一张采用了MATLAB默认配色的数据图：
来源: Zhang, Yang, et al. “A curriculum domain adaptation approach to the semantic segmentation of urban scenes.” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence (2019).
二、多组数据的颜色搭配推荐
**1. 两组数据 - 主次对比：**可以选择黑-红/蓝/绿的搭配：
来源: Hu, Yinlin, et al. “Single-Stage 6D Object Pose Estimation.” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2020.
**2. 两组数据 - 同级对比：**红-蓝
来源: Cheng, Kevin HM, and Ajay Kumar. “Contactless biometric identification using 3D finger knuckle patterns.” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence (2019).
还有互补色对比，深浅对比，饱和度对比，协同色对比等，可以观看赵老师的视频，因为目前我看的CS文章很少出现，所以暂时不介绍。
**3. 三组数据 - 主次对比：**可以采用黑/灰-红-蓝的搭配，其中黑/灰色一般用来表示次要信息。下图是三组数据对比的配色示例，但这张图中是以黑色来表示自己的方案的数据。
来源: Cheng, Kevin HM, and Ajay Kumar. “Contactless biometric identification using 3D finger knuckle patterns.” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence (2019).
**4. 三条数据以上：**纯色渐变色，彩虹色或部分色域的渐变。
来源: Choe, Junsuk, et al. “Evaluating weakly supervised object localization methods right.” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2020.
三、不要在同一幅图中同时出现红色和绿色
同一张图中同时出现红色和绿色对于红绿色盲群体很不友好，因此要尽量避免。下图是来自Ashley Smith博士的《你怎么准备论文图表》一文，展示了在红绿色盲群体眼中的红绿色图形的样子。可以看到普通人眼里区分明显的颜色，在红绿色盲群体眼里变得很难区分。
来源: https://cdn.ymaws.com/www.ismte.org/resource/resmgr/Mandarin_EON/Nov_2015_Mandarin.pdf
但是很多论文作者都没有注意到红绿配色的问题。下图是TIFS上一篇论文中的一张数据图：
来源: Karimi, Ali, Abbas Taherpour, and Danijela Cabric. “Smart traffic-aware primary user emulation attack and its impact on secondary user throughput under rayleigh flat fading channel.” IEEE Transactions on Information Forensics and Security 15.1 (2019): 66-80.
这张数据图主要存在两个问题。一个是对于红绿色同时使用的问题，一个是颜色饱和度设置过高的问题。
