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#7093DB 33 暗木色 #855E42 34 淡灰色 #545454 35 土灰玫瑰红色#856363 36 长石色 #D19275 37 火砖色 #8E2323 38 森林绿 #238E23 39 金色 #CD7F32 40 鲜黄色 #DBDB70 41 灰色 #C0C0C0 42 铜绿色 #527F76 43 青黄色 #93DB70 44 猎人绿 #215E21 45 印度红 #4E2F2F 46 土黄色 #9F9F5F 47 浅蓝色 #C0D9D9 48 浅灰色 #A8A8A8 49 浅钢蓝色 #8F8FBD 59 浅木色 #E9C2A6 60 石灰绿色 #32CD32 61 桔黄色 #E47833 62 褐红色 #8E236B 63 中海蓝色 #32CD99 64 中蓝色 #3232CD 65 中森林绿 #6B8E23 66 中鲜黄色 #EAEAAE 67 中兰花色 #9370DB 68 中海绿色 #426F42 69 中石板蓝色 #7F00FF 70 中春绿色 #7FFF00 71 中绿松石色 #70DBDB 72 中紫红色 #DB7093 73 中木色 #A68064 74 深藏青色 #2F2F4F 75 海军蓝 #23238E 76 霓虹篮 #4D4DFF 77 霓虹粉红 #FF6EC7 78 新深藏青色 #00009C 79 新棕褐色 #EBC79E 80 暗金黄色 #CFB53B 81 橙色 #FF7F00 82 橙红色 #FF2400 83 淡紫色 #DB70DB 84 浅绿色 #8FBC8F 85 粉红色 #BC8F8F 86 李子色 #EAADEA 87 石英色 #D9D9F3 88 艳蓝色 #5959AB 89 鲑鱼色 #6F4242 90 猩红色 #BC1717 91 海绿色 #238E68 92 半甜巧克力色#6B4226 93 赭色 #8E6B23 94 银色 #E6E8FA 95 天蓝 #3299CC 96 石板蓝 #007FFF 97 艳粉红色 #FF1CAE 98 春绿色 #00FF7F 99 钢蓝色 #236B8E 100 亮天蓝色 #38B0DE 101 棕褐色 #DB9370 102 紫红色 #D8BFD8 103 石板蓝色 #ADEAEA 104 浓深棕色 #5C4033 105 淡浅灰色 #CDCDCD 106 紫罗兰色 #4F2F4F 107 紫罗兰红色 #CC3299 108 麦黄色 #D8D8BF 109 黄绿色 #99CC 艾利斯兰240,248,255 古董白250,235,215 浅绿色0,255,255 碧绿色127,255,212 天蓝色240,255,255 米色245,245,220 桔黄色255,228,196 黑色0,0,0 白杏色255,235,205 蓝色0,0,255 紫罗兰色138,43,226 褐色165,42,42 实木色222,184,135 军兰色95,158,160 黄绿色127,255,0 巧可力色210,105,30 珊瑚色255,127,80 菊兰色100,149,237 米绸色255,248,220 暗深红色220,20,60 :亮度是光作用于人眼所引起的明亮程度的感觉,它与被观察物体的发光强度有关。主要 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 现光的强和弱。 色调:色调是当人眼看一种或多种波长的光时所产生的色彩感觉,它反映颜色的种类,是决定颜色的基本特征。 饱和度:饱和度是指颜色的纯度即掺入白光的程度,表示颜色深浅的程度。 例如:红色 + 白色 = 粉红色 饱和度下降,同时色调发生变化 需要说明的是,由于上面所提到的三种最常用的颜色模型与亮度、色度、饱和度这些直接概念没有直接的关系。所以又提出了其他的颜色空间模型,比如HSI和HSV,来简化编程和操作。 RGB颜色空间 由于彩色显示器采用红、绿和蓝来生成目标颜色,所以RGB颜色空间是计算机图形学最通常的选择,这样可以简化系统的构架与设计。 可以用三维的笛卡尔坐标系统来表示RGB颜色空间,如图3-1。而表3-1包含的RGB值具有100%的幅度、100%的饱和度,是8个 MATCH_ word word文档格式规范word作业纸小票打印word模板word简历模板免费word简历 _1714205691634_0的视频测试信号。 但是,当处理图像时,使用RGB颜色空间并不是很有效。例如,为了修改给定像 素的亮度,必须同时从帧缓冲区中读出RGB三个分量,然后重新计算给定亮度对应的RGB值,执行相应的修改后再写回帧缓冲区。如果我们能够访问到直接以亮度格式存储的图像,那这个处理过程会简单很多。 RGB颜色空间的另一个缺点是,要在RGB颜色立方体中生成任何一种颜色,三个RGB分量都需要占用相同的带宽。这就使得每个RGB颜色分量的帧缓冲需要同样的像素深度和现实分辨率。 RGB颜色空间存在许多种不同类型的实现,下面只介绍其中三种,即sRGB、Adobe RGB和scRGB,为了方便说明,先引入CIE 1931色度图。 上面这幅图像,有一个“舌形”色域空间,是人眼能够辨别的色彩空间,它的边缘围绕一道从波长从380到700的光谱,中间就是用红、绿、蓝三种颜色按不同比例调配出来的颜色。 这幅图的巧妙之外在于它通过“归一化”,用两维平面来表示三个数据。X轴是红色的比例,Y轴是绿色的比例,而Z轴是蓝色的比例,虽然Z轴没有画出来,但它的比例数据可以很方便地计算出来。比方红是0.2,绿是0.3,那么蓝就是0.5。因为它们三者加起来必须等于1。 10年前,微软和惠普推出一个叫standard RGB的色域标准, 是一个基于32位PC机的标准。从上面的图片看到,它只是人眼能辨别的色彩空间的一部分,人眼能辨别的好多色彩它都无法显示。但这个标准还是被广泛接受。我们现在在使用的显示器、扫描仪、打印机、数码相机,许多都使用这个标准。 大概过了两年,Adobe推出了Adobe RGB标准,色域要比sRGB的范围更宽广,这几年 有好多上述设备采用了这一标准,然而它们都无法覆盖人眼可见的色域范围。 2003年,微软又推出了scRGB色域标准,它大大拓展了色域范围,不仅全部复盖人眼可见的色域范围,还把空间扩展了很多。其16位的精度也大大超过8位的sRGB,从下面的图片中我们可以看到它们的区别。 YUV颜色空间 YUV是PAL制式和SECAM制式采用的颜色空间,其中Y代表亮度,UV代表色度。“亮度”是通过RGB输入信号来建立的,方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。“色度”则定义了颜色的两个方面,色调与饱和度,分别用Cr和Cb来表示。其中,Cr反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。而Cb反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之同的差异。 gamma校准的RGB与YUV颜色空间的转换的 公式 小学单位换算公式大全免费下载公式下载行测公式大全下载excel公式下载逻辑回归公式下载 如下: Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B U = -0.147R - 0.289G + 0.436B =0.492 V = 0.615R - 0.515G - 0.100B =0.877 R = Y + 1.140V G = Y - 0.395U - 0.581V B = Y + 2.032U 通常所说的YCbCr颜色空间实际上就是YUV颜色空间的缩放和偏移版本,YCbCr进行了图像子采样。 YIQ颜色空间 YIQ是NTSC制式采用的颜色空间。在YIQ系统中,Y分量代表图像的亮度信息,I、Q两个分量则携带颜色信息,I分量代表从橙色到青色的颜色变化,而Q分量则代表从紫色到黄绿色的颜色变化。 gamma校准的RGB与YIQ颜色空间的转换的公式如下: Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B I = 0.596R - 0.275G - 0.321B = 0.736 - 0.268 Q = 0.212R - 0.523G + 0.311B = 0.478 - 0.413 R = Y + 0.956I + 0.621Q G = Y - 0.272I + 0.647Q B = Y - 1.107I + 1.704Q CMYK颜色空间 CMYK也称作印刷色彩模式,顾名思义就是用来印刷的。CMY是3种印刷油墨名称的首字母:青色Cyan、洋红色Magenta、黄色Yellow。而K取的是black最后一个字母,之所以不取首字母,是为了避免与蓝色混淆。从理论上来说,只需要CMY三种油墨就足够了,它们三个加在一起就应该得到黑色。但是由于目前制造工艺还不能造出高纯度的油墨,CMY相加的结果实际是一种暗红色。因此还需要加入一种专门的黑墨来调和。 CMYK和RGB相比有一个很大的不同:RGB模式是一种发光的色彩模式,你在一间黑暗的房间内仍然可以看见屏幕上的内容;CMYK是一种依靠反光的色彩模式,CMYK颜色模式的基础并不是增加光线,而是减去光线。我们是怎样阅读报纸的内容呢,是由阳光或灯光照射到报纸上,再反射到我们的眼中,才看到内容。它需要由外界光源,如果你在黑暗房间内是无法阅读报纸的。 xvYCC颜色空间 xvYCC颜色空间是对基本的YCbCr的色域进行扩展后得到的颜色空间,它使得颜色数目多了1.8倍。xvYCC规范使用BT.709色度标准和D65参考白色。scRGB和xvYCC颜色空间之间有公式可以相互转换。HDMI正在用色域边界描述元数据的方式传输xvYCC视频数据。 PhotoYCC颜色空间 PhotoYCC是柯达公司的一个商标,是为了对Photo CD图像数据进行编码开发的颜色标准。目的就是要建立一个与现实设备无关的 颜色空间。PhotoYCC和RGB颜色空间之间可以通过公式进行转换。它的颜色模型如下图: HSI、HLS和HSV颜色空间 HSI 和HSV 颜色空间在设计上使得颜色感知和解释的方式与人很接近,在需要手动指定颜色值时经常需要使用它们。HLS 类似于HSI,只是使用了术语lightness,而不是光强度intensity来表示亮度。 HSI和HSV颜色空间的差异在于亮度分量的计算方式。HSI颜色空间适合传统的图像处理函数,如卷积、均化、直方图等,可以通过处理亮度值来实现这些操作,因为亮度I对R、G、B值的依赖程度是一样的。HSV颜色空间适合处理色度和饱和度,因为它使得饱和度具有更大的动态取值范围。 HSV使用单六角锥的颜色模型,HSI使用双六角锥的颜色模型,分别如下图: 14各种颜色空间介绍_色空间
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上传时间:2017-09-15
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