颜色测量基础

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时间:2018-10-13

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1、颜色测量基础人们相信对色彩观察视觉最为重要,当人们对颜色的判断有争议时,可使用色卡来判定。但有人对这种颜色识别方法持有异议,因为每个人的眼睛对色彩的感知能力是不同的。颜色是肉眼中黄斑颜色感应区对光线的分辨,除了遗传变异因素,随年龄增长,对色彩的感应产生变化。由此看来,所有对色彩的识别都必须以生理因素为基础,这种看法还在探讨中。该测量法以及对颜色的分辨与观察者对色彩的识别能力密切相关。颜色控制方法有两种:视觉和仪器。在后续页面里,我们将讨论颜色测量方法:-设备包括色度计和分光光度计-CIELAB颜色测量系统-和Munsell颜色测量系统设备视觉可以感受色彩,而为了对颜

2、色进行测量和评估则需要用到仪器。下面有两个测量颜色的基本思路:·分析眼睛对三种刺激的反应,该技术称为“三色激励测色法”,测定X、Y和Z三个方面的颜色。·另一种方法是计算每一可见光波的反射比(R),求R值的总和,计算三色敏感性分布标准值(2.J,和Z)。理论上,三色激励法在测量荧光方面较强。但是对于微粒,在三色激励法色度计同人眼视觉的精确符合方面却存在很大的问题,也就是消除仪器的颜色盲区问题。常用的两类颜色测量仪是色度计和分光光度计。色度计一台三色激励法色度计由三部分组成:·一个光源(通常是一个普通电压的灯泡);·一组滤镜用于改变入射/反射光能量分布;·一个光电探测器

3、,将反射光转换为电信号输出。光谱中每一颜色都有反射系数指纹图。色度计有三组宽波段滤镜对应灵敏度曲线。用三色计得到的结果需要进行比较,通常用玻璃或陶瓷校准仪器。为获得最准确的结果,需要用与被测物颜色相近物质校准。当色度计确实存在色盲时,该"系留柱"技术仍然能获得相当精确的三色值。三色激励测色法最适用于快速对比相近颜色,但不很精确。不同生产商的仪器有很大区别。色度计比分光光度计便宜。分光光度计分光光度计可对颜色进行精确测量,测定每一波长的反射系数,还可得到三色激励值。三色激励测色法优点是对所有光源都能得到足够的数据,自动检测位变异构。缺点是高质量分光光度计价格非常贵,测

4、量花费时间长(尽管已通过设备的改进而大大降低)。在分光光度计中,所选择的光波在测量前,就已被一个棱镜或衍射光栅按光谱进行了分离。经过改进,仪器还能利用滤光片有选择地测量很窄范围的光波。对于每一连续的测量,光谱分辨率由检波器的狭缝确定。理论上,分光光度计可用入射光来比较直接反射光,而更常用的方法是使用国际公认实验室校准的乳白玻璃进行对比测试。光学零点必须调准,例如,使用黑色的光档校准,这是因为仪器内的灰尘和其它问题会使光线偏离(将给出错误的读数)。现在的分光光度计有单色光镜和光电二极管类型,能以10nm或更低的间隔测量产品颜色的反射曲线。分析结果产生典型的30或更多的

5、数据点,可以得到颜色组成的精确数据CIELAB颜色法CIE(CommissionInternationaledel'Eclairage)是国际照明协会的简称,制定测量颜色的国际标准,对色值进行测定。CIE制定了L*,a*和b*值来测量色值,这种测量方法称为CIELAB.L*代表着明度,从明亮(此时L*=100)到黑暗(此时L*=0)之间变化。A*值表示颜色从绿色(-a*)到红色(+a*)之间变化,而b*值表示颜色从黄色(+b*)到蓝色(-b*)之间变化。使用该系统后,任意一种颜色都可在其图表上找到一个相对应的位置,见图3。随着L*,a*,b*及E*的变化,角L*,角

6、a*,角b*及角E*随着变化,而角E*=角(角L*2+角a*2+角b*2)。该值代表了不同颜色的色值,但不是直接表示颜色的不同。图1:CIELAB座标系孟塞尔(Munsell)颜色系统孟塞尔(Munsell)颜色系统,1898年由美国艺术家A.Munsell发明,是另一常用的颜色测量系统。Munsell目的在于创建一个"描述色彩的合理方法",采用的十进位计数法比颜色命名法优越。1905年他出版了一本颜色数标法的书,已多次再版,目前仍然当作比色法的标准。孟塞尔系统模型为一球体,在赤道上是一条色带。球体轴的明度为中性灰,北极为白色,南极为黑色。从球体轴向水平方向延伸出来

7、是不同级别明度的变化,从中性灰到完全饱和。用这三个因素来判定颜色,可以全方位定义千百种色彩。孟塞尔命名这三个因素(或称品质)为:色调、明度和色度。色调图1:孟塞尔(Munsell)颜色系统色调为区分两种颜色的特性。选择五种主色调:红、黄、绿、蓝、紫;及五种中间色:红黄,黄绿,绿蓝,蓝紫、紫红为标准。将其成按轮盘状排列,划分成100个均分点。定义R为红色,YR为黄红,Y为黄色等。每一主色和中间色均划分为十等分,根据色彩所处位置可做进一步的定义。明度孟塞尔定义明度为区分亮色与暗色的特性。当颜色为灰度时,明度位于中性轴上,从白到黑按序排列。色度色度是从灰度中辨别色调纯

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