https://wiki.yanding.com/ 2026-05-06T13:04:33+00:00 https://wiki.yanding.com/ https://wiki.yanding.com/lib/tpl/myconfluence/images/favicon.ico text/html 2026-01-28T09:07:52+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86:%E5%85%89%E5%AD%A6:%E8%89%B2%E5%BA%A6%E5%AD%A6:cie%E6%A0%87%E5%87%86%E7%85%A7%E6%98%8E%E4%BD%93&rev=1769591272&do=diff CIE标准照明体 CIE标准照明体（CIE Standard Illuminants）是国际照明委员会（CIE）定义的“理论光源光谱功率分布（SPD）数据”，并非实际物理光源，而是为颜色测量、光学测试提供统一基准的标准化数据。其涵盖多种类型，分别对应不同的自然光源或人工光源场景，如标准照明体 A、B 和 C 于 1931 年引入，分别表示钨丝灯（白炽灯）、直射阳光和平均昼光； D系列（1967 年）代表日光的变化； 标准照明体E 表示能量等值的照明灯； F系列（2004 年）对应不同荧光灯光谱；LED 系列（2018 年）是 CIE 专为 LED 光源制定的独立标准体系。$M_{e,\lambda}$$(1/3, 1/3)$… text/html 2026-01-27T12:40:31+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86:%E5%85%89%E5%AD%A6:%E8%89%B2%E5%BA%A6%E5%AD%A6:cie%E8%89%B2%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E7%B3%BB%E7%BB%9F&rev=1769517631&do=diff CIE色度学系统 一、历史和基础 在19世纪早期，在人眼有三种细胞去感 知颜色。同时也知道两种光有着不同的光谱但是可以产生相同的颜色（同色异谱）。推测每个锥细胞都有着与R，G，B相对应的光谱灵敏度，或与对立色相对应的灵敏度，W/BK,R/G和Y/B。同时锥细胞的光谱灵敏度也被知道，但是一个颜色可以通过结合三种原色去匹配。$$\begin{align*} X &= k \int_\lambda \Phi(\lambda) \bar{x}(\lambda) \,\text{d}\lambda \\ Y &= k \int_\lambda \Phi(\lambda) \bar{y}(\lambda) \,\text{d}\lambda \\ Z &= k \int_\lambda \Phi(\lambda) \bar{z}(\lambda) \,\text{d}\lambda \end{align*}$$ ф（l）是光的光谱分布，k是常数。这些积分值就是刺激值。对于光源和显示器，ф（l）以大量的形式给ф（l）的，例如光谱辐照度和光谱辐射强度。如果ф（l）是一个绝对的单位，k=683lm… text/html 2025-10-31T06:55:19+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86:%E5%85%89%E5%AD%A6:%E8%89%B2%E5%BA%A6%E5%AD%A6:%E4%BA%AE%E5%BA%A6%E6%96%B9%E7%A8%8B&rev=1761893719&do=diff 彩色图像转灰度图像时用到的亮度方程是如何确定的？ 概述 在数字图像处理中，常常需要将彩色图像转换为灰度图像，此时需要使用亮度方程 Y = r R + g G + b B。只要将彩色图像每个像素的 R,G,B 值代入方程，即可计算出对应的 Y 值。然而，常用的亮度方程有若干个版本，区别在于 r,g,b 三个系数稍有差异，许多小伙伴常常被如下问题困扰：$\bar{x}(\lambda),\bar{y}(\lambda),\bar{z}(\lambda)$$\rm{C}= \begin{bmatrix} x_{[R]} & x_{[G]} & x_{[B]} \\ y_{[R]} & y_{[G]} & y_{[B]} \\ z_{[R]} & z_{[G]} & z_{[B]} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0.67 & 0.21 & 0.14 \\ 0.33 & 0.71 & 0.08 \\ 0.00 & 0.08 & 0.78 \end{bmatrix} \tag{1}$$\begin{bmatrix} X_{[W]} \\ Y_{[W]} \\… text/html 2025-10-31T06:55:29+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86:%E5%85%89%E5%AD%A6:%E8%89%B2%E5%BA%A6%E5%AD%A6:%E5%90%8C%E8%89%B2%E5%BC%82%E8%B0%B1&rev=1761893729&do=diff 同色异谱离我们很遥远吗？ 同色异谱是一个色度学术语，用来表征光谱组成不同的色刺激却具有相同颜色（三刺激值）的现象。同色异谱对应的英文单词是 metamerism，实际上这是一个曾经的化学术语，指同分异构（即原子类型与数量相同但化学键不同导致分子结构不同的现象）。无论是作为色度学术语，还是作为曾经的化学术语，metamerism 这个词乍听起来似乎离我们的日常生活十分遥远，但事实真的是这样吗？在本文中，我们就与大家一起揭开同色异谱的真相。… text/html 2025-11-11T02:37:04+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86:%E5%85%89%E5%AD%A6:%E8%89%B2%E5%BA%A6%E5%AD%A6:%E6%98%BE%E8%89%B2%E6%80%A7&rev=1762828624&do=diff 显色性 一、什么是显色性 显色性是指与标准光源相比，光源再现物体真实颜色的能力（即物体的颜色逼真程度）。标准光源以 CIE（国际照明委员会）规定的标准照明体为基准，自然太阳光为典型代表。 text/html 2025-11-11T06:46:48+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86:%E5%85%89%E5%AD%A6:%E8%89%B2%E5%BA%A6%E5%AD%A6:%E6%98%BE%E8%89%B2%E6%8C%87%E6%95%B0ra%E4%B8%8Eri%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB&rev=1762843608&do=diff 显色指数Ra与Ri的区别 在照明设计、色彩管理、影像创作等领域，显色指数是评判光源还原物体颜色能力的核心指标，而Ra（一般显色指数）与Ri（特殊显色指数）作为显色指数体系的两大核心参数，既相互关联又各有侧重。前者(Ra)是行业通用的“基础评分”，后者(Ri)则是针对特定色彩的“精准体检”。本文将系统拆解Ra与Ri的本质内涵、关联差异及应用逻辑，助力精准把控光源显色性能。$$R_i = 100 - 4.6 \Delta E$$$ \Delta E_i$$ \Delta E_i$$R_{i}$$$Ra =\frac{(R₁+R₂+R₃+R₄+R₅+R₆+R₇+R₈)}{8}$$… text/html 2025-10-31T06:55:45+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86:%E5%85%89%E5%AD%A6:%E8%89%B2%E5%BA%A6%E5%AD%A6:%E8%89%B2%E5%9F%9F&rev=1761893745&do=diff 数字相机有色域吗？ 随着数字图像的应用日趋广泛，色域（colour gamut）这个色学术语渐渐走入大众的视野。在（手机、平板等）移动计算设备、（台式、头戴式）计算机显示设备、电视机、投影机等产品的介绍中，时常可以看到色域这一术语及相应的规格（如 95% sRGB）。诚然，色域愈大，显示设备能够还原的颜色范围愈大，高纯度颜色的还原愈好，因此，扩展色域、广色域的概念也应运而生。在计算机术语中，显示设备、打印机等皆属于输出设备，色域可以部分体现输出设备（及媒介）的颜色还原能力。那么，我们不禁要问，作为数字图像的主要源头，以数字相机、扫描仪为代表的输入设备是否也有色域呢？今天我们就与大家一起来讨论这个有趣的问题。… text/html 2025-10-31T06:55:52+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://wiki.yanding.com/doku.php?id=yanding:%E6%88%90%E5%83%8F%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86:%E5%85%89%E5%AD%A6:%E8%89%B2%E5%BA%A6%E5%AD%A6:%E9%A2%9C%E8%89%B2%E7%9A%84%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E5%A4%84%E7%90%86&rev=1761893752&do=diff 颜色的基本处理 数码相机能够获取彩色图像，但相机的色彩处理是一个非常复杂的过程，是非常重要的。 此过程生产制造商在细节方面都是不公布的，但是基本的概念是相同的。当相机捕捉一个真实场景时，是怎么还原成人眼所看到的图像呢？