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HSL和HSV色彩空间和绝对色彩空间

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

HSL和HSV色彩空间和绝对色彩空间之间的区别

HSL和HSV色彩空间 vs. 绝对色彩空间

HSL和HSV都是一种将RGB色彩模型中的点在圆柱坐标系中的表示法。这两种表示法试图做到比基于笛卡尔坐标系的几何结构RGB更加直观。 HSL即色相、饱和度、亮度(Hue, Saturation, Lightness)。HSV即色相、饱和度、明度(Hue, Saturation, Value),又称HSB,其中B即Brightness。. 绝对色彩空间就是不依赖任何外部因素就可以准确表示颜色的色彩空间。 L*a*b*就是一种绝对色彩空间。每一组L*a*b* 值就定义了一个精确的颜色,尽管这是一个抽象值,但是如果在精确的显示设备以及合适的观察条件下,看起来就同所期望的一模一样。 另外一种相反的非绝对色彩空间例子有RGB色彩模型。RGB模型通过红色、绿色与蓝色的混合生成各种颜色,但是这些颜色不是标准、精确的定义。在两个不同的计算机显示器或者其它的RGB设备上,同一RGB图像可能会看起来大不相同。 我们可以将L*a*b* 看作是一种颜色,而RGB 则是表示它的方法;RGB混合在一起得到的结果取决于所用成分的不同。 通过精确定义各种成分,可以将非绝对色彩空间表示为绝对色彩空间。例如,如果显示器上的红色、绿色与蓝色以及显示器的其它特性可以精确地进行测量,那么显示器上的RGB值就可以看作是绝对的。 将RGB转换成绝对色彩的一种方法是定义一个International Color Consortium包含RGB属性的色彩配置文件。这种方法不是唯一的一种表示绝对颜色的方法,但却是业界标准的方法。广为采纳的RGB颜色配置文件包括SRGB色彩空间以及Adobe RGB 色彩空间。在图形或者文档添加ICC色彩配置文件的过程也称为色彩标记过程,通过这个过程就将图形或者文档中的色彩就具有了绝对的含义。.

之间HSL和HSV色彩空间和绝对色彩空间相似

HSL和HSV色彩空间和绝对色彩空间有(在联盟百科)3共同点: 三原色光模式HSL和HSV色彩空间SRGB色彩空间

三原色光模式

三原色光模式(RGB color model),又称RGB颜色模型或红绿蓝颜色模型,是一种加色模型,将红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三原色的色光以不同的比例相加,以产生多种多样的色光。 RGB颜色模型的主要目的是在电子系统中检测,表示和显示图像,比如电视和电脑,但是在传统摄影中也有应用。在电子时代之前,基于人类对颜色的感知,RGB颜色模型已经有了坚实的理论支撑。 RGB是一种依赖于设备的颜色空间:不同设备对特定RGB值的检测和重现都不一样,因为颜色物质(荧光剂或者染料)和它们对红、绿和蓝的单独响应水平随着制造商的不同而不同,甚至是同样的设备不同的时间也不同。.

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HSL和HSV色彩空间

HSL和HSV都是一种将RGB色彩模型中的点在圆柱坐标系中的表示法。这两种表示法试图做到比基于笛卡尔坐标系的几何结构RGB更加直观。 HSL即色相、饱和度、亮度(Hue, Saturation, Lightness)。HSV即色相、饱和度、明度(Hue, Saturation, Value),又称HSB,其中B即Brightness。.

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SRGB色彩空间

sRGB色彩空间是惠普与微软于1996年一起开发的用于显示器、打印机以及因特网的一种标准RGB色彩空间。这种标准得到了W3C、Exif、英特尔、Pantone、Corel以及其它许多业界厂商的支持,在GIMP这样的开放源代码软件也支持这种标准,另外一些专有的或者象SVG这样的开放图形文件格式中也有应用。 sRGB最初设计的目的是作为生成在因特网以及万维网上浏览的图像的通用色彩空间,最后选择的是使用Gamma校准系数为2.2的色彩空间,即CRT显示器在这种情况下的平均线性电压响应。 这里值得重视的是sRGB的设计与当时(1996年)不算理想色彩空间的CRT显示器相匹配。当时大量的专业或者个人电脑软件,使用8位深度的图像文件,并且不经转换就在8位/通道的显示器上显示。许多时髦的非CRT硬件,如LCD、数码相机以及打印机,尽管本身并不生成sRGB曲线,但是都带有补偿电路或者软件以遵循这个标准。在一些高端的专业设备上可能并不遵循这个标准。因此,我们可以假定任何不带颜色配置表或者其它信息的8位图像文件、8位图像API或者设备接口,都处于sRGB色彩空间。.

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上面的列表回答下列问题

HSL和HSV色彩空间和绝对色彩空间之间的比较

HSL和HSV色彩空间有47个关系,而绝对色彩空间有9个。由于它们的共同之处3,杰卡德指数为5.36% = 3 / (47 + 9)。

参考

本文介绍HSL和HSV色彩空间和绝对色彩空间之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问:

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