色彩转换技术及其进展
ICC转化方案
ICC转化方案引言ICC（International Color Consortium）是国际色彩联盟的简称，它不仅为色彩管理提供了标准，还为不同设备之间的色彩转化提供了一种解决方案。
ICC转化方案是指将不同设备上的色彩数据转化为一致的标准色彩空间的方法。
本文将介绍ICC转化方案的基本原理、使用场景以及具体步骤。
基本原理ICC转化方案的核心原理是通过建立不同设备色彩空间之间的映射关系，将原始设备的色彩数据转化为目标设备适用的色彩数据。
ICC使用一个ICC文件来描述设备的色彩特性，该文件包含了设备的色彩映射表、色彩特性描述等信息。
ICC文件中定义了一种称为ICC配置文件（ICC Profile）的数据格式，该配置文件可以在不同平台和软件上通用。
使用场景ICC转化方案在色彩管理领域有着广泛的应用场景，包括但不限于以下几个方面：1.数字摄影：通过使用ICC配置文件，可以将相机拍摄的原始图像转化为标准的色彩空间，以保证图像在不同设备上的显示效果一致。
2.打印行业：在印刷过程中，通过将原始图像转化为印刷机所使用的色彩空间，可以准确显示出设计师所期望的颜色效果。
3.电影后期制作：在电影后期制作过程中，通过使用ICC转化方案，可以保证在不同显示设备上播放的电影颜色一致，从而达到更好的观影效果。
4.网页设计：在网页设计过程中，通过将设计师使用的颜色转化为标准的Web色彩空间，可以确保网页在不同浏览器和操作系统中的色彩显示一致。
具体步骤下面将介绍ICC转化方案的具体步骤：1.获取ICC配置文件：首先需要获取用于色彩转化的ICC配置文件，可以从官方的ICC网站上下载，或者从软件商提供的ICC库中获取。
确保所获取的ICC 配置文件与目标设备的色彩特性匹配。
2.选择源色彩空间和目标色彩空间：根据实际应用场景，选择需要转化的源设备的色彩空间和目标设备的色彩空间。
源色彩空间可以是相机的RAW格式、扫描仪输出的图像等，目标色彩空间可以是sRGB、Adobe RGB等标准色彩空间。
凹版印刷机的印刷色彩调整与颜色归一化技术
凹版印刷机的印刷色彩调整与颜色归一化技术印刷是一项重要的生产工艺，其中印刷色彩调整与颜色归一化技术在凹版印刷机中扮演着重要角色。
凹版印刷机是一种常用的印刷设备，通过凹版来传输图案或文字。
印刷色彩调整和颜色归一化技术是保证印刷品色彩准确的关键。
在凹版印刷的过程中，是通过墨盘与印版滚筒之间的接触来传递油墨。
因此，印刷色彩调整的目的是确保印刷品上的色彩与设计师的预期尽可能地一致。
凹版印刷机通过调整油墨的粘度、墨量以及墨盘的固有色彩，来达到所需的印刷色彩。
这个过程需要经验丰富的印刷工人来进行，同时也需要合理的设备和工艺条件的支持。
在印刷色彩调整的过程中，颜色归一化技术也起到了重要的作用。
颜色归一化是指将不同色彩空间中的颜色值转换为统一的标准色彩空间中的值。
这样可以确保不同印刷设备和不同印刷原材料上的印刷品色彩一致。
对于凹版印刷机来说，色彩的稳定性尤为重要。
通过颜色归一化技术，可以实现不同批次印刷品之间的色彩一致，提高印刷品的品质。
凹版印刷机的印刷色彩调整和颜色归一化技术有以下一些关键点：1.分析印刷品的设计需求。
在印刷之前，需要对印刷品的设计需求进行深入的分析。
包括色彩的明暗对比、颜色的饱和度以及色调的调整等。
同时，需要考虑到印刷品的用途和目标受众，来确定适合的色彩。
2.印刷设备的调整。
凹版印刷机需要通过调整墨量、墨盘压力以及油墨的粘度等参数来达到预期的色彩效果。
这些参数的调整需要根据实际情况和经验来进行，并不是一成不变的。
经过多次测试和调整，才能获得最佳的印刷色彩。
3.颜色归一化技术的应用。
颜色归一化技术可以将不同色彩空间中的颜色值进行转换，使得印刷品的色彩在不同设备上都能保持一致。
通过建立标准的色彩库，可以实现印刷品色彩的统一管理和控制。
这在多种印刷品之间的色彩一致性方面尤为重要。
4.质量控制和检测。
在印刷过程中，需要进行质量控制和检测，以确保印刷品的色彩达到预期。
这包括对印刷品的色彩、线条的清晰度以及图案的准确性进行检测和评估。
图像处理技术的颜色空间转换与调整方法
图像处理技术的颜色空间转换与调整方法在图像处理中，颜色空间的转换和调整是非常重要的技术手段。
通过改变图像的颜色空间，我们可以达到多种效果，如增强图像的对比度、改变图像的色调和饱和度等。
本文将介绍几种常见的图像处理技术的颜色空间转换与调整方法。
一、RGB颜色空间转换与调整方法RGB颜色空间是一种最常见的图像颜色表示方式，它通过红、绿和蓝三个颜色通道来描述图像的颜色。
RGB颜色空间转换与调整的方法主要包括以下几种：1. 色彩平衡调整：色彩平衡调整可以改变图像中红、绿、蓝三个通道的相对强度，从而调整整个图像的色调。
通过增加或减小某个通道的亮度，可以使图像呈现不同的色彩效果。
2. 亮度调整：亮度调整可以改变图像的整体亮度，使图像变得明亮或暗淡。
通过调整RGB三个通道的亮度，可以在保持颜色信息不变的情况下，调整图像的明暗。
3. 对比度调整：对比度调整可以改变图像中颜色的差异程度，使图像更加鲜明。
通过调整RGB三个通道的对比度，可以使图像的黑白部分更加明确，颜色部分更加饱和。
二、HSV颜色空间转换与调整方法HSV颜色空间是一种将颜色的属性（色调Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）分开表示的颜色模型。
HSV颜色空间转换与调整的方法包括以下几种：1. 饱和度调整：饱和度调整可以改变图像中颜色的鲜艳程度，使图像的颜色更加饱和或褪色。
通过调整S通道的数值，可以增加或减小图像的饱和度。
2. 明度调整：明度调整可以改变图像的亮度，使图像变得明亮或暗淡。
通过调整V通道的数值，可以调整图像的明暗程度。
3. 色调调整：色调调整可以改变图像中颜色的种类，使图像呈现不同的色调。
通过调整H通道的数值，可以改变图像的色调，如从蓝色调整为红色。
三、LAB颜色空间转换与调整方法LAB颜色空间是一种将颜色的亮度L与颜色的两个对立色a与b分开表示的颜色模型。
LAB颜色空间转换与调整的方法包括以下几种：1. 亮度调整：亮度调整可以改变图像的整体亮度，使图像变得明亮或暗淡。
16bit颜色转8bit
16bit颜色转8bit摘要：一、背景介绍1.颜色深度概念2.16bit 颜色与8bit 颜色的区别二、16bit 颜色转8bit 方法1.降低颜色深度2.颜色空间转换3.色彩平衡调整三、实际应用与优化1.显示器设置2.图片处理软件3.色彩管理技术四、总结1.16bit 颜色转8bit 的重要性2.我国在颜色深度转换技术的发展正文：一、背景介绍颜色深度是衡量显示器、打印机等设备颜色表现能力的一个重要参数，它表示每种颜色可以表示的位数。
一般来说，颜色深度越高，表示的颜色种类越多，颜色表现越丰富。
在计算机领域，常见的颜色深度有8bit、16bit、24bit等。
其中，16bit 颜色深度可以表示65536 种颜色，而8bit 颜色深度只能表示256 种颜色。
在我国，由于历史原因和技术水平限制，许多设备和系统仍然采用8bit 颜色深度。
这就需要将16bit 颜色转换为8bit 颜色，以便在這些设备和系统中正常显示。
二、16bit 颜色转8bit 方法1.降低颜色深度降低颜色深度是将16bit 颜色转换为8bit 颜色的最直接方法。
具体操作是，将每个颜色通道的16 位二进制数转换为8 位二进制数。
这样，原来65536 种颜色将减少到256 种。
这种方法简单直接，但可能导致颜色失真。
2.颜色空间转换颜色空间转换是在不改变颜色数量的前提下，将16bit 颜色转换为8bit 颜色。
常见的颜色空间有RGB、CMYK 等。
通过查找颜色空间之间的映射关系，可以将16bit 颜色转换为对应的8bit 颜色。
这种方法可以较好地保持颜色质量，但计算量较大。
3.色彩平衡调整色彩平衡调整是通过调整颜色通道的亮度、对比度等参数，使16bit 颜色在8bit 颜色空间中尽可能接近。
这种方法可以在一定程度上减少颜色失真，但需要反复调整，计算量较大。
三、实际应用与优化1.显示器设置在计算机显示器设置中，可以通过调整颜色深度，将16bit 颜色转换为8bit 颜色。
图像处理技术中的颜色空间变换方法
图像处理技术中的颜色空间变换方法图像处理是一种通过计算机技术对图像进行更改、增强或改进的过程。
在图像处理的过程中，颜色是一个非常重要的因素，因为有效的颜色处理可以改善图像的质量并提供更多的细节。
颜色空间变换是图像处理中一种广泛应用的方法，用于在不同的颜色空间之间转换图像。
不同的颜色空间在表示颜色时使用不同的数学模型和通道。
以下是几种常见的颜色空间变换方法。
1. RGB到灰度变换：RGB（红绿蓝）是最常用的颜色空间之一，它使用红、绿和蓝三个通道来表示颜色。
然而，有时我们只需要图像的亮度信息，而不需要彩色信息。
在这种情况下，可以使用RGB到灰度的颜色空间变换方法。
转换后的图像只包含一个通道，它表示图像的亮度级别，而不包含颜色信息。
2. RGB到HSV变换：HSV（色调、饱和度和亮度）是另一种常用的颜色空间，它更直观地表示颜色。
HSV颜色空间将颜色表示为色调、饱和度和亮度三个通道。
色调表示颜色的基本属性，饱和度表示颜色的纯度，而亮度表示颜色的亮暗程度。
通过将RGB图像转换为HSV颜色空间，可以更好地处理颜色信息，例如调整图像的色调或饱和度。
3. RGB到CMYK变换：CMYK（青、洋红、黄、黑）是一种用于印刷颜色的颜色空间。
和RGB颜色空间一样，CMYK也使用四个通道来表示颜色。
在颜色印刷中，通过组合不同比例的青、洋红、黄和黑墨水，可以产生各种颜色。
通过将RGB图像转换为CMYK 颜色空间，可以更准确地表示颜色，以便进行印刷。
4. RGB到YUV变换：YUV是一种用于视频和电视颜色表示的颜色空间。
它将颜色分为亮度（Y）和两个色度（U、V）通道。
亮度表示图像的明亮程度，而色度表示颜色的色彩。
由于人眼对亮度更敏感，而对色彩不太敏感，将RGB图像转换为YUV颜色空间可以节省存储空间，并且在视频编码和传输中更加有效。
5. HSV到RGB变换：HSV到RGB的颜色空间变换方法常用于图像分割和对象检测等应用中。
通过将HSV图像转换回RGB空间，可以将处理后的图像重新映射到原始的RGB空间，以便进行后续的分析和处理。
色彩空间变换算法
色彩空间变换算法1. 引言色彩空间变换算法是数字图像处理中的一项重要技术，它可以将图像从一个色彩空间转换到另一个色彩空间。
不同的色彩空间具有不同的特点和应用场景，通过变换可以改变图像的颜色表现方式，从而达到不同的视觉效果和应用目的。
本文将介绍常见的色彩空间及其相互之间的转换算法。
2. RGB色彩空间RGB（红绿蓝）是最常见也是最直观的一种色彩空间。
在RGB色彩空间中，通过调节红、绿、蓝三个分量的强度来表示不同颜色。
通常情况下，每个分量的取值范围为0-255。
2.1 RGB到HSV的转换算法HSV（色相、饱和度、明度）是另一种广泛使用的颜色表示方法。
HSV模型将颜色分为三个维度：色相（H），饱和度（S）和明度（V）。
其中，H表示颜色在环形连续光谱上所处位置，取值范围为0-360；S表示颜色饱和度，取值范围为0-1；V 表示颜色的明度，取值范围为0-1。
RGB到HSV的转换算法如下所示：def RGB2HSV(R, G, B):R = R / 255.0G = G / 255.0B = B / 255.0Cmax = max(R, G, B)Cmin = min(R, G, B)delta = Cmax - Cminif delta == 0:H = 0elif Cmax == R:H = 60 * ((G - B) / delta % 6)elif Cmax == G:H = 60 * ((B - R) / delta + 2)else:H = 60 * ((R - G) / delta + 4)if Cmax == 0:S = 0else:S = delta / CmaxV = Cmaxreturn H, S, V2.2 RGB到CMYK的转换算法CMYK（青、品红、黄、黑）是一种用于印刷颜色的色彩空间。
CMYK模型通过调节青、品红、黄三个颜料的浓度以及黑色墨水的使用量来表示不同颜色。
通常情况下，每个分量的取值范围为0-100。
图像处理之色彩转换（CCM）
图像处理之⾊彩转换（CCM）1 ⾊彩校正原理⼈眼对⾊彩的识别，是基于⼈眼对光谱存在三种不同的感应单元，不同的感应单元对不同波段的光有不同的响应曲线的原理，通过⼤脑的合成得到⾊彩的感知。
⼀般来说，我们可以通俗的⽤ RGB三基⾊的概念来理解颜⾊的分解和合成。
理论上，如果⼈眼和 sensor 对光谱的⾊光的响应，在光谱上的体现如下的话，基本上对三⾊光的响应，相互之间不会发⽣影响，没有所谓的交叉效应。
理想R/G/B光谱响应如下：⽽实际⼈眼对R/G/B的光谱响应如下，RGB的响应并不是完全独⽴的。
某款相机的sensor光谱响应曲线如下：从上图可以看出，sensor的R/G/B响应曲线和⼈眼的R/G/B响应曲线是不⼀致的。
⽽且图像数据经过ISP的AWB处理之后肯定会存在⾊偏，因此需要RGB域进⾏⾊彩矩阵校正。
2 ⾊彩校正策略我们已看到 sensor 对光谱的响应，在 RGB各分量上与⼈眼对光谱的响应通常是有偏差的，当然就需要对其进⾏校正。
不光是在交叉效应上，同样对⾊彩各分量的响应强度也需要校正。
通常的做法是通过⼀个⾊彩校正矩阵对颜⾊进⾏⼀次校正。
校正矩阵如下：该⾊彩校正的运算通常由 ISP 完成，软件通过修改相关寄存器得到正确的校正结果。
另外随着⾊温的升⾼，要对⾊温进⾏较正，否则，物体在这样的光线条件下所表现出来的颜⾊就会偏离其正常的颜⾊，因此需要降低 sensor 对红⾊的增益，增加 sersor 对蓝光的增益。
因此，建议做CCM矩阵时选取不同的⾊温⽣成不同的CCM矩阵，然后根据实际⾊温值插值得到当前⾊温的CCM矩阵。
3 参考链接(1) /article/4180(2) /thread-1196-1-1.html(3) /s/blog_48fd99310102wtvt.html。
基于深度学习的图像色彩转移技术研究
基于深度学习的图像色彩转移技术研究一、引言图像色彩转移是一种基于图像处理的技术，可以将一张图像的色彩转移到另一张图像上。
该技术一直是计算机视觉、计算机图形学等领域研究的热点问题。
随着深度学习技术的不断发展，图像色彩转移技术也得到了极大的提升和改进。
本文将介绍基于深度学习的图像色彩转移技术的研究现状和进展，并探讨其在实际应用中的前景和发展方向。
二、基于深度学习的图像色彩转移技术综述1. 传统的图像色彩转移方法在深度学习之前，图像色彩转移技术主要采用传统的方法。
其中包括基于直方图的方法、基于颜色空间的方法、基于直方图匹配的方法等。
但是，由于这些方法大多是基于像素级别的操作，无法考虑整个图像的信息，因此往往会出现色彩失真、过渡不自然等问题。
2. 基于深度学习的图像色彩转移方法基于深度学习的图像色彩转移方法相对来说更加先进和高效。
深度学习通过建立复杂的神经网络，可以对图像的颜色信息进行有效的学习和提取。
目前，基于深度学习的图像色彩转移技术主要包括以下两类。
(1) 基于卷积神经网络的图像色彩转移方法基于卷积神经网络的图像色彩转移方法一般采用自编码器或生成对抗网络（GAN）等技术。
这些模型可以将输入的图像转换成另一种风格的图像。
例如，是将黑白图像转换成彩色图像，还可以将一个图像的风格应用到另一个图像上。
但是，这种方法需要大量的数据和计算资源，因此在实际应用中存在一定的限制。
(2) 基于样式迁移的图像色彩转移方法基于样式迁移的图像色彩转移方法主要是基于神经风格迁移（NST）技术。
该技术可以将一张图片的风格应用到另一张图片上，从而实现色彩转移的效果。
不同于卷积神经网络，该方法可以使用较小的图像数据集进行训练，而且在计算上也比较高效。
但是，由于本身是基于样式迁移理论的，因此可能会出现过于“艺术化”和“抽象化”的问题。
三、基于深度学习的图像色彩转移技术在实际应用中的前景基于深度学习的图像色彩转移技术在实际应用中具有广阔的前景。
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麓纛
煮震篡递 震
文／ 姜旭丽
近几年来 ，由于计算机的发展 ，数字化图像和
处理 技术被 广 泛地 应 用于 图像 的显示 、传 输和 复制
前后 色彩 是 确定 的 。产 生色彩 偏 差主 要原 因是 各种 介 质 中色 彩 的表示 原理 和 方式 不 同。要 获得 高质 量 的印 品 ，就需 要 了解 色彩 转换 技术 ，更 深入 的 了解
途是 在某 些标 准 下用 通 用可接 受 的方式 简化 彩色 规
范。本 质 上 ，颜色 模型 是 坐标 系统和 空 间 的规范 ，
位 于 系统 中的每 种 颜色 都 由单个 点来 表示 。 下面介 绍 几种 常见的颜 色模 型。
像输 出过程中的颜色矫正以及变色照片的色彩复原
等领域 。 图像复 制 的过程 即为 图像信 息 转移 的过程 ，在 图像 复制 过程 中 ，原稿 和 印品之 间不 可避 免要 进行 颜 色 的传递 和转 换 。不 同介 质、 不 同颜 色 空 间的彩 色 图像 的色彩 一 致性 矫正 目标更 加 明确 ，一 般矫 正
色 ，但 在 实际 中 ，为 打 印 组合 这 些颜 色 长成 的 黑色 是 不纯 的 。 因此 ，为 了产 生真 正 的黑 色 （ 打 印 中 在 起 主 要 作 用 的 颜 色 ），加 入 了 第 四 种 颜 色 — — 黑
合 。 Ｈ Ｓ 色 描 述 对 人类 说 是 自然地 、直 观 的 ，符 Ｉ颜 合 人 的视 觉特 性 。
色彩 在转 换过 程 中的 变化 ，控 制色 彩 变化 的范 围 ，
的工程 中。数字成像设备如数码相机、显示器、打
印机等 ，得到 了迅 速发展 和 普遍应 用 。但是 ，由于 这些设 备所 处理 的颜 色 空 间数据复 杂 ，给跨 媒体 颜 色复 制带来 了困难 。解 决跨 媒体颜 色真 实 复制 的一
图像是 由３ 幅原 色 图像 合成 一副 单 一 图像 。Ｈ 颜 色 Ｓ Ｉ 模 型 是采 用 色调 和饱 和 度 来描 述 颜 色 ，是从 人 类 的 色 视觉机 理 出发 提 出的 。
线分布。在本模型中，不 同颜色处在立方体上或其
内部 ，并 可 用从 原点 分 布 的 向量 来定 义 。为 方 便起 见 ，假设 所 有 的颜 色 值 都 归 一 化 ，则 图 １ 中所 示 的 立 方体 就 是 一个 单 位 立方 体 。 在 Ｒ 色模 型 中 ， Ｂ Ｇ颜 所 表示 的 图像 有 三个 图像 分 量 组成 ，每一 个 分 量 图 像都 是 其原色 图像 。
传 统 印 前分 色 技术
１照相分色 ．
照 相 分 色 技 术 早 期 采 用 的是 间接 分 色 加 网 工 艺 ，即通过 滤 色片将 彩 色原稿 分 解成连 续 调分 色 阴 片 ，进 行手 工修版 后 ，再 将各 分 色阴 片进 行加 网拷 贝成 网点分 色 阳片。 后来 发展 成 为直 接分 色 加 网工 艺 ，即 “ 直 挂 ” ，通 过接 触 网屏 或玻 璃 网屏 在分 色 的 同时进 行 加 网 ，将 彩 色原 稿 进 行 分 色 ，同 时 以 照相 蒙版 修 改 ，得 到 网点分 色 负片 ，取 代 了手 工修 改方式 。
觉 系 统 的 这种 特 性 采 用 Ｈ Ｓ 色 空 间来 解 释 更 为适 Ｉ颜
２Ｃ Ｋ ． ＭＹ 颜色模 型
青 、 品 红 、 黄 ，是 色料 的原 色 ，Ｃ Ｙ 颜 色 模 ＭＫ 型 是基 于 色料 三 原色 的 ，这 一颜 色 模 型 主要 用 于产 生硬 拷 贝输 出。等 量 的 色料 三原 色 混 合可 以 产 生黑
１ＲＢ ．Ｇ 颜色模型
在Ｒ Ｂ 型 中 ，每种 颜 色 出现 在红 、 绿 、蓝 的 Ｇ模 原 色 光谱 分量 中 ，这个 模 型基 于笛 卡尔 坐标 系 统 ， 所 考 虑 的彩 色 子 空 间是 如 图 １ 示 的 立 方 体 。 图 １ 所 中 ，Ｒ Ｇ 位 于 ３ 角上 ，青 、深 红 、和ｉｙ 示人 眼感 受到 彩色光 的颜 色 的 ｎｅｓ 表 ｔ 强 弱程 度 ，它 与彩色 光 的能量 大 小有关 。 人 类 的视 觉 系统 对 亮度 的敏 感 程度 远强 于 对颜
图 Ｉ ＲＧＢ 色模 型 颜
色 浓 淡 的敏 感 程 度 ，对 ｂＲ 色模 型 ，人 类 的视 ｇ Ｇ颜 Ｂ
色 调 Ｈ 表 示 颜 色 ，颜 色 与 彩 色 光 的 波 长 有 ｅ ｕ 关 ，将 颜 色 按 红 橙 黄 绿 青 蓝 紫 顺 序 排 列 定 义 色 调 值 ，并 用色 度 角来表 示 。 饱和 度 Ｓ ｔ ｒｔ ｏ 表 示色 的纯度 ，也 就是 彩 色 ａ ｕ ａ ｉｎ 光 中掺 杂 白光 的程 度 。 白光越 多饱和 度 越低 ， 白光 越 少饱 和 度越 高 且 颜 色越 纯 。饱 和度 的取值 采 用百
另外３ 个角上 ，黑色在原点处 ，白色位 于离远点最
～ —— —、
｛８ 印 量与 准化 ２１・ 刷质 标 ００ ６
、～
… 一
／
远 的 角上 。在 该模 型 中 ，灰 度 等 级沿 着 这两 点 的连
３． Ｓ ＨＩ 颜色模 型
Ｒ Ｂ Ｍ Ｋ 其他 类似 的颜色 模 型不 能很 好 的 Ｇ ，Ｃ Ｙ 和 适 应 实际 上 人解 释 的颜 色 。此 外 ，我们 不认 为 彩色
。 个 方法 是采 用颜 色管 理 系统 。显现 不 同颜色 空 间的
尽 量达到 印 品和 原稿 的～致 性 。
几种 常见的颜 色模型
颜 色模 型 （ 也称 为彩 色空间 或彩 色系 统 ） 的用
色域映射成为了色彩管理的核心。
色 彩 转换 技 术 简 介
色彩 转 换技术 是指 在一 种色 彩基础 上 ，完全 或 全 部地 改变 某些 色彩 特征 ，而使 其变为 另一 种 色彩 的图像 处理 技术 。其 应 用主要 包括 不 同介质 彩色 图
色 ，产 生 了Ｃ Ｙ 颜色 模 型 。四 色 印刷就 是 指Ｃ Ｙ ＭＫ Ｍ 颜
色模 型 的三种 原色 再加 上黑 色 。
图 ３ ＨＩ颜 色模 型 Ｓ
１
印刷质量与标准化 ２１． ００ ｇ ６
／
ｎ 哦钏 №
『市场准入 』
果 好 ，例 如 用照 相 方 法 进 行 蒙版 校 色 时 ，须 经几