色差值计算公式
色差值计算公式

说明:以
上数据只
需对图蓝
色部分的
进行更
改,就可
以得出结
果△E值
色差值计算公式:△E=根号下△L的平方+△a的平方+△b的平方
返回给定数字的正平方根:SQRT
它的语法是:SQRT(number)
其中Number是要计算平方根的数。
比如我们要求出16的平方根,就可以在单元格中输入:“=SQRT(16)”,即可得出答案4。
知道了这两个函数的用法,我们就可以轻松的得出Z的值了。
先分别求出X和Y的平方,然后把它们相加,再相加得出的值开方,就可以得出答案。
如果你还是觉得这样的速度慢,还有更好的方法。
下面介绍一个函数:SUMSQ
■返回参数的平方和:SUMSQ
它的语法是:SUMSQ(number1,number
答案4。
案。
色差公式计算

色差公式计算色差公式是一种常用的数学计算方法,用于衡量物体在不同色光条件下的颜色差异。
通过色差公式,我们可以准确地描述并比较不同物体或者同一物体在不同光照条件下的颜色变化,从而帮助我们更好地理解和研究颜色。
色差公式最常用的就是CIE Lab色差公式,它是由国际照明委员会(CIE)在1976年推出的。
CIE Lab色差公式是基于人眼感知的颜色空间,它将颜色分为三个维度:亮度L、红绿轴a、蓝黄轴b。
通过测量目标物体在这三个维度上的数值,可以得出物体的颜色。
在计算CIE Lab色差公式时,首先需要测量两个颜色样本的L、a、b数值。
然后,利用以下公式进行计算:△E = √((△L)^2 + (△a)^2 + (△b)^2)其中,△E代表色差值,△L、△a、△b分别代表两个颜色样本在亮度L、红绿轴a、蓝黄轴b上的差异。
通过计算色差值,我们可以得出两个样本之间的颜色差异。
色差公式的应用非常广泛,特别是在颜色测量和质量控制方面。
它可以帮助生产厂家在生产过程中及时发现并解决产品颜色偏差的问题,从而提高产品的质量稳定性。
此外,色差公式还可以应用于色彩匹配、电子显示器颜色校准、图像处理等领域,为相关研究和应用提供可靠的数据支持。
然而,需要注意的是,色差公式只是一种计算方法,它不能完全代表人眼对颜色的感知。
人眼对颜色的感知是一个复杂的过程,受到多种因素的影响,比如光照条件、个体差异等。
因此,在进行色差计算时,需要结合实际应用需求进行参数选择和修正,以确保计算结果的准确性和可靠性。
总之,色差公式作为一种常用的计算方法,在颜色测量和研究领域具有重要的应用价值。
通过准确计算和比较颜色差异,我们可以更好地理解和掌握颜色的特性,为相关领域的研究和应用提供科学的数据支持。
同时,我们也需要认识到色差公式的局限性,结合实际需求进行合理应用,以达到更好的效果。
希望本文能对读者了解色差公式有所帮助。
色差计算色差公式

色差计算色差公式色差是指在一定光源和观察条件下,样品与标准样品或者两个样品之间的颜色差异。
色差计算是通过测量样品的颜色数据,并与标准样品相比较来确定色差值的。
常见的色差计算方法有多种,其中比较常用的是LAB色差计算方法。
LAB色彩空间是一种在1931年由CIE(国际照明委员会)制定的一种与人眼的视觉感官相关的颜色空间。
其中L表示明度,A表示红绿色调的差异,B表示蓝黄色调的差异。
LAB色差计算方法可以通过以下公式计算:△E=[(△L)²+(△a)²+(△b)²]^(1/2)其中△E表示两个颜色之间的色差值,△L,△a,和△b分别表示样品的L、A、B值与标准样品的L、A、B值之间的差异。
在Excel中,可以使用以下步骤计算色差值:1. 在Excel电子表格中,创建几列用于存储样品和标准样品的L、A、B值以及计算色差的结果。
2.对于样品和标准样品的L、A、B值,通过仪器或者其他方式进行测量,并将结果录入对应的单元格中。
3.在另外一列中,使用公式"=(样本L-标准样本L)^2"来计算L值的差异的平方。
将公式应用于整列单元格。
4.在另外一列中,使用公式"=(样本A-标准样本A)^2"来计算A值的差异的平方,将公式应用于整列单元格。
5.在另外一列中,使用公式"=(样本B-标准样本B)^2"来计算B值的差异的平方,将公式应用于整列单元格。
6.在最后一列使用公式"=SQRT(L值差异平方+A值差异平方+B值差异平方)",来计算色差值,并将公式应用于整列单元格。
通过以上步骤,您可以在Excel中计算出样品与标准样品之间的色差值。
需要注意的是,色差值的计算只是通过数值上的差异来判断颜色的差异,而实际的视觉感受可能会有所差异。
因此,色差值只是一个定量的指标,不能完全代表颜色的差异。
此外,还有其他一些色差计算方法,如△E_CMC、△E_1994、△E_2000等,可以根据不同的需求选择合适的方法。
色差值计算公式

色差仪主要看L、A、B值
<(L标-L测)平方+(A标-A测)平方+(B标-B测)平方>开根号=E值
Lab 颜色标尺按如下标识:
L (亮度)轴表示黑白,0 为黑,100 为白
A (红绿)轴正值为红,负值为绿,0 为中性色
B (黄蓝)轴正值为黄,负值为蓝,0 为中性色
所有的颜色都可以通过任何一种Lab 标尺被感知并测量。
这些标尺也可以用来表示标样同试样的色差,并通常有Δ为标识符。
如果ΔL为正,说明试样比标样浅,如果ΔL为负,说明试样比标样深。
如果Δ a 为正,说明试样比标样红(或者少绿),如果为负,说明试样绿(或者少红)
如果Δb为正,说明试样比标样黄(或者少蓝),如果为负,说明试样蓝(或这少黄)
L,a,b 颜色差异还可以通过一个单独的色差符号ΔE来表示出来,ΔE被定义为样品的总色差,但不能表示出样品的色差的偏移方向,ΔE数值越大,说明色差越大,它通过下面的公式计算得来:△E*=[(△L*)2+(△a*)2+(△b*)2]1/2
从这可知并无定值
注意大多数情况下,数据是相对色差,而不是绝对色差。
有些公司只要求总色差小于2,有些要求比较严格的,就会要求到L a b值
△a△ b △c △l一般情况下均没有定值,但严格要求的话,应该是各有要求.
△E*=[(△L*)2+(△a*)2+(△b*)2]1/2
△c*=[(△a*)2+(△b*)2]1/2
如果△E小于等于,建议△a△b△l均小于等于
一般的,△E在时目视可以分辨.
1。
色差的计算方法

色差公式:△Eab=[△L*2 △a*2 △b2]1/2△L=L样品-L标准明度差异△a=a样品-a标准红/绿差异△b=b样品-b标准黄/蓝差异△E总色差的大小△L大表示偏白,△L小表示偏黑△a大表示偏红,△a小表示偏绿△b大表示偏黄,△b小表示偏蓝范围色差(容差)0 - 0.25△E非常小或没有;理想匹配0.25 - 0.5△E微小;可接受的匹配0.5 -1.0△E微小到中等;在一些应用中可接受1.0 -2.0△E中等;在特定应用中可接受2.0 - 4.0△E有差距;在特定应用中可接受4.0△E以上非常大;在大部分应用中不可接受为了解决基于RGB 色彩模型的图片比对存在的上述问题,我们采用了基于色彩计算的新的图片验证方法。
在开始介绍基于色差分析的图片比对方法之前,先介绍一下色差的相关原理。
色差的原理和发展历史所谓色差,简单说来就是表示两种颜色的差异程度。
说到色彩的量化和测量技术,就必须提到国际发光照明委员会(CIE)。
鉴于RGB 色彩模型与设备相关性等问题,CIE 在RGB 模型基础上,制定了一系列包括CIE XYZ 基色系统和颜色空间等在内的新标准,试图建立一个新的色彩空间,使得工业界能够准确指定产品颜色。
而后又针对XYZ 色彩空间的不足,进一步制定了LAB 色彩空间规范及有关色差计算公式。
使得工业界可以用数值deltaE 来表示两种色彩的差异程度,进而评估它们的近似度。
目前CIE1976LAB 规范已经被广泛应用,成为国际通用的色彩测量标准。
需要指出的是,色差的计算公式并非只有CIELAB差公式这一种。
色差的计算和应用虽然RGB 色彩模型被广泛应用,但却不能直接通过RGB 色彩模型计算出色差。
我们必须先将色彩从RGB 色彩空间转换到XYZ 色彩空间,而后再转换到LAB 色彩空间,最后根据总色差公式来计算色差。
事实上CIE 提供了多种理想的色彩模型和转换算法,这里我们只是选取其中的一种简单算法。
色差仪中的△eab公式

色差仪中的△eab公式
色差仪中的△Eab公式是用来计算两个颜色之间的色差的数学
公式。
△Eab是CIE(国际照明委员会)定义的一种色差度量标准,
用于衡量两个颜色在人眼中的感知差异。
该公式基于CIE 1976 Lab
颜色空间,其中L表示亮度,a表示从红色到绿色的轴,b表示从黄
色到蓝色的轴。
△Eab的计算公式如下:
△Eab = [(△L)^2 + (△a)^2 + (△b)^2]^0.5。
其中,△L表示两个颜色之间的亮度差异,△a表示两个颜色之
间的红绿色差,△b表示两个颜色之间的黄蓝色差。
这个公式通过
计算这三个颜色分量的差异来得出一个总体的色差值。
这个公式的应用可以帮助人们评估和比较不同颜色之间的差异
程度,对于色彩匹配和质量控制非常有用。
在工业生产中,色差仪
经常用于检测产品的颜色一致性,例如纺织品、涂料、塑料制品等。
另外,食品行业也会使用色差仪来检测食品的颜色是否符合标准。
总的来说,△Eab公式是色差仪中用于计算两个颜色之间色差的重要公式,它在工业生产和科学研究中有着广泛的应用。
色差的计算方法

色差公式:△Eab=[△L*2 △a*2 △b2]1/2△L=L样品-L标准明度差异△a=a样品-a标准红/绿差异△b=b样品-b标准黄/蓝差异△E总色差的大小△L大表示偏白,△L小表示偏黑△a大表示偏红,△a小表示偏绿△b大表示偏黄,△b小表示偏蓝范围色差(容差)0 - 0.25△E非常小或没有;理想匹配0.25 - 0.5△E微小;可接受的匹配0.5 -1.0△E微小到中等;在一些应用中可接受1.0 -2.0△E中等;在特定应用中可接受2.0 - 4.0△E有差距;在特定应用中可接受4.0△E以上非常大;在大部分应用中不可接受为了解决基于RGB 色彩模型的图片比对存在的上述问题,我们采用了基于色彩计算的新的图片验证方法。
在开始介绍基于色差分析的图片比对方法之前,先介绍一下色差的相关原理。
色差的原理和发展历史所谓色差,简单说来就是表示两种颜色的差异程度。
说到色彩的量化和测量技术,就必须提到国际发光照明委员会(CIE)。
鉴于RGB 色彩模型与设备相关性等问题,CIE 在RGB 模型基础上,制定了一系列包括CIE XYZ 基色系统和颜色空间等在内的新标准,试图建立一个新的色彩空间,使得工业界能够准确指定产品颜色。
而后又针对XYZ 色彩空间的不足,进一步制定了LAB 色彩空间规范及有关色差计算公式。
使得工业界可以用数值deltaE 来表示两种色彩的差异程度,进而评估它们的近似度。
目前CIE1976LAB 规范已经被广泛应用,成为国际通用的色彩测量标准。
需要指出的是,色差的计算公式并非只有CIELAB差公式这一种。
色差的计算和应用虽然RGB 色彩模型被广泛应用,但却不能直接通过RGB 色彩模型计算出色差。
我们必须先将色彩从RGB 色彩空间转换到XYZ 色彩空间,而后再转换到LAB 色彩空间,最后根据总色差公式来计算色差。
事实上CIE 提供了多种理想的色彩模型和转换算法,这里我们只是选取其中的一种简单算法。
色差计算

1 色差色差是指颜色件与标准颜色之间在色相、明度、彩度之间存在的差异。
这个定义是基于CIELAB 色差理论的,CIELAB色差公式为:△L= L样品- L*标准(明度差异)△a= a样品- a*标准(红/绿差异)△b= b样品- b*标准(黄/蓝差异)如图1所示,一些时候除了△L、△a、△b之外,还使用△E作为色差的控制手段,其中:2 色差的测量和评定方法色差的测量和评定方法主要可以分为两类:目视评定和色差仪测量。
2.1 目视评定目视评定就是在合适的光源条件下,将需要比对的颜色件放在靠近的位置上,直接观察二者颜色是否一致,进而得到色差情况的判断。
2.2 色差仪测量色差仪就是测量色差的仪器,也可以按照使用原理称为多角度分光光度仪。
色差仪测量是指使用色差仪对车身、外饰颜色件或色板进行测量,并将获得数据与颜色基准数值进行比对。
3 目视色差评定在颜色匹配中的应用在汽车生产制造过程中,目视评定应用最为广泛。
因为目视色差最能反映消费者的实际使用状态,因此对于色板之间、色板与车身之间、尤其是车身与外饰颜色件之间的色差判定,最终都必须经过目视评定。
3.1 目视评定的光源光源状态对目视结果有较大的影响,不同的光强下颜色件之间的色差将会被放大或缩小,因此,选择合适的光源进行色差的目视评定是非常必要的。
3.1.1 标准光源灯箱标准光源灯箱是为目视评定提供标准光源的设备。
以某标准光源灯箱为例,该灯箱为目视评定提供如下五种有严格标准的光源:(1)日光D65、(2)白炽灯光A、(3)百货公司灯光CWF和TL84、(4)紫外光UV。
在汽车色差检测领域,日光是最贴近消费者实际使用需求的光源,因此在标准光源灯箱能够提供的几种标准光源中,日光D65(色温6500K的光源)也是最常用的。
同样,在色差仪测量中,D6510也是最经常使用的光源模式。
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色差仪主要看L、A、B值
<(L标-L测)平方+(A标-A测)平方+(B标-B测)平方>开根号=E值
Lab 颜色标尺按如下标识:(H, ^$ Y)~8 D. e% |){ L (亮度)轴表示黑白,0 为黑,100 为白
A (红绿)轴正值为红,负值为绿,0 为中性色 2 T/ P
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B (黄蓝)轴正值为黄,负值为蓝,0 为中性色
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所有的颜色都可以通过任何一种Lab 标尺被感知并测量。
这些标尺也可以用来表示标样同试样的色差,并通常有Δ为标识符。
如果ΔL为正,说明试样比标样浅,如果ΔL为负,说明试样比标样深。
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如果Δ a 为正,说明试样比标样红(或者少绿),如果为负,说明试样绿(或者少红)# {+ O8 m! q1 v* U4 i% w
如果Δb为正,说明试样比标样黄(或者少蓝),如果为负,说明试样蓝(或这少黄)
L,a,b 颜色差异还可以通过一个单独的色差符号ΔE来表示出来,ΔE 被定义为样品的总色差,但不能表示出样品的色差的偏移方向,ΔE数值越大,说明色差越大,它通过下面的公式计算得来:△E*=[(△L*)2+(△a*)2+(△b*)2]1/2
从这可知L.a.b并无定值7 I5 k! Z' k/ n' R: k' N
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注意大多数情况下,数据是相对色差,而不是绝对色差。
有些公司只要求总色差小于2,有些要求比较严格的,就会要求到L a b 值3 j$ p. r- }7 v: n: k3 A' F+ B
△a△ b △c △l一般情况下均没有定值,但严格要求的话,应该是各有要求.
△E*=[(△L*)2+(△a*)2+(△b*)2]1/2" q1 i f3 ]+ |
△c*=[(△a*)2+(△b*)2]1/2# z6 ^/ S2 r! v* Q
如果△E小于等于2.0,建议△a△b△l均小于等于
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一般的,△E在1.5时目视可以分辨.。