机器视觉测量技术
机器视觉第5章 尺寸测量技术
直线拟合的哈夫变换方法
直线函数：y=px+q
图像空间XY：(x, y) 参数空间PQ：(p, q)
Y (x2, y2)
(x1, y1)
O
X
Q
q=-x1p+y1
q’
q=-x2p+y2
O
p’
P
点--线对偶性：
图像空间中共线的点，对应在参
数空间中相交的线。
参数空间中相交于一点的所有直
Hough变换的基本思想：依次检查图像上的每个棋子(特定 像素)。对每个棋子，找到所有包含它的容器(直线)，并 为每个容器的计数器加1。遍历结束后，统计每个容器 所包含的棋子数量。当图像上某个直线包含的特定像素 足够多时，就可以认为直线存在。
第5章 尺寸测量技术
L4
A L1
B L8
L6
L7
L2
L3
Hough变换时，依次对像素A、B进行处理
像素A的处理结果：L1、L2、L3、L4等直线的计数器加1； 像素B的处理结果：L2、L6、L7、L8等直线的计数器加1； 最终结果：除L2外，其余直线区域的计数器值均为1。
根据图像大小设定阈值T，规定若某个直线计数器内包含 的特定像素数量>T，则认为此直线存在。
第5章 尺寸测量技术
5.5 角度测量
在工业零件视觉检测的应用中，经常需要对工件中的一些 角度进行测量。
螺母正视图中每条边相互的夹角大小及是否相等 零件底面与侧面的垂直度检测
角度检测的关键是对所测角度的两条边线的提取，然后利 用斜率计算公式得到两条线的夹角。
可采用以上介绍的方法，得出两条直线方程
第5章 尺寸测量技术
Hough算法的改进
机器视觉测量技术
（5）视觉的选择性
听而不闻视而不见。依赖先验知识而取向。
（6）视觉的整体性
对部分感知之和而产生的一种整体知觉经验
（7）视觉的恒常性
亮度恒常性：黑布、白布各自一半在阳光下，一半在阴影中，我们仍然能够判定它为黑布白布。
大小恒常性：物体在视网膜上的象随距离而变化，但我们的感觉则并不是大小的变化而是距离的变化。（感觉到远方的牛仍然比近处的狗大）
2.6照明系统设计
第三章 光学图样的测量
3.1全息技术
3.2散斑测量技术
3.3莫尔条纹测量技术
3.4微图像测量技术
第四章 标定方法的研究
4.1干涉条纹图数学形成与特征
4.2图像预处理方法
4.3条纹倍增法
4.4条纹图的旋滤波算法
第五章 立体视觉
5.1立体成像
5.2基本约束
5.3边缘匹配
5.4匹域相关性
附：教学实验
1、视觉坐标测量标定实验
2、视觉坐标测量的标定方法。
3、视觉坐标测量应用实验
4、典型零件测量方法等。
第一章绪论
1.1概述
人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。
式中Ω0是入瞳对轴上点0所张的立体角，故轴外点像平面的辐照度为
上式说明：像面照度 与光学系统的相对孔径 的平面成正比，又和视场角θ的余弦的4次方成正比；
需要特别注意的是： ，这将严重影响像面照度的均匀性。但是，对于野外景物，它并不是朗伯体，而是各向均匀发光体，则 。
1.7视觉的空间知觉
人眼能在高和宽为2D空间上形成的视象得到一个3D视觉空间。
机器视觉第5章 尺寸测量技术
F a, b i2 yi axi b
i 1 i 1
n
n
2
极值原理：
F a F b
n n n n xi yi xi yi n ③ a i 1 i 1 i 1 2 xi yi axi b 0 2 n n i 1 2 n xi xi ② n i 1 i 1 2 yi axi b 0 1 n a n ① i 1 b yi xi n i 1 n i 1
第5章 尺寸测量技术
第5章 尺寸测量技术
尺寸测量是机器视觉技术最普遍的应用行业，包括 物件的长度、角度、孔径、直径、弧度等都是典型的物件 待测几何参数。 传统尺寸测量精度低、速度慢、无法满足大规模自 动化生产的需要。 基于机器视觉的尺寸测量技术属于非接触性测量， 具有检测精度高、速度快、成本低、便于安装等优点。不 但可以获取在线产品的尺寸参数，同时可对产品作出在线 实时判定和分检。
2. 依次逐行检测至扫描结束。
3. 循环取得各点的标号，根据不同的标号，将像素加到对 应的数组。 4. 计算各个连通区域的面积及个数等。
第5章 尺寸测量技术
Hough算法的改进
基于局部PCA方向统计分析的Hough直线检测算法
首先通过边缘检测获得图像边缘，对边缘像素进行分 块处理，利用PCA得到所有掩膜范围内的主元方向，将 获得的局部方向信息映射到参数空间，侧重利用其统计 规律来模糊约束 Hough变换极角范围，达到减少运算量 和存储累计矩阵的目的。
直线间距离测量 线段长度测量
第5章 尺寸测量技术
5.1.1 距离测量
基本步骤：
1)对定位距离的两条直线进行识别和拟合。(关键步骤) 2)得到直线方程后，根据数学方法计算两线间的距离。
基于机器视觉的尺寸测量应用综述
基于机器视觉的尺寸测量应用综述随着科学技术的发展，机器视觉技术也在不断地向前发展，同时得到了广泛的应用。
在工业生产中，尺寸测量一直是一个重要的环节，而基于机器视觉的尺寸测量应用正是针对这一需求而发展起来的。
本文将对基于机器视觉的尺寸测量应用进行综述，介绍其原理、技术特点以及应用情况。
一、基于机器视觉的尺寸测量原理基于机器视觉的尺寸测量是利用相机和图像处理技术来进行尺寸测量的一种方法。
其原理是通过摄像头采集被测物体的图像，然后通过图像处理算法来提取出物体的边缘、角点等特征，最终计算出物体的尺寸。
在这一过程中，需要考虑到相机的畸变、光照等因素对图像质量的影响，同时需要对图像进行校正和增强处理，以提高尺寸测量的精度和稳定性。
1. 高精度：基于机器视觉的尺寸测量可以实现高精度的测量，可以满足很多高精度测量的需求。
2. 非接触：与传统的尺寸测量方法相比，基于机器视觉的尺寸测量不需要接触被测物体，可以避免由于接触导致的误差。
4. 适用范围广：基于机器视觉的尺寸测量可以适用于不同形状、大小的物体，具有很强的通用性。
5. 灵活性强：基于机器视觉的尺寸测量可以对测量方法进行灵活的调整，适应不同的测量需求。
1. 工业制造领域：基于机器视觉的尺寸测量在工业制造领域得到了广泛的应用，可以用于对产品尺寸、形状的检测和测量，提高了生产线的自动化程度和产品质量。
2. 医疗领域：在医疗领域，基于机器视觉的尺寸测量可以用于医学影像的分析和测量，可以对各种病变进行定量的分析和评估。
3. 城市管理：在城市管理领域，基于机器视觉的尺寸测量可以用于交通监控、道路施工等方面，帮助管理部门进行城市规划和管理。
基于机器视觉的尺寸测量应用在各个领域都有着广泛的应用前景，其高精度、非接触、高效性、适用范围广和灵活性强等特点，使得其在工业制造、医疗、城市管理和农业等领域发挥了重要的作用。
随着科学技术的不断发展，相信基于机器视觉的尺寸测量应用将会得到更多的技术突破和应用创新。
基于机器视觉的尺寸测量方法
基于机器视觉的尺寸测量方法
机器视觉是一种通过摄像机、图像处理软件、计算机和人工智能技术来模拟人类视觉的技术。
在制造业中，机器视觉已经被广泛应用于尺寸测量，其高精度和高效率的特点使其成为自动化生产线上重要的测量手段。
基于机器视觉的尺寸测量方法是通过摄像机获取待测物体的影像，通过图像处理软件提取物体的轮廓或特征点，然后利用数学模型计算物体的尺寸。
这种方法不仅可以测量平面物体的尺寸，还可以对三维物体的长度、宽度、高度等尺寸参数进行测量。
在实际应用中，基于机器视觉的尺寸测量方法需要考虑以下几个方面：
1. 图像质量：图像质量直接影响测量精度，因此需要保证摄像机的分辨率、对比度、光线等条件都符合要求。
2. 物体表面的特征：在进行尺寸测量之前，需要对物体表面进行特征提取。
对于平面物体，可以直接提取物体的轮廓；对于三维物体，需要先通过立体匹配算法建立物体的三维模型，然后提取其特征点。
3. 计算模型：测量结果的精度和稳定性与计算模型密切相关。
因此需要根据实际应用场景选择适当的计算模型，并进行模型的优化和验证。
4. 测量环境：测量环境对测量精度也有一定的影响。
需要保证测量环境的稳定性和灰度均匀性，避免光照不均或者物体本身存在遮
挡等情况。
基于机器视觉的尺寸测量方法已经被广泛应用于汽车、航空、电子、医疗等领域。
随着机器视觉技术的不断发展和完善，基于机器视觉的尺寸测量方法将会更加精准和高效。
机器视觉测距的原理和方法
机器视觉测距的原理和方法
机器视觉测距是利用图像处理和计算机视觉技术来实现测量目标物体与相机之间的距离。
其原理和方法可以分为以下几种：
1. 三角测距原理：利用视差（相邻图像上同一物体的位置差异）来计算物体的距离。
通过相机的双目或多目成像系统获取多个视角的图像，从而得到图像中目标物体的视差信息，通过视差与相机的基线长度之间的关系，可以计算出距离。
2. 结构光测距原理：结构光测距是利用投射特定结构的光斑模式，通过相机观测光斑的形变来计算物体距离的一种方法。
常见的结构光测距方法有二维结构光和三维结构光。
通过对物体投射结构光，然后用相机观测结构光形变的方式，计算出物体的距离。
3. 时间-of-flight（TOF）原理：TOF测距是利用物体反射光的时间延迟来计算物体的距离。
该方法通过在相机上安装一个发射器和一个接收器，发射器发射红外激光脉冲，接收器接收到反射回来的激光脉冲。
通过测量激光脉冲的时间延迟，可以计算出物体的距离。
4. 激光三角法原理：激光测距是利用激光束在空气中传播速度恒定的特性，通过测量激光束的反射时间或相位差来计算物体的距离。
该方法通过向物体发射一个脉冲激光束，然后用相机或接收器接收反射回来的激光束，通过测量激光束的时间或相位差，可以计算出物体的距离。
综上所述，机器视觉测距的原理和方法多样化，可以根据具体应用需求选择合适的测距方法。
基于机器视觉的机械检测与测量技术
基于机器视觉的机械检测与测量技术近年来，随着科技的不断进步，基于机器视觉的机械检测与测量技术在制造业中得到了广泛应用。
在传统的机械检测与测量中，往往需要人工参与，既费时又费力，且容易产生误差。
而通过引入机器视觉技术，可以实现自动化的检测与测量，大大提高了效率和准确性。
机器视觉是一种利用计算机和摄像机等设备对图像进行处理和分析的技术。
它通过模拟人类视觉系统的方式，识别和理解图像中的信息，并根据预设的算法进行相应的处理。
在机械检测与测量中，通过机器视觉技术可以实现对零件尺寸、形状、缺陷等进行快速而准确的检测与测量。
首先，机器视觉可以应用于零件尺寸的检测与测量。
传统的尺寸检测需要人工使用卡尺等工具进行，不仅浪费人力资源，而且容易产生误差。
而利用机器视觉技术，可以通过摄像机对零件进行拍摄，并将图像传输到计算机进行处理和分析，从而得到尺寸的数据。
通过与预设的标准进行对比，可以快速准确地确定零件是否合格。
其次，基于机器视觉的技术可以用于形状的检测与测量。
在制造过程中，零件的形状是否符合设计要求是十分重要的。
传统的方法往往需要仪器测量或者人工判断，耗时耗力且容易受主观因素影响。
而利用机器视觉技术，可以通过对零件图像的处理和分析，提取出形状的特征，并与预设的形状进行对比。
这种方法不仅准确性高，而且效率也得到了极大提高。
此外，机器视觉在检测零件缺陷方面也有广泛的应用。
在制造过程中，零件的缺陷会严重影响产品的质量和使用寿命。
传统的人工检测往往需要经验丰富的检验员进行，既费时又容易出错。
借助机器视觉技术，可以通过对零件图像的分析，快速准确地检测出潜在的缺陷，并及时采取相应的措施。
特别是对于微小缺陷的检测，机器视觉技术更是具有独特的优势。
然而，基于机器视觉的机械检测与测量技术也存在一些挑战和局限性。
首先，对于材料特性或者光照条件的变化比较敏感，可能会引起误判。
其次，复杂的零件形状和结构可能会导致识别和测量的困难。
此外，机器视觉的算法和模型的建立也需要一定的时间和精力投入。
3D机器视觉技术测量原理有哪些
3D机器视觉技术测量原理有哪些3D机器视觉技术是一种通过摄像机、传感器和计算机算法来获取并分析三维物体形状和结构信息的技术。
它在工业自动化、计算机辅助设计、医疗领域等各个领域都具有广泛的应用。
以下是几种常见的3D机器视觉技术测量原理。
1. 立体视觉（Stereo Vision）立体视觉是最常见也是最直观的一种3D测量技术。
它通过两个或多个摄像机同时拍摄同一场景的不同角度图像，然后通过计算机算法对图像进行处理，推算出物体的深度信息。
这种方法适用于静态场景，可以测量物体的尺寸、形状和位置等。
2. 相位测量（Phase Measurement）相位测量是一种基于物体表面的纹理或结构的光学变化来获取物体三维形状的方法。
它通过光源照射物体，使用相机记录物体表面的相位变化，然后根据相位变化来推算物体的高度信息。
这种方法精度较高，通常用于测量物体表面的细节特征，比如凹凸不平的物体表面。
3. 结构光投影（Structured Light Projection）结构光投影是一种利用投影仪投射特定的光纹或光斑到物体表面上，通过相机记录被投射光纹或光斑的畸变情况，进而推算物体的三维形状的方法。
这种方法常见的有线条结构光和格雷代码结构光。
它适用于不同尺寸和形状的物体，测量速度较快且精度较高。
4. 飞行时间法（Time-of-Flight）飞行时间法是一种通过计算光线从光源到物体表面再反射回相机所需的时间来推算物体的距离的方法。
它通过发送一个短脉冲光束，记录光束与物体表面的相互作用时间，然后根据光的速度推算出物体的距离。
这种方法在测量远距离和大尺寸物体上具有优势，但由于光传播速度受环境和表面材料的影响，精度相对较低。
以上是几种常见的3D机器视觉技术测量原理。
根据不同的应用需求和实际场景，可以选择合适的测量原理来获取物体的三维形状和结构信息。
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机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学2007.3目录第一章绪论1.1 概述1.2 机器视觉的研究内容1.3 机器视觉的应用1.4 人类视觉简介1.5 颜色和知觉1.6 光度学1.7 视觉的空间知觉1.8 几何基础第二章图像的采集和量化2.1 采集装置的性能指标2.2 电荷藕合摄像器件2.3 CCD 相机类2.4 彩色数码相机2.5 常用的图像文件格式2.6 照明系统设计第三章光学图样的测量3.1 全息技术3.2 散斑测量技术3.3 莫尔条纹测量技术3.4 微图像测量技术第四章标定方法的研究4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法4.3 条纹倍增法4.4 条纹图的旋滤波算法第五章立体视觉5.1 立体成像25.2 基本约束5.3 边缘匹配5.4 匹域相关性5.5 从 x 恢复形状的方法5.6 测距成像第六章标定6.1 传统标定6.2 Tsais 万能摄像机标定法6.3 Weng ’ s 标定法6.4 几何映射变换6.5 重采样算法第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件(多媒体介绍第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计9.2 图像传感器设计9.3 图像处理分析9.4 图像识别分析附:教学实验1、视觉坐标测量标定实验2、视觉坐标测量的标定方法。
3、视觉坐标测量应用实验4、典型零件测量方法等。
3第一章绪论1.1 概述人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。
智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。
智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。
人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉眼耳鼻舌身所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。
机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。
机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。
1.2 机器视觉的研究内容1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等数字化设备2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。
3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。
系统标定4 高层视觉:在以物体为中心的坐标系中,恢复物体的完整三维图,识别三维物体,并确定物体的位置和方向。
5 体系结构:根据系统模型(非具体的事例来研究系统的结构。
(某时期的建筑风格—据此风格设计的具体建筑1.3 机器视觉的应用工业检测—文件处理,毫微米技术—多媒体数据库。
许多人类视觉无法感知的场合,精确定量感知,危险场景,不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。
1 零件识别与定位4生产线机器人足球赛2 产品检验外形、表面、装配位置、超声探测内部裂纹和气孔3 移动机器人双目识别恢复场景。
无人驾驶汽车4 遥感图像分析航空摄影、气象卫星、资源卫星航空摄影:利用普通摄影机航拍。
制图、制导用气象卫星:红外成像、气象云图海洋资源:合成孔径雷达,获取海辰形象。
找矿农作物调查,自然灾害测报,生态环境检测。
5 医学图像分析X 射线、 CT (Computer Tomography 、核磁共振 MRI (magnetic resonance imaging ,超声成像。
作用:(1图像增强、标记、染色(2专家系统,自动研制6 安全鉴别、监视跟踪车辆识别、车牌号识别人脸、眼底、指纹、表情7 其他体育运动分析:游泳5制衣(人体扫描影视制作1.4 人类视觉简介1 人眼所能看到的光谱范围,只是电磁波辐射范围的很小的一部分,为 380nm -780nm ,可见光谱2 人眼的构造角膜占表面的 1/6具有屈光作用晶状体、玻璃体等都有屈光作用视网膜:杆状细胞(暗3 视觉信息处理(1 亮度 (2 形状(3运动(4颜色(5深度感(6通道(7并行人眼对运动物体特别敏感锥状细胞有三种,分别对 430、 540、 570,敏感,构成了三基色原理的基础。
深度感因视差而产生视觉过程:(1视觉的时间特性视觉在时间上有累积效应对一般的物体进行观察时,接收光的总能量E 与物体可见面积、表面宽度 L 和时间距 (观察时间长度 T 成正比。
另外:人对光的感觉有潜伏期,多次闪光会导致闪烁的知觉。
降龙十八章(2视觉的空间特性小而弱的光点单独呈现时可能看不见, 但当多个连在一起作为一个大的光点时同时呈现时便能看见了。
视觉度表示人所能看到景物细节的准确性。
认知觉察定位觉察:检测在视野中的某个给定物体是否存在定位:对两物体相对位置精确辨别的能力解像:对一视觉形状各组成部分之间距离的辨别能力认知:综合的能力和方法,包括明度识别,一定的解像力和定位能力。
(3形状知觉:轮廓、图形、背景轮廓:轮廓把物体与视野中的其它部分区分开来,轮廓不等于形状。
轮廓只是边界,是局部概念,而形状则是全体概念。
主观轮廓:主观轮廓产生的必要条件是有些不完整的因素出现将它完整起来就有一种把它变成简单和稳定正规图案的倾向。
(4视觉的相对性视觉感知的结果不仅仅取决于刺激本身,还与经验对比有关系。
(早晨、中午的太阳哪个更近前景与背景:前景:视觉关心的主体。
背景则是与前景相关联的其它刺激视觉知觉的对比:(1前景和背景可相互置换 (2前景受背景的影响(5视觉的选择性听而不闻视而不见。
依赖先验知识而取向。
(6视觉的整体性对部分感知之和而产生的一种整体知觉经验 (7视觉的恒常性亮度恒常性:黑布、白布各自一半在阳光下,一半在阴影中,我们仍然能够判定它为黑布白布。
大小恒常性:物体在视网膜上的象随距离而变化,但我们的感觉则并不是大小的变化而是距离的变化。
(感觉到远方的牛仍然比近处的狗大形状恒常性:直线投影为一点,通过经验加以矫正颜色恒常性:在相当宽的光明变化条件中,能够感受到颜色的恒常。
(8视觉的组织性相似性接近性封闭性封闭轮廓更容易够成图形。
连续性按列按行三列点列一条直线和曲线的多次交汇,心理上倾向于连续。
(9错视现象高度(10眼球微动现象1.5 颜色和知觉牛顿用三棱镜研究白光的折射,就此便发现白光可被分解成一系列从紫到红的连续光谱。
从而证明白光是由不同颜色的光线相混合而形成的, 而这些光实际上是不同频率的电磁波。
(1无颜色白灰黑黑白系列颜色(2有颜色除黑白系列之外的各种颜色色觉的产生: 光源的光反射或透射视网膜人脑解释物体均匀的反射各种光白色物体只反射某种或某几种颜色彩色CIE 国际明度委员会R :700nm (570G :546.1nm (540 光的三基色B :435.8nm (430 二基色叠加形成三补色颜料的三基色正是光的三补色。
人眼的锥状细胞有三种,分别对 430, 540, 570光谱敏感。
设三种刺激量分别为:X 、 Y 、 Z 则:Z Y Z Yy ++= , Z Y X X x ++=, Z Y X Zz ++=为刺激量的比例系数,称为色系数。
可见:x+y+z=1CIE1931色度图○ 1 三色比例系数 x 、 y 、 z 均大于零。
○ 2 Y的数值正好是彩色光亮度。
○ 3 x=y=z 表示标准白光。
这样:Hering 方格错觉⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡B G R 5943. 50565. 000601. 05907. 40. 11302. 17517. 17689. 2 Z ( Y ( X (○ 1 每一点对应一种颜色。
○ 2 色度图边界上二点代表纯颜色。
○ 3 连接两端点直线上的点可由二端点颜色合成。
3端点三角形内的颜色可由三端点颜色合成。
3基色不能组合出所有的颜色。
补色律:两个以适当比例混合能得到白色或灰色的颜色,互称为补色。
中间色律:两个非补色混合,便产生一个新的中间色或混合色,色调的混合比例确定。
代替律:如颜色X+Y>>B , A+B>>C 则有 A +X +Y >>C颜色模型① RGB 模型 (面向显示器、打印机等硬设备规划为单位正方体则所有 RGB 的值在 [0, 1]R = 700 nmG =546.1 nmB =435.8 nm根据不同需要提出了:RGB 、 CMY 、 XYZ 、YIQ 、 HSV (HIS标准白色的 RGB 光通量r φ、G φ、B φ为:r φ:G φ: B φ = 1:4.5907:0.0601这样把光通量为 1Lm 的红色, 4.5079流明的绿光, 0.0601流明的蓝光作为三基色的单位基色量。
这样某彩色光通量(C = R(R +G(G +B(B(C 表示光的明亮程度,其色度只取决于 R 、 G 、 B 之间的比例关系。
∴合B G R R r ++= , B G R G g ++= , BG R B b ++= r 、 g 、 b 为色度坐标, r + g + b = 1② CMY各种光也都可以用 CMY 三基色混合而成。
RGB, 由黑白,增色过程。
CMY ,由白黑,减色过程。
(绘图,打印机颜料。
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡B G R Y M C 111 ④ YIQ 保证彩色电视和黑白电视的兼容。
NTSC(国际电视系统协会。
Y 对应于 XYZ 中的 Y ,为亮度信息。
选择三色的基色量为 R=0.299, G=0.587, B=0.114∴ Y=0.299R+0.587G+0.114B规定:I =0.74(R -Y -0.27(B -YQ=0.48(R -Y + 0.41(B -Y综合有:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡B G R Q I Y 312. 0523. 0211. 0322. 0274. 0596. 0114. 0587. 0299. 0 这里 RGB 为 NTSC 制式 RGB⑤ HIS 模型H :色调。
混合光谱中的主要波长。
S : 饱和度。
一定色调的纯度。
纯光谱色是完全饱和,加入反光饱和度逐渐减小。
I : 密度、亮度(与反射率成正比RGB 到 HIS 转换(31B G R I ++= ], , [min(31B G R BG R S ++-= (( (22B G G R G R BR G R H --+--+-=HIS 转到 RGB]1, 0[, ∈I S ]1, 0[, , ∈B G R1(S I B -=∈H [0, 120°]I R =[60cos(cos 1H H S -+ ] (3R B I G +-=发光强度定义:光源 1210540⨯Z H 的单色光,在指定方向辐射强度为 W1.6 光度学光度学:研究光的强弱的学科。