教你如何判断图像偏色
浅谈图像偏色的校正
浅谈图像偏色的校正浅谈图像偏色的校正摘要：在拍摄过程中，由于拍摄现场的色温变化，或相机的白平衡调整发生偏差，图像就会偏色。
本文介绍了几种快速校正图像偏色的方法。
关键词：中性灰；图像；校正偏色1 颜色根底知识与中性灰根本原理1.1 颜色根底知识1.1.1 颜色的根本属性色相、饱和度、明度。
色相表示颜色的名称，比方平常所说的红色、绿色等；饱和度表示颜色的纯度，即颜色的浓淡程度；而明度是指颜色的明暗变化。
1.1.2 颜色的色彩模式RGB模式，这是一种显示模式。
它通过红、绿、蓝三种颜色的光叠加而形成各种不同的颜色。
用RGB模式表示颜色的时候，R、G、B分别代表红色、绿色和蓝色。
颜色为白色时，R、G、B的取值均为255，而颜色为黑色时，R、G、B的取值那么均为0。
假设R=G=B，那得到的就是灰色。
所以在灰色梯度中除纯黑、纯白以外，只要RGB相等就是标准的灰色，就属于中性灰的范畴。
CMYK模式，这是一种印刷模式。
它靠反射某种颜色的光并吸收其它颜色的光来产生颜色。
用此种模式表示颜色的时候，C、M、Y、K分别代表青色、品色、黄色和黑色。
而CMY与RGB各色间是一种互补的关系。
如果RGB中一种颜色减少时，结果就会向这种颜色的补色开展。
1.2 中性灰根本原理按照中性灰的原理，如果图像不偏色，那么黑白灰的地方其RGB是等值的；如果黑白灰的地方RGB值不相等，图像就偏色，哪个值高图像就偏哪个颜色。
调整高的值，把它修正就可以纠正照片的偏色了。
2 偏色的概念及图像偏色的原因图像偏色概念：偏色是指图像的颜色跟原有的色调不同。
图像偏色的原因主要表现在以下几方面：1〕亮度表测光曝光不当；2〕环境色对主体的影响；3〕相机色温与照明光线的色温不相符合。
3 判断图像偏色的方法3.1 利用“中性灰〞原理判断图像是否偏色翻开图片后，首先判断图像场景中哪些景物应该是黑白灰，然后用工具箱中的颜色取样工具在图像中单击，观察信息面板上显示的数值，假设RGB三值不相等，说明图像偏色了。
PS里单击照片取样，秒判照片是否偏色，一看就会
PS里单击照片取样，秒判照片是否偏色，一看就会
嗨！路过美丫的朋友——您好！
今天和你分享一下，在PS里面，使用“直方图”配合“颜色取样器工具”，即可判断照片是否偏色？以及偏的色调？判断照片是否偏色，是我们后面对照片进行调色的前提哦！
1、打开PS软件，把图片打开。
2、直方图：窗口—直方图。
3、颜色取样器工具：吸管工具箱里面，找到“颜色取样器工具”。
快捷键：吸管i，按住shift+i进行切换。
4、取样：选择“颜色取样器工具”，然后在照片里面，本应该是“黑、白、灰”的位置取样。
无彩色：黑、白、灰，取样的结果是R、G、B的数值一样。
Photoshop CC版本：取样最多10个，PS CS6及之前的版本最多取样4个。
在这里我们就取样4处：
5、分析取样结果：
取样1：R—231，G—236，B—240
RGB数值对比后，R和G的值相差不大，B的数值远高于R和G 的数值，所以照片的蓝色调。
同理，取样2、取样3、取样4也是一样，所以照片整体偏蓝色调。
6、扩展：RGB数值对比分析
情况一：如果R、G、B取样的数值里，其中一个数值远大于其他两个数值，则照片的色调偏此数值大的颜色；
情况二：如果R、G、B取样的数值里，其中两个的数值接近，并远超第3个，则照片的色调偏这两个相加的那个颜色。
比如：油菜花
取样的结果分析：R、G、B这3值对比，R和G的接近并远超B 的数值，R红+G绿=Y黄
所以，照片呈现的就是金灿灿的油菜花田！
呀！就这么简单，你学会了么？。
基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法
基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法近年来，随着电子产品和图像处理技术的发展，人们对图像处理质量要求越来越高，检测偏色和颜色校正等应用也变得越来越重要。
偏色检测和颜色校正是图像处理中一个重要方面。
本文将介绍一种基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法，以便更好地检测和校正图像中存在的偏色。
为了实现基于图像分析的偏色检测及颜色校正，首先需要完成图像分析操作。
图像分析可以将图像分割成许多像素点，并计算每个像素点的颜色值，这是检测偏色的基础。
图像分析还提供了一些其他操作，比如形态学操作，可以分析图像中物体的形状，细节，大小和结构等信息，有助于对偏色进行更精确的检测。
检测图像中的偏色一般可以分为两种情况：一种是图像中某一像素值超出预定义最大范围，此时可以直接把该像素点判定为偏色；另外一种是图像中像素值之间的差异大于预定参数，此时也可以判断为偏色。
偏色检测完成后，可以根据偏色的数量和位置来确定偏色是由单一颜色产生还是由多种颜色混合而成，以便更有效地进行下一步的颜色校正。
偏色检测完成后，接下来就可以进行颜色校正。
颜色校正是一种把偏色处理为标准颜色的操作，它的原理是把图像的颜色变换表映射到标准颜色空间，最终实现偏色的处理。
为了更好地进行颜色校正，可以使用图像处理技术，包括彩色空间的变换、颜色均衡及图像增强等，以便更准确地将偏色处理为标准颜色。
此外，为了更有效地完成偏色检测及颜色校正，还可以采用算法优化技术，例如元胞自动机算法、模糊C均值聚类算法、改进K-means 聚类算法等，通过改进图像处理算法可以有效地提高图像处理的性能和效率。
综上所述，基于图像分析的偏色检测及颜色校正是一种有效的图像处理方式，可以有效地检测和校正图像中存在的偏色，从而实现良好的图像处理质量。
通过图像分析操作，对偏色的检测和颜色校正将更加准确，并且还可以利用算法优化技术，提高图像处理的性能和效率。
利用中性色判断数码照片是否偏色及校正方法
利用中性色判断数码照片是否偏色及校正方法一、前言现场勘查中由于要快速完成对原始现场的拍照固定，一般影像人员都将数码相机曝光模式调成P档（程序曝光模式），白平衡调成AWB（自动白平衡模式），在此模式下，相机会根据内置测光系统给出一组合理的光圈快门组合，你只需要用拨盘从中间选出一个合适的组合，同时省去了调节相机白平衡的繁琐，在大部分情况下，这种设置都能够获得正确的曝光，但由于时间、地域的不确定性，现场光线环境比较复杂，相机本身的自动测光系统一些时候会无法正确判断该用何种白平衡设定，这样就容易出现照片偏离自然客观的颜色，由此造成偏色现象。
二、方法1、运用PHOTOSHOP软件分析现场照片是否偏色。
数码照片的颜色都被转换为数据存储，因此通过了解这些数据所代表的颜色，就可以客观的判断这张照片是否存在偏色，以及偏什么颜色。
1.1 操作步骤将一张数码照片用PHOTOSHOP软件打开。
用左侧工具面板上的“吸管工具”，分别从照片中颜色倾向不明显（即该色彩点不明显倾向于红黄蓝绿等颜色）的亮部（照片中光线较亮的部分，指右侧颜色面板下RGB三个数值一般在235以上的部分。
某些照片曝光不足时会找不到适合的亮部，这时需先在photoshop软件上部菜单栏中选择图像——调整——亮度/对比度选项，将照片亮度值和对比度值调高。
）、暗部（照片中光线暗淡的部分，指右侧颜色面板下RGB三个数值一般在15以下的部分）、灰部（照片中白色的阴影或画面的灰点，指右侧颜色面板下RGB三个数值一般在100-200之间的部分）取三点颜色数值（数值在右侧颜色面板上，以R、G、B三个数字表示，分别代表红色、绿色、蓝色范围在0-255之间，如图2）。
1.2 分析判断记录下R、G、B三个数值相比较，如果R、G、B其中某一个数值明显高于其他两个，同时取得这三点都是这个数值高，这就表明照片在此颜色上产生了偏色。
2、偏色照片的校正2.1 新建阀值图层寻找中性色点打开需要校正的照片，通过上述检测方法检测出这张数码照片偏红色。
?ps直方图怎么看（判断图像色调）和ps如何看直方图案例（校正偏红图像）
ps直方图怎么看（判断图像色调）和ps如何看直方图案例（校正偏红图像）内容提要：文章介绍ps直方图怎么看，使用专业的“直方图面板”来判断图像的色调。
并通过修正一幅偏红图像为例来介绍ps如何看直方图。
PS直方图提供了一些图像数据信息，借助直方图面板中的这些信息，可以快速判断图像中的颜色分布和一些颜色问题，从而修正偏色等问题。
下面介绍具体的ps中直方图怎么看的方法。
执行“窗口——直方图”，可以打开直方图面板，可能每个人打开直方图显示的会不太一样。
单击面板右上角的“设置菜单”按钮，可以选择不同的视图来查看直方图。
ps如何看直方图是需要掌握的。
我们一起学习ps直方图怎么看。
1.利用直方图来观察图像色调案例一：亮调图像直方图中间的峰值图，最左边表示暗部区域，中间是灰部区域，最右边是亮部区域，越往左越暗，越往右越亮。
下面的图像，分析“直方图”，图像像素主要分布在调板右侧，也就是亮色调区域的图像像素较多，而左侧即暗部区域几乎没有图像像素。
通过直方图我们可以知道，该图像整体偏亮，缺少黑色像素，从而使亮部细节损失较大，此类图片除非特殊需要，否则我们可以认为是一张曝光过度图像。
案例二：暗调图像下面的图像，分析“直方图”，图像像素集中在直方图的左侧，也就是暗部区域，亮部区域几乎没有图像像素。
通过直方图可以知道，图像暗部的细节损失较大，图像亮度不足。
我们可以认为是曝光不足图片。
案例三：灰色调图像下面的图像，分析“直方图”，图像像素集中在中间部分，即中间色调的图像像素包含较多，没有亮部和暗部。
通过直方图可以知道，图像效果表现为反差过低，层次减少，画面发灰。
案例四：高反差图像直方图为U型图，通过直方图可以知道这个图像一定是一幅高反差图，大部分的像素要么集中在亮的地方，要么集中在暗的地方，中间区域的像素非常少。
通过上面四幅图像，我们知道了ps直方图怎么看，可以观察颜色的色调。
那么，什么样子的直方图分布是正确的呢？一幅比较好的图应该明暗细节都有，在直方图上就是从左到右都有分布，同时直方图的两侧是不会有像素溢出的。
关于数码照片偏色的判断与校正
关于数码照片偏色的判断与校正一，数码相片偏色的原因我们知道，数码相机拍出来的相片经常会出现偏色的现象；如在日光灯的房间里拍摄的照片会显得发绿，而在日光阴影处拍摄到的照片会偏蓝。
一般来说，如果在用数码相机进行拍摄的时候没有正确地设置数码相机的白平衡或现场的光线环境比较复杂，使得相机本身的自动测光系统无法正确判断该用何种白平衡设定，这样就容易出现照片偏色现象。
照片的偏色是由于数码相机白平衡校正不正确，或受光源及环境色的影响，造成与被摄者固有色的色彩有偏差，所以照片偏色校正就是还原固有色，使画面更具有真实感（除摄影师故意营造艺术氛围的照片不在此调整行列，例如加色片或低色温的照片等）二，如何判断数码照片偏色经常听到大家对数码照片偏色的评论，这个偏暖、那个偏冷，某品牌相机普遍偏某种色调，等等。
所谓偏色，就是照片偏离客观自然的颜色。
面对一张有偏色的数码照片，可能一时还真很难准确判断偏色的色调和程度。
要调整，却无从下手。
你说偏色，他看着不偏，你看着偏黄，他却认为偏红。
因为色觉是一个比较主观的问题，每个人的对颜色的感觉都有差别，但是光线的波长却肯定是客观的，那么怎样才能把主观的颜色感觉和照片存在的客观颜色联系起来呢？计算机上照片的颜色都被用数字量化了，在Photoshop里就可以方便地判断偏色并进行调整，办法也有好几种。
我们可以取三个点进行偏色校正，取高光点（一般取245以上RGB数值），暗部（一般取10以下RGB数值），灰部一般取白色的阴影或画面的灰点（RGB数值在100-200之间为最佳），灰部点不要取肤色或固有色就是红色黄色绿色及肉眼明显可分辨的色相颜色，取点注意RGB三个数值尽量接近或数值相差不大的进行调整，取完点再看数据只要R/G/B那个数据大了，或小了，那就可以肯定的说这张照片就是偏向数值大的颜色或是数值小的颜色的补色。
到底偏了多少数值，运用PhotoShop中的Info面板可以直接观察到。
由于受环境色及其他因素的影响，调整完可多取几个点再判断是否取点准确，已最终达到颜色的准确。
印前作业中图像偏色的判断
印前作业中图像偏色的判断一幅纸质图像原稿，经扫描输入到计算机，如果在屏示屏上看到的颜色与原稿上的颜色有差异，我们就称之为偏色。
这种方式是完全凭人眼所能感觉到的色彩差异来进行判别的。
但对于数字原稿图像，在没有可比较的实物前提下，全凭人眼观察是不准确的。
此时就需要计算机把图像是否偏色的信息准确的告诉我们，从而有针对性地进行校正。
本文主要分析在不考虑硬件设备颜色空间的前提下，如何在PhotoShop软件中分析图像的偏色问题。
1颜色理论基础在颜色系统中，色光的三原色红(R)、绿(G)和蓝(B)色按照颜色的亮度值从0(黑)到255(白色)的值进行混合能够产生自然界中的约1670万种颜色。
在这三种颜色中，当三种颜色的亮度值相等时，产生灰色;当三种亮度值都是255时，产生纯白色;而当所有亮度值都是0时，产生纯黑色。
在色轮上，红色和绿色混合得到其中间色黄色;红色和蓝色混合得到其中间色品红;绿色和蓝色混合得到其中间色青色。
色料的三原色青(C)、品红(M)、黄(Y)以及黑(K)按照油墨不同浓度的百分比进行混合从而形成打印或印刷颜色。
在三种色料中，当三种色料的油墨浓度相等时，产生灰色;当三种油墨浓度都为100%时，产生灰黑色(由于油墨本身有杂质，所以只能得到灰黑色，而不是纯黑色);当三种油墨都为0时，产生白色(也即无油墨)。
在色轮上，青色加品红混合得到其中间色蓝色;青色加黄色得到其中间色绿色;品红加黄色得到其中间色红色。
以上红(R)、绿(G)、蓝(B)、青(C)、品红(M)和黄(Y)六种颜色反映在一个色轮上，它们之间的关系是：1.色轮上对角线方向的颜色互为补色，如蓝色的补色为黄色。
2.色轮上相隔的两种颜色混合得到的是这两种颜色的中间色，如红色加绿色得到的是黄色。
3.在R、G、B中，其中某两种颜色混合得到的是另外一种颜色的补色，如红色加绿色得到的是蓝色的补色即是黄色。
4.在C、M、Y中，其中某两种颜色混合得到的是另外一种颜色的补色，如青色加品红色得到的是黄色的补色即是蓝色。
基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法
基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法图像处理技术已经发展成为计算机视觉（Computervision）的重要组成部分，其在社会安全、智能交通管理、智能家居识别以及医学图像分析等领域有广泛的应用。
图像处理需要处理大量的图像数据，面对复杂的图像，图像处理技术在色彩处理上存在着一定的困难。
偏色检测与颜色校正就是其中的重要环节，其在图像分割、物体跟踪以及特征提取中发挥着无可替代的作用。
本文的主要内容是介绍基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法。
首先，本文将介绍偏色检测技术的原理及其实现的方法，包括色彩模型的建立、色彩冲洗的计算、多元颜色识别和颜色校正；其次，我们将介绍颜色校正的原理及其实现的方法，包括按颜色补偿法、色彩空间尺度转换以及颜色偏移补偿法；最后，我们将结合实际应用，展示图像分析中偏色检测及颜色校正的应用，以及常见的偏色检测及颜色校正对比方法。
二、偏色检测1.本原理偏色检测就是检测图像中的偏色，通常情况下，偏色是指比预期（基准）上色更准确阴影，或者更浅色阴影，或者更深色阴影。
偏色检测可以帮助技术人员发现并纠正看似不符合规定的图像颜色。
要实现偏色检测，首先需要建立一种描述颜色的模型，同时，还需要采用某种算法计算出图像中的颜色特征参数，通常，采用的算法有色彩直方图（color histogram）、色彩角（color angle）以及Lab颜色空间等。
2.现方法（1）色彩模型的建立：首先，根据预期的色彩特征建立色彩模型，色彩模型由色彩范围（color range）、色彩深度（color depth）和色彩分布（color distribution）三部分组成。
（2）色彩冲洗计算：通过色彩模型，计算出图像中偏离基准色彩的冲洗程度，以及实际冲洗值，直至达到基准色彩。
（3）多元颜色识别：通过计算不同颜色的像素数量，大致得到图像所使用的颜色种类，进而确定图像中存在的偏色类型。
（4）颜色校正：将偏色检测出来的偏色改正为基准色或者相近的色彩，让图像颜色更贴近预期。
如何识别照片中的亮部、暗部、中间调分别偏什么颜色？
如何识别照片中的亮部、暗部、中间调分别偏什么颜色？怎么调出更通透的照片？用好冷暖是关键！我们在拍照过程中，有时会觉得照片不够通透。
主要原因有几点，画面中的色彩、明暗关系与层次没有拉开。
这当中，色彩的冷暖关系是一个非常重要的因素。
冷暖不仅可以拉开画面层次，同时还可以用来表达不同的情绪，比如：静物中常利用背景和物体自身颜色的反射来强化冷暖对比，从而突显主体；在风光中利用自然光、人造光等建立冷暖对比关系，让画面层次丰富。
在人物中，冷暖可以给你明显的情绪感知。
在摄影中用好冷暖，是需要技巧的，怎么才能用好这之间关系？下面我们从几个方面来讲述。
一、冷暖对比就是亮部与暗部的对比冷暖是相对的，简单而言亮部暖暗部就冷，亮部冷暗部就暖，灰部是固有色也是最纯的色。
倾向如果有强弱，那就必然有最强暖色和最强冷色。
最强冷：蓝色；最强暖：黄色。
然而在拍风光时，应该选择逆光，因为逆光能让冷暖对比自然的呈现出来。
二、拍冷暖的片子如何选择时机和机位1.时机的选择：自然的色温差在不同的时间段呈现的冷暖对比是不同的，阳光越发强烈的时候，就会消弱这种冷暖对比。
比如：选择在阳光灿烂的时机去拍摄，时刻不对，太难空会带着强烈的蓝色，整个画面显得炫目刺眼。
然而当华灯初上，夕阳西下之时，亮部显得暖，暗部显得冷，天空与地面就会形成各自的冷暖对比，整个片子就显得和谐。
2.机位的选择：在选择机位的时候应该充分借助自然光、人造光、以及不同物体的反射光加强冷暖对比，把遮挡法、低角度应用到构图当中。
天空与地面的色温差城市灯光与天空的色温差夕阳被云层等遮挡产生的色温差人造光源间的色温差三、后期如何调节冷暖对比——调色也要遵守的基本法，不要总想搞个大新闻。
夕阳落下的真实颜色是黄，而不是红；海水的蓝是那样暗淡，这些看似幅度较大的后期流程，步骤却特别少。
给大家介绍三种方法，也可以综合应用：1.粗暴的调整：通过白平衡调整，让冷暖色调都能呈现出来——如果色温显著偏向冷暖中的一方，则不会出现冷暖对比，而是冷或暖与白色的对比。
基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法
基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法随着电子产品的发展，对图像处理技术的需求也在不断增加。
图像处理领域主要涉及图像压缩、去噪、图像分类、图像拼接和计算机视觉等技术。
其中，图像偏色的检测和校正相比于其他技术而言，有一定的重要性。
图像偏色是指在采集、显示和存储过程中，由于设备和材料因素而产生的颜色偏差。
图像偏色的检测和校正可以提高图像处理的质量，并被应用于图像处理中相关的各个领域。
目前，图像偏色检测和校正的方法有许多，如人工视觉技术、基于光谱技术、基于特征技术以及基于图像分析技术。
其中，基于图像分析的技术有着明显的优点，能够准确的检测出图像的颜色偏差，以及快速、有效的校正图像。
除此之外，基于图像分析的技术还可以实现自动化检测和校正，具有更大的应用前景。
为了更好地应用基于图像分析的技术，本文提出了一种基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法。
首先，通过颜色转换技术，将图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间；其次，在HSV色彩空间中运用模糊识别原理，检测出图像的颜色偏差；最后，通过颜色调整参数，实现图像的校正。
与传统的方法相比，本文提出的方法能够快速准确的检测出偏色，并快速有效的校正图像。
接下来，本文将介绍基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法的具体实现过程，详细介绍颜色转换、模糊识别原理、颜色调整参数设置以及测试实验等内容。
首先，介绍基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法的基础，颜色转换技术。
颜色转换技术是将图像从源色彩空间转换到目标色彩空间的技术。
在本文的方法中，我们将图像从RGB色彩空间转换到HSV 色彩空间。
RGB色彩空间是一种根据三种基色的组合调整出多种颜色的空间，HSV色彩空间能够根据颜色色调、饱和度和亮度等参数调整出多种颜色。
其次，介绍基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法的核心，模糊识别原理。
模糊识别原理属于一种模糊逻辑的内容，它能够根据输入数据的相似程度，以某种形式表示出识别结果，从而准确检测出图像的颜色偏差。
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教你如何判断图像偏色
一幅纸质图像原稿，经扫描输入到计算机，如果在屏示屏上看到的颜色与原稿上的颜色有差异，我们就称之为偏色。
这种方式是完全凭人眼所能感觉到的色彩差异来进行判别的。
但对于数字原稿图像，在没有可比较的实物前提下，全凭人眼观察是不准确的。
此时就需要计算机把图像是否偏色的信息准确的告诉我们，从而有针对性地进行校正。
本文主要分析在不考虑硬件设备颜色空间的前提下，如何在PhotoShop软件中分析图像的偏色问题。
1颜色理论基础
在颜色系统中，色光的三原色红(R)、绿(G)和蓝(B)色按照颜色的亮度值从0(黑)到255(白色)的值进行混合能够产生自然界中的约1670万种颜色。
在这三种颜色中，当三种颜色的亮度值相等时，产生灰色;当三种亮度值都是255时，产生纯白色;而当所有亮度值都是0时，产生纯黑色。
在色轮上，红色和绿色混合得到其中间色黄色;红色和蓝色混合得到其中间色品红;绿色和蓝色混合得到其中间色青色。
色料的三原色青(C)、品红(M)、黄(Y)以及黑(K)按照油墨不同浓
度的百分比进行混合从而形成打印或印刷颜色。
在三种色料中，当三种色料的油墨浓度相等时，产生灰色;当三种油墨浓度都为100%时，产生灰黑色(由于油墨本身有杂质，所以只能得到灰黑色，而不是纯黑色);当三种油墨都为0时，产生白色(也即无油墨)。
在色轮上，青色加品红混合得到其中间色蓝色;青色加黄色得到其中间色绿色;品红加黄色得到其中间色红色。
以上红(R)、绿(G)、蓝(B)、青(C)、品红(M)和黄(Y)六种颜色反映在一个色轮上，它们之间的关系是：
1)色轮上对角线方向的颜色互为补色，如蓝色的补色为黄色。
2)色轮上相隔的两种颜色混合得到的是这两种颜色的中间色，如红色加绿色得到的是黄色。
3)在R、G、B中，其中某两种颜色混合得到的是另外一种颜色的补色，如红色加绿色得到的是蓝色的补色即是黄色。
4)在C、M、Y中，其中某两种颜色混合得到的是另外一种颜色的补色，如青色加品红色得到的是黄色的补色即是蓝色。
对于RGB颜色模式的图像而言，图像上某点的颜色信息很多时，此图像就偏向此种颜色。
但颜色信息很少或者为0时，此图像就偏向此种颜色的补色。
同样对于CMYK颜色模式的图像而言，图像上某点的颜色信息很多时，此图像就偏重于此种颜色。
但颜色信息很少或者为0时，此图像就偏重于此种颜色的补色。
2.根据图像的直方图判别图像偏色情况
在PhotoShop软件中，打开图像直方图调板，在直方图扩展视图中，图像的复合通道显示的“平均值”是整个图像的平均亮度值，如果单个颜色通道的“平均值”与其接近，表示不偏色;如果单个颜色通道的“平均值”与其相差很大，一般表明此图像偏色。
对于RGB颜色模式的图像，如果单个颜色通道的“平均值”比复合通道的“平均值”大，表明此图像偏向此种颜色;如果单个颜色通道的“平均值”比复合通道的“平均值”小，表明此图像偏向此种颜色的补色。
CMYK颜色模式的图像与RGB颜色模式的图像相反，如果单个颜色通道的“平均值”比复合通道的“平均值”大，表明此图像偏向此种
颜色的补色;如果单个颜色通道的“平均值”比复合通道的“平均值”小，表明此图像偏向此种颜色。
3依据中性灰理论判别图像的偏色情况
从色彩理论上看，等量的红(R)、绿(G)和蓝色(B)以及等量的青(C)、品红(M)和黄色(Y)油墨混合后会产生灰色。
R255+B255+G255=白色
R254+B254+G254=灰色
……
R128+B128+G128=灰色
……
R1+B1+G1=灰色
R0+B0+G0=黑色
C0+M0+Y0=白色
C1+M1+Y1=灰色
……
C50+M50+Y50=灰色
……
C99+M99+Y99=灰色
C100+M100+Y100=灰黑色
在正常光照射下，如果一幅图像上应该为灰色的位置处的像素不显示灰色，那么此图像就一定偏色。
以上通过图像的直方图和中性灰理论分析图像偏色的两种方法在印前作业中可以有效地帮助我们分析查看图像的偏色情况。
颜色理论是分析图像偏色的基础。
在计算机中，图像的颜色信息是以数字的形式表现的，如果对颜色理论掌握不准，就很难分析出图像的偏色问题。
另外，对于颜色理论的掌握也是我们后期调整图像偏色的基础，
所以，读者对于颜色理论应该多加强学习。