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色阶是什么

来源:网络 作者:佚名 时间:04-01 手机版

色阶是表示图像亮度强弱的指数标准,也就是我们说的色彩指数,在数字图像处理教程中,指的是灰度分辨率。图像的色彩丰满度和精细度是由色阶决定的。色阶指亮度,和颜色无关,但最亮的只有白色,最不亮的只有黑色。

可以使用“色阶”调整通过调整图像的阴影、中间调和高光的强度级别,从而校正图像的色调范围和色彩平衡。“色阶”直方图用作调整图像基本色调的直观参考。有关如何读懂直方图的更多信息,请参阅关于直方图。 可以将“色阶”设置存储为预设,然后将其应用于其他图像。

什么叫色阶

色阶是表示图像亮度强弱的指数标准,也就是我们说的色彩指数,在数字图像处理教程中。

指的是灰度分辨率(又称为灰度级分辨率或者幅度分辨率)。图像的色彩丰满度和精细度是由色阶决定的。色阶指亮度,和颜色无关,但最亮的只有白色,最不亮的只有黑色。

简介

也就是我们说的色彩指数。图像的色彩丰满度和精细度是由色阶决定的。例如显示屏产业的标准有256色、4096色、65536色。

在图像处理中,调节色阶(level)实质就是通过调节直方图来调节不同像素值的大小来改进图像的直观效果。还以第一段中的两个RGB值为例,原图像中差别很小,可以通过程序或者软件把(12,12,12)与(13,13,13)的区别拉大成(2,2,2)和(33,33,33),这样就能观察出图像中的细节了。

色阶是什么

在ph里面按ctrl+L出来的那个

是一个表示图片的灰度分布的柱状图。

色阶在ph里面指的就是“颜色”,但不是指彩色,而是指颜色的亮度,从白到黑一种是256种亮度,色阶图就是把彩色的当灰度的看,计算出他的灰度分布。

手机屏幕颜色实质上即为色阶的概念。色阶是表示手机液晶显示屏亮度强弱的指数标准,也就是通常所说的色彩指数。

目前彩屏手机的色阶指数从低到高可分三个层次,最低单色,其次是256色、4096色、

65536色;目前最高的为26万色。256=2的8次方,即8位彩色,依次律推,65536色=2的16次方,即通常所说的16位真彩色,26万=2的18次方,也就是18位真彩。其实65536色已基本可满足我们肉眼的识别需求。

现在市面上普遍见到的一般有三种颜色质量:256色、4096色和64K(即65536)色甚至更高的26万色。不同颜色质量的显示效果不同。显示分成三类:普通文字、简单图像(类似卡通这样的图像,主要是选单图表和绘制的待机画面)和照片图像。至于对照片质量要求较高的用户,64K色当然是较好选择。

PS中的色阶是什么意思

色阶:主要用于调节图像的明度。用色阶来调节明度,图像的对比度、饱和度损失较小。而且色阶调整可以通过输入数字,对明度进行精确的设定。可以使用“色阶”调整图像的阴影、中间调和高光的强度级别,从而校正图像的色调范围和色彩平衡。

输入色阶:使用这些选项可以把图像中最暗的颜色变得更暗、把最亮的变得更亮来修改图像的对比度。

输出色阶:使用这些选项可以缩小图像高密度的范围,方法是使最暗的像素变得亮,使最亮的像素变暗。

如果还是没懂的话你可以去秒秒学那个网站看看,上面有很多关于PS的教程,讲得还蛮详细的,希望对你有帮助。

色阶是什么意思

色阶

(level)是表示图像亮度强弱的指数标准,也就是我们说的色彩指数。图像的色彩丰满度和精细度是由色阶决定的。色阶指亮度,和颜色无关,但最亮的只有白色,最不亮的只有黑色。

色阶指亮度,和颜色无关,

色阶表现了一副图的明暗关系。

如:24位色的RBG空间数字图像,分布用2^8(即256)个阶度表示红蓝绿,每个颜色的取值都是[0,255],理论上共有256×256×256种颜色。当然,显示装置不一定能充分表达出所有颜色的区别,肉眼也不能区分有些阶度。比如,对比度不佳的液晶显示器,可能会把RGB(12,12,12)的颜色跟(13,13,13)显示得一样,或者即使显示有区别肉眼却看上去他们都是黑的。

色阶图只是一个直方图,用横坐标标注质量特性值,纵坐标标注频数或频率值,各组的频数或频率的大小用直方柱的高度表示的图形。;可将各种类型的数据绘制成此图表。在数字图像中,色阶图是说明照片中像素色调分布的图表。

就像我们可以用图表表示一个班级学生的身高,我们也可以绘制影像中像素“亮度”的图表。计算机可以计算影像中具有特定亮度的所有像素数目,然后用图表表示此数目。色阶是表示数字图像亮度强弱的指数标准,也就是我们说的色彩指数。图像的色彩丰满度和精细度是由色阶决定的。例如显示屏产业的标准有256色、4096色、65536色。

在图像处理中,调节色阶(level)实质就是通过调节直方图来调节不同像素值的大小来改进图像的直观效果。还以第一段中的两个RGB值为例,原图像中差别很小,可以通过程序或者软件把(12,12,12)与(13,13,13)的区别拉大成(2,2,2)和(33,33,33),这样就能观察出图像中的细节了。

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