qq空间说说颜色代码

qq空间说说颜色代码篇一

QQ空间颜色设置技巧

QQ空间颜色设置技巧

qq空间说说颜色代码篇二

几种典型的颜色空间

几种典型的颜色空间

（一）CIE色度模型

国际照明委员会（CIE，Commission Internationale de L'Eclairage / International Commission on Illumination）的色度模型是最早使用的模型之一。它是三维模型，其中，x和y两维定义颜色，第3维定义亮度。

CIE 在1976 年规定了两种颜色空间。一种是用于自照明的颜色空间，叫做CIE LUV（图06-02-

2）。

图06-02-2 CIE 1976 Lu’v’色度图

另一种用于非自照明的颜色空间，叫做CIE 1976 L*a*b*，或者叫CIE LAB。CIE LAB 系统使用的坐标叫做对色坐标(opponent color coordinate)，如图06-02-3 所示。CIELAB 使用b*, a *和 L*坐标轴定义CIE 颜色空间。其中，L值代表光亮度，其值从0(黑色)~100(白色)。b和a代表色度坐标，其中a 代表红-绿轴，b* 代表黄-蓝轴，它们的值从0到10。a*  b* 0表示无色，因此L* 就代表从黑到白的比例系数。使用对色坐标（opponet color coordinate）的想法来自这样的概念：颜色不能同时是红和绿，或者同时是黄和蓝，但颜色可以被认为是红和黄、红和蓝、绿和黄以及绿和蓝的组合。

****

图06-02-3 CIE LAB 颜色空间

CIE XYZ 是国际照明委员会在1931 年开发并在1964年 修订的CIE 颜色系统(CIE Color System)，该系统是其他颜色系统的基础。它使用相应于红、绿和蓝三种颜色作为三种基色，而所有其他颜色都从这三种颜色中导出。通过相加混色或者相减混色，任何色调都可以使用不同量的基色产生。CIE 1931 色度

图(CIE 1931 Chromaticity Diagram)，如图06-02-4(a)所示，图(b)是它的轮廓图。图(a)中的A点在色度图上的坐标是x ＝0.4832，y ＝0.3045，它的颜色与红苹果的颜色相匹配。

图06-02-4 CIE 1931

图06-02-4 CIE 1931色度图是用标称值表示的CIE 色度图，x 表示红色分量，y 表示绿色分量。图中的E 点代表白光，它的坐标为(0.33，0.33)；环绕在颜色空间边沿的颜色是光谱色，边界代表光谱色的最大饱和度，边界上的数字表示光谱色的波长，其轮廓包含所有的感知色调。所有单色光都位于舌形曲线上，这条曲线就是单色轨迹，曲线旁标注的数字是单色(或称光谱色)光的波长值；自然界中各种实际颜色都位于这条闭合曲线内；RGB系统中选用的物理三基色在色度图的舌形曲线上。

（二） RGB颜色空间

计算机颜色显示器显示颜色的原理与彩色电视机一样，都是采用R、G、B相加混色的原理，通过发射出三种不同强度的电子束，使屏幕内侧覆盖的红、绿、蓝磷光材料发光而产生颜色的。这种颜色的表示方法称为RGB颜色空间表示。在多媒体计算机技术中，用得最多的是RGB颜色空间表示（图06-01-9）。

根据三基色原理，用基色光单位来表示光的量，则在RGB颜色空间，任意色光F都可以用R、G、B三色不同分量的相加混合而成：

F＝r [ R ] + g [ G ] + b [ B ]

RGB颜色空间还可以用一个三维的立方体来描述（图06-02-5）。

图06-02-5 RGB颜色空间

我们可知自然界中任何一种色光都可由R、G、B三基色按不同的比例相加混合而成，当三基色分量都为0（最弱）时混合为黑色光；当三基色分量都为k（最强）时混合为白色光。任一颜色F是这个立方体

坐标中的一点，调整三色系数r、g、b中的任一系数都会改变F的坐标值，也即改变了F的色值。RGB颜色空间采用物理三基色表示，因而物理意义很清楚，适合彩色显像管工作。然而这一体制并不适应人的视觉特点。因而，产生了其他不同的颜色空间表示法。

（三）HSI颜色空间

HSI（Hue，Saturation and Intensity）颜色空间是从人的视觉系统出发，用色调（Hue）、色饱和度（Saturation或Chroma）和亮度（Intensity或Brightness）来描述颜色。HSI颜色空间可以用一个圆锥空间模型来描述（图06-02-6）。

图06-02-6 HSI颜色圆锥空间模型

用这种描述HIS颜色空间的圆锥模型相当复杂，但确能把色调、亮度和色饱和度的变化情形表现得很清楚。其中：

（A）HSI圆锥空间模型

（B）线条示意图：圆锥上亮度、色度和饱和度的关系。

（C）纵轴表示亮度：亮度值是沿着圆锥的轴线度量的，沿着圆锥轴线上的点表示完全不饱和的颜色，按照不同的灰度等级，最亮点为纯白色、最暗点为纯黑色。

（D）圆锥纵切面：描述了同一色调的不同亮度和饱和度关系。

（E）圆锥横切面：色调H为绕着圆锥截面度量的色环，圆周上的颜色为完全饱和的纯色，色饱和度为穿过中心的半径横轴。

通常把色调和饱和度通称为色度，用来表示颜色的类别与深浅程度。由于人的视觉对亮度的敏感程度远强于对颜色浓淡的敏感程度，为了便于颜色处理和识别，人的视觉系统经常采用HSI颜色空间，它比RGB颜色空间更符合人的视觉特性。在图像处理和计算机视觉中大量算法都可在HSI颜色空间中方便地使用，它们可以分开处理而且是相互独立的。因此，在HSI颜色空间可以大大简化图像分析和处理的工作量。

HSI颜色空间和RGB颜色空间只是同一物理量的不同表示法，因而它们之间存在着转换关系，如公式所示：

其中

（四）YUV（Lab）颜色空间

在现代彩色电视系统中，通常采用三管彩色摄像机或彩色CCD（电耦合器件）摄像机，它把得到的彩色图像信号，经分色、分别放大校正得到RGB，再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号R－Y、B－Y，最后发送端将亮度和色差三个信号分别进行编码，用同一信道发送出去。这就是我们常用的YUV颜色空间。

采用YUV颜色空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。如果只有Y信号分量而没有U、V分量，那么这样表示的图就是黑白灰度图。彩色电视采用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白电视机的兼容问题，使黑白电视机也能接收彩色信号。

根据美国国家电视制式委员会NTSC制式的标准，当白光的亮度用Y来表示时，它和红、绿、蓝三色光的关系可用如下式的方程描述：

Y＝0.3 R + 0.59 G + 0.11B

这就是常用的亮度公式。色差U、V是由B－Y、R－Y按不同比例压缩而成的。YUV颜色空间与RGB颜色空间的转换关系如下：

如果要由YUV空间转化成RGB空间，只要进行相应的逆运算即可。

与YUV颜色空间类似的还有Lab颜色空间，它也是用亮度和色差来描述颜色分量，其中L为亮度、a和b分别为各色差分量。

（五）CMY颜色空间

彩色印刷或彩色打印的纸张是不能发射光线的，因而印刷机或彩色打印机就只能使用一些能够吸收特定的光波而反射其他光波的油墨或颜料。油墨或颜料的3基色是青（Cyan）、品红（Magenta）和黄

（Yellow），简称为CMY。青色对应蓝绿色，品红对应紫红色。理论上说，任何一种由颜料表现的颜色都可以用这三种基色按不同的比例混合而成，这种颜色表示方法称CMY颜色空间表示法。彩色打印机和彩色印刷系统都采用CMY颜色空间。

用CMY模型产生的颜色被称为相减色，是因为它减少了为视觉系统识别颜色所需要的反射光。在CMY相减混色中，三基色等量相减时得到黑色；等量黄色(Y)和品红(M)相减而青色(C)为0时，得到红色(R)；等量青色(C)和品红(M)相减而黄色(Y)为0时，得到蓝色(B)；等量黄色(Y)和青色(C)相减而品红(M)为0时，得到绿色(G)。这些三基色相减结果如图06-02-7所示。

图06-02-7 三基色相减

CMY空间正好与RGB空间互补，也即用白色减去RGB空间中的某一颜色值就等于同样颜色在CMY空间中的值。RGB空间与CMY空间的互补关系如表06-02-1所示。

表06-02-1 RGB空间与CMY空间的互补关系

qq空间说说颜色代码篇三

彩色图像空间转换代码

图像篡改检测Matlab源代码说明

（1） 彩色图像空间转换代码（RGB空间转换为YUV空间）{qq空间说说颜色代码}.

clc;

clear all;

close all;

img = imread('3.jpg');

%figure;imshow(img);title('原图');

img_5=img;

img_ycbcr = rgb2ycbcr(img); % rgb->yuv

figure;

subplot(121);imshow(img);title('原始图像');{qq空间说说颜色代码}.

subplot(122);imshow(img_ycbcr);title('YUV空间图');

图1 彩色图像空间转换

（2）图像分块（分为16*16子块）

[row,col,i]=size(img_ycbcr);

%对图像进行扩展

row_expand=ceil(row/16)*16; %行数上取整再乘16，及扩展成16的倍数 if mod(row,16)~=0 %行数不是16的倍数，用最后一行进行扩展 for i=row:row_expand

img_ycbcr(i,:,:)=img_ycbcr(row,:,:);

end

end

col_expand=ceil(col/16)*16; %列数上取整

if mod(col,16)~=0 %列数不是16的倍数，用最后一列进行扩展 for j=col:col_expand

img_ycbcr(:,j,:)=img_ycbcr(:,col,:);

end

end

（3）对各个分量（Y,Cr，Cb）进行离散余弦变换量化

%对各分量进行4:2:0采样

Y=img_ycbcr(:,:,1); %Y分量

figure;

subplot(231);imshow(Y);title('原Y分量');

Cb=img_ycbcr(:,:,2); %Cb分量

Cr=img_ycbcr(:,:,3); %Cr分量

Cb = zeros(row_expand/2,col_expand/2);

Cr = zeros(row_expand/2,col_expand/2);

for i=1:row_expand/2

for j=1:2:col_expand/2-1 %奇数

Cb(i,j)=double(img_ycbcr(i*2-1,j*2-1,2));

Cr(i,j)=double(img_ycbcr(i*2-1,j*2+1,3));

end

end

for i=1:row_expand/2 %偶数

for j=2:2:col_expand/2

Cb(i,j)=double(img_ycbcr(i*2-1,j*2-2,2));

Cr(i,j)=double(img_ycbcr(i*2-1,j*2,3));

end

end

subplot(232);imshow(uint8(Cb));title('原Cb分量'); %Cb分量

subplot(233);imshow(uint8(Cr));title('原Cr分量'); %Cr分量

Y_Table=[16 11 10 16 24 40 51 61

12 12 14 19 26 58 60 55

14 13 16 24 40 57 69 56

14 17 22 29 51 87 80 62

18 22 37 56 68 109 103 77

24 35 55 64 81 104 113 92

49 64 78 87 103 121 120 101

72 92 95 98 112 100 103 99];%亮度量化表

CbCr_Table=[17, 18, 24, 47, 99, 99, 99, 99;

18, 21, 26, 66, 99, 99, 99, 99;

24, 26, 56, 99, 99, 99, 99, 99;

47, 66, 99 ,99, 99, 99, 99, 99;

99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99;

99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99;

99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99;

99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99];%色差量化表

Qua_Factor=0.2;%量化因子

%对Y分量进行处理

Qua_Matrix=Qua_Factor*Y_Table; %Y量化矩阵

Y = blkproc(Y,[8 8],'dct2(x)'); %DCT变换

Y = blkproc(Y,[8 8],'round(x./P1)',Qua_Matrix); %量化

Y = blkproc(Y,[8 8],'x.*P1',Qua_Matrix);%反量化

Y= blkproc(Y,[8 8],'idct2(x)');%反DCT变换

subplot(234);imshow(uint8(Y));title('Y分量量化后');

%对Cb分量进行处理

Qua_Matrixcc=0.2*CbCr_Table;

% Cb质量因子选取为5，并不采用Qua_Factor的数值

Cb = blkproc(Cb,[8 8],'dct2(x)'); %DCT变换

Cb = blkproc(Cb,[8 8],'round(x./P1)',Qua_Matrixcc); %量化

Cb = blkproc(Cb,[8 8],'x.*P1',Qua_Matrixcc);%反量化

Cb = blkproc(Cb,[8 8],'idct2(x)');%反DCT变换

subplot(235);imshow(uint8(Cb));title('Cb分量量化后');

%对Cr分量进行处理

Qua_Matrixcc=0.2*CbCr_Table;

%Cr质量因子选取为5，并不采用Qua_Factor的数值

Cr = blkproc(Cr,[8 8],'dct2(x)'); %DCT变换

Cr = blkproc(Cr,[8 8],'round(x./P1)',Qua_Matrixcc); %量化

Cr = blkproc(Cr,[8 8],'x.*P1',Qua_Matrixcc);%反量化

Cr = blkproc(Cr,[8 8],'idct2(x)');%反DCT变换

subplot(236);imshow(uint8(Cr));title('Cr分量量化后');

图2 各个分量量化图像

（4）对各分量（Y,Cr，Cb）进行二值化处理

%对Y分量处理

%差分处理

dh_Y = diff(Y,[],2);%水平差分

dvt_Y = diff(Y); %纵向差分

dv_Y= dvt_Y';

%显示功率谱密度

fs=1000;n=0:1/fs:1;

nfft=1024;

window=blackman(100);

noverlap=20;

range='half';

[pxx1,f]=pwelch(dh_Y,window,noverlap,nfft,fs,range);

[pxx2,f]=pwelch(dvt_Y,window,noverlap,nfft,fs,range);

plot_pxx1=10*log10(pxx1);

plot_pxx2=10*log10(pxx2);

figure,subplot(121);plot(f,plot_pxx1);title('水平功率谱密度');

subplot(122);plot(f,plot_pxx2);title('垂直功率谱密度');

%计算功率谱密度

dh1_Y= blkproc(dh_Y,[8 8],'welch'); %水平方向差分图像的区域功率谱密度 dv1_Y= blkproc(dv_Y,[8 8],'welch'); %垂直方向差分图像的区域功率谱密度

b1_Y= blkproc(dh1_Y,[513 1],'sum(x(:))');%水平方向差分图像的区域功率谱密度总和 b2_Y= blkproc(dv1_Y,[513 1],'sum(x(:))');%垂直方向差分图像的区域功率谱密度总和 b_Y=b1_Y+b2_Y';%整幅图像的区域功率谱密度总和

for i=1:size(b_Y,1)

for j=1:size(b_Y,2)

B_Y(i,j)=exp(log(sum((b_Y(i,j)+1)))/(sum(b_Y(i,j))+1);%整幅图像块效应评价 end

end

%二值化处理

T=exp(1.5)*sum(sum(B_Y))/((row_expand/8)*(col_expand/8));%阈值

c_Y=zeros(size(Y));

for i=1:size(Y,1){qq空间说说颜色代码}.

for j=1:size(Y,2)

if b_Y(ceil(i/8),ceil(j/8))>T

c_Y(i,j)=1;

end

end

end

figure;subplot(121);imshow(int8(b_Y)); title('Y分量离散余弦系数图');

subplot(122);imshow(c_Y); title('Y分量二值图像');

图3 Y分量离散余弦变换二值化图像{qq空间说说颜色代码}.

图4 Cb分量离散余弦变换二值化图像

图5 Cr分量离散余弦变换二值化图像

(5) 提取各个子图特征

function featureVec = GetBlockFeature(Block) featureVec=zeros(1,7);

%特征数组，共设置7个特征

R = Block(:,:, 1);

qq空间说说颜色代码篇四

解读色彩学上常用颜色空间的不同表示

解读色彩学上常用颜色空间的不同表示 作者：中关村在线

黄艺 责任编辑：李刚 【原创】 CBSi中国·ZOL 2010年02月09日 [评论3条]

在计算机图像处理中，对图像必须用数据来表示，色彩空间就是用数据表示颜色的方法。对一个颜色的表示，可有多种数据表示模式，即多种颜色空间。有的色彩空间对颜色的表示与所用显色设备的性能无关，称为与设备无关的色空间（如Lab和XYZ等）；有的色空间对颜色的表示数据随着显色设备的不同变化，称为与设备相关的色空间（如RGB、CMYK、HSB等）。下面就针对色彩学上常用的颜色空间进行深度解读。

颜色空间建立在可见光谱的基础上

我们只能看到电磁光谱的一小部分，这一小部分通常称为可见光谱。我们能够看到所有光线，因为光线定义为电磁光谱中我们可以看到的那一部分。颜色模型尝试描述我们看到和处理的颜色。每种颜色模型分别表示用于描述颜色和对颜色进行分类的不同方法。所有颜色模型使用数值表示可见光谱。使用特定颜色模型（如RGB或CMYK）可以生成的颜色范围是色彩空间。其他颜色模型为HSL、HSB、Lab和XYZ。

●RGB颜色空间

颜色混合的基本定律表明：自然界任何一种颜色均可用红、绿、蓝三种原色光混合匹配产生，这在几何上能够以R、G、B，这3个互相垂直的轴所构成的空间坐标系统来表示，称为RGB三刺激空间，或RGB色空间。对于任何一种颜色，都可以以一定比例的红光、绿光和蓝光匹配得到。

RGB颜色空间

RGB颜色空间采用加法混色法,因为它是描述各种“光”通过何种比例来产生颜色。光线从暗黑开始不断叠加产生颜色。基于RGB模式的普通色彩空间有sRGB, Adobe RGB 和 Adobe Wide Gamut RGB。由于不同的设备对同一图像有不同的色彩显示结果，因此RGB颜色空间是与设备相关的色彩空间。

●CMYK颜色空间

CMYK颜色空间描述的是青，品红，黄和黑四种油墨的数值。以打印在纸上的油墨的光线吸收特性为基础。当白光照射到半透明油墨上时，某些可见光波长被吸收（减去），而其他波长则被反射回眼睛。这些颜色因此称为减色。

CMYK颜色空间

理论上，青色(C)、品红(M) 和黄色(Y) 色素在合成后可以吸收所有光线并产生黑色。由于所有的打印油墨都存在一些杂质，这三种油墨实际会产生土棕色。因此，在四色打印中除了使用青色、品红和黄色油墨外，还会使用黑色油墨(K)。且CMYK颜色空间与RGB颜色空间一样，均是与设备有关的色彩空间。

●HSB颜色空间

HSB（或称为HSV）颜色空间在某种程度上与蒙赛尔的色相、值和色度系统类似，它也是使用类似的三个轴来定义颜色。HSB源自RGB颜色空间，并且是设备相关的色彩空间。HSB 中三个基本的颜色特征如下：

H：色相是从物体反射或透过物体传播的颜色。在0到360度的标准色轮上，按位置度量色相。在通常的使用中，色相由颜色名称标识，如红色、橙色或绿色。

S：饱和度（有时称为色度）是指颜色的强度或纯度。饱和度表示色相中灰色分量所占的比例，它使用从0%（灰色）至100%（完全饱和）的百分比来度量。在标准色轮上，饱和度从中心到边缘递增。

B：亮度是颜色的相对明暗程度，通常使用从 0%（黑色）至 100%（白色）的百分比来度量。

HSB颜色空间

由于HSB模型能直接体现色彩之间的关系，所以非常适合于色彩设计，绝大部分的设计软件都提供了这种色彩模型，包括Windows的系统调色板也是采用这种色彩模型。 ●Lab颜色空间

Lab颜色空间（也称为CIE Lab）是当前最通用的测量物体颜色的色空间之一，可广泛应用于所有领域。它是均匀色空间之一，是由CIE在1976年制定的。在这一色空间中，L是亮度，a和b是色度坐标。

Lab颜色空间

上图所示的为a,b色度图。在这个图上，a和b表示色方向：+a为红色方向，-a为绿色方向，+b为黄色方向，-b为蓝色方向。中央为消色区；当a和b值增大时，色点远离中心，色饱和度增大。

CIELAB这一匀色空间的优点是：当颜色的色差大于视觉的识别阈值（恰可察觉）而又小于孟塞尔系统中相邻两极的色差值时，能较好地反映物体色的心理感受效果。而且，CIELAB表色直观，能直观的评价颜色。又因为CIELAB是与设备无关的色彩空间，在色彩管理中，利用此特性，可沟通和推算出原稿色、屏幕色和印刷色在色空间的对应关系，达到颜色在视觉上的一致，实现不同设备之间的色彩转换。

●XYZ颜色空间

由于“标准色度观察者”用来标定光谱色时出现负刺激值，计算不便，也不易理解，因此1931年CIE在RGB系统基础上，改用三个假想的原色X、Y、Z建立了一个新的色度系统。将它匹配等能光谱的三刺激值，定名为“CIE1931标准色度观察者光谱三刺激值”，简称为“CIE1931标准色度观察者”。这一系统叫做“CIE1931标准色度系统”或称为“2°视场XYZ色度系统”。

qq空间说说颜色代码篇五

关于QQ字体颜色修改中的颜色代码问题

关于QQ字体颜色修改中的颜色代码问题

修改颜色时发现颜色代码改了后，与它所代表的颜色不同，这是因为腾讯有条规则，如果需要的颜色的颜色代码为123456，那么修改时就要将gmd文件中的颜色代码修改为563412.

作者：晓阳boy

qq空间说说颜色代码篇六

基础篇-空间与色彩

基础篇-空间与色彩

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你希望整个家看起来更大更宽敞还是更小更舒适？你是否想要突出房间的某个容易被忽视的细节？无论你的家是小巧别致还是宽敞大方，你都可以充分利用色彩对空间的影响，来打造你想要的居室效果。

视觉放大效果

明亮色能有效提升空间的通透感，有放大空间的效果。其中白色是最基础、最安全的颜色。如果想在放大空间之余有色彩的变化，还可以加入高纯度的元素，例如芥末绿、亮橘等颜色，使空间显得更明亮生动。

视觉缩小效果

想要让空间达到视觉缩小的效果，鲜艳强烈和温暖偏深的颜色是你的不二选择，使用这些颜色会让整个空间看起来向前逼近，吸引你走进房间，给人一种友好温馨的印象，从而在感官上让人感觉空间被缩小。

增添空间层次感

利用色彩对空间的影响可以增添空间的层次感。例如把鲜艳的色彩用于局部墙面或主墙面，其它局部或墙面搭配白色或同色系浅色调，这种手法就能达到增添空间层次感的效果，从而有效的活跃空间。

调整形状

有时只需改变一面墙的颜色，就可以让整个形状不佳的房间换一种感觉。当遇到一个狭长的房间时，可以在较窄的墙面漆上鲜艳的色彩，让这面墙向前突出，从而缩短狭长的空间，达到视觉平衡的效果。

强化细节

装饰空间时，完全可以利用色彩建立视觉焦点，强调一些本来容易被忽略的细节。例如屋顶的特殊造型，可以将其涂上鲜艳的色彩，这不但能让原本的造型变得别致，同时也起到了一定的提醒作用，兼具了美观性和实用性。

增加空间暖度

利用暖色系的色彩，可以增加空间的暖度，如红、黄、橙等颜色，这些颜色在高明度下也能保持很强的纯度，突破单一空间的沉闷感，让人从压抑中解脱出来，感觉放松而开朗，从而使房间感觉到温暖。

建立视觉衔接

利用色彩的搭配可以在不同的空间或房间之间创造视觉衔接。例如，可以尝试在特定的墙面上设定一个主题色，然后在相邻区域的纺织品或配饰上制造其他颜色的呼应，让整个空间布局变得和谐一致起来。