码农学摄影3 --饱和度是什么?

本文深入解析饱和度在摄影中的关键作用,如何通过调整饱和度增强照片色彩表现,从高饱和度的鲜明对比到低饱和度的灰阶转换,教你掌握色彩调校技巧。

饱和度是色彩的三要素之一。

色彩三要素即:色相,明度,纯度(即是饱和度)。之所以称为三要素,正是因为这三个方面是研究和掌握色彩的最重要的基本元素。那么我们今天就来聊聊饱和度的重要性。

饱和度是指色彩的纯度,一种颜色的饱和度越高,它就越鲜艳;反之,一种颜色的饱和度越低,它就越接近于灰色。

1 原图

在这里插入图片描述

2 饱和度100(最高)

发现色彩的纯度非常高,颜色非常鲜艳。
在这里插入图片描述

2 饱和度-100(最低)

社彩纯度非常低。变成了灰色。
在这里插入图片描述

参考文章

《摄影|一张好照片,你知道怎么调饱和度吗?》:https://www.sohu.com/a/148506153_376239

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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