67、色彩理论与色度图详解

色彩理论与色度图详解

1. 色彩图表相关概念

1.1 色环

色环是各种颜色的一种呈现形式。可见光的光谱分布在一个圆环上,并且光谱的两端在环上相连,这也被称为色轮。通过将各种色卡以圆形排列,就得到了一个表示色相变化的图案。在色环上,可以直观地确定每种颜色的互补色。

1.2 饱和色

饱和色即光谱色,有时也被称为颜色亮度(因为它与明暗有关)。色环上的颜色都是鲜艳的颜色,如红色、黄色、绿色和蓝色。非鲜艳色是色环上某一种颜色与“白色”的混合。白色与光谱色(如红、黄、绿、蓝)混合不会改变其色相,但会显示出这种颜色与白色的相对比例,这被称为颜色亮度或饱和度。亮度越高,表示光谱色越多;从白色的角度来看,意味着白度越低。亮度和白度都是主观感受,而客观比色法中有“纯度”这个概念。

1.3 顺时针和逆时针光谱

  • 顺时针光谱 :将色轮顺时针旋转得到的一系列变化的颜色,如红色、黄色、绿色、青色等。
  • 逆时针光谱 :将色轮逆时针旋转得到的一系列变化的颜色,如黄色、红色、品红色、蓝色等。

1.4 互补色

在色环上彼此完全相对(相差 180°)的颜色。例如,红色和绿色、黄色和蓝色,当这两种颜色以一定比例混合时,可以产生不同深浅的灰色。

1.5 颜色互补

用每种颜色的补色(有时称为相反色)替代该颜色的结果。类似于图像负片(负值变换)的过程,可以通过对单个颜色通道使用简单的传递函数来进行获取颜色互补的操作。如果输入图像用 HSV 颜色模

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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