色彩构成要素之一谈数码相片饱和度
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饱和度(Saturation)是色彩的构成要素之一，亦是摄影者相当重视的项目，以下，我们便针对饱和度的问题做一综合的探讨。
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饱和度(Saturation)是色彩的构成要素之一，亦是摄影者相当重视的项目，以下，我们便针对饱和度的问题做一综合的探讨。
所谓的饱和度，指的其实是色彩的纯度，纯度越高，表现越鲜明，纯度较低，表现则较黯淡，在英文中，Saturation及Chroma讲的是同一回事。
传统的知名表色系统，例如Munsell、德国的DIN、瑞典的Nature Color、美国的OSA、日本的cosmos。他们在分类归纳色彩系统时，大都是植基于色彩的三个属性——色相、饱和度及明亮度。
玩过PhotoImpact的网友可能会注意到，在PhotoImpact中选色时，除了显示RGB的值外，也会显示HSB的对应值，此处的HSB，指的便是色相(Hue)、饱和度(Saturation)及明亮度( Brightness )。
色相(Hue)——也称为色度，可以想成特定波长的可见光，也就是平常我们讲的红色、蓝色、草绿等，下图是色相环。
饱和度(Saturation)——也称为彩度，指的是色彩的纯度。
明亮度(Brightness)——指色彩的明暗度。
上面的描述，主要是想告诉您，讨论饱和度的议题时，可以HSB的角度切入。
而英文中的明亮度Brightness，也以Lightness、Value表之，所以，HSB、HSL、HSV……亦是同一件事情。
不管是PhotoImpact PhotoShop ，都可以调整数码相片的饱和度。
1. 在PhotoImpact 6中可以使用「格式 ＞ 色相与彩度」菜单项目。对话框中的「彩度」，指的就是饱和度。
2. 在PhotoShop 6中可以使用Image＞Adjust＞Hue/Saturation」菜单项目。
下列的相片以 Olympus C-2100UZ 摄于鹿港的古迹保存区内，右边相片的色彩呈现看起来便比左边的还要饱和些。
但我们如何以数据的方式证明呢？
基本上，CIE在1976年即对测量Saturation有所定义，但我们这边谈的是HSB，暂且不论CIELUV及CIELab。
为了对应RGB=256x256x256的色域，有的影像软件也将HSB的程度分为256×256×256=16,777,216 (这和PhotoImpact的情况又有所不同)。
在上述的前提下，我们可以计算Saturation在各色相的分布值，进而求其平均数或中数，便可以表达相同场景、条件下，两张相片谁较饱和些( 计算值应该介于 0 --255 间，255 最大、0 最小 )？
1. 这是左图的 Saturation 分布图，求出的平均数、中数为 86, 79。
2. 这是右图的 Saturation 分布图，求出的平均数、中数为 109, 102。
因此，无论在视觉上或数据上，都可以验证右图较为饱和。
数码相机在饱和度的表现上，较之于传统相机仍有所不足，但仰赖着影像软件及饱和度的计算，便可以对数码相片进行校正。
所谓的饱和度，指的其实是色彩的纯度，纯度越高，表现越鲜明，纯度较低，表现则较黯淡，在英文中，Saturation及Chroma讲的是同一回事。
传统的知名表色系统，例如Munsell、德国的DIN、瑞典的Nature Color、美国的OSA、日本的cosmos。他们在分类归纳色彩系统时，大都是植基于色彩的三个属性——色相、饱和度及明亮度。
玩过PhotoImpact的网友可能会注意到，在PhotoImpact中选色时，除了显示RGB的值外，也会显示HSB的对应值，此处的HSB，指的便是色相(Hue)、饱和度(Saturation)及明亮度( Brightness )。
色相(Hue)——也称为色度，可以想成特定波长的可见光，也就是平常我们讲的红色、蓝色、草绿等，下图是色相环。
饱和度(Saturation)——也称为彩度，指的是色彩的纯度。
明亮度(Brightness)——指色彩的明暗度。
上面的描述，主要是想告诉您，讨论饱和度的议题时，可以HSB的角度切入。
而英文中的明亮度Brightness，也以Lightness、Value表之，所以，HSB、HSL、HSV……亦是同一件事情。
不管是PhotoImpact PhotoShop ，都可以调整数码相片的饱和度。
1. 在PhotoImpact 6中可以使用「格式 ＞ 色相与彩度」菜单项目。对话框中的「彩度」，指的就是饱和度。
2. 在PhotoShop 6中可以使用Image＞Adjust＞Hue/Saturation」菜单项目。
下列的相片以 Olympus C-2100UZ 摄于鹿港的古迹保存区内，右边相片的色彩呈现看起来便比左边的还要饱和些。
但我们如何以数据的方式证明呢？
基本上，CIE在1976年即对测量Saturation有所定义，但我们这边谈的是HSB，暂且不论CIELUV及CIELab。
为了对应RGB=256x256x256的色域，有的影像软件也将HSB的程度分为256×256×256=16,777,216 (这和PhotoImpact的情况又有所不同)。
在上述的前提下，我们可以计算Saturation在各色相的分布值，进而求其平均数或中数，便可以表达相同场景、条件下，两张相片谁较饱和些( 计算值应该介于 0 --255 间，255 最大、0 最小 )？
1. 这是左图的 Saturation 分布图，求出的平均数、中数为 86, 79。
2. 这是右图的 Saturation 分布图，求出的平均数、中数为 109, 102。
因此，无论在视觉上或数据上，都可以验证右图较为饱和。
数码相机在饱和度的表现上，较之于传统相机仍有所不足，但仰赖着影像软件及饱和度的计算，便可以对数码相片进行校正。
【责任编辑 李健亿】
