展示的主要作用是看起来不错。对于大多数用例，这是正确的，必须确保观察者按预期的方式感知显示器。评估这种看法需要测量显示。
这种测量和评估可以采取不同的形式。可以查看最大亮度或可以评估对比度函数或音调等级 - 后者通常被描述为显示器的伽马值。这种值往往影响感知到的亮度，而不是绝对亮度的差异。这是因为用户适应整体亮度水平。
评估图像质量的逻辑方法可能涉及测量完整的图像，但是要准确，有必要分离图像数据的影响以及其他因素的影响，例如环境照明对测量的影响。
考虑到这些因素可能非常复杂，因此，许多应用程序选择使用简化的测试图像来评估图像质量的单个方面，例如颜色，均匀性，对比度，准确性和范围，而不是尝试评估图像质量。。
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了解颜色感知
人类的颜色感知取决于许多参数。特别相关的是观看场，环境和亮度水平。但是，观察者的健康和年龄也有助于单个观察者的颜色感知。
由于许多参数会影响颜色的感知，因此测试应使用标准化的观察条件，例如2°和10°观察场，环境和绝对亮度。这些标准因素应符合平均观察者的特征。
视网膜上的颜色分布不是等距的，也不是随机的。视网膜的不同部分负责短波长，中间和长波长光，从而构成不同的颜色。由于它们在视网膜上的分布方面有所不同，因此有必要使用2°观察者描述一个小的观看场和10°观察者来描述较大的观看场。对于大多数应用程序，例如，当在显示屏上查看图像时，2°观察者的拟合度较好。
可以使用所谓的“颜色匹配函数”以数学理解视网膜的这些不同区域的敏感性。最终，从那些和光刺激中得出了ciexyz。这些值描述了出现的刺激以及眼睛本身中的感觉。
Ciexyz方法的一个优点是，这是一种加性度量，其功能类似于CRT，并且在较小程度上更近于现代显示。
重要的是要注意，XYZ描述了眼睛中的刺激，而不是视觉感知。刺激被转移到大脑中，在该大脑中被处理，并将颜色视为明亮或黑暗，并将其视为红色或绿色，黄色或蓝色或两者之间的东西。例如，灰色不会具有或仅具有淡黄色或蓝色的色调。
这些类型的看法往往是独家的。例如，被认为是明亮的颜色也不能被视为黑暗，也不能同时将被视为红色的颜色视为绿色。这种现象是Hering的对手颜色理论。
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表征颜色感知
Cielab色彩空间 - 也称为l*a*b* - 是描述人类对颜色感知的一种手段。CIELAB相对于参考白色计算。使用此模型，轻度感知（L*）从0到100来测量，而A*和B*轴的色差表示为负和正阳性，高达150左右。
Cielab与人类对颜色的感知良好相关，并且可以使用该模型定义或在颜色空间内找到颜色差异。
当Cielab颜色空间中指定两种颜色时，这些颜色之间的差异可以通过欧几里得距离（一种三维形式的毕达哥拉）来计算。
这种差异称为“ delta e”。增量值表示两种颜色之间的差异。“ delta”一词代表距离，而“ e”来自德语单词“ empfindung”，它转化为“感知”。
例如，比较蓝色和绿色（例如蓝色和绿色）的颜色比比较两种不同的蓝色阴影要高。
Cielab在感知上大致均匀且等距，但并不完美。需要一个更可靠的公式，该公式使用加权因子考虑了色相的不同部分，并在不同的色调区域纠正了颜色感知。
对高级公式的需求的结果是Delta E 2000，它提供了与人类颜色感知的改进匹配。
建议在寻求获得色差时始终使用Delta E 2000。如今，仅在遵守旧标准时才应使用简单的三角洲计算。
Delta e和Delta e 2000之间没有线性转换因子。但是两者对于近乎中性的颜色都接近，因为Delta E 2000使用的色调和饱和依赖性校正因子几乎没有效果。Deltae 2000和Cielab是非常适合评估显示器，尤其是在检查均匀性，颜色准确性和音调再现的差异时，也可以描述颜色范围 - 显示器可以重现的颜色范围。
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选择最好的度量标准
XYZ或派生的XY色值（如色度图中使用的）在表征不同的原色（添加性很重要）或需要描述绝对亮度（y值）的必要的地方时，在表征不同的原色时是有用的指标。
在确定颜色差异时以及在颜色的三维方面很重要的情况下，在考虑人类颜色感知时，CIELAB是一个更好的选择。比较归一化的轻度时，Cielab也是理想的选择。
在表征颜色差异时，使用实验室级仪器很重要。使用较简单的仪器可能会导致仪器本身的明显可见变化，从而难以判断颜色差异。
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