CN107346429A - 一种多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法 - Google Patents
一种多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，包括步骤：对获得的图像进行旋转、提取、滤波和校正预处理；对获得的图像进行图像分割，将颜色、亮度特征相似的若干相邻像素分割在一个子区域，整幅图像包含至少一个子区域，并计算每个子区域的权重W；计算每个子区域的RGB的平均值并将其转换到CIELAB均匀颜色空间，根据子区域的权重W和每个子区域相互之间的色差值，确定图像的视觉主导颜色及其在CIELAB近似均匀颜色空间中(L*,a*,b*)；在CIELAB近似均匀颜色空间中，计算(L*,a*,b*)对应的颜色三属性：色相Hab*、明度L*和彩度Cab*。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法。
背景技术
多晶硅电池片的制造工艺决定了其片内颜色的复杂性，每个多晶硅电池片的颜色都互不完全相同。多晶硅电池片的表面颜色一般呈现渐变性，尽管其颜色的主基调是蓝色，但也是千变万化的。光伏组件上若含有不同颜色的电池片，必然影响到组件外观的一致性。随着分布式光伏电站的快速推广应用，应用市场对光伏建筑一体化的整体外观颜色也提出了更高要求。目前，太阳电池片生产商的常规做法是根据光电转换率和表面颜色等指标对电池片进行人工分类。操作人员利用人眼视觉对太阳电池片颜色分类，存在劳动强度大、误判率高、一致性差、生产效率低等问题。随着劳动力成本的日益提高，迫切需要利用计算机视觉系统对图像颜色的自动识别与分类。
现有的颜色识别技术是基于RGB颜色空间模型对图像中的每个像素进行颜色处理的，处理大幅图像耗时时间长。专利CN201010615001.9公开了一种颜色识别方法，通过分析识别目标的图像数据，获取一个或一个以上像素的RGB参数，得到一个或一个以上像素的颜色标识，最终输出颜色信息。RGB颜色空间模型是一种与设备相关的、不均匀的颜色空间模型，按照空间距离得到的色差不完全符合人的视觉效果，不能满足颜色精确识别和分类的技术要求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法。本发明的技术方案是，一种多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，包括以下步骤：
(1)获取多晶电池片表面真实颜色的图像；
(2)对步骤(1)获得的图像进行旋转、提取、滤波和校正预处理；
(3)对步骤(2)获得的图像进行图像分割，将颜色、亮度特征相似的若干相邻像素分割在一个子区域，整幅图像包含至少一个子区域，并计算每个子区域的权重W；
(4)计算步骤(3)中的每个子区域的RGB的平均值并将其转换到CIELAB均匀颜色空间，得到相应的每个子区域平均值的(L,a,b)；
(5)根据子区域的权重W和每个子区域相互之间的色差值，确定图像的视觉主导颜色及其在CIELAB近似均匀颜色空间中(L*,a*,b*)；
(6)在CIELAB近似均匀颜色空间中，计算(L*,a*,b*)对应的颜色三属性：色相Hab*、明度L*和彩度Cab*，进而定义该子区域的7位颜色代码：□□□-□□-□□，自左向右依次表示：色相值-明度值-彩度值；
(7)根据实际需求，设定颜色种类的数量及其对应的颜色代码上限值和下限值，实现颜色的自动识别与分类。
所述步骤(1)中的获取多晶电池片表面真实颜色的图像是指图像采集系统在照明体D65或照明体D50的均匀光照条件下获得的图像，具体特征是对红、黄、绿、蓝和白色至少五种颜色的陶瓷标准色板的色品坐标(x,y)与标准值的误差Δx和Δy均小于0.005。
所述步骤(2)中的对图像进行旋转的步骤是：首先，提取多晶电池片的图像轮廓P；然后，计算多晶电池片的图像轮廓P的中心点坐标，并在多晶电池片图像轮廓P的边缘内拟合出多晶电池片的理想矩形轮廓P*，计算得到矩形轮廓P*的一条边的斜率和倾斜角度Q；最后，将整幅图像旋转角度Q，使得多晶电池片的理想矩形轮廓P*的4条边分别与显示界面的X轴和Y轴保持平行。
所述步骤(2)中的对图像进行提取是指仅保留所述旋转后图像中的多晶电池片的理想矩形轮廓P*及其内部的图像，去除位于多晶电池片图像中边缘的背景图像。
所述步骤(2)中的对图像进行滤波和校正是指在所述旋转和提取后的多晶电池片图像中滤除白色栅线区域，并采用线性插值法根据白色栅线区域之外的左右或上下相邻像素的RGB值对滤除的白色栅线区域相应的像素点进行填充。
所述步骤(3)中的每个子区域权重W的计算方法为：
式中,i＝1，2，…，k，k为子区域的个数。不失一般性，规定W1≥W2≥…≥Wk。
所述步骤(4)中转换为CIELAB近似均匀颜色空间的(L,a,b)的计算步骤如下：
第一步，转换为三刺激值(X,Y,Z)，的取值范围为[0,255]，转换公式如下：
式中，在D65光源和D50光源的照明下的M值分别为：
第二步，三刺激值(X,Y,Z)转换为CIELAB近似均匀颜色空间的(L,a,b)，
式中，
所述步骤(5)中色差值是指两个子区域在CIELAB近似均匀颜色空间中的(L,a,b)的距离，具体计算方法如下：
ΔEij＝[(Li-Lj)2+(ai-aj)2+(bi-bj)2]1/2 (7)
式中，i，j分别表示第i、第j个子区域，i，j＝1，2，…，k，i≠j。
所述步骤(5)中确定图像的视觉主导颜色是指图像中颜色无明显色差情况下附加权重最大的子区域颜色，该颜色在RGB空间中的数值为(R*,G*,B*)。
所述步骤(5)中无明显色差是指图像中权重W超过权重阀值m的任意两个子区域的色差均小于色差阀值e，整幅图像颜色基本均匀，仅呈现一种主导颜色，进而便于实现颜色自动识别与分类，反之，当图像中权重W超过权重阀值m的至少两个子区域的色差出现大于或等于色差阀值e时，整幅图像颜色呈现至少两种及以上的颜色，图像存在较大的色差，称之为色差片。
所述步骤(5)中附加权重最大的子区域的确定方法如下：
当图像中子区域的权重W1明显大于其他子区域的权重Wi(i＝2,3,…,k)时，将权重为W1的子区域作为附加权重最大的子区域，当图像中出现至少两种或两种以上子区域的权重均较大且数值接近时，分别计算它们与其他子区域的色差总和，取权重较大且色差总和最小的子区域作为附加权重最大的子区域。
所述步骤(5)中所述第i个权重较大的子区域与其他子区域的色差总和的计算方法如下：
∑ΔEij＝ΔEi1+ΔEi2+…+ΔEik (8)
式中，i，j＝1,2,…,k，ΔEii＝0。
所述步骤(5)中图像的视觉主导颜色在CIELAB近似均匀颜色空间中(L*,a*,b*)的计算方法是指图像的视觉主导颜色(R*,G*,B*)转换为CIELAB近似均匀颜色空间的(L*,a*,b*)的方法，具体步骤与步骤(4)中的方法相同。
所述步骤(6)中明度L*、彩度Cab*和色相Hab*的计算方法如下：
式中，明度L*的取值范围为[0,99]，彩度Cab*的取值范围为[0,99]，色相Hab*的取值范围为[0,360)。
本发明提供了图像采集系统的照明条件和校正条件，获取多晶电池片表面真实颜色的图像，为后续的颜色识别与分类奠定了基础。通过对图像进行旋转、提取、滤波和校正等预处理，基本消除插值算法带来的误差，提高插值后的颜色连续性和稳定性。按照图像特征进行图像区域分割，将具有相似特征的一个区域的颜色属性用RGB平均值表示，极大地缩短了数据在颜色空间转换的计算时间。
本发明提出将无明显色差且附加权重最大子区域的颜色作为多晶电池片的主导颜色，符合人眼视觉。本发明方法具有颜色识别准确度高、误判率低、识别速度快等有益效果，便于在生产流水线中实现快速分选，适于规模化推广应用。
附图说明
图1是本发明的方法流程框图；
图2是本发明实施例中图像预处理中旋转、提取的示意图；
图3是本发明实施例中图像中不同权重子区域的示意图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施例，进一步阐述本发明。
如图1～图3所示，本发明的多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，
其步骤如下：
(1)获取多晶电池片表面真实颜色的图像；
(2)对步骤(1)获得的图像进行旋转、提取、滤波和校正等预处理；
(3)对步骤(2)获得的图像进行图像分割，将颜色、亮度等特征相似的若干相邻像素分割在一个子区域，整幅图像包含至少一个子区域，并计算每个子区域的权重W；
(4)计算步骤(3)中的每个子区域的RGB的平均值并将其转换到CIELAB均匀颜色空间，得到相应的每个子区域平均值 的(L,a,b)；
(5)根据子区域的权重W和每个子区域相互之间的色差值，确定图像的视觉主导颜色及其在CIELAB近似均匀颜色空间中(L*,a*,b*)。
(6)在CIELAB近似均匀颜色空间中，计算(L*,a*,b*)对应的颜色三属性：色相Hab*、明度L*和彩度Cab*，进而定义该子区域的7位颜色代码：□□□-□□-□□，自左向右依次表示：色相值-明度值-彩度值；
(7)根据实际需求，设定颜色种类的数量及其对应的颜色代码上限值和下限值，实现颜色的自动识别与分类。
进一步的方案，所述步骤(1)中的获取多晶电池片表面真实颜色的图像是指图像采集系统在照明体D65或照明体D50的均匀光照条件下获得的图像，具体特征是对红、黄、绿、蓝、白等至少五种颜色的陶瓷标准色板的色品坐标(x,y)与标准值的误差Δx和Δy均小于0.005。
进一步的方案，所述步骤(2)中的对图像进行旋转的步骤是：首先，提取多晶电池片的图像轮廓P；然后，计算多晶电池片的图像轮廓P的中心点坐标O’，并在多晶电池片图像轮廓P的边缘内拟合出多晶电池片的理想矩形轮廓P*，计算得到矩形轮廓P*的一条边的斜率和倾斜角度Q；最后，将整幅图像旋转角度Q，使得多晶电池片的理想矩形轮廓P*的4条边分别与显示界面的x轴和y轴保持平行。
进一步的方案，所述步骤(2)中的对图像进行提取是指仅保留所述旋转后图像中的多晶电池片的理想矩形轮廓P*及其内部的图像，去除位于多晶电池片图像中边缘的背景图像。
进一步的方案，所述步骤(2)中的对图像进行滤波和校正是指在所述旋转和提取后的多晶电池片图像中滤除白色栅线区域，并采用线性插值法根据白色栅线区域之外的左右或上下相邻像素的RGB值对滤除的白色栅线区域相应的像素点进行填充。
进一步的方案，所述步骤(3)中的每个子区域权重W的计算方法为：
式中,i＝1，2，…，8，图像分割为8个子区域。不失一般性，规定W1≥W2≥…≥W8。
进一步的方案，所述步骤(4)中转换为CIELAB近似均匀颜色空间的(L,a,b)的计算步骤如下：
第一步，转换为三刺激值(X,Y,Z)。的取值范围为[0,255]，转换公式如下：
式中，在D65光源和D50光源的照明下的M值分别为：
第二步，三刺激值(X,Y,Z)转换为CIELAB近似均匀颜色空间的(L,a,b)。
式中，
进一步的方案，所述步骤(5)中色差值是指两个子区域在CIELAB近似均匀颜色空间中的(L,a,b)的距离距离ΔE，具体计算方法如下：
ΔEij＝[(Li-Lj)2+(ai-aj)2+(bi-bj)2]1/2 (7)
式中，i，j分别表示第i、第j个子区域，i，j＝1，2，…，8，i≠j。
进一步的方案，所述步骤(5)中确定图像的视觉主导颜色是指图像中颜色无明显色差情况下附加权重最大的子区域颜色，该颜色在RGB空间中的数值为(R*,G*,B*)。
更进一步的方案，假设子区域权重阀值m＝10％，W8<10％。所述步骤(5)中无明显色差是指图像中权重W超过10％的子区域包括W1～W7，W1～W7中任意两个子区域的色差ΔE均小于色差阀值e，整幅图像颜色基本均匀，仅呈现一种主导颜色，进而便于实现颜色自动识别与分类。反之，当W1～W7中W1与W4两个子区域的色差ΔE出现大于或等于色差阀值e时，整幅图像颜色呈现两种颜色，图像存在较大的色差，称之为色差片。通常情况下，不再对色差片进行颜色细化与分类。
更进一步的方案，所述步骤(5)中附加权重最大的子区域的确定方法如下：当图像中子区域的权重W1明显大于其他子区域的权重Wi(i＝2,3,…,8)且无明显色差时，将权重为W1的子区域作为附加权重最大的子区域。当图像中W1～W3数值较大且接近时，分别计算W1～W3与其他子区域的色差总和，如果W3的色差总和最小，说明整幅图像中的8个子区域颜色与W3子区域额颜色最接近，将W3子区域作为附加权重最大的子区域。
更进一步的方案，所述步骤(5)中所述第3个权重较大的子区域与其他子区域的色差总和的计算方法如下：
∑ΔE3j＝ΔE31+ΔE32+…+ΔE38 (8)
式中，j＝1,2,…,8,ΔE33＝0。
进一步的方案，所述步骤(5)中图像的视觉主导颜色在CIELAB近似均匀颜色空间中(L*,a*,b*)的计算方法是指图像的视觉主导颜色(R*,G*,B*)转换为CIELAB近似均匀颜色空间的(L*,a*,b*)的方法，具体步骤与步骤(4)中的方法相同。
进一步的方案，所述步骤(6)中明度L*、彩度Cab*和色相Hab*的计算方法如下：
式中，明度L*的取值范围为[0,99]，彩度Cab*的取值范围为[0,99]，色相Hab*的取值范围为[0,360)。
更进一步的方案，对于所述步骤(5)中色差片的颜色代码是人为设定的，无需计算，例如00-00-000，便于机器视觉系统及其自动分选系统辨识。
上述实施例只是本发明的优选实施方式，并非对本发明作任何形式的限制。在阅读了本发明的内容后，本领域技术人员对本发明做出各种等同变化、修改、替换或补充，这些技术方案均落在本申请所附权利要求书所限定的范围内。
Claims (14)
1.一种多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，包括以下步骤：
(1)获取多晶电池片表面真实颜色的图像；
(2)对步骤(1)获得的图像进行旋转、提取、滤波和校正预处理；
(3)对步骤(2)获得的图像进行图像分割，将颜色、亮度特征相似的若干相邻像素分割在一个子区域，整幅图像包含至少一个子区域，并计算每个子区域的权重W；
(4)计算步骤(3)中的每个子区域的RGB的平均值并将其转换到CIELAB均匀颜色空间，得到相应的每个子区域平均值的(L,a,b)；
(5)根据子区域的权重W和每个子区域相互之间的色差值，确定图像的视觉主导颜色及其在CIELAB近似均匀颜色空间中(L*,a*,b*)；
(6)在CIELAB近似均匀颜色空间中，计算(L*,a*,b*)对应的颜色三属性：色相Hab*、明度L*和彩度Cab*，进而定义该子区域的7位颜色代码：□□□-□□-□□，自左向右依次表示：色相值-明度值-彩度值；
(7)根据实际需求，设定颜色种类的数量及其对应的颜色代码上限值和下限值，实现颜色的自动识别与分类。
2.如权利要求1所述的多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，其特征在于，所述步骤(1)中的获取多晶电池片表面真实颜色的图像是指图像采集系统在照明体D65或照明体D50的均匀光照条件下获得的图像，具体特征是对红、黄、绿、蓝和白色至少五种颜色的陶瓷标准色板的色品坐标(x,y)与标准值的误差Δx和Δy均小于0.005。
3.如权利要求1所述的多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，其特征在于，所述步骤(2)中的对图像进行旋转的步骤是：首先，提取多晶电池片的图像轮廓P；然后，计算多晶电池片的图像轮廓P的中心点坐标，并在多晶电池片图像轮廓P的边缘内拟合出多晶电池片的理想矩形轮廓P*，计算得到矩形轮廓P*的一条边的斜率和倾斜角度Q；最后，将整幅图像旋转角度Q，使得多晶电池片的理想矩形轮廓P*的4条边分别与显示界面的X轴和Y轴保持平行。
4.如权利要求3所述的多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，其特征在于，所述步骤(2)中的对图像进行提取是指仅保留所述旋转后图像中的多晶电池片的理想矩形轮廓P*及其内部的图像，去除位于多晶电池片图像中边缘的背景图像。
5.如权利要求4所述的多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，其特征在于，所述步骤(2)中的对图像进行滤波和校正是指在所述旋转和提取后的多晶电池片图像中滤除白色栅线区域，并采用线性插值法根据白色栅线区域之外的左右或上下相邻像素的RGB值对滤除的白色栅线区域相应的像素点进行填充。
6.如权利要求1所述的多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，其特征在于，所述步骤(3)中的每个子区域权重W的计算方法为：
式中,i＝1，2，...，k，k为子区域的个数。不失一般性，规定W1≥W2≥…≥Wk。
7.如权利要求1所述的多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，其特征在于，所述步骤(4)中转换为CIELAB近似均匀颜色空间的(L,a,b)的计算步骤如下：
第一步，转换为三刺激值(X,Y,Z)，的取值范围为[0,255]，转换公式如下：
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<mn>4</mn>
<mi>b</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
第二步，三刺激值(X,Y,Z)转换为CIELAB近似均匀颜色空间的(L,a,b)，
<mrow>
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>L</mi>
<mo>=</mo>
<mn>116</mn>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
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<mi>Y</mi>
<msub>
<mi>Y</mi>
<mi>n</mi>
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<mo>-</mo>
<mn>16</mn>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>a</mi>
<mo>=</mo>
<mn>500</mn>
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<mi>f</mi>
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<mi>X</mi>
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<mi>X</mi>
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</mrow>
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</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>b</mi>
<mo>=</mo>
<mn>200</mn>
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<mi>f</mi>
<mrow>
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<mi>Y</mi>
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<mi>Y</mi>
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</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
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<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>5</mn>
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</mrow>
式中，
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<mrow>
<mo>(</mo>
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<mo>=</mo>
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
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<mi>x</mi>
<mrow>
<mn>1</mn>
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<mn>3</mn>
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<mrow>
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<mn>24</mn>
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<mn>116</mn>
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</mrow>
<mn>3</mn>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mfrac>
<mn>841</mn>
<mn>108</mn>
</mfrac>
<mi>x</mi>
<mo>+</mo>
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<mn>16</mn>
<mn>116</mn>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
</mtd>
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<mrow>
<mi>x</mi>
<mo>&le;</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>24</mn>
<mo>/</mo>
<mn>116</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>3</mn>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>6</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
8.如权利要求1所述的多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，其特征在于，所述步骤(5)中色差值是指两个子区域在CIELAB近似均匀颜色空间中的(L,a,b)的距离，具体计算方法如下：
ΔEij＝[(Li-Lj)2+(ai-aj)2+(bi-bj)2]1/2 (7)
式中，i，j分别表示第i、第j个子区域，i，j＝1，2，...，k，i≠j。
9.如权利要求8所述的多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，其特征在于，所述步骤(5)中确定图像的视觉主导颜色是指图像中颜色无明显色差情况下附加权重最大的子区域颜色，该颜色在RGB空间中的数值为(R*,G*,B*)。
10.如权利要求9所述的多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，其特征在于，所述步骤(5)中无明显色差是指图像中权重W超过权重阀值m的任意两个子区域的色差均小于色差阀值e，整幅图像颜色基本均匀，仅呈现一种主导颜色，进而便于实现颜色自动识别与分类，反之，当图像中权重W超过权重阀值m的至少两个子区域的色差出现大于或等于色差阀值e时，整幅图像颜色呈现至少两种及以上的颜色，图像存在较大的色差，称之为色差片。
11.如权利要求10所述的多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，其特征在于，所述步骤(5)中附加权重最大的子区域的确定方法如下：
当图像中子区域的权重W1明显大于其他子区域的权重Wi(i＝2,3,…,k)时，将权重为W1的子区域作为附加权重最大的子区域，当图像中出现至少两种或两种以上子区域的权重均较大且数值接近时，分别计算它们与其他子区域的色差总和，取权重较大且色差总和最小的子区域作为附加权重最大的子区域。
12.如权利要求11所述的多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，其特征在于，
所述步骤(5)中所述第i个权重较大的子区域与其他子区域的色差总和的计算方法如下：
∑ΔEij＝ΔEi1+ΔEi2+…+ΔEik (8)
式中，i，j＝1,2,…,k，ΔEii＝0。
13.如权利要求12所述的多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，其特征在于，所述步骤(5)中图像的视觉主导颜色在CIELAB近似均匀颜色空间中(L*,a*,b*)的计算方法是指图像的视觉主导颜色(R*,G*,B*)转换为CIELAB近似均匀颜色空间的(L*,a*,b*)的方法，具体步骤与步骤(4)中的方法相同。
14.如权利要求1所述的多晶电池片图像的颜色自动识别与分类方法，其特征在于，
所述步骤(6)中明度L*、彩度Cab*和色相Hab*的计算方法如下：
<mrow>
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>L</mi>
<mo>*</mo>
<mo>=</mo>
<mi>L</mi>
<mo>*</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msubsup>
<mi>C</mi>
<mrow>
<mi>a</mi>
<mi>b</mi>
</mrow>
<mo>*</mo>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>a</mi>
<mo>*</mo>
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</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>+</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>b</mi>
<mo>*</mo>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mrow>
<mn>1</mn>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msup>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msubsup>
<mi>H</mi>
<mrow>
<mi>a</mi>
<mi>b</mi>
</mrow>
<mo>*</mo>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<mi>arctan</mi>
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<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>b</mi>
<mo>*</mo>
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</mrow>
<mo>/</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>a</mi>
<mo>*</mo>
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</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>9</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中，明度L*的取值范围为[0,99]，彩度Cab*的取值范围为[0,99],色相Hab*的取值范围为[0,360)。
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