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打開原圖，取本圖的最暗點1，黑色RGB（9，9，8）；取本圖的最亮點2，白色RGB（245，231，235）；取本圖的中灰點3，中灰RGB（160，113，109）。其它參數
 

平均值	142.03
標準偏差	55.24
中間值	158

 

如何調色可以使得黑、白、灰為純色？哪種方法效果最好？
圖1

自己設定目標調整要求：
添加一個“可選顏色”調整圖層，只調整了本圖“黑、白、灰”三個點的參數，使黑色保持純黑并提亮到RGB（11、10、10）；使白色保持純白并壓暗調色到RGB（235、236、235）；使中灰保持純灰并提亮調色到RGB（127、127、127），其它命令參數未動。
當保持黑、白點的參數和其它各種參數值都不變時，只改變中性色的參數，看看中性色的參數是如何影響畫面的。
方法1：保持密度（黑色K=0）不變，只調三色參數。
這也是多數人常用的方法。在完成本案目標調整要求時，調整中性色的參數是：青色C、洋紅M、黃色Y、黑色K參數CMYK（+16，-7，-9，0），畫面的其它參數值如下圖2所示。
 

平均值	141.86
標準偏差	52.50
中間值	161.00

 

圖2

具體的調色方法有再兩種：
一種是直觀調色法。比如看圖1，中性灰密度的區域偏紅，于是選擇“中性色”（見圖2），減紅就等于加青，于是，使青色的參數由0開始逐漸增大，調到你滿意為止，你可能是調到C=16剛好滿意（見圖2），而別人則可能是調到C=17、15、14······不等，這取決于每個人對顏色的不同視覺判斷，也取于每個人電腦顯屏對顏色顯示的正確性。所以，用這種方法調色，不同的人調的顏色會不一樣，即使是同一個人，在不同的電腦上調色，結果也會不一樣。
當調完紅色后，這時你又發現圖片偏黃。于是，要減黃就要使黃色的參數由0開始逐漸減小，調到你滿意為止，你可能是調到Y= -9剛好滿意（見圖2），而別人則可能是調到Y= -10、-8、-7······不等，這取決于每個人對顏色的不同視覺判斷，也取于每個人電腦顯屏對顏色顯示的正確性。
當調黃色后，這時你又發現圖片偏洋紅。于是，要減洋紅就要使洋紅的參數由0開始逐漸減小，調到你滿意為止，你可能是調到M= -7剛好滿意（見圖2），而別人則可能是調到M= -8、-6、-5······不等，這取決于每個人對顏色的不同視覺判斷，也取于每個人電腦顯屏對顏色顯示的正確性。這時，你才對調整結果感到滿意。
其實，在實際操作中，上面的三步是交替使用的，你認為偏什么顏色就應該減去什么顏色，直到滿意為止。
另一種是定性調色法。打開信息面板，如果要對“中性灰”進行調色，調整到理想的純正“中性灰”RGB（127、127、127），就要查看原來中性灰的顏色RGB（160、113、109），使之調到理想值就好。這個差距在哪里，一眼就能看出。所以，選擇“中性色”（見圖2），使青色的參數由0開始逐漸增大，調到C=16時，紅色R由160降到127；使洋色的參數由0開始逐漸減小，調到M= -7時，綠色G由113增到127；使黃色的參數由0開始逐漸減小，調到Y= -9時，藍色B由109增到127，完成精準調色。對其它點的校色方法類同（如黑場、白場等）。
方法2：保持某一種單色（青色C=0）不變，只調其它兩色參數和密度參數。
有了方法1的中性色調整參數CMYK（+16，-7，-9，0），可以用一個簡單的方法，找到方法2情況下的參數：就是顏色CMY值同減16，密度K值再加16，所以就得方法2情況下的參數CMYK（0，-23，-25，+16），畫面的其它參數值如下圖3所示。
 

平均值	145.72
標準偏差	52.53
中間值	166

 

圖3

方法3：保持某一種單色（洋色C=0）不變，只調其它兩色參數和密度參數。
有了方法1的中性色調整參數CMYK（+16，-7，-9，0），可以用一個簡單的方法，找到方法3情況下的參數：就是顏色CMY值同加7，密度K值再減7，所以就得方法3情況下的參數CMYK（+23，0，-2，-7），畫面的其它參數值如下圖4所示。
 

平均值	142.82
標準偏差	52.43
中間值	162

 

圖4

方法4：保持某一種單色（黃色C=0）不變，只調其它兩色參數和密度參數。
有了方法1的中性色調整參數CMYK（+16，-7，-9，0），可以用一個簡單的方法，找到方法4情況下的正確參數：就是顏色CMY值同加9，密度K值再減9，所以就得方法4情況下的參數CMYK（+25，2，0，-9），畫面的其它參數值如下圖5所示。
 

平均值	142.82
標準偏差	52.43
中間值	162

 

圖5

方法5：保持各顏色參數的方差最小，均衡調整法的圖片效果才是最好。
方法5就像圖片沖印店里的彩色擴印機，如果鏡片CMY的曝光時間盡可能的同步，照片的顏色沖印的就是最好的。
有了方法1的中性色調整參數CMY（+16，-7，-9，0），可以用一個簡單的方法，找到方法5情況下的正確參數：為了使各顏色參數的方差最小，就是顏色CMY值同減3，密度K值再加3，所以就得方法5情況下的參數CMYK（+13，-10，-12，+3）。
一種直觀實用的方法就是：可以使得調整后的CMY值的之和，盡可能的接近于0。這里是（+13-10-12）=+1。原參數CMY（+16，-7，-9）變成新參數CMY（+13，-10，-12）是顏色CMY值同減3，所以密度K值就要再加3。畫面的其它參數值如下圖6所示，所有參數值與方法1結果一樣，說明這兩種方法是完全等效的。
 

平均值	141.86
標準偏差	52.50
中間值	161.00

 

圖6

注釋：方差是各個數據與平均數之差的平方的平均數。在概率論和數理統計中，方差用來度量隨機變量和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。在許多實際問題中，研究隨機變量和均值之間的偏離程度有著很重要的意義。
5種方法的數據對比

 
 

正確使用可選顏色參數的方法
參數	原圖	固定密度K=0的調法1	固定一色C=0調法2	固定一色M=0調法3	固定一色Y=0調法4	最好的均衡調法5
色階	R、G、B	R、G、B	R、G、B	R、G、B	R、G、B	R、G、B
圖最暗點色階	9、9、8	11、10、10	11、11、10	11、10、10	11、10、10	11、10、10
圖中灰點色階	160、113、109	127、127、127	127、135、135	131、127、127	131、127、127	127、127、127
圖最亮點色階	245、231、235	235、236、235	235、237、235	236、236、235	236、236、235	235、236、235
平均值	142.03	141.86	145.72	142.82	142.82	141.86
標準偏差	55.24	52.50	52.53	52.43	52.43	52.50
中間值	158	161.00	166	162	162	161.00
中灰點色階 調整方法	青色C	16	0	23	25	13
	洋紅M	-7	-23	0	2	-10
	黃色Y	-9	-25	-2	0	-12
	黑色K	0	16	-7	-9	3
	三個顏色增減量	0	-16	7	9	-3
	密度增減量	0	16	-7	-9	3
	增減量合計	0	0	0	0	0

分析得結論：
1、方法1與方法5百分之百完全等效；方法3與方法4百分之百完全等效。
但方法4與方法5稍稍不完全等效，圖片色階的平均值小142.82-141.86= -0.04、標準偏差小52.43-52.50= -0.07；中間值大162-161=1等。
如果忽略這些極細微的差別（實在太小），那么，方法1、3、4、5就可以認定是百分之百完全等效的！
2、方法1與方法2不完全等效，相比各項數據有一定差異。究其原因，就是每個可調參數，都存在一個隱藏的屬于這個參數的蒙版或選區；也就是每個可調參數，都存在一個屬于這個參數的影響范圍！三個顏色增減量和密度增減量的“影響范圍”還是存在細微差別，當密度改變較大時，這種對沖后的細微差別，也被隨之放大和強化，所以，各項數據有一定差異。
3、所以，方法5才是正確使用可選顏色參數的方法。