介绍
多年以来，大部分机器视觉系统都只能以黑白模式运行。即使到了今天，大多数机器视觉应用仍然采用单色模式。然而，有越来越多的应用要求实现彩色成像，并利用其获得显著优势。
过去十年，机器视觉应用中对色彩的使用明显增多。与之伴随的还有支持彩色机器视觉应用的相机技术与算法的逐步改进。因此，越来越多的机器视觉系统设计人员发现，当他们在构建色彩作为关键因素的系统时，需面临全新的挑战。
阅读更多有关机器视觉彩色成像特征的信息，了解哪些彩色成像机器视觉技术最适合您的应用要求。
机器视觉相机中的彩色成像
近年来，彩色机器视觉系统的质量有了明显提升。原因之一在于提高了相机成像器的分辨率。图像传感器事实上无法“看见”色彩，因此彩色相机必须使用滤波阵列和其他技术，以可生成彩色成像信息的方式来捕捉光线。
但这个过程通常会降低图像的有效分辨率。过去，大部分相机的分辨率都低于两百万像素，标准单传感器彩色相机因其分辨率损失而不适合处理很多任务。现在，分辨率在五百万像素或以上的相机并不稀奇，分辨率损失产生的影响越来越小，机器视觉设计人员可以更轻松地使用彩色相机来满足他们的要求。
在传感器技术得到提升的同时，软件库和相机固件也能更好地满足彩色成像要求。过去，若想设计彩色机器视觉系统，就必须拥有广博的色彩学知识，并且知道如何使用彩色图像数据；而现在，先进的软件库和嵌入式相机功能帮助简化了流程，色彩应用从未如此简单明了。
彩色成像在机器视觉中的应用
在机器视觉中使用彩色成像让大量应用获益匪浅。而上述大部分彩色成像应用可分为三大类：
颜色检验
彩色成像可为您提供附加数据，您可以利用这些数据优化您的检测流程。尤其是当您想要将缺陷分类或者检查彩色产品的形状时，彩色成像的使用至关重要。以彩色编码电线的检查为例。如果您想检查每根电线是否与线路板上的相应连接器相连，您的机器视觉系统就必须能够读取电线的颜色并确定是否正确匹配。
通过使用颜色，可帮助实现无法在黑白模式下进行的检验任务，例如检查印刷电路板上的彩色编码元件。 颜色分级
机器视觉中的彩色成像还可用于根据颜色分隔物体。这意味着，彩色成像可用于根据颜色分类或归类物体。由此，彩色成像还可用于对特定物体进行分级。比如，可以根据颜色将樱桃、苹果和其他水果分类，以此表明水果的成熟度。
按颜色分类是食品行业中的常见应用，同时也用于许多工业应用。 颜色检测和匹配
颜色检测的目的是告诉相机它在看什么颜色。在使用来自彩色机器视觉相机的数据的应用中，主机首先需要将颜色值连接到每个像素或表示像素区域或像素团的直方图。一旦应用分配了颜色值，便可将其与目标颜色或一系列目标颜色值进行比较。这个匹配过程可用于确保印刷材料符合预定义的企业颜色，或者确保汽车的侧视镜与车门颜色匹配，或者用于其他多种应用。
精确的颜色匹配有助于确保汽车、包装、木地板等产品的一致性。
彩色成像面临的主要挑战
用于上述任何广泛应用类别时，彩色机器视觉系统的表现如何，取决于它能否应对以下几项主要挑战：
颜色精确度
机器视觉彩色相机为主机提供由场景中反射光或入射光产生的像素级数据。即使两个相机均能拍摄出好照片，但根据相机的型号、质量和/或使用年限，特定的像素值也可能会有差异。而我们的目标是生成与“真实”颜色值最接近的值。所谓“真实”颜色值，是可以在相同的光照条件下使用精确的实验室设备计算出来的值。
当两台相机拍摄同一目标时，即使它们采用相似的白平衡设置，也可能获得不同的颜色值。 颜色区分
根据不同应用，机器视觉相机能否区分相同颜色的细微差异可能至关重要。比如，使用多块皮革来制作手提包或夹克时，同一件手提包或夹克上采用的多块皮革具有相同的颜色明暗度就极其重要。明暗度稍有不同的皮革可以搭配制作其他的夹克或手提包，但在同一件夹克或手提包上搭配明暗度不同的皮革却是无法接受的。
要达到高水平的区分性能，需要具有可利用高精确度和可重复性进行计算的颜色精确度。当光线较暗时，要达到这一目的尤为困难，这是因为颜色值会被压缩为更小范围的可能值。尽管可能存在其他限制因素，但彩色相机的灵敏度越高，其颜色区分性能就越高。
一款相机必须具备出色的颜色精确度和卓越的敏感度/对比度，才能确保即使在不同的光线条件下，也能轻松检测出细微的阴影差异。 彩色相机的空间分辨率
就像单色应用一样，许多彩色应用必须区分很小的图像细节，才能完成任务。他们可能需要读取条形码或二维码，或者可能需要准确识别物体的边缘，才能进行测量或确定形状和位置。
如前文所述，采用颜色滤波阵列和拜耳插值来生成颜色信息的相机会通过用于预估每个像素的颜色值的程序，创建柔化边缘或模糊边缘。对部分应用而言，这种程度的细节损失也许可以接受，或者可通过使用分辨率更高的相机来克服这个缺点，但其他应用可能需要采用棱镜式相机技术，才能顺利实现所需的颜色精确度和空间精确度。
对于细微部的图像放大会导致图像出现边缘模糊、假色以及其他可能影响应用性能的现象。
面阵扫描相机与线阵扫描彩色相机
在开始评估相机选项之前，您必须确定您的应用更适合面阵扫描还是线阵扫描类型的相机。
面阵扫描彩色相机
面阵扫描相机通常用于待检查、分级或分析的物体具有一定形状或边界的情况。比如，若您需要检查单个三维物体，比如水果、箱子或印刷电路板，使用像素矩阵为每个物体创建2D图像的面阵扫描相机将是您的首选。
面阵扫描相机可迅速为定义的区域创建图像。
相比于线阵扫描相机，面阵扫描相机能更轻松地进行设置和安装，而且用途更广泛。
在某些情况下，面阵扫描相机可用于拍摄持续运动的物体，但只能创建离散重叠图像。这可能需要大量的处理工作才能“缝合”碎片，以便进行适当分析。
线阵扫描彩色相机
若您需要检查较长的连续项目，或者拥有各种不同长度或尺寸的项目，线阵扫描相机的效果最佳。如果物体没有明确的起点、终点甚至是尺寸，线阵扫描相机最适合您的应用。
比如，在所谓的“纸病”检测中，当您需要检测卷纸、纺织品或钢材时，线阵扫描相机是您的明智之选。同样地，载有随机排列的水果或农产品的传送系统，或者是飞跃森林或农田的航空成像也适合选用线阵扫描相机。
线阵扫描相机通过在高频率下重复捕捉一行像素来扫描移动的物体。
相机捕捉的连续“线性图像”可以在被捕捉的同时得到分析，或者通过软件逐行重建为更大的图像，方便分析。
线阵扫描相机可以实现连续操作，因此其拥有实际上“无限”的垂直分辨率，并且可以轻松创建总分辨率明显优于面阵扫描相机的二维图像。
面阵扫描彩色相机
如果面阵扫描相机最适合您的应用，并且您需要在机器视觉系统中使用彩色成像，您可以考虑以下两种不同的面阵扫描选项，实现彩色成像：拜耳马赛克和棱镜式多传感器技术。
拜耳马赛克技术
拜耳相机采用预定义的滤色镜模式，该模式可将像素叠加到相机成像器上。计算任意特定像素的红、绿、蓝(RGB)颜色值时需要完成插值过程，这个过程会观察周围的像素，预估该像素滤色器未捕捉到的两种颜色的值。
拜耳滤光片使得每个像素仅捕捉一个颜色波长范围（R、G或B）。而该像素的RGB值中的另两种颜色，则是通过使用邻近像素捕获的数据而获得的插值结果。 何时选择拜耳彩色相机
相机价格作为重要的决定因素时
拜耳彩色相机远比棱镜式相机经济实惠。用户可用不到320万像素棱镜式相机一半的价格，买到性能优良的基础款500万像素拜耳面阵扫描相机。您的机器视觉系统不需要出色的颜色精确度时
拜耳相机必须为每个像素“插入”（即预估）三个颜色值中的两个值，因此拜耳算法计算得出的RGB值会与目标场景中的“真实”颜色值存在明显差异。如果您的应用要求精确捕捉颜色，并将其与预定义的参考颜色相比较，那么拜耳数据由于精确度低，可能会产生问题。但如果颜色的使用仅要求相对精确度，即图像中的一种颜色与另一种颜色比较起来如何，那么拜耳相机应能够充分满足您的需求。您的应用不需要区分细微色差时
除了绝对颜色精确度较低以外，拜耳滤色器还会阻挡部分落在每个像素上的光线，导致有效灵敏度整体较低。这些因素通常会降低拜耳相机区分极细微颜色明暗度的性能。但是，在颜色区分性能要求相对较低的应用中，拜耳相机可能绰绰有余，用户还能受益于较低的价格。您的机器视觉系统不需要出色的空间精确度时
如上所述，拜耳相机的插值过程在应用于图像中的边缘、线条和细节打印时，会造成整体的细节损失。如果您正在设计的系统不要求出色的空间精确度，或者您愿意接受使用较高分辨率相机所产生的较高费用和处理开销，那么拜耳面阵扫描相机仍然是适合您的应用的明智之选。需要彩色成像的机器视觉应用日益增多。本视频介绍相比采用拜耳彩色滤光片的相机，3-CCD或3-CMOS彩色相机所具备的一些优势。
棱镜式多传感器技术
多传感器棱镜式相机采用优质棱镜以及二向色滤光涂层，可根据光谱波长，将入射光分离到三个单独的成像器中。三个精确对齐的传感器可为图像中的每个像素提供独立的红、绿、蓝亮度值，因此无需插值。
与拜耳技术使用内插值来估算RGB值不同，棱镜技术将入射光线分离到三个精确对准的传感器，使每个像素均可捕获真实的RGB值。 何时选择多传感器棱镜式相机
您需要最高颜色精确度时
借助于三个单独的成像器，棱镜式相机可为每个像素提供精确的R、G、B值。无需插值意味着传送到您的应用中的值比拜耳相机的值更为精确，这对匹配颜色或者区分细微色差来说至关重要。您的应用要求相机具有高灵敏度时
二向色棱镜滤色器的透光率高于拜耳滤色器，因此可通过更多入射光。此外，借助三个传感器，棱镜式相机几乎可捕捉所有进入相机的光线，而拜耳相机会阻挡落在每个像素上的三分之二的波长。大部分像素都是通过红、绿、蓝信息的某种组合来表示，因此大量入射光从未到达过拜耳相机的传感器。如果您需要更好的对比与区分性能，尤其针对图像较暗的区域，那么棱镜式相机更占优势。您想检测并测量微小细节时
不同于导致拜耳插值图像的边缘、印刷和细节模糊的“柔和度”，棱镜技术不需要插值过程，由此提高了空间精确度，适用于必须读取、测量或者分析文本或图像细微特征的应用。您需要获得全光谱范围内准确、生动的色彩时
如同人眼一般，相机会将可见光分成三个独立的光谱带，分别代表长波（红色光）、中波（绿色光）和短波（蓝色光）波长。棱镜式相机可通过最少的重叠，分离这三个独立光谱带（这称为“色串扰”）。如此一来，整个光谱范围内的颜色就变得清晰明亮。对比之下，拜耳相机的滤色器重叠更多，导致颜色更为阴暗或者模糊，尤其是三原色之间的颜色更是如此。您需要某些相机参数具有更高的灵活性时
不少多传感器棱镜式相机支持用户控制每个传感器的设置，就像是三个独立的相机一般。这为白平衡、色彩增强和其他功能提供了优于拜耳相机的灵活性。
棱镜技术如何帮助实现绝佳的彩色图像质量？
线阵扫描彩色相机
如果您正在构建要求具有彩色线阵扫描技术性能和灵活性的机器视觉系统，以下还有两种不同的相机可供您选择：三线相机或棱镜式相机。
三线线阵扫描相机
三线技术使用三条独立的图像扫描线来捕捉RGB图像。过去，三个不同的线性传感器会尽量安装在一起，但如今大部分新相机都会采用单个传感器配备三条相邻的像素线的模式。
三线相机通过红色、绿色和蓝色滤光片，将光聚焦在三条相邻的传感器线上。将曝光时间与目标的移动同步，可确保所有三条线捕捉目标上的同一点。 每条线在像素之上配备聚合物滤色器，以捕捉三原色（R、G或B）之一。通过将相机与目标的运动同步，每条直线经过目标上的同一点时捕获的图像可以组合起来，为目标直线上的每个像素提供RGB值。
何时选择三线相机
相机价格作为重要的决定因素时
特别是现在，大多数三线相机均采用单个多线传感器，因此比起棱镜式相机，三线相机的价格更为实惠。除了价格更实惠以外，三线相机还可省下一笔棱镜式相机所需的推荐镜头费用。综合起来，三线相机可比同等棱镜式相机节省一半的费用。但请注意，相比棱镜式相机，三线相机存在几个因素，比如需要使用更高强度的照明、聚合物滤色器的退化速度更快，在系统的整个生命周期内节省下来的成本可能会被这些因素抵消掉。您的应用要求高速成像时
三线相机因其能以出色行频捕捉精确的（非插值）RGB图像数据而闻名。最新的4K型号相机（每行4096像素）可以50 kHz至70 kHz（每秒5万至7万行）的速率快速运行。尽管现在的新款棱镜式相机的速度几乎可媲美最快的三线相机，但同等的棱镜式相机通常无法达到这样的行频。若能保证大致垂直对齐
当三线相机相对于目标倾斜时，目标到三条传感器线的距离都变得不同，这将稍微改变目标上每条线覆盖的长度。如果倾斜度较小，相机中的补偿算法可以进行调整。但是如果角度较大，偏移会在图像中产生彩色条纹（“晕轮”）或其他伪影。当与目标的角度接近垂直时，三线相机表现最佳，并且不需要频繁调整。若目标是起伏最小的平坦表面时
因为必须在稍微不同的时间点捕捉收集完整RGB信息所需的三条线，所以在捕捉每条线时，波动或其他表面振动可能导致目标远近变化。这可能产生如上所述的像素偏移和“晕轮”。类似地，在传送带上移动时可能摇晃或滚动的分散对象会导致捕捉到的三条线不一致。为获得最佳效果，三线相机应用在目标平坦且波动较小的场合。若系统要求8k以上分辨率
现在棱镜式线阵扫描相机的最高分辨率是8K。如果您的线阵扫描系统需要16K线阵分辨率，三线相机是您唯一的选择。若您的系统需要小型轻巧的低功耗相机
因为棱镜相机需要容纳棱镜和多个成像器，所以三线相机相比之下通常更加小巧。最重要的是，棱镜相机体积更大并且单独控制3个成像器，自然就更笨重并且功耗高。
棱镜式多传感器技术
与三线相机一样，棱镜式线阵扫描相机使用三条独立的线捕捉RGB信息。但棱镜式线阵扫描相机的线传感器相互独立。传感器安装在棱镜上，与单个光学平面对齐，以便所有传感器都可以同时捕捉目标上的同一条线 - 而不是像三线相机那样按顺序捕捉。棱镜上的二向色涂层将图像分开到三个独立的传感器，以便捕捉线中每个像素的高精度RGB值。
在棱镜式线阵扫描相机中，因为红色、绿色和蓝色线性传感器均通过棱镜聚焦在同一目标线上，所以即便不使用任何复杂的同步操作，也能成功进行抓取图像。 何时选择多传感器棱镜相机
若您需要极致的颜色精确度
与三线相机上的聚合物滤光片相比，可分离R、G和B波长的二向色棱镜涂层能够更加精确地辨别颜色，因此，能有效减少色彩通道串扰，提高颜色精确度，这在光谱带重叠时更为显著。若您的系统需要倾斜的相机或传送带的速度会变化
在倾斜位置使用三线相机或捕捉变速传送带上的对象，会导致出现线间距和曝光同步方面的问题。然而，棱镜相机会分别处理每条线并在内部进行分割。当棱镜相机相对于目标倾斜时，所有三条线在目标上仍具有相同的长度，而三线相机每条线的长度会因存在倾斜角度而不同（梯形效果）。不同于三线相机，棱镜相机可以同时捕捉每条线的R，G和B信息，因此速度的微小变化对捕捉的颜色数据没有影响。如果“卷筒纸”出现波动，或者对象在方向上发生变化
连续纸张的小波动可能会给三线相机造成巨大麻烦，因为波动会改变每条线看到目标的方式，导致像素偏移和彩色条纹。如果三维对象轻微滚动或移动，导致对象相对于三线相机每条线的方向都略微不同，也会这样。棱镜式线阵扫描相机采用单个光学平面，保证每个传感器上的每个像素始终聚焦在完全相同的点上，因此无论对象起伏或移动/滚动都能够创建清晰的图像，从而避免了这样的问题。若您想要加强对白平衡和色彩校正的控制
棱镜相机允许对三个线扫描传感器的曝光设置进行单独控制。这意味着白平衡可以通过曝光来完成，而不是像三线相机那样需要通过增益来完成。如果您的应用要求尽可能降低噪声，那么拥有更佳敏感度和曝光式白平衡的棱镜相机将成为您的最佳选择。如果您希望机器的视觉系统能一直保持良好的稳定性
二向色棱镜涂层不仅具有比三线聚合物滤光片更好的透光率，而且更加稳定。更好的透光率意味着基于棱镜的系统可以使用更低强度（和更低成本）的光源并且仍然实现良好的曝光。三线式系统通常需要更高强度的光才能实现相同的曝光，不仅成本更高，而且可能导致相机中的滤光片更快退化。
考虑彩色机器视觉系统
哪种机器视觉彩色相机适合您的应用取决于多种因素。在为您的应用开发最合适的彩色机器视觉系统时，需要考虑所有相关因素。以下是开发彩色机器视觉系统时需要考虑的一些相机问题：
颜色精确度/差异
应该考虑的第一个因素是您的应用所需的颜色精确度和差异度。在某些应用中，机器视觉相机需要区分检测到的颜色与目标值的距离。在这一方面，要求高精度机器视觉的用户需要装备更先进的相机。
如前所述，插值和低敏感度是阻碍实现更高水平的颜色精确度和差异化的两大原因。插值可能导致颜色检测存在细微差别，因为它以周围像素的平均值来确定每个像素的颜色值。因此，当您的机器视觉系统试图区分细微的颜色差异时，您可能不知道颜色的色调是否存在实际不同，或者它们是否只是拜耳插值中的变化。
色彩串扰
高度的色彩串扰会影响机器视觉相机的颜色精确度。高度串扰是拜耳滤光片或二向色棱镜涂层所定义的红蓝绿通道的光谱响应大量重叠而造成的。当通道之间存在大量重叠时，某些颜色系列存在显著的不确定性，特别是黄色或蓝绿色系列。
棱镜相机中使用的二向色涂层可产生比拜耳滤光片更陡峭的光谱曲线，进而有效减少色串扰造成的不确定性。 这将给机器视觉系统区分这些颜色的不同色调造成麻烦。因此，在开发彩色机器视觉系统时，重要的是要考虑哪些颜色系列对于您的分析至关重要，以及机器视觉系统中可接受的颜色串扰程度。
光照水平和敏感度
您的机器视觉系统将所需要的光敏感度取决于您的应用。拜耳相机、三线相机和棱镜相机的透光方式不同，因此光敏感度也不同。
例如，拜耳滤光片的材料比光学棱镜中使用的高级玻璃材料的透光率低，而且其镶嵌方法也使得每个像素仅对接收到的三分之一的波长敏感。视给定像素的确切颜色而定，这可能导致滤光片接受的一半以上的光无法到达传感器。
您可以根据系统运行时的光照度以及可接受的增益/噪声级别为应用选择最合适的相机。
在拜耳相机中，每个像素上的滤光片会阻挡三分之二的光谱波长，这极大地减少了从场景中捕捉到的实际光量。借助三个单独的传感器，棱镜相机可完全捕获与每个像素相关联的所有光线。 白平衡和噪音
每种使用彩色的机器视觉应用都需要白平衡。如果缺少根据系统所用照明光谱进行调整的明确基线，则无法准确捕捉真实的颜色值。视所选择的机器视觉相机的类型而定，可以使用不同的白平衡方式。
例如，拜耳相机和三线相机只能通过向三个颜色通道的其中两个添加增益（放大）来实现白平衡，以匹配最高响应的通道。但是，增加增益不仅会使信号倍增，还会使图像中的噪声倍增。因为整体低光照条件而增加的任何额外增益都将被添加到该基线。如果需要超低噪声，则可能需要增加可用光量或切换相机类型来解决此问题。
相比之下，棱镜相机可以对每个传感器进行独立控制，包括快门速度和增益。这样就可以选择利用快门速度实现白平衡 - 通过延长两个低响应通道的曝光时间，或者缩短两个高响应通道的的曝光时间。虽然曝光时间延长可能会略微增加噪声，但增加幅度远小于增益带来的影响。对于某些应用来说，噪声的降低可能是使用棱镜相机技术的理由之一。
彩色相机必须进行正确的白平衡设置，才能避免出现因光照类型和色温导致的变色现象。典型的增益式白平衡会增加图像噪声。相比之下，棱镜相机提供的曝光式白平衡方法对图像噪声的影响更少。 色彩伪像
色彩伪像是取得图像颜色信息的方式不当而引起的图像缺陷（通常是错误着色的像素或图案）。使用估算或插值来计算颜色的相机最有可能出现色彩伪像。
然而，即使是产生独立R、G和B值（非插值）的三线相机，也会由于梯形效应、不平整表面或轻微的时序变化造成的空间偏移，产生色彩伪像。由于棱镜相机具有三个独立的传感器并使用单个光学平面来捕捉图像，因此使用棱镜相机产生色彩伪像的风险非常低。最常见的色彩伪像类型包括：
色彩失真
色彩失真是指特定颜色对象的线条或边缘（例如，深蓝色对角线）显示不同的颜色的情形，例如在像素级别检查图像时，图像边缘出现红色或黄色像素。
这个问题在拜耳相机中最常见，因为用于为每个像素分配RGB值的插值技术使用周围像素的混合值，其颜色可能与线或边缘本身的颜色完全不同。
当插值沿着线和边缘产生错误着色的像素时，会发生颜色失真问题。 莫尔图案
除了在捕捉单个边缘或线时造成问题，当图像包含精细重复图案时，大规模失真会导致出现莫尔图案。虽然任何需要捕捉更高空间频率的相机都会出现这种问题，但拜耳相机因自身插值技术的问题更容易出现这种情况。
具有重复颜色失真问题的区域中的人造颜色图案，可能出现在拜耳图像中。
对分辨率的影响
与单色系统相比，确定彩色机器视觉系统所需的分辨率水平时，需要特别小心。这是因为拜耳插值等色彩技术大大降低了相机的有效分辨率。虽然拜耳相机可能有500万像素，但插值过程会“平均处理”许多小细节，将有效分辨率降低为整个像素值的三分之一至二分之一之间。
根据应用程序必须能够检测/分析的最小特征大小以及必须涵盖的视野大小，有两种可能的操作过程：
您可以选择分辨率远高于类似单色系统的拜耳相机。当然，这类相机通常价格更高，需要更昂贵的光学器件，主机需要处理更高的负载。
您可以选择与单色系统具有差不多的基本分辨率的棱镜相机。一个320万像素的棱镜相机实际上是一个3×320万像素的相机，带有三个独立的图像传感器，总计960万像素。因此，它可以产生24位、320万像素的输出，而不会像拜耳相机那样损失分辨率。如上所述，棱镜相机比拜耳相机更昂贵。但与900万像素拜耳相机的整体关联成本相比，其实整体价格近得多。
以上信息仅适用于面阵扫描分辨率。在线阵扫描系统中，三线相机和棱镜相机都不依赖于插值，因此这两种技术的有效分辨率都不会显著下降。但是，线阵扫描相机部分中讨论的一些问题可能会影响三线相机对细节的区分能力以及棱镜相机的单个光学平面。
颜色空间和颜色空间转换
在开发机器视觉系统时，您需要确定哪种颜色空间最适合您的特定应用。确切的颜色空间取决于应用的预定用途以及如何分析颜色信息。
例如，简单地在屏幕上显示对象的应用自然会使用标准RGB颜色空间，因为所有监视器均以这类方法构造其像素颜色。但是，如果是处理印刷材料，像Adobe RGB这样稍作修改的颜色空间可能是更佳选择，因为它特别针对数字印刷提供稍微广泛一些的颜色区间。
其他颜色空间如HSI（色调、饱和度、强度）和CIE XYZ或CIE L*a*b *颜色空间使用数学坐标来描述颜色，以便某些应用能够更容易计算颜色匹配和颜色差异的程度及方向。
在大多数应用中，使用主机上的算法和处理资源将来自相机的RGB数据转换为最适合个人应用的颜色空间。但是，在某些情况下，使用者可能希望相机能在主机处理资源专注于其他任务时执行此转换。这些情况值得选择具有内置颜色空间转换功能的相机。
颜色增强和颜色优化
在某些情况下，专门改变颜色的精确度能起到一定的作用。如果是这样，在开发机器视觉系统时，应考虑颜色增强和颜色优化功能。
例如，如果要检测图像中的特定偏差或区分两个对象，有时可以利用这两种功能帮助增强图像中的特定颜色。例如，当图像中的红色增强时，可以更容易地把血细胞和组织区分开来。
您可以在使用主机上的算法捕捉图像后增强图像中的颜色。然而，在后处理过程中进行增强可能受到原始图像的饱和度或对比度的限制。有些相机配备了颜色优化功能，允许用户将特定的基色或补色增强200％。系统构建者应该考虑这种功能是可以为其应用增加价值，还是有助于使其产品从同类竞争系统中脱颖而出。
利用颜色增强功能可强调图像中的特定颜色。
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