• sRGB：sRGB 是一种三刺激色彩模型，是 Web 的标准，用于大多数计算机显示器。它使用与高清电视标准 Rec709 相同的原色和白点。sRGB 与 Rec709 的区别仅在于传输曲线，通常称为伽马。
• 伽马：这是用于存储和传输各种图像编码方法的曲线。它通常类似于人类视觉的感知曲线。在数字中，伽马的作用是赋予图像较暗区域更多权重，以便由更多位定义它们，从而避免出现诸如“带状”之类的伪影。
• 亮度：（记为 L 或 Y）：光的线性测量或表示（即无伽马曲线）。测量单位通常是 cd/m2。表示单位是 Y，如 CIEXYZ，通常为 0（黑色）至 100（白色）。亮度具有光谱加权，基于人类对不同波长光的感知。但是，亮度在明暗度方面是线性的 - 也就是说，如果 100 个光子测量值为 10，那么 20 个光子就是 200 个光子。
• L* （又名 Lstar）：感知亮度，由 CIELAB 定义 (\left.L^* a^* b^*\right) 其中亮度与光量呈线性关系，L ^{\star} 基于感知，因此在光量方面是非线性的，其曲线旨在匹配人眼的明视觉（伽马约为 { }^{\wedge} 0.43 ）。

亮度 vs L：^* 0 和 100 在光亮（写为 Y 或 L ）和亮度（写为 L^* ）方面是相同的，但在中间它们却非常不同。我们确定的中间灰色位于 L^* 的中间 50 处，但这与亮度 (Y) 中的 18.4 相关。在 sRGB 中，这是 #777777 或 46.7 \%。

对比度：定义两个 L 或两个 Y 值之间差异的术语。对比有多种方法和标准。一种常见的方法是韦伯对比，即\Delta L / L。对比度通常以比率 (3:1) 或百分比 (70%) 表示。

对于紫色测试示例，我使用十六进制 #9d5fb0（代表 R:157、G:95、B:176），对于绿色测试示例，我使用十六进制 #318261（代表 R:49、G:130、B:97）。

  function HexToRGB(hex) {
       hex = String(hex);
       if(hex.length==3){hex='#'+hex.substr(0, 1)+hex.substr(0, 1)+hex.substr(1, 1)+hex.substr(1, 1)+hex.substr(2, 1)+hex.substr(2, 1);}
       if(hex.length==4){hex='#'+hex.substr(1, 1)+hex.substr(1, 1)+hex.substr(2, 1)+hex.substr(2, 1)+hex.substr(3, 1)+hex.substr(3, 1);}
       if(hex.length==6){hex='#'+hex;}
       let R = parseInt(hex.substr(1, 2),16);
       let G = parseInt(hex.substr(3, 2),16);
       let B = parseInt(hex.substr(5, 2),16);
       console.log("rgb from "+hex+" = "+[R,G,B]);
       return [R,G,B];
     }

最常见的灰度程序平均方法是：

$$ 灰度=\operatorname{round}((R+G+B) / 3) $$

   function RGBToGRAY(rgb) {
       let avg = parseInt((rgb[0]+rgb[1]+rgb[2])/3);
       return [avg,avg,avg];
     }

这会将紫色变成 #8f8f8f 因为平均值 = 143，将绿色变成#5c5c5c，因为平均值 = 92。92 和 143 之间的差异太大，会错误地通过我预期的测试。

现在，正如之前所解释的，我们应该使其呈线性并应用 gamma 2.2 校正。

$$ R^{\prime \wedge} 2.2=R \operatorname{lin} G^{\prime \wedge} 2.2=G \operatorname{lin} B^{\prime \wedge} 2.2=B \operatorname{lin}

$$

   function linearFromRGB(rgb) {
 ​
       let R = rgb[0]/255.0;
       let G = rgb[1]/255.0;
       let B = rgb[2]/255.0;
 ​
       let gamma = 2.2;
       R = Math.pow(R, gamma);
       G = Math.pow(G, gamma);
       B = Math.pow(B, gamma);
       let linear = [R,G,B];
       console.log('linearized rgb = '+linear);
       return linear;
     }

紫色的伽马校正线性结果现在为 R：0.3440、G：0.1139、B：0.4423，绿色的结果为 R：0.0265、G：0.2271、B：0.1192。现在通过应用系数获得亮度 L 或（XYZ 比例的 Y）如下：

$$ Y=\text { Rlin* } 0.2126 \text { + Glin* } 0.7152+\text { Blin* } 0.0722 $$

    function luminanceFromLin(rgblin) {
       let Y = (0.2126 * (rgblin[0]));
       Y = Y + (0.7152 * (rgblin[1]));
       Y = Y + (0.0722 * (rgblin[2]));
       console.log('luminance from linear = '+Y);
       return Y;
     }

现在两个 Y（或 L）值之间的感知对比度：

$$ \text { (L较亮 - L较暗) / (L较亮 + 0.1) } $$