白度怎么理解？白度值的量化有何意义？

怎么理解白度？白度，即物体色白的程度。从色度学角度看，白色是具有高反射比和低纯度属性的一类颜色。通常用一个具体数值的白度指数表示，是通过一个给定公式利用色度数据计算出来的，表示物体颜色接近理想白色的程度，白度值越大则看起来越白。那么，白度值量化有何意义？本文对白度的概念及白度值的量化意义进行了介绍。

白度怎么理解？

我们周围有许多白色物体，如纸张、纺织品、塑料、建材、粮食、牙齿等，因此，白色评价通常在提升产品商业价值方面扮演着重要的角色。与其他颜色类似，白色同样是由三维空间构成，是物体表面色重要的视觉属性。在生活中，人们通常把那些看起来没有颜色的物体描述为白色。ASTM E313规定，白色是Munsell色立体中V大于8.3（三刺激值Y-63），C不大于0.5（B色系）、不大于0.8（Y色系）、不大于0.3（所有其他色系）的颜色U。白色是色彩里最重要的一部分，例如，非常流行的瑞典NCS表色系，采用“白色”作为颜色的重要属性之一（其余属性为黑度、彩度以及色相），因此，白色在颜色中占据一个独特的位置。

在纺织、造纸、塑料等不同行业中，白色物体的生产一直占据较大分量。尽管白色区域仅占CIELAB颜色空间总体积的3%，但其重要性并不与其在CIELAB颜色空间所占据的较小空间成正比。白色被定义为没有任何色调的颜色，并具有一定的亮度，因此，可以通过增加亮度等级或降低色度等级来获得更白的外观。在实践生产中，人们为了得到理想白色，通常会对物体进行增白处理，纺织上提高白度的方法主要有三种：一是漂白法，即通过化学漂白提高物体反射率；二是上蓝增白，即加入少量蓝色或紫色着色剂，通过加蓝以降低黄色调倾向；三是添加荧光增白剂，又称光学增白剂，吸收不可见紫外光，发出可见蓝紫光，与织物反射出来的黄光叠加，形成蓝光白]，由此可见，人眼对物体白色感知与光源息息相关，如果照明光源中紫外成分不同，则物体也会有不同的白色视觉感受。对白色的定量评价方法也是随着这些增白技术的发展而发展，荧光增白剂的使用更是加大白度评价的困难。

白度值的量化有何意义？

白度，即物体色白的程度。从色度学角度看，白色是具有高反射比和低纯度属性的一类颜色。通常用一个具体数值的白度指数表示，是通过一个给定公式利用色度数据计算出来的，表示物体颜色接近理想白色的程度，白度值越大则看起来越白。因此，白度是控制产品质量和外观的重要物理指标，白度量化不仅能够评价产品的优劣，方便分级，还为后道工序产品质量和生产工艺的调控奠定基础。如在纺织行业，合适的白色材料能够为印染提供良好的上色基础，也能够检验白色样品的洁白程度。因此，白度评价在很多领域非常重要且常见，如纺织、造纸、建材、粮食加工和牙科等。

白度评价主要分为主观评价和客观评价，主观评价易受观察者心理、环境等多种因素影响，并不易准确地将主观感知定量化；客观评价采用白度公式给出具体白度值，更有利于白度的表达与传递。1934年，MacAdam首次提出用仪器测量物体白度，并提出来一个与目测数据相关的公式，之后不断有新的白度公式被提出。到目前为止，颜色科学家通过各种途径建立了上百个白度公式，一些公式被淘汰，少量公式应用在各个国家的不同行业。

国际照明委员会CIE认识到建立一个统一评价白度的重要性，开展了国际联合研究。1986年，CIE基于Ganz等人的研究成果，推荐了著名的CIE白度指数和色泽指数，用于评价物体的白度及色调取向。目前，CIE白度公式和色泽指数已被中国、美国等国家和地区采纳。然而，CIE白度公式被推荐之后，不断有研究表明，CIE白度公式已逐渐不能满足当前的白度评价，科学家们也相继提出新的白度公式，以期更好地评价物体表面白度。目前，ISO在造纸行业同时推荐了CIE白度和R457的蓝光白标准与方法，我国在纺织、造纸、建材等行业也借鉴国际标准采用了不同的白度标准。

白度值的计算公式类型：

目前的白度公式大致可以分成以下两类：一是一维白度公式，是对颜色三刺激值提供适当加权的单个公式，该公式考虑了蓝色色调对白色感知的作用，如Selling、Croes、Berger、Hunter、Stensby、Grum、C/V、Woptimid等；二是二维白度公式，考虑到白色物体有色偏向，单个白度公式往往是不足的，开发了色泽指数并与白度公式共同评价物体表面白度，如Ganz、CIE、Uchida、Wuv、WLAB等。目前为止，颜色科学家们提出的公式中只有一小部分被广泛应用并已被列入国家或国际标准。大多白度公式是由少数观察者在不同照明或观察条件下观察有限数量的相同或不同材料的白色样品获得目测数据，然后将仪器测量值与目测数据进行相关性拟合得到的。因此，这些白度公式在实际应用中存在一定的局限性，无法与建立数据集时的观察条件完全一致。视觉评估不仅受到个体偏好的影响，还取决于应用的视觉评估方法，如排序法、成对比较、类别判定法、分段法以及量值估计法等。

评价白度公式的研究，主要从理论计算值与主观评价结果的一致性展开，通过建立主、客观数据集，可以评价现有的公式与人眼视觉的一致性、修正或提出新的公式。数据集的获取一般通过两个途径：（1）借助已有的标准白度卡等建立视觉评价数据，但标准白度卡很少；（2）借助显色系的色彩图册（如Munsell、NCS色卡）等或根据研究目的以纺织品或纸制品等为基材制作不同白度大小的数据集，为不同行业选择合适的白度公式提供依据。