内窥镜摄像头色彩饱和度判定数据

该数据用于测试摄像头拍摄或者录像时的色彩饱和程度，内窥镜进入人体后，摄像头获取到的画面与有光环境下存在偏差，本测试数据通过使用带光源内窥镜的摄像头，在Macbeth III标准对色灯箱下，在自带光源的照度lux和色温下，拍摄24色卡卡，获取颜色空间中的坐标值，通过计算实际颜色和理想颜色的饱和度比值，可以评估颜色的饱和度准确性。在开发基于内窥镜图像的AI辅助诊断系统（如识别息肉、肿瘤、出血点）时，模型对颜色非常敏感。本数据可以为AI团队提供色彩准确的“黄金标准”图像，用于模型训练和测试，避免因设备差异导致AI算法失效。同时本数据建立了一个基于客观数据的、可量化的“色彩真实性”标准，可推动行业标准化，推动整个内窥镜行业在色彩质量评估上形成统一标准，从“经验时代”迈向“数字时代”。1、指标解释：a 表示颜色在红色和绿色之间的色度。它是一个色度轴，用于区分红色和绿色。b 表示颜色在黄色和蓝色之间的色度。它是一个色度轴，用于区分黄色和蓝色。饱和度（Saturation）是颜色的纯度或强度的度量。高饱和度的颜色看起来更鲜艳，而低饱和度的颜色看起来更灰暗。
2、数据处理：把经过拍照系统处理后的值a，b的值与理想值a*,b*进行如下处理：Saturation=Sqrt(a²+b²)/Sqrt(a*²+b*²)。该公式通过比较实际颜色的饱和度与理想颜色的饱和度，来评估颜色的饱和度准确性。
3、数据输出判断标准：若Saturation=1，表示实际颜色和饱和度与理想颜色饱和度相同。若Saturation>1，表示实际颜色的饱和度高于理想颜色，看起来更鲜艳，反之则更灰暗。
设定要求输出的Saturation范围在105%-125%之间（包含端点），满足范围，输出TRUE，反之，输出NG，需要重新使用校准工具进行调整，直到输出TRUE为止。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含1045条内窥镜摄像头色彩饱和度测试数据，用于通过计算实际与理想颜色饱和度比值评估准确性，支持AI辅助诊断系统开发和行业标准化。数据采用xlsx格式，包含采样编码、色度值和结果等字段，设定饱和度范围在105%-125%为合格标准。