Lab色彩空间

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L*a*b* 色彩空间,只展示可充入sRGB色域的颜色(因此可以显示在典型的计算机显示器上)。每个正方形的每个轴取值于 -128到128。

Lab色彩空间是颜色-对立空间,带有维度L表示亮度,ab表示颜色对立维度,基于了非线性压缩的CIE XYZ色彩空间坐标。

Hunter 1948 L, a, b色彩空间的坐标是L, a和b。[1][2]但是,Lab经常用做CIE 1976 (L*, a*, b*)色彩空间的非正式缩写(也叫做CIELAB,它的坐标实际上是L*, a*和b*)。所以首字母Lab自身是有歧义的。这两个色彩空间在用途上有关联,但在实现上不同。

两个空间都得出自“主”空间CIE 1931 XYZ色彩空间,它可以预测哪些光谱功率分布会被感知为相同的颜色(参见異譜同色metamerism),但是它不是显著感知均匀的。两个“Lab”色彩空间都受到了孟塞尔颜色系统的强烈影响,意图都是建立可以用简单公式从XYZ计算出来,但比XYZ在感知上更线性的色彩空间[3]。感知上线性意味着在色彩空间上相同数量的变化应当产生大约相同视觉重要性的变化。在用有限精度值来存储颜色的时候,这可以增进色调的再生。两个Lab空间都相对于它们从而转换的XYZ数据的白点。Lab值不定义绝对色彩,除非还规定了这个白点。实际上白点经常被假定服从某个标准而不明确规定(比如ICC L*a*b* 值是相对于CIE标准光源D50)。[4]

CIELAB使用立方根计算,而Hunter Lab使用平方根计算。[5]。除非数据必须与现存的Hunter L,a,b值相比较,对新应用推荐使用CIELAB。[5]

优点[编辑]

不像RGBCMYK色彩空间,Lab颜色被设计来接近人类视觉。它致力于感知均匀性,它的L分量密切匹配人类亮度感知。因此可以被用来通过修改a和b分量的输出色阶来做精确的颜色平衡,或使用L分量来调整亮度对比。这些变换在RGB或CMYK中是困难或不可能的——它们建模于物理设备的输出,而不是人类的视觉感知。

因为Lab空间比電腦螢幕、印表机甚至比人类视觉的色域都要大,表示为Lab的位图比RGB或CMYK位图获得同样的精度要求更多的每像素数据。在1990年代,这时的電腦硬體和软體通常受限于存储和操纵8位/通道的位图,从RGB图象到Lab之间的来回转换是有损耗的操作。对于现在常见的16位/通道支持,这就不是问题了。

此外,Lab空间内的很多“颜色”超出了人类视觉的视域,因此纯粹是假想的;这些“颜色”不能在物理世界中再生。通过颜色管理软件,比如内置于图象编辑应用程序中的那些软件,可以选择最接近的色域内近似,在处理中变换亮度、彩度甚至色相。Dan Margulis称,在图象操作的多个步骤之间使用假想色是很有用的。[6]

用途[编辑]

在软件和文献中存在对这个缩写的明确使用。

  • Adobe Photoshop中,图象编辑使用的“Lab模式”是CIELAB D50。[6]
  • ICC Profile中,用做配置文件连接空间的“Lab色彩空间”是CIELAB D50。[4]
  • TIFF文件中,可以使用CIELAB色彩空间。[7]
  • PDF文档中,“Lab色彩空间”是CIELAB。

CIE 1976 (L*, a*, b*) 色彩空间 (CIELAB)[编辑]

CIE L*a*b*(CIELAB)是惯常用来描述人眼可见的所有颜色的最完备的色彩模型。它是为这个特殊目的而由国际照明委员会(Commission Internationale d'Eclairage的首字母是CIE)提出的。L、a和b后面的星号(*)是全名的一部分,因为它们表示L*, a* 和b*,不同于L, a和b。因为红/绿和黄/蓝对立通道被计算为(假定的)锥状细胞响应的类似孟塞尔值的变换的差异,CIELAB是Adams色彩值(Chromatic Value)空间。

三个基本坐标表示颜色的亮度(L*, L* = 0生成黑色而L* = 100指示白色),它在红色/品红色和绿色之间的位置(a*负值指示绿色而正值指示品红)和它在黄色和蓝色之间的位置(b*负值指示蓝色而正值指示黄色)。

已经建立的L*a*b* 色彩模型来充当用做参照的设备无关的模型。要认识到永远不能精确的在视觉上表示这个模型中颜色的完全色域是至关重要的。它们只是用来帮助理解概念而天生就不精确的。

因为L*a*b* 模型是三维模型,它只能在三维空间中完全表现出来。[8]

“L*a*b*”模型也被表达为“L*C*h(a*, b*)”,它把a* 和b* 变换为辐射表示。[9]

测量差别[编辑]

CIE 1976 L*a*b* 直接基于了CIE 1931 XYZ色彩空间,它尝试使用MacAdam椭圆所描述的颜色差异度量建立线性化的颜色差异的感知。L*, a* 和b* 的非线性关系意图模仿人眼睛的非線性响应。色彩信息参照于这个系统的带有下标n的白点的颜色。[10]

在L*a*b* 模型中均匀改变对应于在感知颜色中的均匀改变。所以在L*a*b* 中任何两个颜色的相对感知差别,可以通过把每个颜色处理为(有三个分量:L*, a*, b* 的)三维空间中一个点来近似,并计算在它们之间的欧几里得距离[10]在L*a*b* 空间中的这个欧几里得距离是ΔE(经常叫做“Delta E”,更精确的是ΔE*ab)。

使用L*a*b* 中的两个颜色({L_1}^*,\ {a_1}^*,\ {b_1}^*)({L_2}^*,\ {a_2}^*,\ {b_2}^*):

\Delta {E^*}_{ab} = \sqrt{ ({L_2}^*-{L_1}^*)^2+({a_2}^*-{a_1}^*)^2 + ({b_2}^*-{b_1}^*)^2 }\,

一个有关的色彩空间,CIE 1976 (L*, u*, v*)色彩空间,遵从和L*a*b* 同样的原理但有不同的u* 和v* 分量表示(保持相同的L*)。

RGB和CMYK转换[编辑]

RGBCMYK值与L*a*b* 之间没有转换的简单公式,因为RGB和CMYK色彩空间是设备依赖的。RGB或CMYK值首先必须被变换到特定绝对色彩空间中,比如sRGBAdobe RGB。这种调整将是设备依赖的,但是变换的结果数据是设备无关的,允许把数据变换成CIE 1931色彩空间并接着变换成L*a*b*。

XYZ与CIE L*a*b*(CIELAB)的转换[编辑]

正向变换[编辑]

L^* = 116\,f(Y/Y_n) - 16
a^* = 500\,[f(X/X_n) - f(Y/Y_n)]
b^* = 200\,[f(Y/Y_n) - f(Z/Z_n)]

这里的

f(t) = t^{1/3}\,对于 t >(6/29)^3\,否则
f(t) = \frac{1}{3} \left( \frac{29}{6} \right)^2 t + 16/116

这里的X_n \,, Y_n \,Z_n \,是参照白点的CIE XYZ三色刺激值。(下標n暗示了“normalized”)。

f(t) \,函数被分成两个定义域是为了防止在t=0 \,处的无限斜率。在某个t=t_0 \,之下f(t) \,被假定是线性的,并被假定匹配函数的t^{1/3} \,部分在t_0 \,的值和斜率。换句话说:

t_0^{1/3}\, =\, a t_0 + b\, (匹配值)
1/(3t_0^{2/3})\, =\, a\, (匹配斜率)

b的值被选择为16/116。上面两个方程对at_0有解:

a\, =\, 1/(3\delta^2)\, = 7.787037\cdots
t_0\, =\, \delta^3\, = 0.008856\cdots

这里的\delta=6/29 \,。注意16/116=2\delta/3 \,

反向变换[编辑]

反向变换如下(\delta=6/29 \,如上):

  1. 定义f_y\ \stackrel{\mathrm{def}}{=}\  (L^*+16)/116
  2. 定义f_x\ \stackrel{\mathrm{def}}{=}\  f_y+a^*/500
  3. 定义f_z\ \stackrel{\mathrm{def}}{=}\  f_y-b^*/200
  4. 如果f_y > \delta\,Y=Y_nf_y^3\,  否则Y=(f_y-16/116)3\delta^2Y_n\,
  5. 如果f_x > \delta\,X=X_nf_x^3\,  否则 X=(f_x-16/116)3\delta^2X_n\,
  6. 如果f_z > \delta\,Z=Z_nf_z^3\,  否则 Z=(f_z-16/116)3\delta^2Z_n\,

參考文獻[编辑]

  1. ^ Richard S Hunter, abstract, Journal of the Optical Society of America, 38:661 (1948).
  2. ^ Richard S Hunter, abstract, Journal of the Optical Society of America, 38:1094 (1948).
  3. ^ handprint.com explanation of this history: http://www.handprint.com/HP/WCL/color7.html#CIELUV
  4. ^ 4.0 4.1 International Color Consortium, Specification ICC.1:2004-10 (Profile version 4.2.0.0) Image technology colour management—Architecture, profile format, and data structure, (2006).
  5. ^ 5.0 5.1 Hunter L,a,b Versus CIE 1976 L*a*b* (PDF)
  6. ^ 6.0 6.1 Dan Margulis. Photoshop Lab Color: The Canyon Conundrum and Other Adventures in the Most Powerful Colorspace, ISBN 0-321-35678-0. 
  7. ^ TIFF: Revision 6.0. Adobe Developers Association, 1992
  8. ^ See here for 3D representations of the L*a*b* gamut.
  9. ^ See [1] for information on L*C*h and conversion formulas.
  10. ^ 10.0 10.1 "Anil K. Jain". "Fundamentals of Digital Image Processing". New Jersey, United States of America: Prentince-Hall Inc. 1989: p. 68, 71, 73. ISBN 0-13-336165-9. 

外部鏈接[编辑]