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视觉技术

Lab色彩空间

文章来源:石鑫华视觉网时间:2022-07-04 11:18:44 点击:723

Lab色彩空间

Lab色彩空间概述

Lab 色彩空间是颜色-对立空间,带有维度 L 表示亮度,a 和 b 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。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,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。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)。

CIELAB 使用立方根计算,而 Hunter Lab 使用平方根计算。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。

image.png

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色彩空间的好处

不像 RGB 和CMYK 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,它们建模物理设备的输出,而不是人类视觉感知。

因为 Lab 空间比计算机显示器、打印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,这时的计算机硬件和软件通常受限于存储和操纵 8 位/通道的位图,从 RGB 图像到 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,比如内置于图像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,在处理中变更亮度、彩度有时还有色相,Dan Margulis 声称有权在图像操作的多个步骤之间使用假想色是很有用的。

谁在使用Lab色彩空间

在软件和文献中对这个缩写的明确使用:

  • 在 Adobe      Photoshop 中,图像编辑使用的“Lab 模式”是 CIELAB D50。

  • 在 ICC      Profile 中,“Lab 色彩空间”用做 profile 连接空间的是 CIELAB D50。

  • 在 TIFF 文件中,可以使用      CIELAB 色彩空间。

  • 在 PDF 文档中,“Lab      色彩空间”是 CIELAB。

CIE 1976 (L*, a*, b*) 色彩空间 (CIELAB)

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。

“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。

测量差别

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线性响应。色彩信息参照于这个系统的带有下标 n 的白点的颜色。

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。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 image.png 和 image.png:

image.png

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*)。

Lab与RGB 和 CMYK 的转换

在 RGB 或 CMYK 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 sRGB 或 Adobe RGB。这种调整将是设备依赖的,但是变换都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

正向变换

image.png

image.png

image.png

这里的

image.png 对于 image.png 否则

image.png

这里的 image.pngimage.png 和 image.png 是参照白点的 CIE XYZ 三色刺激值。(下标 n 暗示了“normalized”)。

image.png 函数被分成两个定义域是为了防止在 image.png 处的无限斜率。在某个 image.png 之下 image.png 被假定是线性的,并被假定匹配函数的 image.png 部分在 image.png 的值和斜率。换句话说:

image.png

b的值被选择为 16/116。上面两个方程对 image.png 和 image.png 有解:

image.png

这里的 image.png。注意 image.png

反向变换

反向变换如下(image.png 如上):

1.             定义 image.png

2.             定义 image.png

3.             定义 image.png

4.             如果 image.png 则 image.png   否则 image.png

5.             如果 image.png 则 image.png   否则 image.png

6.             如果 image.png 则 image.png   否则 image.png

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