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一般我們螢幕是以RGB來衡量,而印刷是以CMYK來調整,然我們的眼睛可以用更精確的L*a*b* 色彩空間 (L*a*b* Color Space)來描述,但因為過於複雜而鮮少使用於日常生活。

特色:L*a*b*色彩空間是顏色-對立 (color-component)空間,帶有維度 L 表示亮度,a 和 b 表示顏色對立維度,基於了非線性壓縮的CIE XYZ色彩空間坐標。

優點1:L*a*b* color space包含所有可感知的顏色,也就是說它的全域 (gamut)超過RGB和CMYK色彩空間。它不僅包含了RGB,CMYK的所有色域,還能表現它們不能表現的色彩。人的肉眼能感知的色彩,都能通過Lab模型表現出來。L*a*b*的最重要的特性之一是設備獨立 (device independency),是上述兩者色彩空間所沒有的。

優點2:不像RGB和CMYK色彩空間,Lab顏色被設計來接近人類視覺。它致力於感知均勻性,它的L分量密切匹配人類亮度感知。因此可以被用來通過修改a和b分量的輸出色階來做精確的顏色平衡,或使用L分量來調整亮度對比,這些變換在RGB或CMYK難以實現。

三個基本坐標表示顏色的亮度(L*, L* = 0 生成黑色而 L* = 100 指示白色),它在紅色和綠色之間的位置(a* 負值指示綠色而正值指示紅)和它在黃色和藍色之間的位置(b* 負值指示藍色而正值指示黃色)。因為 L*a*b* 模型是三維模型,它只能在三維空間中完全表現出來。L的值域由0到100,L=50時,就相當於50%的黑;a和b的值域都是由+127至-128,其中+127 a就是洋紅色,漸漸過渡到-128 a的時候就變成綠色;同樣原理,+127 b是黃色,-128 b是藍色。所有的顏色就以這三個值交互變化所組成。

既然L*a*b* color space模型較RGBCMYK複雜,那麼在 RGB 或 CMYK 值與 L*a*b* 之間沒有轉換的簡單公式,因為 RGB 和 CMYK 色彩空間是設備依賴的。RGB 或 CMYK 值首先必須被變換到特定絕對色彩空間中,比如 sRGB 或 Adobe RGB。這種調整將是設備依賴的,但是變換的結果數據是設備無關的,允許把數據變換成 CIE 1931 色彩空間並接著變換成 L*a*b*。

參考:WiKi – Lab color space、WiKi – Lab色彩空間、WiKi – 色彩空間、百度百科 – Lab

Comments on: "L*a*b* 色彩空間 (L*a*b* Color Space)" (8)

  1. […] 先前已寫過轉換色彩空間 (Transform Color Space),但那時沒有測試到Lab色彩空間。當前研究需要使用CIE L*a*b*色彩空間,於是再次實驗該程式碼,並有深入瞭解各色彩空間相互轉換的數學關係。 […]

  2. […] 之前有研究CIE L*a*b*色彩空間,現在想更進一步探討RGB色彩空間轉換至CIE L*a*b*色彩空間。 […]

  3. […] 在這兒呈現他的方法,特徵空間子分割和建立兩個映射關係樹。這兩棵映射關係樹皆使用CIE L* a* b*。 […]

  4. […] 在這兒呈現他的方法,特徵空間子分割和建立兩個映射關係樹。這兩棵映射關係樹皆使用CIE L* a* b*。 […]

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  6. […] 在這兒呈現他的方法,特徵空間子分割和建立兩個映射關係樹。這兩棵映射關係樹皆使用CIE L* a* b*。 […]

  7. […] 在這兒呈現他的方法,特徵空間子分割和建立兩個映射關係樹。這兩棵映射關係樹皆使用CIE L* a* b*。 […]

  8. […] 他的基於影像例子的架構需要一個訓練階段,這個訓練階段是學習自影像例子對來獲得色彩和色調的映射關係。一旦獲得這些映射關係,它們可以被應用到新的影像來增強一定程度的色彩和色調的風格。 這些訓練和應用階段在圖二和圖三各有描繪。值得注意的是,本篇論文裡絕大部分的演算法以CIE L*a*b*色彩空間表現。 […]

隨意留個言吧:)~

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