色差计算公式

色差公式：△Eab＝[△L＊2 △a＊2 △b2]1/2△L=L样品－L标准明度差异△a=a样品－a标准红/绿差异△b=b样品－b标准黄/蓝差异△E总色差的大小△L大表示偏白，△L小表示偏黑△a大表示偏红，△a小表示偏绿△b大表示偏黄，△b小表示偏蓝范围色差（容差）0 - 0.25△E非常小或没有；理想匹配0.25 - 0.5△E微小；可接受的匹配0.5 -1.0△E微小到中等；在一些应用中可接受1.0 -2.0△E中等；在特定应用中可接受2.0 - 4.0△E有差距；在特定应用中可接受4.0△E以上非常大；在大部分应用中不可接受为了解决基于RGB 色彩模型的图片比对存在的上述问题，我们采用了基于色彩计算的新的图片验证方法。

在开始介绍基于色差分析的图片比对方法之前，先介绍一下色差的相关原理。

色差的原理和发展历史所谓色差，简单说来就是表示两种颜色的差异程度。

说到色彩的量化和测量技术，就必须提到国际发光照明委员会(CIE)。

鉴于RGB 色彩模型与设备相关性等问题，CIE 在RGB 模型基础上，制定了一系列包括CIE XYZ 基色系统和颜色空间等在内的新标准，试图建立一个新的色彩空间，使得工业界能够准确指定产品颜色。

而后又针对XYZ 色彩空间的不足，进一步制定了LAB 色彩空间规范及有关色差计算公式。

使得工业界可以用数值deltaE 来表示两种色彩的差异程度，进而评估它们的近似度。

目前CIE1976LAB 规范已经被广泛应用，成为国际通用的色彩测量标准。

需要指出的是，色差的计算公式并非只有CIELAB差公式这一种。

色差的计算和应用虽然RGB 色彩模型被广泛应用，但却不能直接通过RGB 色彩模型计算出色差。

我们必须先将色彩从RGB 色彩空间转换到XYZ 色彩空间，而后再转换到LAB 色彩空间，最后根据总色差公式来计算色差。

事实上CIE 提供了多种理想的色彩模型和转换算法，这里我们只是选取其中的一种简单算法。

色差e的标准是一种用于衡量色彩差异的指标，通常用于评估显示器、打印机、电视和相机等设备的色彩准确度。

色差e值越小，表示设备的色彩还原能力越好，色彩差异越小。

本文将详细介绍色差e的概念、计算方法以及在各个领域中的应用。

一、色差e的概念色差e是一种数值化描述色彩差异的指标，它通过比较两个色彩之间的差异来衡量它们之间的色彩距离。

色差e通常包括亮度（L）、色度（a）和色度（b）三个分量，其中亮度表示色彩的明暗程度，而色度表示色彩的饱和度和色调。

二、色差e的计算方法色差e的计算方法通常基于CIE（国际照明委员会）定义的Lab 色彩空间。

Lab色彩空间是一种与人眼感知相关的色彩模型，它可以精确地描述任何可见光的色彩。

色差e的计算公式如下：ΔE = √[(ΔL)² + (Δa)² + (Δb)²]其中，ΔL、Δa和Δb分别表示两个色彩之间的亮度、色度a和色度b的差异。

三、色差e的应用领域1. 显示器校准：色差e被广泛应用于显示器校准，以确保显示器能够准确还原图像的色彩。

通过校准显示器，可以使其色差e 值接近于零，从而达到真实和准确的色彩表现。

2. 打印机和印刷行业：在打印机和印刷行业中，色差e被用于评估打印品的色彩准确度。

通过控制色差e值，可以确保打印品与原始设计的色彩一致，提高印刷品质量。

3. 电视和摄影领域：色差e也在电视和摄影领域中得到广泛应用。

在电视制造过程中，色差e被用于评估电视屏幕的色彩准确性。

在摄影中，色差e可以帮助摄影师调整相机设置，以获得更准确和真实的色彩表现。

4. 色彩测量仪器：色差e还被广泛用于色彩测量仪器的校准和比较。

色彩测量仪器通过测量样本的色差e值，可以判断样本与标准色彩之间的差异。

四、色差e标准的评价色差e标准的评价通常基于不同行业和应用的需求而定。

一般来说，色差e值小于1被认为是肉眼难以察觉的差异，而大于1的差异则可能会被人眼察觉。

然而，在实际应用中，色差e值并非绝对的指标，因为人眼对不同颜色的敏感度是不同的。

色差公式(9)——CMC(l:c)色差公式1984年英国染色家协会（SDC, the Society of Dyers and Colourist）的颜色测量委员会（CMC，the Society’s Color Measurement Committee，）推荐了CMC(l:c)色差公式，该公式是由，它克服了JPC79色差公式在深色及中性色区域的计算值与目测评价结果偏差较大的缺陷，并教育部引入了明度权重因子l和彩度权重因子c，以适应不同应用的需求。

在CIELAB颜色空间中，CMC(l:c)公式把标准色周围的视觉宽容量定义为椭圆。

椭圆内部的颜色在视觉上和标准色是一样的，而在椭圆外部的颜色和标准色就不一样了。

在整个CIELAB颜色空间中，椭圆的大小和离心率是不一样的。

以一个给定的标准色为中心的椭圆的特征，是由相对于标准色在⊿L*、⊿C*ab、⊿H*ab方向上的两半轴的长度决定的。

用椭圆方程定义的色差公式⊿E CMC(l:c)如下所示：式中，上式中，、、均为标准色的色度参数，这些值以及上面的、、都是在CIELAB空间计算得到。

S L、S C和S H是椭圆的半轴，l、c是因数，通过l、c可以改变相对半轴的长度，进而改变⊿L*、⊿C*ab、⊿H*ab的相对容忍度。

例如，在纺织中，l通常设为2，允许在⊿L*上有相对较大的容忍度，这也就是CMC(2:1)公式。

很明显，用标准色的CIELAB坐标、、来对校正值S L、S C和S H进行计算是极为重要的。

这些参数用非线性方程定义，也表明，⊿L*的宽容量随着的增大而增大，⊿C*ab的宽容量随着的增大而增大，⊿H*ab的宽容量随着的增大而增大并且与的变化同步。

由于CMC色差公式比CIELAB公式具有更好的视觉一致性，所以对于不同颜色产品的质量控制都可以使用与颜色区域无关的“单一阈值（Single number tolerance）”，从而给颜色测量和色差的仪器评价带来了很大的方便。

新色差公式CIE2000色差计可以帮助我们量化颜色并通过数据来进行精确的色差分析和交流。

然而，在实际色彩控制应用过程中，有时我们会发现通过仪器得到的色差与实际视觉感官不太相符，为什么会这样呢？有什么方法能解决这个问题吗？答案是有的，这就是新的色差公式“CIE2000”，我们将在这一章节中对它进行详细说明。

CIE Lab（L*a*b*色空间）通过使用一个均匀的色空间来表示颜色，在该色空间中，亮度L*及色度a*和b*均被认为是均匀变化的。

虽然色差的计算公式是基于人眼对色彩的视觉感官来定义的，但是对于一些色彩的评估，人眼的敏感度和ΔE*ab之间还是有些差异的，这是因为人眼对色差的辨别能力及范围与CIE Lab定义的ΔE*ab和Δa*b*是有着很大的差异的。

人类对于大自然中不同的色彩，辨别能力是不一样的，有些颜色即使是不一样的，我们也很难察觉，在色度图中这些给我们视觉感官一致但实际却不一样的颜色所在的区域，我们称为人眼辨别临界区。

下图为CIE Lab色空间图的部分，白色的椭圆代表了人眼对饱和度及色调这两个色彩参数的辨别临界区，换句话说，人眼无法辨别出同一椭圆内的颜色色差。

我们仔细的分析下这些白色的椭圆，不难看出人眼对CIE Lab色度图（L*a*b*色空间）色差辨别能力有如下四个特征：1）人眼对饱和度高的色彩的敏感度较弱，因而，对这类色彩的色差辨别能力较差。

低饱和度时的色彩，其白色椭圆变得接近于圆形，随着饱和度的增加，圆形在饱和度方向上渐渐拉长，在色调方向上渐渐变窄。

这就表示虽然颜色的色差相对已经较大了，但人眼对色饱和度较高的色彩的分辨能力却在减弱。

2）色调不同，人眼对色调方向上的色差敏感度也不一样。

我们看一下图中的椭圆A和椭圆B，A在色调为120度的位置（黄绿色）而B在色调为180度的位置（绿色），虽然两个位置的饱和度近似，但A 椭圆在色调方向上更宽，而B相对较窄。

这就表示与A点位置相比，人眼对B点的色调敏感度更高一些。