RGB与Lab颜空间互相转换

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RGB与Lab颜⾊空间互相转换

通州二中RGB与Lab颜⾊空间互相转换

1.Lab颜⾊空间

同RGB颜⾊空间相⽐（见博客《光与⾊的故事--颜⾊空间浅析》），Lab是⼀种不常⽤的⾊彩空间。它是在1931年国际照明委员会（CIE）制定的颜⾊度量国际标准的基础上建⽴起来的。1976年，经修改后被正式命名为CIELab。它是⼀种设备⽆关的颜⾊系统，也是⼀种基于⽣理特征的颜⾊系统。这也就意味着，它是⽤数字化的⽅法来描述⼈的视觉感应。Lab颜⾊空间中的L分量⽤于表⽰像素的亮度，取值范围是[0,100]，表⽰从纯⿊到纯⽩；a表⽰从红⾊到绿⾊的范围，取值范围是[127,-128]；b表⽰从黄⾊到蓝⾊的范围，取值范围是[127,-128]。下图所⽰为Lab颜⾊空间的图⽰；

需要提醒的是，Lab颜⾊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。虽然我们在⽣活中使⽤RGB颜⾊空间更多⼀些，但也并⾮Lab颜⾊空间真的⼀⽆所有。例如，在Adobe Photoshop图像处理软件中，TIFF格式⽂件中，PDF⽂档中，都可以见到Lab颜⾊空间的⾝影。⽽在计算机视觉中，尤其是颜⾊识别相关的算法设计中，rgb,hsv,lab颜⾊空间混⽤更是常⽤的⽅法。

两者的区别：调值公式法

RGB的是由红⾊通道（R）、绿⾊通道（G）、蓝⾊通道（B）组成的，最亮的红⾊+最亮的绿⾊+最亮的蓝⾊=⽩⾊；最暗的红⾊+最暗的绿⾊+最暗的蓝⾊=⿊⾊；⽽在最亮和最暗之间，相同明暗度的红⾊+相同明暗度的绿⾊+相同明暗度的蓝⾊=灰⾊。在RGB的任意⼀个通道内，⽩和⿊表⽰这个颜⾊的明暗度。所以，有⽩⾊或者灰⽩⾊的地⽅，R、G、B三个通道都不可能是⿊⾊的，因为必须要有R、G、B三个通道来构成这些颜⾊。

⽽LAB不⼀样，LAB中的明度通道（L）专门负责整张图的明暗度，简单的说就是整幅图的⿊⽩版。a通道和b通道只负责颜⾊的多少。a通道表⽰从洋红⾊（通道⾥的⽩⾊）⾄深绿⾊（通道⾥的⿊⾊）的范围；b表⽰从焦黄⾊（通道⾥的⽩⾊）⾄袅蓝⾊（通道⾥的⿊⾊）的范围；a、b通道⾥的50%中性灰⾊表⽰没有颜⾊，所以越接近灰⾊说明颜⾊越少，⽽且a通道和b通道的颜⾊没有亮度。这就说明了为什么在a、b通道中红⾊T恤的轮廓是那么的清晰！因为红⾊是洋红⾊+焦黄⾊组成的。

总的来说：

1、适合RGB通道抠的图⼤部分LAB模式能完成，反之不成⽴。

2、任何单⼀⾊调背景下，⽤通道抠有明显颜⾊区别的部分，⽤LAB模式很快能完成

3、LAB模式下对明度（L）通道做任何操作（如锐化、模糊等）不会影响到⾊相。

2.RGB转Lab颜⾊空间

RGB颜⾊空间不能直接转换为Lab颜⾊空间，需要借助XYZ颜⾊空间，把RGB颜⾊空间转换到XYZ颜⾊空间，之后再把XYZ颜⾊空间转换到Lab颜⾊空间。

RGB与XYZ颜⾊空间有如下关系：

仔细观察式（1），其中 X = 0.412453 * R + 0.412453 *G+ 0.412453B ; 各系数相加之和为0.950456，⾮常接近于1，我们知道R/G/B的取值范围为[ 0,255 ]，如果系数和等于1，则X的取值范围也必然在[ 0,255 ]之间，因此我们可以考虑等⽐修改各系数，使其之和等于1，这样就做到了XYZ和RGB在同等范围的映射。这也就是为什么代码⾥X,Y,Z会分别除以0.950456、1.0、1.088754。

RGB2Lab关键代码实现：

//RGB2Lab Lab2RGB

const float param_13 = 1.0f / 3.0f;

const float param_16116 = 16.0f / 116.0f;

const float Xn = 0.950456f;

const float Yn = 1.0f;

const float Zn = 1.088754f;

float gamma(float x)

{

return x>0.04045?powf((x+0.055f)/1.055f,2.4f):(x/12.92);

};

void RGB2XYZ(T_U8 R, T_U8 G, T_U8 B, float *X, float *Y, float *Z)

{

float RR = gamma(R/255.0);

float GG = gamma(G/255.0);

float BB = gamma(B/255.0);

*X = 0.4124564f * RR + 0.3575761f * GG + 0.1804375f * BB;

*Y = 0.2126729f * RR + 0.7151522f * GG + 0.0721750f * BB;

*Z = 0.0193339f * RR + 0.1191920f * GG + 0.9503041f * BB;

}

void XYZ2Lab(float X, float Y, float Z, float *L, float *a, float *b)

{

float fX, fY, fZ;

X /= (Xn);

Y /= (Yn);

Z /= (Zn);

if (Y > 0.008856f)

fY = pow(Y, param_13);

else

fY = 7.787f * Y + param_16116;

if (X > 0.008856f)

fX = pow(X, param_13);

else

fX = 7.787f * X + param_16116;

if (Z > 0.008856)

fZ = pow(Z, param_13);

else

fZ = 7.787f * Z + param_16116;

*L = 116.0f * fY - 16.0f;

*L = *L > 0.0f ? *L : 0.0f;文件加密存储

*a = 500.0f * (fX - fY);

*b = 200.0f * (fY - fZ);

}

int RGB2Lab(IMAGE_TYPE *bmp_img,float *lab_img)

{

DWORD width,height,index;

WORD biBitCount;

T_U8 *dst,*bmp,R,G,B;

float X,Y,Z,L,a,b;

T_U32 line_byte;

T_U16 i,j;

BITMAPFILEHEADER bf;

pbo纤维

BITMAPINFOHEADER bi;

memset(&bf, 0, sizeof(bf));

memset(&bi, 0, sizeof(bi));

bmp = bmp_img;

memcpy(&bf,bmp,14);

memcpy(&bi,&bmp[14],40);

height = bi.biHeight;

width = bi.biWidth;

biBitCount = bi.biBitCount;//每⼀个像素由24 bits表⽰，即RGB分量每⼀个分量⽤8 bits表⽰ line_byte = WIDTHBYTES(width*bi.biBitCount);

dst = bmp_img+BMPHEADSIZE;

线粒体基因组for (i = 0; i <height;i++)

{

for (j = 0;j < width;j++)

{

index = i*line_byte+3*j;

B = dst[index];

G = dst[index+1];

R = dst[index+2];

RGB2XYZ(R,G,B,&X,&Y,&Z);

XYZ2Lab(X,Y,Z,&L,&a,&b);

lab_img[index] = L;

lab_img[index+1] = a;

lab_img[index+2] = b;

}

return 0;

}

4.结果实例

左侧图像是原始图像，右侧图像经过RGB->XYZ->LAB->XYZ->RGB的转换结果图。以D65光源下24⾊卡为例，对⽐其计算出来的RGB Lab值⼤⼩。

24⾊在D65光源下sRGB值标准SRGB转Lab值

本文发布于:2024-09-24 17:09:31，感谢您对本站的认可！

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