RGB与Lab颜色空间互相转换

Posted 2021-09-01 浩瀚之水_csdn

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：

      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;   
        *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;
	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;
	
	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

上述Lab转RGB值

按照上述公式，计算出来的Lab值与EasyRGB和Photoshop计算出来的值比较，与EasyRGB差值比较小。之所以有所差异，是lab计算中选取的参考白点Xn、Yn、Zn以及设备RGB转XYZ的矩阵略有差异。与Photoshop比较，主要差异在于a分量，其他两个分量已经比较接近了。

参考资料：

http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/02/02/2889897.html

http://blog.csdn.net/grafx/article/details/59482320

http://www.easyrgb.com/en/math.php

http://www.brucelindbloom.com/
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原文链接：https://blog.csdn.net/lz0499/article/details/77345166

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