RGB与Lab颜色空间互相转换

怼烎@ 2022-09-03 00:14 349阅读 0赞

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；

![SouthEast][]

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：

![SouthEast 1][]

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

![SouthEast 2][]![SouthEast 2][]

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。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6MDQ5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6MDQ5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]  
24色在D65光源下sRGB值

![20200423220103451.PNG][]  
标准SRGB转Lab值

![20200423220148246.PNG][]

上述Lab转RGB值

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6MDQ5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]  
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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版权声明：本文为CSDN博主「大熊背」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。  
原文链接：https://blog.csdn.net/lz0499/article/details/77345166

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[SouthEast]: /images/20220829/89a9a5e68a214ae2aebda5176f81efad.png
[SouthEast 1]: /images/20220829/8d4ac1e4c54c47b7b1d9a026333c1c89.png
[SouthEast 2]: /images/20220829/4e72b9bf307f472aa09760d8843e44a0.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6MDQ5OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220829/d1b6a6ccc62f40419be266b4f4a35cd2.png
[20200423220103451.PNG]: /images/20220829/862722c17aaf42faa760ae4dfa5924e0.png
[20200423220148246.PNG]: /images/20220829/9f5e00dda70841f2801ade8304133333.png
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