RGB颜色相近的近似算法

鉴于在RGB我们可以表示256^3组的组合= 16,777,216种颜色，并且由于人眼只能区别大致10,000,000，有明显的6777216个RGB组合即色是无法区分来自对应颜色的剩余。RGB颜色相近的近似算法

压缩算法逼近了当跨框架相信在颜色范围空间差异在此基础上工作。考虑到这一点，如何可靠地计算给定颜色是否在与另一个“相似性”的范围内？

当然，“相似性”将是某种可以进行调整任意波形/可调参数，但是这是一个近似反正。那么，任何指针，伪代码，直观的代码示例，资源在那里帮助我建模这样的功能？

的帮助

2012-08-22 ComethTheNerd

你说“6,777,216盈余”，好像几乎一半的信息被浪费了。情况并非如此。这6,777,216种颜色占1-log2（1000000）/ 24'，即。 3.11％的信息。不要指望压缩！ –

多年后，这个问题似乎仍然相关。如果它帮助任何人，我发现了一个不同的使用HSL的解决方案，这是我最近写的[这里]（https://medium.com/@dariushodaei/colour-coding-part-1-aa0d9910592） – ComethTheNerd

感知色差可以使用的CIEDE2000 Color-Difference Formula计算。 CIEDE2000 formula基于LCH色彩空间（亮度，色度和色调）。 LCH色彩空间表示为圆柱体（请参阅图像here）。

准确度较低（但更易于管理）的模型是CIE76色差公式，该公式基于Lab color space (L*a*b*)。 RGB或CMYK值与L * a * b *之间没有简单的公式转换公式，因为RGB和CMYK颜色模型与设备有关。首先需要将RGB或CMYK值转换为特定的绝对色彩空间，例如sRGB或Adobe RGB。这种调整将取决于设备，但转换后得到的数据将与设备无关，允许将数据转换为CIE 1931色彩空间，然后转换为L * a * b *。文章解释了程序和公式。

来源

2012-08-22 10:04:42

优秀的资源！带回我对颜色感知所做的一个本底图形模块的记忆。谢谢你的指点 – ComethTheNerd

RGB色彩系统非常感谢这样设计，如果2种颜色有接近彼此的值，则颜色也感知紧密。

示例：

由RGB =（100，100,100）中定义

颜色是感知上几乎相同的颜色 RGB =（101，101，100），RGB =（98，100，99）等...

来源

2012-08-22 09:57:11

因此，任何一列中的n <5都不会产生可感知的色差，那么？这是一个开始测试的好地方，谢谢 – ComethTheNerd

是的。试试这个在线工具进行测试：[Colors scheme]（http://www.colorschemer.com/online.html） –

请注意，您必须检查value * component-wise *的紧密度，您不能只是去（color1 - color2）<阈值，因为数据表示。这是显而易见的，但可能是一个陷阱。 – Thomas

有计算颜色之间的距离的方法很多，最简单的那些正在对任何颜色空间中的颜色分量来定义。这些是常见的 “距离” 或RGB颜色之间的度量（R1，G1，B1）和（R2，G2，B2）：

大号：ABS（R1-R2）+ ABS（G1-G2 ）+ ABS（B1-B2）
大号：SQRT（（R1-R2）2 +（G1-G2）2 +（B1-B2）2）
大号_∞：最大（绝（r1-r2），abs（g1-g2），abs（b1-b2））

但是，这些并没有考虑到人类视力低对颜色比对亮度敏感。为了获得最佳效果，您应该将RGB转换为分别编码亮度和颜色的颜色空间。然后在新的色彩空间中使用上述指标之一，可能会给亮度分量增加更多权重，减少色彩分量。颜色的

区是不可区分的形式彼此被称为MacAdam ellipses。椭圆在CIELUV和CIELAB色空间中变得接近圆形，这对计算很有用，但不幸的是，从RGB进入这些色空间并不那么简单。

JPEG将颜色转换为YC_bC_r，其中Y是亮度，两个C的编码颜色，然后将C分量的分辨率减半。你可以做同样的，然后用上面的指标之一的称重版本，例如：

diff = sqrt(1.4*sqr(y1-y2) + .8*sqr(cb1-cb2) + .8*sqr(cr1-cr2))

在维基百科上color difference文章有不同的色彩空间更多的例子。

来源

2012-08-22 10:15:40 Joni

这真的很棒，谢谢你的建议。棘手的业务近似的颜色！ – ComethTheNerd

RGB颜色相近的近似算法

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