RGB顏色相近的近似算法

鑑於在RGB我們可以表示256^3組的組合= 16,777,216種顏色，並且由於人眼只能區別大致10,000,000，有明顯的6777216個RGB組合即色是無法區分來自對應顏色的剩餘。RGB顏色相近的近似算法

壓縮算法逼近了當跨框架相信在顏色範圍空間差異在此基礎上工作。考慮到這一點，如何可靠地計算給定顏色是否在與另一個「相似性」的範圍內？

當然，「相似性」將是某種可以進行調整任意波形/可調參數，但是這是一個近似反正。那麼，任何指針，僞代碼，直觀的代碼示例，資源在那裏幫助我建模這樣的功能？

的幫助

2012-08-22 ComethTheNerd

你說「6,777,216盈餘」，好像幾乎一半的信息被浪費了。情況並非如此。這6,777,216種顏色佔1-log2（1000000）/ 24'，即。 3.11％的信息。不要指望壓縮！ –

多年後，這個問題似乎仍然相關。如果它幫助任何人，我發現了一個不同的使用HSL的解決方案，這是我最近寫的[這裏]（https://medium.com/@dariushodaei/colour-coding-part-1-aa0d9910592） – ComethTheNerd

感知色差可以使用的CIEDE2000 Color-Difference Formula計算。 CIEDE2000 formula基於LCH色彩空間（亮度，色度和色調）。 LCH色彩空間表示爲圓柱體（請參閱圖像here）。

準確度較低（但更易於管理）的模型是CIE76色差公式，該公式基於Lab color space (L*a*b*)。 RGB或CMYK值與L * a * b *之間沒有簡單的公式轉換公式，因爲RGB和CMYK顏色模型與設備有關。首先需要將RGB或CMYK值轉換爲特定的絕對色彩空間，例如sRGB或Adobe RGB。這種調整將取決於設備，但轉換後得到的數據將與設備無關，允許將數據轉換爲CIE 1931色彩空間，然後轉換爲L * a * b *。文章解釋了程序和公式。

來源

2012-08-22 10:04:42

優秀的資源！帶回我對顏色感知所做的一個本底圖形模塊的記憶。謝謝你的指點 – ComethTheNerd

RGB色彩系統非常感謝這樣設計，如果2種顏色有接近彼此的值，則顏色也感知緊密。

示例：

由RGB =（100，100,100）中定義

顏色是感知上幾乎相同的顏色 RGB =（101，101，100），RGB =（98，100，99）等...

來源

2012-08-22 09:57:11

因此，任何一列中的n <5都不會產生可感知的色差，那麼？這是一個開始測試的好地方，謝謝 – ComethTheNerd

是的。試試這個在線工具進行測試：[Colors scheme]（http://www.colorschemer.com/online.html） –

請注意，您必須檢查value * component-wise *的緊密度，您不能只是去（color1 - color2）<閾值，因爲數據表示。這是顯而易見的，但可能是一個陷阱。 – Thomas

有計算顏色之間的距離的方法很多，最簡單的那些正在對任何顏色空間中的顏色分量來定義。這些是常見的「距離」或RGB顏色之間的度量（R1，G1，B1）和（R2，G2，B2）：

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

但是，這些並沒有考慮到人類視力低對顏色比對亮度敏感。爲了獲得最佳效果，您應該將RGB轉換爲分別編碼亮度和顏色的顏色空間。然後在新的色彩空間中使用上述指標之一，可能會給亮度分量增加更多權重，減少色彩分量。顏色的

區是不可區分的形式彼此被稱爲MacAdam ellipses。橢圓在CIELUV和CIELAB色空間中變得接近圓形，這對計算很有用，但不幸的是，從RGB進入這些色空間並不那麼簡單。

JPEG將顏色轉換爲YC_bC_r，其中Y是亮度，兩個C的編碼顏色，然後將C分量的分辨率減半。你可以做同樣的，然後用上面的指標之一的稱重版本，例如：

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

在維基百科上color difference文章有不同的色彩空間更多的例子。

來源

2012-08-22 10:15:40 Joni

這真的很棒，謝謝你的建議。棘手的業務近似的顏色！ – ComethTheNerd

RGB顏色相近的近似算法

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