色空间转化算法概述

我们知道现在工业上使用色差仪检测出来的颜色数据都是CIE L*a*b*的，但是电脑、打印机、扫描仪等电子设备通常使用的都是RGB格式的。为了更好的使用和分析色彩数据，也为了方便医疗、美容、化妆品等行业的真实颜色，正确将两种色彩空间进行转化，是目前国际色彩管理学家一直在积极研发的项目。

国际色彩协会的色彩管理体系中，关键的技术是设备特征化，建立设备相关色空间到设备无关色空间，即设备的颜色控制值（如RGB）与CIE色度值（如CIE XYZ或CIE L*a*b*）之间的对应关系，对于常用的输出设备其颜色控制值通常为RGB值，这样，特征化过程则为建立RGB控制值与输出CIE色度值之间的对应关系，在扫描仪、打印机的色彩管理方面已经有许多实际应用。而对输出设备而言，有意义的是有CIE色度值到RGB值的变换，成为输出设备的正向变换，特征化尤指这一过程。对于摄像设备的特征化方法主要分为两类：分析模型方法和经验方法。

分析模型方法，将色彩输出满足的物理过程所形成的数学规律。如连续色调染料色规律的蒙版方程，半色调混色过程的纽介堡（Neugebauer）方程等。

经验方法，把系统视为“黑箱”，由一定的输入输出拟合特征化关系，如3D-LUT查找表差值法、多项式回归及BP神经网络等方法。这些方法各有优势与不足，对不同的输出系统各有其不同的适应能力。

基于三维查找表法的特征化过程

带有插值算法的3D-LUT查找表法是一种相对新的色空间转换技术，其中原理是将整个颜色空间分割成网格状，每个格子点对应的标准颜色空间数据都记录在一个参照表格中，通过查找对应及内插计算，就可以实现相应的颜色空间坐标转换。

输出设备特征化变换关系的建立首先需要进行采样，即对设备输出一定数目的色块，测试个色块的CIE色度值。通常，采样色块的RGB设计为在0~255间均匀取值，如RGB分别取0、63、127、192和225，共组合出125组RGB数值，输出125个采样色块。相同方法情况下，采样数目越多，建立的变换关系越准确。因而，在相同的数据范围内，查找表的转换精度会随查找表尺寸的增加而提高。而采样点的增加将有助于形成大尺寸的查找表，因为这是，L*a*b*值对应RGB值的计算误差更小，但采样的增加会给实际应用带来不便。通过采用虚拟扩充采样点的方法，通过计算增加采样数据。对于RGB均匀采样获得的n×n×n（n去奇数）组RGB和L*a*b*数值，可通过立方体插值、四面体插值等技术，将原R、G、B各相邻点的中间值组成的RGB对应的L*a*b*值求出。这样，采样点（RGB及对应的L*a*b*值）的数目变增加到（2n-1）×（2n-1）×（2n-1）.根据插值策略的不同可以把三维插值法花分为立方体插值（三次线性插值）、三棱柱插值、金字塔插值和四面体插值。这也是根据切割立方体的不同方式来划分的，它们分别利用了周围的八个、六个、五个和四个栅格点来插值。

如果未来色差仪可以实现直接的CIE L*a*b*到RGB的转化，可能使用行业将会更加广泛。目前为止有一些色差仪生产商生产的颜色仪器已经配置RGB测量空间，但是还没有实现转化。