色差仪几个常用颜色空间及颜色空间转换方法

色差仪作为测色仪器，其内部配置了多种类型的颜色空间，可以在不同的颜色空间下对颜色进行定量的描述。但是我们在比较同一颜色信息时，如使用的颜色空间不同，就会导致颜色比对的差异，因此就有不要进行颜色空间的转换。本文对色差仪几个常用颜色空间及颜色空间转换方法做了介绍。

RGB颜色空间：

RGB模型是面向硬件的模型，源于视觉三色说，即由红（R）、绿（G）、蓝（B）三种单色，可以合成为所有自然界中存在的颜色。其模型为：C（C）=R（R）+G（G）+B（B）。

RGB模型简单直观，现在计算机存贮的图像数据大都是RGB模型，许多的图像处理也是面向此模型的。但是此模型有如下缺点：

以RGB空间中的色差不能用欧氏距离来获得，如果定义色差为△L=[（R1-R2）2+（G1-G2）2+（B1-B2）2）1/2，以此来表示R1、G1、B1与R2、G2、B2之间的差异，则结果非常混乱。与同一点色差值相同的点颜色很可能是不相同的。并且R、G、B分量之间存在高的相关性（B与R为0.78，R与G为0.98，G与B为0.942），因此，RGB模型不能有效地提供颜色方面的信息。

XYZ颜色空间：

XYZ模型是一个非常重要的颜色模型，在RGB系统的基础上，采用坐标变换的方法用理想的三原色代替实际的三原色，其中X为理想的红原色，Y为理想的绿原色，Z为理想的蓝原色。

但是不管是RGB模型还是XYZ模型，都不是一个均匀的颜色空间，也就是说，在不同的色度和亮度区域，人对于颜色的分辨力是不一致的。这样的空间对于利用色差做图像处理是不利的，且不利于颜色的分辨。寻求一种新的颜色空间，使该空间的距离大小与视觉上的色差感觉呈正比，这就是用均匀的L*a*b*模型。

L*a*b*颜色空间：

L*a*b*模型比XYZ模型更具均匀性，也更符合人的视觉心理，因此，在图像处理中运用极其广泛。L*a*b*模型可由XYZ模型转换得到，L*a*b*模型是把颜色按其所含红、绿、黄、蓝的程度来度量的。将红度（正向）和绿度（负向）同置于一根横轴（a*轴）上，而将黄度（正向）和蓝度（负向）同置于纵横轴（b*轴）上，垂直于a*b*平面的第三根轴为明度L*，这就是L*a*b*模型。

RGB、XYZ、L*a*b*颜色空间转换式：

从RGB模型到L*a*b*模型是不能直接转换的，因此，首先从RGB模型转换到XYZ模型，然后再转换为L*a*b*模型。

从RGB模型到XYZ模型可以通过乘以一个3x3矩阵转换，它们之间存在下面的线性关系：

L*a*b*模型是直接从XYZ模型上发展起来的，它们之间的关系是非线性的，相应的转换公式如下：

这里，当t＞0.008856时，f（t）=t1/3，否则f（t）=7.787t+16/116。坐标（Xn，Yn，Z，）相应于报纸白光（即R、G、B分别等于255）所对应的X、Y、Z值。