什么是CIELAB色彩空间？

人眼虽能感知数百万种颜色，却未必能准确区分它们。两种略有差异的颜色可能看起来相同，而完全相同的颜色在不同视角和光照条件下也可能呈现差异。这给色彩沟通带来了挑战。对于设计师和制造商而言，无法精确识别和传达色彩会使标准复制与差异检测工作变得复杂。

为实现色彩的精准复现，制造商与设计师需借助量化颜色属性并计算数值差异的方法。CIELAB（即CIE L*a*b*）作为一种设备无关的三维色彩空间，通过三个数值测量并比较所有可感知色彩。在此空间中，数值差异直接对应人类感官可辨别的变化程度。

CIELAB基于对立色理论，该理论表明人脑将视网膜输入解读为明暗差异（明度）及对立色对（红/绿、蓝/黄）的差异。此即色彩对立关联原理——一种颜色不可能同时呈现红与绿、黄与蓝的特性。例如，你永远不会看到“带绿的红色”。

什么是CIELAB色彩模型？

L、a、b色彩空间由HunterLab创始人理查德·S·亨特于1942年首次定义。Hunter的体系采用标记为L、a和b的坐标，这些坐标基于CIE 1931 XYZ色彩空间计算得出，旨在实现更佳的感知均匀性。1976年，国际照明委员会（CIE）基于Hunter体系创建了CIELAB模型作为改进方案。为区分两者，CIELAB采用L*、a*、b*标记法。“CIE”源自该组织法语名称：Commission Internationale de l'Éclairage（国际照明委员会）。

Hunter L, a, b与CIELAB(L*, a*, b*)均基于对立色理论，该理论认为人眼通过对立色对感知颜色：

• L轴：明暗对立，低数值(0–50)表示暗，高数值(51–100)表示亮。
• a轴：红与绿，正值表示红色，负值表示绿色。
• b轴：黄与蓝，正值表示黄色，负值表示蓝色。

理想的色阶应保持均匀性，即单位色差在视觉上呈现等效，不受色相影响。实际应用中，无论是Hunter L, a, b还是CIELAB色阶都无法完全均匀。Hunter色阶采用对Y/Yn施加平方根函数来计算明度(L)，这种方法会压缩黄色区域的数值并扩展蓝色区域的数值。相比之下，CIELAB采用立方根函数处理X/Xn、Y/Yn和Z/Zn，并在接近黑色时进行线性扩展。虽然这整体上提高了均匀性，但CIELAB往往过度扩展了色域中的黄色区域。两种色标体系在测量和设定容差标准方面均有效。不过CIELAB通常能更贴近视觉感知。通过实践，两种体系都能支持对色彩值的直观理解和交流。

CIELAB模型中的色彩计算

测量色彩时，需使用分光色度仪分析样本。该仪器通过定向（45°/0°）或漫射（d/8°）几何结构照射样本，并以标准化方式收集反射光以确保测量精度。

分光色度仪记录样品的反射率（%R），即可见光谱各波长（通常为400-700纳米）下反射光的百分比。这些数据经转换为三刺激值，该值会考虑标准光源和观察者函数。随后三刺激值被转换为L*a*b*坐标系。

在此三维系统中

• L*值决定亮度，数值越高表示越亮，数值越低表示越暗。
• a*值描述颜色在红色（+a）与绿色（-a）之间的位置。
• b*值描述颜色在黄色（+b）与蓝色（-b）之间的位置。

当a*=0且b*=0时，颜色为中性灰色，其明度仅由L*值决定。

垂直L*轴范围为0（黑色）至100（白色）。

这些数值在各行业广泛应用。例如在食品工业中，L*可指示面包外皮等烘焙食品的明度，a*可测量肉类或番茄制品的红色程度，b*则能反映奶酪或面食的黄色程度。基于CIELAB计算色差可实现精准的食品质量控制，确保外观一致性并满足消费者预期。除食品领域外，CIELAB值在塑料、纺织、涂料及印刷等行业同样广泛应用，以保障色彩再现的一致性。

CIELAB模型通过坐标系中的点来表示每种颜色，涵盖无限可能。基于这些数值，通过额外计算可量化两种颜色间的总色差ΔE00。

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本文源自：www.hunterlab.com

原文地址：https://www.hunterlab.com/blog/what-is-cielab-color-space/