1、色彩外观建模：原理、模型与应用

色彩外观建模：原理、模型与应用

色彩科学基础

色彩一直以来都吸引着科学家、哲学家和大众的关注。尽管大家对色彩的概念并不陌生，且能进行语义描述，但用数学模型对色彩进行数值描述和处理，却只有不到 100 年的历史，且只有少数科学家和工程师熟悉这一领域。

色彩imetry是首个全面的色彩数学描述方法，它在许多工业应用中实现了色彩的精确控制，如纺织、涂料制造、印刷、摄影、电影、照明以及电视和显示器等领域。然而，色彩imetry只能描述在特定观察条件下颜色是否匹配，无法提供颜色相对外观的数值描述，也不能说明颜色在不同观察环境中的外观变化，这正是色彩外观建模的研究领域。

色彩外观建模的起源与发展

对色彩外观建模的科学兴趣源于对颜色外观会随背景、照明强度和光谱特性等多种因素变化的观察。例如，在展厅里看起来完美的织物或涂料，带回家后可能就没那么理想了。

1976 年，国际照明委员会（CIE）引入了 CIELAB 和 CIELUV 均匀色彩空间，这是色彩外观建模的初步尝试。这些色彩空间首次实现了亮度、色调、彩度（在 CIELUV 中还包括饱和度）的数值关联。此后，色彩外观建模的研究迅速发展。

20 世纪 80 年代初，R.W.G. Hunt 和 Y. Nayatani 等顶尖色彩科学家开发了他们的色彩外观模型的首个版本，旨在预测在广泛观察条件下颜色所有感知属性的数值关联。不久后，Mark Fairchild 开发了 RLAB 色彩外观模型，这是色彩外观模型在成像应用中实际应用的重大进展。

1997 年，CIE 提出了简化的色彩外观模型 CIECAM97s，它融合了早期模型的一些特点和方法，以及 M.R. Luo 等