26、RLAB 颜色外观模型：原理、应用与实现

RLAB 颜色外观模型：原理、应用与实现

1. 引言

在颜色科学领域，准确描述和预测颜色外观是一项重要的任务。不同的颜色外观模型被开发出来以满足各种实际应用的需求。其中，RLAB 模型是为解决跨媒体图像再现问题而设计的一种简单且有效的颜色外观模型。与其他模型不同，RLAB 模型专注于预测实际应用中最重要的颜色外观现象，尤其适用于跨媒体图像再现。

2. RLAB 模型的目标与方法

2.1 基于 CIELAB 空间的改进

RLAB 模型起源于对色适应、色适应建模、基础 CIE 色度学以及跨媒体图像再现实际应用的研究。它以 CIELAB 颜色空间为起点，CIELAB 虽然可以作为近似的颜色外观模型，但存在一些显著的局限性，如不准确的色适应变换、缺乏亮度级依赖性、缺乏环境依赖性以及无法区分何时发生光源折扣效应等。

RLAB 模型旨在利用 CIELAB 在平均日光光源下的良好感知均匀性和熟悉度，同时改进其对非日光光源的适用性。具体做法是定义一组参考观察条件（D65 光源，318 cd/m²，平均环境，光源折扣效应），使用 CIELAB 空间，并通过更准确的色适应变换（如 Fairchild 在 1991b、1994b、1996 年提出的方法）来确定测试观察条件和参考观察条件之间的对应颜色。

2.2 改进色适应变换和环境依赖性

通过更准确的色适应变换，RLAB 模型能够更好地处理非日光光源下的颜色外观。同时，将 CIELAB 空间的压缩非线性（立方根）调整为环境相对亮度的函数，以预测随着环境变暗时感知图像对比度的降低，这与 Bartleson 在 1975 年的研究结果一致。这种改进的色适应变换和环境