Lab颜色空间中的颜色梯度算法

Question

假设我在 Lab 颜色空间中有两种颜色-

颜色 1：L=81，a=-8，b=74
颜色 2：L=64，a=-14，b=3

我想在它们之间生成 n 种颜色。例如 n=100 或它们之间可能有尽可能多的颜色。

我知道 RGB 和 HSV 颜色渐变算法。但我想在 LAB 颜色空间中生成渐变。我不想将颜色转换为 HSV 或 RGB，因为不同的颜色模型会生成不同的渐变。

这是我发现的一个链接，它在 Lab 和其他颜色模型中生成渐变：http : //davidjohnstone.net/pages/lch-lab-colour-gradient-picker

我的目标是在 Java 中做一些类似的事情，但语言并不重要，我只需要了解它背后的逻辑和算法。

我这样做基本上是为了将扫描的颜色值与我拥有的 5 种颜色的图表相匹配。因此，我必须首先生成这 5 种颜色之间的所有颜色（使用渐变）并比较另一种颜色以找到最接近它的颜色。（为了比较，我使用 CIEDE2000 Delta-e 方法）。但我猜这是次要的。

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进一步补充我的问题的最后一部分，

我想我必须生成一个渐变，因为我想在我拥有的图表序列中从我的样本中找到颜色的确切位置。

例如-我的图表中有 6 种颜色的绿色阴影（从浅到深），每种颜色都对应于 0 到 450 毫克之间的特定数字数据，如下所示（带有它们的 LAB 值）

Color 1: 78, -10, -71 [0 mg]
Color 2: 73,-14,44 [30 mg]
Color 3: 71, -19, 53 [80 mg]
Color 4: 67, -18, 31 [160 mg]
Color 5: 69, -2, 29  [300 mg]
Color 6: 61, -14, 3 [450 mg]

现在我想在它们之间生成所有颜色并找到我扫描颜色的位置并返回 mg 值。假设我的颜色正好在颜色 1 和颜色 2 之间，那么它将返回 15 毫克，否则如果它更接近颜色 2，它将返回 28.5 毫克，依此类推。

希望这可以澄清我想要实现的目标。

Answer 1

要在两个颜色值之间生成渐变，您可以在它们之间进行线性插值。这基本上适用于任何颜色空间，尽管如果两个颜色空间之间的变换不是线性的，则在一个空间中线性插值获得的梯度在另一个空间中将不是线性的。因此，在 Lab 颜色空间中生成渐变与在 RGB 空间中生成渐变完全相同。

（对于像 HSV 或 HSL 这样具有“循环”色调坐标的颜色空间，可能需要额外小心选择插入的正确方向；幸运的是，您在这里不会询问这些颜色空间，所以我不不需要讨论这些细节。）

作为演示，以下是如何在颜色c1和c2之间生成n个样本渐变（每个颜色都作为具有属性、和 的对象给出）：LabColorLab

public static LabColor[] makeGradient(LabColor c1, LabColor c2, int n) {
    LabColor gradient = new LabColor[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        float alpha = (float)i / (n-1);  // 0.0 <= alpha <= 1.0 
        float L = (1-alpha) * c1.L + alpha * c2.L;
        float a = (1-alpha) * c1.a + alpha * c2.a;
        float b = (1-alpha) * c1.b + alpha * c2.b;
        gradient[i] = new LabColor(L, a, b);
    }
    return gradient;
}

这将返回具有n 个颜色样本的渐变，其中第一个颜色等于c1，最后一个颜色等于c2，其余颜色在它们之间插值。

但是，根据问题末尾的评论，我怀疑您实际上不需要生成任何梯度。相反，要找到图表中与样本中的颜色最接近的颜色，您只需计算每种图表颜色与样本的感知距离（在 Lab 颜色空间中，可以简单地通过它们的颜色来近似）欧几里德距离）并选择最接近的一个：

public static LabColor findNearest(LabColor sample, LabColor[] chart) {
    LabColor nearest = null;
    float minDistanceSquared = Float.POSITIVE_INFINITY;
    for (int i = 0; i < chart.length; i++) {
        float dL = sample.L - chart[i].L;
        float da = sample.a - chart[i].a;
        float db = sample.b - chart[i].b;
        float distanceSquared = dL*dL + da*da + db*db;
        if (distanceSquared < minDistanceSquared) {
            nearest = chart[i];
            minDistanceSquared = distanceSquared;
        }
    }
    return nearest;
}