色差仪L*a*b*的含义及其与Lab的区别

色差仪是利用具有特定光谱灵敏度的光电积分元件，运用特定的颜色空间，对色样之间的颜色差异进行比较，并给出相应的色度值，将颜色进行量化。对于色差仪L*a*b*数值的含义，许多的用户不是很了解。本文对色差仪L*a*b*的含义及其与Lab的区别做了介绍。

色差仪L*a*b*的含义：

CIEL*a*b*均匀颜色空间表示颜色的方式，模拟了人眼对颜色的感觉。如下图所示，颜色的明度感觉用纵坐标L*轴表示，黑色位于最下端，对应明度L*=0；白色最亮位于最上端，对应明度L*=100。a*轴与b*轴共同表示彩色的特性，a*轴正方向代表红色（偏品红）的变化，a*轴负方向代表绿色的变化；b*轴正方向代表黄色变化，b*轴负方向代表蓝色变化。这四个变化方向构成互补对抗颜色的模型。如下图所示：

在CIEL*a*b*均匀颜色空间中，a*与b*的值表示颜色感觉中的彩色成分。当a*和b*的值均为0时，颜色的饱和度为0，即非彩色，其坐标点落到纵坐标轴上。所以，所有的非彩色都位于纵坐标轴上，从下到上依次为黑、深灰、灰、浅灰和白。颜色的坐标点距纵坐标轴越远，则颜色就越鲜艳。根据这一性质，可以用a*和b*的值进一步计算色调和饱和度，并使其与颜色的感觉更加接近。

任一个颜色在CIE1976L*a*b*均匀颜色空间的坐标位置为P，则其对应的明度值为纵坐标的高度，对应的a*与b*坐标值为该点在a*与b*坐标轴上的投影。根据图中的几何关系，该颜色的色调H*可以用该点在a*-b*平面的投影到纵坐标轴连线与a*坐标轴的转角表示；彩度（或饱和度）C*可以用该点到纵坐标轴的距离来表示。因此，可以得到色调角和彩度分别为：

根据a*和b*值的正负，可以判断色调角在0°～360°内的变化：如a*＞0，b*≥0，则0≤h*ab<90°；如a*≤0，b*＞0，则90°≤h*ab＜180°；如a*＜0，b*≤0，则180°≤h*ab＜270°；如a*≥0，b*＜0，则270≤h*ab＜360°。

结合上图可知，在a*-b*平面上，色调角在0°～90°范围内，a*与b*值都大于0，其间的颜色都由红和黄原色混合而成；色调角在90°～180°范围内，a*值小于0，b*值大于0，其间的颜色由黄和绿原色混合而成；色调角在180°～270°范围内，a*与b*值都小于0，其间的颜色由绿与蓝原色混合而成；色调角在270°～360°范围内，a*值大于0，b*值小于0，其间的颜色由蓝和红原色混合而成。

色差仪L*a*b*和Lab的区别：

Lab指的是Hunter Lab，它是建立在颜色对立理论基础上的三维直角坐标系，是不带星号的。CIEL*a*b*（CIELAB）是惯常用来描述人眼可见的所有颜色的最完备的色彩模型。L、a和b后面的星号（*）是全名的一部分，因为它们表示L*、a*和b*，不同于L、a和b。这2种表色系统都是建立在颜色对立理论基础上的，应用都比较广泛，区分这2种表色系统还是很有必要的。

Hunter Lab和CIELAB颜色体系的计算公式不同，虽然都是由X、Y、Z经数学计算而来，但是色度量的取值不同。比如同样是瓷砖的颜色——黄色，Hunter Lab体系的颜色参数值为L=61.42，a=+18.11，b=+32.23，而CIELAB体系的颜色参数值则分别为L*=67.81，a*=+19.56，b*=+58.16。

2个色度空间与视觉感官的均匀性都存在差异。比如虽然CIELAB色空间是 CIE 推荐的均匀颜色空间，而实际上CIELAB空间对于人眼的色彩感觉来说也还是不均匀的。在该空间的某个区域（如红色区域）取2个色样点与另一区域（如绿色区域）同等距离的2个色样点作比较，会发现在红色区域的2个色样的视感觉差别和绿色区域的2个色样的视感觉差别不一样，即在不同颜色区域，色彩的宽容量数值是不相等的。HunterLab和CIELAB的色空间示意图如下图所示。

色差仪L*a*b*和L*c*h*转换方法：

颜色空间的转换意味着将一个颜色空间中的颜色特征信息转换到另一色彩空间以，获得相应的颜色信息，即用不同颜色空间中的数据来表示相同的颜色。

Lch颜色空间是Lab空间变形后得到的圆柱形颜色空间。该颜色空间由L、C、H表示。纵坐标L*值同样对应于颜色三要素的明度，取值0-100；C*代表彩度，即某一颜色的坐标位置与原点的距离，取值0-181，圆心处颜色的饱和度C*值为0，离圆心越远C*的值越大；H*为色调，取值0°-360°，h*代表色调角，是某一颜色坐标在色品平面内的投影点和坐标原点的连线与a轴的夹角。规定h*从正a轴（红）开始为0°，逆时针为正，正b轴（黄）为90°，负a轴（绿）为180°，负b轴（蓝）为270°。其有如下数学换算关系：

LCH色彩空间是从CIELAB色彩空间推导出来的，一种颜色可以用LAB表示，也可以用LCH表示。采用LCH对图像进行修正符合日常生活中对色彩进行描述的习惯，色彩修正更加便于理解、更加直观和易于控制。