Implementación de CIEDE2000 en Prolog
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Esta página presenta una implementación de referencia de la fórmula de diferencia de color CIEDE2000 en Prolog. Si desea obtener una coincidencia exacta con implementaciones de terceros de hasta 10 decimales, es posible que tenga que realizar algunos cambios en el código fuente, en particular comentando y descomentando algunas líneas, que pueden aplicarse automáticamente a través del siguiente enlace.
La función ΔE2000 en Prolog
Consideremos la más común y académica (Sharma, 2005) de las dos formulaciones.
% Esta función escrita en Prolog es de dominio público y no
% está afiliada a la CIE (Comisión Internacional de Iluminación).
% La implementación clásica de CIEDE2000 que recibe dos colores L*a*b* y devuelve su diferencia.
% El componente "L" varía de 0 a 100. "a" y "b" normalmente se proyectan entre -128 y 127.
ciede_2000(L1, A1, B1, L2, A2, B2, DeltaE2000) :-
% Ejecuta el cálculo de diferencia de color CIEDE2000 en Prolog.
% K_L, K_C y K_H son factores paramétricos a ajustar según
% sus necesidades de visualización (texturas, fondos).
K_L is 1.0,
K_C is 1.0,
K_H is 1.0,
Pi_1 is 3.14159265358979323846,
Pi_3 is 1.04719755119659774615,
% 1. Cálculo de las cromas iniciales (norma de los componentes a* y b*)
A1_sq is A1 * A1,
B1_sq is B1 * B1,
C_orig_1 is sqrt(A1_sq + B1_sq),
A2_sq is A2 * A2,
B2_sq is B2 * B2,
C_orig_2 is sqrt(A2_sq + B2_sq),
% 2. Cálculo de la croma media y del factor de compensación G
C_avg is 0.5 * (C_orig_1 + C_orig_2),
C_avg_3 is C_avg * C_avg * C_avg,
C_avg_7 is C_avg_3 * C_avg_3 * C_avg,
G_denom is C_avg_7 + 6103515625.0,
G_ratio is C_avg_7 / G_denom,
G_sqrt is sqrt(G_ratio),
G_factor is 1.0 + 0.5 * (1.0 - G_sqrt),
% 3. Aplicación de la corrección G sobre el componente a*, luego cálculo de las cromas corregidas C’
A1_prime is A1 * G_factor,
C1_prime_sq is A1_prime * A1_prime + B1 * B1,
C1_prime is sqrt(C1_prime_sq),
A2_prime is A2 * G_factor,
C2_prime_sq is A2_prime * A2_prime + B2 * B2,
C2_prime is sqrt(C2_prime_sq),
% 4. Cálculo de los ángulos de tono (en radianes) y normalización en [0, 2π[
H1_raw is atan2(B1, A1_prime),
H2_raw is atan2(B2, A2_prime),
(H1_raw < 0.0 -> H1_adj is H1_raw + 2.0 * Pi_1 ; H1_adj = H1_raw),
(H2_raw < 0.0 -> H2_adj is H2_raw + 2.0 * Pi_1 ; H2_adj = H2_raw),
Delta_h is abs(H1_adj - H2_adj),
H_mean_raw is 0.5 * (H1_adj + H2_adj),
H_diff_raw is 0.5 * (H2_adj - H1_adj),
% Tener en cuenta el caso en que la media de tono atraviesa la discontinuidad angular (π)
Wrap_dist is abs(Pi_1 - Delta_h),
(1.0e-14 < Wrap_dist, Pi_1 < Delta_h -> Hue_wrap = 1.0 ; Hue_wrap = 0),
H_diff is H_diff_raw + Hue_wrap * Pi_1,
% 📜 La formulación de Sharma no utiliza la línea siguiente, sino las tres siguientes.
% Nota: estas dos variantes sólo difieren en ±0,0003 en la diferencia de color final.
H_mean is H_mean_raw + Hue_wrap * Pi_1,
% (Hue_wrap =:= 1, H_mean_raw < Pi_1 -> H_mean_hi = Pi_1 ; H_mean_hi = 0.0),
% (Hue_wrap =:= 1, H_mean_hi =:= 0.0 -> H_mean_lo = Pi_1 ; H_mean_lo = 0.0),
% H_mean is H_mean_raw + H_mean_hi - H_mean_lo,
% 5. Cálculo del factor correctivo de interacción tono–croma R_T
C_bar is 0.5 * (C1_prime + C2_prime),
C_bar_3 is C_bar * C_bar * C_bar,
C_bar_7 is C_bar_3 * C_bar_3 * C_bar,
Rc_denom is C_bar_7 + 6103515625.0,
R_C is sqrt(C_bar_7 / Rc_denom),
Theta is 36.0 * H_mean - 55.0 * Pi_1,
Theta_denom is -25.0 * Pi_1 * Pi_1,
Exp_argument is Theta * Theta / Theta_denom,
Exp_term is exp(Exp_argument),
Delta_theta is Pi_3 * Exp_term,
Sin_term is sin(Delta_theta),
% Término de interacción entre la diferencia de croma y la diferencia de tono
R_T is -2.0 * R_C * Sin_term,
% 6. Cálculo del término de luminancia (canal L*)
L_avg is 0.5 * (L1 + L2),
L_delta_sq is (L_avg - 50.0) * (L_avg - 50.0),
L_delta is L2 - L1,
% Adaptación a la no linealidad de la percepción de la luminancia (factor S_L)
S_l_num is 0.015 * L_delta_sq,
S_l_denom is sqrt(20.0 + L_delta_sq),
S_L is 1.0 + S_l_num / S_l_denom,
L_term is L_delta / (K_L * S_L),
% 7. Cálculo de los términos trigonométricos dependientes del tono medio y del factor T
Trig_1 is 0.17 * sin(H_mean + Pi_3),
Trig_2 is 0.24 * sin(2.0 * H_mean + 0.5 * Pi_1),
Trig_3 is 0.32 * sin(3.0 * H_mean + 1.6 * Pi_3),
Trig_4 is 0.2 * sin(4.0 * H_mean + 0.15 * Pi_1),
T is 1.0 - Trig_1 + Trig_2 + Trig_3 - Trig_4,
C_sum is C1_prime + C2_prime,
C_product is C1_prime * C2_prime,
C_geo_mean is sqrt(C_product),
% 8. Cálculo de la diferencia de tono y del factor de escala S_H
Sin_h_diff is sin(H_diff),
S_H is 1.0 + 0.0075 * C_sum * T,
H_term is 2.0 * C_geo_mean * Sin_h_diff / (K_H * S_H),
% 9. Cálculo de la diferencia de croma y del factor de escala S_C
C_delta is C2_prime - C1_prime,
S_C is 1.0 + 0.0225 * C_sum,
C_term is C_delta / (K_C * S_C),
% 10. Combinación de los términos de luminancia, croma, tono e interacción (ΔE₀₀)
L_part is L_term * L_term,
C_part is C_term * C_term,
H_part is H_term * H_term,
Interaction is C_term * H_term * R_T,
Delta_e_squared is L_part + C_part + H_part + Interaction,
DeltaE2000 is sqrt(Delta_e_squared).
% Proyecto GitHub : https://github.com/michel-leonard/ciede2000-color-matching
% Pruebas en línea : https://michel-leonard.github.io/ciede2000-color-matching
% L1 = 14.8 a1 = 33.5 b1 = 2.4
% L2 = 16.6 a2 = 38.1 b2 = -2.7
% CIE ΔE00 = 3.6462011992 (Bruce Lindbloom, Netflix’s VMAF, ...)
% CIE ΔE00 = 3.6461873926 (Gaurav Sharma, OpenJDK, ...)
% Desviación entre implementaciones ≈ 1.4e-5
% Consulte los comentarios del código fuente para pasar de una de estas variantes de implementación ΔE*00 a la otra.Precisión y fiabilidad del código fuente
La diferencia entre las formulaciones de Sharma y Lindbloom nunca excede ±0,0003 en el ΔE2000 final, lo que corresponde a la diferencia habitual medida entre dos implementaciones de 32 bits y es imperceptible al ojo humano. Nuestras implementaciones de 64 bits, todas coherentes entre sí, garantizan al menos 10 decimales correctos, por lo que elegir una formulación u otra depende principalmente de la interoperabilidad deseada. La formulación que aparece por defecto en esta página es la más utilizada (su microventaja es que se basa en la comunidad y es más ligera que su análoga cuando se vectoriza).
✎ Si encuentra un comentario en el código fuente que no corresponde a otro idioma, informe al autor del sitio, que estudiará su sugerencia y la incorporará al código fuente.
¿Cómo se convierten los colores RGB a L*a*b*?
Vaya a la página AWK, C, Dart, Java, JavaScript, Kotlin, Lua, PHP, Python, Ruby o Rust, donde ya está implementado dicho conversor (que utiliza el iluminante D65), además de la función de comparación de colores.
Rangos de valores en CIELAB e interpretación del ΔE2000
En el espacio de color CIELAB, el componente L* representa la luminosidad y suele variar de 0 (negro) a 100 (blanco). Los componentes a* y b* definen los ejes de color: a* va del verde al rojo, y b* del azul al amarillo. En la práctica, a* y b* se encuentran normalmente entre -128 y +127, aunque pueden superar ligeramente estos límites según la conversión de color.
| Color 1 | Color 2 | Valor de ΔE2000 |
|---|---|---|
| 1 | ||
| 2 | ||
| 3 |
| Color 1 | Color 2 | Valor de ΔE2000 |
|---|---|---|
| 5 | ||
| 10 | ||
| 15 |
ΔE2000 (CIEDE2000) cuantifica la diferencia perceptible entre dos colores: 0 significa que son idénticos, y valores más altos (hasta aproximadamente 185 en casos extremos) indican una diferencia más notable. Por ejemplo, un ΔE2000 alrededor de 5 indica colores cercanos, mientras que alrededor de 15 indica colores claramente distintos.
Ejemplo de uso en Prolog
% Compute the Delta E (CIEDE2000) color difference between two L*a*b* colors in Prolog
color_1([69.5, 43.6, -1.8]).
color_2([70.2, 37.9, 1.6]).
extract_lab([L, A, B], L, A, B).
compute_delta_e :-
color_1(C1),
color_2(C2),
extract_lab(C1, L1, A1, B1),
extract_lab(C2, L2, A2, B2),
ciede_2000(L1, A1, B1, L2, A2, B2, DeltaE),
format('Delta E 2000 = ~10f~n', [DeltaE]).
% .................................................. This shows a ΔE2000 of 2.8044781137
% As explained in the comments, compliance with Gaurav Sharma would display 2.8044649638Los resultados de las pruebas
El controlador escrito en lenguaje C99, con 250 pruebas estáticas precisas, ha demostrado que esta función Prolog es interoperable con la función CIEDE2000 disponible en otros lenguajes de programación.
CIEDE2000 Verification Summary :
First Verified Line : 27,-123,101,44,-30,122,29.98937281745311
Duration : 254.09 s
Successes : 10000000
Errors : 0
Average Delta E : 63.2072
Average Deviation : 5.0e-15
Maximum Deviation : 1.1e-13Archivos para descargar
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| Archivo | Tamaño | Número de clics |
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| ciede-2000.pro | 5 KB | 62 |
| ciede-2000-driver.pro | 6 KB | 56 |
| test-pro.yml | 4 KB | 39 |
| reference-dataset.txt | 4 KB | 321 |
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