Implementación de CIEDE2000 en Prolog

Esta página presenta una implementación de referencia de la fórmula de diferencia de color CIEDE2000 en Prolog. Si desea garantizar una compatibilidad perfecta (hasta el décimo decimal) con algunas implementaciones de terceros, es posible que tenga que modificar los comentarios del código fuente. Para facilitarlo, el siguiente enlace automatiza esta operación.

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.

Parámetros K_L, K_C y K_H

Los parámetros K_L, K_C y K_H en CIEDE2000 son factores de ponderación aplicados a los términos brillo (ΔL*), croma (ΔC*) y tono (ΔH*). Se definen como constantes en el código fuente. Su valor por defecto es 1, que corresponde a las condiciones de visualización estándar recomendadas por la Comisión Internacional de Iluminación (CIE). En la práctica, puede ser necesario ajustar estos coeficientes para reflejar condiciones específicas: por ejemplo, K_L = 2 se utiliza a veces para dar más peso a las diferencias de brillo (algo habitual en la industria textil), mientras que K_C o K_H pueden reducirse para aumentar la tolerancia a las variaciones de saturación o tono, según los requisitos. Según el contexto, estos coeficientes suelen oscilar entre 0,5 y 2.

Precisión y fiabilidad del código fuente

La diferencia entre la formulación académica de Sharma y la simplificada de Lindbloom no supera ±0,0003 en el ΔE2000 final. Esto corresponde a la diferencia que suele medirse entre dos implementaciones de 32 bits y es imperceptible para el ojo humano. Nuestras implementaciones de 64 bits, todas coherentes entre sí, garantizan al menos 10 decimales correctos, por lo que la elección de una formulación sobre la otra es un detalle técnico. La fórmula por defecto de esta página es la que se presenta con más frecuencia en la comunidad, es ligeramente más fácil de vectorizar.

✎ Si observáis que los comentarios del código fuente no coinciden con los comentarios en inglés, por favor, informad al autor de la página para que pueda corregirlo.

¿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.

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 2.8044649638

Los 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-13

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