Implémentation de CIEDE2000 en C++

Version de la fonction : v1.0.0
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Cette page prĂ©sente une implĂ©mentation de rĂ©fĂ©rence de la formule de diffĂ©rence de couleur CIEDE2000 en C++. Si vous souhaitez obtenir une correspondance exacte avec des implĂ©mentations tierces jusqu’à 10 dĂ©cimales, vous pourriez avoir Ă  apporter des modifications au code source, notamment en commentant et dĂ©commentant quelques lignes, ce qui peut ĂȘtre appliquĂ© automatiquement via le lien suivant.

Diagramme de la formule CIEDE2000 complĂšte avec les composants L*a*b* et les ajustements

La fonction ΔE2000 en C++

Considérons la plus courante et académique (Sharma, 2005) des deux formulations.

// Cette fonction écrite en C++ est placée dans le domaine public et
// n’est pas affiliĂ©e Ă  la CIE (Commission Internationale de l’Éclairage).

#include <cmath>

// Mieux vaut toujours dĂ©finir π dans un code portable.
#ifndef M_PI
#define M_PI 3.14159265358979323846264338327950288419716939937511
#endif

// L’implĂ©mentation CIEDE2000 classique qui accepte deux couleurs L*a*b* et renvoie leur diffĂ©rence.
// La composante "L" varie de 0 à 100. "a" et "b", non bornées, sont souvent projetées entre -128 et 127.
template<typename T>
static T ciede_2000(const T l_1, const T a_1, const T b_1, const T l_2, const T a_2, const T b_2) {
	// Traite la formule de différence de couleurs CIEDE2000 en C++.
	// k_l, k_c et k_h sont des facteurs paramĂ©triques qu’on ajuste
	// selon des recommandations propres au secteur industriel.
	const T k_l = T(1.0);
	const T k_c = T(1.0);
	const T k_h = T(1.0);
	T n = (std::sqrt(a_1 * a_1 + b_1 * b_1) + std::sqrt(a_2 * a_2 + b_2 * b_2)) * T(0.5);
	n = n * n * n * n * n * n * n;
	// Un facteur impliquant la chroma moyenne Ă  la puissance 7,
	// conçu pour modéliser plus précisément son influence.
	n = T(1.0) + T(0.5) * (T(1.0) - std::sqrt(n / (n + T(6103515625.0))));
	// Application du facteur de correction de la chroma pour compenser sa non-linéarité.
	const T c_1 = std::sqrt(a_1 * a_1 * n * n + b_1 * b_1);
	const T c_2 = std::sqrt(a_2 * a_2 * n * n + b_2 * b_2);
	// La fonction atan2 est prĂ©fĂ©rĂ©e Ă  atan car elle calcule l’angle d’un
	// point (x, y) dans tous les quadrants, en tenant compte du signe de x et y.
	T h_1 = std::atan2(b_1, a_1 * n);
	T h_2 = std::atan2(b_2, a_2 * n);
	h_1 += (h_1 < T(0.0)) * T(2.0) * T(M_PI);
	h_2 += (h_2 < T(0.0)) * T(2.0) * T(M_PI);
	n = std::fabs(h_2 - h_1);
	// Prévient le branchement de dépendre du RoundingMode du langage de programmation.
	if (T(M_PI) - T(1E-14) < n && n < T(M_PI) + T(1E-14))
		n = T(M_PI);
	// Lorsque les angles de teinte sont dans différents quadrants,
	// la moyenne arithmétique simple peut donner un angle incorrect,
	// les lignes suivantes prennent en compte cette correction angulaire.
	T h_m = (h_1 + h_2) * T(0.5);
	T h_d = (h_2 - h_1) * T(0.5);
	h_d += (T(M_PI) < n) * T(M_PI);
	// 📜 La formulation de Sharma n’utilise pas la ligne suivante, mais plutît celle d’aprùs.
	// Note : ces deux variantes ne diffÚrent que de ±0,0003 sur la différence de couleur finale.
	h_m += (T(M_PI) < n) * T(M_PI);
	// h_m += (T(M_PI) < n) * ((h_m < T(M_PI)) - (T(M_PI) <= h_m)) * T(M_PI);
	const T p = T(36.0) * h_m - T(55.0) * T(M_PI);
	n = (c_1 + c_2) * T(0.5);
	n = n * n * n * n * n * n * n;
	// Le terme de correction de la rotation de teinte ajuste le comportement
	// de l’algorithme, d’autant plus si la comparaison porte sur des teintes bleues.
	const T r_t = T(-2.0) * std::sqrt(n / (n + T(6103515625.0)))
			* std::sin(T(M_PI) / T(3.0) * std::exp(p * p / (T(-25.0) * T(M_PI) * T(M_PI))));
	n = (l_1 + l_2) * T(0.5);
	n = (n - T(50.0)) * (n - T(50.0));
	// Luminosité.
	const T l = (l_2 - l_1) / (k_l * (T(1.0) + T(3.0) / T(200.0) * n / std::sqrt(T(20.0) + n)));
	// Ces coefficients modulent l’influence des composantes
	// harmoniques dans le calcul de la différence de teinte.
	const T t = T(1.0) 	+ T(6.0) / T(25.0) * std::sin(T(2.0) * h_m + T(M_PI) / T(2.0))
				+ T(8.0) / T(25.0) * std::sin(T(3.0) * h_m + T(8.0) * T(M_PI) / T(15.0))
				- T(17.0) / T(100.0) * std::sin(h_m + T(M_PI) / T(3.0))
				- T(1.0) / T(5.0) * std::sin(T(4.0) * h_m + T(3.0) * T(M_PI) / T(20.0));
	n = c_1 + c_2;
	// Teinte.
	const T h = T(2.0) * std::sqrt(c_1 * c_2) * std::sin(h_d) / (k_h * (T(1.0) + T(3.0) / T(400.0) * n * t));
	// Chroma.
	const T c = (c_2 - c_1) / (k_c * (T(1.0) + T(9.0) / T(400.0) * n));
	// Retourner la racine carrée assure que dE00 représente une distance
	// gĂ©omĂ©trique (comprise entre 0 et environ 185) dans l’espace CIELAB.
	return std::sqrt(l * l + h * h + c * c + c * h * r_t);
}

//    Projet GitHub : https://github.com/michel-leonard/ciede2000-color-matching
//   Tests en ligne : https://michel-leonard.github.io/ciede2000-color-matching

// L1 = 96.5   a1 = 47.8   b1 = 4.6
// L2 = 96.8   a2 = 53.2   b2 = -4.1
// CIE ΔE00 = 4.6680978034 (Bruce Lindbloom, Netflix’s VMAF, ...)
// CIE ΔE00 = 4.6680847226 (Gaurav Sharma, OpenJDK, ...)
// Écart entre les implĂ©mentations ≈ 1.3e-5

// Voir les commentaires du code source pour passer d’une de ces variantes d’implĂ©mentation de ΔE*00 Ă  l’autre.

Précision et fiabilité du code source

La diffĂ©rence entre les formulations de Sharma et Lindbloom ne dĂ©passe jamais ±0,0003 sur le ΔE2000 final, ce qui correspond Ă  l’écart habituel mesurĂ© entre deux implĂ©mentations 32 bits et est imperceptible Ă  l’Ɠil humain. Nos implĂ©mentations 64 bits, toutes cohĂ©rentes entre elles, garantissent au moins 10 dĂ©cimales correctes, de sorte que le choix d’une formulation plutĂŽt qu’une autre dĂ©pend surtout de l’interopĂ©rabilitĂ© souhaitĂ©e. La formulation qui apparait par dĂ©faut sur cette page est la plus couramment utilisĂ©e (son micro-avantage rĂ©side dans son ancrage communautaire et dans sa lĂ©gĂšretĂ© supĂ©rieure Ă  celle de son analogue lorsque vectorisĂ©e).

✎ Si vous trouvez dans le code source un commentaire qui ne correspond pas Ă  une autre langue, veuillez en informer l’auteur du site, qui Ă©tudiera votre suggestion et l’intĂ©grera dans le code source.

Comment convertir les couleurs RGB en L*a*b* ?

Rendez-vous sur la page AWK, C, Dart, Java, JavaScript, Kotlin, Lua, PHP, Python, Ruby ou Rust oĂč un tel convertisseur (utilisant l’illuminant D65) est dĂ©jĂ  implĂ©mentĂ© en plus de la fonction de comparaison de couleurs.

Plages de valeurs dans CIELAB et interprĂ©tation du ΔE2000

Dans l’espace colorimĂ©trique CIELAB, la composante L* reprĂ©sente la luminositĂ© et varie de 0 (noir) Ă  100 (blanc). Les composantes a* et b* dĂ©crivent les axes de couleur : a* s’étend du vert au rouge, tandis que b* va du bleu au jaune. Dans la pratique, les valeurs de a* et b* se situent dans la plage -128 Ă  +127, mĂȘme si elles peuvent lĂ©gĂšrement dĂ©passer ces limites selon les conversions colorimĂ©triques.

Exemple de deux couleurs présentant une différence à peine perceptible (JND) selon CIEDE2000
Couleur 1Couleur 2Valeur de ΔE2000
1
2
3
Exemples de valeurs CIEDE2000 calculées entre deux couleurs distinctes
Couleur 1Couleur 2Valeur de ΔE2000
5
10
15

Le ΔE2000 (CIEDE2000) quantifie la diffĂ©rence perceptuelle entre deux couleurs : 0 signifie deux couleurs identiques, et des valeurs plus Ă©levĂ©es (jusqu’à environ 185 dans les cas extrĂȘmes) indiquent une diffĂ©rence plus marquĂ©e. Par exemple, une valeur ΔE2000 autour de 5 correspond Ă  des couleurs proches, tandis qu’une valeur autour de 15 correspond Ă  des couleurs clairement distinctes.

Exemple d’utilisation en C++

// Compute the Delta E (CIEDE2000) color difference between two L*a*b* colors in C++
// L1 = 75.5        a1 = 22.5        b1 = -2.5
// L2 = 76.5        a2 = 16.5        b2 = 2.25

const auto delta_e_32_bits = ciede_2000<float>(L1, a1, b1, L2, a2, b2);
const auto delta_e_64_bits = ciede_2000<double>(L1, a1, b1, L2, a2, b2);

std::printf("DeltaE 2000 (float):  %.8g\n", delta_e_32_bits);
std::printf("DeltaE 2000 (double): %.8g\n", delta_e_64_bits);

// .................................................. This shows a ΔE2000 of 4.8786078559
// As explained in the comments, compliance with Gaurav Sharma would display 4.8785929856

Résultats des tests

Le driver écrit en langage C99, doté de 250 tests statiques précis, a prouvé que cette fonction C++ est interopérable avec la fonction CIEDE2000 mise à disposition dans les autres langages de programmation.

CIEDE2000 Verification Summary :
  First Verified Line : 45,65.26,-37.27,78.78,-80,-108,102.75551666659558236
             Duration : 13.66 s
            Successes : 10000000
               Errors : 0
      Average Delta E : 62.9626
    Average Deviation : 0
    Maximum Deviation : 0

Fichiers à télécharger

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ciede-2000.cpp4 KB85
ciede-2000-driver.cpp6 KB79
ciede-2000-identity.cpp9 KB76
ciede-2000-random.cpp7 KB78
identity.yml4 KB64
test-cpp.yml3 KB61
vs-dvisvgm.yml5 KB62
reference-dataset.txt4 KB313
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