Implémentation de CIEDE2000 en MATLAB

Cette page présente une implémentation de référence de la formule de différence de couleur CIEDE2000 en MATLAB. Si vous souhaitez assurer une compatibilité parfaite (à la dixième décimale) avec certaines implémentations tierces, vous devrez peut-être modifier les commentaires dans le code source. Pour vous faciliter la tâche, le lien suivant automatise cette opération.

La fonction ΔE2000 en MATLAB

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

% Cette fonction écrite en MATLAB est placée dans le domaine public et
% n’est pas affiliée à la CIE (Commission Internationale de l’Éclairage).

% L’implémentation CIEDE2000 classique vectorisée, qui accepte deux couleurs L*a*b* et renvoie leur différence.
% La composante "L" varie de 0 à 100. "a" et "b", non bornées, sont souvent projetées entre -128 et 127.
function delta_e = ciede_2000(l_1, a_1, b_1, l_2, a_2, b_2)
	% Traite la formule de différence de couleurs CIEDE2000 en MATLAB.
	% k_l, k_c et k_h sont des facteurs paramétriques qu’on ajuste
	% selon des recommandations propres au secteur industriel.
	k_l = 1.0; k_c = 1.0; k_h = 1.0;
	% La quantité de mémoire requise pour un appel à cette fonction est 128 octets par paire de couleurs.
 	n = ((sqrt(a_1 .* a_1 + b_1 .* b_1) + sqrt(a_2 .* a_2 + b_2 .* b_2)) * 0.5) .^ 7.0;
	% Un facteur impliquant la chroma moyenne à la puissance 7,
	% conçu pour modéliser plus précisément son influence.
	n = 1.0 + 0.5 * (1.0 - sqrt(n ./ (n + 6103515625.0)));
	% Application du facteur de correction de la chroma pour compenser sa non-linéarité.
	c_1 = sqrt(a_1 .* a_1 .* n .* n + b_1 .* b_1);
	c_2 = sqrt(a_2 .* a_2 .* n .* n + b_2 .* b_2);
	% La fonction atan2 est préférée à atan car elle calcule l’angle d’un
	% point (x, y) dans tous les quadrants, en tenant compte du signe de x et y.
	h_1 = atan2(b_1, a_1 .* n);
	h_2 = atan2(b_2, a_2 .* n);
	% Branchements conditionnels vectorisés.
	mask = h_1 < 0.0;
	h_1(mask) = h_1(mask) + 2.0 * pi;
	mask = h_2 < 0.0;
	h_2(mask) = h_2(mask) + 2.0 * pi;
	n = abs(h_2 - h_1);
	% Prévient le branchement de dépendre du RoundingMode du langage de programmation.
	n((pi - 1E-14 < n) & (n < pi + 1E-14)) = 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.
	h_m = (h_1 + h_2) * 0.5;
	h_d = (h_2 - h_1) * 0.5;
	% Branchements conditionnels vectorisés.
	mask = pi < n;
	h_d(mask) = h_d(mask) + pi;
	% 📜 La formulation de Sharma n’utilise pas la ligne suivante, mais plutôt celle d’après.
	% Note : ces deux variantes ne diffèrent que de ±0,0003 sur la différence de couleur finale.
	h_m(mask) = h_m(mask) + pi;
	% h_m(mask) = h_m(mask) + ((h_m(mask) < pi) - (pi <= h_m(mask))) * pi;
	p = 36.0 * h_m - 55.0 * pi;
	n = ((c_1 + c_2) * 0.5) .^ 7.0;
	% 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.
	r_t = -2.0 * sqrt(n ./ (n + 6103515625.0)) ...
		.* sin(pi / 3.0 * exp((p .* p) / (-25.0 * pi * pi)));
	n = (l_1 + l_2) * 0.5;
	n = (n - 50.0) .* (n - 50.0);
	% Luminosité.
	l = (l_2 - l_1) ./ (k_l .* (1.0 + 0.015 * n ./ sqrt(20.0 + n)));
	% Ces coefficients modulent l’influence des composantes
	% harmoniques dans le calcul de la différence de teinte.
	t = 1.0	+ 0.24 * sin(2.0 * h_m + pi * 0.5) ...
 		+ 0.32 * sin(3.0 * h_m + 8.0 * pi / 15.0) ...
		- 0.17 .* sin(h_m + pi / 3.0) ...
		- 0.20 * sin(4.0 * h_m + 3.0 * pi / 20.0);
	n = c_1 + c_2;
	% Teinte.
	h = 2.0 * sqrt(c_1 .* c_2) .* sin(h_d) ./ (k_h .* (1.0 + 0.0075 * n .* t));
	% Chroma.
	c = (c_2 - c_1) ./ (k_c .* (1.0 + 0.0225 * n));
	% Retourner la racine carrée assure que dE00 représente une distance
	% géométrique (comprise entre 0 et environ 185) dans l’espace CIELAB.
	delta_e = sqrt(l .* l + h .* h + c .* c + c .* h .* r_t);
end

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

% L1 = 0.6    a1 = 43.9   b1 = 3.1
% L2 = 3.1    a2 = 49.2   b2 = -3.1
% CIE ΔE00 = 3.9300830879 (Bruce Lindbloom, Netflix’s VMAF, ...)
% CIE ΔE00 = 3.9300699597 (Gaurav Sharma, OpenJDK, ...)
% Écart entre les implémentations ≈ 1.3e-5

% Voir les commentaires du code source pour passer d’une de ces variantes d’implémentation de ΔE*00 à l’autre.

Paramètres k_l, k_c et k_h

Les paramètres k_l, k_c et k_h de la formule CIEDE2000 sont des facteurs de pondération appliqués respectivement aux composantes de luminosité (ΔL*), de chroma (ΔC*) et de teinte (ΔH*). Dans le code source, ils sont définis comme des constantes dont la valeur par défaut est 1, ce qui correspond aux conditions d’observation standard prévues par la Commission internationale de l’éclairage (CIE). En pratique, il peut être nécessaire d’ajuster ces coefficients en fonction de conditions spécifiques : par exemple, k_l = 2 est parfois utilisé pour donner plus de poids aux différences de luminosité (cas fréquent dans l’industrie textile), tandis que k_c ou k_h peuvent être réduits pour augmenter la tolérance aux variations de saturation ou de teinte. En résumé, ces coefficients varient généralement entre 0,5 et 2, la valeur la plus courante étant 1.

Précision et fiabilité du code source

La différence entre la formulation académique de Sharma et la formulation simplifiée de Lindbloom ne dépasse pas ±0,0003 sur le ΔE2000 final. Cela correspond à la différence habituellement mesurée entre deux implémentations 32 bits et est imperceptible à l’œil humain. L’implémentation présentée sur cette page est en 64 bits et garantit au moins 10 décimales exactes ; le choix d’une formulation plutôt qu’une autre relève donc d’un détail technique. La formule par défaut sur cette page est celle qui est le plus souvent présentée dans la communauté, elle est légèrement plus facile à vectoriser.

✎ Si vous constatez des incohérences après avoir comparé les textes français et anglais, veuillez en informer l’auteur de la page afin que des corrections puissent être apportées.

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 où un tel convertisseur (utilisant l’illuminant D65) est déjà implémenté en plus de la fonction de comparaison de couleurs.

Plages de valeurs dans CIELAB et interprétation du ΔE2000

Dans l’espace colorimétrique CIELAB, la composante L* représente la luminosité et varie de 0 (noir) à 100 (blanc). Les composantes a* et b* décrivent 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* sont presque toujours comprises entre -128 et +127, bien que la norme ne fixe pas de limite officielle pour ces deux composantes.

Le ΔE2000 (CIEDE2000) quantifie la différence perceptuelle entre deux couleurs : 0 signifie deux couleurs identiques, et des valeurs plus élevées (jusqu’à 185 et plus) indiquent une différence plus marquée. Par exemple, une valeur ΔE2000 autour de 5 correspond à des couleurs proches, tandis qu’une valeur autour de 15 correspond à des couleurs clairement distinctes. Lorsque la valeur ΔE2000 dépasse 40, les couleurs comparées n’ont pratiquement plus rien en commun, et nous ne pouvons plus en tirer d’informations précises.

Exemple d’utilisation en MATLAB

% Compute the Delta E (CIEDE2000) color difference between two L*a*b* colors in MATLAB
% Color 1: L1 = 28.9, a1 = 47.5, b1 = 2.0
% Color 2: L2 = 28.8, a2 = 41.6, b2 = -1.7

deltaE = ciede_2000(L1, a1, b1, L2, a2, b2);
disp(deltaE);

% .................................................. This shows a ΔE2000 of 2.7749016764
% As explained in the comments, compliance with Gaurav Sharma would display 2.7749152801

Résultats des tests

Notre programme de tests, écrit en C99, comprend 250 tests statiques précis. Les résultats montrent que cette fonction CIEDE2000 en MATLAB est interopérable avec les 41 autres langages de programmation.

CIEDE2000 Verification Summary :
  First Verified Line : 40.49,96.7,-36,25,14.66,21,39.649865240613799
             Duration : 193.56 s
            Successes : 10000000
               Errors : 0
      Average Delta E : 62.9472
    Average Deviation : 4.1116844332056426e-15
    Maximum Deviation : 2.2737367544323206e-13

Fichiers à télécharger

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