Implementazione di CIEDE2000 in C++

Questa pagina presenta un’implementazione di riferimento della formula della differenza cromatica CIEDE2000 in C++. Se si desidera ottenere una corrispondenza esatta con le implementazioni di terze parti fino a 10 cifre decimali, potrebbe essere necessario apportare alcune modifiche al codice sorgente, in particolare (de)commentando alcune righe, che possono essere applicate automaticamente tramite il link sottostante.

La funzione ΔE2000 in C++

Consideriamo la più comune e accademica (Sharma, 2005) delle due formulazioni.

// This function written in C++ is not affiliated with the CIE (International Commission on Illumination),
// and is released into the public domain. It is provided "as is" without any warranty, express or implied.

#include <cmath>

// Expressly defining pi ensures that the code works on different platforms.
#ifndef M_PI
#define M_PI 3.14159265358979323846264338327950288419716939937511
#endif

// The classic CIE ΔE2000 implementation, which operates on two L*a*b* colors, and returns their difference.
// "l" ranges from 0 to 100, while "a" and "b" are unbounded and commonly clamped to the range of -128 to 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) {
	// Working in C++ with the CIEDE2000 color-difference formula.
	// k_l, k_c, k_h are parametric factors to be adjusted according to
	// different viewing parameters such as textures, backgrounds...
	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;
	// A factor involving chroma raised to the power of 7 designed to make
	// the influence of chroma on the total color difference more accurate.
	n = T(1.0) + T(0.5) * (T(1.0) - std::sqrt(n / (n + T(6103515625.0))));
	// Application of the chroma correction factor.
	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);
	// atan2 is preferred over atan because it accurately computes the angle of
	// a point (x, y) in all quadrants, handling the signs of both coordinates.
	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);
	// Cross-implementation consistent rounding.
	if (T(M_PI) - T(1E-14) < n && n < T(M_PI) + T(1E-14))
		n = T(M_PI);
	// When the hue angles lie in different quadrants, the straightforward
	// average can produce a mean that incorrectly suggests a hue angle in
	// the wrong quadrant, the next lines handle this issue.
	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);
	// 📜 Sharma’s formulation doesn’t use the next line, but the one after it,
	// and these two variants differ by ±0.0003 on the final color differences.
	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;
	// The hue rotation correction term is designed to account for the
	// non-linear behavior of hue differences in the blue region.
	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));
	// Lightness.
	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)));
	// These coefficients adjust the impact of different harmonic
	// components on the hue difference calculation.
	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;
	// Hue.
	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));
	// Returning the square root ensures that dE00 accurately reflects the
	// geometric distance in color space, which can range from 0 to around 185.
	return std::sqrt(l * l + h * h + c * c + c * h * r_t);
}

// GitHub Project : https://github.com/michel-leonard/ciede2000-color-matching
//   Online Tests : 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, ...)
// Deviation between implementations ≈ 1.3e-5

// See the source code comments for easy switching between these two widely used ΔE*00 implementation variants.

Precisione e affidabilità del codice sorgente

La differenza tra le formulazioni di Sharma e Lindbloom non supera mai ±0,0003 sul ΔE2000 finale, il che corrisponde alla differenza abituale misurata tra due implementazioni a 32 bit ed è impercettibile a occhio umano. Le nostre implementazioni a 64 bit, tutte coerenti tra loro, garantiscono almeno 10 cifre decimali corrette, quindi la scelta di una formulazione rispetto a un’altra dipende principalmente dall’interoperabilità desiderata. La formulazione che appare di default in questa pagina è la più comunemente utilizzata (il suo micro-vantaggio è che si basa sulla comunità ed è più leggera del suo analogo quando viene vettorializzata).

✎ Se trovate un commento nel codice sorgente che non corrisponde a un’altra lingua, informate l’autore del sito, che studierà il vostro suggerimento e lo incorporerà nel codice sorgente.

Come si convertono i colori RGB in L*a*b*?

Andate alla pagina AWK, C, Dart, Java, JavaScript, Kotlin, Lua, PHP, Python, Ruby o Rust dove tale convertitore (che utilizza l’illuminante D65) è già implementato in aggiunta alla funzione di confronto dei colori.

Intervalli di valori in CIELAB e interpretazione del ΔE2000

Nello spazio colore CIELAB, la componente L* rappresenta la luminosità e varia tipicamente da 0 (nero) a 100 (bianco). Le componenti a* e b* definiscono gli assi cromatici: a* va dal verde al rosso, mentre b* va dal blu al giallo. In pratica, i valori di a* e b* si collocano solitamente tra -128 e +127, anche se possono superare leggermente questi limiti in base alle conversioni cromatiche.

Parametri k_l, k_c e k_h

I parametri k_l, k_c e k_h sono fattori di ponderazione applicati ai termini di luminosità (ΔL*), croma (ΔC*) e tinta (ΔH*) nella formula CIEDE2000. Il loro valore predefinito è 1, che corrisponde alle condizioni di osservazione standard raccomandate dalla Commissione internazionale per l’illuminazione. In pratica, questi coefficienti vengono regolati per riflettere condizioni specifiche: ad esempio, k_l = 2 viene talvolta utilizzato per dare maggiore peso alle differenze di luminosità (comune nella stampa), mentre k_c o k_h possono essere ridotti per aumentare la tolleranza alle variazioni di saturazione o tinta a seconda delle esigenze del controllo qualità. A seconda del contesto, questi coefficienti variano tipicamente tra 0,5 e 2.

ΔE2000 (CIEDE2000) misura la differenza percepita tra due colori: 0 significa colori identici, e valori più alti (fino a circa 185 nei casi estremi) indicano una differenza più evidente. Per esempio, un ΔE2000 intorno a 5 indica colori vicini, mentre intorno a 15 indica colori chiaramente distinti.

Esempio di utilizzo in 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

I risultati dei test

Il driver scritto in linguaggio C99, con 250 test statici precisi, ha dimostrato che questa funzione C++ è interoperabile con la funzione CIEDE2000 disponibile in altri linguaggi di programmazione.

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

File da scaricare

Sentitevi liberi di utilizzare questi file messi a disposizione da Michel, anche per scopi commerciali.

Comunità

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