CIEDE2000 的 PowerShell 实现

本页面提供了一个用 PowerShell 编程语言编写的 CIEDE2000 色差公式的参考实现。为了确保与某些第三方实现完全兼容（精确到小数点后十位），可能需要修改源代码中的注释。以下链接可以帮助您自动执行此操作。

PowerShell 中的ΔE2000 函数

让我们考虑一下这两种表述中更常见 和 学术性的（Sharma，2005 年）的一种。

# 此 PowerShell 函数属于公共领域，
# 与 CIE（国际照明委员会）无关。

# 经典实现，接受两种颜色 L*a*b* 并返回它们的差值 CIEDE2000。
# "L" 分量在 0 到 100 之间变化；"a" 和 "b" 理论上无界，通常被映射到 -128 到 127 之间。
function ciede_2000 {
	param(
		[double]$l_1, [double]$a_1, [double]$b_1,
		[double]$l_2, [double]$a_2, [double]$b_2
	)
	# 下面是用 PowerShell 计算 CIEDE2000 色差公式的过程。
	# k_l、k_c 和 k_h 是可调的参数因子，
	# 可根据具体的可视化需求（如纹理、背景）进行调整。
	$k_l = 1.0
	$k_c = 1.0
	$k_h = 1.0
	$n = ([math]::Sqrt($a_1 * $a_1 + $b_1 * $b_1) + [math]::Sqrt($a_2 * $a_2 + $b_2 * $b_2)) * 0.5
	$n = $n * $n * $n * $n * $n * $n * $n
	# 为更准确地考虑色度的影响，
	# 与平均色度相关的项被提升至七次方。
	$n = 1.0 + 0.5 * (1.0 - [math]::Sqrt($n / ($n + 6103515625.0)))
	# 应用色度校正因子，以补偿其非线性特性。
	$c_1 = [math]::Sqrt($a_1 * $a_1 * $n * $n + $b_1 * $b_1)
	$c_2 = [math]::Sqrt($a_2 * $a_2 * $n * $n + $b_2 * $b_2)
	# 相比 atan，更优先使用 atan2 函数，因为它可以计算
	# 点 (x, y) 在所有象限中的角度，并考虑 x 与 y 的符号。
	$h_1 = [math]::Atan2($b_1, $a_1 * $n)
	$h_2 = [math]::Atan2($b_2, $a_2 * $n)
	$h_1 = $h_1 + 2.0 * [math]::PI * ($h_1 -lt 0.0)
	$h_2 = $h_2 + 2.0 * [math]::PI * ($h_2 -lt 0.0)
	$n = [math]::Abs($h_2 - $h_1)
	# 避免分支逻辑依赖于编程语言的舍入模式（RoundingMode）。
	if (([math]::PI - 1E-14) -lt $n -and $n -lt ([math]::PI + 1E-14)) {
		$n = [math]::PI
	}
	# 当色相角位于不同象限时，
	# 简单的算术平均可能产生错误的角度，
	# 以下代码对这种角度偏差进行了修正。
	$h_m = ($h_1 + $h_2) * 0.5
	$h_d = ($h_2 - $h_1) * 0.5
	if ([math]::PI -lt $n) {
		$h_d += [math]::PI;
  		# 📜 根据Sharma的表述，不使用下一行，而是使用其后的一行。
		# 注：这两种变体在最终色差上的差异仅为 ±0.0003。
		$h_m += [math]::PI;
  		# $h_m += if ($h_m -lt [Math]::PI) { [Math]::PI } else { -[Math]::PI }
	}
	$p = 36.0 * $h_m - 55.0 * [math]::PI
	$n = ($c_1 + $c_2) * 0.5
	$n = $n * $n * $n * $n * $n * $n * $n
	# 色相旋转校正项用于调整算法的行为，
	# 尤其在比较蓝色区域时效果更明显。
	$r_t = -2.0 * [math]::Sqrt($n / ($n + 6103515625.0)) * [math]::Sin([math]::PI / 3.0 *
			[math]::Exp($p * $p / (-25.0 * [math]::PI * [math]::PI)))
	$n = ($l_1 + $l_2) * 0.5
	$n = ($n - 50.0) * ($n - 50.0)
	# 明度。
	$l = ($l_2 - $l_1) / ($k_l * (1.0 + 0.015 * $n / [math]::Sqrt(20.0 + $n)))
	# 这些系数用于调节谐波分量
	# 在色相差计算中的影响。
	$t = 1.0 +	0.24 * [math]::Sin(2.0 * $h_m + [math]::PI * 0.5) +
			0.32 * [math]::Sin(3.0 * $h_m + 8.0 * [math]::PI / 15.0) -
			0.17 * [math]::Sin($h_m + [math]::PI / 3.0) -
			0.20 * [math]::Sin(4.0 * $h_m + 3.0 * [math]::PI / 20.0)
	$n = $c_1 + $c_2
	# 色相。
	$h = 2.0 * [math]::Sqrt($c_1 * $c_2) * [math]::Sin($h_d) / ($k_h * (1.0 + 0.0075 * $n * $t))
	# 色度。
	$c = ($c_2 - $c_1) / ($k_c * (1.0 + 0.0225 * $n))
	# 返回平方根可确保 dE00 表示的是
	# CIELAB 空间中的几何距离（范围约为 0 到 185）。
	return [math]::Sqrt($l * $l + $h * $h + $c * $c + $c * $h * $r_t)
}

#  GitHub 项目 : https://github.com/michel-leonard/ciede2000-color-matching
#      在线测试 : https://michel-leonard.github.io/ciede2000-color-matching

# L1 = 51.5   a1 = 45.3   b1 = 4.8
# L2 = 51.1   a2 = 39.1   b2 = -3.9
# CIE ΔE00 = 5.1828681439 (Bruce Lindbloom, Netflix’s VMAF, ...)
# CIE ΔE00 = 5.1828865362 (Gaurav Sharma, OpenJDK, ...)
# 不同实现之间的差异 ≈ 1.8e-5

# 请参阅源代码中的注释，以在这些 ΔE*00 实现变体之间进行切换。

k_l、k_c 与 k_h 参数

CIEDE2000 公式中的参数 k_l、k_c 和 k_h 是分别应用于亮度 (ΔL*) 、彩度 (ΔC*) 和色相 (ΔH*) 成分的加权系数。在源代码中，它们被定义为常数，默认值为 1，与国际照明委员会（CIE）规定的标准观测条件一致。在实践中，您可能需要调整这些系数以反映特定的条件：例如，k_l = 2 有时用于增加亮度差异的权重（这在纺织业中很常见），而 k_c 或 k_h 则可减小，以增加对饱和度或色调变化的容忍度。总而言之，这些系数通常在 0.5 到 2 之间变化，其中 1 是最常见的值。

源代码的准确性和可靠性

关于最终的ΔE2000，Sharma的学术形式与Lindblom的简化形式（本页默认显示）之间的差异不超过±0.0003。此处介绍的实现是64位版本，并保证精度超过10位小数；因此，选择其中一种形式仅仅是技术细节上的差异。在页面顶部，您可以在这两种表述之间进行选择；当前显示的是简化表述。

如何判断某个CIEDE2000的实现是学术型还是简化型？

• 计算 ciede_2000(56.6, 43.6, 41.1, 68.4, 9.4, -8.6) 的值
• 如果结果是 30.0001，则为学术型（例如 Sharma、OpenJDK 等）
• 如果结果是 29.9999，则为简体型（例如 Lindbloom、Netflix VMAF等）

如何将 RGB 颜色转换为 L*a*b*？

请访问 AWK、 C、 Dart、 Java、 JavaScript、 Kotlin、 Lua、 PHP、 Python、 Ruby 或 Rust 页面，除了颜色比较功能外，这里已经实现了这种转换器（使用 D65 照明）。

CIELAB 中的数值范围和 ΔE2000 的解释

在 CIELAB 色彩空间中，L* 表示明度，通常在 0（黑色）到 100（白色）之间变化。a* 和 b* 成分代表颜色轴：a* 从绿色到红色，而 b* 从蓝色到黄色。实际上，a* 和 b* 的数值几乎总是限制在 -128 到 +127 之间，尽管标准并未对这两个分量规定正式的限制范围。

ΔE2000 （CIEDE2000）用于量化两种颜色的感知差异：0 表示完全相同，数值越大（最高可达185及以上）表示差异越明显。例如，ΔE2000 约为 5 表示颜色较接近，而约为 15 则表示颜色明显不同。当 ΔE2000 值超过 40 时，比较的颜色几乎没有任何共同之处；这就是测量能够可靠地告诉我们的全部信息。

PowerShell 中的使用示例

有时必须 : Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Bypass -Scope Process

# Compute the Delta E (CIEDE2000) color difference between two L*a*b* colors in Microsoft PowerShell

. .\ciede-2000.ps1

$dE = ciede_2000 26.2 31.1 4.9 26.1 26.8 -3.7
Write-Output $dE

# .................................................. This shows a ΔE2000 of 5.6403371072
# As explained in the comments, compliance with Gaurav Sharma would display 5.6403515920

测试结果

我们的测试程序用 C99 编写，包含 250 个精确的静态测试。这些测试可确保您的计算即使在关键的极限情况下也能准确无误，例如当反正切函数返回数学上未定义的值时。结果表明，该 PowerShell 版 CIEDE2000 函数与我们提供的 41 种其他编程语言兼容。

CIEDE2000 Verification Summary :
  First Verified Line : 22,-120,28,87.18,-87,-33.18,67.02466305752021
             Duration : 1221.15 s
            Successes : 10000000
               Errors : 0
      Average Delta E : 63.0540
    Average Deviation : 4.1e-15
    Maximum Deviation : 1.6e-13

要下载的文件

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