CIE Lab与CIE LCH颜色空间转换

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具体LCH颜色空间特点如下：

（1）LCH颜色空间符合人眼对色彩辨别的基础属性；

（2）三个颜色分量L、C、H之间的相关性低，有利于将人眼视觉频率响应特性按照不同分量进行独立描述；

（3）LCH颜色空间以与设备无关的均匀色空间CIE1976 L*a*b*为基础，在颜色描述的视觉均匀性上可以达到较好的水平；

     有科研人员等对LCH、CIE1976L*a*b*、RGB、OHTA和YCC五种常用的颜色空间进行了分量相关性的研究。大致的研究结论如下：

（1）图像平均自相关值随像素间距增大而降低，像素间距与平均自相关值两者之间存在较弱的负指数函数关系；

（2）在LCH颜色空间下，图像颜色分量之间的自相关水平低于其他颜色空间下的相关性水平，表明LCH图像分量包含较多的高频成分；

（3）LAB颜色空间分量的自相关值略高于RGB等颜色空间；

（4）LCH图像颜色空间分量互相关低于其他色空间；

（5）LAB颜色空间分量的互相关值略高于RGB等颜色空间；

（6）以明度、彩度、色调角为分量支撑的LCH颜色空间，其三个分量的相关性总体上低于RGB、LAB等颜色空间；

（7）在LCH分量图像的互相关中，明度分量与彩度分量间的互相关性明显低于明度/色调角、彩度/色调角之间的相关性；

（8）在LCH分量图像的自相关性上，明度、彩度、色调角三个分量差异较明显，但总体处于低水平，体现出分量图像具有较多的颜色细节；

CIE-L*ab —> CIE-L*CH°

1. var_H = arc_tangent( CIE-b*, CIE-a* )  //Quadrant by signs
   
2. 
   
3. if ( var_H > 0 ) var_H = ( var_H / PI ) * 180
   
4. else             var_H = 360 - ( abs( var_H ) / PI ) * 180
   
5. 
   
6. CIE-L* = CIE-L*
   
7. CIE-C* = sqrt( CIE-a* ^ 2 + CIE-b* ^ 2 )
   
8. CIE-H° = var_H

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CIE-L*CH° —>CIE-L*ab

1. //CIE-H° from 0 to 360°
   
2. 
   
3. CIE-L* = CIE-L*
   
4. CIE-a* = cos( degree_2_radian( CIE-H° ) ) * CIE-C*
   
5. CIE-b* = sin( degree_2_radian( CIE-H° ) ) * CIE-C*

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