人眼雖能感知數百萬種顏色，卻未必能準確區分它們。兩種略有差異的顏色可能看起來相同，而相同的顏色在不同視角和光照條件下也可能呈現差異。這給色彩溝通帶來了挑戰。對于設計師和制造商而言，無法精確識別和傳達色彩會使標準復制與差異檢測工作變得復雜。

為實現色彩的精準復現，制造商與設計師需借助量化顏色屬性并計算數值差異的方法。CIELAB（即CIE L*a*b*）作為一種設備無關的三維色彩空間，通過三個數值測量并比較所有可感知色彩。在此空間中，數值差異直接對應人類感官可辨別的變化程度。

CIELAB基于對立色理論，該理論表明人腦將視網膜輸入解讀為明暗差異（明度）及對立色對（紅/綠、藍/黃）的差異。此即色彩對立關聯原理——一種顏色不可能同時呈現紅與綠、黃與藍的特性。例如，你永遠不會看到“帶綠的紅色"。

什么是CIELAB色彩模型？

L、a、b色彩空間由HunterLab創始人理查德·S·亨特于1942年定義。Hunter的體系采用標記為L、a和b的坐標，這些坐標基于CIE 1931 XYZ色彩空間計算得出，旨在實現更佳的感知均勻性。1976年，國際照明委員會（CIE）基于Hunter體系創建了CIELAB模型作為改進方案。為區分兩者，CIELAB采用L*、a*、b*標記法?！癈IE"源自該組織法語名稱：Commission Internationale de l'éclairage（國際照明委員會）。

Hunter L, a, b與CIELAB(L*, a*, b*)均基于對立色理論，該理論認為人眼通過對立色對感知顏色：

• L軸：明暗對立，低數值(0–50)表示暗，高數值(51–100)表示亮。

• a軸：紅與綠，正值表示紅色，負值表示綠色。

• b軸：黃與藍，正值表示黃色，負值表示藍色。

理想的色階應保持均勻性，即單位色差在視覺上呈現等效，不受色相影響。實際應用中，無論是Hunter L, a, b還是CIELAB色階都無法均勻。Hunter色階采用對Y/Yn施加平方根函數來計算明度(L)，這種方法會壓縮黃色區域的數值并擴展藍色區域的數值。相比之下，CIELAB采用立方根函數處理X/Xn、Y/Yn和Z/Zn，并在接近黑色時進行線性擴展。雖然這整體上提高了均勻性，但CIELAB往往過度擴展了色域中的黃色區域。兩種色標體系在測量和設定容差標準方面均有效。不過CIELAB通常能更貼近視覺感知。通過實踐，兩種體系都能支持對色彩值的直觀理解和交流。

CIELAB模型中的色彩計算

測量色彩時，需使用分光色度儀分析樣本。該儀器通過定向（45°/0°）或漫射（d/8°）幾何結構照射樣本，并以標準化方式收集反射光以確保測量精度。

分光色度儀記錄樣品的反射率（%R），即可見光譜各波長（通常為400-700納米）下反射光的百分比。這些數據經轉換為三刺激值，該值會考慮標準光源和觀察者函數。隨后三刺激值被轉換為L*a*b*坐標系。

在此三維系統中

• L*值決定亮度，數值越高表示越亮，數值越低表示越暗。

• a*值描述顏色在紅色（+a）與綠色（-a）之間的位置。

• b*值描述顏色在黃色（+b）與藍色（-b）之間的位置。

當a*=0且b*=0時，顏色為中性灰色，其明度僅由L*值決定。

垂直L*軸范圍為0（黑色）至100（白色）。

這些數值在各行業廣泛應用。例如在食品工業中，L*可指示面包外皮等烘焙食品的明度，a*可測量肉類或番茄制品的紅色程度，b*則能反映奶酪或面食的黃色程度?；贑IELAB計算色差可實現精準的食品質量控制，確保外觀一致性并滿足消費者預期。除食品領域外，CIELAB值在塑料、紡織、涂料及印刷等行業同樣廣泛應用，以保障色彩再現的一致性。

CIELAB模型通過坐標系中的點來表示每種顏色，涵蓋無限可能。基于這些數值，通過額外計算可量化兩種顏色間的總色差ΔE00。

深入了解顏色測量

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