使用未知的颜色收集大小生成视觉上不同的颜色

使用未知的颜色收集大小生成视觉上不同的颜色

我认为您的问题应分为两个问题：

1. 如何将颜色映射到n维笛卡尔空间中，并定义颜色之间的欧几里得距离函数，以使该距离反映人类观察者的差异。
2. 给定n维长方体，请生成一系列点，以使到目前为止生成的任何两个点之间的最小欧几里得距离最大化。

现在的答案：

1. 使用CIEDE2000色差公式计算色差。所述CIEDE2000公式是基于LCH颜色空间（光度，色度和色调）。LCH颜色空间表示为圆柱体（请参见此处的图像）。

但是，差异公式是高度非线性的。因此，不可能将颜色映射到正方形网格中，以至于欧几里得距离将产生CIEDE2000色差。

基于不太准确的模型，我们可以使用基于Lab颜色空间（L * a * b
*）
的CIE76色差公式。我们可以直接在此色彩空间上使用欧几里得距离来测量差异。在RGB或CMYK值与L* a * b
之间没有转换的简单公式，因为RGB和CMYK颜色模型取决于设备。首先需要将RGB或CMYK值转换为特定的绝对颜色空间，例如sRGB或Adobe
RGB。该调整将取决于设备，但是来自转换的结果数据将与设备无关，从而允许将数据转换为CIE 1931颜色空间，然后转换为L * a * b

。此文章解释程序和公式。

1. 对于L * a * b *颜色空间和CIE76色差公式-我们需要解决3D立方体的问题。

我相信您最好的策略是将多维数据集分为8个多维数据集，这将产生27个点。使用这些要点。现在将8个多维数据集中的每一个划分为另外8个多维数据集。对于每个多维数据集，已经使用了27个点中的12个，因此剩下15* 8个新点。在每个附加步骤n中，您可以生成15 * 8 ^ n个附加点。

每个步骤中设置的点应进行排序，以使两个连续点之间的最小距离最大化。