良い色の類似性メトリックとは何ですか？

[0,1]にはRGBの色がいくつかあり、人間に知覚されるように、それらの類似性を評価する方法を見つけたいと考えています。

私は2つのアイデアを念頭に置いていますが、他のオプションもあると確信していますが、どちらが最善であるか、またはおそらく最善ではなく、トレードオフのみであるかどうかはわかりません。

私の最初のアイデアは、RGBカラーをXYZポイントとして扱い、それらの距離を計算することです。

私が持っている別のアイデアは、RGB値をヒストグラムとして扱い、ドット積を使用してそれらの間の類似値を取得することです。値が大きいほど優れています。

ただし、すべてのカラーチャネルが知覚される明るさが同じであるとは限らないので、両方の場合にカラーチャネルに異なる重みを付ける必要がありますか？

また、おそらく、カラー値に対してsRGB補正（たとえば、各カラーチャネルのsqrt）を実行する必要があると考えています。

他の色空間が存在することも知っているので、類似性の値を指定するのに適しているのかもしれません。

これに対するもう1つの課題は、異なるディスプレイが同じカラー値を異なる方法で表示することです。これがこの場合に関連するかどうかはわかりません。

ヘルプ/指示を提供できる人はいますか？

[0,1]にRGBの色がいくつかあり、人間が認識しているように、それらの類似性を評価する方法を見つけたいと考えています。

これは大きなテーマであり、大まかにカラーアピアランスモデルのバナーの下にあります。なぜそれが厳密に単純な形成ではないのかは、その色が人間の生物を超えて存在しないという色の心理物理学的性質によるものです。

私の最初のアイデアは、RGBカラーをXYZポイントとして扱い、それらの距離を計算することです。

私が持っている別のアイデアは、RGB値をヒストグラムとして扱い、ドット積を使用してそれらの間の類似値を取得することです。値が大きいほど優れています。

ただし、すべてのカラーチャネルが同じ明るさを持っているとは限らないので、両方の場合にカラーチャネルに異なる重みを付ける必要がありますか？

最良のアドバイスは、暗号化のように、自分自身を転がさないことです。最善の場合には、フィールドの他の研究者がすでに打った壁にぶつかる次善のシステムに到達する可能性があります。既存のモデルと研究に基づいて作業を行うと、ニーズに対してより正確になる場合があります[1]。

CAMに関する歴史的な進展を指摘することもできますが、ここではIPTカラーエンコーディングモデルと、色と色相を角度としてモデル化した円筒形の同等物を研究することを提案する方が簡単です。IPTモデルの進化により、以前のラボモデルの問題のほとんどが克服され、CIECAM02に関連する作業の一部が簡略化されます。

これに対するもう1つの課題は、異なるディスプレイが同じカラー値を異なる方法で表示することです。これがこの場合に関連するかどうかはわかりません。

IPT、およびその問題に関するすべてのRGB色空間は、1931年のCIE研究に基づいています。そのため、この種の問題はより低いレベルで解決されます。

[1]この拡張された答えは、独自のソリューションのローリングが最適ではないアプローチである理由を説明しようとする以下のウルフ氏のコメントによるものです。

複雑な測定基準が許容できる場合は、ここで説明する知覚ベースのアプローチを検討することをお勧めします。このメトリックは、2つの画像の知覚的差異を選択するように設計されています。そのための2つの主要なテストがあります。輝度ベースと色ベースです。まず、画像の空間周波数に応じたコントラストの変化に対する感度に基づいて、不均一なしきい値係数を推定することで、輝度の変化がいかに重要かという質問に答えることができます。2つ目は、CIE LAB色空間のユークリッド距離に基づいていますが、輝度が薄明および暗所の範囲内にある場合に色の違いがあまり重要にならないように少し変更されています。その指標に関連する論文のリストは、こちらにあります。