为 sRGB 到 CIELAB 颜色空间转换生成 3DLUT（.3dl 文件）

Question

我们的 API 中已经有一个高度优化的类来读取 3D Lut（Nuke 格式）文件并将转换应用于图像。因此，与其使用复杂的公式逐个像素地迭代并将 RGB 值转换为 Lab (RGB->XYZ->Lab) 值，我认为最好为 RGB 生成一个查找表到 LAB（或 XYZ 到实验室）变换。这可能吗？

我了解 3D Lut 如何用于从 RGB 到 RGB 的转换，但我对 RGB 到 Lab 感到困惑，因为 L、a 和 b 具有不同的范围。有什么提示吗？

编辑：

你能解释一下 Lut 是如何工作的吗？ 这里有一种解释：link

例如，以下是我对 RGB->RGB 变换的 3D Lut 的理解： 一个示例 Nuke 3dl Lut 文件：

0    64   128   192   256   320   384   448   512   576   640   704   768   832   896   960  1023 
R, G, B 
0, 0, 0 
0, 0, 64 
0, 0, 128 
0, 0, 192 
0, 0, 256 
.
.
.
0, 64, 0
0, 64, 64
0, 64, 128
.
.

这里不是为源 10 位 RGB 值生成 1024*1024*1024 表，而是将每个 R、G 和 B 范围量化为 17 个值，生成 4913 行表。 第一行给出了可能的量化值（我认为这里只有长度和最大值很重要）。现在假设，如果源 RGB 值为 (20, 20, 190 )，则输出将是第 4 行 (0, 0, 192)（使用一些插值技术）。那是对的吗？ 这个是 10 位源的，你可以通过将范围从 0 更改为 255 来生成一个类似的 8 位源？

同样，您将如何进行 sRGB->Lab 转换？

Answer 1

另一种方法是使用图形硬件，也就是“通用 GPU 计算”。为此有一些不同的工具，例如OpenGL GLSL、OpenCL、CUDA、...与 CPU 解决方案相比，您应该获得大约 100 倍甚至更多的令人难以置信的加速。

最“兼容”的解决方案是使用带有特殊片段着色器的 OpenGL，您可以使用它来执行计算。这意味着：将您的输入图像作为纹理上传到 GPU，使用特殊的着色器程序将其渲染到（目标）帧缓冲区中，该程序将您的 RGB 数据转换为 Lab（或者它也可以使用查找表，但大多数浮点计算在 GPU 上比表/纹理查找更快，所以我们不会在这里这样做）。

首先，将您的 RGB 到 Lab 转换功能移植到 GLSL。它应该适用于浮点数，因此如果您在原始转换中使用整数值，请摆脱它们。 OpenGL 使用“clamp”值，即 0.0 和 1.0 之间的浮点值。它看起来像这样：

vec3 rgbToLab(vec3 rgb) {
    vec3 lab = ...;
    return lab;
}

然后，编写着色器的其余部分，它将获取 (RGB) 纹理的像素，调用转换函数并将像素写入颜色输出变量（不要忘记 alpha 通道）：

uniform sampler2D texture;
varying vec2 texCoord;

void main() {
    vec3 rgb = texture2D(texture, texCoord).rgb;
    gl_FragColor = vec4(lab, 1.0);
}

相应的顶点着色器应在填充整个屏幕（帧缓冲区）的目标四边形的左下角写入(0,0) 的texCoord 值和在右上角写入(1,1)。

最后，通过在与图像大小相同的帧缓冲区上进行渲染，在您的应用程序中使用此着色器程序。渲染一个填充整个区域的四边形（不设置任何变换，只需渲染一个从二维顶点(-1,-1) 到(1,1) 的四边形）。将统一值 texture 设置为您作为纹理上传的 RGB 图像。然后，从设备读回帧缓冲区，它应该包含您在 Lab 颜色空间中的图像。

Answer 2

假设您的源色彩空间是一个三元组字节（RGB，每个 8 位），并且两个色彩空间都存储在名称分别为 SourceColor 和 TargetColor 的结构中，并且您有一个如下所示的转换函数：

TargetColor convert(SourceColor color) {
    return ...
}

然后你可以像这样创建一个表：

TargetColor table[256][256][256]; // 16M * sizeof(TargetColor) => put on heap!

for (int r, r < 256; ++r)
  for (int g, g < 256; ++g)
    for (int b, b < 256; ++b)
      table[r][g][b] = convert({r, g, b}); // (construct SourceColor from r,g,b)

然后，对于实际的图像转换，请使用替代转换函数（我建议您编写一个图像转换类，它在其构造函数中采用函数指针 / std::function，因此它很容易交换）：

TargetColor convertUsingTable(SourceColor source) {
    return table[source.r][source.g][source.b];
}

注意空间消耗是16M * sizeof(TargetColor)（假设Lab是32位，这将是64MBytes），所以表应该是堆分配的（如果你的类要存储，它可以存储在类中存在于堆上，但最好在构造函数中使用new[] 分配它并将其存储在智能指针中。