色差仪作为颜色评定的专业仪器，可以比较试样与标样之间的颜色差异，并通过内置的色差公式，给比色后的总色差值ΔE值。本文对色差仪常见的用于ΔE值计算的七个色差公式做了介绍，对颜色测量知识感兴趣的朋友不妨了解一下！
所属颜色空间及原理：基于CIELAB颜色空间，CIELAB是一种均匀颜色空间，L代表明度，范围从0（黑色）到100（白色）；a表示红绿色度，正值为红色方向，负值为绿色方向；b*表示黄蓝色度，正值为黄色方向，负值为蓝色方向。该公式通过计算两个颜色在这三个维度上的差值平方和的平方根，来衡量颜色差异，即△E*ab=[(△L*)2+(△a*)2+(△b*)2]1/2。
优点：计算简单直观，容易理解和应用，在许多工业领域如纺织、涂料、印刷等早期的颜色质量控制中广泛使用。
缺点：在某些颜色区域，尤其是低饱和度或色调变化较大的区域，与人眼实际的颜色感知差异存在不一致，可能导致对颜色差异的评估不准确。
应用场景：对颜色精度要求不是特别高的一般性颜色对比和质量控制，例如一些普通消费品的外观颜色检查。
所属颜色空间及原理：基于CIELUV颜色空间，L同样表示明度，u和v*是色度坐标。△E*uv=[（△L*）2+（△u*）2+（△v*）2]1/2，通过计算这三个坐标的差值平方和的平方根得到色差。
优点：在一些与视频显示、颜色编码相关的领域，CIELUV颜色空间有一定优势，该公式能较好地适应这些领域对颜色差异的计算需求。
缺点：相比CIELAB颜色空间下的公式，其应用范围相对较窄，在其他传统工业颜色控制领域使用较少。
应用场景：视频技术、计算机图形学等领域中对颜色差异的评估，特别是在与设备相关的颜色表示和转换中。
所属颜色空间及原理：基于CIELAB颜色空间，是CIE在1994年提出的改进公式。考虑了不同颜色区域人眼对颜色差异的敏感度不同，引入了权重因子。公式为△E*94=[（△L*/kLSL）)2+（△C*ab/kCSC）2+（△H*ab/kHSH）2]1/2，其中C*ab=[（a*）2+（b*）2]1/2表示彩度，H*ab为色调差，kL、kC、kH是根据应用场景设定的常数（一般在纺织应用中，kL=1，kC=kH=2），SL、SC、SH是与颜色相关的权重函数。
优点：在纺织、印染等行业中，对于小色差的评估比ΔE*ab更符合人眼视觉特性，提高了颜色差异评估的准确性。
缺点：公式相对复杂，计算量较大，且权重因子的选择需要根据具体应用场景确定，增加了使用的难度。
应用场景：主要应用于纺织、印染行业的颜色质量控制和颜色匹配，尤其是对小色差的精确评估。
所属颜色空间及原理：基于CIELAB颜色空间，由英国染色师和配色师协会（CMC）提出。公式为△E*CMC=[（△L*/SL）2+（△C*ab/SC）2+（△H*ab/SH）2)]1/2。其中2:1和1:1表示不同的权重比例，2:1中彩度的权重相对较大（常用于纺织行业，更注重颜色的鲜艳度差异）；1:1对明度、彩度和色调的权重相对较为平均。SL、SC、SH是与颜色相关的权重函数。
优点：与人眼视觉感知有很好的一致性，能更准确地反映人对颜色差异的主观感受，在颜色质量控制和颜色匹配中表现出色。
缺点：公式复杂，计算繁琐，且权重函数的确定需要一定的专业知识和经验。
应用场景：广泛应用于纺织、印染、涂料等行业对颜色差异要求较高的质量控制、颜色配方调整和颜色评估等场景。
所属颜色空间及原理：基于CIELAB颜色空间的进一步改进，是目前公认与人眼视觉感知一致性最好的色差公式。它全面考虑了颜色的色调、彩度、明度以及视觉适应等多种因素对色差计算的影响。公式包含了复杂的计算和多个修正项，通过对这些因素的综合处理来准确计算颜色差异。
优点：在各种颜色区域都能更准确地模拟人眼对颜色差异的感知，大大提高了颜色差异评估的准确性，适用于高端颜色质量控制、颜色科学研究等对精度要求极高的领域。
缺点：公式极其复杂，计算量非常大，对计算设备和专业知识要求较高，使用成本相对较高。
应用场景：高端印刷、汽车涂装、航空航天等对颜色准确性要求极高的行业，以及颜色科学研究中的精确颜色差异测量。
所属颜色空间及原理：基于CIELAB颜色空间，由德国标准化学会（DIN）提出。它对CIELAB颜色空间下的色差计算进行了改进，旨在减少在不同颜色区域的计算误差，更好地匹配人眼对颜色差异的感知。具体公式包含了对明度、彩度和色调差异的修正计算。
优点：在德国及一些欧洲工业标准中被采用，对于符合其标准要求的颜色评估具有较好的准确性和一致性。
缺点：应用范围相对局限于遵循德国及相关欧洲标准的行业和领域，通用性不如一些国际广泛认可的公式。
应用场景：德国及欧洲一些对颜色质量控制有特定标准要求的工业领域，如汽车制造、机械工程等行业的颜色相关质量检测。
所属颜色空间及原理：基于HunterLab颜色空间，该空间由L（明度）、a（红绿色度）、b（黄蓝色度）三个参数构成。公式△EHunter=[（△L）2+（△a）2+（△b）2]1/2通过计算这三个参数的差值平方和的平方根来确定颜色差异。
优点：计算相对简单，对测量设备和计算要求较低，在一些对精度要求不是极高的工业应用中容易使用。
缺点：相比其他基于更现代颜色空间的公式，其颜色差异评估的准确性和与人眼视觉感知的一致性较差。
应用场景：食品、塑料、涂料等对颜色精度要求相对较低的行业的初步颜色质量控制和颜色比较。
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