色彩分析工具开发日志

工具简介

色彩分析工具用于在浏览器本地分析 ColorChecker 24 色卡照片。用户上传图片后，工具通过 ROI 区域采样 24 个色块，计算色差、饱和度偏差、白平衡、曝光和噪声相关指标。

相关链接

• 色彩分析工具
• 色彩分析说明

实现方式、计算公式与参考值

本工具仿照 Imatest 的 Colorcheck 模块，通过计算分析上传色卡照片的对应色块，并与标准色块参考值比较，得到色差、饱和度、白平衡、曝光和噪声结果。

当前核心流程：

1. 用户上传照片。
2. 用户调整 ROI，使 6 x 4 网格对应 ColorChecker 24 个色块。
3. 工具采样每个色块中心区域的平均 RGB。
4. 将采样 RGB 转换到 Lab。
5. 将采样 Lab 与标准 Lab 参考值比较。
6. 输出 ΔE00、ΔC00、白平衡、曝光和噪声相关结果。

当前色差计算使用：

• ΔE00：用于衡量整体色差。
• ΔC00：用于观察色彩饱和度/色度方向的差异。

当前颜色转换链路：

sRGB -> 线性 RGB -> XYZ -> CIELAB

参考值来源于 Imatest 内置的 X-Rite default: post-Nov2014 D50 ColorChecker 图卡数据。当前项目使用 STANDARD_COLORCHECKER_LAB 作为主要参考值来源。

附件

• Imatest 读取下载参考图 summary CSV
• 网页端读取默认参考图 CSV
• 网页端上传本地下载参考图 CSV

开发日志

2026-06-23｜Imatest 对比排查：曝光口径差异

修改结论

本次没有修改算法。当前结论是：网页端工具与 Imatest 的色差结果在标准参考图场景下较接近；曝光相关差异更可能来自亮度口径不一致，但这仍然是推测，需要后续通过小实验验证。

当前应优先验证的方向是：保留现有 Lab / 色差计算链路，同时为曝光相关字段新增一个更接近 Imatest Pixel 字段的 8-bit sRGB 像素亮度口径。

问题现象

网页端标准参考图结果与 Imatest summary 存在差异，尤其是曝光相关字段。

Imatest 灰阶曝光区使用 Pixel 字段，例如：

• 19 white: 241.3
• 22 neutral 5: 121.0
• 24 black: 50.0

网页端当前导出的 Y_meas 使用线性亮度乘以 255。对于中灰块，线性亮度数值会显著低于 gamma 编码像素亮度。

标准参考图场景下，网页端的 Delta-E 00 / Delta-C 00 与 Imatest summary 中对应字段接近：

这些数值接近是结果事实。是否完全由四舍五入造成，仍属于推测，需要更细粒度的原始计算过程验证。

排查过程

本次对比使用了三份文件：

• Imatest 读取下载参考图的 summary CSV。
• 网页端直接读取默认参考图导出的 CSV。
• 网页端上传本地下载参考图导出的 CSV。

网页端默认参考图和网页端上传本地下载参考图的对比结果显示：

• R_detected / G_detected / B_detected 一致。
• R_ref / G_ref / B_ref 一致。
• DE00 / DC00 一致。
• Y_meas / Y_ref 一致。
• 主要差异是 SampledPixels。

本地上传参考图每个色块采样像素约为 33.5 万，网页端默认参考图每个色块采样像素约为 1.7 万。

Imatest summary 写明：

• Color space: sRGB
• Reference: X-Rite default, post-Nov2014 D50
• Fill factor: 0.65
• ROI WxH pixels: 8000, 5333

Imatest 表中 L-ideal / a*-ideal / b*-ideal 与项目 STANDARD_COLORCHECKER_LAB 基本对应。

基于以上事实，当前推测如下：

• 曝光口径不一致是主要候选原因。依据是 Imatest 使用接近 gamma 编码 8-bit 像素亮度的 Pixel 字段，而网页端当前 Y_meas 使用线性亮度。
• ROI / canvas 缩放不是当前最强候选原因。依据是网页端默认参考图与网页端本地上传参考图在 RGB、DE00、DC00、Y 字段上保持一致。
• 参考 Lab 与色差公式目前看起来不是主要问题。依据是标准参考图场景下，网页端与 Imatest 的 Delta-E 00 / Delta-C 00 接近。

这些仍然只是当前阶段的分析，不是最终定位结论。

2026-06-23｜Imatest 对齐排查：CSV 口径与前端显示对齐

修改结论

本次已完成三类轻量修改：

1. 曝光相关字段改为使用更接近 Imatest Pixel 字段的 8-bit sRGB 像素亮度口径。
2. CSV 导出字段改为更接近 Imatest summary 的展示顺序，先展示结果，再展示参与计算的数据，最后展示辅助参考数据。
3. 页面色块表中的参考 RGB 显示改为 Imatest R-ref / G-ref / B-ref 小数值，避免页面与 CSV 参考值口径不一致。

当前页面主结果仍使用项目原有的未四舍五入计算结果。Delta-E 00 / Delta-C 00 公式本身没有修改。

问题现象

网页端与 Imatest 的 Delta-E 00 / Delta-C 00 已经非常接近，但部分色块仍存在约 0.01 级别差异，例如标准参考图场景下：

本次对比还确认：Lab 保留 2 位后再计算、保留 3 位后再计算、以及原始未四舍五入计算三种方式中，保留 3 位与原始未四舍五入结果最接近 Imatest。保留 2 位并不能解释差异。

排查过程

本次使用网页端导出的 color-analysis-result CSV 与 Imatest summary CSV 对比。

对比结果事实：

• R-meas / G-meas / B-meas 与 Imatest 表格在 3 位小数显示层面一致。
• L-meas / a*-meas / b*-meas 与 Imatest 表格基本一致，典型差异约为 0.00 到 0.01。
• L-ideal / a*-ideal / b*-ideal 与 Imatest 表格一致。
• 因为输入 Lab 已基本一致，0.01 级别的 Delta-E 00 / Delta-C 00 差异目前不应再优先归因于 RGB 或 Lab 输入数据。

已完成的代码事实：

• pixelLuminance 使用 0.2126729 * R + 0.7151522 * G + 0.072175 * B，不做 sRGB 线性化，用于曝光 Y19 / Y22 / Y24、CSV Pixel value / Y_meas。
• CSV 当前按以下顺序导出：Pixel value、Saturation%、Delta-E 00、Delta-C 00、Delta-C 00(corr)、WB_ERR_S_HSV、L-meas / a*-meas / b*-meas、L-ideal / a*-ideal / b*-ideal、R-meas / G-meas / B-meas、R-ideal / G-ideal / B-ideal、R-ref / G-ref / B-ref。
• R-ideal / G-ideal / B-ideal 与 R-ref / G-ref / B-ref 当前写入的是本次 Imatest summary 表中的参考数据。
• Delta-C 00(corr) 当前项目没有对应计算公式，CSV 暂时保留空列，没有伪造数据。

当前只保留以下判断：

• 0.01 级别差异是事实。
• RGB 与 Lab 输入基本一致是事实。
• 差异是否来自 CIEDE2000 / Delta-C00 公式实现细节、内部精度或 Imatest 的校正项，目前仍未定位，不能下结论。

2026-06-23｜噪声与 SNR 对齐：二阶去趋势版本

修改结论

本次完成噪声与 SNR 的第一版 Imatest 对齐：

1. CSV 主表继续保留色准相关结果。
2. CSV 下方新增独立的 Noise / SNR for gray patches 19-24 区域，输出 19-24 灰阶块的 Y-SNR(dB) / R-SNR(dB) / G-SNR(dB) / B-SNR(dB)。
3. 噪声计算改为先对采样区域做二维二阶趋势拟合，再使用残差标准差计算 SNR。
4. 前端 SNR 模块统一显示 19-24 色块的 Y-SNR(dB)。
5. CSV 和前端增加视觉噪声名称：Omega (Total Visual Noise 1) @ L*=50。

阶段性结论：色差、曝光、CSV 口径、灰阶 SNR 与前端显示已经达到基本可用状态。后续仍可以继续优化与 Imatest 的少量差异，但当前不再属于阻塞基本功能的问题。

问题现象

初版 SNR 使用采样区域内原始像素标准差计算：

SNR(dB) = 20 * log10(signal / noise)

公式本身与 Imatest 说明一致，但实拍图中网页端的 SNR 明显低于 Imatest。对比发现主要原因是网页端直接把色块内部渐变、照明不均、局部阴影也计入 noise，导致 noise 偏大。

排查过程

查阅 Imatest 噪声资料后确认：Imatest 会对色块区域的低频趋势进行处理，再计算 noise。基于该事实，本次实现了轻量二阶去趋势：

value = a + b*x + c*y + d*x*x + e*x*y + f*y*y
noise = std(value - fittedValue)
SNR(dB) = 20 * log10(signal / noise)

实拍图 D65-300LUX-1 对比结果显示，二阶去趋势后 19-24 灰阶块 SNR 已明显接近 Imatest：

对比事实：

• 二阶去趋势前，Y-SNR(dB) 最大差异约 6.73 dB。
• 二阶去趋势后，Y-SNR(dB) 最大差异约 0.31 dB。
• 这说明主要差异来自 noise 口径，而不是 SNR(dB) 公式本身。

仍需保留的限制说明：

• 当前实现是轻量拟合版本，不声称完整复刻 Imatest 所有噪声选项。
• Delta-C 00(corr) 当前仍未实现，CSV 保留空列。
• Omega (Total Visual Noise 1) @ L*=50 使用项目当前视觉噪声估算逻辑，后续如需严格对齐 Imatest，需要单独继续排查。