ΔE是否为可靠的颜色感知距离计算指标？色卡排序异常咨询

我尝试按“最大差异”对色卡排序，却得到了异常结果。比如下图中的第5号（#0DE0FE）和第14号（#01DDAE）颜色，在非色盲视觉感受中极为相似，相似度远高于后续部分颜色，但它们与此前所有颜色的最小ΔE值，却高于后续多数颜色。想知道ΔE是否可作为计算颜色“感知距离”的可靠方式，还是应采用其他方法？

颜色十六进制代码 #

> x.hex
 [1] "#060186" "#8EF905" "#F5C5F7" "#805200" "#0DE0FE" "#D0135D" "#0B834F" "#FABF74" "#417BEA" "#FA4D01"
[11] "#DC39FC" "#590708" "#919913" "#01DDAE" "#068896" "#D28B8B" "#7C4C8E" "#A3BCE7" "#0C5378" "#F1E11E"
[21] "#A24731" "#495C0D" "#01B633" "#4A30FE" "#BB7D0A" "#680F41" "#C1D597" "#FC75C1" "#A786C7" "#29A4DD"
[31] "#FD0A3D" "#43A99B" "#B16A8D" "#D002A2" "#BA7755" "#FECBB6" "#253467" "#FF9143" "#8A763A" "#5960A6"
[41] "#B79D66" "#70A271"

与此前颜色的最小ΔE值 #

> DeList
 [1] 117.25473  69.53788  55.00019  46.90173  38.54371  37.20359  36.32807  35.23608  28.57360  27.10889
[11]  26.77178  25.24130  24.39958  24.24133  22.51525  22.23315  20.50791  19.93881  19.63842  19.45253
[21]  19.31200  19.04087  18.90102  18.64973  18.25806  18.08846  17.55115  17.19687  16.82420  15.35578
[31]  15.17018  14.95605  14.77414  14.67706  14.67703  14.37527  14.16665  14.02716  14.00375  13.90574
[41]  13.84133

使用的R代码 #

ΔE计算代码：

spacesXYZ::DeltaE( lab.matrix[i,], lab.matrix[j,], 2000 )

LAB转十六进制代码：

x <- lab.matrix[pal.list,]  # 从矩阵提取LAB数值
x.lab <- colorspace::LAB(x) # 转换为LAB色彩空间类
(x.hex <- colorspace::hex(x.lab)) # 转换为十六进制字符串

ΔE的可靠性与替代方案 #

ΔE（尤其是你使用的ΔE 2000）是目前工业界和色彩科学中广泛使用的感知色差计算方法，但它并非完美匹配人类视觉的所有场景，原因如下：

1. 视觉感知的复杂性：人类视觉对不同颜色区域的敏感度不同——比如对蓝绿色调的区分度可能低于对红黄色调的区分度，ΔE 2000虽然针对这一点做了优化，但仍无法完全复刻人类视觉的主观感受。你提到的第5号（亮青色）和第14号（青绿色）颜色，在LAB空间中可能因L（明度）和a/b（色度）的组合，使得ΔE计算值偏高，但人类视觉会将它们归为相近的冷色调，产生“相似”的主观感受。
2. 排序逻辑的局限：你采用的是“每次选择与已有色卡最小ΔE最大的颜色”的贪心策略，这种方法本身可能陷入局部最优，无法保证全局的最大差异分布。即使ΔE完全准确，贪心排序也可能出现视觉上的相似颜色被提前选中的情况。

替代方法建议 #

• 尝试其他ΔE变体：比如ΔE 94或ΔE CMC，不同变体对明度、色度、色相的权重设置不同，可能更贴合你的视觉感受。不过ΔE 2000通常是最接近人类感知的版本。
• 使用基于视觉模型的色彩空间：比如CIECAM02或CAM16，这些空间更贴近人类视觉系统的工作机制，基于它们计算的色差可能更符合主观感受。R语言中colorspace包支持CAM16空间的转换和色差计算。
• 优化排序算法：放弃贪心策略，改用全局优化算法（如模拟退火、遗传算法）来选择色卡组合，确保整体的最大视觉差异分布，而不是每次只选局部最优的颜色。
• 引入主观评价校准：如果需要严格匹配人类视觉，可以将ΔE计算结果与小规模用户的主观相似度评分进行校准，建立自定义的色差权重模型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ian