[解決済み] 色の類似性チェックのためのアルゴリズム

質問

2つのRGB色を比較して、その類似性の値を生成するアルゴリズムを探しています（ここで、類似性とは、"平均的な人間の知覚に関して似ているという意味です")。

何かアイデアはありますか？

EDIT :

私はもう答えることができないので、私の解決策を質問の編集として置くことにしました。

私は、私自身の色の比較を扱うことができるように、私のアプリで真の色の (非常に) 小さなサブセットを使用することに決めました。私は約 30 色で作業し、それらの間のハードコードされた距離を使用します。

iPhoneアプリなので、私はobjective-Cで作業し、実装は多かれ少なかれ、色間の距離を示す以下の表を表す行列です。

どのように解決するのですか？

RGB距離 で ユークリッド空間 は、人間の平均的な知覚とあまり似ていません。

あなたは YUV 色空間を使用すると、この要素が考慮されます。

 |  Y' |     |  0.299     0.587    0.114   | | R |
 |  U  |  =  | -0.14713  -0.28886  0.436   | | G |
 |  V  |     |  0.615    -0.51499 -0.10001 | | B |

また CIE の色空間も利用できます。

EDITです。

私が言及するのは YUV 色空間は、簡単な式で計算できる安価な近似値である。しかし、知覚的に一様ではありません。知覚的に一様とは、色値における同じ量の変化が、ほぼ同じ視覚的重要性の変化をもたらすべきであるということです。 もし、より正確で厳密な測定基準が必要であれば、次のことを考慮する必要があります。 CIELAB 色空間または別の知覚的に一様な空間 (変換のための簡単な公式がないとしても) を考慮する必要があります。