现代色彩管理技术的缺陷
在人的视觉中，可以说任何色彩都是在对比状态下存在的，或者是在相对条件下存在的，是从整体中显现出来的。而人的知觉也不可能单独地去感受某一种颜色，总是在一个大的整体中去感受各个部分，进一步说，对一块颜色的认识，与它存在的环境有关。同一颜色在不同的照明条件、不同的媒体、不同的背景下，以及由不同的观察者观察都具有不同的颜色感觉即色貌。因此，为了解决这一问题，人们提出了色貌模型，通过色貌模型，可以在一个确定的环境下再现不同观察条件的颜色属性。
基于ICC的现代色彩管理系统所用的与设备无关的色空间PCS通常为CIELab或CIEXYZ。CIEXYZ不是一个色貌模型，CIELab色空间由于可以计算明度、饱和度和色相，并且有简单的色适应转换，被近似认为是一个色貌模型，但CIELab色空间存在着以下缺陷。
1）CIELab色空间的色相缺乏视觉的均匀性，即色空间中同一色相角上的颜色在视觉上并不具有相同的色相，特别在红色和蓝色区域。而在色彩管理中进行颜色转换时，往往是通过保持同一色相角的颜色的色相不变，改变明度和饱和度来进行颜色匹配的，这就要求所用的色空间必须具有极好的色相均匀性。
2）CIELab色差公式是利用单个的色块在恒定的视觉条件下得出的，因此它只能计算特定条件下色块之间的颜色差别，而不能预测不同视觉条件下的复杂空间图像的颜色差别。
3）CIELab只适合恒定视觉条件下的颜色复制，不适合跨媒体和跨平台的颜色复制。
CIELab虽然被认为是一个近似的色貌模型，但它只能用于预测相同视觉条件下的颜色属性，因此，还不能完全作为一个用于颜色转换的标准的色空间。
色貌模型
色貌模型是指能够对颜色的相关属性，如明度、色相和彩度进行预测的数学模型。具体来说就是指通过特定照明、背景以及观察环境等条件下的CIE色度参数（如三刺激值）进行颜色属性参数（如明度、饱和度和色相）计算或预测的数学公式或数学模型。色貌模型主要是解决不同媒体在不同的观察条件、不同的背景和不同的观察环境下的颜色真实再现问题。
1998年，CIE负责测试色貌模型的分技术委员会1-34提出了CIECAM97s，在色貌模型的研究上取得了很大的成功，同时也吸引业内很多研究人员对它进行了进一步的研究，随着研究的深入，研究人员很快发现CIECAM97s存在一些不足，并提出了很多修改的建议，于是2002年CIE又推荐了新一代的CIECAM02色貌模型，CIECAM02是基于CIECAM97s模型建立的，并进行了大量的修改和简化，包括一个线性的色适应转换、一个新的非线性响应压缩函数和颜色感觉属性计算方法的修改。然而，CIECAM02虽然能够预测不同视觉条件下的颜色再现效果，却没有将人类视觉的空间和时间特性与图像视觉效果结合起来。因此，在2004年，Fairchild和Johnson又推荐了图像色貌模型iCAM（image Color Appearance Model），iCAM结合了人类视觉的空间和时间特性，具有很好的色相均匀性，既可以预测复杂图像的色貌特征，又可以测量图像的差别和质量，适合于跨媒体图像复制和高动态范围的成像技术。
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