色彩量化作为图像处理和计算机视觉领域的核心技术，一直是提升图像显示效果和优化存储性能的重要手段。传统的色彩量化方法多基于RGB空间的欧几里得距离计算，存在色彩感知不均匀的问题，使得处理后的图像在视觉感受上难以达到最佳效果。随着色彩科学的发展，CIELAB色彩空间由于其以人类视觉感知为基础的优势，逐渐成为色彩距离度量和聚类分析的重要选择。近年，HyAB距离公式作为一种兼顾亮度和色差的创新距离计算方式，成功被应用于k-means聚类算法，显著提升了色彩量化的效果，吸引了业界广泛关注。 传统色彩量化技术通常以RGB色彩空间作为计算基础，针对每个像素点选择距离最近的颜色进行映射。然而，sRGB空间的三元坐标构成虽然直观，但并未体现人眼对不同颜色差异的感知差异，如绿色和红色在视觉上距离较远，但其在RGB空间中的数值距离可能并不显著。
这种不均匀性导致量化后图像出现明显色偏或色块失真。为了更好地模拟人眼的视觉感知，CIELAB色彩空间被提出，将色彩分解为L*（亮度）、a*（红-绿轴）和b*（黄-蓝轴）三部分，试图在视觉感知上实现均匀分布。 在CIELAB空间中，色彩之间的差异通常用CIE76公式计算，即三维欧几里得距离，虽然最初的设计有效提升了色彩差异的感知准确度，但在大色差及某些蓝色色调的表现上仍存在局限。为了进一步改进色彩差异的计算方法，研究者们在2019年提出了CD1公式，也称为HyAB距离。HyAB距离的核心思想在于把亮度差异的计算方式由平方差转为绝对差，同时保留a*b*平面的欧几里得度量，实现了亮度和色彩空间在计算上的心理可分性。这种处理方式更符合人类视觉对大色差的感知表现，进一步提升色彩距离测量的准确性和鲁棒性。
采用HyAB距离公式的关键创新点在于它混合了“曼哈顿距离”（City Block）与欧几里得距离的优势，具体表现为亮度维度使用绝对差，而色相与饱和度维度依旧采用平方和开方的欧几里得结构。此举不仅解决了色彩过渡时的非线性问题，还有效避免了蓝色调错误识别的现象，提升了视觉体验的真实感。基于这一距离度量，结合常用的k-means聚类算法进行色彩量化，能够更准确地反映真实场景的色彩层次和细节。 k-means算法作为经典聚类方法，其迭代优化过程依赖于聚类中心与数据点间的距离度量。传统算法在CIELAB空间中通常采用三维欧几里得距离，而HyAB距离的引入改变了这一点。在使用HyAB距离时，距离函数强调亮度的绝对差异而非平方差，这使得k-means算法在聚类分配时更精准地捕捉亮度变化。
同时，聚类中心的更新步骤中，考虑到采用绝对差的最优解是中位数而非均值，算法进行了细微调整：亮度维度的中心以中位数计算，而色彩维度继续使用均值。这种“中位数与均值混合”策略有效保证了算法稳定性与量化效果的提升，避免了因均值偏移导致的色彩失真。 在实际应用中，对比HyAB k-means算法与传统sRGB和CIELAB欧几里得距离k-means算法时，HyAB方案在色彩保真度和细节表现上表现出明显优势。例如在对包含大量绿色和品红色调的图像进行16色量化处理时，HyAB方法能更好地恢复原始色彩的真实感，避免了绿帽子色调偏暗和品红色帽子褪色变灰的问题，虽有轻微色晕现象，但整体色彩表现更自然。此外，通过对亮度通道进行额外加权调整，HyAB k-means算法还能灵活控制亮度与色彩误差的平衡，满足不同视觉需求和场景应用。 机器学习和图像处理领域的实践经验表明，算法的性能不仅仅依赖于核心距离公式，还与整体系统的配合密切相关。
色彩量化往往还需要结合自动调色板大小选择、抑制色带现象以及合理降采样策略等多方面优化措施。同时，扩散抖动作为一种误差扩散技术，能够有效缓解色彩过渡中的块状假象，为量化图像增加视觉柔和感。在这方面，虽然HyAB k-means能提高纯色彩度量的效果，但若单独使用未必能超越经过系统复杂调试的传统方法。综合考虑，HyAB距离的医学色彩差异建模基础为传统方法注入了新的活力。 值得注意的是，尽管CIELAB空间及其改进的距离度量方案提供了诸多理论优势，但在部分图像尤其是含有平滑渐变和暗色调细节的场景下，sRGB空间的简单欧几里得度量依然表现出较好梯度平滑效果，显示了研发过程中权衡不同色彩空间的必要性。基于此，HyAB距离更适合作为色彩差异测量中的一环，辅助色彩量化算法更精确地捕捉大间距色彩差异，而非全场景的唯一选择。
从更广阔的视角来看，HyAB k-means色彩量化方法为图形编程与数字图像领域提供了极具实用价值的工具。它不仅实现了理论上对大色差检测的改进，也在实际图像压缩、传输和显示中展现出提升视觉质量的潜力。未来随着硬件性能和算法优化的进步，结合深度学习和自适应权重调节的混合色彩量化策略将可能结合HyAB距离公式的优势，推动色彩表现力达到新的高度。 总结而言，HyAB距离作为色彩感知差异测量的创新尝试，成功突破了传统欧几里得距离在亮度认知方面的局限性。其在CIELAB空间中结合k-means算法的实践证明了该方法在色彩量化中的卓越表现与易于控制的优势。对于追求高质量图像重构和更准确色彩表达的开发者和研究者，HyAB k-means提供了值得深入探索的方向。
继续优化算法细节、结合抖动技术及自动调色板选择，将使其在未来图像处理系统中发挥更大的作用，助力数字图像领域迈向更高水平的视觉再现效果。
