Конвертация OpenCV L * a * b * в RGB дает вывод в градациях серого

Не берите в голову. Мне удалось решить это самому, и это было очень приятно. Для тех, кто заинтересован и испытывает те же проблемы, что и я, вот алгоритм и код:

1. Конвертировать CIE-Lб * к XYZ. Это необходимо, потому что CIE-Lb * не является линейным цветовым пространством, поэтому нет прямого преобразования в RGB.

   void CIElabtoXYZ(cv::Mat& image, cv::Mat& output){
   float WhitePoint[3] = {0.950456, 1, 1.088754};
   Mat fX = Mat::zeros(image.size(), CV_32FC1);
   Mat fY = Mat::zeros(image.size(), CV_32FC1);
   Mat fZ = Mat::zeros(image.size(), CV_32FC1);
   Mat invfX = Mat::zeros(image.size(), CV_32FC1);
   Mat invfY = Mat::zeros(image.size(), CV_32FC1);
   Mat invfZ = Mat::zeros(image.size(), CV_32FC1);
   
   for(int x = 0;x < image.rows;x++){
   for(int y = 0;y < image.cols;y++){
   fY.at<float>(x,y) = (image.at<Vec3f>(x,y)[0] + 16.0) / 116.0;
   fX.at<float>(x,y) = fY.at<float>(x,y) + image.at<Vec3f>(x,y)[1] / 500.0;
   fZ.at<float>(x,y) = fY.at<float>(x,y) - image.at<Vec3f>(x,y)[2] / 200.0;
   }
   }
   invf(fX, invfX);
   invf(fY, invfY);
   invf(fZ, invfZ);
   for(int x = 0;x < image.rows;x++){
   for(int y = 0;y < image.cols;y++){
   output.at<Vec3f>(x,y)[0] = WhitePoint[0] * invfX.at<float>(x,y);
   output.at<Vec3f>(x,y)[1] = WhitePoint[1] * invfY.at<float>(x,y);
   output.at<Vec3f>(x,y)[2] = WhitePoint[2] * invfZ.at<float>(x,y);
   }
   }
   }
   
   void invf(cv::Mat& input, cv::Mat& output){
   for(int x = 0;x < input.rows;x++){
   for(int y = 0;y < input.cols;y++){
   output.at<float>(x,y) = pow(input.at<float>(x,y), 3);
   if(output.at<float>(x,y) < 0.008856){
   output.at<float>(x,y) = (input.at<float>(x,y) - 4.0/29.0)*(108.0/841.0);
   }
   }
   }
   }
   

2. Конвертировать XYZ в RGB

   void XYZtoRGB(cv::Mat& input, cv::Mat& output){
   float data[3][3] = {{3.240479, -1.53715, -0.498535}, {-0.969256, 1.875992, 0.041556}, {0.055648, -0.204043, 1.057311}};
   Mat T = Mat(3, 3, CV_32FC1, &data);
   Mat R = Mat::zeros(input.size(), CV_32FC1);
   Mat G = Mat::zeros(input.size(), CV_32FC1);
   Mat B = Mat::zeros(input.size(), CV_32FC1);
   
   for(int x = 0;x < input.rows;x++){
   for(int y = 0;y < input.cols;y++){
   R.at<float>(x,y) = T.at<float>(0,0)*input.at<Vec3f>(x,y)[0] + T.at<float>(1,0)*input.at<Vec3f>(x,y)[1] + T.at<float>(2,0)*input.at<Vec3f>(x,y)[2];
   G.at<float>(x,y) = T.at<float>(0,1)*input.at<Vec3f>(x,y)[0] + T.at<float>(1,1)*input.at<Vec3f>(x,y)[1] + T.at<float>(2,1)*input.at<Vec3f>(x,y)[2];
   B.at<float>(x,y) = T.at<float>(0,2)*input.at<Vec3f>(x,y)[0] + T.at<float>(1,2)*input.at<Vec3f>(x,y)[1] + T.at<float>(2,2)*input.at<Vec3f>(x,y)[2];
   }
   }
   
   //Desaturate and rescale to constrain resulting RGB values to [0,1]
   double RminVal, GminVal, BminVal;
   double RmaxVal, GmaxVal, BmaxVal;
   Point minLoc;
   Point maxLoc;
   
   minMaxLoc( R, &RminVal, &RmaxVal, &minLoc, &maxLoc );
   minMaxLoc( G, &GminVal, &GmaxVal, &minLoc, &maxLoc );
   minMaxLoc( B, &BminVal, &BmaxVal, &minLoc, &maxLoc );
   
   Mat matMin = Mat::zeros(1, 4, CV_32FC1), matMax = Mat::zeros(1, 4, CV_32FC1);
   matMin.at<float>(0,0) = RminVal; matMin.at<float>(0,1) = GminVal; matMin.at<float>(0,2) = BminVal; matMin.at<float>(0,3) = 0;
   double min, max;
   minMaxLoc( matMin, &min, &max, &minLoc, &maxLoc );
   float addWhite = -min;
   matMax.at<float>(0,0) = RmaxVal + addWhite; matMax.at<float>(0,1) = GmaxVal + addWhite; matMax.at<float>(0,2) = BmaxVal + addWhite; matMax.at<float>(0,3) = 1;
   minMaxLoc( matMax, &min, &max, &minLoc, &maxLoc );
   float Scale = max;
   
   for(int x = 0;x < input.rows;x++){
   for(int y = 0;y < input.cols;y++){
   output.at<Vec3f>(x,y)[2] = (R.at<float>(x,y) + addWhite) / Scale;
   output.at<Vec3f>(x,y)[1] = (G.at<float>(x,y) + addWhite) / Scale;
   output.at<Vec3f>(x,y)[0] = (B.at<float>(x,y) + addWhite) / Scale;
   }
   }
   imshow("Unscaled RGB", output);
   }