HSL色空間とHSV色空間
下の図17の例では、図17aのオリジナルの画像に対し、図17bでHSLのSaturationとLightnessあるいはHSVのSaturationとValueを一定に保ってHueを−30度回転し、図17cではCIELABの輝度( L* 、すなわち知覚的な明るさの近似値)を一定に保って同じHueの回転(−30度)を施している。図17bでは、亀の甲羅はより暗く、背景はより明るくなっているように見えるなど、知覚的な明るさに関して大きな違いが表れている。
Hueは360度で不連続な円形の量であるため、単純な計算や定量的な比較が難しい。また、Hueは60度ごとに区分的に定義され、R, G, B に対するLightness・Value、Saturationの関係は、その区分に依存して決定される。この定義では、HSLやHSVの水平断面で見られる不連続性が生じる。
デジタル映像分野の専門家である Charles Poynton は、HSLやHSVに関する上述のような問題点について、次のように結論づけている。
HSBとHLSは、ユーザーが色を数値的に指定しなければならなかった時代に、Hue(色相)、Saturation(彩度)、Brightness(明度)、あるいはHue、Lightness(輝度)、Saturationを数値で指定するために開発されました。HSBとHLSの通常の定式化には、色覚特性に関して欠陥があります。ユーザーが色を視覚的に選んだり、別の手段に関連付けられた色を選んだり(例えばPANTONE)、あるいはL*u*v*やL*a*b*のような知覚に基づく仕組みを使ったりできるようになった現在では、HSBやHLSは放棄されるべきでしょう。
HSL、HSVそれぞれのSaturationは、次のように求められる。
S V = { 0 , if V = 0 C V , otherwise {\displaystyle S_{V}={\begin{cases}0,&{\text{if}}~~V\!=0\\{\frac {C}{V}},&{\text{otherwise}}\end{cases}}}
S L = { 0 , if L = 1 or L = 0 C 1 − | 2 V − C − 1 | = 2 ( V − L ) 1 − | 2 L − 1 | = V − L min ( L , 1 − L ) , otherwise {\displaystyle S_{L}={\begin{cases}0,&{\text{if}}~~L\!=\!1~~{\text{or}}~~L\!=\!0\\{\frac {C}{1-\vert 2V-C-1\vert }}={\frac {2(V-L)}{1-\vert 2L-1\vert }}={\frac {V-L}{\min(L,~1-L)}},&{\text{otherwise}}\end{cases}}}