Cet espace a une particularité intéressante. Alors qu'avec les autres transformées, linéaires en particulier, les coordonnées dans l'espace sont arbitraires et la « distance » entre deux couleurs ne correspond pas nécessairement à une différence perceptuelle. Deux couleurs, à égale distance d'une troisième couleur, dans l'espace des couleurs devraient normalement être à égale distance perceptuellement.

L'espace L^*A^*B^* est isotropique perceptuellement: deux points à égale distance d'un troisième paraissent également différentes.

Quel est l'avantage principal de ce type d'espace de couleur ? Un des problèmes de la compression d'image, c'est la discrétisation des couleurs. Supposons que nous ayons une image contenant des millions de couleurs distinctes, mais que nous voulions n'en avoir que 256. Comment choisir les couleurs ? Clairement, peu importe l'algorithme que nous choisirons, nous devons avoir recours à une mesure de différence de couleur. Dans l'espace RGB, il n'est pas aisé de mesurer perceptuellement la différence entre deux couleurs. Souvent, on utilise une heuristique qui pondère différemment les composantes rouges, vertes et bleues. En espace L^*A^*B^*, la métrique (la mesure de différence) devient simplement la distance euclidienne entre deux couleurs.

Pour convertir de RGB à L^*A^*B^*, nous devons commencer par transformer vers XYZ, puis, nous trouvons:

• l^* = 116((y/y_max)^1/3)-16
  
• a^* = 500((x/x_max)^1/3) - (y/y_max)^1/3)
  
• b^* = 200((y/y_max)^1/3) - (z/z_max)^1/3)
  

• x = x_max(p + a^*/500)³
  
• y = y_maxp³
  
• z = z_max(p-b^*/200)³
  
• où p = (l^*+16)/116