Наиболее «стабильное» представление цвета: RGB? HSV? CIELAB?

В информатике существует несколько цветовых представлений: стандартный RGB, но также HSV, HSL, CIE XYZ, YCC, CIELAB, CIELUV, ... Мне кажется, что в большинстве случаев эти представления пытаются чтобы приблизиться к человеческому зрению (идентичные по восприятию цвета должны иметь похожие представления)

Но я хочу знать, какое представление является наиболее "стабильным", когда дело касается изображений. У меня есть объект, скажем, бутылка кока-колы, и у меня есть тысячи фотографий этой бутылки, сделанных в самых разных обстоятельствах (основное различие будет заключаться в том, насколько светлая или темная картинка, но есть ориентация и т. Д.) )

Мой вопрос: какое представление цвета эмпирически даст мне наиболее стабильное представление цветов бутылки? «Красный» цвет этикетки не должен сильно отличаться. Что ж, я знаю, что это будет по-разному, но я хотел бы знать наиболее "стабильное" представление.

Меня учили, что HSV лучше, чем RGB для такого рода вещей, но я понятия не имею, как отдых.

Править (технические детали): Я беру одну особенность бутылки. Я выбираю соответствующие пиксели на тысячах изображений этой точки. Теперь у меня есть облако точек, которые зависят от представления. Мне нужно представление, которое минимизирует «размер» этого облака, например такое, которое минимизирует среднее расстояние от точек облака до его центра масс.