【色彩管理】YUV色彩模式详解 柔光的暖阳◎ 2023-01-18 11:27 328阅读 0赞 ## 00. 目录 ## ### 文章目录 ### * * 00. 目录 * 01. YUV模式概述 * 02. YUV采样格式 * 03. RGB转YUV * 04. YUV转RGB * 05. 附录 ## 01. YUV模式概述 ## YUV,是一种颜色编码方法。常使用在各个视频处理组件中。 YUV在对照片或视频编码时,考虑到人类的感知能力,允许降低色度的带宽。YUV是编译true-color颜色空间(color space)的种类,Y’UV, YUV, YCbCr,YPbPr等专有名词都可以称为YUV,彼此有重叠。“Y”表示明亮度(Luminance、Luma),“U”和“V”则是色度、浓度(Chrominance、Chroma)。 在现代彩色电视系统中,通常采用三管彩色摄像机或彩色CCD(点耦合器件)摄像机,它把摄得的彩色图像 信号,经分色、分别放大校正得到RGB,再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号R-Y、B-Y, 最后发送端将亮度和色差三个信号分别进行编码,用同一信道发送出去。这就是我们常用的YUV色彩空间。 采用YUV色彩空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。如果只有Y信号分量而没有U、V分量, 那么这样表示的图就是黑白灰度图。彩色电视采用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白电视机 的兼容问题,使黑白电视机也能接收彩色信号。根据美国国家电视制式委员会,NTSC制式的标准,当白光的 亮度用Y来表示时,它和红、绿、蓝三色光的关系可用如下式的方程描述:Y=0.3R+0.59G+0.11B 这就是常用 的亮度公式。色差U、V是由B-Y、R-Y按不同比例压缩而成的。如果要由YUV空间转化成RGB空间,只要进行 相反的逆运算即可。与YUV色彩空间类似的还有Lab色彩空间,它也是用亮度和色差来描述色彩分量,其中L为 亮度、a和b分别为各色差分量。 ## 02. YUV采样格式 ## YUV色彩模型利用人类视觉对亮度的敏感度比对色度的敏感度高的特点获得较RGB色彩模型的优势,为彩色电视系统广泛使用。YUV色彩模型将亮度信息从色度信息中分离了出来,并且对同一帧图像的亮度和色度采用了不同的采样率。在YUV色彩模型中,亮度信息Y与色度信息U\\V相互独立。Y信号分量为黑白灰度图。U、V信号分量为单色彩色图。黑白电视只利用Y分量,也解决了黑白电视和彩色电视的兼容问题。 YUV的采样格式如图所示: ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RlbmdqaW4yMDEwNDA0MjA1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70] 4:4:4,YUV三个分量具有相同的水平和垂直解析度。4:2:2,YUV三个分量具有相同的垂直解析度,但在水平方向上,UV两个分量的解析度是Y的一半。即每4个亮度分量样本值,对应有2个U和2个V色度分量样本值。4:2:0,在水平方向上和垂直方向上,UV两个分量的解析度是Y的一半,即每4个亮度分量样本值,对应有1个U和1个V色度分量样本值。 ## 03. RGB转YUV ## 从RGB到YUV的转换关系如下: ![在这里插入图片描述][20210506092116262.png] 当转换的目标是YUV4:4:4格式时,只需用对应的变换公式进行格式转换,不会带来信息的损失。如果是4:2:2或者4:2:0格式时,则先需要按照样本的位置进行抽样,这样会损失一部分色差信息,但对视觉效果影响不大。 ## 04. YUV转RGB ## 从YUV到RGB的转换关系如下: ![在这里插入图片描述][20210506092123280.png] 当是从YUV4:4:4格式时,只需用对应的变换公式进行格式转换,不会带来信息的损失。如果是4:2:2或4:2:0格式转换时,需要先对U、V两个分量使用插值方法补齐缺少的像素值。 ## 05. 附录 ## 参考博客:[颜色空间YUV简介][YUV] [watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RlbmdqaW4yMDEwNDA0MjA1Ng_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221021/598c3dfa8437448a96cc81217601aae7.png [20210506092116262.png]: /images/20221021/d3b09099f4884ef8b6a37ae6d87acad9.png [20210506092123280.png]: /images/20221021/0ea446254f234949a87171b471271da5.png [YUV]: https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50216901
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