图像色彩空间YUV和RGB的差别

http://blog.csdn.net/scg881008/article/details/7168637

假如是200万像素的sensor,是不是RGB一个pixel是2M,YUV是1M?



首先,200万象素的sensor,就是有2M个pixel;
    YUV是电视传输用的名词,一个亮度信号(Y),两个色差信号(U分量、V分量)
    YUV(亦称YCrCb)是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL)。YUV主要用于优化彩色视频信号的传输,使其向后兼容老式黑
白电视。与RGB视频信号传输相比,它最大的优点在于只需占用极少的带宽(RGB要求三个独立的视频信号同时传输)。其中“Y”表示明亮度
(Luminance或Luma),也就是灰阶值;而“U”和“V”表示的则是色度(Chrominance或Chroma),作用是描述影像色彩及饱和
度,用于指定像素的颜色。“亮度”是通过RGB输入信号来创建的,方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。“色度”则定义了颜色的两个方面—色调与饱和
度,分别用Cr和CB来表示。其中,Cr反映了GB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。而CB反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮
度值之同的差异。

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。

YUV (YCrCb)和4:2:2, 4:1:1, 4:2:0
  是指亮度信号Y和红/蓝色差信号的抽样格式. 在dv中, ntsc是4:1:1, pal采用4:2:0. 注意, 4:2:0并非蓝色差信号采样
为0,而是和4:1:1相比,在水平方向上提高1倍色差采样频率,在垂直方向上以Cr/Cb间隔的方式减小一半色差采样.



RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准,是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的,RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色,这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色,是目前运用最广的颜色系统之一。
  而与我们电脑相关的地方,就是目前的显示器大都是采用了RGB颜色标准,这就是为什么它对我们来说这么重要了。
  在显示器上,是通过电子枪打在屏幕的红、绿、蓝三色发光极上来产生色彩的,目前的电脑一般都能显示32位颜色,约有一百万种以上的颜色。如果说它所显示的颜色还不能完全吻合自然界中的某种色彩的话,那已经几乎是我们肉眼所不能分辩出来的了。

RGB是从颜色发光的原理来设计定的,通俗点说它的颜色混合方式就好象有红、绿、蓝三盏灯,当它们的光相互叠合的时候,色彩相混,而亮度却等于两者亮度之总和(两盏灯的亮度嘛!),越混合亮度越高,即加法混合。

  有色光可被无色光冲淡并变亮。如蓝色光与白光相遇,结果是产生更加明亮的浅蓝色光。知道它的混合原理后,在软件中设定颜色就容易理解了.

  红、绿、蓝三盏灯的叠加情况,中心三色最亮的叠加区为白色,加法混合的特点:越叠加越明亮。
  红、绿、蓝三个颜色通道每种色各分为255阶亮度,在0时“灯”最弱——是关掉的,而在255时“灯”最亮。当三色数值相同时为无色彩的灰度色,而三色都为255时为最亮的白色,都为0时为黑色。

YUV和RGB是两种不同的颜色空间。一般来说,用YUV的话,可以节省存储空间,且对视频编解码有利。不过LCD直接接收的格式基本都是RGB的,在DSP或者类似控制器里面有专门的YUV到RGB的转换电路。

RGB
是由YUV进行矩阵计算得到的,其效果要比S端子和CVBS好很多.是目前电脑显示器上主要用的视频接口(VGA),但毕竟还是模拟信号,所以以后的主流
都是TMDS(最小差分信号传输)信号的DVI接口和HDMI接口.毕竟数字才是未来吗,呵呵...而这些接口之间有些是可以很轻松的进行转换的,所以使
用的时候我们根据需要可以进行必要的改进.

YUV和YCbCr是有区别的。YUV是基于RGB进行转化的,一般用于传统的电视,YCbCr是基于YUV的移位,一般用于数字视频

时间: 2024-08-01 03:48:44

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【视频处理】YUV与RGB格式转换

YUV格式具有亮度信息和色彩信息分离的特点,但大多数图像处理操作都是基于RGB格式. 因此当要对图像进行后期处理显示时,需要把YUV格式转换成RGB格式. RGB与YUV的变换公式如下: YUV(256 级别) 可以从8位 RGB 直接计算: Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B U = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128 V = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128 反过来,RGB 也可以直接从YUV

YUV到RGB的转换

以下内容来源于网络,下面三个链接里的内容是比较好的,感谢博主的分享. http://blog.csdn.net/housisong/article/details/1859084 http://blog.csdn.net/tommy_wxie/article/details/37909643 http://www.cnblogs.com/qinjunni/archive/2012/04/06/2434393.html   这里有介绍YUV转RGB的优化 位运算和查表法 YUV到RGB的转换公式:

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YUV与RGB的相互转换

YUV到RGB: int C = Y - 16; int D = U - 128; int E = V - 128; int R = 298 * C + 409 * E + 128; int G = 298 * C - 100 * D - 208 * E + 128; int B = 298 * C + 516 * D + 128; RGB到YUV: int Y = ((66*r + 129*g + 25*b) >> 8) + 16; int U = ((-38*r + -74*g + 112

图像色彩空间之RGB与HSI

根据颜色感知的角度来分类,颜色空间可考虑分成如下3类. 1)混合型颜色空间:按3种基色的比例合成颜色.例如,RGB,CMY(K)和XYZ等颜色空间就属于这种类型. 2)非线性亮度/色度型颜色空间:这种色彩空间的特点是用一个分量表示非色彩的感知,用两个独立的分量表示色彩的感知.当需要黑白图像时,这样的系统非常方便.例如,YUV等. 3)强度/饱和度/色调型颜色空间:用饱和度和色度描述色彩的感知,可使颜色的解释更直观,而且对消除光亮度的影响很有用.例如,HSV, HSL等. RGB颜色模型对应笛卡儿