RGB和YUV之比较 (转)

http://blog.csdn.net/qfnu08zzr/article/details/6763159

RGB 原理

   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像有红、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。 

   RGB 颜色称为加成色,因为您通过将 R 、 G 和 B 添加在一起(即所有光线反射回眼睛)可产生白色。 加成色用于照明光、电视和计算机显示器。 例如,显示器通过红色、绿色和蓝色荧光粉发射光线产生颜色。绝大多数可视光谱都可表示为红、绿、蓝 (RGB) 三色光在不同比例和强度上的混合。 这些颜色若发生重叠,则产生青、洋红和黄。

对一种颜色进行编码的方法统称为 “ 颜色空间 ” 或 “ 色域 ” 。用最简单的话说,世界上任何一种颜色的 “ 颜色空间 ” 都可定义成一个固定的数字或变量。 RGB (红、绿、蓝)只是众多颜色空间的一种。采用这种编码方法,每种颜色都可用三个变量来表示 - 红色绿色以及蓝色的强度。记录及显示彩色图像时, R GB 是最常见的一种方案。但是,它缺乏与早期黑白显示系统的良好兼容性。因此,件多电子电器厂商普遍采用的做法是,将 RGB 转换成 YUV 颜色空同,以维持兼容,再根据需要换回 RGB 格式,以便在电脑显示器上显示彩色图形。 

RGB24 是指 R , G , B 三个分量各占 8 位

RGB32 是指 R , G , B , A 四个分量各占 8 位

在 Windows 桌面属性外观中编辑颜色时,有 YUV 和 RGB 两种编辑 方法。

  YUV 主要用于优化彩色视频信号的传输,使其向后相容老式黑白电视。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频宽( 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 ” 是透过 RGB 输入信号来建立的,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。

  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,那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。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电视信号。

   YUV 与 RGB 相互转换的公式如下( RGB 取值范围均为 0-255 )︰

   Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B

   U = -0.147R - 0.289G + 0.436B

   V = 0.615R - 0.515G - 0.100B

   R = Y + 1.14V

   G = Y - 0.39U - 0.58V

   B = Y + 2.03U

  在 DirectShow 中,常见的 RGB 格式有 RGB1 、 RGB4 、 RGB8 、 RGB565 、 RGB555 、 RGB24 、 RGB32 、 ARGB32 等;常见的 YUV 格式有 YUY2 、 YUYV 、 YVYU 、 UYVY 、 AYUV 、 Y41P 、 Y411 、 Y211 、 IF09 、 IYUV 、 YV12 、 YVU9 、 YUV411 、 YUV420 等。

主要的采样格式有 YCbCr 4:2:0 、 YCbCr 4:2:2 、 YCbCr 4:1:1 和 YCbCr 4:4:4 。其中 YCbCr 4:1:1 比较常用,其含义为:每个点保存一个 8bit 的亮度值 ( 也就是 Y 值 ) ,每 2x2 个点保存一个 Cr 和 Cb 值 , 图像在肉眼中的感觉不会起太大的变化。所以, 原来用 RGB(R , G , B 都是 8bit unsigned) 模型, 1 个点需要 8x3=24 bits (如下图第一个图),(全采样后, YUV 仍各占 8bit )。按 4:1:1 采样后,而现在平均仅需要 8+(8/4)+(8/4)=12bits ( 4 个点, 8*4 ( Y ) +8(U)+8(V)=48bits ) , 平均每个点占 12bits( 如下图第二个图 ) 。这样就把图像的数据压缩了一半。

  上边仅给出了理论上的示例,在实际数据存储中是有可能是不同的,下面给出几种具体的存储形式:

  ( 1 ) YUV 4:4:4

   YUV 三个信道的抽样率相同,因此在生成的图像里,每个象素的三个分量信息完整(每个分量通常 8 比特),经过 8 比特量化之后,未经压缩的每个像素占用 3 个字节。

  下面的四个像素为 : [Y0 U0 V0] [Y1 U1 V1] [Y2 U2 V2] [Y3 U3 V3]

  存放的码流为 : Y0 U0 V0 Y1 U1 V1 Y2 U2 V2 Y3 U3 V3

  ( 2 ) YUV 4:2:2

  每个色差信道的抽样率是亮度信道的一半,所以水平方向的色度抽样率只是 4:4:4 的一半。对非压缩的 8 比特量化的图像来说,每个由两个水平方向相邻的像素组成的宏像素需要占用 4 字节内存。

  下面的四个像素为: [Y0 U0 V0] [Y1 U1 V1] [Y2 U2 V2] [Y3 U3 V3]

  存放的码流为: Y0 U0 Y1 V1 Y2 U2 Y3 V3

  映射出像素点为: [Y0 U0 V1] [Y1 U0 V1] [Y2 U2 V3] [Y3 U2 V3]

  ( 3 ) YUV 4:1:1

   4:1:1 的色度抽样,是在水平方向上对色度进行 4:1 抽样。对于低端用户和消费类产品这仍然是可以接受的。对非压缩的 8 比特量化的视频来说,每个由 4 个水平方向相邻的像素组成的宏像素需要占用 6 字节内存。

  下面的四个像素为 : [Y0 U0 V0] [Y1 U1 V1] [Y2 U2 V2] [Y3 U3 V3]

  存放的码流为 : Y0 U0 Y1 Y2 V2 Y3

  映射出像素点为: [Y0 U0 V2] [Y1 U0 V2] [Y2 U0 V2] [Y3 U0 V2]

  ( 4 ) YUV4:2:0

   4:2:0 并不意味着只有 Y , Cb 而没有 Cr 分量。它指得是对每行扫描线来说,只有一种色度分量以 2:1 的抽样率存储。相邻的扫描行存储不同的色度分量,也就是说,如果一行是 4:2:0 的话,下一行就是 4:0:2 ,再下一行是 4:2:0... 以此类推。对每个色度分量来说,水平方向和竖直方向的抽样率都是 2:1 ,所以可以说色度的抽样率是 4:1 。对非压缩的 8 比特量化的视频来说,每个由 2x2 个 2 行 2 列相邻的像素组成的宏像素需要占用 6 字节内存。

  下面八个像素为: [Y0 U0 V0] [Y1 U1 V1] [Y2 U2 V2] [Y3 U3 V3]

   [Y5 U5 V5] [Y6 U6 V6] [Y7U7 V7] [Y8 U8 V8]

  存放的码流为: Y0 U0 Y1 Y2 U2 Y3 Y5 V5 Y6 Y7 V7 Y8

  映射出的像素点为: [Y0 U0 V5] [Y1 U0 V5] [Y2 U2 V7] [Y3 U2 V7]

   [Y5 U0 V5] [Y6 U0 V5] [Y7U2 V7] [Y8 U2 V7]

时间: 2024-10-14 00:49:24

RGB和YUV之比较 (转)的相关文章

RGB、YUV和YCbCr(转)

http://blog.sina.com.cn/s/blog_a85e142101010h8n.html 之前对RGB.YUV和YCbCr一直没有清晰的理解和认识,今天打算做一个小结,结合网上的文章谈谈自己的看法,也希望有机会看到这篇文章的人能指点一二,相互交流,共同进步. 首先要说明,上述的RGB.YUV和YCbCr都是人为规定的彩色模型或颜色空间(有时也叫彩色系统或彩色空间).它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明.本质上,彩色模型是坐标系统和子空间的阐述. [1]RGB R

matlab公共函数之RGB与YUV转换

matlab中有自带的rgb转ycbcr函数,但是根据观测,其Y的值为[16 235],不符合我们的要求,所以,提供另一种规范下的转换脚本函数,其Y的值满足[0 255] RGB转YUV % function yuv = myrgb2yuv(image) % input params. % image: input color image with 3 channels, which value must be [0 255] % output % yuv: 3 channels(YUV444,

认识RGB和YUV

多年来,对于大部分人来说,对图形信号的认识不外有三种:射频信号,复合视频信号,S视频信号.射频信号是由复合视频信号调到高频上,普通电视机的天线输入信号用于射频信号,复合视频信号的输入出是用RGA端子.既是我们最常见的音频接口 ,S视频信号的入出是用四苡端子.俗称S端子.在清晰度上,S端子最高,复合视频次之,射频视合最差. 随着DVD播放机和数字机顶盒的出现,为了提供更清晰度的图形,两种新的视频形态也展现在大众眼前,这就是RGB和YUV信号,也叫彩色分量信号,说其新,其实对专业工作和视频玩家来说.

关于RGB转换YUV的探讨与实现

最近在Android手机上使用相机识别条形码工作取得了比较理想的进展,自动识别功能基本完成,然而在手动识别指定条形码图片时遇到困难,由于Zxing开源Jar包识别图片的颜色编码式为YUV,而普通的图片使用RGB颜色分量来保存颜色信息.非压缩的24位的BMP图像就采用RGB空间来保存图像.一个像素24位,每8位保存一种颜色强度(0-255),例如红色保存为 0xFF0000.经过两天的探索与查阅相关YUV与RGB资料后,尝试编写了RGB转换为YUV代码,几番调试后终于转换成功.下面就作一些简单介绍

算法优化:rgb向yuv的转化最优算法

朋友曾经给我推荐了一个有关代码优化的pdf文档<让你的软件飞起来>,看完之后,感受颇深.为了推广其,同时也为了自己加深印象,故将其总结为word文档.下面就是其的详细内容总结,希望能于己于人都有所帮助. 速度取决于算法 同样的事情,方法不一样,效果也不一样.比如,汽车引擎,可以让你的速度超越马车,却无法超越音速:涡轮引擎,可以轻松 超越音障,却无法飞出地球:如果有火箭发动机,就可以到达火星. 代码的运算速度取决于以下几个方面 1.  算法本身的复杂度,比如MPEG比JPEG复杂,JPEG比BM

多媒体编程基础之RGB和YUV

一.概念 1.什么是RGB? 对一种颜色进行编码的方法统称为“颜色空间”或“色域”.用最简单的话说,世界上任何一种颜色的“颜色空间”都可定义成一个固定的数字或变量.RGB(红.绿.蓝)只是众多颜色空间的一种.采用这种编码方法,每种颜色都可用三个变量来表示-红色绿色以及蓝色的强度.记录及显示彩色图像时,RGB是最常见的一种方案. 2.什么是YUV? YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL),是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间. 在现代彩色电视系统中,通常采用三管

视频色彩空间RGB、YUV、YCbCr

RGB.YUV和YCbCr都是人为规定的彩色模型或颜色空间(有时也叫彩色系统或彩色空间).它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以描述.本质上,彩色模型是坐标系统和子空间的阐述. RGB RGB(红绿蓝)是依据人眼识别的颜色定义出的空间,可表示大部分颜色.但在科学研究一般不采用RGB颜色空间,因为它的细节难以进行数字化的调整.它将色调,亮度,饱和度三个量放在一起表示,很难分开.它是最通用的面向硬件的彩色模型.该模型用于彩色监视器和一大类彩色视频摄像. YUY YUV模型是根据一个亮度(

矢量图、位图、RGB、YUV、JPEG、PNG的理解

开发的项目中缺少不了图形图像的支持,对图的使用场景也是极多的,但对其内部原理却一直处理模糊状态,抽时间做个整理吧,理一下相关的概念. 一.矢量图与位图 矢量图与位图均为图像的表述方式,矢量图可以理解为在我们口中描述图形的方法,比如:图A:一个半径10cm的绿色实心圆,重点包括:圆.实心.绿色.半径为10cm.圆心位置,这些信息只需要很少的字节即可记录图A,因而,矢量图所占空间较小:还有一个特点就是放大以后不会变形,因为不管放多大,其特征都是固定的.矢量图缺点也很明显,难以表述复杂场景.基于矢量图

RGB和YUV、YCbCr

比较好的文章收集链接: https://www.douban.com/note/76361504/ http://blog.sina.com.cn/s/blog_a85e142101010h8n.html 下面是我从链接文章中粘贴的,方便我自己查询. [1]RGB RGB(红绿蓝)是依据人眼识别的颜色定义出的空间,可表示大部分颜色.但在科学研究一般不采用RGB颜色空间,因为它的细节难以进行数字化的调整.它将色调,亮度,饱和度三个量放在一起表示,很难分开.它是最通用的面向硬件的彩色模型.该模型用于