RGB转YUV

墨蓝 2022-06-17 14:23 297阅读 0赞

/** * RGB转换成YCbCr * * @param R 0-255的数值表示R * @param G 0-255的数值表示G * @param B 0-255的数值表示B * @return yuv数组，依次Y，U， */
        private byte[] RGBToYUV(int R, int G, int B) {
            int[] rgbs = new int[]{R, G, B};
            byte[] yuvs = new byte[rgbs.length];
            for (int i = 0; i < rgbs.length; i++) {
       //限制RGB输入值只能是0-255
                if (rgbs[i] < 0) rgbs[i] = -rgbs[i];
                if (rgbs[i] > 255) rgbs[i] = rgbs[i] % 256;
            }
            yuvs[0] = (byte) (0.257 * rgbs[0] + 0.504 * rgbs[1] + 0.098 * rgbs[2] + 16);
            yuvs[1] = (byte) (-0.148 * rgbs[0] - 0.291 * rgbs[1] + 0.439 * rgbs[2] + 128);
            yuvs[2] = (byte) (0.439 * rgbs[0] - 0.368 * rgbs[1] - 0.071 * rgbs[2] + 128);
            return yuvs;
        }

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  
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。  
【2】YUV  
在 YUV 空间中，每一个颜色有一个亮度信号 Y，和两个色度信号 U 和 V。亮度信号是强度的感觉，它和色度信号断开，这样的话强度就可以在不影响颜色的情况下改变。  
YUV 使用RGB的信息，但它从全彩色图像中产生一个黑白图像，然后提取出三个主要的颜色变成两个额外的信号来描述颜色。把这三个信号组合回来就可以产生一个全彩色图像。  
Y 通道描述 Luma 信号，它与亮度信号有一点点不同，值的范围介于亮和暗之间。 Luma 是黑白电视可以看到的信号。U (Cb) 和 V (Cr) 通道从红 (U) 和蓝 (V) 中提取亮度值来减少颜色信息量。这些值可以从新组合来决定红，绿和蓝的混合信号。  
YUV和RGB的转换:  
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

R = Y + 1.402 (V-128)
       G= Y - 0.34414 (U-128) - 0.71414 (V-128)
       B= Y + 1.772 (U-128)

【3】YCbCr  
YCbCr 是在世界数字组织视频标准研制过程中作为ITU - R BT1601 建议的一部分, 其实是YUV经过缩放和偏移的翻版。其中Y与YUV 中的Y含义一致, Cb , Cr 同样都指色彩, 只是在表示方法上不同而已。在YUV 家族中, YCbCr 是在计算机系统中应用最多的成员, 其应用领域很广泛,JPEG、MPEG均采用此格式。一般人们所讲的YUV大多是指YCbCr。  
YCbCr与RGB的相互转换  
　　 Y=0.299R+0.587G+0.114B  
　　 Cb=0.564(B-Y)  
　　 Cr=0.713(R-Y)

R=Y+1.402Cr  
　 　 G=Y-0.344Cb-0.714Cr  
B=Y+1.772Cb

YUV（YCbCr）采样格式：  
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 2 x 2 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, 每个点需要 8x3=24 bits， 而现在仅需要 8+(8/4)+(8/4)=12bits, 平均每个点占12bits。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(例如下面映射出的前两个像素点只需要Y0、Y1、U0、V1四个字节)。  
　　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 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：  
\[Y0 U0 V5\] \[Y1 U0 V5\] \[Y2 U2 V7\] \[Y3 U2 V7\]  
\[Y5 U0 V5\] \[Y6 U0 V5\] \[Y7U2 V7\] \[Y8 U2 V7\]