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在视频、图像处理领域经常会遇到不同色域图像的转换#xff0c;比如RGB、YUV、YCbCr色域间的转换#xff0c;这里提供一组转换公式#xff0c;供大家参考。
色彩模型
RGB
RGB色彩模型是一种用于表示数字图像的颜色空间#xff0c;其中RGB代表红色比如RGB、YUV、YCbCr色域间的转换这里提供一组转换公式供大家参考。
色彩模型
RGB
RGB色彩模型是一种用于表示数字图像的颜色空间其中RGB代表红色Red、绿色Green和蓝色Blue。在RGB模型中每种颜色的强度可以从0到255进行表示其中0表示没有颜色的强度255表示最大颜色的强度。通过调整这三种颜色的强度可以产生所需的颜色。例如如果将红色和绿色的强度都设置为255而蓝色的强度设置为0则会产生黄色的颜色。
YUV
YUV色彩模型是一种描述图像颜色的模型。它将颜色分为亮度Y和色度U、V两个分量。
Y分量表示图像的亮度信息取值范围是0到255其中0表示黑色255表示白色。
U和V分量分别表示色度信息。U分量表示蓝色和黄色之间的差异取值范围是-128到127其中-128表示最纯的蓝色127表示最纯的黄色。V分量表示绿色和红色之间的差异取值范围也是-128到127其中-128表示最纯的绿色127表示最纯的红色。
YUV色彩模型主要在视频编码和传输中使用可以有效地压缩和传输图像数据。在电视和视频技术中通常使用YUV色彩模型来处理和表示彩色图像。
YCbCr
YCBCr色彩模型是一种基于亮度和颜色信息的色彩模型常用于图像和视频处理中。Y代表亮度LumaCBCr代表色度Chroma。在这个模型中亮度信息用Y表示而色度信息用CBCr表示。
亮度信息Y表示图像的明亮度通常是从原始RGB图像中提取出来的灰度值。较高的亮度值表示图像较亮而较低的亮度值表示图像较暗。
色度信息CBCr表示图像的颜色信息由原始RGB图像中的颜色通道推导得出。这些颜色通道可以是红色R、绿色G和蓝色B之间的差值。由于人眼对亮度更敏感而对颜色的感知相对较弱所以将颜色信息与亮度信息分离可以在图像或视频压缩等应用中减少数据量。
通过将RGB图像转换为YCBCr色彩模型可以将亮度和色度信息进行独立处理以实现一些图像和视频处理的目标例如图像增强、颜色校正、压缩等。
YUV和YCbCr的关系
YUV和YCbCr是两种常见的颜色空间模型它们之间有很强的关联。
YUV模型是一种将图像的亮度Y和色度U、V分离的颜色空间模型。亮度表示图像的明暗程度而色度表示图像的颜色信息。在YUV模型中亮度分量Y承载了图像的大部分信息而色度分量U、V则记录了图像的颜色差异。
YCbCr模型是一种基于YUV模型发展而来的颜色空间模型。它与YUV模型非常相似但有细微的差异。具体而言YCbCr模型中的亮度分量Y与YUV模型中的亮度分量Y是一样的而色度分量Cb、Cr则替代了YUV模型中的色度分量U、V。Cb和Cr分别代表蓝色和红色的色度差异。
实际上YCbCr模型和YUV模型是可以互相转化的。在实际的图像处理中常常可以将RGB图像转换为YCbCr图像进行一些处理后再转换回RGB图像。这种转换可以通过简单的矩阵运算实现。转换后的图像在人眼看来可能有一些微小的色差但通常对于大多数应用来说是可以接受的。
总的来说YUV和YCbCr模型之间的关系可以看作是一种变体关系它们都用于描述图像的亮度和色度信息。
转换
%RGB_to_YUVY 0.299*R 0.587*G 0.114*B;U -0.147*R - 0.289*G 0.436*B128;V 0.615*R - 0.515*G - 0.100*B128;
%YUV_to_RGBR y 1.140.(vv-128);G y - 0.394.(uu-128) - 0.581.(vv-128);B y 2.032.(uu-128);
视频数据提取
avi视频读入matalb提取第100帧然后分别提取RGB图层
movVideoReader(**.avi); %读视频
Iread(mov,100); %读入某一帧RGB图
IRI1(:,:,1); %R分量
IGI1(:,:,2); %G分量
IBI1(:,:,3); %B分量
