RGB和YUV 多媒体编程基础详细介绍
RGB和YUV 多媒体编程
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，通常采用三管彩色摄影机或彩色CCD摄影机进行取像，然后把取得的彩色图像信号经分色、分别放大校正后得到RGB，再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号B－Y（即U）、R－Y（即V），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。这种色彩的表示方法就是所谓的YUV色彩空间表示。
由此可见，RGB和YUV都属于颜色空间（或者叫“色彩空间”），如果不清楚色彩空间的概念。
二、RGB和YUV的优缺点
1.RGB缺乏与早期黑白显示系统的良好兼容性。因此，许多电子电器厂商普遍采用的做法是，将RGB转换成YUV颜色空间，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。
2.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）。
3.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。
三、YUV和RGB的实现原理
1.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，越混合亮度越高，即加法混合。
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256阶亮度，在0时“灯”最弱——是关掉的，而在255时“灯”最亮。当三色灰度数值相同时，产生不同灰度值的灰色调，即三色灰度都为0时，是最暗的黑色调；三色灰度都为255时，是最亮的白色调。
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。
2.在YUV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RGB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信号亮度值之间的差异。
四、RGB和YUV的格式
1.RGB的格式
①网页格式
②RGB555
③RGB565
④RGB24
⑤RGB32
2.YUV格式
YUV格式通常有两大类：打包（packed）格式和平面（planar）格式。前者将YUV分量存放在同一个数组中，通常是几个相邻的像素组成一个宏像素（macro-pixel）；而后者使用三个数组分开存放YUV三个分量，就像是一个三维平面一样。
①YUY2（和YUYV）格式为每个像素保留Y分量，而UV分量在水平方向上每两个像素采样一次。一个宏像素为4个字节，实际表示2个像素。（4:2:2的意思实际上是一个宏像素中有2个Y分量、1个U分量和1个V分量。）图像数据中YUV分量排列顺序如下：
Y0 U0 Y1 V0 Y2 U2 Y3 V2 …
②YVYU格式跟YUY2类似，只是图像数据中YUV分量的排列顺序有所不同：
Y0 V0 Y1 U0 Y2 V2 Y3 U2 …
③ UYVY格式跟YUY2类似，只是图像数据中YUV分量的排列顺序有所不同：
U0 Y0 V0 Y1 U2 Y2 V2 Y3 …
④AYUV格式带有一个Alpha通道，并且为每个像素都提取YUV分量，图像数据格式如下：
A0 Y0 U0 V0 A1 Y1 U1 V1 …
⑤ Y41P（和Y411）格式为每个像素保留Y分量，而UV分量在水平方向上每4个像素采样一次。一个宏像素为12个字节，实际表示8个像素。图像数据中YUV分量排列顺序如下：
U0 Y0 V0 Y1 U4 Y2 V4 Y3 Y4 Y5 Y6 Y8 …
⑥ Y211格式在水平方向上Y分量每2个像素采样一次，而UV分量每4个像素采样一次。一个宏像素为4个字节，实际表示4个像素。图像数据中YUV分量排列顺序如下：
Y0 U0 Y2 V0 Y4 U4 Y6 V4 …
⑦YVU9格式为每个像素都提取Y分量，而在UV分量的提取时，首先将图像分成若干个4 x 4的宏块，然后每个宏块提取一个U分量和一个V分量。图像数据存储时，首先是整幅图像的Y分量数组，然后就跟着U分量数组，以及V分量数组。IF09格式与YVU9类似。
⑧IYUV格式为每个像素都提取Y分量，而在UV分量的提取时，首先将图像分成若干个2 x 2的宏块，然后每个宏块提取一个U分量和一个V分量。YV12格式与IYUV类似。
⑨YUV411、YUV420格式多见于DV数据中，前者用于NTSC制，后者用于PAL制。YUV411为每个像素都提取Y分量，而UV分量在水平方向上每4个像素采样一次。YUV420并非V分量采样为0，而是跟YUV411相比，在水平方向上提高一倍色差采样频率，在垂直方向上以U/V间隔的方式减小一半色差采样。
3.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。
五、RGB和YUV转换
对于数字视频，定义了从 RGB 到两个主要 YUV 的转换。这两个转换都基于称为 ITU-R Recommendation BT.709 的规范。
第一个转换是 BT.709 中定义用于 50-Hz 的较早的 YUV 格式。它与在 ITU-R Recommendation BT.601 中指定的关系相同， ITU-R Recommendation BT.601 也被称为它的旧名称 CCIR 601。这种格式应该被视为用于标准定义 TV分辨率(720 x 576) 和更低分辨率视频的首选 YUV 格式。它的特征由狼蚁网站SEO优化两个常量 Kr 和 Kb 的值来定义：
Kr = 0.299
Kb = 0.114
第二个转换为 BT.709 中定义用于 60-Hz 的较新 YUV 格式，应该被视为用于高于 SDTV 的视频分辨率的首选格式。它的特征由狼蚁网站SEO优化两个不同的常量值来定义：
Kr = 0.2126
Kb = 0.0722
从 RGB 到 YUV 转换的定义以下列内容开始：L = Kr * R + Kb * B + (1 – Kr – Kb) * G然后，按照下列方式获得 YUV 值：
Y = floor(2^(M-8) * (219*(L–Z)/S + 16) + 0.5)
U = clip3(0, 2^M-1, floor(2^(M-8) * (112*(B-L) / ((1-Kb)*S) + 128) + 0.5))
V = clip3(0, 2^M-1, floor(2^(M-8) * (112*(R-L) / ((1-Kr)*S) + 128) + 0.5))
其中，M 为每个 YUV 样例的位数 (M >= 8)。
Z 为黑电平变量。对于计算机RGB，Z 等于 0。对于 studio视频RGB，Z 等于 16*2，其中 N 为每个 RGB样例的位数 (N >= 8)。S 为缩放变量。对于计算机RGB，S 等于 255。对于 studio视频RGB，S 等于 219*2。
函数floor(x) 返回大于或等于 x 的最大整数。函数clip3(x, y, z) 的定义如下所示：
clip3(x, y, z) = ((z < x) ? x : ((z > y) ? y : z))Y 样例表示亮度，U 和 V 样例分别表示偏向蓝色和红色的颜色偏差。Y 的标称范围为 16*2 到 235*2 。黑色表示为 16*2 ，白色表示为 235*2 。U 和 V 的标称范围为 16*2 到 240*2 ，值 128*2 表示中性色度。但是，实际的值可能不在这些范围之内。
对于 studio 视频 RGB 形式的输入数据，要使得 U 和 V 值保持在 0 到 2M-1 范围之内，必需进行剪辑操作。如果输入为计算机RGB，则不需要剪辑操作，这是因为转换公式不会生成超出此范围的值。
这些都是精确的公式，没有近似值。
六、YUV的采样格式
YUV的主要采样格式有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，狼蚁网站SEO优化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。
狼蚁网站SEO优化的四个像素为: [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。
狼蚁网站SEO优化的四个像素为：[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。
狼蚁网站SEO优化的四个像素为: [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。
狼蚁网站SEO优化八个像素为：[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]
完!
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