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, R5 @* T2 p, ` sRGB颜色空间. b% [" ]8 |5 B
% U9 O5 h$ d- O t8 P
关于RGB颜色空间，相信做图像处理的人基本都比较熟悉，还是说一下R、G、B三个分量，每个分量各占8位即一个字节，三个分量总共是3个字节，即24bit，三个分量可以组合出不同的颜色，即2^24 种。& W* ^& H6 Z2 z0 [: R
; |% A: @8 @4 E# z1 _4 r
所以可以表示出的颜色数远远超过了俺们人类可以识别的范围。每个RGB分量其实都是表示成亮度，当三个相同时，就退化成我们所说的灰度图了，如三个分量都是0，此时就是黑色，三个分量都是255(8位可以表示的最大值)，此时就是白色，下面一张图可以更形象的描述：
* e7 ^# ]+ [; I8 M5 M5 u( H& F( {, |
" E; s) l& U1 F- ~* g
: t' ^$ X4 X% V8 X* d1 R. m/ L; z! M' ~* T6 j2 K9 b
YUV颜色空间% P1 }, D" { `
1 m; r' h% C1 z/ Y \- V* k YUV三个分量Y表示(亮度)， U 、V代表色度；
. l( c: b8 _$ O' P( |0 L3 c
. v( {9 B: ^% B- D" }' k 关于YUV的解释看下面一篇文章中的分析，本人不再赘述：
5 u$ X) N O5 L3 f* v0 V* H% o0 s0 w& ]) {
: l2 k$ h% U1 g
代码如下：1 l0 x. A& ~9 j
2 o F% G" q7 e: N- % BY SCOTT
- % RGB2YUV
- % Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
- % U = -0.147R - 0.289G + 0.436B
- % V = 0.615R - 0.515G - 0.100B
- %
- % YUV2RGB
- % R = Y + 1.14V
- % G = Y - 0.39U - 0.58V
- % B = Y + 2.03U
- clear all;
- clc;
- RGB = imread('test.jpg');
- imshow(RGB);
- RGB = mat2gray(RGB);
- R = RGB(:,:,1);
- G = RGB(:,:,2);
- B = RGB(:,:,3);
- x = size(RGB,1);
- y = size(RGB,2);
- % RGB2YUV
- Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B;
- U = -0.147*R- 0.289*G + 0.436*B;
- V = 0.615*R - 0.515*G - 0.100*B;
- YUV = cat(3, Y, U, V);
- figure; imshow(YUV);
- % YUV2RGB
- RGB1 = zeros(size(RGB));
- RGB1(:,:,1) = Y + 1.14 * V;
- RGB1(:,:,2) = Y - 0.39 * U - 0.58 * V;
- RGB1(:,:,3) = Y + 2.03 * U;
- figure; imshow(RGB1)
- % After YUV to RGB, The Image should same with original image.
9 _% n. N( D! G H
6 r9 S4 Y1 d# t9 S
) w( K9 u8 N5 q& ^, t4 C
运行结果分别如下所示：
4 M4 W' ^! Z3 f. x& R转换前RGB空间5 d/ v# X8 l3 p2 x O& W- x* s+ D
% |0 n$ ]; P, z2 L
. J. ?1 `2 m9 b4 m+ z) C" z
转换后YUV空间) I7 @9 h# v5 w# ^0 j. B. B
* {# g& G8 x: ?* X
! c; Q/ S# I) T! k, A, `还原成RGB
# z7 z% W% n" ?8 a; U* {: M
& ?" j B+ }( o9 L! L- p
0 k- n8 d5 f; o6 \( P! z8 i: d. d9 ]6 ]% W
; x5 t6 O# _- w+ @ |
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发表于 2019-12-13 10:50
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