用MATLAB实现图像的YUV与RGB颜色空间互转

thinkfunny

0 ]8 b7 a& Q& k* ]RGB颜色空间
  U# a! H$ b& q2 M5 i+ E1 u# t, T
  S8 Z2 R) p1 ~# d        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。

       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：




% [/ m  K! r) u0 HYUV颜色空间
3 a0 |! Y0 F& b
0 i" P( V' }  n1 s        YUV三个分量Y表示(亮度)， U 、V代表色度；
' u# g9 g' J% Z* C7 M* V$ _3 t0 [9 d
, W0 q2 {( R8 c# E& J) a: O        关于YUV的解释看下面一篇文章中的分析，本人不再赘述：
! s4 S2 `; L1 v: c

代码如下：
% k; E* p! g6 r# g) y

• % 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.
• 
  

     
0 _; ]3 O5 p9 L+ Q
运行结果分别如下所示：
转换前RGB空间


3 H0 F6 u4 v7 b1 b( v! m+ h6 k转换后YUV空间

- i; B) S. ^$ n
还原成RGB
) N8 H( [$ k# E" h: f( `8 h

3 W+ E5 q9 ^$ c; H

8 A* h# A1 F! P' T0 l# \' v) y7 R

sharkN

好厉害的技术