用MATLAB实现图像的YUV与RGB颜色空间互转

thinkfunny

* B+ Z, w3 u3 v: m# J0 ~1 rRGB颜色空间
" T% t: H7 l0 t8 C3 ?' c1 u
0 }" R* S" K0 U        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。
' _5 b7 j, A) E# g7 q
/ Z7 G# Y* O% q$ m! m       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：
6 D, Q% @! o" J( s# F6 U6 t, {
6 Y1 q" o+ q2 r; S, }; }7 D

, i$ W" h' V7 X- \
YUV颜色空间
6 }! b5 `# H9 I* H$ c. T8 ]
/ @. J2 Y9 s" j% B- g$ L' w! b        YUV三个分量Y表示(亮度)， U 、V代表色度；
# J* [+ Z+ p# s( h7 _/ [' e, h
        关于YUV的解释看下面一篇文章中的分析，本人不再赘述：


3 W/ h* |- `. f6 t) O* j8 d+ Y( S; h  w代码如下：
$ w% X) H) U* z$ W- A/ A+ k0 B" ?

• % 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.
• 
  7 S% T2 y, U- q7 @$ {/ `

     
- V7 K+ g: ?9 K. d- [% Y; l8 b
运行结果分别如下所示：
转换前RGB空间
4 g7 Z4 C: C+ Q9 V
2 F& Y% ^1 j, T$ K9 d2 d+ ~1 i! Q
) g8 ]& Y: M) J7 h  g* f转换后YUV空间


还原成RGB
5 `# S8 h& g( E8 m# m# K
# ~" f! }/ W2 `
9 O7 q  t4 \# r
7 J: F6 k* \4 G1 l
8 h5 _1 t) K+ ?# `

sharkN

好厉害的技术