用MATLAB实现图像的YUV与RGB颜色空间互转

thinkfunny

RGB颜色空间
7 Z& m: W: v8 x
        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：
8 g  n5 }/ D) X


8 ~1 x- U! Q0 {
YUV颜色空间

3 _% V7 p: F, Y% E        YUV三个分量Y表示(亮度)， U 、V代表色度；

        关于YUV的解释看下面一篇文章中的分析，本人不再赘述：

0 P* u( w0 d! y/ K/ d$ N
代码如下：
5 W6 V" W8 h+ T  R7 V

• % 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.
• 
  4 i- Y" X. U1 q( e

     
& d% p- o. D0 O
运行结果分别如下所示：
转换前RGB空间


转换后YUV空间

# E3 v- R. a. z* |) P
6 [% @1 Z" f5 t" k# T6 Q8 }还原成RGB

2 I0 Q' U8 j2 |( {* v, a
* ?' |6 l4 E# B

sharkN

好厉害的技术