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2 _7 h% E0 x$ ^. T5 @+ JRGB颜色空间/ X5 K/ m: T0 w {4 i/ k
8 L2 G# @ W8 N 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。
g' D# v0 P; {; O2 H
7 Z* `6 R0 o1 r4 u. C. D( Q 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:* F3 d @- I4 I+ X2 Z X
) k. Q; W( d* ~( q1 Y0 N8 I+ F
" ~! E/ Z+ A9 B7 U9 c. }! {
1 ~ x) V; }6 `# b
( ]7 j% M7 m- p; h% A
YUV颜色空间
( H2 B6 Q) z1 Z0 D
7 k2 N; D) w) ] YUV三个分量Y表示(亮度), U 、V代表色度;7 N% L; N6 E K
Y# ?: h4 K) c7 L, x q 关于YUV的解释看下面一篇文章中的分析,本人不再赘述:/ I1 C- d5 j! k: @4 ]9 a
: A; V+ n, B X8 s$ T
& w/ D! V7 ~% V- S9 ]代码如下:
0 `* d3 _. f1 n' v; w& F$ F- [2 L# Z( S2 ^
- % 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.
5 R0 _* |/ s! G: n" p* y5 L 7 l" f- E0 K5 c
. O0 O+ Z" x* b: c) Z/ A运行结果分别如下所示:% z) r! x5 N- {) S- {
转换前RGB空间& V2 L# g7 c3 @/ \! G/ D7 U
V, a0 {3 s/ @: \7 T) S
# X4 f& t8 y; O9 A6 m+ v- g/ b( c
转换后YUV空间
/ B# q1 p% _$ n; G
$ c' D- s5 s D+ G9 V8 J* q
i' S7 f& a8 @: A: o j1 Q还原成RGB5 ^/ T+ e9 [# g+ N4 W
) B m7 E- l( k: S& ~( R1 ~
: O; k/ Q; S" |, h( j) i6 s/ f
1 w# b9 v2 G m' _2 S
w* c F2 m- n1 i
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