用MATLAB实现图像的YUV与RGB颜色空间互转

thinkfunny

# \) X, Q5 ]- O1 b. sRGB颜色空间
6 x" o" G4 \* x7 [; s
        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。
7 x" s0 r' T' w
       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：




1 X2 U! S9 m3 \YUV颜色空间
7 S2 U3 u- t. L( R9 o' p# C
        YUV三个分量Y表示(亮度)， U 、V代表色度；
" ~6 Z- h0 N9 z; P
        关于YUV的解释看下面一篇文章中的分析，本人不再赘述：
) ^) o1 y4 X. @; X0 x

+ v" g* m0 V% r1 d% G代码如下：
. {6 u$ N- U) \/ E- z, b
5 A" \9 _' ]' q! p! 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.
• 
  

     
# Y  H' I8 |8 j1 E; |- ~2 x
运行结果分别如下所示：
. p; O) h& m/ |4 L2 f+ [转换前RGB空间
+ ~3 @6 m/ `: M! Z# k

$ k8 K0 Q. z& Y转换后YUV空间
6 M9 d( C* r5 L2 K# z
+ b( {5 ?: \; x& ^) S& g
" g. U( X& r9 f. |  ~还原成RGB



& F/ f3 z9 k) s( h: h* C$ e% T* o+ z

sharkN

好厉害的技术