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用MATLAB实现图像的YUV与RGB颜色空间互转

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发表于 2019-12-13 10:50 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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x
8 T7 K( k6 R- k) O" z5 F
RGB颜色空间
7 Z& m: W: v8 x# Y7 r  e" Z) @' M+ U5 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。; T1 T0 C* U8 P1 t# z5 O; {5 I% i5 C
/ _0 H) v) j% U5 b  U/ }) y$ R2 \
       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! f+ g; D/ o& P" T! ^0 n1 b
5 Q! J  W/ I3 n2 b: \4 O8 ~3 h

8 ~1 x- U! Q0 {, A! n* t, Z1 k' X% A  }0 ^
YUV颜色空间0 ~8 X* m1 M0 Z3 B& H1 s

3 _% V7 p: F, Y% E        YUV三个分量Y表示(亮度), U 、V代表色度;: i# o. f( y& x! n1 O
5 C- B. U( a1 K+ U
        关于YUV的解释看下面一篇文章中的分析,本人不再赘述:2 ~2 P; f- b: }/ d  i2 w/ `

0 P* u( w0 d! y/ K/ d$ N$ D2 v. {9 O5 y% y$ F
代码如下:
5 W6 V" W8 h+ T  R7 V6 o7 _2 g% G( @! @
  • % 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 O1 N, I& r1 ?) i! b1 M0 o: c5 r
运行结果分别如下所示:* u/ S5 ~/ l! I( e
转换前RGB空间* G3 P; D# M% g1 D2 ?! W, P
/ [  c2 m( F5 y+ u- D( {) x
# X0 I2 R7 \' W
转换后YUV空间  i  C; \/ y, _% i) ^  x+ t

# E3 v- R. a. z* |) P
6 [% @1 Z" f5 t" k# T6 Q8 }还原成RGB. j/ S/ ?3 W* G

2 I0 Q' U8 j2 |( {* v, a
* ?' |6 l4 E# B# U$ H6 t, s7 q: l% w- `
" ~  a/ S$ V! w# X

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2#
发表于 2019-12-13 19:24 | 只看该作者
好厉害的技术
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