📄 yuv - rgb 格式分析及快速查表算法设计 - colorant的专栏 - csdn博客.htm
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<META content=分析色彩空间模型原理，设计快速转换算法 name=description>
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<H2>彩色蚂蚁的Linux博客</H2>
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<H1 class=title_txt><IMG height=16 alt=原创
src="YUV - RGB 格式分析及快速查表算法设计 - colorant的专栏 - CSDN博客.files/authorship.gif"
width=15 border=0> YUV / RGB 格式分析及快速查表算法设计<CITE
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<DIV align=center><STRONG><SPAN style="FONT-SIZE: 22pt"></SPAN></STRONG></DIV>
<DIV><STRONG><FONT size=6><SPAN>
<P class=MsoNormal style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: center"
align=center><FONT size=3><SPAN
style="FONT-FAMILY: 宋体; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">作者：刘旭晖</SPAN><FONT
face="Times New Roman"> <SPAN lang=EN-US><A href="mailto:colorant@163.com"><FONT
color=#000080>colorant@163.com</FONT></A> </SPAN></FONT><SPAN
style="FONT-FAMILY: 宋体; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'">转载请注明出处</SPAN></FONT></P>
<P class=MsoNormal style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: center"
align=center><FONT color=#000080 size=3><SPAN
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href="http://blog.csdn.net/colorant/">http://blog.csdn.net/colorant/</A></SPAN></FONT></P></SPAN></FONT></STRONG></DIV>
<DIV><STRONG><FONT size=6><SPAN>1<SPAN
style="FONT: 7pt 'Times New Roman'">
</SPAN></SPAN>前言</FONT></STRONG></DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV>自然界的颜色千变万化，为了给颜色一个量化的衡量标准，就需要建立色彩空间模型来描述各种各样的颜色，由于人对色彩的感知是一个复杂的生理和心理联合作用的过程，所以在不同的应用领域中为了更好更准确的满足各自的需求，就出现了各种各样的色彩空间模型来量化的描述颜色。我们比较常接触到的就包括
RGB / CMYK / YIQ / YUV / HSI等等。</DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV>对于数字电子多媒体领域来说，我们经常接触到的色彩空间的概念，主要是RGB ,
YUV这两种（实际上，这两种体系包含了许多种具体的颜色表达方式和模型，如sRGB, Adobe RGB, YUV422, YUV420 …）,
RGB是按三基色加光系统的原理来描述颜色，而YUV则是按照 亮度，色差的原理来描述颜色。</DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV><SPAN> </SPAN>即使只是RGB
YUV这两大类色彩空间，所涉及到的知识也是十分丰富复杂的，在下自知不具备足够的相关专业知识，所以本文主要针对工程领域的应用及算法进行讨论。</DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV><STRONG><FONT size=6><SPAN>2<SPAN
style="FONT: 7pt 'Times New Roman'">
</SPAN></SPAN>YUV相关色彩空间模型</FONT></STRONG></DIV>
<DIV><STRONG><FONT size=5><SPAN>2.1<SPAN
style="FONT: 7pt 'Times New Roman'">
</SPAN></SPAN>YUV 与 YIQ YcrCb</FONT></STRONG></DIV>
<DIV>对于YUV模型，实际上很多时候，我们是把它和YIQ / YCrCb模型混为一谈的。</DIV>
<DIV>实际上,YUV模型用于PAL制式的电视系统，Y表示亮度，UV并非任何单词的缩写。</DIV>
<DIV>YIQ模型与YUV模型类似，用于NTSC制式的电视系统。YIQ颜色空间中的I和Q分量相当于将YUV空间中的UV分量做了一个33度的旋转。</DIV>
<DIV>YCbCr颜色空间是由YUV颜色空间派生的一种颜色空间，主要用于数字电视系统中。从RGB到YCbCr的转换中，输入、输出都是8位二进制格式。</DIV>
<DIV>三者与RGB的转换方程如下：</DIV>
<DIV>RGB -> YUV</DIV>
<DIV><IMG alt="" src=""></DIV>
<DIV>实际上也就是：</DIV>
<DIV style="TEXT-INDENT: 18pt"><SPAN
style="FONT-SIZE: 9pt; COLOR: black; LETTER-SPACING: 0pt">Y=0.30R+0.59G+0.11B
</SPAN><SPAN
style="FONT-SIZE: 9pt; COLOR: black; LETTER-SPACING: 0pt">，</SPAN><SPAN
style="FONT-SIZE: 9pt; COLOR: black; LETTER-SPACING: 0pt"> U=0.493(B</SPAN><SPAN
style="FONT-SIZE: 9pt; COLOR: black; LETTER-SPACING: 0pt">－</SPAN><SPAN
style="FONT-SIZE: 9pt; COLOR: black; LETTER-SPACING: 0pt">Y) </SPAN><SPAN
style="FONT-SIZE: 9pt; COLOR: black; LETTER-SPACING: 0pt">，</SPAN><SPAN
style="FONT-SIZE: 9pt; COLOR: black; LETTER-SPACING: 0pt"> V=0.877(R</SPAN><SPAN
style="FONT-SIZE: 9pt; COLOR: black; LETTER-SPACING: 0pt">－</SPAN><SPAN
style="FONT-SIZE: 9pt; COLOR: black; LETTER-SPACING: 0pt">Y)</SPAN></DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV>RGB -> YIQ</DIV>
<DIV><IMG alt="" src=""></DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV>RGB -> YCrCb</DIV>
<DIV><IMG alt="" src=""></DIV>
<DIV>从公式中，我们关键要理解的一点是，UV /
CbCr信号实际上就是蓝色差信号和红色差信号，进而言之，实际上一定程度上间接的代表了蓝色和红色的强度，理解这一点对于我们理解各种颜色变换处理的过程会有很大的帮助。</DIV>
<DIV>我们在数字电子多媒体领域所谈到的YUV格式，实际上准确的说，是以YcrCb色彩空间模型为基础的具有多种存储格式的一类颜色模型的家族（包括YUV444
/ YUV422 / YUV420 /
YUV420P等等）。并不是传统意义上用于PAL制模拟电视的YUV模型。这些YUV模型的区别主要在于UV数据的采样方式和存储方式，这里就不详述。</DIV>
<DIV>而在Camera Sensor中，最常用的YUV模型是
YUV422格式，因为它采用4个字节描述两个像素，能和RGB565模型比较好的兼容。有利于Camera Sensor和Camera
controller的软硬件接口设计。</DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV><STRONG><FONT size=6><SPAN>3<SPAN
style="FONT: 7pt 'Times New Roman'">
</SPAN></SPAN>YUV2RGB快速算法分析</FONT></STRONG></DIV>
<DIV>这里指的YUV实际是YcrCb了 8 )
YUV2RGB的转换公式本身是很简单的，但是牵涉到浮点运算，所以，如果要实现快速算法，算法结构本身没什么好研究的了，主要是采用整型运算或者查表来加快计算速度。</DIV>
<DIV>首先可以推导得到转换公式为：</DIV>
<DIV><SPAN> R = Y + 1.4075
*</SPAN>（V-128）</DIV>
<DIV><SPAN> G = Y – 0.3455 *</SPAN>（U –128）
– 0.7169 *（V –128）</DIV>
<DIV><SPAN> B = Y + 1.779 *</SPAN>（U –
128）</DIV>
<DIV><STRONG><FONT size=5><SPAN>3.1<SPAN
style="FONT: 7pt 'Times New Roman'">
</SPAN></SPAN>整型算法</FONT></STRONG></DIV>
<DIV>要用整型运算代替浮点运算，当然是要用移位的办法了，我们可以很容易得到下列算法：</DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV><SPAN> u = YUVdata[UPOS] -
128;</SPAN></DIV>
<DIV><SPAN> v = YUVdata[VPOS] -
128;</SPAN></DIV>
<DIV> <SPAN> </SPAN></DIV>
<DIV style="MARGIN-LEFT: 21pt">rdif = v + ((v * 103) >> 8);</DIV>
<DIV><SPAN> invgdif = ((u * 88) >> 8)
+((v * 183) >> 8);</SPAN></DIV>
<DIV><SPAN> bdif = u +( (u*198) >>
8);</SPAN></DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV><SPAN> r = YUVdata[YPOS] +
rdif;</SPAN></DIV>
<DIV><SPAN> g = YUVdata[YPOS] -
invgdif;</SPAN></DIV>
<DIV><SPAN> b = YUVdata[YPOS] +
bdif;</SPAN></DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV>为了防止出现溢出，还需要判错计算的结果是否在0-255范围内，做类似下面的判断。</DIV>
<DIV><SPAN> if (r>255)</SPAN></DIV>
<DIV><SPAN>
r=255;</SPAN></DIV>
<DIV><SPAN> if (r<0)</SPAN></DIV>
<DIV><SPAN>
r=0;</SPAN></DIV>
<DIV>要从RGB24转换成RGB565数据还要做移位和或运算：</DIV>
<DIV><SPAN> RGBdata[1] =( (r &
0xF8) | ( g >> 5) );</SPAN></DIV>
<DIV><SPAN> RGBdata[0] =( ((g & 0x1C)
<< 3) | ( b >> 3) );</SPAN></DIV>
<DIV><STRONG><FONT size=5><SPAN>3.2<SPAN
style="FONT: 7pt 'Times New Roman'">
</SPAN></SPAN>部分查表法</FONT></STRONG></DIV>
<DIV>查表法首先可以想到的就是用查表替代上述整型算法中的乘法运算。</DIV>
<DIV><SPAN> rdif =
fac_1_4075[u];</SPAN></DIV>
<DIV><SPAN> invgdif = fac_m_0_3455[u] +
fac_m_0_7169[v];</SPAN></DIV>
<DIV><SPAN> bdif =
fac_1_779[u];</SPAN></DIV>
<DIV>这里一共需要4个1维数组，下标从0开始到255，表格共占用约1K的内存空间。uv可以不需要做减128的操作了。在事先计算对应的数组元素的值的时候计算在内就好了。</DIV>
<DIV>对于每个像素，部分查表法用查表替代了2次减法运算和4次乘法运算，4次移位运算。但是，依然需要多次加法运算和6次比较运算和可能存在的赋值操作，相对第一种方法运算速度提高并不明显。</DIV>
<DIV><STRONG><FONT size=5><SPAN>3.3<SPAN
style="FONT: 7pt 'Times New Roman'">
</SPAN></SPAN>完全查表法</FONT></STRONG></DIV>
<DIV>那么是否可以由YUV直接查表得到对应的RGB值呢？乍一看似乎不太可能，以最复杂的G的运算为例，因为G与YUV三者都相关，所以类似
G=YUV2G[Y][U][V]这样的算法，一个三维下标尺寸都为256的数组就需要占用2的24次方约16兆空间，绝对是没法接受的。所以目前多数都是采用部分查表法。</DIV>
<DIV>但是，如果我们仔细分析就可以发现，对于G我们实际上完全没有必要采用三维数组，因为Y只与UV运算的结果相关，与UV的个体无关，所以我们可以采用二次查表的方法将G的运算简化为对两个二维数组的查表操作，如下：</DIV>
<DIV>G = yig2g_table[ y ][ uv2ig_table[ u ][ v ] ]；</DIV>
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