YUV RGB 转换算法

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YUV

简述

YUV： 是一种颜色空间，基于 YUV 的颜色编码是流媒体的常用编码方式，这种表达方式起初是为了彩色电视与黑白电视之间的信号兼容；其中

• Y： 表示明亮度（Luminance 或 Luma），也称灰度图。
• U、V： 表示色度（Chrominance 或 Chroma），作用是描述影像的色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。

Y’CbCr：（也称为 YUV），是 YUV 的压缩版本，不同之处在于 Y’CbCr 用于 数字图像 领域，YUV 用于 模拟信号 领域；MPEG、DVD、摄像机中常说的 YUV 其实是 Y'CbCr，二者转换为 RGBA 的转换矩阵是不同的。

• Cr：（色度红）反应了 RGB 输入信号 红色 部分与 RGB 信号亮度值之间的差异（即，当前颜色对 红色 的偏移程度）。
• Cb：（色度红）反应了 RGB 输入信号 蓝色 部分与 RGB 信号亮度值之间的差异（即，当前颜色对 蓝色 的偏移程度）。

注意： 如无特殊说明，本文讨论的 YUV 均指 Y'CbCr 。

格式

YUV存储格式：

• planar： 先存储 Y，然后 U，然后 V。
• packed： yuv 交叉存储。

常见格式

1. yuv444： packet 采样（yuv yuv yuv）和 planar 采样（yyyy uuuu vvvv）
2. yuv422： packet 采样
   • yuvy： YUYV YUYV
   • uyvy： UYVY UYVY
3. yuv422p： planar采样：YYYY UU VV
4. yuv420： packet采样： YUV Y YUV Y
5. yuv420p： planar采样

   • I420：

   • YV12：

6. yuv420sp：Y 是planar采样，UV 是packet采样

   • NV12：

   • NV21：

RGB

简介

RGB： 是一种加色模型，将红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三原色的色光以不同的比例相加，以产生多种多样的色光；且三原色的红绿蓝不可能用其他单色光合成。

1. 浮点表示方式： 取值范围为 0.0 ~ 1.0（如在 OpenGL 中对每个子像素点的表示就是使用这个表示方式）。
2. 整数表示： 取值范围为 0 ~ 255 或者 00 ~ FF（如 RGBA_8888、RGB_565）。

格式

索引形式

1. RGB1： 每个像素用 1 个 bit 表示 0，1 两种值，可表示的颜色范围为双色，即最传统的黑和白；需要调色板，不过调色板只包含两种颜色。
2. RGB4： 每个像素用 4 个 bit 表示，4 个 bit 所能够表示的索引范围是 0~15，共 16 个。也就是可以表示 16 种颜色。即调色板中包含 16 中颜色。
3. RGB8： 每个像素用 8 个 bit 表示。8 个 bit 所能够表示的索引范围是 0~255，共 256 个。也就是可以表示 256 种颜色。即调色板中包含 256 种颜色。

像素形式

1. RGB555：

   • 概述： 每一个像素用 16 个 bit（2个字节）来表示，但最高位不用，R 用 5 个 bit、G 用 5 个 bit、B 用 5 个 bit 表示。

   • 内存示意图：

   • 获取具体像素值方法：（假设 color 为存储某一个像素点的变量）

     • R = color & 0x7C00 // 获取高字节 5 个 bit
     • G = color & 0x03E0 // 获取中间的 5 个 bit
     • B = color & 0x001F // 获取低字节 5 个 bit
2. RGB565：

   • 概述： 每一个像素用 16 个 bit（2 个字节）来表示，R 用 5 个 bit、G 用 6 个 bit、B 用 5 个 bit 表示。

   • 内存示意图：

   • 获取具体像素值方法：（假设 color 为存储某一个像素点的变量）

     • R = color & 0xF800 // 获取高字节 5 个 bit
     • G = color & 0x07E0 // 获取中间的 6 个 bit
     • B = color & 0x001F // 获取低字节 5 个 bit
3. RGB24：

   • 概述： 每一个像素用 24 个 bit（3个字节）来表示，R、G、B 均用 8 bit 表示。

   • 内存示意图：

   • 获取具体像素值方法：（假设 color 为存储某一个像素点的变量）

     • R = color & 0x0000FF
     • G = color & 0x00FF00
     • B = color & 0xFF0000
4. RGB32：

   • 概述： 每一个像素用 32 个 bit（4个字节）来表示，R、G、B 均用 8 bit 表示，最后 1 个字节保留

   • 内存示意图：

   • 获取具体像素值方法：（假设 color 为存储某一个像素点的变量）

     • R = color & 0x0000FF00
     • G = color & 0x00FF0000
     • B = color & 0xFF000000

转换

转换矩阵

注意： 这里的转换矩阵中，当转换为 RGB 读取 YUV 时，需要将 U(Cb)、V(Cr) 的取值范围整数表示时，转换为：[-128, 127]；浮点数表示时，转换为：[-0.5, 0.5]。

（这是因为：U(Cb)、V(Cr) 取值范围是 [﹣128, 127]，对应的浮点数表示为 [﹣0.5, 0.5]；而在存储时，为了方便存储，跟 Y 数据一样，统一用一个(无符号)字节表示，即取值范围是 [0, 255]，对应的浮点数表示为：[0, 1]。）

特别注意： 在 OpenGL 内置的矩阵（如 mat2、mat3、mat4 ）是 列主序，即需要将下列转换矩阵转换成 转置矩阵 ！

YUV ——> RGB

1. 常规转换标准：

2. BT.601 标准：（SD TV）

3. BT.709 标准：（HD TV）

RGB ——> YUV

1. 常规转换标准：

2. BT.601 标准：（SD TV）

3. BT.709 标准：（HD TV）

算法优化

举例：YUV ——> RGB 常规转换矩阵。

常规转换：(浮点运算）

r = y                  + (1.370705 * v);
g = y - (0.337633 * u) - (0.698001 * v);
b = y + (1.732446 * u);
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优化1：避免浮点运算

从上述算法，可以看到存在许多的浮点运算，而在算法优化中，最好能避免浮点运算（比较耗时）来提高效率。

因此，同时对表达式中所有子项乘以 256 来对结果进行 四舍五入昨晚新的 整数系数，最后再对计算结果再右移 8 位（除以 256）；即，（注意：这里的转换是有损的，精度会有所降低）

256 * r = 256 * y                        + (256 * 1.370705 * v);
256 * g = 256 * y - (256 * 0.337633 * u) - (256 * 0.698001 * v);
256 * b = 256 * y + (256 * 1.732446 * u);
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===》

r = ((256 * y             + (351 * v))>>8);
g = ((256 * y - (86  * u) - (179 * v))>>8);
b = ((256 * y + (444 * u))            >>8);
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优化2：避免乘法运算

从上述算法，可以看到存在许多的乘法运算，而乘法同样也很好使，最好能避免乘法运算（使用位移运算代替）来提供效率。

因此，将所有表达式中的子项系数，拆解成整数（该整数必需是 2 的次幂，这样可以使用位移运算）相加的形式。

例如：

351 = 256 + 64 + 16 + 8 + 4 + 2 + 1 = 2^8 + 2^6 + 2^4 + 2^3 + 2^2 + 2^1 + 2^0
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===》

r = (((y<<8) + (v<<8) + (v<<6) + (v<<4) + (v<<3) + (v<<2) + (v<<1) + v)                   >> 8);
g = (((y<<8) - (u<<6) - (u<<4) - (u<<2) - (u<<1) - (v<<7) - (v<<5) - (v<<4) - (v<<1) - v) >> 8);
b = (((y<<8) + (u<<8) + (u<<7) + (u<<5) + (u<<4) + (u<<3) + (u<<2))                       >> 8);
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优化3：查表

在常规转换表达式中，变量的取值范围是已经确定，Y：[0, 255]，U：[-128, 127]，V：[-128, 127]；那么就可以使用一维数组存储结果来提高效率。

因此，将表达式中相关的变量计算结果分别存储在 4 个一位数组中，在使用计算时，直接通过数组查询即可获得表达式相乘结果。

例如：对于表达式 256 * 1.370705 * v

int rv = 0;     // 计算 R 值 V 系数

rv = 256 * 1.370705 = 351;
            
for (int i = 0; i < 256; i++)
{
    m_rv[i] = ((i - 128) * rv)>>8;
}
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===》

r = y + m_rv[v];
g = y - m_gu[u] - m_gv[v];
b = y + m_bu[u];
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算法性能比较

测试说明

• 系统：macOS 10.13.5
• 环境：Xcode 9.4
• 测试文件：480 x 360，454 帧（文件大小：117,676,800 Byte）
• 转换矩阵：常规标准
• 流程描述：从源文件读取数据，对数据进行转换（I420 ——> RGB24），但不写入文件。

测试结果

转换方式	循环次数	平均耗时（μs/次）	平均每帧耗时（μs)
浮点运算	50	2837788.36	6250.64
避免浮点运算	50	2650935.74	5839.07
避免乘法运算	50	3031586.02	6677.50
查表法	50	2674598.74	5891.19

Demo

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参考

• en.wikipedia.org/wiki/YUV

转载于:https://juejin.im/post/5b4f2dab6fb9a04fc67bf265