RAW、RGB和YUV格式

RAW 

       RAW数据是图像感应器(CMOS or CCD)将捕捉到的光源信号转化为数字信号之后的原始数据，它含有图像原始的颜色信息等等。

• Bayer      

       RAW 数据格式一般采用的是 Bayer 排列方式，sensor的像素点上覆盖着CFA(Color Filter Array，彩色滤波阵列)，因此sensor上每个像素只采集特定颜色的光的强度，所以sensor的每个像素只能记录R或G或B的信息，所以RAW数据里表示了sensor接受到的各种光的强度。鉴于人眼对绿色波段的色彩比较敏感，所以绿色分量的比重最大，Bayer 中R\G\B分量的成分为。

       一般BAYER格式分为GBRG、GRBG、BGGR、RGGB四种模式。因为采用Bayer排列方式的这种RAW图，看起来像打了马赛克一样，所以也经常称其为马赛克(mosaic)图像。比如，RGGB的排列方式如下图。

               

• 4cell

       RAW数据也可以用4 cell结构来表达，但其实4 cell仍然是采用的Bayer结构，只是4 cell对具体像素的排列做了调整，如下图所示，它使用4个颜色相同的像素合成一个像素，其整体上仍然是符合Bayer结构的，4 cell也叫Quad-Bayer

       有了Bayer格式的图之后，为什么还会出现4 cell呢？ 是因为高像素可以带来高分辨率的画质，大像素能够带来暗态高感度低噪声的画质，但是在模组尺寸一定的基础上，高像素和大像素之间会是互相矛盾的，在这样一个背景下，4 cell就出现了，4 cell的出现就兼顾了高像素和大像素这两者的优点

      1. 正常环境拍摄

       在正常拍照的情况下，由于光线充足，此时采用高分辨率输出即可，4 cell结构经过Remosaic算法转换，将这些颜色重新进行排列组合了之后，就变成了前面所说的Bayer结构，图像大小就是实际大小（full size），这样就实现了高像素的拍摄。Remosaic可以分为硬件和软件两类，硬件模式可以通过sensor实时输出Bayer模式的图像，软件模式则需要通过调用专用的库对图像进行调整。

     2. 暗环镜拍摄

       在暗环镜下，把4个相同颜色的小像素作为一个整体来看的话，这个像素会有更大的感光面积，随之会带来更好的感光效果，如下图所示，可以看到，4个小像素合成一个大像素之后会变成经典的拜耳阵列结构。由于每4个像素被合并成1个像素，此时图像的size缩小为原来的1/4。

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RGB

       根据三基色原理，自然界中的任何一种颜色都可由不同比例的红色、绿色和蓝色组合得到。根据这种原理来表示彩色图像的方法就是RGB彩色空间，即彩色图像的每个pixel都是由一组（R,G,B）数值来表示的，这三个分量别取不同的值，就会呈现出不同的颜色。

        所以RGB图像和前面的Bayer排列方式的RAW图不同，后者的每个pixel只含有某单种颜色的强度，而RGB图一个Pixel包含了3三种颜色的强度。 在camera当中，很多Sensor出来的是采用Bayer排列方式的RAW图，而有些ISP 模块或者算法需要处理的是RGB的图，这时就需要将Bayer排列方式的图转换成RGB了。

  Demosaic  

        Bayer数据所反映的颜色信息不是真实的颜色信息，Demosaic的目的就是通过插值算法就是在Bayer数据基础上，恢复出每个pixel完整的RGB数据，得到RGB的图。前面提过Bayer排列方式的图，看起来就像是mosaic一样，所以这个操作叫Demosaic

    那么具体怎么做Demosaic呢？简单来说，就是通过插值算法，把拜耳阵列中的GRRB分别插值为4个RGB，从而得到一幅看起来正常的图像。

常见的RGB格式

• RGB565 ：占2个字节，分别是R-5bit，G-6bit，B-5bit

• RGB555 ：每个pixel占2个字节，分别是R-5bit，G-5bit，B-5bit，即RGB分量都使用5位(最高位不用)

• RGB888 ：每个pixel占3个字节，分别是R-8bit，G-8bit，B-8bit ，其实这就是RGB24

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YUV

        YUV也是一种颜色表示模型，它将图像亮度分量和色度分量分开来表示。YUV分为三个分量，Y表示亮度（Luminance或Luma），也就是灰度值；U和V 则表示的是色度（Chrominance或Chroma），它描述了图像的色调以及饱和度，用于指定像素的颜色。YUV这样表达方式很好地解决了彩色电视机与黑白电视的兼容问题，因为如果只有Y分量，没有UV分量一样可以显示完整的图像，只不过图像是黑白的，再加上UV就是彩色图像了。

      YUV通常用于电视机模拟信号的色彩，而YCbCr 是一种用数字信号的色彩表达方法，它是世界数字组织视频标准研制过程中作为ITU-R BT1601 建议的一部分,  其实是YUV经过缩放和偏移的翻版，也是来源于YUV模型，Y和YUV的Y含义一样，都是指亮度分量，Cb指蓝色色度分量，而Cr指红色色度分量，YCbCr 应用在数字视频方面，视频编码中常提到的YUV444、YUV420都是基于YCbCr颜色空间的下采样方式。现在，一般人们所讲的YUV大多就是指YCbCr，每一个Pixel由一组（Y,U,V）数值来表示。

       另外，通常人眼对亮度会比色彩更加敏感，所以YUV在压缩时，可以适当地多压缩一些U\V分量，从这一点来说，在保证图像质量降低不明显的前提下，YUV相对RGB更适合存储和传输。

    常见的YUV格式

     YUV的三个分量在存储的时候，通常以它们形成的平面(plane)来区分

• NV21

       NV21是一种2 plane的YUV格式，分为Y plane和UV plane，其中4个Y分量对应到同一组UV分量，如下图所示。所以可见对于一幅大小的NV21 format图像，会占据个字节大小的空间。

• NV12

       NV12和NV21相比，差别只在于UVpalne里，两者UV的交替顺序是反的，NV12是VU交替。其余的和NV21是一样的，也是4个Y分量对应同一组UV分量；大小的图像，占据个字节大小的空间。

• YV12

       YV12是3 plane的YUV格式，Y\U\V各自一个plane，如下图所示。所以对于一幅大小的YV12 format图像，也是占据个字节大小的空间。

RGB与YUV之间的转换

          在图像处理过程中，经常会遇到YCbCr与RGB之间的转换，RGB转换成YCbCr的转换公式可以简单表达如下：

   

        同样，YCbCr转换成RGB，也可以通过一个转换矩阵来转换。

       这个公式里面所使用的转换矩阵，不同的ColorSpace是不相同的，目前比较常见的colorSpace有BT601、BT709和BT2020，它们对应的矩阵是长什么样子的，这个网上也有很多的介绍，比如：MATLAB：RGB转BT601、BT709协议中各种YUV格式的转换函数_llljjlj的博客-CSDN博客。

       有时，YCbCr转换RGB，和RGB转换YCbCr之间的转换矩阵由于没有成对的匹配上，导致了效果异常，所以要注意相互转换时所使用的矩阵要匹配。