计算机图像编码入门篇(下)

最新推荐文章于 2024-12-02 14:51:48 发布

小虾战天

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分类专栏：计算机基础学习笔记文章标签：图像处理青少年编程 chatgpt 笔记

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36784778/article/details/133925085

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前言

本文旨在为初学者提供有关计算机图像编码的基础知识，以帮助他们初步理解计算机中图像编码的概念。鉴于我个人知识的限制，如有不准确之处，欢迎指正并提供建议。

文中部分内容参考GPT，在此感谢ppword的支持。

YUV是编译true-color颜色空间的种类，Y表示明亮度，U和V则是色度、浓度。
YCbCr的Y与YUV中的Y含义一致，Cb和Cr与UV同样都指色彩，Cb指蓝色色度，Cr指红色色度。

YUV, YCbCr所指涉的范围，常有混淆或重叠的情况。从历史的演变来说，其中YUV通常用来编码电视的模拟信号，而YCbCr则是用来描述数字的影像信号，适合影片与图片压缩以及传输，例如MPEG、JPEG。因此一般俗称的YUV大多是指YCbCr。

RGB数据由R、G、B三个分量组成。
YUV数据由Y、U、V三个分量组成，现在通常说的YUV指的是YCbCr。
- Y：表示亮度，占8bit（1字节）
- Cb（U）：蓝色色度分量，占8bit（1字节）
- Cr（V）：红色色度分量，占8bit（1字节）

这么一看，感觉两者除了把RBG换成YUV之外，别的也没什么区别啊。那我们就拿一张图来做一下对比。

先看原图：

再来看一下它所对应的RGB的数据图：
RGB

再来看一下它所对应的YUV的数据图：
YUV

根据上面的图片，不难看出：

人眼的视网膜上，分布着两种感光细胞：视杆细胞和视锥细胞。

人眼中有上亿个感光细胞，其中视杆细胞占了95%，而视锥细胞仅占5%。因此，人眼对亮度的敏感程度要高于对色度的敏感程度，人眼对于亮度的分辨要比对颜色的分辨精细一些。

如果把图像的色度分量减少一些，人眼也丝毫感觉不到变化和差异。

YUV颜色空间（亮度、色差）在数字视频和图像处理中得到广泛使用，有以下好处：

分离亮度和色差：YUV将图像的亮度信息（Y）与颜色信息（U和V）分开。这个分离使得在不影响图像质量的情况下，可以更有效地压缩颜色信息，减小数据量，这在视频传输和存储中非常重要。
人眼对亮度敏感：人眼对亮度信息的感知更敏感，因此更高的亮度分辨率可以提高图像质量，而相对较低的色差分辨率通常不会明显影响视觉感知。
减小带宽需求：在广播、视频传输和流媒体等应用中，通过对色差信息进行亚采样，可以显著减小传输所需的带宽。这可以在视频编码中实现更高的压缩比例，减小数据传输成本。
适用于多种显示技术：YUV的颜色编码适用于多种显示技术，包括电视、监视器和数字相机。因为YUV更符合人眼感知方式，它在各种显示设备上都能提供更自然的颜色。
图像处理和编辑：在图像处理和编辑中，YUV颜色空间提供了更灵活的颜色操作选项，特别是在色彩校正和颜色分离等方面。