YUV图像处理入门1：理解基础与简单操作

一、YUV图像基础概念

YUV是一种用于视频和图像处理的色彩编码系统，与常见的RGB（红绿蓝）三色模型不同，YUV将亮度（Y）与色度（U、V）分离。这种设计源于早期电视广播系统，旨在兼容黑白电视与彩色电视的信号传输。Y代表亮度（Luminance），U和V代表色度（Chrominance），分别表示蓝色和红色的色差分量。

为什么选择YUV？

1. 兼容性：YUV格式允许黑白设备仅解码Y分量，彩色设备解码YUV全分量。
2. 压缩效率：人眼对亮度更敏感，色度分量可进行下采样（如YUV420），减少数据量。
3. 色彩空间转换：YUV与RGB可相互转换，便于不同场景下的处理。

二、YUV格式分类与存储

YUV格式根据色度分量的采样方式分为多种类型，常见的有：

• YUV444：每个Y分量对应一个U和一个V，无压缩，数据量最大。
• YUV422：水平方向上每两个Y分量共享一组U、V，垂直方向全采样。
• YUV420：水平和垂直方向均下采样，每四个Y分量共享一组U、V，数据量最小，广泛用于视频压缩（如H.264）。

存储方式：
YUV数据通常以平面（Planar）或打包（Packed）格式存储。

• 平面格式：Y、U、V分量分别存储在连续的内存块中（如I420）。
• 打包格式：YUV分量交替存储（如NV12），可能包含交错排列的宏块。

示例：I420格式内存布局

// I420格式：YYYYYYYY UU VV
// 假设宽度=4，高度=2
unsigned char y_plane[4*2] = {Y0,Y1,Y2,Y3, Y4,Y5,Y6,Y7};
unsigned char u_plane[2*1] = {U0,U1};       // 水平/垂直均2:1下采样
unsigned char v_plane[2*1] = {V0,V1};

三、YUV与RGB的转换

YUV与RGB的转换需通过矩阵运算实现，公式如下（以BT.601标准为例）：

RGB转YUV：
[
\begin{align}
Y &= 0.299R + 0.587G + 0.114B \
U &= -0.147R - 0.289G + 0.436B + 128 \
V &= 0.615R - 0.515G - 0.100B + 128 \
\end{align}
]

YUV转RGB：
[
\begin{align}
R &= Y + 1.402(V-128) \
G &= Y - 0.344(U-128) - 0.714(V-128) \
B &= Y + 1.772(U-128) \
\end{align}
]

代码示例（C语言）：

void rgb_to_yuv(unsigned char r, unsigned char g, unsigned char b, 
                unsigned char *y, unsigned char *u, unsigned char *v) {
    *y = (unsigned char)(0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b);
    *u = (unsigned char)(-0.147 * r - 0.289 * g + 0.436 * b + 128);
    *v = (unsigned char)(0.615 * r - 0.515 * g - 0.100 * b + 128);
}

四、YUV图像处理基础操作

1. 色度下采样与上采样

下采样（如YUV420转YUV422）：需通过插值算法恢复色度分量。

// 简单线性插值示例（水平方向）
void upsample_u_horizontal(unsigned char *src_u, unsigned char *dst_u, int width) {
    for (int i = 0; i < width*2; i++) {
        int src_pos = i / 2;
        if (i % 2 == 0) {
            dst_u[i] = src_u[src_pos];
        } else {
            // 线性插值
            dst_u[i] = (src_u[src_pos] + src_u[src_pos+1]) / 2;
        }
    }
}

2. YUV图像缩放

缩放需分别处理Y和UV分量。对于YUV420，UV分量的缩放比例应为Y的一半。

// 简单双线性插值缩放Y分量
void scale_y_plane(unsigned char *src, unsigned char *dst, 
                   int src_width, int src_height, 
                   int dst_width, int dst_height) {
    float x_ratio = (float)src_width / dst_width;
    float y_ratio = (float)src_height / dst_height;
    for (int y = 0; y < dst_height; y++) {
        for (int x = 0; x < dst_width; x++) {
            int src_x = (int)(x * x_ratio);
            int src_y = (int)(y * y_ratio);
            dst[y*dst_width + x] = src[src_y*src_width + src_x];
        }
    }
}

3. 色彩空间调整

通过修改YUV分量实现亮度/对比度/饱和度调整：

// 亮度调整（Y分量加减常数）
void adjust_brightness(unsigned char *y_plane, int size, int delta) {
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        int new_y = y_plane[i] + delta;
        y_plane[i] = (new_y > 255) ? 255 : ((new_y < 0) ? 0 : new_y);
    }
}

五、实际应用建议

1. 选择合适格式：根据场景选择YUV420（节省带宽）或YUV444（保留高质量色度）。
2. 内存对齐：处理YUV数据时注意内存对齐，避免性能损失。
3. 使用硬件加速：现代GPU/DSP支持YUV硬解码，优先利用硬件能力。
4. 测试工具：使用FFmpeg或GStreamer验证YUV数据处理流程。

六、总结

本文从YUV的基础概念出发，详细介绍了其格式分类、存储方式、与RGB的转换方法，以及基础处理操作（如缩放、色度调整）。对于初学者，建议从理解YUV420格式开始，逐步掌握色度下采样和简单插值算法。后续可深入学习YUV在视频编码（如H.264/H.265）中的应用，以及如何利用SIMD指令优化YUV处理性能。