YUV420 到 RGB 转换

Question

我使用以下公式将 RGB 矩阵转换为 YUV 矩阵：

Y  =      (0.257 * R) + (0.504 * G) + (0.098 * B) + 16
Cr = V =  (0.439 * R) - (0.368 * G) - (0.071 * B) + 128
Cb = U = -(0.148 * R) - (0.291 * G) + (0.439 * B) + 128

然后在矩阵上进行 4:2:0 色度子采样。我认为我这样做是正确的，我从 YUV 矩阵中取出 2x2 子矩阵，将值从最小到最大排序，并取中间 2 个值之间的平均值。

然后我使用维基百科上的这个公式来访问 Y、U 和 V 平面：

size.total = size.width * size.height;
y = yuv[position.y * size.width + position.x];
u = yuv[(position.y / 2) * (size.width / 2) + (position.x / 2) + size.total];
v = yuv[(position.y / 2) * (size.width / 2) + (position.x / 2) + size.total + (size.total / 4)];

我使用的是 OpenCV，所以我尝试尽我所能地解释它：

y = src.data[(i*channels)+(j*step)];
u = src.data[(j%4)*step + ((i%2)*channels+1) + max];
v = src.data[(j%4)*step + ((i%2)*channels+2) + max + (max%4)];

src 是 YUV 子采样矩阵。我对这个公式的解释正确吗？

以下是我将颜色转换回 RGB 的方法：

bgr.data[(i*channels)+(j*step)] = (1.164 * (y - 16)) + (2.018 * (u - 128)); // B
bgr.data[(i*channels+1)+(j*step)] = (1.164 * (y - 16)) - (0.813 * (v - 128)) - (0.391 * (u - 128)); // G
bgr.data[(i*channels+2)+(j*step)] = (1.164 * (y - 16)) + (1.596 * (v - 128));   // R

问题是我的图像没有返回到其原始颜色。

以下是供参考的图像： https://i.sstatic.net/vQkpT.jpg（二次采样） https://i.sstatic.net/Oucc5.jpg （输出）

我发现我应该现在正在从 YUV444 转换为 RGB，但我不太明白我在 Wiki 上找到的示例中的 Clip 函数的作用。

C = Y' − 16
D = U − 128
E = V − 128

R = clip(( 298 * C           + 409 * E + 128) >> 8)
G = clip(( 298 * C - 100 * D - 208 * E + 128) >> 8)
B = clip(( 298 * C + 516 * D           + 128) >> 8)

是否>>意味着我应该移动位？

我将不胜感激任何帮助/评论！谢谢

更新

尝试进行 YUV444 转换，但它只是让我的图像显示为绿色阴影。

        y = src.data[(i*channels)+(j*step)];
        u = src.data[(j%4)*step + ((i%2)*channels+1) + max];
        v = src.data[(j%4)*step + ((i%2)*channels+2) + max + (max%4)];

        c = y - 16;
        d = u - 128;
        e = v - 128;

        bgr.data[(i*channels+2)+(j*step)] = clip((298*c + 409*e + 128)/256);
        bgr.data[(i*channels+1)+(j*step)] = clip((298*c - 100*d - 208*e + 128)/256);
        bgr.data[(i*channels)+(j*step)] = clip((298*c + 516*d + 128)/256);

我的剪辑功能： int 剪辑（双精度值） { 返回（值> 255）？ 255：（值<0）？ 0：值； }

Answer 1

将 WebM 帧解码为 RGB 时我遇到了同样的问题。经过几个小时的搜索，我终于找到了解决方案。

从这里获取 SCALEYUV 函数： http://www.telegraphics.com.au /svn/webpformat/trunk/webpformat.h

然后要从 YUV 解码 RGB 数据，请参阅此文件：
http://www.telegraphics.com.au/svn/webpformat/trunk /decode.c

搜索“py = img->planes[0];”，有两种算法来转换数据。我只尝试了简单的一种（在“//然后退回到更便宜的方法。”之后）。

代码中的注释也参考此页面： http://www.poynton.com /notes/colour_and_gamma/ColorFAQ.html#RTFToC30

对我来说效果很好。

Answer 2

由于 UV 确实会压缩图像，因此您不会得到完全相同的图像。
你不会说结果是完全错误的（即错误）还是只是不完美

R = clip(( 298 * C           + 409 * E + 128) >> 8)
G = clip(( 298 * C - 100 * D - 208 * E + 128) >> 8)
B = clip(( 298 * C + 516 * D           + 128) >> 8)

>>> 8 是一位移位，相当于除以 256。这只是为了让您以整数单位而不是浮点数进行所有算术运算以提高速度

Answer 3

正在尝试维基上存在的公式，发现混合公式：

byte c = (byte) (y - 16);
byte d = (byte) (u - 128);
byte e = (byte) (v - 128);

byte r = (byte) (c + (1.370705 * (e))); 
byte g = (byte) (c - (0.698001 * (d)) - (0.337633 * (e)));
byte b = (byte) (c + (1.732446 * (d)));

为我的图像产生“更好”的错误，简单地使一些黑点纯绿色（即rgb = 0x00FF00），这更适合检测和校正...

维基来源：https://en.wikipedia.org/wiki/YUV#Y.27UV420p_.28and_Y.27V12_or_YV12.29_to_RGB888_conversion