颜色空间转换理论及问题分析

1、颜色空间转换理论及问题分析许敬，张合，张祥金，王晓峰（南京理工大学智能弹药技术国防重点学科实验室，江苏 南京 210094）摘要：图像的显示质量在计算机视觉系统中起着关键性的作用。本文针对图像显示中的颜色空间转换中图像数据的格式、转换公式和实现算法等问题，结合颜色空间理论，进行了分析和研究。本文设计了精简的硬件平台，获取图像数据，并分别基于VC+和Matlab提出了两种简单实用的颜色空间转换算法。通过实验验证。该算法可以有效地达到较好的图像显示质量，具有很好的实用价值。关键字：计算机视觉系统、颜色空间、YCbCr、RGB中文分类号：TP317·4 文献标识码：A 文章编号：The C

2、onversion Theory and Problems Analysis for Color SpaceXU Jing, ZHANG He, ZHANG Xiangjin, WANG Xiaofeng (ZNDY of Ministerial Key Laboratory, NUST, Nanjing 210094, China)Abstract：The quality of image display plays a key role in the computer vision system. Combined with the color space theory, analysis

3、 and research is accomplished according to the problems such as the image data format, conversion formulas and implementation algorithms in this paper. Based on a simple hardware platform the image data is extracted. And two simple and useful color space conversion algorithms are proposed, which are

4、 respectively based on VC + and Matlab software. Experimental results shows that the color conversion algorithms can achieve the desired purpose and a better practical value for image conversionKey words：Computer Vision System; color space; YCbCr、RGB在计算机视觉系统中，图像的显示往往要涉及到颜色空间转换的问题，这是因为目前广泛采用的数字图像传感器和

5、模拟图像传感器（使用视频解码器）的数据输出格式一般都包含YUV/YCbCr4：2：2，而显示器基本都是采用RGB值来驱动的，所以要在显示每个像素之前，需要把YUV/YCbCr彩色分量值转换成RGB值。由于大部分论文中只是笼统地在颜色空间模型中提出了YUV/YCbCr到RGB的转换公式，并没有针对相应的YUV/YCbCr采样格式提出切实可行的转换算法。因此本论文就针对目前YUV/YCbCr格式的图像数据进行了分析，结合空间转换公式，提出了简单实用的YUV/YCbCr4：2：2到RGB的转换算法，并分别在VC+和Matlab软件中进行了实现。1.颜色空间理论为了科学地定量描述和使用颜色，人们提出了

6、各种颜色模型。目前常用的颜色模型有RGB、CMYK、HSI和YUV。下面主要对RGB和YUV颜色模型进行简单介绍。1.1 RGB颜色模型RGB (Red, Green, Blue)是显示和保存彩色图像的最常见的色彩空间，它通过CIE规定的三基色，即红、绿、蓝三种基色的加权混合得到各种颜色。这里可用图12的单位立方体来说明。三维空间的3个轴分别与R（红）、G（绿）和B（蓝）3个分量相对应。原点对应黑色，与原点最远的定点对应白色。在这个模型中，从黑到白的灰度值分布在从黑色原点白色顶点的连线上，立方体上或其内部的点对应不同的颜色，可用从原点到该点的矢量表示。图1 RGB颜色空间RGB（红、绿、蓝）模

7、型主要用于面向硬件设备，被广泛应用于视频监视器、彩色摄像机或打印机等。1.2 YUV/YCbCr颜色模型YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL)。YUV主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后兼容老式黑白电视。其中“Y”表示明亮度(Luminance)，也就是灰度值;而“U”和“V”表示的则是色度(Chrominance)，作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。YCbCr是YUV通过缩放和偏移衍变而成的。其中Y与YUV中的Y含义一致，Cb，Cr同样都指色彩，只是在表示方法上不同而已。一般情况下YUV大多是指YCbCr。在本文中，U一词相当于Cb，V一词相当于Cr。

8、YUV格式通常有两大类：打包（packed）格式和平面（planar）格式。前者将YUV分量存放在同一个数组中，通常是几个相邻的像素组成一个宏像素（macro-pixel）；而后者使用三个数组分开存放YUV三个分量，就像是一个三维平面一样。常用的YUV4：2：2和YUV4：4：4均为打包格式。YUV的优点之一是，色度频道的采样率可比Y频道低，同时不会明显降低视觉质量。通常采用A:B:C表示法来描述U和V与Y的采样频率比例，常用的采样频率比例有：YUV4:4:4表示色度频道没有下采样。YUV4：2：2表示2:1的水平下采样，没有垂直下采样，对于每两个U样例或V样例，每个扫描行都包含四个Y样例，每

9、像素16位。4:2:2格式包含YUY2和UYVY两种格式，它们之间的区别只是字节顺序的不同，如图2、3所示。图2 YUY2内存布局图3 UYVY内存布局1.3 颜色空间转换公式要在屏幕上显示图像，就必须以RGB表示图像的颜色。所以需要把YCrCb模型向RGB模型转换。具体的YCbCr与RGB的彩色空间变换关系如下：（1-1） （1-2）通过变换得出的R、G、B值可能超出了其定义域，所以在变换之后要对RGB数值进行检查，如果大于255，则赋值为255；如果小于0，则赋值为0。2 系统的实现为了验证和比较图像数据在颜色空间转换后的图像质量，本论文设计了一种基于CMOS图像传感器的简易计算机视觉系统

10、。目的是为了通过硬件平台，并结合上位机的软件系统，采集图像数据，对数据进行颜色空间的转换，从而检验颜色空间转换算法的可行性和有效性。实现视觉系统的主要部件以及硬件系统如图4所示。图4 硬件实现模块在设计中选用的是具有超小型1/6"的光学尺寸，分辨率为640*480像素的CMOS图像传感器。它有着出色的彩色视频性能和很小包装，并且功耗极低。在图像传输方面，由于USB能够实现数据的快速、双向、同步传输传输，而且成本较低并可以实现热拔插。所以此处选用USB控制器作为数据传输接口，并采用的是Cypress公司的EZ-USB FX2LP系列USB设备。通过USB控制器的8051完成对CMOS传

11、感器的时序控制，并由USB的Slave FIFO同步传输数据于PC机进行接收。由此完成了简洁的硬件系统的设计。图像数据接收的软件平台主要是基于VC+来实现的。通过调用Cypress公司提供的开发包Development Kits的驱动程序CYUSB.SYS，以及C+编程类库CyAPI.lib，来完成对USB设备的打开、关闭和图像数据的实时采集、图像的动态显示。在VC+中编写图像数据接收程序，创建一个单独的线程函数来接收一帧的图像的数据。当接收完一帧图像数据之后，保存到txt文件中，以待后期的处理。3.颜色空间的转换对于YCbCr4：2：2格式的图像，每个像素是16位，因此一帧640×

12、480像素的YCbCr4：2：2格式图像的数据大小为640×480×2字节，即614400字节。24位的真彩图像，每个像素的R、G、B分量分别是8位，共24位。因此同样的一帧640×480像素的RGB图像的数据大小为640×480×3字节，即为921600字节。所以在YCbCr到RGB转换的过程中首先要对Cb和Cr进行补值，然后完成颜色空间的转换。3.1 基于VC+实现颜色空间的转换在VC+中把接收到的一帧YCrCb图像数据转换成一帧RGB图像数据。首先读入txt文件中的数据到内存中，按行列的方式读取每一个像素，对Y、Cb、Cr值进行提取，转成

13、R、G、B格式，然后进行显示。基本算法如下所示：图5 VC+中实现颜色空间转换的基本算法其中i表示图像的高度，j表示图像的宽度。读取的txt文件的数据放入ImageData中。本文中按照YUY2格式进行转换，由前面可知，YUY2在内存中的存放次序第一个字节为Y0，每二个字节为U0，依次排列如下：Y0，U0，Y1，V0 Y2，U1，Y3，V1 Y4，U2，Y5，V2 。相应的U和Cb对应，V和Cr对应，所以在ImageData中，读出的第一个数据是Y，然后根据j是否能被2整除，判断读出Cb和Cr。按照公式（1-2），对Y、Cb、Cr值进行转换，得到相应的R、G、B值。可调用SetPixel()函

14、数，对RGB图像进行显示，如图6所示。图6 VC+中转换成的RGB图像由图像可以看出，日光灯和对太阳光强烈反光的地方，图像的颜色出现了异样，这是因为在上面的算法中，提取出来的每一个像素都拥有一个Y值，但是对于Cb和Cr，每个像素只包含了其中的一个值。所以造成了有强光照到的地方，在转换后得到的图像中，出现了颜色的异样。在这种算法中，此类问题是无法避免的。而对于没有被强光照到的地方，由于人类视觉系统（其实就是人的眼睛）对亮度的感觉比对颜色更加敏感，所以即使在像素缺少Cb或Cr值的情况下，人用眼睛并不会察觉到画面质量的变化。基于VC+实现颜色空间转换的优点在于可以通过用户编程，在操作界面上完成多种对

15、视频流或图像的操作，使得应用程序的功能更加的强大和方便。3.2 基于Matlab实现颜色空间的转换Matlab图像处理工具箱中集成了有关颜色空间转换的函数，其中从YCbCr颜色模型转换到RGB模型的的转换函数为ycbcr2rgb。此函数是基于YCbCr4：4：4格式的，所以在调用此函数之前，要先把YCbCr4：2：2格式的数据中的Y、Cb、Cr值进行提取，然后通过插值法补全Cr和Cb的值，从而实现了YCbCr4：2：2格式到YCbCr4：4：4格式的转换。本论文中采用了最简单的插值法进行插值，即使用临近的Cb、Cr值进行插值。对Y、Cb、Cr值进行提取和补值的函数如下：y = ycbcr(1:

16、2:640.*480.*2);cb(1:2:640.*480) = ycbcr(2:4:640.*480.*2); cb(2:2:640.*480) = ycbcr(2:4:640.*480.*2); cr(1:2:640.*480) = ycbcr(4:4:640.*480.*2); cr(2:2:640.*480) = ycbcr(4:4:640.*480.*2);对得到的Y、Cb、Cr数组进行合并，然后通过ycbcr2rgb函数进行转换得到RGB。在YCbCr色彩空间中，它的亮度信号和色度 信号是分离的。如果只有Y信号分量而没有Cb、Cr分量，那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。所以将Y

17、分量写入文件，只显示图片的y分量即得到黑白图像，如图7所示。图7 提取y分量得到的黑白图像将转换得到R、G、B分量分别写入文件并读取成矩阵，然后将矩阵转置，合并成三维数组，即为图像的RGB值数组，直接可通过imshow函数进行显示。图8为转换得到的RGB真彩图像。图8 Matlab中转换得到的RGB图像由同一帧图像的数据，转换得到的RGB图像，可以明显地看出，由Matlab中得到的图像质量更加好一些。说明用临近的Cb、Cr值对YCbCr值进行补全，可以有效地改善图像质量。而且Matlab中集成了ycbcr2rgb转换函数，使得编程更加容易和简便，只要完成相应的Cb、Cr的插值，即可有效地完成图像颜色空间的转换和显示。4 结论由于计算机视觉系统中，对图像的显示是必不可少的环节，如果图像的显示质量不能达到一定的要求，往往会对系统的整体性能带来很大的影响。所以本文针对在计算机视觉系统中，必然会遇到的在图像显示过程中的颜色空间的转换的理论进行了阐述，并在相应的硬件的基础上，提出了两种简单实用的转换算法，并对得到的图像进行了比较和分析。本文提出的算法可经过修改，方便地应用到YUV/YCbCr的其它采样格式的颜色空间转换中，所以具有较好的实用性和拓展性。参考文献：1 章毓晋 机器视觉和图像技术 自动化博览 2009（2）：