色彩空间的转换

色彩空间的转换

色彩空间转换是指把一个色彩空间中的颜色数据转换或表示成另一个色彩空间中的相应数据，即用不同的色彩空间中的数据表示同一颜色。在本文中，是将与设备相关的RGB色彩空间转换到与设备无关的CIELab色彩空间。任何一个与设备有关的色彩空间都可以在CIELab色彩空间中测量、标定。如果不同的与设备相关颜色都能对应到CIELab色彩空间的同一点，那么，它们之间的转换就一定是准确的。色彩空间转换的方法有很多种，本文主要介绍三维查表插值法和多项式回归法。文章源自陈学虎-https://chenxuehu.com/article/2016/11/5863.html

1.三维查表插值法文章源自陈学虎-https://chenxuehu.com/article/2016/11/5863.html

三维查找表法是目前研究色彩空间转换较为常用的算法。三维查找表算法的核心思想是，文章源自陈学虎-https://chenxuehu.com/article/2016/11/5863.html

将源色彩空间进行分割，划分为一个个规则的立方体，每个立方体的八个顶点的数据是已知的，将所有源空间的已知点构成一张三维查找表。当给定源空间中任意一个点时能够找到与之相邻的八个数据点构成一个小立方体格子的节点，通过这个小立方体的八个顶点进行插值，得到目标空间对应的数据。文章源自陈学虎-https://chenxuehu.com/article/2016/11/5863.html

一般查找表法都是与插值法结合起来使用，变成带有插值算法的三维查找表法，这种方法可分为三个步骤：文章源自陈学虎-https://chenxuehu.com/article/2016/11/5863.html

①分割：将源色彩空间按一定的采样间隔分区，建立三维查找表；文章源自陈学虎-https://chenxuehu.com/article/2016/11/5863.html

②查找：对于一个已知的输入点，搜索源空间，找出包含它的由八个栅格点构成的立方体；文章源自陈学虎-https://chenxuehu.com/article/2016/11/5863.html

③插值：在一个立方体的栅格内，计算出非栅格点上的颜色值。文章源自陈学虎-https://chenxuehu.com/article/2016/11/5863.html

根据源空间的不同分割方式，常见的插值算法有：三线性插值、三棱柱插值、金字塔插值和四面体插值方法。文章源自陈学虎-https://chenxuehu.com/article/2016/11/5863.html

2.多项式回归法 文章源自陈学虎-https://chenxuehu.com/article/2016/11/5863.html

多项式回归算法是指假设色彩空间的联系可以通过一组联立的方程估算出来。多项式回归算法的唯一必要条件就是源空间的点数应该大于所选择的多项式的项数。此算法的重点在于计算出多项式的系数，再将源色彩空间的数据代入多项式，就可以根据方程求出转换后的结果。

多项式回归算法的特点是简单、实现起来较为方便，且有着不错的转换效果；但使用项数少时精度较低，当项数过大时计算量大、且精度也不一定高。

3.色差

在评价彩色复制质量和控制彩色复制过程时，例如在实施色彩管理和评价印刷品颜色时，

往往需要计算颜色的色差来实现控制颜色的目的。目前印刷业普遍采用的是CIE 1976 Lab均匀颜色空间，及其对应的色差公式

YCbCr

其中Y是指亮度分量，Cb指蓝色色度分量，而Cr指红色色度分量。人的肉眼对视频的Y分量更敏感，因此在通过对色度分量进行子采样来减少色度分量后，肉眼将察觉不到的图像质量的变化。主要的子采样格式有YCbCr 4:2:0YCbCr 4:2:2 和YCbCr 4:4:4。4:2:0表示每4个像素有4个亮度分量，2个色度分量(YYYYCbCr)，仅采样奇数扫描线，是便携式视频设备(MPEG-4)以及电视会议(H.263)最常用格式；4：2：表示每4个像素有4个亮度分量，4个色度分量(YYYYCbCrCbCr)，是DVD、数字电视、HDTV 以及其它消费类视频设备的最常用格式；4：4：4表示全像素点阵(YYYYCbCrCbCrCbCrCbCr)，用于高质量视频应用、演播室以及专业视频产品

YUV主要的采样格式

主要的采样格式有YCbCr 4:2:0、YCbCr 4:2:2、YCbCr 4:1:1和 YCbCr 4:4:4。其中YCbCr 4:1:1 比较常用，其含义为：每个点保存一个 8bit 的亮度值(也就是Y值), 每 2x2 个点保存一个 Cr 和Cb 值, 图像在肉眼中的感觉不会起太大的变化。所以, 原来用 RGB(R,G,B 都是 8bit unsigned) 模型, 每个点需要 8x3=24 bits（如下图第一个图）. 而现在仅需要 8+(8/4)+(8/4)=12bites, 平均每个点占12bites。这样就把图像的数据压缩了一半。   上边仅给出了理论上的示例，在实际数据存储中是有可能是不同的，下面给出几种具体的存储形式：

（1） YUV 4:4:4

YUV三个信道的抽样率相同，因此在生成的图像里，每个象素的三个分量信息完整（每个分量通常8比特），经过8比特量化之后，未经压缩的每个像素占用3个字节。

下面的四个像素为: [Y0 U0 V0] [Y1 U1 V1] [Y2 U2 V2] [Y3 U3 V3]

存放的码流为: Y0 U0 V0 Y1 U1 V1 Y2 U2 V2 Y3 U3 V3

（2） YUV 4:2:2

每个色差信道的抽样率是亮度信道的一半，所以水平方向的色度抽样率只是4:4:4的一半。对非压缩的8比特量化的图像来说，每个由两个水平方向相邻的像素组成的宏像素需要占用4字节内存。

下面的四个像素为: [Y0 U0 V0] [Y1 U1 V1] [Y2 U2 V2] [Y3 U3 V3]

存放的码流为: Y0 U0 Y1 V1 Y2 U2 Y3 V3

映射出像素点为：[Y0 U0 V1] [Y1 U0 V1] [Y2 U2 V3] [Y3 U2 V3]

（3） YUV 4:1:1

4:1:1的色度抽样，是在水平方向上对色度进行4:1抽样。对于低端用户和消费类产品这仍然是可以接受的。对非压缩的8比特量化的视频来说，每个由4个水平方向相邻的像素组成的宏像素需要占用6字节内存

下面的四个像素为: [Y0 U0 V0] [Y1 U1 V1] [Y2 U2 V2] [Y3 U3 V3]

存放的码流为: Y0 U0 Y1 Y2 V2 Y3

映射出像素点为：[Y0 U0 V2] [Y1 U0 V2] [Y2 U0 V2] [Y3 U0 V2]

（4）YUV4:2:0

4:2:0并不意味着只有Y,Cb而没有Cr分量。它指得是对每行扫描线来说，只有一种色度分量以2:1的抽样率存储。相邻的扫描行存储不同的色度分量，也就是说，如果一行是4:2:0的话，下一行就是4:0:2，再下一行是4:2:0...以此类推。对每个色度分量来说，水平方向和竖直方向的抽样率都是2:1，所以可以说色度的抽样率是4:1。对非压缩的8比特量化的视频来说，每个由2x2个2行2列相邻的像素组成的宏像素需要占用6字节内存。

下面八个像素为：[Y0 U0 V0] [Y1 U1 V1] [Y2 U2 V2] [Y3 U3 V3]   [Y5 U5 V5] [Y6 U6 V6] [Y7U7 V7] [Y8 U8 V8]

存放的码流为：Y0 U0 Y1 Y2 U2 Y3   Y5 V5 Y6 Y7 V7 Y8

映射出的像素点为：[Y0 U0 V5] [Y1 U0 V5] [Y2 U2 V7] [Y3 U2 V7]   [Y5 U0 V5] [Y6 U0 V5] [Y7U2 V7] [Y8 U2 V7]

YCbCr与RGB的相互转换

Y=0.299R+0.587G+0.114B

Cb=0.564(B-Y)

Cr=0.713(R-Y)

R=Y+1.402Cr

G=Y-0.344Cb-0.714Cr

B=Y+1.772Cb