RGB和YUV视频存储格式

视频数据，图像数据在存储中的存储格式主要有RGB和YUV。RGB是多媒体数据进行数据存储采用的主流格式；YUV格式所需存储空间一般是RGB格式存储空间的一半，所以YUV格式主要用于多媒体数据传输中。

1 RGB视频存储格式

1.1 RGB概述

计算机彩色显示器显示色彩的原理与彩色电视机一样，都是采用R（Red）、G（Green）、B（Blue）相加混色的原理：通过发射出三种不同强度的电子束，使屏幕内侧覆盖的红、绿、蓝磷光材料发光而产生色彩。这种色彩的表示方法称为RGB色彩空间表示。

根据三基色原理，任意一种色光F都可以用不同分量的R、G、B三色相加混合而成。
F = r [ R ] + g [ G ] + b [ B ]
其中，r、g、b分别为三基色参与混合的系数。当三基色分量都为0（最弱）时混合为黑色光；而当三基色分量都为k（最强）时混合为白色光。调整r、g、b三个系数的值，可以混合出介于黑色光和白色光之间的各种各样的色光。

1.2常见的RGB格式

RGB的GUID (globally unique identifier全球唯一标识符)格式描述描述如下表所示：

表2.1 RGB的GUID描述
RGB的GUID描述符描述符说明
MEDIASUBTYPE_RGB1 2 每个像素用1位表示，需要调色板
MEDIASUBTYPE_RGB4 16 每个像素用4位表示，需要调色板
MEDIASUBTYPE_RGB8 256 每个像素用8位表示，需要调色板
MEDIASUBTYPE_RGB565 每个像素用16位表示，RGB分量分别使用5位、6位、5位
MEDIASUBTYPE_RGB555 每个像素用16位表示，RGB分量都使用5位（剩下的1位不用）
MEDIASUBTYPE_RGB24 每个像素用24位表示，RGB分量各使用8位
MEDIASUBTYPE_RGB32 每个像素用32位表示，RGB分量各使用8位（剩下的8位不用）
MEDIASUBTYPE_ARGB32 每个像素用32位表示，RGB分量各使用8位（剩下的8位用于表示Alpha通道值）

1.3各种RGB格式介绍
RGB1、RGB4、RGB8都是调色板类型的RGB格式，在描述这些媒体类型的格式细节时，通常会在BITMAPINFOHEADER数据结构后面跟着一个调色板（定义一系列颜色）。它们的图像数据并不是真正的颜色值，而是当前像素颜色值在调色板中的索引。

RGB1
以RGB1（2色位图）为例，比如它的调色板中定义的两种颜色值依次为0x000000（黑色）和0xFFFFFF（白色），那么图像数据001101010111…（每个像素用1位表示）表示对应各像素的颜色为：黑黑白白黑白黑白黑白白白…
RGB565
RGB565使用16位表示一个像素，这16位中的5位用于R，6位用于G，5位用于B。程序中通常使用一个字（WORD，一个字等于两个字节）来操作一个像素。当读出一个像素后，这个字的各个位意义如下：
高字节低字节
R R R R R G G G G G G B B B B B
可以组合使用屏蔽字和移位操作来得到RGB各分量的值：
#define RGB565_MASK_RED 0xF800
#define RGB565_MASK_GREEN 0x07E0
#define RGB565_MASK_BLUE 0x001F
R = (wPixel & RGB565_MASK_RED) >> 11; // 取值范围0-31
G = (wPixel & RGB565_MASK_GREEN) >> 5; // 取值范围0-63
B = wPixel & RGB565_MASK_BLUE; // 取值范围0-31
RGB555
RGB555是另一种16位的RGB格式，RGB分量都用5位表示（剩下的1位不用）。使用一个字读出一个像素后，这个字的各个位意义如下：
高字节低字节
X R R R R G G G G G B B B B B （X表示不用，可以忽略）
可以组合使用屏蔽字和移位操作来得到RGB各分量的值：
#define RGB555_MASK_RED 0x7C00
#define RGB555_MASK_GREEN 0x03E0
#define RGB555_MASK_BLUE 0x001F
R = (wPixel & RGB555_MASK_RED) >> 10; // 取值范围0-31
G = (wPixel & RGB555_MASK_GREEN) >> 5; // 取值范围0-31
B = wPixel & RGB555_MASK_BLUE; // 取值范围0-31
RGB24
RGB24使用24位来表示一个像素，RGB分量都用8位表示，取值范围为0-255。注意在内存中RGB各分量的排列顺序为：BGR BGR BGR…。通常可以使用RGBTRIPLE数据结构来操作一个像素，它的定义为：
typedef struct tagRGBTRIPLE {
BYTE rgbtBlue; // 蓝色分量
BYTE rgbtGreen; // 绿色分量
BYTE rgbtRed; // 红色分量
} RGBTRIPLE;
RGB32
RGB32使用32位来表示一个像素，RGB分量各用去8位，剩下的8位用作Alpha通道或者不用。（ARGB32就是带Alpha通道的 RGB32。）注意在内存中RGB各分量的排列顺序为：BGRA BGRA BGRA…。通常可以使用RGBQUAD数据结构来操作一个像素，它的定义为：
typedef struct tagRGBQUAD {
BYTE rgbBlue; // 蓝色分量
BYTE rgbGreen; // 绿色分量
BYTE rgbRed; // 红色分量
BYTE rgbReserved; // 保留字节（用作Alpha通道或忽略）
} RGBQUAD;
2 YUV视频存储格式
2.1 YUV概述
在现代彩色电视系统中，通常采用三管彩色摄像机或彩色CCD摄像机进行摄像，然后把摄得的彩色图像信号经分色、分别放大校正后得到 RGB，再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号R－Y（即U）、B－Y（即V），最后发送端将亮度和色差三个信号分别进行编码，用同一信道发送出去。这种色彩的表示方法就是所谓的YUV色彩空间表示。
采用YUV色彩空间的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。如果只有Y信号分量而没有U、V分量，那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。彩色电视采用YUV空间正是为了用亮度信号Y解决彩色电视机与黑白电视机的兼容问题，使黑白电视机也能接收彩色电视信号。
本文讲述的格式全部使用每个像素位置 8 位的方式来编码 Y 频道（也称为灯光频道），并使用每样例 8 位的方式来编码每个 U 或 V 色度样例。但是，大多数 YUV 格式平均使用的每像素位数都少于 24 位，这是因为它们包含的 U 和 V 样例比 Y 样例要少。
注在本文中，U 一词相当于 Cb，V 一词相当于 Cr。
2.2常见YUV的格式
在DirectShow 中，常见的YUV格式有 YUY2、YUYV、YVYU、UYVY、AYUV、Y41P、Y411、Y211、IF09、IYUV、YV12、YVU9、YUV411、 YUV420等。作为视频媒体类型的辅助说明类型（Subtype），它们对应的GUID(Globally Unique Identifier)如下表所示。
表2.2 YUV的GUID描述
YUV的GUID描述符描述符说明
MEDIASUBTYPE_YUY2 YUY2 以4:2:2方式打包
MEDIASUBTYPE_YUYV YUYV 实际格式与YUY2相同
MEDIASUBTYPE_YVYU YVYU 以4:2:2方式打包
MEDIASUBTYPE_UYVY UYVY 以4:2:2方式打包
MEDIASUBTYPE_AYUV AYUV Alpha通道的4:4:4 YUV格式
MEDIASUBTYPE_Y41P Y41P 以4:1:1方式打包
MEDIASUBTYPE_Y411 Y411 实际格式与Y41P相同
MEDIASUBTYPE_Y211 Y211
MEDIASUBTYPE_IF09 IF09格式
MEDIASUBTYPE_IYUV IYUV格式
MEDIASUBTYPE_YV12 YV12格式
MEDIASUBTYPE_YVU9 YVU9格式
2.3 YUV主要采样格式
　　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， 1个点需要 8x3=24 bits，若4:4:4按采样后，YUV仍各占8bit。按4:1:1采样后，而现在一个点平均仅需要 8+(8/4)+(8/4)=12bits。这样就把图像的数据压缩了一半。
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。有一种表示法可用来描述 U 和 V 与 Y 的采样频率比例，这个表示法称为 A:B:C 表示法：
• 4:4:4：表示色度频道没有下采样。
• 4:2:2：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。
• 4:2:0：表示 2:1 的水平下采样，2:1 的垂直下采样。
• 4:1:1：表示 4:1 的水平下采样，没有垂直下采样。对于每个 U 样例或 V 样例，每个扫描行都包含四个 Y 样例。
2.3.1 YUV采样格式图示
YUV 4:4:4 采样
下图显示了 4:4:4 图片中使用的采样网格。灯光样例用叉来表示，色度样例则用圈表示。

图2.1 YUV 4:4:4 样例位置
2) YUV 4:2:2 采样
4:2:2 采样的这种主要形式在 ITU-R Recommendation BT.601 中进行了定义。图2.1显示了此标准定义的采样网格。

图 2. 2 YUV 4:2:2 样例位置
3) YUV 4:2:0 采样
4:2:0 采样有两种常见的变化形式。其中一种形式用于 MPEG-2 视频，另一种形式用于 MPEG-1 以及 ITU-T recommendations H.261 和 H.263。图2.3 显示了 MPEG-1 方案中使用的采样网格，图2.4显示了 MPEG-2 方案中使用的采样网格。

图2.3 YUV 4:2:0 样例位置（MPEG-1 方案）

图2.4 YUV 4:2:0 样例位置（MPEG-2 方案）
与 MPEG-1 方案相比，在 MPEG-2 方案与为 4:2:2 和 4:4:4 格式定义的采样网格之间进行转换更简单一些。因此，在 Windows 中首选 MPEG-2 方案，应该考虑将其作为 4:2:0 格式的默认转换方案。
2.3.2YUV存储方式
本文讲述推荐用于视频呈现的 8 位 YUV 格式。这些格式可以分为几个类别：
• 4:4:4 格式，每像素 32 位
• 4:2:2 格式，每像素 16 位
• 4:2:0 格式，每像素 16 位
• 4:2:0 格式，每像素 12 位
首先，理解下列概念，这样才能理解接下来的内容：
• 表面原点：对于本文讲述的 YUV 格式，原点 (0,0) 总是位于表面的左上角。
• 跨距：表面的跨距，有时也称为间距，指的是表面的宽度，以字节数表示。对于一个表面原点位于左上角的表面来说，跨距总是正数。
• 对齐：表面的对齐是根据图形显示驱动程序的不同而定的。表面始终应该 DWORD 对齐，就是说，表面中的各个行肯定都是从 32 位 (DWORD) 边界开始的。对齐可以大于 32 位，但具体取决于硬件的需求。
• 打包格式与平面格式：YUV 格式可以分为打包格式和平面格式。在打包格式中，Y、U 和 V 组件存储在一个数组中。像素被组织到了一些巨像素组中，巨像素组的布局取决于格式。在平面格式中，Y、U 和 V 组件作为三个单独的平面进行存储。

4:4:4 格式，每像素 32 位
推荐一个 4:4:4 格式，FOURCC 码为 AYUV。这是一个打包格式，其中每个像素都被编码为四个连续字节，其组织顺序如下所示。

图2.5 AYUV 内存布局
标记了 A 的字节包含 alpha 的值。
2) 4:2:2 格式，每像素 16 位
支持两个 4:2:2 格式，FOURCC 码如下：
• YUY2
• UYVY
两个都是打包格式，其中每个巨像素都是编码为四个连续字节的两个像素。这样会使得色度水平下采样乘以系数 2。
 YUY2
在 YUY2 格式中，数据可被视为一个不带正负号的char值组成的数组，其中第一个字节包含第一个 Y 样例，第二个字节包含第一个 U (Cb) 样例，第三个字节包含第二个 Y 样例，第四个字节包含第一个 V (Cr) 样例，如图2.6 所示。

图2.6 YUY2 内存布局
如果该图像被看作由两个 little-endian WORD值组成的数组，则第一个WORD在最低有效位 (LSB) 中包含 Y0，在最高有效位 (MSB) 中包含 U。第二个WORD在 LSB 中包含 Y1，在 MSB 中包含 V。
YUY2 是用于 Microsoft DirectX® Video Acceleration (DirectX VA) 的首选 4:2:2 像素格式。预期它会成为支持 4:2:2 视频的 DirectX VA 加速器的中期要求。
 UYVY
此格式与 YUY2 相同，只是字节顺序是与之相反的 — 就是说，色度字节和灯光字节是翻转的（图 7）。如果该图像被看作由两个 little-endian WORD值组成的数组，则第一个WORD在 LSB 中包含 U，在 MSB 中包含 Y0，第二个WORD在 LSB 中包含 V，在 MSB 中包含 Y1。

图2.7 UYVY 内存布局
3) 4:2:0 格式，每像素 16 位
推荐两个 4:2:0 每像素 16 位格式，FOURCC 码如下：
• IMC1
• IMC3
两个 FOURCC 码都是平面格式。色度频道在水平方向和垂直方向上都要以系数 2 来进行再次采样。
 IMC1
所有 Y 样例都会作为不带正负号的char值组成的数组首先显示在内存中。后面跟着所有 V (Cr) 样例，然后是所有 U (Cb) 样例。V 和 U 平面与 Y 平面具有相同的跨距，从而生成如图2.8 所示的内存的未使用区域。

图2.8 IMC1 内存布局
 IMC3
此格式与 IMC1 相同，只是 U 和 V 平面进行了交换：

图 9. IMC3 内存布局
4) 4:2:0 格式，每像素 12 位
推荐四个 4:2:0 每像素 12 位格式，FOURCC 码如下：
• IMC2
• IMC4
• YV12
• NV12
在所有这些格式中，色度频道在水平方向和垂直方向上都要以系数 2 来进行再次采样。
 IMC2
此格式与 IMC1 相同，只是 V (Cr) 和 U (Cb) 行在半跨距边界处进行了交错。换句话说，就是色度区域中的每个完整跨距行都以一行 V 样例开始，然后是一行在下一个半跨距边界处开始的 U 样例。此布局与 IMC1 相比，能够更加高效地利用地址空间。它的色度地址空间缩小了一半，因此整体地址空间缩小了 25%。在各个 4:2:0 格式中，IMC2 是第二首选格式，排在 NV12 之后。

图2.10 IMC2 内存布局
 IMC4
此格式与 IMC2 相同，只是 U (Cb) 和 V (Cr) 行进行了交换：

图2.11 IMC4 内存布局
 YV12
所有 Y 样例都会作为不带正负号的char值组成的数组首先显示在内存中。此数组后面紧接着所有 V (Cr) 样例。V 平面的跨距为 Y 平面跨距的一半，V 平面包含的行为 Y 平面包含行的一半。V 平面后面紧接着所有 U (Cb) 样例，它的跨距和行数与 V 平面相同（图 12）。

图2.12 YV12 内存布局
 NV12
所有 Y 样例都会作为由不带正负号的char值组成的数组首先显示在内存中，并且行数为偶数。Y 平面后面紧接着一个由不带正负号的char值组成的数组，其中包含了打包的 U (Cb) 和 V (Cr) 样例，如图2.13 所示。当组合的 U-V 数组被视为一个由 little-endian WORD值组成的数组时，LSB 包含 U 值，MSB 包含 V 值。NV12 是用于 DirectX VA 的首选 4:2:0 像素格式。预期它会成为支持 4:2:0 视频的 DirectX VA 加速器的中期要求。

图2.13 NV12 内存布局

3 YCbCr视频存储格式
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 4:2:0、YCbCr 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。
4：2：2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。
4 YUV与YCbCr的对比
4.1两者与rgb之间换算公式的差异
yuv<–>rgb
Y’= 0.299R’ + 0.587G’ + 0.114B’
U’= -0.147R’ - 0.289G’ + 0.436B’ = 0.492*(B’- Y’)
V’= 0.615R’ - 0.515G’ - 0.100B’ = 0.877(R’- Y’)
R’ = Y’ + 1.140V’
G’ = Y’ - 0.394U’ - 0.581V’
B’ = Y’ + 2.032U’
yCbCr<–>rgb
Y’ = 0.257R’ + 0.504G’ + 0.098B’ + 16
Cb’ = -0.148R’ - 0.291G’ + 0.439B’ + 128
Cr’ = 0.439R’ - 0.368G’ - 0.071B’ + 128
R’ = 1.164(Y’-16) + 1.596*(Cr’-128)
4.2两者来源上的差异
YUV色彩模型来源于RGB模型。
该模型的特点是将亮度和色度分离开，从而适合于图像处理领域。颜色模型用于模拟彩色电视广播。
YCbCr模型来源于YUV模型。
YCbCr是一个的YUV色彩空间缩放和偏移的版本应用：数字视频，ITU-R BT.601T推荐标准。
5颜色空间和色度采样率转换
本节提供了在 YUV 和 RGB 之间进行转换的指南，以及在某些不同 YUV 格式之间进行转换的指南。在本节中，我们会以两个 RGB 编码方案为例：8 位计算机 RGB 和 studio 视频 RGB，前者也称为 sRGB 或“全范围”RGB，后者也称为“带有头空间和脚空间的RGB”。这两个方案的定义如下：
• 计算机 RGB 对于每个红色、绿色和蓝色样例都使用8位。黑色表示为 R = G = B = 0，白色则表示为 R = G = B = 255。
• Studio 视频 RGB 对于每个红色、绿色和蓝色样例使用一定的位数，即N 位，其中 N 为 8 或更大的数字。Studio 视频 RGB 使用的缩放系数与计算机 RGB 使用的缩放系数不同，它具有一个偏移量。黑色表示为 R = G = B = 162N-8，白色则表示为 R = G = B = 2352N-8。但是，实际的值可能不在此范围之内。
Studio 视频 RGB 是 Windows 中视频的首选 RGB 定义，而计算机 RGB 则是非视频应用的首选 RGB 定义。在这两种形式的 RGB 中，色度座标都与在 RGB 原色定义的 ITU-R BT.709 中指定的一样。R、G 和 B 的 (x,y) 座标分别为 (0.64, 0.33)、(0.30, 0.60) 和 (0.15, 0.06)。基准白色为 D65，座标为 (0.3127, 0.3290)。标称灰度系数为 1/0.45（大约为 2.2），精确的灰度系数在 ITU-R BT.709 中进行了详细定义。
5.1 RGB 和YUV之间的转换
我们首先讲述 RGB 和 4:4:4 YUV 之间的转换。要将 4:2:0 或 4:2:2 YUV 转换为 RGB，我们建议首先将 YUV 数据转换为 4:4:4 YUV，然后再将 4:4:4 YUV 转换为 RGB。AYUV 格式是一个 4:4:4 格式，它对于每个 Y、U 和 V 样例都使用 8 位。对于某些应用，还可以使用每样例多于8位的位数定义YUV。
对于数字视频，定义了从 RGB 到两个主要 YUV 的转换。这两个转换都基于称为 ITU-R Recommendation BT.709 的规范。第一个转换是 BT.709 中定义用于 50-Hz 的较早的YUV格式。它与在 ITU-R Recommendation BT.601 中指定的关系相同， ITU-R Recommendation BT.601 也被称为它的旧名称 CCIR 601。这种格式应该被视为用于标准定义 TV 分辨率 (720 x 576) 和更低分辨率视频的首选 YUV 格式。它的特征由下面两个常量 Kr 和 Kb 的值来定义：
Kr = 0.299
Kb = 0.114
第二个转换为 BT.709 中定义用于 60-Hz 的较新 YUV 格式，应该被视为用于高于SDTV 的视频分辨率的首选格式。它的特征由下面两个不同的常量值来定义：
Kr = 0.2126
Kb = 0.0722
从 RGB 到 YUV 转换的定义以下列内容开始：
L = Kr * R + Kb * B + (1 – Kr – Kb) * G
然后，按照下列方式获得 YUV 值：
Y =floor(2^(M-8) * (219*(L–Z)/S + 16) + 0.5)
U = clip3(0, 2^M-1, floor(2^(M-8) * (112*(B-L) / ((1-Kb)S) + 128) + 0.5))
V = clip3(0, 2^M-1, floor(2^(M-8) * (112(R-L) / ((1-Kr)S) + 128) + 0.5))
其中
• M 为每个 YUV 样例的位数 (M >= 8)。
• Z 为黑电平变量。对于计算机 RGB，Z 等于 0。对于 studio 视频 RGB，Z 等于 162N-8，其中 N 为每个 RGB 样例的位数 (N >= 8)。
• S 为缩放变量。对于计算机 RGB，S 等于 255。对于 studio 视频 RGB，S 等于 2192N-8。
函数 floor(x) 返回大于或等于 x 的最大整数。函数 clip3(x, y, z) 的定义如下所示：
clip3(x, y, z) = ((z < x) ? x : ((z > y) ? y : z))
Y 样例表示亮度，U 和 V 样例分别表示偏向蓝色和红色的颜色偏差。Y 的标称范围为 162M-8到 2352M-8。黑色表示为 162M-8，白色表示为 2352M-8。U 和 V 的标称范围为 162M-8到 2402M-8，值 1282M-8表示中性色度。但是，实际的值可能不在这些范围之内。
对于 studio 视频 RGB 形式的输入数据，要使得 U 和 V 值保持在 0 到 2M-1 范围之内，必需进行剪辑操作。如果输入为计算机 RGB，则不需要剪辑操作，这是因为转换公式不会生成超出此范围的值。
这些都是精确的公式，没有近似值。本文后面的所有内容均派生自这些公式。
• 示例：将 RGB888 转换为 YUV 4:4:4
• 示例：将 8 位 YUV 转换为 RGB888
• 将 4:2:0 YUV 转换为 4:2:2 YUV
• 将 4:2:2 YUV 转换为 4:4:4 YUV
• 将 4:2:0 YUV 转换为 4:4:4 YUV
示例：将RGB888 转换为 YUV 4:4:4
在输入为计算机 RGB，输出为 8 位 BT.601 YUV 的情况下，我们相信前面一节中给出的公式可以按照下列公式进行合理近似计算：
Y = ( ( 66 * R + 129 * G + 25 * B + 128) >> 8) + 16
U = ( ( -38 * R - 74 * G + 112 * B + 128) >> 8) + 128
V = ( ( 112 * R - 94 * G - 18 * B + 128) >> 8) + 128
这些公式使用精确度不大于 8 位（不带正负号）的系数计算出 8 位结果。中间结果需要最多 16 位的精确度。
示例：将8 位 YUV 转换为 RGB888
从原始的 RGB 到 YUV 公式，您可以为 YUV 的 8 位 BT.601 定义派生出下列关系：
Y = round( 0.256788 * R + 0.504129 * G + 0.097906 * B) + 16
U = round(-0.148223 * R - 0.290993 * G + 0.439216 * B) + 128
V = round( 0.439216 * R - 0.367788 * G - 0.071427 * B) + 128
因此，假设：
C = Y - 16
D = U - 128
E = V - 128
将 YUV 转换为计算机 RGB 的公式可以按照下列方式进行派生：
R = clip( round( 1.164383 * C + 1.596027 * E ) )
G = clip( round( 1.164383 * C - (0.391762 * D) - (0.812968 * E) ) )
B = clip( round( 1.164383 * C + 2.017232 * D ) )
其中 clip() 表示剪辑为范围 [0…255]。这些公式可以由下列公式进行合理近似计算：
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)
这些公式使用精确度必需大于 8 位的一些系数计算出每个 8 位结果，中间结果需要多于 16 位的精确度。
5.2 YUV空间内的转换

将4:2:0 YUV 转换为 4:2:2 YUV
将 4:2:0 YUV 转换为 4:2:2 YUV 需要系数为 2 的垂直上转换。本节讲述了一个执行上转换的方法示例。该方法假设视频图片为逐行扫描。
注 4:2:0 到 4:2:2 隔行扫描转换过程会出现不常见的问题，难以实现。本文不会对转换从 4:2:0 到 4:2:2 的隔行扫描时出现的问题进行解决。
让输入色度样例的每个垂直行都成为一个数组 Cin[]，其范围为从 0 到 N - 1。输出图像上相应的垂直行则会成为数组 Cout[]，其范围为从 0 到 2N - 1。要转换每个垂直行，请执行下列过程：
Cout[0]= Cin[0];
Cout[1]= clip((9 * (Cin[0] + Cin[1]) – (Cin[0] + Cin[2]) + 8) >> 4);
Cout[2]= Cin[1];
Cout[3]= clip((9 * (Cin[1] + Cin[2]) - (Cin[0] + Cin[3]) + 8) >> 4);
Cout[4]= Cin[2]
Cout[5]= clip((9 * (Cin[2] + Cin[3]) - (Cin[1] + Cin[4]) + 8) >> 4);
…
Cout[2i]= Cin[i]
Cout[2i+1] = clip((9 * (Cin[i] + Cin[i+1]) - (Cin[i-1] + Cin[i+2]) + 8) >> 4);
…
Cout[2N-3] = clip((9 * (Cin[N-2] + Cin[N-1]) - (Cin[N-3] + Cin[N-1]) + 8) >> 4);
Cout[2N-2] = Cin[N-1];
Cout[2*N-1] = clip((9 * (Cin[N-1] + Cin[N-1]) - (Cin[N-2] + Cin[N-1]) + 8) >> 4);
其中 clip() 表示剪辑范围为 [0…255]。
注用于处理边缘的等式在计算上可以进行简化。这些等式以这种形式显示，是为了说明图片边缘的附着效果。
实际上，这种方法会通过在四个相邻像素上插入曲线，并趋向两个最近的像素值进行加权，来计算每个缺少的值（图2.14）。此示例中使用的这个特定插入方法使用一个众所周知的方法来计算半整数位置缺少的样例，这个方法称为 Catmull-Rom 插入，也称为立方回旋插入。

图2.14. 4:2:0 到 4:2:2 上采样
对于信号处理过程，理想情况下，垂直上转换应该包括一个相移补偿，以将 4:2:0 样例行位置和每隔一个 4:2:2 样例行位置之间的半像素垂直偏移量（与输出 4:2:2 采样网格相比较）考虑在内。但是，引入此偏移量会提高生成样例所需的处理量，并且会导致无法从上采样 4:2:2 图像重新构造原始的 4:2:0 样例。引入此偏移量还会导致无法将视频直接解码到 4:2:2 表面，也就无法将这些表面用作解码流中后续图片的参考图片。因此，此处提供的这种方法不会考虑样例的精确垂直对齐。这样做在合理的高图片分辨率下可能不会影响视觉效果。
如果您首先从一个 4:2:0 视频开始，并且该视频使用在 H.261、H.263 和 MPEG-1 视频中定义的采样网格，输出 4:2:2 色度样例的相也会相对于灯光采样网格间隔而产生半个像素的水平偏移量（相对于 4:2:2 色度采样网格间隔则为四分之一像素偏移量）。但是，4:2:0 视频的 MPEG-2 形式在 PC 上可能更经常使用，不会出现上述问题。而且，这种偏差在合理的高图片分辨率下可能不会影响视觉效果。尝试更正此问题会产生与垂直相偏移相同种类的问题。
2) 将4:2:2 YUV 转换为 4:4:4 YUV
将 4:2:2 YUV 转换为 4:4:4 YUV 需要系数为 2 的水平上转换。前面讲述的用于垂直上转换的方法也适用于水平上转换。对于 MPEG-2 和 ITU-R BT.601 视频，此方法会生成带有正确相对齐的样例。
3) 将4:2:0 YUV 转换为 4:4:4 YUV

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