iOS YUV与RGB&YUV算法

数字媒体压缩

        为缩小数字媒体文件的大小，我们需要对其使用压缩技术，一般来说我们所欣赏的媒体内容都进行过一定程度的压缩，无论在电视上的视频，蓝光碟片，网页上的视频流还是冲iTunes Store购买的资源，我们其实都是和这些内容的原始文件的压缩格式在打交到，对数字媒体进行压缩可以大幅度缩小文件的尺寸，但是通常会在资源的质量上有小幅可见的衰减，

色彩的二次采样

        视频数据是使用称之为YCbCr颜色模式，它也常称为YUV，虽然YUV术语并不准确，但是读起来比较方便，大部分的软件开发者都更熟悉RGB颜色模式，即每个像素点都由红，绿，蓝三个颜色组合而成，YCbCr或者是YUV则使用色彩（颜色）通道UV替换了像素的亮度通道.

此图来源于AVFoundation

        从上图中我们可以看到图片的细节都保存在亮度的通道中，假设世界上没有阳光，我们的眼睛是看不到任何的东西，如果去除亮度，剩下的就是一副灰度图片，我们在看整合的色彩通道中关于图片的所有细节都丢失了，这是由于我们眼睛对亮度的敏感度要高于颜色，所以，在YUV中，我们可以通过大幅减少存储在每个像素点中的颜色信息，而不致于图片的质量严重受损，这个减少颜色数据的过程就称之为色彩的二次采样。

我们平时所说的4:4:4和4:2:2以及4:2:0到底指的是什么，以及它的由来？

        色彩的二次采样一般发生在取样时，一些专业的相机以4:4:4的参数捕捉图像，但大部分情况下对于图片的拍摄使用4:2:2的方式进行的，面向消费者的摄像头装置，比如iPhone手机上的摄像头，通常是以4:2:0的方式进行拍摄，即使经过大量层级的二次抽样之后仍然可以捕捉到高质量的图片，iPhone手机上拍出来的高质量视频就是很好的例证，

1.RGB的颜色编码

        RGB 三个字⺟分别代表了 红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue），这三种颜⾊称为 三原⾊，将它们以不同的⽐例相加，可以产⽣多种多样的颜⾊。

一个像素点的RGB

        在图像显示中，⼀张1280 * 720 ⼤⼩的图⽚，就代表着它有1280 * 720 个像素点。其中每⼀个像素点的颜⾊显示都采⽤RGB 编码⽅法，将RGB 分别取不同的值，就会展示不同的颜⾊。

        RGB 图像中，每个像素点都有红、绿、蓝三个原⾊，其中每种原⾊都占⽤8 bit，也就是⼀个字节，那么⼀个像素点也就占⽤24 bit，也就是三个字节。

        ⼀张1280 * 720 ⼤⼩的图⽚，就占⽤1280 * 720 * 3 / 1024 / 1024 = 2.63 MB 存储空间

2.YUV的颜色编码

        YUV 颜⾊编码采⽤的是 明亮度 和 ⾊度 来指定像素的颜⾊。其中，Y 表示明亮度（Luminance、Luma），⽽U 和V 表示⾊度（Chrominance、Chroma）。⽽⾊度⼜定义了颜⾊的两个⽅⾯：⾊调和饱和度

YUV表示一个像素点

        和RGB 表示图像类似，每个像素点都包含Y、U、V 分量。但是它的Y 和UV 分量是可以分离的，如果没有UV 分量⼀样可以显示完整的图像，只不过是⿊⽩的。对于YUV 图像来说，并不是每个像素点都需要包含了Y、U、V 三个分量，根据不同的采样格式，可以每个Y 分量都对应⾃⼰的UV 分量，也可以⼏个Y 分量共⽤UV 分量

传说中的4:4:4

        在4:4:4的模式下，色彩的全部信息被保全下来，如图：

相邻的四个像素点

        相邻的四个像素点ABCD，每个像素点有自己的YUV，在色彩的二次采样的过程中，分别保留自己的YUV，称之为4:4:4；

传说中的4:2:2

四个相邻的像素点

        如图ABCD四个相邻的像素点，A（Y0，U0，V0），B（Y1，U1，V1），C（Y2，U2，V2），D（Y3，U3，V3），当二次采样的时候，A采样的时候保留（Y0，U0），B保留（Y1，V1），C保留（Y2，U2），D保留（Y3，V3）；也就是说，每个像素点的Y（明亮度）保留其本身的值，而U和V的值是每间隔一个采样，而最终就变成：

映射后的结果

        也就是说A借B的V1，B借A的U0，C借D的V3，D借C的U2，这就是传说中的4:2:2，⼀张1280 * 720 ⼤⼩的图⽚，在YUV 4:2:2 采样时的⼤⼩为：

（1280 * 720 * 8 + 1280 * 720 * 0.5 * 8 * 2）/ 8 / 1024 / 1024 = 1.76 MB 。

        可以看到YUV 4:2:2 采样的图像⽐RGB 模型图像节省了三分之⼀的存储空间，在传输时占⽤的带宽也会随之减少

传说中的4:2:0

        在上面说到的4:2:2中我们可以看到相邻的两个像素点的UV是左右互相借的，那可不可以上下左右借了，答案当然是可以的，

4:2:0流程

        YUV 4:2:0 采样，并不是指只采样U 分量⽽不采样V 分量。⽽是指，在每⼀⾏扫描时，只扫描⼀种⾊度分量（U 或者V），和Y 分量按照2 : 1 的⽅式采样。⽐如，第⼀⾏扫描时，YU 按照2 : 1 的⽅式采样，那么第⼆⾏扫描时，YV 分量按照2:1 的⽅式采样。对于每个⾊度分量来说，它的⽔平⽅向和竖直⽅向的采样和Y 分量相⽐都是2:1 。假设第⼀⾏扫描了U 分量，第⼆⾏扫描了V 分量，那么需要扫描两⾏才能够组成完整的UV 分量

        从映射出的像素点中可以看到，四个Y 分量是共⽤了⼀套UV 分量，⽽且是按照2*2 的⼩⽅格的形式分布的，相⽐YUV 4:2:2 采样中两个Y 分量共⽤⼀套UV 分量，这样更能够节省空间。⼀张1280 * 720 ⼤⼩的图⽚，在YUV 4:2:0 采样时的⼤⼩为：

（1280 * 720 * 8 + 1280 * 720 * 0.25 * 8 * 2）/ 8 / 1024 / 1024 = 1.32 MB 相对于2.63M节省了一半的空间

RGB — YUV 颜⾊编码转换

        对于图像显示器来说，它是通过RGB 模型来显示图像的，⽽在传输图像数据时⼜是使⽤YUV 模型，这是因为YUV 模型可以节省带宽。因此就需要采集图像时将RGB 模型转换到YUV 模型，显示时再将YUV 模型转换为RGB 模型。

        RGB 到YUV 的转换，就是将图像所有像素点的R、G、B 分量转换到Y、U、V 分量。

        Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B 

        U = -0.147 * R - 0.289 * G + 0.436 * B 

        V = 0.615 * R - 0.515 * G - 0.100 * B

        R = Y + 1.14 * V 

        G = Y - 0.39 * U - 0.58 * V 

        B = Y + 2.03 * U

上面为固定的转换公式，不做死记硬背，如有错误，请大佬批评教育