Color Space (2)

2017-07-31 本文已影响1027人 hopewang1001

常见颜色空间

color model & color space

我们每天说的RGB，这个称呼严格来讲应该归属于color model，而不是color space。这里我们区分一下color model和color space。

color model色彩模型是指一个抽象的数学模型，用来描述一个颜色怎么样被表达成一组数字，通常来讲会用3个或者4个数值来表示。
color space当色彩模型有了对组成元素数值具体的表述方式和规则的时候，也就是把色彩模型具体规定到了一个颜色的集合，这个集合有着具体的表示方式和计算方式的时候，这就叫color space了。

对比一下概念，color space是具体化了的color model，可以被用来表达一个颜色。也就是需要指定具体的颜色表述方式。我们常见的色彩模型有CIE系列、RGB、CMYK、HSV/HSL、YUV都算是色彩模型。我们最常见的RGB color model中又包含sRGB、AdobeRGB、Apple RGB、ProPhoto RGB、ScRGB等。上面一章中讲的CIE系列这里归为moel，它是与设备无关的，包括CIE RGB XYZ Lab等，CIE是个很特殊的存在，它们都是从人眼原理经过实验得到的色彩空间，
比如拿CIE XYZ来说，一方面它们有primary colors，有一定的规则和表述方式，但是另一方面它们的primary colors（可以将上面图中的Cr Cg Cb变换后的值作为他的primary colors）又不是真实存在的，这里所以吧CIE系列单独归为一类color model,在第二章中已经具体讲了几个主要的CIE标准，这里就不再补充了。另外，CIE XYZ通常是其他color space的参考。比如，我们最常见的sRGB颜色空间RGB对应CIE XYZ参考的定义如下：

sRGB三原色定义

RGB

RGB cube
如上所述，单纯讲RGB是addtive color model，它根据三原色原理规定了一个坐标轴分别代表RGB的立方体数学模型，它是最常见的色彩模型，但是其实并不友好，鬼知道给你一组RGB混合出来是什么样子，除了纯色，我现在连双色等比例混合的公式都没背下来。这个color model中包含很多color spaces，这些color spaces之间的区别是它们的primary colors不同，像上面说的sRGB的(0,255,0)绿色对应的CIE xyY标准中的色域图中颜色是(0.30,0.60)，但是AdobeRGB中为(0.21,0.71)。注意，色彩空间的标准文档中一半找不到具体的Y的值，是因为通过Y值代表色彩的亮度，与色彩空间所默认遵循的Standard illuminant有关，标准照明的规则（常见的如D65和D60）中会指明white的xy值（一般来说也是只给出在CIE XYZ色域图中的xy色度值，Y规则化到1.0），也就是说大多数的色彩空间primary colors的定义都是只给出RGB的xy和white的xy，然后自己需要计算出来对应的真实颜色的XYZ的值，步骤基本包括计算white的Y、计算RGB unadapted XYZ矩阵并求逆、矩阵相乘得到adapted RGB的Y值、计算RGB XYZ值，具体的例子见sRGB色彩空间XYZ值计算方式，最后面稍微改改就能算出来sRGB和XYZ之间的转换矩阵。下图给出来了。这里我们发现从XYZ到sRGB的时候矩阵中有负值出现，看一下下面的sRGb的色域图，它其实只有很小的一个色域范围，负值意味着是在三角形外部的，这种出现负值的RGB最简单的方式就是归一化到0-1之间，也就是三角形外面的颜色简单的直接用三角形边界上的值表示。从计算出来的值需要写到图像到描述中，如jpeg的icc profile中的PCS。例如，标准照明D65定义的white point为xy(0.31271,0.32902)，关于照明标准还很复杂，大分类ABCDEFL，别问我为什么没有GHIJK，这里ABCDEFL不是按的字母序取的名字，而是都有一定的含义，如A是什么钨丝光源，B是noon sunlight，D是natural daylight，L是LED，另外照明标准还有什么standard observer的因素会影响white的定义，刚刚说的值是standard 2 degree obserer。

sRGB2xyz.png

xyz2sRGB.png

D50标准下各色彩空间primary colors

sRGB

sRGB由微软和惠普1996年提出的色彩空间标准，一般用于显示器、打印机和网络，这也基本是我们最常见的色彩空间，广泛应用于我们通常说的RGB也基本（default color space）是建立在sRGB上的。我们见到的图片基本都使用的sRGB。sRGB为了适应更多的设备，色域很小，基本是色彩空间中色域最小的了,甚至都不能包含打印用的CMYK空间。

color spaces.png

sRGB_IN_Yxy

sRGB与JC2001C_cmyk色域对比
提到sRGB不得不提到一个国际电信联盟ITU-R推荐的色彩标准Rec.709，也就是视频领域经常看到的bt709，它是在1990年为了HDTV高清电视提出来的，但是sRGB也使用了Rec709标准的一部分。对应的还有一个bt601，是用在标清电视SDTV上的。BT709中定义了编码和transfermation coefficients，在bt601中只定义了encoding相关的东西。
sRGB在primary colors使用和bt709一致，使用的照明也相同都是D65，也就是说sRGB和bt709的色域是相同的。它们的不同主要在transfer function上，sRGB和bt709的transfer function都是一个分段函数，在特别小的范围内是一段线性函数，剩下的是指数函数，前半截是直线的原因是防止取全局的平均下来sRGB的decoding gamma为2.2，bt709的transfer gamma为1.96左右。

Gamma-sRGB-Rec709
至于为什么要有gamma这东西的存在，有很多的历史原因，也有很多的物理设备和人的感知的原因，简单来说就是1，历史中大量使用了CRT显示器，由于电压和显示非线性会偏暗，2，物理设备的采集中高亮区域色阶过剩，暗部色阶不够用，3，人眼也对亮度其实也是非线性的，具体见最后一章讲解gamma correction。采集设备在编码的时候会根据gamma值（encoding gamma，通常小于1，sRGB 1/2.2，bt709 1/1.96）,进行非线性映射，在decoding进行显示的时候用gamma值校正，将图像压暗。
一个真实在XYZ表示的真实颜色进行encode的过程，首先要映射为sRGB颜色，经过计算，映射矩阵如下图中的表示，然后进行gamma映射，decoding的时候过程相反。

XYZ-sRGB

encoding gamma

decoding gamma

sRGB-XYZ
bt709是一个很丰富的标准，除了primary color、D65规定了色域、给出了transfer function以外，还包含了对HDTV中pixel count规定了分辨率1080p/1080i，frame rate规定了60 Hz, 50 Hz, 30 Hz, 25 Hz and 24 Hz，digital representation规定了两种编码方式R'G'B'和Y'CbCr，使用8bits或10bits编码。

AdobeRGB

由Adobe这个lazy company于1998年提出，提出的主要目的是为了解决sRGB不能覆盖CMYK的问题，也就是为了在显示器使用RGB原色model看到打印需要的全色域，主要是在蓝绿色方向进行了扩展，完全覆盖sRGB，基本覆盖CMYK。

Apple RGB

早期的苹果产品，目前已转向sRGB。

prophoto RGB

由柯达提出的参考color space，它的RGB原色定义已经超出了visible color范围，基本包含了90%的CIE LAB色域，主要都是为了专业处理考虑的。

scRGB

600px-ScRGB.svg.png
微软和HP脑洞的产物，色域非常大，RGB原色允许负值，基本包含了所有的CIE color space色域，而且与sRGB兼容，不过用起来好像不太方便。

CMYK

C青M洋红Y黄，注意这里K严格来讲并不是指Black，而是单词Key，是指Key color，因为实际条件下用CMY很难混合出来纯粹的深灰或者黑色，那么加了一个K，这个K一般就是黑色。主要用于印刷行业，相比于RGB model的addtive model，CMYK是减性模型，说白了就是越混合颜色越黑。CMYK与RGB有一定的对应关系，CMY非别是BRG的补色，比如30%C其实是70%的B。

cmyk.png

HSL & HSV

HSL和HSV（也叫HSB）是对人很友好的色彩空间，因为给你说了每个值，脑海中就能想象出来颜色的基本的样子。两个都对RGB modol来讲都可以看成是圆柱坐标系表示。这里H都是Hue色相，通常的取值范围是0-360度，S都是saturation饱和度，L是亮度，V是明度。另外它们对饱和度、亮度的拆分比例不同。L这里是值Lightness／Luminance，叫亮度，V和B代表Value和Brightness，叫明度。L是指从最暗的的黑色到色相纯色再到白色，也就是说在最大L的时候，不光H是多少，都是白色。V是从黑色到标准色相，明度最大的时候是就是纯色H，只有在S最小的时候才是白色。也就是HSL中轴是代表黑到白的灰色，HSV中轴是白色。PhotoShop中的拾色器是HSL模型，色相／饱和度命令用的是HSV。

hsl.png

下面是LV的对比：

lightnessVSbrightness.png

YUV family

YUV models

YUV最初的目的是为了将Y亮度和色彩分开，Y在这里是指Luminance亮度，UV是指色彩。YUV是为了电视机和媒体产生的，最早的时候为了使得彩色电视机和黑白电视机兼容，Y可以单独传输。这里Y也是说了是Luminance是指视觉亮度，而不是Luma，还是与HSL不太相同，HSL更加的偏重颜色本身的特性，而YUV中Y调制的比例更符合人眼，这与XYZ模型基本保持一致，名字也直接沿用过来了。YUV严格来说这个称呼更多的是指color model，而不是color space。下面的图中Blue和Green在HSL和HSV中亮度是相同的，但是在YUV中（更确切的说是在Y'CbCr中）RGB纯色的亮度比例为0.299：0.587：0.114。

blue green lightness

interfaces video
在视频领域中，其实我们说的YUV严格来讲是叫Y'UV，这里Y'是指经过gamma校正后的值，因为我们的视频都有gamma校正的存在。只不过默认值是2.2（Bt 709的transfer为1.96）。另外，我们常见的Y'CbCr是为了数字信号表示出现的，色彩表示上相比YUV的向RB有一定的偏移，是为了各种压缩来做的，比如视频、图片基本都是Y'CbCr来进行压缩的。对比一下Y'UV主要是用于传统模拟电视，而Y'CbCr用于数字电视。总之，我们现在大多数讲的YUV，基本是指Y'CbCr。
说多一点，咱们原来老电视上分PAL模式、NTSC模式、SECAM模式，这些模式就是就决定了采用哪种色彩模型，PAL和SECAM基于Y'UV，NTSC基于Y'IQ。Y'IQ和Y'UV基本一样，就不介绍了。
到这里我们再说一下Bt601和Bt709的问题，bt601用在SDTV和jpeg（有一部分老标准使用的是bt601）中，也就是Y'CbCr（后面我还是直接称为YUV吧）在使用的时候需要指定color space。bt601计算出来的RGB转YUV matrix如下：

bt601 yuv-rgb.png

bt709 yuv-rgb.png
虽然它们的transfer function 相同（即gamma约定相同），工作中对于视频转码时要注意所用的color space的问题，从bt601和709互转的时候可能出现颜色不一致的问题。

YUV数据格式PixFmt

YUV格式从YUV分量的存放位置分为两大类，planar和packed，planar模式是指一幅图像的YUV分别用三个独立的数组表示，pakced是指连续交错存储YUV分量。YUV实际应用中有三种主要的采样方式，YUV 444 422 411 420 420p。444就是只每个像素3个字节，422每两个Y取一对UV分量，也就是每两个像素4四个字节，411就是每4个Y一对UV分量，也就是4个像素6个字节，420并不是指缺了一个U或者V，而是指UV分量隔行采样一次。

YUV sampling
这里就拿YUV422举个例子说一下存储方式：

YUY2 （不叫YUYV）
202410157.png
两个Y共用相邻的UV（CbCr），即Y00和Y01两个点都是使用Cb00 Cr00，往后依次类推。
UYVY
202455202.png
相比YUYV排列顺序换了一下。
YUV422p
3.png
这里p的意思是planar的意思，不是像上面的交错存储，而是先存所有的Y，然后是U，然后是V，使用方法和422相同。
YUV420p & YV12
yuv420p.png
YUV420p是一种plane模式，也叫I420，遵循420的提取方式，Y'00、Y'01、Y'10、Y'11共用Cr00、Cb00。YV12同YUV420p一样，不过UV是反的。
NV12
nv12.png
NV12和NV21也都是YUV420的一种，不过不像YUV420p有三个plane分别存放YUV，只有两个plane，UV交错存放。

比如一个6404803的图像，要存储成YUV420p，那么总大小需要6404801.5=460800字节，相比444节省了一半空间。三个部分内部均是行优先存储，三个部分之间是Y,U,V 顺序存储。即YUV数据的0－－640×480字节是Y分量值，640×480－－640×480×5/4字节是U分量，640×480×5/4 －－640×480×3/2字节是V分量。
实际存储是按行存储的，那么YUV420p的大概是这样样子的：

yuv420p mem.png
即：
I420: YYYYYYYY UU VV =>YUV420P
YV12: YYYYYYYY VV UU =>YUV420P
NV12: YYYYYYYY UVUV =>YUV420SP
NV21: YYYYYYYY VUVU =>YUV420SP

更多：有时候我们见到的视频虽然大多是YUV420p或者YUV420sp，但是有时候也会遇到YUVj420p，这里讲一下yuvj420p。

YUV420P vs. YUVJ420P
简单来看，两个格式的唯一区别就是YUV420P的色彩值范围是[16, 235]，而YUVJ420P是[0,255]。有些硬件设备包括一些手机硬编码出来的可能是YUVJ420P。Numerical approximations中说明了一下为什么是[16,235]，大致是说由于处理为了加速很多运算的最后几位精度会被丢弃，在丢弃以后由于color space转换的问题，加上中间的gamma校正问题，以及显示问题可能会出现负数，产生invalid RGB，所以这里BT709就加了个[16,235]的限制。而且恰好1-15可以用来传输负脉冲信号，236-254传输过冲信号，0和255用来同步脉冲（写完这些我都太没看懂……）

gamma correction

单独简单讲一下gamma校正吧。为什么有gamma校正的存在，众说纷纭，主要是有下面几个原因：

老的CRT显示器自带2.2的gamma，end to end 1
人眼对暗部细节更敏感，对亮度感知不均匀，0.2左右的反射率产生的灰认为是中灰，灰阶紧张，充分利用编码空间，人其实对他的感受也是非线性的
后来干脆微软和Hp推出sRGB标准，定义了2.2，也是很多显示器使用的
相机其实是为了模仿人眼

我更支持2的说法，人眼感受亮度的非线性问题，由于目前我们大多数表示方式都是8bits的，这就严重限制了能表示的色阶，但是人眼又是非线性的，即对于高亮度的范围内，人眼的分辨能力要比暗部的时候差一些，我们从黑色到白色画一个均匀的变化图如下：

weibo1.png

weibo2.png
第一张图所示，我们想要的中灰色其实位于0.2左右的位置，这么对于高亮分配到的色阶太多就浪费了，暗部人眼明明更敏感，单分配到的色阶很少。假如我们直接按线性的方式定义色阶，那么暗部的很多细节注定要在量化的时候很丢掉，导致暗部细节丢失严重。为了解决这个问题，我们就需要想要的中灰色实际表示成0.5，恰好着对应了一个2.2左右的gamma变换：

eye gray nonlinear.png
依据这个gamma变化用在相机的采样中，即采样的时候执行1/2.2左右的gamma变化，提升暗部色阶，整个图像会变亮，我们就可以得到更多的暗部细节，保留更多细节。
有了gamma变化以后，是很方便了，显示器也定义了自己的display gamma（sRGB即显示器遵循的）大概在2.2左右，恰好能还原采样的时候的gamma变换。但是也引来很多的新问题，下面说两个。

gamma meta信息的不同应用解释不一致问题
这有个很有意思的图片，它的gamma值为0.02，在safari中我们看到的是一个apple，但是在chrome中看到的是一个pear，很奇妙吧。其实就是利用了不同应用对图片的gamma值的处理不同，safri中解释了gamma值，看起来是个apple（存储在高亮范围内，gamma变化会把高亮压低，看到apple，会把pear压到看不清楚），而chrome忽视了gamma值，所以我们只能看到正常范围内的亮度值表示的东西，是个pear（存储在正常灰度范围内）。
对实际应用的RGB带来坑爹的问题
youtube上有个有意思的视频，说的是在我们使用instagram和ps的时候，如果我们画了一个红色和绿色，相互接触，我们想要在中间加个模糊效果，一般来说大多数软件的做法是取两边颜色的平均值。但是我们发现这么做以后中间会出现灰色的间隔（中间那个图），而不是我们想要的RG混合的黄色（最后那个图）！这其实是因为我们处理的红色和绿色的色值都是做过gamma变换以后的值，举个例子吧，如果我们的gamma值取0.5，那么encoding gamma就是一个开方操作，decoding gamma是一个平方操作，软件取平均是对开方以后的值进行的变化（gamma变换后的值），但是这么做并不是我们想要的对实际颜色取平均的目的！根据下面的公式，这样得到的值是小于我们要的目标值的。所以正确的做法是先做一遍gamma display，得到值以后取平均，然后在encoding gamma变换以下，为了最后的显示！

gamma problem.png

gamma problem2.png

对于我们采集的图像和pc自己制作的图像是不一样的，我们采集的图像已经做过gamma变化了，但是我们自己制作的图像并没有，所有软件在display的时候会又一个buffer来做gamma变换，为了预览展示：

gamma device.png

The processing Flow

总结一下，从物理图像到我们的显示设备的整理流程：

Color Space (2)

常见颜色空间

color model & color space

RGB

sRGB

AdobeRGB

Apple RGB

prophoto RGB

scRGB

CMYK

HSL & HSV

YUV family

YUV models

YUV数据格式PixFmt

gamma correction

The processing Flow

FFMPEG相关

AVPixelFormat

AVColorPrimaries

AVColorTransferCharacteristic

AVColorSpace

AVColorRange

其他

color space转换

基本灰度变换

color correction

References:

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