YCbCr 색 공간의 Cb 및 Cr 구성 요소 이해

나는 추가 (RGB), 서브스 트렉 티브 (CMYK) 및 HSV와 같은 색상 공간에 익숙하지만 현재 이해하려고하는 기사 는 이미지 분할 / 객체 정의를 위해 YCbCr 색상 공간에서 작동 합니다.

나는 대부분의 아침을 YCbCr을 자연스럽게 설명 할 수있는 것을 찾는 데 보냈지 만, 나는 그것을 얻지 못했습니다. 나는 좋은,의 직관적 인 설명이있어 이 색 공간 뒤에 일반적인 생각 여기 가 이미지에서 / 압축 코딩을 위해 사용되는 방법과 설명 이 들 (photo.SE에서 모두).

RGB에서 YCbCr을 계산하는 공식은 Wikipedia에서 쉽게 액세스 할 수 있습니다 .

나는이 표현에 대한 동기를 얻었으며, Y 구성 요소에 이미지에 대한 가장 중요한 (인간의 눈에) 그레이 스케일 정보가 포함되어 있습니다.

Cb와 Cr은 색상 에 대한 정보를 가지고 있으며 (인간의 눈으로) 감도 때문에 눈에 띄는 품질 손실없이 압축 할 수 있습니다. 그러나 각 색차 성분은 실제로 무엇을 나타 냅니까?

기사 작성자가 접근 할 때 "색차 정보가 객체 정의에서 가장 중요"하다고 언급 한 것처럼 현재 "Y는 강도, Cb 및 Cr은 색상 정보를 어떻게 든 전달합니다"수준에서 읽은 내용을 완전히 이해할 수 없습니다. YCbCr 이해

"Cb is ..., Cr is ..."또는 "XY를 통해 / XY를 통해보고 있다고 생각되면 실제로 Cb 구성 요소를보고있는 것입니다."또는 색상 정보를 함께 전달하는 것뿐만 아니라 각 구성 요소가 개별적으로 운반하는 정보를 이해하는 데 도움이되는 다른 방법입니다.

편집하다

내가 찾고있는 유형의 다른 색상 공간에 대한 직관적 인 설명의 예를 들겠습니다.

RGB : 검은 벽에 컬러 손전등을 비추는 것처럼 : 파란색 손전등으로 비추면 파란색 반사가 나타납니다. 빨간색 손전등을 추가하면 파란색과 빨간색이 혼합 된 자홍색 반사가 표시됩니다.

CMYK : 수채화 혼합과 마찬가지로 "표면이 반사하는 색상에 추가"(즉, 배경에서 색상을 뺍니다), 노랑과 시안을 혼합하면 녹색이 반사되어 녹색이됩니다.

HSV : 어린 아이들은 밝지 않은 (값이 아닌) 채도가 높은 물체에 끌립니다. 색조 구성 요소는 "색상을 부여하는"요소이며 채도가 낮 으면 색상이 흰색으로 "희석"됩니다. 가치의 변화는 모든 것을 밝거나 어둡게 만듭니다.

이 정의를 사용하여 각 색상 공간의 색상 표현이 의미하는 것에 대한 직관적 인 느낌을 얻을 수 있었으며, 각 색상 공간에 대한 차트를 기억하지 않아도되었습니다.

YUV (또는 YCbCr)는 HSV와 비슷하지만 좌표가 다릅니다. (YUV와 YCbCr의 차이는 미미합니다. 대부분 정확한 공식과 관련이 있습니다).

그만큼 $V$ 구성 요소는 동일합니다. $(S,H)$ 극좌표로 생각할 수 있고 $(U,V)$ 직교로. $H$ 각도이고 $S$반경입니다. 대략적인 변환은 다음과 같습니다.

$U = S \cdot \cos(H)$

$V = S \cdot \sin(H)$

자세한 내용 은 이 링크를 참조하십시오.

직감 목록에 추가해야 할 또 다른 사항 :

채도는 스펙트럼의 관점에서 색상이 얼마나 순수한지 입니다. 예를 들어, 레이저의 스펙트럼은 매우 좁아서 채도가 높습니다.

RGB 또는 YUV가 광자 주파수 또는 일반적인 사람의 눈 막대 / 콘 반응을 나타내지 않기 때문에 "실제로"의미하는 것이 무엇인지 확실하지 않습니다. 그러나 (1,1,0), (1, -1,0), (1,0,1), (1,0,-와 같은 일부 YCrCb 컬러 패치를 합성하여 자신의 모습을 볼 수 있습니다. 1) 등

차트가 포함 된 Wikipedia 페이지는 다음과 같습니다.

http://en.wikipedia.org/wiki/File:YCbCr-CbCr_Scaled_Y50.png

ADDED : RGB 등은 지각에 대한 인간의 직관적 인 이해와 일치하도록 거의 설계 (또는 진화)되었습니다 (색상 이름은 문화적으로 학습 됨). YUV는 반대로 UV 영역의 노이즈 (잡음이 많은 NTSC 서브 밴드에 추가됨)를보기 어렵고 설명하기가 어렵도록 설계되었습니다. YCrCb는 동일한 색상 매핑의 변형입니다. 따라서 존재하지 않을 수있는 기존의 "직관적 인"통찰력을 찾지 마십시오. 아마도 차트를 "학습"하고 현재 뇌에 존재하지 않는 새로운 신경 연결 (또는 이와 유사한 것)을 만들어서 자신 만의 것을 만들 수도 있습니다.

HSV / HSB를 이해할 때 YCbCr을 이해하기 어렵지 않아야합니다. HSB의 B 채널은 크로마 (크로마 = 채도)에 해당합니다. http://vident.com/products/shade-management/color-theory/understanding-color-overview/hue-value-and-chroma/). RGB 이미지를 가져 와서 그레이 스케일로 변환하거나 RGB의 모든 채널을 그레이 스케일로 변환하여 하나의 채널로 병합 할 수 있습니다. 단순화를 위해 100 % 빨간색, 100 % 녹색 및 70 % 파란색의 픽셀을 갖도록합시다. 평균 ... (100 + 100 + 70) / 3을 계산하고 값 90 %를 얻습니다. 이는 90 %의 밝기를 의미합니다. 따라서 회색조에서는 매우 밝은 회색입니다. 이제 회색조 채널을 향해 원래 색상을 표현하려면 모든 색상 (빨강, 녹색, 파랑)에 대해 3 가지 공식이 필요합니다. R 대 회색조, G 대 회색조 및 B 대 회색조의 값 차이를 계산합니다. 여기에는 4 채널 (RGB + 크로마)이 필요합니다. 그러나 우리는 3 개의 채널로 동일한 작업을 수행 할 수 있습니다. 초록색 채널을 약간 수정할 수 있습니다. 녹색 채널과의 차이를 계산해 봅시다. 원래 녹색은 100 %입니다. 회색으로 변환 된 녹색의 새 값은 90 %입니다. 차이는 -10 %입니다. 이 차이로이 픽셀의 R 및 B 채널을 변경해 봅시다. 우리는 감마 보정 또는 모든 채널을 수행했습니다. 녹색 채널 값은 회색조 이미지와 동일합니다. 따라서 더 이상 녹색 채널로 계산하지 않습니다. 녹색은 Y ... 크로마 채널에서 "인코딩"됩니다. 나머지 색상 (R, B)도 조정됩니다. 이 예에서 R과 B가 같기 때문에 R` = 원본의 90 % 또는 Y의 100 %입니다. B 컴파운드는 원본에 대해 + 20 % 차이가 있지만 감마 보정으로 변경 한 후에는 Y에 대해 + 30 % 차이가 있습니다. 더 단순화하기 위해 세 화합물을 모두 추가해야하는 공식과 같습니다. 빨간색과 파란색의 차이점은 Cb와 Cr입니다. 캐릭터는 블루 채널과 크로마 채널을 비교하고 빨간색 채널과 크로마 채널을 비교했다고 말합니다. 따라서 Cb와 Cr.