基于VC＋＋的YUV420与RGB24之间的视频图像格式相互转换

颜色空间是一个三维坐标系统,每一种颜色由一个点表示。RGB与Yuv分属于不同的颜色空间,且两者之间可以相互转换。首先,论文简要介绍了YUV420与RGB24视频图像格式及其相关;其次,以VC＋＋为工具,以个人笔记本电脑为平台,实现了单帧YV420与RGB24视频图像格式之间的相互转换,并且给出、分析了部分用程序代码;最后,认为YUV420与RGB24视频图像格式之间的相互转换对视频会议系统及其技术的发展和创新具有重要的实际工程意义。     

DSP图像数据的可视化

介绍了CCS的数据格式、BMP图像的存储格式和YUV与RGB之间的转换关系.运用CCS的数据加载功能取出DSP中的数据,并把YUV格式的数据转换为RGB格式的数据,最后用C语言实现了把数据存储为BMP图像.BMP图像对算法验证和检测效果的比较有很大的帮助.     

智能监控系统中的运动目标检测算法

为解决现有视频监控系统中目标检测算法无法应付复杂的室外环境且计算量和存储量较大等问题,将像素从RGB空间转换到YUV空间建立基于码本的背景模型,并单独对每个码字中的亮度分量进行高斯建模,提取运动目标的轮廓后,用连通区域算法对图像进行形态学处理。典型测试序列和ROC数据的对比实验结果证明该算法是高效和实用的,且易于在DSP或FPGA等嵌入式系统上实时实现。     

基于两段直线模型的低功耗高画质显示驱动算法研究及其FPGA实现

由于手机电池电量有限,显示面板功耗过大引起的频繁充电问题严重地影响了智能手机的用户体验.本文提出了一种基于两段直线模型的低功耗高画质显示驱动算法.首先,将输入图像从RGB空间转换到YUV空间.随后,计算亮度平均值和最大值.在此基础上构建两段直线模型,并根据该模型产生新亮度分量.最后,将YUV空间转换到RGB空间,得到处理后的图像.实验结果表明,相比于NPC和ACSC算法,提出算法处理所得图像的MSE分别降低了30.9%和29.9%.此外,本算法产生的显示功耗最低.该算法研究已通过FPGA验证,结果表明,处理后的图像显示效果优越.     

视频卡使用时常见问题及解决方法

1.问:RGB分量形式与YUV分量形式有何不同?答:RGB是基色量系统,任何色彩都由红、绿、蓝三基色按比例组成.在RGB系统中,色度信号由RGB基色信号电压表示.YUV是基色色差系统.在色度学中,亮度公式为Y=0.30R+0.59G+0.11B,亮度信号是三基色依信号的线性组合.现行电视制式都是采用色差信号传送色度信号.规定EU=EB-EY,EV=ER-EY.E是信号电压.在YUV系统中,传送的是EY、EU和EV.YUV系统与RGB系统可互换.通常彩色图像是以RGB(红绿蓝)表示,而视频图像是以YUV(亮度和色度)表示,由于YUV形式容易转换成合成视频信号,所以数字化的视频系统多采用YUV形式.     

基于Codebook的视频火焰识别算法

为了提高视频火焰识别的准确度,提出了一种基于Codebook的火焰识别方法,创新地在YUV空间使用Codebook背景模型检测火焰区域,定期更新背景,综合火焰的动静态多特征进行火焰识别.首先,提取视频中的每一帧图像,利用原始图像中R、G、B三个分量间存在的线性关系作为颜色模型,初步提取火焰颜色区域; 然后,为了利用YUV颜色空间的有利特性,将颜色空间从RGB转化到YUV, 使用Codebook背景模型进行背景学习、背景差分,提取出具有火焰颜色的动态前景; 最后,利用火焰面积变化率、区域重叠率、质心位移这3个特征来训练反向传播(BP)神经网络,通过训练好的神经网络判断视频图像是否存在火焰.选取相机位置以及方向固定的视频进行实验,所提算法在复杂的视频场景中的识别准确度达到96%以上.实验结果表明,所提算法有效提高识别的准确度,同时降低多种干扰物场景的误判率.     

一种快速YUV-RGB彩色空间变换方法

用一种查表方法实现YUV与RGB这二种计算机图像处理中最常用的颜色空间之间的转换。该方法不需要乘法,可以提高转换效率。     

基于DSP的实时去雾优化与实现

提出一种针对基于暗原色先验去雾算法的优化方法,分为算法级优化和基于DSP的优化。算法优化中主要采用降采样处理,以及针对YUV格式转化的优化;基于DSP优化中采用针对TI C674x系列的优化方法 ,如编译器优化、浮点转定点、查表法、DMA(直接内存存取)的使用以及线性汇编等。最终针对1080P的YUV格式的交通视频可以达到实时去雾处理,并且有较好的去雾效果。     

DCT域内视频分形脆弱水印算法

针对视频完整性认证问题,提出一种DCT域内视频分形脆弱水印算法。首先把视频I帧的RGB色彩模式转换为YUV色彩模式,并对Y分量进行DWT变换;然后提取I帧的分形特征,结合每一帧的位置特征生成认证码,用Logistic混沌映射将认证码置乱;最后将置乱的认证码嵌入每一帧DCT块最后2个非0系数的LSB位上。在视频认证过程中,无需参考原视频,实现了盲检测。实验结果表明,该方法在保证原视频质量的情况下,能有效检测到对原视频的篡改和攻击,并能定位篡改和攻击的位置。     

基于多色彩空间的肤色检测研究

针对图像处理中人的肤色区域不能快速正确识别以及人的肤色相似区域误识别为肤色区域的问题,通过采集大量图像进行统计分析,本文提出一种基于多色彩空间的肤色检测算法。该算法把图像的RGB色彩空间信息分别转换为YUV、YIQ和HSI色彩空间信息,结合空间色度、色调和饱和度分量信息对图像进行阈值分割,最终得到包含人类肤色的区域。实验结果表明该算法简单容易实现,能快速准确地检测到包含人的肤色区域,为后期的图像处理奠定良好的基础。     

一种基于颜色空间最短距离的编码误差修正新方法

在视频编码的过程中, 编码后的数据不可避免地会发生一定程度的失真。在这些失真的色点中会有一部分的色点跃出颜色空间的范围, 因此在视频编码框架的重建部分使用了误差修正(clip)来修正这些误差点。现有的误差修正方法仅仅是对YUV数据中各个分量进行了简单的超出0~255范围的修正, 而忽略了颜色空间变换后YUV的颜色空间模型的变化。针对该问题, 提出了一种基于颜色空间最短距离的编码误差修正（minimum distance clip）新方法。该方法利用YUV颜色空间模型以及空间几何的理论, 通过寻找这些误差点在该模型上的最短距离点来修正上述误差。采用H. 264参考软件JM13. 0进行实验验证, 测试结果表明, 该方法较传统的修正方法在主观质量和客观性能上均有一定的提高, 对有较高色彩质量需求的先进视频编码应用, 如超高清视频、3DTV等有一定的贡献。     

基于奇异值与提升小波的彩色图像水印算法

本文提出了一种基于奇异值与提升小波的彩色图像水印算法,该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到YUV彩色空间,然后对YUV空间中的亮度分量Y进行提升小波变换,对低频分量进行奇异值(SVD)分解,然后将水印图像的奇异值嵌入到低频分量的奇异值中,仿真结果表明,该算法不仅具有较好的水印不可见性,而且对常规攻击和几何攻击都具有较好的鲁棒性,而且算法简单、运行速度快,能够满足实时和快速的水印应用要求,算法采用灰度图像作为水印,增加了嵌入的信息量,在版权保护方面具有一定的应用价值。     

Grayscale image formats for edge detection and for its FPGA implementation

The aim of this paper is analysis of image formats used for FPGA implementation of edge detection methods. All cameras used in FPGA applications give Raw RGB output video format, some cameras provide also YUV, YCbCr, RGB565/555 or compressed JPEG formats. If the FPGA circuit has limited number of configurable logic blocks (CLB) the JPEG format seems to be good solution how to increase the size of the processed image. On the other hand, using an image with lossy compression can more or less affect the overall result of image processing. The first goal of this paper is to show whether lossy image compression can affect the quality of edge detection. The results presented in this article show that lossy image compression can impair the efficiency of edge detection by up to six percent. Many researchers have proposed FPGA implementation of some edge detection methods. Usually their first step is RGB to grayscale conversion because they use edge detection methods for grayscale images. The second goal of this paper is to show that a performance of FPGA implementation can be improved if YUV, YCbCr or Raw RGB camera output formats are used instead of RGB format.     

颜色空间转换在视频采集显示系统中的应用

详细介绍了一种视频采集显示系统,针对视频处理常用的视频解码芯片输出的YCbCr4∶2∶2的视频格式,用FPGA实现串并转换,颜色空间转换,去隔行处理等算法,最后通过视频编码器ADV7123实现了RGB图像的输出.     

基于局部更新的分层码本目标检测算法

为了解决复杂环境下如树木摇摆、水波晃动等波动式干扰及光照变化对运动目标检测产生影响的问题,给出了一种基于码本模型的运动目标检测算法。考虑到实际场景中背景的变化主要体现在亮度方面,首先对视频序列图像进行颜色空间转化,由RGB空间转化到YUV空间,然后利用Box模型优化了码本模型参数和训练策略。目标检测时,采用局部背景更新方法,即利用帧差法确定变化区域,结合分层码本思想,实时更新背景模型,以达到精确提取运动目标的目的。对比实验表明在背景中存在扰动或者光照发生变化等情况下,该算法都能够对运动目标进行有效检测,具有一定实用性和鲁棒性。     

计算机系统中的YUV

简要介绍ＹＵＶ色彩空间、取样原理、ＹＵＶ格式以及与ＲＧＢ的关系。     

基于色调映射的快速低照度图像增强

在弱光条件下,图像通常具有低能见度。为了增强低照度图像,提出一种基于全局自适应色调映射的快速增强方法。将图像从RGB颜色空间变换到YUV颜色空间,对亮度通道进行双边滤波,得到基本层和细节层;对基本层图像进行自适应全局色调映射,再叠加细节层的图像信息;恢复图像色彩饱和度,并重新变换到RGB空间。该算法能快速实现增强,且增强效果更显著,尤其对有大面积低像素的图像处理得更好。