顏色空間系列3: RGB和YCbCr顏色空間的轉換及優化算法

　   顏色空間系列代碼下載鏈接：http://files.cnblogs.com/Imageshop/ImageInfo.rar （同文章同步更新）

     在常用的幾種顏色空間中，YCbCr顏色空間在學術論文中出現的頻率是相當高的，常用於膚色檢測等等。其和RGB空間之間的相互轉換公式在網上也有多種，我們這里取http://en.wikipedia.org/wiki/YCbCr 描述的JPG轉換時使用的計算公式：

　　JPEG conversion

　　JFIF usage of JPEG allows Y′CbCr where Y′, C_B and C_R have the full 8-bit range of 0-255:

　　　　

　　And back:

　　　　

     上述公式的主要優點是轉換后的各分量的范圍也在0到255之間，因此用 byte類型的變量即可容納新的顏色空間。

      要避免浮點運算帶來的速度瓶頸，這里同樣可以用 顏色空間系列1: RGB和CIEXYZ顏色空間的轉換及相關優化  文章中同樣的優化技巧。

      為了可以指定位移的大小，我們采用常量的定義方式是計算各放大系數。

        const float YCbCrYRF = 0.299F;              // RGB轉YCbCr的系數(浮點類型）
        const float YCbCrYGF = 0.587F;
        const float YCbCrYBF = 0.114F;
        const float YCbCrCbRF = -0.168736F;        
        const float YCbCrCbGF = -0.331264F;
        const float YCbCrCbBF = 0.500000F;
        const float YCbCrCrRF = 0.500000F;
        const float YCbCrCrGF = -0.418688F;
        const float YCbCrCrBF = -0.081312F;

        const float RGBRYF = 1.00000F;            // YCbCr轉RGB的系數(浮點類型）
        const float RGBRCbF = 0.0000F;
        const float RGBRCrF = 1.40200F;
        const float RGBGYF = 1.00000F;          
        const float RGBGCbF = -0.34414F;
        const float RGBGCrF = -0.71414F;
        const float RGBBYF = 1.00000F;          
        const float RGBBCbF = 1.77200F;
        const float RGBBCrF = 0.00000F; 

        const int Shift = 20;
        const int HalfShiftValue = 1 << (Shift - 1);

        const int YCbCrYRI = (int)(YCbCrYRF * (1 << Shift) + 0.5);         // RGB轉YCbCr的系數(整數類型）
        const int YCbCrYGI = (int)(YCbCrYGF * (1 << Shift) + 0.5);
        const int YCbCrYBI = (int)(YCbCrYBF * (1 << Shift) + 0.5);
        const int YCbCrCbRI = (int)(YCbCrCbRF * (1 << Shift) + 0.5);
        const int YCbCrCbGI = (int)(YCbCrCbGF * (1 << Shift) + 0.5);
        const int YCbCrCbBI = (int)(YCbCrCbBF * (1 << Shift) + 0.5);
        const int YCbCrCrRI = (int)(YCbCrCrRF * (1 << Shift) + 0.5);
        const int YCbCrCrGI = (int)(YCbCrCrGF * (1 << Shift) + 0.5);
        const int YCbCrCrBI = (int)(YCbCrCrBF * (1 << Shift) + 0.5);

        const int RGBRYI = (int)(RGBRYF * (1 << Shift) + 0.5);              // YCbCr轉RGB的系數(整數類型）
        const int RGBRCbI = (int)(RGBRCbF * (1 << Shift) + 0.5);
        const int RGBRCrI = (int)(RGBRCrF * (1 << Shift) + 0.5);
        const int RGBGYI = (int)(RGBGYF * (1 << Shift) + 0.5);
        const int RGBGCbI = (int)(RGBGCbF * (1 << Shift) + 0.5);
        const int RGBGCrI = (int)(RGBGCrF * (1 << Shift) + 0.5);
        const int RGBBYI = (int)(RGBBYF * (1 << Shift) + 0.5);
        const int RGBBCbI = (int)(RGBBCbF * (1 << Shift) + 0.5);
        const int RGBBCrI = (int)(RGBBCrF * (1 << Shift) + 0.5); 

       RGB轉為YCbCr的代碼：

        public static void ToYCbCr(byte* From, byte* To, int Length = 1)
        {
            if (Length < 1) return;
            byte* End = From + Length * 3;
            int Red, Green, Blue;
            // int Y, Cb, Cr;
            while (From != End)
            {
                Blue = *From; Green = *(From + 1); Red = *(From + 2);
                // 無需判斷是否存在溢出，因為測試過整個RGB空間的所有顏色值，無顏色存在溢出
                *To = (byte)((YCbCrYRI * Red + YCbCrYGI * Green + YCbCrYBI * Blue + HalfShiftValue) >> Shift);     
                *(To + 1) = (byte)( 128 + ( (YCbCrCbRI * Red + YCbCrCbGI * Green + YCbCrCbBI * Blue + HalfShiftValue) >> Shift));
                *(To + 2) = (byte) (128+( (YCbCrCrRI * Red + YCbCrCrGI * Green + YCbCrCrBI * Blue + HalfShiftValue) >> Shift));
               // *To = (byte)Y;          // 不要把直接計算的代碼放在這里，會降低速度，
                //*(To + 1) = (byte)Cb;
                //*(To + 2) = (byte)Cr;
                From += 3;
                To += 3;
            }
        }

　　被注釋掉的代碼時原始的，因為這種比較簡單的代碼，直接對表達式進行強制類型轉換比用中間變量要少幾條匯編碼，並且中間變量越少，在編譯后越有可能讓CPU用寄存器來緩存一些變量，而不是用內存。

    比如我們比較下注釋部分和上述代碼的反編譯碼：

    注釋掉的部分的反編譯碼：

                Y = (YCbCrYRI * Red + YCbCrYGI * Green + YCbCrYBI * Blue + HalfShiftValue) >> Shift;
0000003a  imul        eax,eax,4C8B4h 
00000040  imul        edx,ebx,9645Ah 
00000046  add         eax,edx 
00000048  imul        edx,edi,1D2F2h 
0000004e  lea         eax,[eax+edx+00080000h] 
00000055  sar         eax,14h 
00000058  mov         dword ptr [ebp-18h],eax 
                *To = (byte)Y;    
0000005b  mov         byte ptr [esi],al 

      上述代碼的反編譯碼：

  *To = (byte) ( (YCbCrYRI * Red + YCbCrYGI * Green + YCbCrYBI * Blue + HalfShiftValue) >> Shift);
0000003a  imul        eax,ebx,4C8B4h 
00000040  imul        edx,edi,9645Ah 
00000046  add         eax,edx 
00000048  imul        edx,dword ptr [ebp-14h],1D2F2h 
0000004f  lea         eax,[eax+edx+00080000h] 
00000056  sar         eax,14h 
00000059  mov         byte ptr [esi],al 

     當然，如果循環中的代碼復雜一些，這個就不一定了。

     YCbCr轉為RGB空間的代碼：

        public static void ToRGB(byte* From, byte* To, int Length = 1)
        {
            if (Length < 1) return;
            byte* End = From + Length * 3;
            int Red, Green, Blue;
            int Y, Cb, Cr;
            while (From != End)
            {
                Y = *From; Cb = *(From + 1)-128; Cr = *(From + 2)-128;
                Red = Y + ((RGBRCrI * Cr + HalfShiftValue) >> Shift);
                Green = Y + ((RGBGCbI * Cb + RGBGCrI * Cr+ HalfShiftValue) >> Shift);
                Blue = Y + ((RGBBCbI * Cb + HalfShiftValue) >> Shift);
                if (Red > 255) Red = 255; else if (Red < 0) Red = 0;
                if (Green > 255) Green = 255; else if (Green < 0) Green = 0;    // 編譯后應該比三目運算符的效率高
                if (Blue > 255) Blue = 255; else if (Blue < 0) Blue = 0;
                *To = (byte)Blue;                                               // 由於不是一一對應的，需要判斷是否越界
                *(To + 1) = (byte)Green;
                *(To + 2) = (byte)Red;
                From += 3;
                To += 3;
            }
        }

       實際中這種逆變換用的不多。

       照例給出一些轉換效果：

       

       YCbCr綜合圖：

       

       Y分量：                              

         

       Cb分量：

       

       Cr分量：

       

       在皮膚識別方面，常用YCbCr空間的數據進行分析，從上面幾個圖中也可以看出  ，膚色在CbCr有着一定的集聚性，這個在日后的文章中再說。