ycbcr颜色空间合并

在YCbCr颜色空间中，图像的颜色信息被分为亮度（Y）和色度（Cb和Cr）两个分量。亮度分量表示图像的明亮度，而色度分量表示颜色的变化。

要将YCbCr颜色空间的分量合并为彩色图像，可以按照以下步骤进行：

1. 将Y、Cb和Cr分量的数值转换为浮点数格式，并将它们的取值范围映射到0-1之间（通常初始取值范围是0-255）。
2. 对于每个像素，使用以下公式将Cb和Cr分量转换为RGB分量：

R = Y + 1.402 * (Cr - 0.5)
G = Y - 0.344136 * (Cb - 0.5) - 0.714136 * (Cr - 0.5)
B = Y + 1.772 * (Cb - 0.5)

这些公式是根据ITU-R BT.601标准定义的。

3. 将RGB分量的取值范围从0-1映射回0-255，并将它们四舍五入为整数。
4. 将合并后的RGB分量组合成最终的彩色图像。

请注意，上述步骤仅适用于标准的ITU-R BT.601和ITU-R BT.709定义的YCbCr颜色空间。在其他情况下，可能需要根据具体的颜色空间定义进行调整。

相关问题

matlab彩色图像颜色补偿直方图均衡化

Matlab中实现彩色图像颜色补偿直方图均衡化的方法如下：

1.读入彩色图像并将其转换为YCbCr颜色空间

img = imread('color_image.jpg');
img_ycbcr = rgb2ycbcr(img);

2.对亮度通道Y进行直方图均衡化

Y = img_ycbcr(:,:,1);
Y_eq = histeq(Y);

3.将处理后的亮度通道Y_eq与原图像的色度通道Cb和Cr合并成新的图像

img_ycbcr_eq = img_ycbcr;
img_ycbcr_eq(:,:,1) = Y_eq;
img_eq = ycbcr2rgb(img_ycbcr_eq);

4.显示原图像和处理后的图像

figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(img_eq);
title('Equalized Image');

总代码如下：

img = imread('color_image.jpg');
img_ycbcr = rgb2ycbcr(img);
Y = img_ycbcr(:,:,1);
Y_eq = histeq(Y);
img_ycbcr_eq = img_ycbcr;
img_ycbcr_eq(:,:,1) = Y_eq;
img_eq = ycbcr2rgb(img_ycbcr_eq);
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(img_eq);
title('Equalized Image');

水下图像增强带有颜色矫正的多尺度色彩恒常Retinex算法python代码

以下是基于Python实现的带有颜色矫正的多尺度色彩恒常Retinex算法的代码：

import cv2
import numpy as np

def color_correction(img):
    # 将图像转换为YCbCr颜色空间
    img_yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)
    # 提取亮度通道
    y = img_yuv[:,:,0]
    # 计算亮度直方图均值
    hist_y = cv2.calcHist([y],[0],None,[256],[0,256])
    mean_y = np.sum(hist_y * np.arange(256)) / np.sum(hist_y)
    # 计算颜色矫正系数
    alpha = 128 / mean_y
    # 对亮度通道进行矫正
    y_corrected = np.uint8(np.clip(alpha * y, 0, 255))
    # 将矫正后的亮度通道与原图的色度通道合并
    img_corrected = cv2.cvtColor(cv2.merge([y_corrected, img_yuv[:,:,1], img_yuv[:,:,2]]), cv2.COLOR_YUV2BGR)
    return img_corrected

def single_scale_retinex(img, sigma):
    # 高斯模糊
    img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (0, 0), sigma)
    # 计算对数值
    img_log = np.log10(np.float32(img)) - np.log10(np.float32(img_blur))
    # 反变换
    img_log = cv2.normalize(img_log, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    img_retinex = np.uint8(img_log)
    return img_retinex

def multi_scale_retinex(img, sigma_list):
    img_retinex = np.zeros_like(img)
    for sigma in sigma_list:
        img_retinex += single_scale_retinex(img, sigma)
    img_retinex = img_retinex / len(sigma_list)
    return np.uint8(img_retinex)

def underwater_image_enhancement(image_path, sigma_list):
    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path)
    # 颜色矫正
    img_corrected = color_correction(img)
    # 应用多尺度色彩恒常Retinex算法
    img_retinex = multi_scale_retinex(img_corrected, sigma_list)
    # 显示增强后的图像
    cv2.imshow('Retinex', img_retinex)
    cv2.waitKey()

if __name__ == '__main__':
    image_path = 'underwater_image.jpg'
    sigma_list = [15, 80, 250]
    underwater_image_enhancement(image_path, sigma_list)

在上述代码中，我们首先定义了颜色矫正函数，通过将图像转换为YCbCr颜色空间，提取亮度通道并计算亮度直方图均值，然后计算颜色矫正系数并对亮度通道进行矫正，最后将矫正后的亮度通道与原图的色度通道合并。接着，我们定义了单尺度Retinex和多尺度Retinex两个函数，与之前的多尺度Retinex算法类似，但这里使用了矫正后的图像进行增强处理。在测试代码中，我们读取了一张水下图像，并设置了sigma列表进行多尺度色彩恒常Retinex增强，最后通过cv2.imshow()函数显示增强后的图像。