Зачем переходить из цветового пространства RGB в YCrCb

Я случайно наткнулся на эту часть, когда пытался реализовать документ компьютерного зрения для сегментации объектов. Может ли кто-нибудь дать мне преимущества/благоприятные сценарии, которые нам нужны/должны скрывать изображение в цветовом пространстве YCrCb?


person MinhNguyen    schedule 03.04.2017    source источник
comment
Это может быть полезно при сегментации изображений, поскольку цветовое пространство YCrCb более инвариантно к освещению, чем цветовое пространство RGB, и поэтому проще сегментировать изображение с использованием порога.   -  person Mathias    schedule 03.04.2017
comment
базовая сегментация тона кожи является примером   -  person George Profenza    schedule 03.04.2017


Ответы (2)


YCrCb — одна из нескольких цветовых моделей, которые отделяют интенсивность от информации о цвете. Это имеет различные приложения.

Одним из важных применений и причиной появления YCrCb является передача цветных телевизионных сигналов. RGB довольно избыточен, и люди более чувствительны к интенсивности, чем к информации о цвете. Таким образом, вы можете значительно сэкономить полосу пропускания, если будете передавать интенсивность в высоком разрешении, а цвет — в более низком. Таким же и, пожалуй, наиболее важным на сегодняшний день применением является сжатие JPEG.

Другое применение: выравнивание гистограммы или аналогичные методы улучшения изображения. Вы не можете просто применить это к RGB, потому что изменение соотношения RGB приведет к странным изменениям цвета. Таким образом, вы только изменяете контрастность информации об интенсивности, а затем повторно конвертируете ее обратно в RGB.

Просто выполните поиск в Интернете, чтобы узнать больше деталей.

person Piglet    schedule 03.04.2017

Один из способов думать об этом состоит в том, что R, G и B коррелируют. Преобразование цвета работает как вращение вдоль одной цветовой оси (более очевидно с некоторыми обратимыми преобразованиями IMO) с целью уменьшить коэффициенты двух других цветов. В результате один канал содержит больше информации (яркость), чем 2 других (цветность). При сжатии нередко понижают разрешение каналов цветности на 2 (уменьшая размер цветового плана на 4) с очень небольшими визуальными потерями. В вашем случае может быть достаточно обработки только канала Luma.

person flanglet    schedule 04.04.2017