yuv数据怎样改变其亮度和对比度

rachel2968 2010-09-06 04:13:04

由于项目需求，需要控制视频播放的亮度和对比度，解码后得到的数据是yuv格式的，看过一些资料，很多都是将yuv转为rgb，对rgb进行处理，再转为yuv。觉得这种方法比较不方便。按理说，yuv中y是代表亮度的，对y进行修改应该就可以了。
做过一些实验，将y变小确实可以将视频变暗，但是将y变大，虽然可以变量，某些色彩不能正常显示，如某些原来就比较亮的地方会变黑色。不知是什么原因。
怎样对yuv数据修改，才能正确改变图像的亮度和饱和度了？希望有经验者，给点建议！谢谢！

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jasonlxp 2011-08-09

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要是利用yuv调整亮度，对比度，希望给我也发一份，谢谢。jason_lxp@163.com

wuzhou41 2011-02-17

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楼主知道怎么解决这个问题了么？目前我也有这个问题，就是修改yuv数据用来调整亮度，对比度等，不知道如何解决，如果你解决了，能告诉我么？我的邮箱是erzhongwwg@163.com，万分感激!

CyberLogix 2010-09-29

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使用拉伸直方图的算法，效果很好

luckqt 2010-09-26

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楼上正解。

8bit的Y分量最大值是255.

kingar 2010-09-21

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增加Y后有些地方变黑的原因应该是你使用的BYTE型数据存储，有些Y变大后超出了255，你没有对它的范围作约束，然后略大于255的数据相当于取了低字节进行存储，所以变成了一个略大于0得数。

rachel2968 2010-09-07

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什么是clip操作，能否讲具体点！

YTerrenceLau 2010-09-06

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进行clip操作，将大于255的值设置为255即可。

凤朝凰 2010-09-06

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这个问题我认为应该先明确YUV分别表示意义。然后根据定义变换就好了

androidusbcamera是在saki4510t/uvc camera的基础上开发的，usb摄像机（uvc设备）项目和视频数据采集的使用都是高度封装的，它可以通过几个简单的api帮助开发者轻松使用usb摄像机设备。通过使用androidusbcamera，您可以简单地检测并连接到usb摄像头，还可以使用它来实现拍照、记录mp4、切换分辨率、获取h.264/aac/yuv（nv21）流和设置摄像头的对比度或亮度，支持480p、720p、1080p及更高版本等。

AndroidUSBCamera是基于[saki4510t/UVCCamera](https://github.com/saki4510t/UVCCamera)开发的，USB Camera（UVC设备）项目和视频数据采集的使用高度封装，可以帮助开发者通过一些简单的 API 轻松使用 USB 相机设备。使用AndroidUSBCamera，您可以简单的检测并连接USB Camera，还可以实现拍照、录制mp4、切换分辨率、获取h.264/aac/src.yuv(nv21)码流和设置相机对比度或亮度，支持480P、720P、1080P及更高等。支持覆盖和录制设备的麦克风。支持安卓5.0,6.0,7.0,8.0,9.0,10.0

给FFmpegCommand用户：首先，感谢大家对这个库的支持。感谢您使用它，以便我们有动力继续开源。感谢您提出的问题，并使该库更加完善。 1.2.0之前提供了异步处理和多代码执行，但是许多人报告说不可能执行异步并且多代码不是很有用，因此在反复考虑之后，将在1.2.0和以下版本中进行以下更改。更高版本：删除runCmdAsync和runCmdSync方法，并将其更改为runCmd以执行FFmpeg命令删除多命令runMoreAsync和runMoreSync方法， runCmd内部实现自动同步和顺序执行添加了错误日志提示，当发生错误时，请使用ffmpeg-cmd过滤错误日志不便之处，敬请原谅。概括在我们的开发中，经常使用与音频和视频相关的内容，通常我们会选择，但是交叉编译对我们来说是一件非常麻烦的事情。所以在这里为了方便以后使用，我写了这个FFmpegCom

提出了一种基于深度学习的单幅图像去雾算法。利用卷积神经网络,通过学习雾天图像与清晰图像的YUV(Y代表的是亮度,UV代表的是彩度)各个通道之间的映射关系实现去雾。网络结构由两个相同的特征模块组成,主要包括多尺度卷积、卷积和跳跃连接结构。实验结果表明,无论是针对合成雾天图像数据集还是针对自然雾天图像数据集,所提去雾算法恢复的图像皆具有较高的清晰度和对比度,在主观评价和客观评价上均优于其他对比算法。

编辑推荐《彩色数字图像处理》特色：是覆盖整个彩色数字图像处理主题的唯一书籍。主要介绍了四个方面的内容；从矢量值的视角对彩色图像进行处理所需要的基础与要求，彩色图像预处理所需要的技术，利用彩色信息的三维场景分析，以及多光谱图像处理中的新兴领域通过对两个事例研究的考察来介绍彩色图像处理的应用。作者简介作者：(美国)科斯汉(Andreas Koschan) (美国)阿比狄(Mongi Abidi) 科斯汉（Andreas Koschan）博士是田纳西大学电气和计算机工程系的研究副教授。他的研究兴趣包括三维计算机视觉，特别足利用双目视觉和使用激光距离检测技术复原形状。他还对在数字图像处理中使用彩色信息感兴趣。他足另外三本书的合著者。阿比狄（Mongi Abidi）博士足田纳西大学电气和计算机工程系的教授和副系串任。Abidi博士主要从事成像、机器人和智能系统实验室的研究，以及在三维成像，特别是在场景构建、场景描述和数据可视化领域的研究。目录 1 引言 1.1 本书目标和内容 1.2 彩色图像处理术语 1.2.1 什么是彩色数字图像 1.2.2 彩色图像的导数 1.2.3 彩色边缘 1.2.4 彩色恒常性 1.2.5 彩色图像的对比度 1.2.6 彩色图像中的噪声 1.2.7 亮度、照度和明度 1.3 实际应用中的彩色图像分析 1.3.1 医学应用中的彩色图像处理 1.3.2 食品科学和农业中的彩色图像处理 1.3.3 工业制造和无损材料测试中的彩色图像处理 1.3.4 彩色图像处理的其他应用 1.3.5 数字视频和图像数据库 1.4 进一步阅读 1.5 参考文献 2 眼睛和彩色 2.1 彩色视觉生理学 2.2 感知彩色信息 2.3 后感知彩色信息 2.3.1 视网膜中神经中枢细胞的神经生理学 2.3.2 视网膜中神经中枢细胞对彩色光刺激的反应 2.4 大脑皮层彩色信息 2.5 彩色常性感知和Retinex理论 2.6 参考文献 3 彩色空间和彩色距离 3.1 标准彩色系统 3.1.1 CIE彩色匹配函数 3.1.2 标准彩色值 3.1.3 色度图 3.1.4 Macadam椭圆 3.2 基于物理学和工艺的彩色空间 3.2.1 RGB彩色空间 3.2.2 CMY（K）彩色空间 3.2.3 YIQ彩色空间 3.2.4 YUV彩色空间 3.2.5 YCBCR彩色空间 3.2.6 Kodak PhotoCD和YClC2彩色空间 3.2.7 I1I2I3彩色空间 3.3 均匀彩色空间 3.3.1 CIELAB彩色空间 3.3.2 CIELUV彩色空间 3.4 基于感知的彩色空间 3.4.1 HSI彩色空间 3.4.2 HSV彩色空间 3.4.3 对立彩色空间 3.5 彩色差公式 3.5.1 RGB彩色空间中的彩色差公式 3.5.2 HSI彩色空间中的彩色差公式 3.5.3 CIELAB和CIELUV彩色空间中的彩色差公式 3.6 彩色排序系统 3.6.1 孟塞尔彩色系统 3.6.2 Macbeth-彩色检验器 3.6.3 DIN彩色图 3.7 进一步阅读 3.8 参考文献 4 彩色成像 4.1 彩色电子相机的工艺设计 4.1.1 图像传感器 4.1.2 利用彩色滤光器的黑白相机多光谱成像 4.1.3 单芯片CCD彩色相机 4.1.4 三芯片CCD彩色相机 4.1.5 数字相机 4.2 标准彩色滤光器和标准施照体 4.2.1 标准彩色滤光器 4.2.2 标准施照体 4.3 光度学传感器模型 4.3.1 衰减、剪切和浮散 4.3.2 色差 4.3.3 色差修正 4.4 光度和色度校准 4.4.1 相机信号的非线性 4.4.2 相机线性性质的测量 4.4.3 白平衡和黑水平的确定 4.4.4 变换为标准彩色系统XYZ 4.5 进一步阅读 4.6 参考文献 5 彩色图像增强 5.1 假彩色和伪彩色 5.2 真实彩色图像的增强 5.3 彩色图像中的噪声消除 5.3.1 盒滤波器 5.3.2 中值滤波器 5.3.3 形态滤波器 5.3.4 频域滤波 5.4 彩色图像的对比度增强 5.4.1 彩色饱和度与亮度的处理 5.4.2 改变色调 5.5 参考文献 6 彩色图像中的边缘检测 6.1 矢量值技术 6.1.1 坎尼算子的彩色变型 6.1.2 Cumani算子 …… 7 彩色图像分割 8 高光、相互反射和彩色恒常性 9 彩色图像的静态立体分析 10 彩色图像的动态和光度立体分析 11 利用PTZ摄像机基于彩色的跟踪 12 用于生物测定学的多光谱成像 13 单能量X-光图像的伪彩色化索引

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