프로그래밍 #1 이미지 변환 (이론, 추가한 소스)

소개글

프로그래밍 #1 이미지 변환 (이론, 추가한 소스)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 이론

2. 추가한 소스

3. 출력화면

4. 검토 및 결론

본문내용

1. 이론
YCbCR에서 Y는 luminance(밝기), CbCr은 chrominance(색)을 의미한다. 사람의 눈은 Y(밝기)에 CbCr(색)보다 더 민감하다. RGB에 비하여 색상 분리효과는 약하지만, 적은 데이터로 보다 많은 색상 표현 가능하기 때문에 사용된다.
4:2:0 subsampling
데이터의 질은 육안으로 느끼기에 차이가 없도록 유지한 채 데이터의 사이즈를 줄이기 위해 YCbCr 4:2:0 subsampling을 한다. 4개의 pixels을 기준으로 Y값은 모두 취하고 CbCr은 1개 씩 취하여 데이터의 사이즈를 줄인다.

　　≪ 그 림 ≫

위의 그림을 보면 2*2 pixel당 Y 4개 Cb 1개 Cr 1개씩 sampling하는 것을 알 수 있다.
RGB값과 YCbCr값 과의 변환 공식
(1)RGB -> YCbCr
Y = (0.299*R) + (0.587*G) + (0.114*B);
Cb = (-0.169*R) + (-0.331*G) + (0.500*B) + 128;
Cr = (0.500*R)+ (-0.419*G) + (-0.081*B) + 128;

키워드

프로그래밍,   이미지 변환,   YCbCR,   이미지,   변환,   소스,   RGB값