YUV422からRGBへの変換を正しく修正する

Question

私はYUV422をRGB変換の問題に約1週間取り組もうとしてきました。私は多くの異なったウェブサイトを訪問し、それぞれから異なった公式を得ました。他の誰かが何か提案があれば、私はそれらについて聞いてうれしいです。以下の公式は、私の中に全体的な紫色または緑色の色相を持つ画像を与えます。この瞬間、私は適切なRGB画像を得るための公式を見つけることができませんでした。私は以下のコードをすべて含んでいます。

//for(int i = 0; i < 1280 * 720 * 3; i=i+3) 
    //{ 
    // /*m_RGB->imageData[i] = pData[i] + pData[i+2]*((1 - 0.299)/0.615); 
    // m_RGB->imageData[i+1] = pData[i] - pData[i+1]*((0.114*(1-0.114))/(0.436*0.587)) - pData[i+2]*((0.299*(1 - 0.299))/(0.615*0.587)); 
    // m_RGB->imageData[i+2] = pData[i] + pData[i+1]*((1 - 0.114)/0.436);*/ 

    // m_RGB->imageData[i] = pData[i] + 1.403 * (pData[i+1] - 128); 
    // m_RGB->imageData[i+1] = pData[i] + 0.344 * (pData[i+1] - 128) - 0.714 * (pData[i+2] - 128); 
    // m_RGB->imageData[i+2] = pData[i] + 1.773 * (pData[i+2] - 128); 
    //} 

    for(int i = 0, j=0; i < 1280 * 720 * 3; i+=6, j+=4) 
    { 
     /*m_RGB->imageData[i] = pData[j] + pData[j+3]*((1 - 0.299)/0.615); 
     m_RGB->imageData[i+1] = pData[j] - pData[j+1]*((0.114*(1-0.114))/(0.436*0.587)) - pData[j+3]*((0.299*(1 - 0.299))/(0.615*0.587)); 
     m_RGB->imageData[i+2] = pData[j] + pData[j+1]*((1 - 0.114)/0.436); 
     m_RGB->imageData[i+3] = pData[j+2] + pData[j+3]*((1 - 0.299)/0.615); 
     m_RGB->imageData[i+4] = pData[j+2] - pData[j+1]*((0.114*(1-0.114))/(0.436*0.587)) - pData[j+3]*((0.299*(1 - 0.299))/(0.615*0.587)); 
     m_RGB->imageData[i+5] = pData[j+2] + pData[j+1]*((1 - 0.114)/0.436);*/ 

     /*m_RGB->imageData[i] = pData[j] + 1.403 * (pData[j+3] - 128); 
     m_RGB->imageData[i+1] = pData[j] + 0.344 * (pData[j+1] - 128) - 0.714 * (pData[j+3] - 128); 
     m_RGB->imageData[i+2] = pData[j] + 1.773 * (pData[j+1] - 128); 
     m_RGB->imageData[i+3] = pData[j+2] + 1.403 * (pData[j+3] - 128); 
     m_RGB->imageData[i+4] = pData[j+2] + 0.344 * (pData[j+1] - 128) - 0.714 * (pData[j+3] - 128); 
     m_RGB->imageData[i+5] = pData[j+2] + 1.773 * (pData[j+1] - 128);*/ 

     BYTE Cr = pData[j+3] - 128; 
     BYTE Cb = pData[j+1] - 128; 
     /*m_RGB->imageData[i] = pData[j] + Cr + (Cr >> 2) + (Cr >> 3) + (Cr >> 5); 
     m_RGB->imageData[i+1] = pData[j] - ((Cb >> 2) + (Cb >> 4) + (Cb >> 5)) - ((Cr >> 1) + (Cr >> 3) + (Cr >> 4) + (Cr >> 5)); 
     m_RGB->imageData[i+2] = pData[j] + Cb + (Cb >> 1) + (Cb >> 2) + (Cb >> 6); 
     m_RGB->imageData[i+3] = pData[j+2] + Cr + (Cr >> 2) + (Cr >> 3) + (Cr >> 5); 
     m_RGB->imageData[i+4] = pData[j+2] - ((Cb >> 2) + (Cb >> 4) + (Cb >> 5)) - ((Cr >> 1) + (Cr >> 3) + (Cr >> 4) + (Cr >> 5)); 
     m_RGB->imageData[i+5] = pData[j+2] + Cb + (Cb >> 1) + (Cb >> 2) + (Cb >> 6);*/ 

     /*int R1 = clamp(1 * pData[j] + 0 * Cb + 1.4 * Cr, 0, 255), R2 = clamp(1 * pData[j+2] + 0 * Cb + 1.4 * Cr, 0, 255); 
     int G1 = clamp(1 * pData[j] - 0.343 * Cb - 0.711 * Cr, 0, 255), G2 = clamp(1 * pData[j+2] - 0.343 * Cb - 0.711 * Cr, 0, 255); 
     int B1 = clamp(1 * pData[j] + 1.765 * Cb + 0 * Cr, 0, 255), B2 = clamp(1 * pData[j+2] + 1.765 * Cb + 0 * Cr, 0, 255);*/ 

     /*int R1 = clamp(pData[j] + 1.403 * (pData[j+3] - 128), 0, 255), R2 = clamp(pData[j+2] + 1.403 * (pData[j+3] - 128), 0, 255); 
     int G1 = clamp(pData[j] + 0.344 * (pData[j+1] - 128) - 0.714 * (pData[j+3] - 128), 0, 255), G2 = clamp(pData[j+2] + 0.344 * (pData[j+1] - 128) - 0.714 * (pData[j+3] - 128), 0, 255); 
     int B1 = clamp(pData[j] + 1.773 * (pData[j+1] - 128), 0, 255), B2 = clamp(pData[j+2] + 1.773 * (pData[j+1] - 128), 0, 255);*/ 

     int R1 = clamp((298 * (pData[j] - 16) + 409 * (pData[j+3] - 128) + 128) >> 8, 0, 255), R2 = clamp((298 * (pData[j+2] - 16) + 409 * (pData[j+3] - 128) + 128) >> 8, 0, 255); 
     int G1 = clamp((298 * (pData[j] - 16) - 100 * (pData[j+1] - 128) - 208 * (pData[j+3] - 128) + 128) >> 8, 0, 255), G2 = clamp((298 * (pData[j+2] - 16) - 100 * (pData[j+1] - 128) - 208 * (pData[j+3] - 128) + 128) >> 8, 0, 255); 
     int B1 = clamp((298 * (pData[j] - 16) + 516 * (pData[j+1] - 128) + 128) >> 8, 0, 255), B2 = clamp((298 * (pData[j+2] - 16) + 516 * (pData[j+1] - 128) + 128) >> 8, 0, 255); 

     //printf("R: %d, G: %d, B: %d, R': %d, G': %d, B': %d \n", R1, G1, B1, R2, G2, B2); 

     m_RGB->imageData[i] = (char)R1; 
     m_RGB->imageData[i+1] = (char)G1; 
     m_RGB->imageData[i+2] = (char)B1; 
     m_RGB->imageData[i+3] = (char)R2; 
     m_RGB->imageData[i+4] = (char)G2; 
     m_RGB->imageData[i+5] = (char)B2; 

     /*m_RGB->imageData[i] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j] - 16) + 1.793 * (Cr), 0, 255)); 
     m_RGB->imageData[i+1] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j] - 16) - 0.534 * (Cr) - 0.213 * (Cb), 0, 255)); 
     m_RGB->imageData[i+2] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j] - 16) + 2.115 * (Cb), 0, 255)); 
     m_RGB->imageData[i+3] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j+2] - 16) + 1.793 * (Cr), 0, 255)); 
     m_RGB->imageData[i+4] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j+2] - 16) - 0.534 * (Cr) - 0.213 * (Cb), 0, 255)); 
     m_RGB->imageData[i+5] = (char)(clamp(1.164 * (pData[j+2] - 16) + 2.115 * (Cb), 0, 255));*/ 
    } 

ご協力いただきまして誠にありがとうございます。

Answer 1

に沿ってあなたを助けるためにいくつかの手がかり：あなたはCbとCrのでは混乱している

。

と仮定すると、UYVY/422

Y1 = data[j+0]; 
Cr = data[j+1]; 
Y2 = data[j+2]; 
Cb = data[j+3]; 

あなたの変換計算は、HDのための奇妙な、そして間違っています。 HD

R = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) + 1.793(Cr - 128))); 
G = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) - 0.534(Cr - 128) - 0.213(Cb - 128))); 
B = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) + 2.115(Cr - 128))); 

については

SD

については

R = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) + 1.596(Cr - 128))); 
G = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) - 0.813(Cr - 128) - 0.391(Cb - 128))); 
B = max(0, min(255, 1.164(Y - 16) + 2.018(Cr - 128))); 

あなたは、単にDeckLinkのSDKの一部であるConvertFrameを使用することができます。

Answer 2

パックされた422と仮定して、入力データを正しくサンプリングするブロックが表示されません。パックされた422では、入力データはY1U1Y2V1 Y3U2Y4V2になり、全体画像はフル解像度のY（ルーマ）画像であり、UおよびVはそれぞれ半分の水平解像度である。入力の交互の値を開梱して、グレースケール画像を抽出します：私は開始するのはここ

です

for (uint i = 0, j = 0; i < 1280 * 720 * 3; i += 3, j += 2) { 
    m_RGB->imageData[i] = pData[j]; 
    m_RGB->imageData[i+1] = pData[j]; 
    m_RGB->imageData[i+2] = pData[j]; 
} 

あなたはその後、グレースケール画像を生成pData[j+1]とpData[j+3]を見て、UとVを導入するように調整することをしたら（または、偶数ピクセルの場合、pData[j-1]およびpData[j+1]）。単純化すると、一部のアルゴリズムでは、一度に2つのYUVピクセルを処理する理由があります。

の場合は、UとVの画像を抽出し、フル解像度に正しくリサンプリングして444の画像を生成することを検討してください。隣接するピクセルのUとVを単に複製することは、ピクセルを複製することによるアップスケーリングのようなものです。

（420のような他の配置はさらに共同立地複雑持っていることに注意してください）

Answer 3

私はまた、変換

// Get the bytes 
var u = bytes[0]; 
var y1 = bytes[1]; 
var v = bytes[2]; 
var y2 = bytes[3]; 

// Convert, cast to signed byte is important! 
var r = y + (1.403 * (sbyte)v); 
var g = y - (0.344 * (sbyte)u) - (0.714 * (sbyte)v); 
var b = y + (1.770 * (sbyte)u); 

if (r < 0) 
    r = 0; 
else if (r > 255) 
    r = 255; 

if (g < 0) 
    g = 0; 
else if (g > 255) 
    g = 255; 

if (b < 0) 
    b = 0; 
else if (b > 255) 
    b = 255; 

return Color.FromArgb((byte)r, (byte)g, (byte)b); 

uとvに苦労しsbyteあり、そしてyはちょうどbyteです。

Answer 4

あなたの問題は、そこに多くのYUV422フォーマットがあるということです。正確なもの（使用している特定のビデオのFOURCCインデックス）を見つけて、デコードする正しい方法を見つけなければなりません。

ボードからビデオをいくつか保存し、VLCで開き、コーデックの詳細を確認してFOURCCを正確に検索することができます。

http://www.fourcc.org/yuv.php