深入理解 YUV 颜色空间：从原理到 Android 视频渲染

在视频处理和图像渲染领域，YUV 颜色空间被广泛用于压缩和传输视频数据。然而，在实际开发过程中，很多开发者会遇到 YUV 颜色偏色 的问题，例如 画面整体偏绿。这通常与 U、V 分量的取值有关。那么，YUV 颜色是如何转换为 RGB 的？为什么 U/V 分量的错误会导致颜色偏移？在 Android 设备上如何正确渲染 YUV？

本文将带你深入理解 YUV 颜色空间，并解析其在 Android 开发中的应用。

1. 为什么要使用 YUV？

在计算机图像处理中，我们最常见的颜色空间是 RGB（红、绿、蓝），但 YUV 颜色空间更适用于视频压缩和传输，原因包括：

• 人眼对亮度 (Luminance) 更敏感，对色度 (Chrominance) 较不敏感。
• YUV 颜色空间允许色度子采样（Chroma Subsampling），减少数据量，提高压缩效率。
• 视频格式（如 MPEG、H.264、H.265）广泛使用 YUV 以优化带宽和存储成本。

2. YUV 颜色空间基础

YUV 颜色空间主要由三个分量组成：

• Y（亮度，Luminance）：表示像素的亮度信息，取值范围通常是 [0, 255]。
• U（蓝色色度，Chrominance blue）：表示颜色的蓝色分量偏移，取值范围通常是 [0, 255]，中性值为 128。
• V（红色色度，Chrominance red）：表示颜色的红色分量偏移，取值范围通常是 [0, 255]，中性值为 128。

重要概念：

• 当 U = 128, V = 128 时，表示没有色彩偏移，即灰度图像。
• U、V 偏离 128 时，画面会偏向不同颜色。

常见的 YUV 采样格式

YUV 数据通常以不同的方式存储，常见的格式包括：

• YUV420 (NV12, NV21, I420)：色度分量的分辨率是亮度分量的一半。
• YUV422：色度水平采样减半，但垂直方向采样保持完整。
• YUV444：无色度子采样，U/V 和 Y 具有相同分辨率。

YUV420 是 Android 设备摄像头常见的输出格式，如 NV21。

3. YUV 到 RGB 颜色转换

在渲染 YUV 图像时，我们需要将其转换为 RGB 格式，以便在屏幕上正确显示。

YUV 转 RGB 公式（BT.601 标准）：

R = Y + 1.402 × (V - 128)
G = Y - 0.344 × (U - 128) - 0.714 × (V - 128)
B = Y + 1.772 × (U - 128)

分析：

• U - 128 和 V - 128 决定了颜色偏移方向。
• U = 0, V = 0 时，转换公式导致 G 分量大幅提升，而 R、B 下降，画面会出现 明显的绿色偏色。
• 正确的 U/V 取值应在 128 附近，否则颜色失真。

4. 为什么摄像头渲染 YUV 会出现绿色？

如果你在 Android 设备上直接渲染摄像头的 YUV 视频流，可能会发现画面出现明显的绿色偏色。常见原因包括：

1. U/V 分量错误：

   • 摄像头数据可能没有正确初始化 U/V 分量，导致它们被误设为 0。
   • 在 NV21/NV12 这种格式中，U/V 是交错存储的，解析错误可能导致 UV 变为 0。

2. 颜色转换问题：

   • 颜色转换时如果 UV 偏离 128，可能会导致 G 颜色过度增强。
   • 计算公式中 U = 0, V = 0 计算出的 G 值较大，使画面偏绿。

解决方案：

• 确保 UV 分量初始化正确，避免 U/V 直接被置 0。
• 检查 YUV 转 RGB 公式，确保转换时正确解析了 U/V 分量。

5. 如何在 Android 上正确渲染 YUV？

在 Android 中，我们通常使用 SurfaceView + MediaCodec 或 OpenGL ES 来渲染 YUV 视频。

方案 1：使用 YUV to RGB 直接转换

可以使用 ScriptIntrinsicYuvToRGB 进行快速转换：

val rs = RenderScript.create(context)
val script = ScriptIntrinsicYuvToRGB.create(rs, Element.U8_4(rs))
script.setInput(yuvAllocation)
script.forEach(rgbAllocation)

方案 2：使用 OpenGL ES 进行 YUV 渲染

如果你需要高效渲染 YUV 数据，可以使用 OpenGL ES 纹理，将 Y、U、V 分量分别绑定到 GL_LUMINANCE 纹理。

示例代码：

vec3 yuv;
yuv.x = texture2D(y_texture, texCoord).r;
yuv.y = texture2D(u_texture, texCoord).r - 0.5;
yuv.z = texture2D(v_texture, texCoord).r - 0.5;

vec3 rgb = mat3( 1,       1,       1,
                 0,  -0.344,  1.772,
                 1.402, -0.714,  0) * yuv;

6. 总结

• YUV 颜色空间适用于视频压缩，U/V 分量的正确取值对颜色显示至关重要。
• YUV 转 RGB 需要正确的转换公式，否则可能导致画面偏色（如绿色）。
• 在 Android 开发中，可使用 RenderScript 或 OpenGL ES 进行 YUV 渲染。
• 调试 YUV 渲染时，务必检查 U/V 分量，确保它们不是 0，而是接近 128。

如果你遇到 Android 设备摄像头输出偏绿色的问题，可以先检查 YUV 数据的 UV 分量，并尝试调整颜色转换公式。

7. 附录：理解YUV转RGB举例

我们用一个 简单的 YUV 420 示例，手动计算 YUV → RGB，然后用 Kotlin 代码 还原它。

7.1 假设我们有一个 2x2 的 YUV 420 数据

我们先定义一个 简单的 2×2 像素的 YUV 420 数据：

Y  Y  
Y  Y  
U  V  

每个像素都有 Y（亮度），但所有像素 共享 U/V（色度）。

假设：

Y1 = 100, Y2 = 150
Y3 = 200, Y4 = 250
U = 128, V = 128  (中性颜色)

这个数据对应的 YUV 420 格式 字节数组：

val yuv420 = byteArrayOf(
    100, 150,   // Y 分量
    200, 250,   // Y 分量
    128, 128    // UV 分量（2x2 像素共用）
)

7.2 使用 YUV 转换公式 计算 RGB

YUV 420 转 RGB 的标准公式：
[
R = Y + 1.402 \times (V - 128)
]
[
G = Y - 0.344 \times (U - 128) - 0.714 \times (V - 128)
]
[
B = Y + 1.772 \times (U - 128)
]

因为 U = 128, V = 128，所以：
[
(V - 128) = 0, \quad (U - 128) = 0
]
代入公式：
[
R = Y
]
[
G = Y
]
[
B = Y
]
所以，这个 YUV 数据转换后的 RGB 颜色是：

(Y1=100) → (100,100,100)  灰色
(Y2=150) → (150,150,150)  灰色
(Y3=200) → (200,200,200)  灰色
(Y4=250) → (250,250,250)  灰色

结论：当 U=128, V=128 时，所有颜色都是 灰色（R=G=B）。

7.3 用 Kotlin 代码 实现 YUV 420 转 RGB

fun yuvToRgb(y: Int, u: Int, v: Int): Triple<Int, Int, Int> {
    val c = y
    val d = u - 128
    val e = v - 128

    val r = (c + 1.402 * e).toInt().coerceIn(0, 255)
    val g = (c - 0.344 * d - 0.714 * e).toInt().coerceIn(0, 255)
    val b = (c + 1.772 * d).toInt().coerceIn(0, 255)

    return Triple(r, g, b)
}

fun main() {
    val yuv420 = byteArrayOf(
        100, 150,  
        200, 250,  
        128, 128   
    )

    val y1 = yuv420[0].toInt() and 0xFF
    val y2 = yuv420[1].toInt() and 0xFF
    val y3 = yuv420[2].toInt() and 0xFF
    val y4 = yuv420[3].toInt() and 0xFF
    val u = yuv420[4].toInt() and 0xFF
    val v = yuv420[5].toInt() and 0xFF

    println("Pixel 1 (Y1=100): ${yuvToRgb(y1, u, v)}")
    println("Pixel 2 (Y2=150): ${yuvToRgb(y2, u, v)}")
    println("Pixel 3 (Y3=200): ${yuvToRgb(y3, u, v)}")
    println("Pixel 4 (Y4=250): ${yuvToRgb(y4, u, v)}")
}

运行结果

Pixel 1 (Y1=100): (100, 100, 100)
Pixel 2 (Y2=150): (150, 150, 150)
Pixel 3 (Y3=200): (200, 200, 200)
Pixel 4 (Y4=250): (250, 250, 250)

7.4 结论

1. U = 128, V = 128 代表 无色（中性），转换后 R=G=B=Y，所以变成 灰度图。
2. Y 影响亮度，所以 Y1=100 是深灰色，Y4=250 是浅灰色。
3. 如果 U/V 不是 128，颜色就会偏向某种色彩（如蓝、红、绿等）。