将YUV4：4：4转换为YUV4：2：2图像

Question

互联网上有很多有关YUV4：4：4到YUV4：2：2格式之间差异的信息，但是，我找不到任何内容可以告诉您如何将YUV4：4：4转换为YUV4：2：2 。由于这种转换是使用软件执行的，因此我希望应该有一些开发人员完成该转换，并可以将我定向到描述转换算法的源代码中。当然，拥有软件代码会很不错，但是可以使用该理论就足以编写我自己的软件。具体来说，我想了解像素结构以及转换期间如何管理字节。

我发现像几个类似的问题这个和这个，但是，不能让我回答过的问题。另外，我在摄影论坛上发布了这个问题，他们将其视为软件问题。

Answer 1

之所以找不到特定的描述，是因为有很多方法可以做到。
让我们从维基百科开始：https ://en.wikipedia.org/wiki/Chroma_subsampling#4:2 :2

4：4：4：
三个Y'CbCr分量的采样率都相同，因此没有色度二次采样。该方案有时用于高端胶片扫描仪和电影后期制作中。

和

4：2：2：
以色度采样率的一半采样两个色度分量：水平色度分辨率减半。这将未压缩视频信号的带宽减少了三分之一，几乎没有视觉差异。

注意：术语YCbCr和YUV可互换使用。
https://zh.wikipedia.org/wiki/YCbCr

Y？CbCr通常与YUV色彩空间相混淆，并且通常YCbCr和YUV术语可以互换使用，从而引起一些混淆。当提到视频或数字形式的信号时，术语“ YUV”主要是指“ Y？CbCr”。

数据存储器排序：
同样，存在多种格式。
英特尔IPP文档定义了两个主要类别：“像素顺序图像格式”和“平面图像格式”。
这里有一个很好的文档：https : //software.intel.com/zh-cn/node/503876
请参阅此处：http : //www.fourcc.org/yuv.php#NV12了解YUV像素排列格式。
请参阅此处：http : //scc.ustc.edu.cn/zlsc/sugon/intel/ipp/ipp_manual/IPPI/ippi_ch6/ch6_image_downsampling.htm#ch6_image_downsampling以获取下采样说明。

让我们假设“像素顺序”格式：

YUV 4:4:4 data order: Y0 U0 V0  Y1 U1 V1  Y2 U2 V2  Y3 U3 V3  
YUV 4:2:2 data order: Y0  U0    Y1  V0    Y2  U1    Y3  V1  

每个元素都是一个字节，Y0是内存中的低字节。
上述4：2：2数据顺序称为UYVY或YUY2像素格式。

转换算法：

1. “朴素的子采样”：
   每秒钟U/ V组件“抛出” ：
   Take U0，然后throw U1，take V0and throw V1...
   来源：Y0 U0 V0 Y1 U1 V1 Y2 U2 V2
   目的地：Y0 U0 Y1 V0 Y2 U2 Y3 V2
   我不推荐使用它，因为它会导致混淆现象。

2. 平均每U/ V对：
   采取目标U0等于源(U0+U1)/2，同为V0...
   来源：Y0 U0 V0 Y1 U1 V1 Y2 U2 V2
   目的地：Y0 (U0+U1)/2 Y1 (V0+V1)/2 Y2 (U2+U3)/2 Y3 (V2+V3)/2

3. 使用其他插值方法对U和V进行下采样（例如三次插值）。
   通常，与简单平均值相比，您将看不到任何差异。

C实现：

该问题未标记为C，但是我认为以下C实现可能会有所帮助。
以下代码通过平均每个U / V对将按像素排序的YUV 4：4：4转换为按像素排序的YUV 4：2：2：

YUV 4:4:4 data order: Y0 U0 V0  Y1 U1 V1  Y2 U2 V2  Y3 U3 V3  
YUV 4:2:2 data order: Y0  U0    Y1  V0    Y2  U1    Y3  V1  

YUV 4：2：2的平面表示

平面表示可能比“像素顺序”格式更直观。
在平面表示中，每个颜色通道均表示为单独的矩阵，可以将其显示为图像。

例：

• RGB格式的原始图像（转换为YUV之前）：
  

• YUV 4：4：4格式的图像通道：
  
  （左YUV三元组以灰度级表示，右YUV三元组用假色表示）。

• YUV 4：2：2格式的图像通道（水平色度二次采样后）：
  
  （左YUV三元组用灰度表示，右YUV三元组用“假色”表示）。

如您所见，在4：2：2格式中，U和V通道在水平轴上被下采样（缩小）。

备注：
U和V通道的“假色”表示用于强调Y是亮度通道，而U和V是色度通道。

高阶插值和抗锯齿滤波器：
以下MATLAB代码示例演示了如何使用高阶插值和抗锯齿滤波器执行下采样。
该样本还显示了FFMPEG使用的下采样方法。
注意：您无需了解MATLAB编程即可了解示例。
您确实需要通过内核和图像之间的卷积来掌握一些图像过滤的知识。

//Convert single row I0 from pixel-ordered YUV 4:4:4 to pixel-ordered YUV 4:2:2.
//Save the result in J0.
//I0 size in bytes is image_width*3
//J0 size in bytes is image_width*2
static void ConvertRowYUV444ToYUV422(const unsigned char I0[],
                                     const int image_width,
                                     unsigned char J0[])
{
    int x;

    //Process two Y,U,V triples per iteration:
    for (x = 0; x < image_width; x += 2)
    {
        //Load source elements
        unsigned char y0    = I0[x*3];                  //Load source Y element
        unsigned int u0     = (unsigned int)I0[x*3+1];  //Load source U element (and convert from uint8 to uint32).
        unsigned int v0     = (unsigned int)I0[x*3+2];  //Load source V element (and convert from uint8 to uint32).

        //Load next source elements
        unsigned char y1    = I0[x*3+3];                //Load source Y element
        unsigned int u1     = (unsigned int)I0[x*3+4];  //Load source U element (and convert from uint8 to uint32).
        unsigned int v1     = (unsigned int)I0[x*3+5];  //Load source V element (and convert from uint8 to uint32).

        //Calculate destination U, and V elements.
        //Use shift right by 1 for dividing by 2.
        //Use plus 1 before shifting - round operation instead of floor operation.
        unsigned int u01    = (u0 + u1 + 1) >> 1;       //Destination U element equals average of two source U elements.
        unsigned int v01    = (v0 + v1 + 1) >> 1;       //Destination U element equals average of two source U elements.

        J0[x*2]     = y0;   //Store Y element (unmodified).
        J0[x*2+1]   = (unsigned char)u01;   //Store destination U element (and cast uint32 to uint8).
        J0[x*2+2]   = y1;   //Store Y element (unmodified).
        J0[x*2+3]   = (unsigned char)v01;   //Store destination V element (and cast uint32 to uint8).
    }
}


//Convert image I from pixel-ordered YUV 4:4:4 to pixel-ordered YUV 4:2:2.
//I - Input image in pixel-order data YUV 4:4:4 format.
//image_width - Number of columns of image I.
//image_height - Number of rows of image I.
//J - Destination "image" in pixel-order data YUV 4:2:2 format.
//Note: The term "YUV" referees to "Y'CbCr".

//I is pixel ordered YUV 4:4:4 format (size in bytes is image_width*image_height*3):
//YUVYUVYUVYUV
//YUVYUVYUVYUV
//YUVYUVYUVYUV
//YUVYUVYUVYUV
//
//J is pixel ordered YUV 4:2:2 format (size in bytes is image_width*image_height*2):
//YUYVYUYV
//YUYVYUYV
//YUYVYUYV
//YUYVYUYV
//
//Conversion algorithm:
//Each element of destination U is average of 2 original U horizontal elements
//Each element of destination V is average of 2 original V horizontal elements
//
//Limitations:
//1. image_width must be a multiple of 2.
//2. I and J must be two separate arrays (in place computation is not supported). 
static void ConvertYUV444ToYUV422(const unsigned char I[],
                                  const int image_width,
                                  const int image_height,
                                  unsigned char J[])
{
    //I0 points source row.
    const unsigned char *I0;    //I0 -> YUYVYUYV...

    //J0 and points destination row.
    unsigned char *J0;          //J0 -> YUYVYUYV

    int y;  //Row index

    //In each iteration process single row.
    for (y = 0; y < image_height; y++)
    {
        I0 = &I[y*image_width*3];   //Input row width is image_width*3 bytes (each pixel is Y,U,V).

        J0 = &J[y*image_width*2];   //Output row width is image_width*2 bytes (each two pixels are Y,U,Y,V).

        //Process single source row into single destination row
        ConvertRowYUV444ToYUV422(I0, image_width, J0);
    }
}

不同种类的下采样方法的示例。
使用抗锯齿滤波器的线性插值与三次插值：
在第一个示例（山man）中，没有可见的差异。
在第二个示例（圆形和矩形）中，可见的差异很小。
第三个示例（行）演示了混叠工件。
备注：显示的图像是使用三次插值从YUV422向上采样到YUV444并从YUV444转换为RGB的图像。

• 线性插值与三次抗锯齿（山d）：
  

• 线性插值与三次抗锯齿（圆形和矩形）：
  

• 线性插值与三次使用抗锯齿（演示锯齿伪像）：