所以拿Python來寫看看...
因為主要是對Y做處理，所以要先將RGB轉成YCrCb(YUV)
reference:
- 請問 RGB 轉換至 YCbCr (YUV) 的計算公式中如何替換 Cg 的?
http://forum.slime.com.tw/thread102222.html - [程式] RGB與YUV的色彩轉換
http://www.wretch.cc/blog/killman/7147165 - RGB <--> YUV Conversion Formulas
http://www.cse.msu.edu/~cbowen/docs/yuvtorgb.html
第一篇的文章提到了一個重點，
當初在寫CA Transform Compress的時候，堅哥有建議我轉YUV，可以降低1/4的資訊量，
可是轉完整個畫面顏色都偏掉了，而那個時候我不清楚為什麼會這樣...
我以為是因為轉換過程的Loss，但實際上RGB轉YCbCr是接近Lossless的。
簡單說，當初我用了Analog的轉換式來運算，
但實際上RGB轉YCbCr有分Analog與Digital，
BT.601與BT.709的轉換式也不同。
YUV是根據人眼對顏色的感知所弄出來的color space，
同時，人眼對於亮度的變化感覺最明顯，
以下列式子為例，綠色占的比例最高，紅色次之，藍色最低，因為人對於綠色的感知程度最高
Ey = 0.299R+0.587G+0.114B
Ecr = 0.713(R - Ey) = 0.500R-0.419G-0.081B
Ecb = 0.564(B - Ey) = -0.169R-0.331G+0.500B
上述是BT.601的參數，而BT.709是針對LCD Display所定出來的建議值。
下面是BLE/WLE的Code，以及RGB與YCbCr的轉換
import Image
im = Image.open("test.jpg")
#print im.format, im.size, im.mode
im.show()
#BLE and WLE Filter
BIL = range(256)
BIL[0:20] = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,4,8,12,16,20]
BIL[236:256] = [236,240,244,248,252,255,255,255,255,255,
255,255,255,255,255,255,255,255,255,255]
im_array = im.load()
Y601CbCr = im
Y601CbCr_array = Y601CbCr.load()
x,y = im.size
#Convert image from RGB Space to Y601CbCr space
for i in range(x):
for j in range(y):
R = im_array[i,j][0]
G = im_array[i,j][1]
B = im_array[i,j][2]
Y601 = int(R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.114)
Cb = int(R * -0.169 + G * -0.332 + B * 0.500 + 128)
Cr = int(R * 0.500 + G * -0.419 + B * -0.0813 + 128)
Y601CbCr_array[i,j] = (Y601,Cb,Cr)
#BLE and WLE
x,y = Y601CbCr.size
for i in range(x):
for j in range(y):
Y601CbCr_array[i,j] = ( BIL[Y601CbCr_array[i,j][0]],
Y601CbCr_array[i,j][1],
Y601CbCr_array[i,j][2])
#Convert image from Y601CbCr space to RGB Space
x,y = im.size
for i in range(x):
for j in range(y):
Y601 = Y601CbCr_array[i,j][0]
Cb = Y601CbCr_array[i,j][1]
Cr = Y601CbCr_array[i,j][2]
R = int(Y601 + (1.4075 * (Cr - 128)))
G = int(Y601 - (0.3455 * (Cb - 128)) - (0.7169 * (Cr - 128)))
B = int(Y601 + (1.7790 * (Cb - 128)))
im_array[i,j] = (R,G,B)
im.show()
Result:
 |
| Orignal |
 |
| After BLE and WLE |
利用調整曲線讓Y更早截止、飽和，犧牲偏亮與偏暗的細節，
讓畫面看起來對比更高。
點圖可以看原始圖片，原圖是1920x1080的圖片，
上傳之後被縮小了Q.Q
PS.
謹以此文向當初我那難產的CA Transform Compress與堅哥至上敬意...
