音视频开发进阶|第六讲:色彩和色彩空间·上篇
前言
在前面几篇文章中,我们完成了音频相关基础知识的学习,从今天开始,我们要暂别音频,继续学习视频相关基础内容。
虽说声音在我们日常的生活、工作、娱乐过程中,发挥着不可替代的作用,但人们常说,百闻不如一见、耳听为虚眼见为实。我们对于世界的认识、对于沟通和互动的需求从未满足于 “声音” 这一个途径,在如今这个 “看脸” 的时代, 我们很多时候还追求 “看见”、“面对面”,而这就是视频存在的意义 。
相对于纯音频,音视频能传递更直观、更丰富的信息,很多时候,视频的加入赋予了音频血肉,也给予了我们更多的选择。所有 基于纯音频的场景,都可以通过加入视频元素而演变出新的玩法 ,比如音频语聊升级为视频通话、电台直播转变为秀场直播、语音课堂升级为视频课堂等等。当然,视频元素也并不局限于 “摄像头”,屏幕采集、版权影视资源都可以作为视频数据源,满足了游戏直播、一起看电影等场景。
既然 “视频” 有这么多价值,作为一个音视频应用开发者,我们自然要来好好地了解一下它。
视频的本质 —— 图像
在前几次和声音打交道的过程中,我们了解到声音的本质是物体振动产生的波,我们对于声音的感知,其实是通过耳膜感知了声波的振动,所以对于声音的学习是从声波的采集以及数字化开始的。现在,我们开始和视频打交道,自然要从视频的本质、以及我们对视频的感知方式聊起。
那么,视频是如何产生的呢?
大家一定有接触过 “翻页连环画”,这种连环画的每一页都是静态的图片,常态下平平无奇,但如果我们快速地拨动翻页,让每一页图片快速、连贯地进行展示,原本 “静态” 的图片,在视觉上居然变成了 “动态” 的画面(如下图)。
这里 “静态图片” 之所以会转变为 “动态画面” ,是基于人眼的 “视觉暂留 “特性:我们观看物体时,物体首先成像于视网膜、并由视神经传入大脑,大脑才感知到物体的像。而当物体从视线中移去时,视神经对物体的印象不会立即消失,会延续几百毫秒。当旧图像消失、新图像替换出现的频率足够快时,前后图像在视觉上就产生了 “连贯”,形成了 “动态画面”。而 “动态画面” 也就是我们所说的 “视频”。
从 “翻页连环画” 的现象看, 视频的本质其实是一帧帧连续展示的图像 。而我们对视频内容的感知方式,就是通 过眼睛捕获到一帧帧图像上的 “色彩” 。无论是最简单的黑白默剧,还是最丰富的炫彩影视,都需要由色彩组成血肉和骨骼。
所以,我们对于视频知识的学习,还需要从认识 “色彩” 开始。
图像的血肉和骨骼 —— 色彩
大家都知道,眼睛之所以能看到物体,是因为接收了物体反射的光波。而色彩,则是大脑对光的一种 “感觉”。相较于声音的 “只可言传,不可意会”,色彩对于我们来说,是 “只可眼观,不可言传” 的。为了方便对色彩进行统一描述,也为了让数字电路能识别、处理色彩数据,我们需要 利用数字化的手段对色彩进行定义 。
说到色彩的定义方式,最为大家所熟知的是 “光的三原色模型” 。光进入人眼后,视觉细胞会产生多个信号,其中有 三种单色光信号:红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue) ,这三种单色光按不同比例组合,形成了不同的色彩,我们也称其为 RGB 模型。参考 RGB 模型,我们选定了三种色彩分量,再对每种单色分量进行量化,也就完成了对色彩的数字化处理。
这种处理方式所使用的 “色彩模型” 的概念,很容易和 “多维空间、多维坐标系” 联系起来。比如 RGB 模型的三个分量,可以分别视为三维空间的 X、Y、Z 坐标,确定了具体的 RGB 分量值,相当于确定了一个(X,Y,Z)坐标点,每个不同的点即代表不同的色彩。如果我们计算出每个分量的取值范围(坐标范围),那么该范围内的所有分量的取值组合,就确定了一个色彩空间(Color Space),该空间中包含了该色彩模型可表示的所有颜色。
对于人眼来说,能识别的色彩数量有限,兼顾考虑技术瓶颈,实际应用中需要展示、能够展示的色彩也是有限的,我们往往不需要一个色彩模型的所有颜色, 不同场景下一般只需要选用某个色彩 “子空间”,作为其标准的色彩空间(也称为 “色域”) 。而不同软硬件平台,只要约定好支持相同的色彩空间,只使用该色彩空间内的颜色,就能实现兼容互通,否则,它们对同一种色彩的展示就可能会出现差异。
在不同领域制定的众多色彩空间中,有一个比较特殊的空间: CIE 色彩空间,它囊括了人眼所能感知的所有色彩 。CIE 色彩空间常常被当作标准的参考系,用于不同色彩空间之间的比较。如果我们将 CIE 色彩空间中的所有色彩,通过数学模型映射到一个二维平面中,将得到一个如下的 色域马蹄图 ,封闭区域即为 CIE 色彩空间所能表示的所有颜色。
CIE 色彩空间:人眼的可视色彩范围
当然,除了基于光的三原色的 RGB 模型,色彩模型 / 色彩空间还有很多种,常见的比如 YUV、CMYK、HSV、HSI 等等。而在 RTC 应用中,主要使用的是 RGB 和 YUV ,我们后面会重点了解这两种色彩空间。
而在了解具体的色彩空间之前,我们还有一个疑问需要解答: 色彩,是如何组成图像的呢?
虽说视频的本质是图像,但图像并非不可分割,它仍然有更小的组成单位 – “像素”(Pixel)。关于图像和像素的关系,大家可以先观察如下两张图片:
在上面的图片中,左图为正常尺寸的图片全貌,右图为放大一定倍数之后的局部截图(企鹅的头部)。
我们可以看到,原本细腻的图片,在放大之后出现了一个个小方块,这些或色彩各异、或色彩相近的小方块按一定规则排列组合,最终呈现了 “企鹅” 的形象。这里的小方块,就是所谓的 “像素”。
一个像素,是图像的一个最基本单元,是构成图像的一个色点,我们也可以称其为像素点。每个像素点上记录了某种色彩空间的每个分量值(比如 R、G、B),不同的分量值组合决定了这个像素点所表示的颜色, 多个表示特定颜色的像素点,按某种规则排列组合,就形成了完整的图像 。可以说,“像素们” 承担了图片色彩构成的重任。
好了,关于像素、以及像素与图像色彩的构成关系,大家就先了解到这,后面我们还会和它们有进一步接触。现在,让我们回到色彩空间的话题上,来具体了解一下,RTC 应用中最常使用的色彩空间:RGB 和 YUV 。
1、RGB
首先,我们来认识一下 RGB 色彩空间。
我们前面已初步了解,RGB 色彩模型基于光的三原色原理建立,其三个分量为:红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)。在 RGB 模型下,图像的每一个像素点都会存储 R、G、B 三个分量(如下图),每个分量取不同的数值( 0 ~ 255 ),该像素点就能综合呈现出不同的色彩。基于此,如果按(R,G,B)的方式记录,那么(255,0,0)、(0,255,0)、(0,0,255)分别表示的就是最纯粹的 红、绿、蓝 。而比较特殊的,若 RGB 三个分量值均为 0,综合得到黑色;反之,若三个分量取最大值 255,综合得到白色。
RGB 可表示的色彩数量可达 1677 万,这远远超过了人眼的感知范围(约 1000 万种),正因如此,RGB 被广泛应用于各种显示领域。而不同领域、不同应用场景,根据其所需的颜色范围,又建立了基于 RGB 模型的、不同的色彩子空间,最常见的有 sRGB 和 Adobe RGB。
-
sRGB 和 Adobe RGB
sRGB 色彩空间由 Microsoft 在 1997 年主导制定,被广泛应用于显示器、数码相机、扫描仪、投影仪等设备。大家选购显示器时,肯定有在产品特性介绍中看到过诸如 “99% sRGB、100% sRGB” 之类的指标,其含义即为该显示器对 sRGB 色彩空间的覆盖程度,数值越高,意味着该显示设备所支持的色彩越丰富。而 Adobe RGB 比 sRGB 晚问世一年,由 Adobe 在 1998 年提出,它在 sRGB 的基础上增加了 CMYK 色彩空间(一种专用于印刷业的色彩空间,模型分量为青(Cyan),洋红(Magenta),黄(Yellow),黑(Black)),Adobe RGB 跟随着 Adobe 设计软件全家桶被广泛应用于平面设计行业。
-
sRGB 和 Adobe RGB 的对比
关于 sRGB 和 Adobe RGB 的比较,我们可以借助 CIE 色彩空间马蹄图 作为参考。
如下图,我们将 CIE、sRGB 和 Adobe RGB 的色彩范围换算到同一个平面上。最外围的色彩区域为 CIE 色彩空间,三角形部分为 sRGB 和 Adobe RGB。可以看到,sRGB 和 Adobe RGB 的色彩范围均小余 CIE,但是 Adobe RGB 的覆盖范围比 sRGB 更广,尤其是在绿色区域覆盖得更多(sRGB 大约能覆盖 35% 的 CIE,Adobe RGB 则为 50%),这使得 Adobe RGB 在摄像、图像处理、保真方面更游刃有余。
sRGB 和 Adobe RGB 的比较
不过,即便 Adobe RGB 相较 sRGB 更出色,在应用范围上依旧是 sRGB 更广。作为 “前辈”,抱着 Windows 的大腿,sRGB 凭借 Windows 雄厚的用户基础得到了广泛的普及。如今,互联网上绝大多数内容,比如视频网站的影视剧、比如这篇文章中的图片,基本都是以 100% sRGB 的色彩标准进行显示的。一张 Adobe RGB 标准的图片如果放在网页上观看,其颜色可能会变淡(相对于原始色彩),这是因为 Adobe RGB 图片的色彩超过了网页的显色标准,部分色彩信息出现了丢失。但即便如此,对于大部分用户来说,日常场景使用 sRGB 已然足够,当需要更广的色域以达到更优质的色彩效果时(比如专业平面设计 / 摄影场景),才有必要考虑 Adobe RGB。
从 RGB 两种子色彩空间的应用场景看,不得不承认 RGB 和大家的日常生活已是息息相关。但是,即便在采集、显示等用途上 RGB “一家独大”,当聚焦到视频处理领域时,它却有些施展不开手脚。
RGB 在表示颜色时有一个特点,那就是其三个通道分量是相关的,缺一不可。也即每个像素点必须同时存储 R、G、B 三个分量值才能正确表示颜色,这导致它不便于做编码压缩,如果用于存储或传输,会占用大量的空间和带宽(关于空间和带宽的重要性,我们在 音频必知必会 - 音频编解码中已有过讨论)。空间和带宽问题,在一帧图像上或许可以勉强忍受,但在视频资源上,就非常严峻了(时长 1s 的视频资源,一般包含数十帧的图像,空间和带宽占用将呈数十倍增长)。
因此,我们还需要其他的色彩空间,来替代 RGB 用于视频处理领域,而这就是接下来要和大家介绍的,YUV 色彩空间。
2、YUV
既然 RGB 三个分量的相关性,制约了其在视频领域的应用,作为其上位选择的 YUV 自然不能重蹈覆辙。YUV 色彩空间也有三个分量 Y、U、V,但和 RGB 不同的是,其三个分量并非都参与颜色的表示。
YUV 的三个分量中, Y 分量用于表示明亮度(Luminance),决定一个像素是明、或暗(可以理解为是黑、或白)以及其明暗的程度。我们仅记录明暗不同的 Y 分量,就能表示出图像的总体轮廓( 如下图中的 【Y】)。而 U、V 分量表示色度(Chrominance),用于定义色彩和饱和度( 如下图中的 【U】【V】)。一个记录了 Y 分量的像素,再添加上 U、V 分量,图像轮廓中就填充了 “黑白、明暗” 之外的其他色彩。
YUV 和 其三个分量
不难发现,即使没有 U、V 分量,仅凭 Y 分量我们也能 “识别” 出一幅图像的基本内容,只不过此时呈现的是一张黑白图像。而 U、V 分量为这些基本内容赋予了色彩,黑白图像演变为了彩色图像。这听起来是否有些似曾相识呢?这其实也是黑白电视和彩色电视之间的关系。
YUV 是在黑白、彩色电视的过渡时期应运而生的,它这种既可以完整记录彩色信号,又能通过仅记录 Y 通道信号来表示黑白画面的特性,很好地解决了黑白电视与彩色电视的兼容互通问题。并且,由于人眼对于亮度(Y)相较于色度(U、V)更高、更敏感,我们对于不同明亮度的识别能力,远远超过对不同色度的识别能力。这意味着,我们可以在保留 Y 分量信息的情况下,尽可能地减少 U、V 两个分量的采样,以实现最大限度地减少数据量,同时还能保证人眼视觉失真度最小,这对于视频数据的存储和传输是有极大裨益的。这也是为什么,YUV 相较于 RGB 更适合于视频处理领域。
3、YUV 和 RGB 的转换
在了解了 RGB 和 YUV 的基础知识和应用场景后,你可能会有一些疑惑。既然在图像采集、显示方面,我们主要使用 RGB,但是在图像存储、处理、传输方面,我们又要选择 YUV。而在一个完整的应用场景中,视频的采集、存储、处理、 传输、显示等环节,却是相互关联、缺一不可的,这里是否会存在冲突呢?
是的,这里的确存在两种色彩空间的使用冲突,我们解决冲突的方式是 “色彩空间转换”。
RGB 与 YUV 的相互转换,存在于视频处理链路的各个必要环节。
视频采集设备一般输出的是 RGB 数据,我们需要将其转换为 YUV 数据再进行后续的处理、编码和传输;同样的,显示设备通过传输、解码环节获取到 YUV 数据后,也需要将其转换为 RGB 数据,再进行消费展示。
关于这两种色彩空间转换的细节,大家暂不需要深究,但需要了解到: 色彩空间转换是一个基于 “标准” 来执行的过程,只有在明确标准的基础上,才能通过一定的数学运算完成二者的相互转换 。而 “标准” 有很多种,比如 BT.601、BT.709 等等,不同的标准会有不同的转换公式,有兴趣的同学可以去查阅相关的资料做进一步了解。
关于 YUV 和 RGB ,除了要了解它们的基本原理,我们还需要关注它们的 “采样方式” 和 “存储格式”。“采样方式” 和 “存储格式” 相关的内容,非常重要却也比较复杂,我们将在下一篇文章中,再详细地和大家探讨。
总结
本篇文章我们重点讲述图像与色彩基础知识的第一部分,在今天的学习过程中,大家可以了解到视频、图像、像素和色彩之间的关系,也初步认识了两种重要的色彩空间:RGB 和 YUV,以及它们的基本原理、差异和联系。
接下来,我们还是通过一个思维导图,整理一下所有的内容:
当然,以上的内容还只是开胃小菜,在下一篇文章中,我们会继续和 RGB、YUV 打交道,看看它们身上还有哪些 “未解之谜”。期待和大家的下一次见面。
问:本期思考题
RGB 颜色空间也能表示黑白色和彩色,为什么还需要 YUV 来解决黑白电视和彩色电视之间的兼容互通问题呢?
( 下期揭秘)
上期思考题揭秘 :arrow_down:
问:作为采样率、位宽、声道数的综合指标,音视频编解码码率对音质会有显著的响应,那对于码率的选择,是否越高越好呢?
答:理论上,对于有损压缩的音频编码,码率越高意味着压缩越少,音质保真度越高。但是,对于码率的选择,不仅仅需要考虑其对音质的影响,还需要关注实际使用场景的需求、限制。
1、对于音乐电台等场景,为了保证音质,会选用比较高的音频码率(>64kbps),根据不同的采样率、位深和声道数可以适当调整。但在相同的采样率、位深和声道数下,码率提高到一定程度后,对音质的提升已不再明显,继续提高收益不大。需要找到一个音质和压缩率最契合的 “甜点” 码率。比如,AAC-LC 的甜点码率在 96kbps,相当于 MP3 的 128kbps,已经达到了 CD 音质;
2、对于语聊房等场景,多人同时上麦,如果码率太高势必会对带宽产生压力,如果有出海需求,因各国家地区的网络基建参差不齐,更要谨慎把控码率。按基本需求,16kbps 就能保证语音沟通的质量;
3、码率是可以灵活设置的,同一个 APP 的不同场景,同一个场景下的不同角色,都可以按需设置;
4、ZEGO SDK 支持开发者根据实际需求,自定义音频码率。同时也提供了不同音质标准的预设配置,供开发者直接选用:基础音质 (16 kbps, 单声道)、标准音质 (48 kbps, 单声道;56 kbps, 双声道)、高音质 (128 kbps, 单声道;192 kbps, 双声道)。
- 天翼云全场景业务无缝替换至国产原生操作系统CTyunOS!
- 以羊了个羊为例,浅谈小程序抓包与响应报文修改
- 这几种常见的 JVM 调优场景,你知道吗?
- 如此狂妄,自称高性能队列的Disruptor有啥来头?
- 为什么要学习GoF设计模式?
- 827. 最大人工岛 : 简单「并查集 枚举」运用题
- 手把手教你如何使用 Timestream 实现物联网时序数据存储和分析
- 850. 矩形面积 II : 扫描线模板题
- Java 并发编程解析 | 基于JDK源码解析Java领域中的并发锁,我们可以从中学习到什么内容?
- 【手把手】光说不练假把式,这篇全链路压测实践探索
- 大厂钟爱的全链路压测有什么意义?四种压测方案详细对比分析
- 写个续集,填坑来了!关于“Thread.sleep(0)这一行‘看似无用’的代码”里面留下的坑。
- 857. 雇佣 K 名工人的最低成本 : 枚举 优先队列(堆)运用题
- Vue3 实现一个自定义toast(小弹窗)
- 669. 修剪二叉搜索树 : 常规树的遍历与二叉树性质
- 读完 RocketMQ 源码,我学会了如何优雅的创建线程
- 性能调优——小小的log大大的坑
- 1582. 二进制矩阵中的特殊位置 : 简单模拟题
- elementui源码学习之仿写一个el-switch
- 646. 最长数对链 : 常规贪心 DP 运用题