RGB颜色空间
关于RGB颜色空间，相信做图像处理的人基本都比较熟悉，还是说一下R、G、B三个分量，每个分量各占8位即一个字节，三个分量总共是3个字节，即24bit，三个分量可以组合出不同的颜色，即2^24 种。
所以可以表示出的颜色数远远超过了俺们人类可以识别的范围。每个RGB分量其实都是表示成亮度，当三个相同时，就退化成我们所说的灰度图了，如三个分量都是0，此时就是黑色，三个分量都是255(8位可以表示的最大值)，此时就是白色，下面一张图可以更形象的描述：
YUV颜色空间
YUV三个分量Y表示(亮度)， U 、V代表色度；
关于YUV的解释看下面一篇文章中的分析，本人不再赘述：
代码如下：
% BY SCOTT
% RGB2YUV
% Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
% U = -0.147R - 0.289G + 0.436B
% V = 0.615R - 0.515G - 0.100B
%
% YUV2RGB
% R = Y + 1.14V
% G = Y - 0.39U - 0.58V
% B = Y + 2.03U
clear all;
clc;
RGB = imread('test.jpg');
imshow(RGB);
RGB = mat2gray(RGB);
R = RGB(:,:,1);
G = RGB(:,:,2);
B = RGB(:,:,3);
x = size(RGB,1);
y = size(RGB,2);
% RGB2YUV
Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B;
U = -0.147*R- 0.289*G + 0.436*B;
V = 0.615*R - 0.515*G - 0.100*B;
YUV = cat(3, Y, U, V);
figure; imshow(YUV);
% YUV2RGB
RGB1 = zeros(size(RGB));
RGB1(:,:,1) = Y + 1.14 * V;
RGB1(:,:,2) = Y - 0.39 * U - 0.58 * V;
RGB1(:,:,3) = Y + 2.03 * U;
figure; imshow(RGB1)
% After YUV to RGB, The Image should same with original image.
运行结果分别如下所示：
转换前RGB空间
转换后YUV空间
还原成RGB
原文地址：http://blog.csdn.net/scottly1/article/details/42192699
