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2025年11月19日 上午08:38
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印刷標準是 CMYK,但數位顯示標準其實不一定是 RGB

1953 年當彩色電視廣播技術即將上市時,工程師們面臨一個關鍵難題:如何發送彩色訊號,同時又能確保已普及的數百萬台黑白電視機仍可正常接收和顯示黑白畫面?若直接以三原色(RGB)資訊傳輸彩色電視訊號,所需頻寬將非常龐大,且無法讓僅能處理亮度資訊的黑白電視使用。

為了解決這項相容性與頻寬效率的取捨,美國 NTSC(National Television System Committee) 委員會制定了一套創新的彩色電視標準,其核心即是 YUV 色彩模型。YUV 的設計理念是將影像訊號分解為:

  • Y (Luminance):亮度分量,此部分包含了影像的明暗資訊。黑白電視機只需接收此 Y 分量,即可正常顯示黑白影像。
  • U、V (Chrominance):色度分量,這兩個部分則承載了影像的色彩資訊(分別代表色彩在附圖 UV 平面上的 x、y 軸位置)。彩色電視機則同時接收 Y、U、V 三個分量,並將其組合以呈現彩色畫面。

這種將亮度與色度分離的設計帶來了顯著優勢:它不僅確保了新舊標準的相合性,更利用了人類視覺系統對亮度變化比對色度變化更敏感的特性。YUV 模型允許對色度分量(U、V)進行不同程度的資料簡化或降取樣(subsampling),而對視覺品質的影響相對較小,大幅提升了頻寬效率,為彩色電視的商業化普及奠定了基礎。

YUV 的降取樣:4:2:2 與 4:2:0

YUV之所以在頻寬效率上表現出色,主要是因為其允許色度分量進行降取樣。由於人眼對色彩細節的敏感度低於亮度,可以在不顯著影響觀感的情況下,減少色度資料量。最常見的兩種降取樣格式是:

  • YUV 4:2:2 (水平方向半取樣): 指的是在水平方向上,色度資訊的取樣點數量為亮度的一半,而在垂直方向上則與亮度相同。這種格式在專業視訊製作、廣播和高品質編碼中常見,能在保持較高色彩細節的同時,節省約三分之一的資料量。
  • YUV 4:2:0 (四分之一取樣): 這是一般視訊編碼中最為普及的格式,廣泛應用於藍光光碟、網路串流服務(如 Netflix、YouTube)和大多數數位視訊檔案(如 MP4)。它在水平和垂直方向上都對色度資訊進行了減半取樣,意即每四個亮度取樣點才對應一個色度取樣點。相較於 YUV 4:4:4(未經降取樣),它能節省近一半的資料量,因為人眼對於垂直方向的色彩細節也不甚敏感,因此能在檔案大小和可接受的視覺品質之間取得最佳平衡。

RGB:顯示設備的基礎語言

然而,所有經由 YUV 編碼與最佳化的訊號,最終都必須轉換為另一種更為基礎的色彩模型,才能呈現在我們的螢幕上—— RGB。

RGB(Red紅、Green綠、Blue藍)是一種加色模型,它直接對應顯示設備的物理結構。我們生活中的智慧型手機螢幕、電腦螢幕、電視等,其每一個像素都是由紅、綠、藍三種極小的發光單元所組成。螢幕透過精確控制這三種單元的發光強度,將它們混合在一起,就能呈現出我們肉眼所辨識的所有色彩。因此,無論訊號源是 YUV 或其他格式,最終都必須轉換成 RGB 資料,才能交由螢幕面板呈現影像。

所以我看到的到底是不是 RGB

在螢幕和數位內容的處理與傳輸過程中,RGB 並非總是最主要的標準。YUV 與 RGB 這兩種色彩模型在數位影像的整個生命週期中會彼此轉換:

  1. 檔案格式與儲存傳輸: 大多數影片格式(例如 MP4,及其編碼 H.264、H.265)、圖片格式如 JPEG、AVIF、以及智慧型手機常用的 HEIF,都普遍採用 YUV(通常是 4:2:0 或 4:2:2)來儲存壓縮影像資料。這種做法的目的是為了有效平衡檔案大小與圖像品質。這些機制能最大化儲存空間利用率並降低網路頻寬需求。當這些檔案被播放或顯示時,裝置會將 YUV 資料解碼,並即時轉換為 RGB 才能顯示。相對地,對於需要極高色彩精確度的數位繪圖程式例如 Photoshop 或 Illustrator,通常會直接以 RGB 格式儲存圖像資料,以確保原始色彩的完整性。

  1. 裝置連接與介面: 當透過 HDMI 等數位連接線將影像源裝置(例如遊戲主機、藍光播放機或電腦顯示卡)連接到螢幕時,影像訊號通常會以 YUV 格式在連接線中傳輸。這能有效利用有限的頻寬,對於傳輸 4K、8K 等高解析度或 HDR(高動態範圍)的影像內容尤其重要。螢幕接收到這些 YUV 訊號後,其內部的影像處理晶片會將其轉換回 RGB 資料,以驅動其面板顯示。

  1. 螢幕顯示: 不論資料來源與傳輸過程為何,所有數位螢幕最終成像原理都基於 RGB。控制器接收到最終轉換或直接輸入的 RGB 資料後,會精確控制每個畫素內部的紅、綠、藍發光單元的亮度,進而混合出最終呈現給使用者的影像色彩。

我只是想寫看看長到會折疊的廢文

技術廢文4 篇文章
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沒有人想知道的冷知識

輸出影片(H264)的時候有一個可以簡單計算理想bitrate的公式叫做Kush Gauge。

bitrate = 寬×高×FPS×動態複雜度參數×0.07

動態複雜度參數隨影片內容的複雜程度調整,通常是低(1)、中(2)、高(4)

雖然理想狀態下CQP還是最好用的。但如果輸出時沒有CQP,或是CQP常常遇到bitrate過高的問題,用公式算出參考值後套用到VBR、AVBR、或是QVBR可以壓制出還算不錯的成果。

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剛好聊到就簡單講一下密碼的儲存方式

順便定期宣導,請不要在不同網站使用同個密碼🙏

網站為了要確認輸入的密碼是否正確都需要把密碼存在資料庫裡,但不同網站的儲存方式可能會不太一樣:

  1. 直接儲存(明文儲存):最危險的一種。只要網站資料庫外洩,所有人的密碼都會一次公開。(Meta也曾經有過這種嚴重缺陷)
  2. 簡單單向加密(雜湊):利用不可逆,但每次計算都有同樣結果的演算法儲存轉換過的結果,比對時只要比對結果就可以知道輸入的密碼是否相同。密碼本身不會出現在資料庫內,嚴格說起來比直接儲存安全一點點,但因為雜湊演算法種類不多,攻擊者只要預先算好常見的密碼長度就可以用來比對不同網站的計算結果(關鍵字:彩虹表)。在資...
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