영상 압축과 전송에서 RGB가 아닌 YUV 색 공간을 사용하는 경우가 많습니다.
그중에서도 YUV422는 방송 및 영상 편집에서 널리 쓰이는 대표적인 색상 서브샘플링 포맷입니다.
이번 글에서는 YUV422의 개념과 특징을 쉽게 정리해보겠습니다!
1️⃣ YUV 색 공간이란?
일반적으로 컴퓨터와 TV 화면은 RGB(빨강, 초록, 파랑) 색 공간을 사용합니다.
하지만 영상 압축과 전송에서는 YUV 색 공간이 더 많이 활용됩니다.
✅ Y (Luminance, 밝기 정보)
✅ U (Chrominance, 색차 - 파랑과 밝기의 차이)
✅ V (Chrominance, 색차 - 빨강과 밝기의 차이)
이 방식이 효과적인 이유는 사람의 눈이 색보다 밝기에 더 민감하기 때문입니다.
즉, 밝기 정보(Y)는 그대로 유지하면서 색상 정보(U, V)는 줄이면
데이터 크기를 줄이면서도 화질을 크게 저하시키지 않을 수 있습니다.
2️⃣ YUV422 샘플링 방식
YUV422는 4:2:2 서브샘플링 방식을 사용합니다.
이는 밝기(Y)는 모든 픽셀에 저장하되, 색상 정보(U, V)는 가로 방향으로 절반만 저장하는 방식입니다.
📌 샘플링 비율 (4:2:2)
- 4 → 밝기(Y) 샘플 개수 (모든 픽셀에 저장)
- 2 → U(색차) 샘플 개수 (2픽셀당 1개 저장)
- 2 → V(색차) 샘플 개수 (2픽셀당 1개 저장)
이렇게 하면 RGB 대비 색 정보 크기가 2/3 수준으로 줄어들면서도 화질은 유지할 수 있습니다.
RGB888에서 -> YUV422로 변환하는 과정은 다음과 같습니다.
샘플링 비율은 U와 V값을 2픽셀중 1개만 저장하게 됩니다.
즉, RGB888 (3바이트 per 픽셀) → YUV422 (2바이트 per 픽셀)로 변환하면
U, V 채널의 크기가 절반으로 줄어들게 됩니다.
픽셀 | R | G | B | Y | U | V |
P1 | R1 | G1 | B1 | Y1 | U1 | V1 |
P2 | R2 | G2 | B2 | Y2 | U1 | V1 |
P3 | R3 | G3 | B3 | Y3 | U2 | V2 |
P4 | R4 | G4 | B4 | Y4 | U2 | V2 |
이렇게 U, V 값이 가로로 두 개의 픽셀마다 하나씩 저장됩니다.
3️⃣ YUV422의 특징과 장점
✅ RGB보다 데이터 크기가 작다 → 저장 공간 절약 & 빠른 전송 가능
✅ 밝기(Y) 정보 유지 → 색 손실이 크지 않아 고화질 유지
✅ 방송, 영상 편집, 압축 코덱(H.264, JPEG)에서 자주 사용
❌ 색 정보가 줄어 세밀한 색 표현이 어려울 수 있음
❌ YUV ↔ RGB 변환 과정이 필요하여 처리 과정이 증가
4️⃣ YUV420, YUV422, YUV444 비교
YUV444 | 4:4:4 | 100% (모든 픽셀에 색 정보 포함) | 최고 화질 (RGB와 동일, 고품질 이미지 작업) |
YUV422 | 4:2:2 | 66% (가로 방향으로 색 정보 절반) | 고화질 (방송, 비디오 편집) |
YUV420 | 4:2:0 | 50% (가로, 세로 방향으로 색 정보 절반) | 보통 화질 (유튜브, 스트리밍) |
✔ YUV422 → 방송 및 전문가용 영상 편집에서 주로 사용
✔ YUV420 → 일반적인 스트리밍 및 압축된 영상 포맷
✔ YUV444 → 고품질 이미지 작업 (사진 편집, 그래픽 디자인)
🎯 결론
YUV422는 밝기 정보를 유지하면서 색 정보를 절반으로 줄이는 효율적인 영상 포맷입니다.
덕분에 방송, 영상 편집, 프로용 카메라, H.264 인코딩 등에서 많이 활용되며,
RGB보다 저장 공간을 절약하면서도 높은 화질을 유지할 수 있는 장점이 있습니다! 😊
'프로그래밍' 카테고리의 다른 글
Bilinear Interpolation (양선형 보간) 이란? (0) | 2025.04.03 |
---|---|
Understanding Queue and Stack: Essential Data Structures in Programming (0) | 2025.03.28 |
큐(Queue), 스택(Stack)의 개념과 차이점 (0) | 2025.03.27 |
(빅데이터 분석기사) 1. 실기 학습 준비 및 교재 선정 (0) | 2022.04.06 |