YUY2/RGB转换公式

Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B
Cb = - 0.1687 R - 0.3313 G + 0.5 B + 128
Cr = 0.5 R - 0.4187 G - 0.0813 B + 128

反过来也可以：
R = Y + 1.402 (Cr-128)
G = Y - 0.34414 (Cb-128) - 0.71414 (Cr-128)
B = Y + 1.772 (Cb-128)

由于上述公式需要用到浮点计算，严重影响速度，因此需要进行计算优化

1、整形计算

u = YUVdata[UPOS] - 128;
v = YUVdata[VPOS] - 128;

rdif = v + ((v * 103) >> 8);
invgdif = ((u * 88) >> 8) +((v * 183) >> 8);
bdif = u +( (u*198) >> 8);

r = YUVdata[YPOS] + rdif;
g = YUVdata[YPOS] - invgdif;
b = YUVdata[YPOS] + bdif;

r g b值要保证在0~255之间

2、查表法

查表法首先可以想到的就是用查表替代上述整型算法中的乘法运算。

        rdif = fac_1_4075[u];
        invgdif = fac_m_0_3455[u] + fac_m_0_7169[v];
        bdif = fac_1_779[u];

        这里一共需要4个1维数组，下标从0开始到255，表格共占用约1K的内存空间。uv可以不需要做减128的操作了。在事先计算对应的数组元素的值的时候计算在内就好了。

        对于每个像素，部分查表法用查表替代了2次减法运算和4次乘法运算，4次移位运算。但是，依然需要多次加法运算和6次比较运算和可能存在的赋值操作，相对第一种方法运算速度提高并不明显。

 3、完全查表法

那么是否可以由YUV直接查表得到对应的RGB值呢？乍一看似乎不太可能，以最复杂的G的运算为例，因为G与YUV三者都相关，所以类似 G=YUV2G[Y][U][V]这样的算法，一个三维下标尺寸都为256的数组就需要占用2的24次方约16兆空间，绝对是没法接受的。所以目前多数都是采用部分查表法。

        但是，如果我们仔细分析就可以发现，对于G我们实际上完全没有必要采用三维数组，因为Y只与UV运算的结果相关，与UV的个体无关，所以我们可以采用二次查表的方法将G的运算简化为对两个二维数组的查表操作，如下：

        G = yig2g_table[ y ][ uv2ig_table[ u ][ v ] ]；

        而RB本身就只和YU或YV相关，所以这样我们一共需要4个8*8的二维表格，需要占用4乘2的16次方共256K内存。基本可以接受。但是对于手机这样的嵌入式运用来说，还是略有些大了。

        进一步分析，我们可以看到，因为在手机等嵌入式运用上我们最终是要把数据转换成RGB565格式送到LCD屏上显示的，所以，对于RGB三分量来说，我们根本不需要8bit这么高的精度，为了简单和运算的统一起见，对每个分量我们其实只需要高6bit的数据就足够了，所以我们可以进一步把表格改为4个6*6的二维表格，这样一共只需要占用16K内存！在计算表格元素值的时候还可以把最终的溢出判断也事先做完。最后的算法如下：

        y = (YUVdata[Y1POS] >> 2);
        u = (YUVdata[UPOS] >> 2);
        v = (YUVdata[VPOS] >> 2);

        r = yv2r_table[ y ][ v ];
        g = yig2g_table[ y ][ uv2ig_table[ u ][ v ] ];
        b = yu2b_table[ y ][ u ];
 
        RGBdata[1] =( (r & 0xF8)  | ( g >> 5) );
        RGBdata[0] =( ((g & 0x1C) << 3) | ( b >> 3) );

        这样相对部分查表法，我们增加了3次移位运算，而进一步减少了4次加法运算和6次比较赋值操作。

        在计算表格元素数值的时候，要考虑舍入和偏移等因数使得计算的中间结果满足数组下标非负的要求，需要一定的技巧。