YUV는 두 개의 구성 요소(청색 색차(U), 적색 색차(V))로 색상 정보를 나타내는 색 모델입니다.
YUV는 휘도(Y) - Luminance와 청색 색차(U), 적색 색차(V) 정보로 색을 구성합니다.
YUV 색 모델의 발전은 흑백 신호의 색상 정보를 전송하는 방법을 찾는 컬러 텔레비젼(PAL)의 개발 시절부터 시작되었습니다.
과거 흑백 텔레비젼과의 호환성을 유지하기 위해 사용가능한 전송 대역폭을 늘리지 않았습니다.
아날로그 텔레비젼 기술인 YUV 색 모델부터 디자털 이미지와 비디오 압축에 사용되는 YCrCb 색 모델로 발전됩니다.
YUV 색 모델은 YCbCr 색 모델이 사용되는 영역에서도 쓰이는 것으로 이야기되고 있지만 이는 실제로는 틀린 것입니다.
RGB 데이터의 루마(Luma) 신호를 계산하기 위해서 제일 먼저 출력 기기의 감마 보정을 합니다.
그리고 RGB 신호를 얻습니다.
이 RGB 신호로 밝기 정보를 구성하기 위해 3개의 개별적인 구성요소에 대해 다른 가중치로 함께 추가됩니다.
이 기능은 또한 VBS 신호(Video Baseband Signal, 흑백신호)로써 과거의 흑백 텔레비젼에서 사용되었던 것입니다.
Y=R+G+B
정확한 계산은 위의 공식보다 훨씬 더 복잡하지만, 위 공식은 사람의 눈이 실제로 색상을 인식하는 방법을 고려한 것입니다.
예를 들어서, 초록은 빨강보다 밝게 인식합니다.
그리고 빨강은 파랑보다 밝게 인식합니다.
게다가 어떤 시스템에서는 기본색의 감마 보정은 먼저 수행되기도 합니다.
크로미넌스(Chrominance) 신호 그리고 색상 차이 신호 또한 색상 정보를 가지고 있습니다.
크로미넌스(Chrominance) 신호, 색상 차이 신호는 파란색에서 루마(Luma) 값을 빼거나, 빨간색에서 루마(Luma) 값을 뺍니다.
U=B-Y
V=R-Y
3개의 컴포넌트 Y, U 그리고 V에서 기본 색상의 개별 색상 비율은 나중에 다시 계산할 수 있습니다.
Y + U = Y + ( B - Y ) = Y - Y + B = B
Y + V = Y + ( R - Y ) = Y - Y + R = R
Y - B - R = ( R + G + B ) - B - R = G
게다가 사람 눈의 망막의 구조로 인해 밝기 정보는 색상보다 더 섬세하게 인식합니다.
그러므로 YUV 색 모델을 기반으로 한 많은 형식들이 신호를 전송할 때 크로미넌스(Chrominance)를 압축해서 데이터 대역폭을 절약합니다.