(2)YUV
除了RGB模型，还有一种广泛采用的模型，称为YUV模型，又被称为亮度-色度模型（Luma-Chroma）。它是通过数学转换，将RGB三个通道，转换为一个代表亮度的通道(Y,又称为Luma)，和两个代表色度的通道(UV，并成为Chroma)。
举个形象点的例子：一家养殖场饲养猪和牛，一种记数方式是：（猪的数量，牛的数量）
但是也可以这么记录：（总数量=猪的数量+牛的数量，相差=猪的数量-牛的数量）。两种方法之间有数学公式可以互转。
YUV模型干的是类似的事儿。通过对RGB数据的合理转换，得到另一种表示方式。YUV模型下，还有不同的实现方式。举个用的比较多的YCbCr模型：它把RGB转换成一个亮度(Y)，和 蓝色色度(Cb) 以及 红色色度(Cr)。转换背后复杂的公式大家不需要了解，只需要看看效果
(3)选择
在图像视频的加工与储存中，YUV格式一般更受欢迎，理由如下：
1、人眼对亮度的敏感度远高于色度，因此人眼看到的有效信息主要来自于亮度。YUV模型可以将绝大多数的有效信息分配到Y通道。UV通道相对记录的信息少的多。相对于RGB模型较为平均的分配，YUV模型将多数有效信息集中在Y通道，不但减少了冗余信息量，还为压缩提供了便利
2、保持了对黑白显示设备的向下兼容
3、图像编辑中，调节亮度和颜色饱和度，在YUV模型下更方便。
几乎所有的视频格式，以及广泛使用的JPEG图像格式，都是基于YCbCr模型的。播放的时候，播放器需要将YCbCr的信息，通过计算，转换为RGB。这个步骤称为渲染（Rendering）
每个通道的记录，通常是用整数来表示。比如RGB24，就是RGB各8个bit，用0~255 (8bit的二进制数范围)来表示某个颜色的强弱。YUV模型也不例外，也是用整数来表示每个通道的高低。
色深(bit-depth)，就是我们通常说的8bit和10bit，是指每个通道的精度。8bit就是每个通道用一个8bit整数(0~255)代表，10bit就是用10bit整数(0~1023)来显示。16bit则是0~65535
(注意，上文的表述是不严谨的，视频在编码的时候，并非一定能用到0~255的所有范围，而是可能有所保留，只用到一部分，比如16~235。这我们就不详细展开了)
你的显示器是8bit的，代表它能显示RGB每个通道0~255所有强度。但是视频的色深是YUV的色深，播放的时候，YUV需要通过计算转换到RGB。因此，10bit的高精度是间接的，它使得运算过程中精度增加，以让最后的颜色更细腻。
如何理解8bit显示器，播放10bit是有必要的呢：
一个圆的半径是12.33m, 求它的面积，保留两位小数。
半径的精度给定两位小数，结果也要求两位小数，那么圆周率精度需要给多高呢？也只要两位小数么？
取pi=3.14, 面积算出来是477.37平方米
取pi=3.1416，面积算出来是477.61平方米
取pi精度足够高，面积算出来是477.61平方米。所以取pi=3.1416是足够的，但是3.14就不够了。
换言之，即便最终输出的精度要求较低，也不意味着参与运算的数字，以及运算过程，可以保持较低的精度。在最终输出是8bit RGB的前提下，10bit YUV比起8bit YUV依旧具有精度优势的原因就在这里。事实上，8bit YUV转换后，覆盖的精度大概相当于8bit RGB的26%，而10bit转换后的精度大约可以覆盖97%——你想让你家8bit显示器发挥97%的细腻度么？看10bit吧。
8bit精度不足，主要表现在亮度较低的区域，容易形成色带：
3、色度半采样在YUV模型的应用中，Y和UV的重要性是不等同的。图像视频的实际储存和传输中，通常将Y以全分辨率记录，UV以减半甚至1/4的分辨率记录。这个手段被称为色度半采样(Chroma Sub-Sampling)。色度半采样可以有效减少传输带宽，和加大UV平面的压缩率，但是不可避免的会损失UV平面的有效信息。
我们平常的视频，最常见的是420采样。配合YUV格式，常常被写作yuv420。这种采样是Y保留全部，UV只以(1/2) x (1/2)的分辨率记录。比如说1920×1080的视频，其实只有亮度平面是1920×1080。两个色度平面都只有960×540的分辨率。
当然了，你也可以选择不做缩减。这种称为444采样，或者yuv444。YUV三个平面全是满分辨率。
在做YUV->RGB的时候，首先需要将缩水的UV分辨率拉升到Y的分辨率（madVR中允许自定义算法，在Chroma Upscaling当中），然后再转换到RGB。做RGB->YUV的转换，也是先转换到444（YUV的分辨率相同），再将UV分辨率降低。
一般能拿到的片源，包括所有蓝光原盘，都是420采样的。所以成品一般也保留420采样。所以yuv420就表示这个视频是420采样的yuv格式。