Что такое бинаризация и как она помогает сделать ваши фото лучше

В последние годы, когда речь в какой-нибудь статье, видео или презентации заходила о возможностях камеры очередного смартфона, вы наверняка не раз слышали или видели такие термины, как пиксельный биннинг, бинаризация или технология объединения пикселей. Как вы уже поняли, все это одна технология, но что она из себя представляет и зачем вообще нужна, мы постараемся разобраться в этом материале.

А что такое пиксели?

Чтобы понять, что такое бинаризация (технология объединения пикселей), для начала нужно разобраться, что такое в этом контексте пиксели. Пиксели – физические элементы на сенсоре камеры, которые захватывают свет во время съемки.

Размер этих самых пикселей измеряется в микронах (миллионных долях метра), и размер пикселя в один микрон или меньше считается маленьким. Для примера, камеры смартфонов iPhone XS Max, Google Pixel 3 и Galaxy S10 обладают большими пикселями размером 1,4 микрона.

Я думаю, нет необходимости, объяснять, что чем больше размер пикселей, тем лучше, потому что большие пиксели могут захватываться больше света, а это в свою очередь верный признак хорошей фотографии. Особенно разница камер с большими и маленькими пикселями заметна при съемке в условиях низкой освещенности. Если вы снимаете где-то в помещении или на улице, но вечером или ночью, то для того, чтобы фотография не вышла похожей на Черный квадрат Малевича, камере нужно захватить как можно больше практически отсутствующего в этих условиях света, а если пиксели на сенсоре будут недостаточно большими, то и света много собрать не получится – как итог, фотография выйдет темная и с большим количеством шумов.

А если пиксели в камере сделать большими, то и размер модуля камеры от этого сильно увеличится. Можно не увеличивать размер модуля и увеличить размер пикселей, но тогда этих больших пикселей в небольшой модуль поместится немного, а разрешение фото при этом сильно пострадает. Для современных тонких и изящных смартфонов нужна такая же тонкая камера, и желательно, чтобы из корпуса не торчала. В таких обстоятельствах производителям приходится как-то исхитряться, чтобы усидеть на двух стульях сразу (камеру поменьше, но пиксели побольше) – здесь то и пригодилась технология под названием бинаризация.

Бинаризация – одна из важнейших технологий в современной фотографии

В общем и целом, бинаризация – это процесс объединения информации, полученной с четырех пикселей таким образом, словно она была получена одним большим пикселем. Таким образом, фотография, сделанная на камеру с пикселями размером 0,9 микрон, будет соответствовать тому, что может сделать камера с большими пикселями в 1,8 микрон.

Обратной стороной этой медали является четырехкратное уменьшение разрешения фотографий, которое происходит вследствие объединения четырех маленьких пикселей в один большой. Это значит, что мобильная камера с высоким по современным меркам разрешением сенсора 48 Мп при задействованной технологии бинаризации на выходе способна выдать снимок с разрешением лишь 12 Мп. А теперь вспомним, что у некоторых смартфонов разрешение камеры составляет всего 16 Мп, а это означает, что при объединении пикселей для более качественного снимка в темноте, мы получим фото, качество которого будет соответствовать камере со смешными 4 Мп.

Вообще, пиксельный биннинг стал возможным благодаря использованию в сенсорах камер так называемого фильтра Байера. Фильтр Байера – это двумерный массив цветных фильтров, которыми накрыты фотодиоды всех современных фотоматриц. Этот фильтр используется для получения цветного изображения в матрицах цифровых фотоаппаратов, видеокамер и сканеров. Стандартный Фильтр Байера, который, наверняка, используется в вашем смартфоне, состоит из 25% красных элементов, 25% синих и 50% зеленых элементов. По данным ресурса Cambridge in Color, этот фильтр предназначен для имитации человеческого глаза, чувствительность которого наиболее высока именно к зеленому свету. Как только сенсор камеры захватывает картинку, она интерполируется и обрабатывается для получения окончательного, полноцветного изображения.

В сочетании с Фильтром Байера технология объединения пикселей дает нам с вами возможность делать фотографии высокого разрешения при дневном освещении и фотографии чуть меньшего разрешения, но также с меньшим количеством шумов и большим уровнем яркости в условиях недостаточной освещенности.

Кто уже сейчас использует бинаризацию?

Если у производителя есть смартфон с камерой 32 Мп, 40 Мп или 48 Мп, то можете наверняка быть уверены, что в нем используется технология объединения пикселей. Самыми известными на данный момент устройствами с этого технологией являются Xiaomi Redmi Note 7, Xiaomi Mi 9, Honor View 20, Huawei Nova 4, Vivo V15 Pro и ZTE Blade V10.

Как я упоминал выше, на рынке есть и смартфоны с камерами меньшего разрешения, но при этом использующие бинаризацию. Среди таких смартфонов LG G7 ThinQ, LG V30s ThinQ, Xiaomi Redmi S2 и Mi A2. В смартфонах LG есть режим Super Bright, который позволяет сделать на 16 Мп-сенсор яркую ночную 4 Мп-фотографию.

Очевидно, что камеры с более высоким разрешением больше подходят для вышеописанной технологии (особенно основные, а не фронтальные, камеры), так как на выходе разрешение снимком урезается аж в четыре раза. Благо, после недавних новостей от производителя мобильных процессоров Qualcomm о том, что компания внедрила в свои чипсеты поддержку камер с разрешением более 100 Мп, уже до конца этого года мы ждем появления первых смартфонов с новыми умопомрачительными камерами.

Делитесь своим мнением в комментариях под этим материалом и в нашем Telegram-чате.

Размер картинки в Midjourney, или как работает upscale — Игра в Midjourney на vc.ru

4964 просмотров

Для каждого запроса Midjourney генерирует сетку из нескольких изображений с низким разрешением. Когда вы выбираете нужное изображение для увеличения кнопками U1-U4, вы используете одну из моделей масштабирования (апскейла). Моя статья расскажет об этих моделях в Midjourney v4 и Niji.

Сначала про размеры в сетке (гриде)

Размеры изображений в сетке зависят от соотношения сторон. Я приведу самые популярные варианты для v4:

• Для квадратной картинки 1:1
  размер 512 × 512 пикселей для каждого из четырёх изображений в сетке
• Для изображений 2:3 или 3:2
  512 × 768 или 768 × 512 пикселей
• Для изображений 9:16 или 16:9
  512 × 896 или 896 × 512 пикселей
• Для изображений 1:2 или 2:1
  512 × 1024 или 1024 × 512 пикселей

💡Разрешение картинок в v5 в два раза выше.

Пока что в пятой модели нельзя увеличить картинку: если вы нажмёте на одну из кнопок U1-U4, бот просто пришлёт вам нужное изображение из сетки. Такое «увеличение» не тратит времени из тарифа.

Как выбрать тип апскейла

Все типы масштабирования добавляют новые детали в процессе работы, хотя и в разной степени. Иногда увеличенное изображение получается даже хуже оригинала. В этом случае можно попробовать изменить тип апскейла или увеличить картинку повторно.

С 22 марта выбор апскейлера исчез из настроек Midjourney. Как объяснили разработчики, это сделано из-за ошибок, связанных с его использованием в v5. Выбрать апскейлер по-прежнему можно с помощью параметра в запросе.

Если параметр не указан, то будет использоваться “Regular upscale”. Для использования других типов увеличения, добавьте в конец запроса параметр “—uplight”, “—upbeta” или “—upanime”

, я расскажу о них дальше.

«Необратимость» запроса

Если вы отправите боту запрос вместе с параметром увеличения, например:

a cute cat sleeping in a knit globe —uplight

То когда вы нажмёте на одну из кнопок U1-U4, Midjourney будет использовать эту модель увеличения. Это логично, ясно-понятно.

Я уже писал выше, что апскейлеры немного меняют изображение и иногда выбранный тип увеличения может делать картинку хуже. Но как изменить тип апскейла уже после того, как вы отправили запрос?

Если вы хотите попробовать разные типы увеличения, используйте кнопки “… redo”, которые появятся под первым апскейлом картинки:

Обычный (regular) тип увеличения

“Regular upscale” используется в Midjourney v4 по умолчанию. Он позволяет увеличить каждую из сторон выбранного изображения в два раза. То есть, квадратное изображение размером 512 × 512 пикселей увеличится до 1024 × 1024 пикселей.

Этот тип масштабирования увеличивает картинку, сглаживая линии и добавляя незначительные детали. Как и другие апскейлы, он немного изменяет исходное изображение.

Light upscale

—uplight

«Лёгкий» апскейл увеличивает изображение до 1024 × 1024 пикселей, добавляя меньшее количество деталей и прорабатывая текстуры. Считается, что он лучше подходит для увеличения лиц, проработки гладких линий, или если вы используете ранние модели Midjourney.

Beta upscale

—upbeta

«Beta upscale» увеличивает размеры исходного изображения в четыре раза, до 2048 × 2048 пикселей, стараясь не добавлять на изображение новых деталей.

Я часто встречаю параметр -upbeta в запросах других людей: этот тип масштабирования хорошо «сохраняет» оригинальное изображение, которое к тому же получается в гораздо большем разрешении. Минусом может быть недостаточная чёткость деталей по сравнению с другими типами увеличения.

Нужно больше деталей?

После того, как вы увеличите изображение любым типом апскейлера, вам станет доступна ещё одна модель — “detailed upscale”, увеличивающая оригинал в три раза до 1536 × 1536 пикселей. Этот тип масштабирования был стандартным для моделей Midjourney v1-v3.

Его главная особенность заключается в том, что он пытается максимально детализировать исходное изображение. Это может приводить к неожиданным результатам, в случае с нашим котёнком — к неприятным результатам:

Эта модель мне никогда не нравилась. Кажется, что в ней не хватает контроля над результатом: она просто детализирует всё, до чего может дотянуться. И в большинстве случаев мои картинки она делает пугающими и непривлекательными.

Анимешникам — анимешное

—upanime

Если вы используете Niji, то по умолчанию в ней используется “anime upscaler” — апскейлер, рассчитанный на увеличение иллюстраций в стиле аниме. Как “regular” и “light”, он увеличит исходное изображение до 1024 × 1024 пикселей.

Этот тип можно использовать не только в Niji — вы можете добавить к изначальному запросу параметр «—upanime», тогда Midjourney будет использовать его.

Подпишитесь на нашу группу здесь или в телеграме: там ещё больше статей, и прямо сейчас мы пишем, переводим и проверяем новые. Делимся лайфхаками, к которым пришли ценой уже тысяч запросов.

Дальше можно почитать

Связанные статьи

Источники

https://docs. midjourney.com/docs/upscalers

пикселей изображения | Shutha

Home > Цифровая обработка изображений >

Основы работы с цифровыми изображениями > Пиксели изображения

Изображения, распечатываемые или отображаемые на цифровом экране, таком как монитор, или просто в цифровой форме, состоят из тысяч крошечных точек, каждая из которых цвет. Когда эти точки напечатаны, они просто называются точками. Но когда они цифровые, например, при отображении на мониторе или при захвате цифровой камерой, они называются пикселями.

Слово «пиксель» на самом деле просто сокращение от «элемент изображения», означающее одну-единственную из этих крошечных цифровых точек одного цвета. Пиксели разных цветов расположены рядом друг с другом, чтобы создать впечатление непрерывного изменения тона, представляющего цвета и оттенки, очень похожие на то, что мы видим в реальности невооруженным глазом.

«Пиксели» и «Точки»
Что содержат пиксели
Как работают числа
Разрядность изображения
Связь между пикселями и размером файла

«Пиксели» и «Точки»

Чтобы представить изображение, множество точек помещаются рядом, представляя как высоту, так и ширину. Затем мы измеряем, сколько из них покрывают площадь, которую мы обычно измеряем на дюйм. Итак, вы, возможно, слышали о «количествах точек на дюйм (dpi)» и «пикселях на дюйм (ppi)». Возможно, вы даже слышали термины «линий на дюйм (lpi)» и «выборок на дюйм (spi)». Все они относятся к разным частям индустрии обработки изображений или издательского дела и относятся к различным способам использования множества точек одного цвета для представления изображения. Давайте посмотрим на некоторые из них:

Точки принтера

Принтеры используют точки для отображения изображений. Точки состоят из разных пятен чернил, которые могут различаться по размеру и частоте.

Точки струйного принтера

Рис. 1. Все точки струйного принтера имеют одинаковый размер, но расстояние между ними различается, чтобы цвета на изображении казались темнее или светлее.

Струйные принтеры должны преобразовывать пиксели в точки, состоящие из четырех основных цветов печати: голубого, пурпурного, желтого и ключевого (черного). Как следствие, люди, работающие в полиграфической промышленности, обычно ссылаются на изображения, состоящие из «точек», а не «пикселей». Смешение этих точек создает впечатление непрерывных цветовых тонов при просмотре с предполагаемого расстояния просмотра. Точки обычно имеют одинаковый размер, поэтому более светлые цвета создаются путем перемещения точек дальше друг от друга, чтобы было видно больше белой бумаги, а более темные цвета создаются путем печати точек ближе друг к другу, до такой степени, что белая бумага не видна. Некоторые струйные принтеры более высокого качества теперь используют больше, чем четыре базовых цвета принтера, чтобы получить более богатый диапазон тонов.

Точки для коммерческой печати

Рис. 2 Коммерческие принтеры имеют одинаковые интервалы между точками, но фактически изменяют их размер, чтобы сделать цвета на изображении темнее или светлее.

Коммерческая печать, такая как Litho или Web, также преобразует пиксели в точки. Однако, в отличие от струйных принтеров, эти точки равномерно распределены, а каждый основной цвет печати печатается под другим углом. Меньшие точки позволяют показать больше белой бумаги, поэтому делая тона светлее, а более крупные точки, которые могут увеличиваться в размерах до такой степени, что они перекрываются, делают цвета более темными. Однако люди, работающие в полиграфической промышленности, обычно называют их «линиями» по историческим причинам, поскольку изначально точки были созданы путем проецирования фотографий через стеклянные пластины с тонкими линиями, выгравированными на стекле, которые образовывали точечные узоры.

Причина использования другой цветовой системы при печати будет рассмотрена позже. Хотя обычно в обязанности фотографа не входит преобразование изображений в стандартные цвета принтера (этим должен заниматься человек, имеющий связи с оператором принтера, обычно это дизайнер), все же важно знать некоторые основы, чтобы вы могли убедиться, что вы предоставляете здоровые изображения, которые не вызывают проблем с цветом в дальнейшей производственной линии. См. страницу   Почему для печати используется CMYK  , если вы хотите узнать, почему для печати используется другой набор цветов.

Цифровые точки

Цифровые изображения также состоят из точек сплошного цвета. Они называются «пикселями» и располагаются рядом друг с другом без промежутков между ними. Они различаются в зависимости от устройства, на котором они отображаются.

Рис. 3 Хотя изображение обычно не видно глазу, оно состоит из множества крошечных пикселей, каждый из которых имеет один цвет и которые настолько малы, что глаз воспринимает их как непрерывный тон.

Обычно мы видим изображения в виде непрерывных тонов, не подозревая о расположенной под ними структуре. Но когда изображение оцифровывается, оно разбивается на крошечные блоки с описанием значения цвета в каждой точке.

Рис. 4 В этом преувеличенном примере мы действительно можем видеть пиксели.

Выше изображение было преобразовано во множество рядов сплошных тонов; немного похоже на цветные строительные блоки. Однако эти блоки изображения меняются на разных этапах создания изображения.

Цифровые точки Camera Raw

Рис. 5. Файл Camera Raw также фиксирует пиксели, хотя и не так, как обычное цифровое изображение.

Если вы снимаете изображение в формате Camera Raw на цифровую камеру, изображение создается таким образом, что каждый квадрат или пиксель представляет собой запись только одного из трех основных цветов: красного, зеленого и синего ( RGB).

Обычные цифровые точки

Рис. 6. В обычном цифровом файле меняется цвет и тон каждого пикселя.

Это снова меняется, когда изображения конвертируются из необработанных файлов камеры или сканируются с пленки, после чего оцифрованное изображение состоит из цветных блоков. Фотографы называют эти блоки «пикселями», что является упрощением термина «элемент изображения». Однако операторы сканера вместо этого часто называют их «образцами», поскольку каждый блок представляет собой точку цвета, которую сканер выбрал тонкими рядами по всему изображению.

Цифровые точки экрана

Рис. 7. Монитор представляет каждый пиксель в виде трех полос и изменяет интенсивность каждой полосы, чтобы передать то, что выглядит как определенный цвет.

Когда изображение просматривается на экране, будь то компьютер, телевизор или проекция на стену, сам экран состоит из пикселей. Это не сплошные цвета, а каждый из них состоит из трех полос красного, зеленого и синего цветов. Просматриваемое изображение по-прежнему состоит из сплошных блоков цветных пикселей, но вы видите их как крошечные цветные полоски. Экран изменяет интенсивность этих полос, чтобы создать впечатление, что каждая из них имеет один сплошной цвет при просмотре с нормального расстояния просмотра.

Как мы будем называть количество пикселей по площади?

В этом курсе мы будем просто ссылаться на «количество точек на дюйм» (dpi). Среди фотографов стало традицией ссылаться на dpi, хотя, строго говоря, «пиксели на дюйм» (ppi) более корректны, когда речь идет о цифровых точках, с которыми в основном имеют дело фотографы.

Подробнее об этом позже.

Что содержат пиксели

Когда речь идет о цифровых точках или пикселях, на самом деле в них нет ничего, кроме набора чисел или цифр, отсюда и термин «цифровой».

Рис. 8. Пиксель — это не что иное, как три набора чисел, которые вместе представляют определенный цвет.

Эти числа определяют отображаемые значения цвета. В пикселе нет ничего, что говорило бы о его размере, расстоянии друг от друга или разрешении изображения. Вы не видите эти цифры, только цвет, который они обозначают, хотя Photoshop может показать вам, какие цифры есть на некоторых его панелях. Именно умение манипулировать этими цифрами лежит в основе работы с изображениями. Поэтому важно, чтобы основы для этих чисел были объяснены, поскольку будут случаи, когда числовые значения необходимо будет проверить, чтобы убедиться, что цвета реалистичны и что они не вызовут проблемы позже в производственной линии.

Рис. 9. В простейшей форме пиксель может быть черным, представленным числом «0», и белым, представленным числом «1».

Чтобы объяснить, как работают числа в пикселях, полезно начать с изображением в его простейшей форме. Это черно-белое изображение, где каждый пиксель имеет значение «0» для черного или «1» для белого. Это известно как «растровое» изображение, поскольку для описания цвета требуется только один бит информации, 0 или 1. Однако проблема заключается в том, что может быть только два тона: черный и белый, что с фотографической точки зрения не очень полезно, как видно из примера.

Рис. 10 Изображение, состоящее только из черных и белых тонов

ПРИМЕЧАНИЕ.  В компьютерной терминологии «черно-белое» буквально означает, что только черно-белые тона без серого. Однако фотограф представляет черно-белое изображение как непрерывный тон черного, переходя от всех оттенков серого к белому. В цифровых терминах это называется оттенками серого. Нет проблем с тем, что фотограф продолжает использовать термин «черно-белое» в его традиционном смысле, но имейте в виду, что Photoshop использует этот термин по-другому.

Если вы предоставляете изображения кому-то другому, например дизайнеру или графическому редактору, то безопаснее вместо этого называть черно-белые изображения оттенками серого. Они должны знать терминологию фотографа, но лучше перестраховаться, чтобы избежать недоразумений.

Рис. 11 Изображение в оттенках серого состоит из гораздо большего количества оттенков, чем простое черно-белое изображение

Чтобы получить фотографию с полным набором оттенков серого, как видно из следующего примера, два тона, представленные цифрами 0 и 1. Используется система из 256 тонов со значениями 0-255. Снова «0» представляет черный цвет, но на этот раз «255» представляет белый цвет. Эти промежуточные числа относятся ко всем промежуточным оттенкам серого между черным и белым.

Рисунок 12 Изображения с 256 оттенками серого достаточно, чтобы передать ощущение непрерывного тона.

На первый взгляд может показаться запутанным говорить, что существует 256 тонов, когда цифры только доходят до 255. Объяснение состоит в том, что диапазон также включает «0», который учитывает дополнительный тон, увеличивая общее количество до 256. Значение тона 0 по-прежнему является тоном.

Как работают числа

Хотя мы думаем о числах в десятичной форме (единицы, десятки, сотни и т. д.), компьютер этого не делает. Он использует «двоичную» форму чисел (единицы, двойки, четверки, восьмерки и т. д.), полностью состоящую из цифр «0» и «1». С десятичными цифрами для записи максимального значения «255» требуется всего три цифры, но с использованием двоичных цифр, состоящих только из «0» и «1», требуется всего восемь цифр. Это означает, что каждый пиксель в оттенках серого имеет число от «00000000» для черного до «11111111» для белого, поскольку двоичное значение «11111111» равно десятичному значению «255».

Рисунок 13. Как компьютер видит числа от 0 до 255.

Нет необходимости знать, как работают двоичные числа. Несмотря на то, что все компьютерные операции выполняются с использованием двоичной системы, каждый раз, когда Photoshop или любая другая компьютерная программа отображает числа для чтения, они всегда будут в десятичном формате, поэтому перевод не потребуется. Полезно знать, что поскольку компьютеру требуется один «бит» информации для хранения каждой двоичной цифры, в результате компьютеру приходится использовать 8 битов информации для хранения 256 возможных тонов от 0 до 255. Отсюда термин «8-битное изображение». В компьютерных терминах «8 бит» равны «1 байту», поэтому в результате каждый пиксель в изображении в оттенках серого равен 1 байту в размере файла.

Рис. 14. Изображение в оттенках серого имеет только 1 набор чисел на пиксель, изображение RGB имеет три набора чисел на пиксель, а изображение CMYK имеет четыре набора чисел на пиксель

До сих пор мы только смотрели на изображениях в оттенках серого. Photoshop может использовать несколько методов для представления цвета, но два из них, которые вы, скорее всего, будете использовать, — это стандартный набор красного, зеленого, синего (обычно называемый «RGB») и набор цветов принтера: голубой, пурпурный, Желтый, черный (обычно называемый «CMYK»). Почему должны существовать разные способы представления цвета, на данном этапе объясняться не будет, так как это будет рассмотрено в разделах, посвященных цвету. Короче говоря, все ваши изображения, с которыми вы будете работать и отправлять клиентам, будут либо в оттенках серого, либо в RGB, либо в CMYK.

В цветном изображении RGB каждый пиксель состоит из трех чисел, представляющих значения красного, зеленого и синего. Поскольку каждый пиксель RGB имеет три набора 8-битных двоичных чисел, он содержит всего 24 бита компьютерной информации. Отсюда и термин «24-битный цвет». А поскольку 8 бит равны 1 байту, каждый пиксель RGB равен 3 байтам в размере файла. Цветное изображение CMYK работает так же, но вместо этого имеет четыре набора 8-битных двоичных чисел, поэтому каждый пиксель равен 4 байтам. В результате изображение RGB в три раза больше по размеру, чем изображение в оттенках серого, а изображение CMYK в четыре раза больше, при условии, конечно, что изображения имеют одинаковое количество пикселей.

ПРИМЕЧАНИЕ.  В Photoshop отдельные основные цвета, будь то серый, RGB или CMYK, называются «каналами». Следовательно, оттенки серого имеют 1 канал, RGB — 3 канала, а CMYK — 4 канала. Иногда может возникнуть путаница в описании размеров изображения. Изображение RGB часто называют «8-битным» или «24-битным», не говоря о том, что означают «8» и «24». Оба описания верны в том смысле, что изображение RGB содержит 8 бит информации на канал или всего 24 бита (три канала). То же самое относится и к CMYK, за исключением того, что он называется «8 бит» на канал или «32 бита» в целом (четыре канала).

Битовая глубина изображения

Сканирующие машины и цифровые камеры более высокого качества могут использовать более 8 бит при создании 10-битных, 12-битных, 14-битных, а иногда и 16-битных изображений каналов. Количество каналов для оттенков серого, RGB и CMYK остается прежним, но количество цифр в каждом канале увеличивается. Использование до 16 бит на канал дает огромное увеличение количества создаваемых цветов, а не удвоение числа, как может показаться на первый взгляд из разницы между «8» и «16». 8-битное изображение имеет 256 тонов на канал, а 16-битное изображение имеет 2, умноженное само на себя 16 раз, что равняется 65 536 тонам. В изображении RGB это составляет 65 536 x 3 (для трех каналов RGB), что соответствует многим триллионам потенциальных цветов.

Рисунок 15. Выше представлена ​​диаграмма, представляющая 8-битные, 12-битные и 16-битные изображения. 16-битное изображение может представлять триллионы различных цветов.

Photoshop принимает только 1-битные, 8-битные или 16-битные изображения, поэтому независимо от того, сколько битов на канал использует сканер или цифровая камера, если изображение имеет длину более 8 бит, оно будет считано Photoshop как 16-битное. Это явное увеличение битовой глубины не дает никаких преимуществ, поскольку 12-битное сканирование по-прежнему имеет только 12 бит информации на канал, просто Photoshop будет хранить ее в 16-битном файле. Поскольку 16-битное изображение содержит вдвое больше битов информации, это приведет к тому, что размер рабочего файла будет в два раза больше, чем у 8-битного изображения. Несмотря на дополнительный размер файла и огромное увеличение количества цветов, исправление 16-битного сканирования в Photoshop может иметь некоторые очень реальные преимущества, но эта тема будет рассмотрена в разделе, посвященном цвету.

 

Связь между пикселями и размером файла

Изображения в оттенках серого, RGB и CMYK имеют либо 1, 3 или 4 байта на пиксель (8 бит на канал изображения), либо 2, 6 или 8 байт на пиксель (16 бит на канал изображения). Таким образом, достаточно просто сложить количество пикселей в изображении, чтобы определить размер файла. Для 8-битных изображений количество байтов в градациях серого равно количеству пикселей, в RGB в 3 раза больше байтов, чем в пикселях, а в изображении CMYK — в 4 раза. Для 16-битных изображений цифры в два раза выше.

Рис. 16 Диаграмма, показывающая, как размеры файлов различаются между настоящим черно-белым изображением, изображением в оттенках серого, изображением RGB и изображением CMYK

К сожалению, как и в большинстве случаев, связанных с компьютерами, всегда есть другой вариант или исключение к общему правилу. Разумно предположить, что термин килобайт (Кб) подразумевает значение 1000 байт, но поскольку компьютер использует двоичную систему счисления, десятичное число 1000 становится довольно нечетным числом 1111011000 в двоичном выражении. Компьютерная индустрия согласилась округлить эту цифру до двоичного числа 10000000000 (2 в степени 10 или 1 с 10 нулями). Однако это незначительное увеличение числового значения, поскольку оно затем переводится обратно в 1024 в десятичном выражении. Это не большая проблема, просто помните, что килобайт немного больше, чем следует из его названия. Таким образом, изображение в градациях серого размером в один миллион пикселей и один миллион байтов будет составлять всего 0,95 мегабайт (1 000 000/1 024/1 024) или чуть менее 1 мегабайта. Общее эмпирическое правило, согласно которому один миллион пикселей равен одному мегабайту, подходит, если только вам не нужна точность, поскольку разница невелика.

ПРИМЕЧАНИЕ.   См. страницу о префиксах чисел , если вы хотите узнать больше о терминах, используемых для обозначения размеров чисел.

Чтобы продолжить отсюда, лучше всего упростить то, что мы подразумеваем под цифровым изображением, и добавлять варианты и исключения только тогда, когда это необходимо. В настоящее время в тексте теперь все изображения будут называться цветными в формате RGB с 8 битами на канал, всего 24 бита на три канала. Вы вполне можете в конечном итоге работать с 16-битными (всего 48 бит) RGB-изображениями, но вам всегда нужно будет предоставлять свои изображения в 8-битном формате, поскольку это то, что ожидают клиенты или покупатели, поэтому это стало стандартом.

СЛЕДУЮЩИЙ УРОК РАЗРЕШЕНИЕ И РАЗМЕР ФАЙЛА

К основам цифровой обработки изображений
Вернуться к плану урока
К разрешению и размеру файла

Как пиксели влияют на размер отпечатка

Поделись с

своими друзьями:

Оставить комментарий

Вы когда-нибудь пытались распечатать изображение, и вам говорили, что изображение недостаточно большое для получения качественного изображения? Это может разочаровать. Вот как выбрать правильный размер печати и как исправить изображение с низким разрешением.

Как измеряются изображения и как они соотносятся с размером печати

Изображения измеряются в пикселях. Чем больше пикселей, тем качественнее и крупнее вы можете сделать отпечаток. Иногда изображение может отлично смотреться на вашем мобильном телефоне или компьютере; но когда это напечатано, это выглядит плохо. Обычно это происходит, когда вы пытаетесь увеличить или обрезать изображение, у которого недостаточно пикселей на дюйм (PPI) для печати. Не волнуйтесь, есть несколько решений, чтобы исправить это.

Самое простое решение — распечатать изображение, размер которого соответствует вашим пикселям. Например, если вам нужен стандартный отпечаток размером 5 на 7 дюймов, изображение должно быть не менее 1500 пикселей в ширину и 2100 пикселей в высоту. Формула умножает дюймы вашего отпечатка на 300. Итак, для нашего отпечатка 5 на 7 дюймов вы умножаете 5 на 300, чтобы получить 1500, и 7 на 300, чтобы получить 2100. Вместо того, чтобы заниматься математикой, вы всегда можете этот график.

Размер печати (дюймы)	Размер изображения (в пикселях)
4 х 6	1200 х 1800
5 х 7	1500 х 2100
8 х 8	2400 x 2400
8 х 10	2400 х 3000
8,5 х 11	2550 х 3300
9 х 16	2700 х 4800
11 х 14	3300 х 4200
16 х 20	4800 х 6000

Добавление пикселей для увеличения отпечатка

Если вы хотите распечатать больше пикселей, чем имеет изображение, вам необходимо изменить размер или масштаб изображения. Добавление дополнительных пикселей к изображению означает, что программное обеспечение должно интерпретировать пиксели и делать наилучшие предположения о том, какие пиксели будут выглядеть лучше всего рядом друг с другом.

Это не идеальное решение, но, возможно, единственное. Вы можете сделать это в Photoshop, используя Image Resize, но лучшим решением будет использование приложения, специально разработанного для этой задачи. Такие программы, как Topaz Gigapixel AI и ON1, — отличные варианты для максимально возможного изменения размера изображения.

Расскажите свою историю на второй ежегодной конференции Visual Storytelling Conference!

Примите участие в четырехдневных интерактивных онлайн-тренингах с разнообразным образовательным контентом под руководством опытных фотографов и создателей контента. Это бесплатное мероприятие начинается с серии технических учебных курсов для развития необходимых навыков, за которыми следуют живые онлайн-сессии по фотографии, видео, бизнесу и социальным сетям. Присоединяйтесь к прямому эфиру с 10 по 13 марта 2022 г.!

Получите бесплатный билет или сэкономьте на VIP-пропуске!

Ванелли

Ванелли — опытный фотограф, педагог и писатель из Флориды. Когда-то он был чемпионом Тройной Короны по карате, прежде чем стал преподавать изобразительное искусство. Обладая многолетним опытом, он создал обучающие видеоролики и написал множество статей о фотографии. Ванелли является популярным докладчиком на крупных конференциях по фотографии и разработал образовательные программы, такие как Click for Kids. Он является директором по образованию Skylum Software, проводит семинары и готовит учебные пособия по фотографии для своей уважаемой серии Vanelli and Friends, в том числе ведет шоу Luminar Coffee Break.

Похожие темы

9 февраля 2022 г.

Оставить комментарий

Спасибо нашим партнерам, которые сделали возможным использование фотофокусировки

Tamron — Нужны легкие компактные объективы для беззеркальных фотокамер? Tamron поможет вам с превосходной оптикой, идеально подходящей для любой ситуации. Благодаря защите от непогоды и улучшенной стабилизации изображения вы откроете свои творческие возможности.

Radiant Photo  – Radiant Photo Готовые фотографии высшего качества с идеальной цветопередачей, доставленные в рекордно короткие сроки. Ваши фотографии — просто СИЯЮЩИЕ. Какими они должны быть.

AfterShoot — AfterShoot помогает фотографам быстрее отбирать фотографии, оставляя больше времени для творческих задач. Сэкономьте 10 долларов с кодом PHOTOCUS10.

Mylio Photos – Доступ к вашим фотографиям из любого места без облака! Легко демонстрируйте свои фотографии на ходу, устраняйте дубликаты, находите лица и ищите эти потрясающие места.

Skylum – Ваши фотографии станут еще красивее за считанные минуты. Skylum адаптируется к вашему стилю и уровню навыков. Оцените уникальные инструменты Luminar Neo для замены неба и редактирования портретов.

B&H – B&H является всемирно известным поставщиком всего оборудования, которое необходимо фотографам, видеооператорам и кинематографистам для создания их самых лучших работ.