8 битное изображение: Битовая глубина и установки

Содержание

работа с 16-битными изображениями в Photoshop

Цифровые камеры, или, по крайней мере, высококачественные цифровые камеры, могут снимать в необработанном формате уже несколько лет, что позволяет открывать изображения в Photoshop и редактировать их в 16-битном режиме, а не в 8-битном режиме, который вы используете. получить со стандартными изображениями JPEG .

Тем не менее, многие фотографы, даже профессиональные фотографы, все еще снимают в формате JPEG, даже если их камера поддерживает режим raw. И хотя есть несколько веских причин для выбора JPEG вместо «сырого», с более быстрой скоростью и гораздо меньшими размерами файлов, которые сразу приходят на ум, многие люди все еще снимают в JPEG просто потому, что не понимают преимуществ возможности редактировать свои изображения в 16-битном. Мы рассмотрим эти преимущества в этом уроке.

Что означает термин «8-битный»?

Возможно, вы уже слышали термины 8-бит и 16-бит , но что они значат? Всякий раз, когда вы делаете снимок цифровой камерой и сохраняете его в формате JPEG, вы создаете стандартное «8-битное» изображение.

Формат JPEG существует уже давно, а цифровая фотография и даже сам Photoshop продолжают развиваться, ограничения формата JPEG становятся все более очевидными. С одной стороны, невозможно сохранить файл JPEG как 16-битный, потому что формат не поддерживает 16-битный. Если это изображение JPEG (с расширением «.jpg»), это 8-битное изображение. Но что это значит, «8-бит»?

Если вы прочитали наш учебник RGB и объясненные цветовые каналы , вы знаете, что каждый цвет в цифровом изображении состоит из некоторой комбинации трех основных цветов: красного , зеленого и синего :

Неважно, какого цвета вы смотрите на экране. Он состоит из некоторой комбинации этих трех цветов. Вы можете подумать: «Это невозможно! В моем изображении миллионы цветов. Как вы можете создать миллионы цветов только из красного, зеленого и синего?»

Хороший вопрос. Ответ заключается в использовании нескольких оттенков красного, зеленого и синего! Чем больше оттенков каждого цвета вы должны работать и смешивать вместе, тем больше цветов вы можете создать. Если бы все, что у вас было, было чисто красным, чистым зеленым и чистым синим, то самое лучшее, что вы могли бы создать, это семь разных цветов, включая белый, если вы смешали все три вместе:

Вы также можете включить восьмой цвет, черный, который вы получите, если полностью удалите красный, зеленый и синий.

Но что если бы у вас было, скажем, 256 оттенков красного, 256 оттенков зеленого и 256 оттенков синего? Если вы сделаете математику, 256 умножить на 256 умножить на 256 равно примерно 16,8 миллионам. Теперь вы можете создать 16,8 миллионов цветов! И это именно то, что вы получаете с 8-битным изображением — 256 оттенков красного, 256 оттенков зеленого и 256 оттенков синего, что дает вам миллионы возможных цветов, которые вы обычно видите на цифровой фотографии:

Откуда берется число 256? Ну, 1-битный равен 2. Когда вы выходите за пределы 1-битного, вы находите его значение, используя выражение «2 к показателю степени (сколько бы битов не было)». Так, например, чтобы найти значение 2-бит, вы должны вычислить «2 для показателя 2» или «2 x 2», что равно 4. Таким образом, 2-биты равны 4.

4-битное изображение будет «2 к показателю 4» или «2 x 2 x 2 x 2», что дает нам 16. Таким образом, 4-битное значение равно 16.

Мы делаем то же самое для 8-битного изображения, которое будет «2 к показателю 8» или «2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2», что дает нам 256. Вот где число 256 исходит от.

Не беспокойтесь, если вы нашли это запутанным или, что еще хуже, скучным. Все это связано с тем, как работают компьютеры. Просто помните, что когда вы сохраняете изображение в формате JPEG, вы сохраняете его как 8-битное изображение, которое дает вам 256 оттенков каждого из красного, зеленого и синего цветов, что дает в общей сложности 16,8 миллиона возможных цветов.

Сейчас 16,8 миллионов цветов может показаться большим. Но, как говорится, ничто не является большим или маленьким, кроме как для сравнения, и когда вы сравниваете его с тем, сколько возможных цветов мы можем иметь в 16-битном изображении, ну, как они иногда говорят, вы еще ничего не видели ,

Как мы только что узнали, сохранение фотографии в формате JPEG создает 8-битное изображение, которое дает нам 16,8 миллионов возможных цветов в нашем изображении.

Это может показаться много, и это, если учесть, что человеческий глаз даже не видит столько цветов. Мы способны различать несколько миллионов цветов в лучшем случае, причем, по некоторым оценкам, они достигают 10 миллионов, но, безусловно, не 16,8 миллионов. Так что даже с 8-битными изображениями в формате JPEG мы уже имеем дело с большим количеством цветов, чем видим. Тогда зачем нам больше цветов? Почему 8-битный не достаточно хорош? Мы вернемся к этому через минуту, но сначала давайте посмотрим на разницу между 8-битными и 16-битными изображениями.

Ранее мы узнали, что 8-битные изображения дают нам 256 оттенков красного, зеленого и синего каждого цвета, и мы получили это число, используя выражение «2 к показателю 8» или «2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2» x 2 x 2 «, что равно 256. Мы можем сделать то же самое, чтобы выяснить, сколько цветов мы можем иметь в 16-битном изображении. Все, что нам нужно сделать, это вычислить выражение «2 к показателю 16» или «2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 «, который, если у вас нет под рукой калькулятора, дает нам 65 536. Это означает, что при работе с 16-битными изображениями мы имеем 65 536 оттенков красного, 65 536 оттенков зеленого и 65 536 оттенков синего. Забудьте о 16,8 миллионов! 65,536 x 65,536 x 65,536 дает нам невероятные 281

триллион возможных цветов!

Теперь вы можете подумать: «Ну и дела, это здорово и все, но вы только что закончили говорить, что мы не можем даже увидеть полные 16,8 миллиона цветов, которые может дать нам 8-битное изображение, так что это действительно важно, чем 16-битная изображения дают нам триллионы больше цветов мы не можем видеть?»

Когда дело доходит до редактирования наших изображений в Photoshop, это, безусловно, имеет значение. Посмотрим почему.

Редактирование в 16-битном режиме

Если на вашем экране в Photoshop открыты две одинаковые фотографии, с той лишь разницей, что одна версия была в 16-битном режиме с триллионами возможных цветов, а другая — в 8-битном режиме с 16,8 миллионами возможных цветов, вы можете думаю, что 16-битная версия будет выглядеть лучше, поскольку она способна отображать гораздо больше цветов, чем 8-битная версия.

Но простой факт заключается в том, что большинству фотографий не требуется 16,8 миллионов цветов, не говоря уже о триллионах цветов, для точного воспроизведения их содержимого. Обычно они содержат в лучшем случае несколько сотен тысяч цветов, хотя некоторые из них могут доходить до миллионов, в зависимости от их предмета (и в зависимости от размера фотографии, поскольку вам понадобятся миллионы пикселей, чтобы увидеть миллионы разных цветов) , Кроме того, как мы уже узнали, человеческий глаз в любом случае не может видеть 16,8 миллиона цветов, что означает, что при расположении рядом 8-битная версия и 16-битная версия идентичного изображения будут выглядеть идентично нам ,

Так почему же тогда лучше работать с 16-битным изображением? Одним словом — гибкость . Когда вы редактируете изображение в Photoshop, рано или поздно, если вы продолжите редактировать, вы столкнетесь с проблемами. Наиболее распространенной проблемой является так называемая «полосатость», когда вы потеряли так много деталей на изображении, что Photoshop больше не может отображать плавные переходы от одного цвета к другому. Вместо этого вы получаете уродливый ступенчатый эффект между цветами и тональными значениями.

Позвольте мне показать вам, что я имею в виду. Вот пара простых черно-белых градиентов, которые я создал в Photoshop. Оба градиента идентичны. Первый был создан как 8-битное изображение. Вы можете видеть число «8», обведенное красным в верхней части окна документа, которое говорит нам, что в настоящее время он находится в 8-битном режиме:

И вот точно такой же градиент, созданный как 16-битное изображение. Кроме того факта, что этот говорит «16» в верхней части окна документа, чтобы указать, что он находится в 16-битном режиме, оба градиента выглядят одинаково:

Посмотрите, что с ними происходит, хотя, когда я их редактирую. Я собираюсь выполнить одно и то же редактирование на обоих. Во-первых, я собираюсь нажать Ctrl + L (Победа) / Command + L

(Mac), чтобы вызвать настройку Уровней в Photoshop , и, не вдаваясь в подробные обсуждения того, как работают Уровни, я просто перетащу нижний черный и белые ползунки «Вывод» по направлению к центру. Опять же, я собираюсь сделать это с обоими градиентами:

Перетащите нижние черно-белые ползунки «Вывод» по направлению к центру в диалоговом окне «Уровни».

По сути, я делаю здесь весь диапазон градиентов от чистого черного слева до чистого белого справа и сжимаю их в очень маленький участок в центре, который обычно находится там, где вы находите средний диапазон. оттенки серого. Я на самом деле не изменил градиенты. Я просто перенес весь их тональный диапазон в гораздо меньшее пространство.

Я нажму OK, чтобы выйти из диалогового окна Levels, и теперь давайте снова посмотрим на два наших градиента. Вот 8-битный градиент:

А вот и 16-битный градиент:

Оба градиента теперь больше похожи на сплошной серый после настройки уровней, но они также все еще выглядят идентичными в этой точке, даже если верхний находится в 8-битном режиме, а нижний — в 16-битном режиме. Посмотрите, что происходит, когда я снова использую Уровни, чтобы растянуть тональный диапазон градиентов обратно до чистого черного слева и чистого белого справа. Я собираюсь перетащить черно-белые ползунки «Ввод» в диалоговом окне «Уровни» на этот раз к центру, чтобы заставить самые темные части градиентов вернуться к чистому черному слева, а самые светлые части — к белому на право:

Перетаскивая ползунки «Ввод» в направлении к центру, растяните градиенты обратно до чистого черного слева и чистого белого справа.

Давайте снова посмотрим на наши два градиента. Во-первых, 8-битный градиент:

Ой! Наш гладкий черный к белому градиенту больше не выглядит таким гладким! Вместо этого он имеет тот эффект «полосатости» или «ступеньки», о котором я упоминал, когда вы можете очень легко увидеть, где один оттенок серого меняется на другой, и это потому, что после создания мы потеряли огромные куски деталей на изображении. эти правки с регулировкой уровней. Таким образом, 8-битное изображение не очень хорошо сохранилось. Давайте посмотрим, что случилось с нашим 16-битным градиентом:

Посмотри на это! Даже после довольно радикальных изменений, которые я сделал с помощью уровней, 16-битный градиент сохранился без единой царапины! Это почему? Почему 8-битный градиент потерял так много деталей, а 16-битный — нет? Ответ восходит к тому, о чем мы говорили до сих пор. 8-битное изображение может содержать не более 256 оттенков серого, а 16-битное изображение может содержать до 65 536 оттенков серого. Несмотря на то, что оба градиента выглядели одинаково для нас, когда мы начинали, эти 16 тысяч плюс дополнительные оттенки серого дали нам большую гибкость при редактировании и значительно снизили вероятность того, что впоследствии мы увидим какие-либо проблемы на изображении. Конечно, даже с 16-битными изображениями может в конечном итоге наступить момент, когда вы потеряли достаточно деталей, чтобы вы могли увидеть проблемы, если выполняете тонну редактирования изображения,

Редактирование фотографий в 16-битном режиме

Давайте попробуем тот же эксперимент по редактированию полноцветной фотографии. Я буду использовать фотографию пляжного мяча, которую мы видели на первой странице. Вот изображение в стандартном 8-битном режиме. Снова мы можем видеть «8» в верхней части окна документа:

А вот точно такая же фотография, но в 16-битном режиме:

На этом этапе оба изображения выглядят одинаково, как и два градиента.

Единственная разница между ними заключается в том, что верхнее — это 8-битное изображение, а нижнее — 16-битное. Давайте попробуем точно такое же редактирование с корректировкой уровней. Теперь я понимаю, что это редактирование немного экстремальное и вряд ли будет тем, что вы на самом деле делаете со своими изображениями. Но это дает нам четкий пример того, какой ущерб мы можем нанести нашим изображениям при редактировании их 8-битных версий, по сравнению с тем, насколько незначительный, если таковой имеется, ущерб, который мы наносим с 16-битными версиями.

Я собираюсь нажать Ctrl + L (Победа) / Command + L (Mac) еще раз, чтобы вызвать диалоговое окно регулировки уровней в Photoshop, и я собираюсь переместить черно-белые ползунки «Вывод» внизу в направлении центр, в те же точки, которые я использовал для градиентов. Опять же, я делаю это для 8-битной и 16-битной версий образа:

Перетащите черно-белые ползунки «Вывод» по направлению к центру в диалоговом окне «Уровни».

Вот как выглядит 8-битная версия изображения после того, как весь тональный диапазон оказывается в небольшом пространстве, где вы обычно найдете только информацию среднего тона:

А вот как выглядит 16-битная версия изображения:

Еще раз, две версии идентичны. Нет никаких видимых преимуществ с 16-битной версией по сравнению с 8-битной версией.

Теперь давайте снова поднимем уровни и растянем тональную информацию до первоначального уровня: самые темные области станут чисто черными, а самые светлые области станут чисто белыми:

Перетащите черно-белые ползунки «Ввод» в направлении центра в диалоговом окне «Уровни», чтобы самые темные области изображения стали черными, а самые светлые точки — белыми.

Теперь давайте посмотрим, есть ли какое-либо преимущество в 16-битной версии по сравнению с 8-битной версией. Во-первых, 8-битная версия:

Хлоп! Как и в случае с градиентом, 8-битная версия изображения сильно пострадала от редактирования. Очень заметны цветовые полосы, особенно в воде, которые теперь больше похожи на эффект рисования, чем на полноцветную фотографию. Вы также можете увидеть полосы на самом пляжном мяче и на песке внизу фотографии. На данный момент 8-битное изображение уже мало для нас.

Давайте посмотрим, как это сделала 16-битная версия:

Еще раз, как и с градиентом, 16-битная версия выжила без единой царапины! Он выглядит так же хорошо, как и до редактирования, а 8-битная версия потеряла массу деталей. И все потому, что 16-битная версия имеет в своем распоряжении огромное количество возможных цветов. Даже после такого радикального редактирования, которое я выполнил, я не смог повлиять на качество изображения из-за его нахождения в 16-битном режиме.

Итак, как вы можете использовать 16-битные с вашими собственными фотографиями? Просто. Снимайте фотографии в необработанном формате вместо JPEG всякий раз, когда это возможно (при условии, конечно, что ваша камера поддерживает необработанное изображение), затем открывайте и редактируйте их в Photoshop как 16-разрядные изображения. Имейте в виду, что при работе с 16-битными изображениями размер файла намного больше, чем у 8-битного изображения, и если у вас более старый компьютер, это может повлиять на то, сколько времени вам понадобится работать в фотошопе. Кроме того, хотя каждая новая версия Photoshop становится все лучше и лучше с этим, не все фильтры и настройки доступны нам в 16-битном режиме, но большинство из них используются.

Если вы обнаружите, что вам нужно переключиться на 8-битный режим в какой-то момент, потому что ваш компьютер работает слишком медленно или фильтр, который вы хотите использовать, недоступен, вы можете переключиться в 8-битный режим, перейдя в меню Изображение в вверху экрана, выбрав Mode , а затем выбрав 8 Bits / Channel . Попробуйте поработать в 16-битном режиме как можно дольше, прежде чем переходить в 8-битный режим.

Кроме того, убедитесь, что вы переключаетесь в 8-битный режим перед печатью изображения, или, что еще лучше, сохраните 16-битную версию в виде файла PSD Photoshop, а затем сохраните отдельную 8-битную версию для печати.

Подписывайтесь на нашу новостную рассылку

Будьте первым, кто узнает, когда будут добавлены новые учебники!


Каналы 8 бит и 16 бит в изображении. В чём разница?

Казалось бы, ответ на этот вопрос очевиден. Каналы 16 бит могут содержать в 256 раз больше значений, чем каналы 8 бит. В результате чего у изображений с  шестнадцатибитными каналами есть возможность  отобразить большее количество цветов, более точно передавать цветовые и тональные переходы, и как следствие у таких изображений меньше постеризация.

Только кому интересна теория, если всегда хочется убедиться на практике и увидеть собственными глазами разницу? Особенно это касается фотографов, которые привыкли чаще всего оценивать качество изображения визуально. Как не странно, многие проводят различные опыты с изображениями, манипулируя восьмибитными и шестнадцатибитными изображениями, и порой не находят никакой разницы. В результате делают для себя вывод, что использовать 16 бит на канал в изображении – это слишком большое расточительство, потеря дискового пространства и дополнительного процессорного времени, необходимого для обработки шестнадцатибитных изображений. Что, мягко говоря, не совсем правильный вывод.


Собственно для того, чтобы показать насколько может быть существенной разница при обработке изображений с 8-ю битами на канал, в отличие от 16-ти бит на канал и предназначена эта публикация.


Для визуальной оценки было создано два файла с градиентной заливкой от чёрного цвета к белому (смотрите иллюстрацию выше). Причём один файл имеет 8 бит на канал, а второй 16 бит на канал. После чего к обоим изображениям были применены идентичные коррекции, а именно применена тональная кривая следующей формы.


В результате чего изображения стали выглядеть следующим образом.


Далее точно такая же тональная кривая была применена ещё раз. Результат ниже.


Ну и для пущей очевидности, корректирующий слой с этой тональной кривой был применён ещё один раз. Как говорится, комментарии излишни, наконец-то разницу можно явно видеть, а не только теоретически знать о её существовании. Причём, разница явно видна даже после применения тональной кривой всего один раз.


update 2012.04.14:
Для наглядности сделал ещё такую инфографику, где показаны в реальных пропорциях «ёмкости» пикселей, в зависимости от того, сколько бит на канал используется для кодирования цвета пикселя.

Какие из этого можно сделать выводы?


Очевидно, что если планируется какая-то серьёзная цифровая коррекция изображения, то лучше всего её производить над более точными и богатыми данными. То есть, если есть возможность выбирать изображение для обработки с 8-ю или 16-ю битами на канал, то определённо нужно выбирать работу с 16-ти битными каналами.

Использование материалов статьи для публикации на других ресурсах возможно только при условии сохранения её содержания и указания авторства. В случае публикации на других ресурсах наличие обратной активной ссылки на эту статью обязательно.


python конвертирует 12-битное изображение, закодированное в строке до 8 бит png Ru Python

У меня есть строка, которая считывается с камеры apogee usb, которая представляет собой 12-битное изображение в оттенках серого с 12-битными, каждая из которых занимает самые младшие 12 бит 16-битных слов. Я хочу создать 8-битный png из этой строки, игнорируя самые младшие 4 бита.

Я могу преобразовать его в 16-битное изображение, где самые высокие 4 бита всегда равны нулю, используя PIL с

import Image #imageStr is the image string #imageSize is the image size img=Image.fromstring("I", imageSize, imageStr, "raw", "I;16", 0,1) img.save("MyImage.png", "PNG") 

В любом случае я могу сделать что-то подобное, чтобы создать 8-битное изображение без полной распаковки строки, выполняющей арифметику, и создания новой строки?

Изменить: комментарий Wumps о преобразовании изображения дал мне представление, и я сделал это

 img = img.point(lambda i: i * 16, "L") #shifts by 4 bits and converts to 8-bit image. 

Благодаря Wump

Комментарий Wump о преобразовании изображения дал мне представление, и я сделал это

 #shifts by 4 bits and converts to 8-bit image img = img.point(lambda i: i * 16, "L") 

Благодаря Wump

Единственный способ, которым я знаю, как это сделать:

 data = numpy.fromstring(imageStr, numpy.uint16) data >>= 4 # shift out four bits data = numpy.array(data, dtype=numpy.uint8) img = Image.fromarray(data.reshape(imageSize)) 

В принципе, PIL может преобразовывать изображения таким образом:

 img = img.convert("L") 

Но проблема в том, что у него нет возможности снизить точность до 8 бит (AFAIK), поэтому все будет обрезано до 255 🙂

Изменить: удалить промежуточное преобразование строки, оно происходит непосредственно от numpy до PIL.

16 бит цветов. Понятие битовой глубины в фотошопе

На сегодняшний день технологии и устройства позволяют сделать настолько яркое и насыщенное изображение, что оно будет даже красивее, чем его реальный прототип. Качество передаваемого изображения зависит сразу от нескольких показателей: количества мегапикселей, разрешения изображения, его формата и так далее. К ним относится еще одно свойство — глубина цвета. Что же это такое, и как его определять и исчислять?

Общие сведения

Глубина цвета — это максимальное число оттенков цвета, которое только может содержать в себе изображение. Это количество измеряется в битах (число двоичных бит, определяющих цвет каждого пикселя и оттенка в изображении). К примеру, один пиксель, глубина цвета которого равна 1 бит, может принимать два значения: белый и черный. И чем большее значение будет иметь глубина цвета, тем многообразнее будет изображение, включающее в себя множество цветов и оттенков. Также она отвечает за точность передачи изображения. Тут все обстоит аналогичным образом: чем выше, тем лучше. Еще один пример: рисунок формата GIF с глубиной цвета, равной 8 битам, будет содержать в себе 256 цветов, в то время как изображение формата JPEG с глубиной 24 бита будет включать в себя 16 миллионов цветов.

Немного об RGB и CMYK

Как правило, все изображения данных форматов имеют глубину цвета, равную 8 битам на один канал (цветовой). Но ведь в изображении может присутствовать и несколько цветовых каналов. Тогда уже рисунок RGB с тремя каналами будет иметь глубину 24 бита (3х8). Глубина цвета изображений CMYK может достигать 32 бит (4х8).

Еще немного битов

Глубина цвета — количество оттенков одного цвета, которое устройство, контактирующее с изображениями, способно воспроизвести или создать. Данный параметр отвечает за плавность перехода оттенков в изображениях. Все цифровые изображения кодируются посредством единиц и нулей. Ноль — единица — белый. Хранятся и содержатся они в памяти, измеряющейся в байтах. Один байт содержит в себе 8 бит, в которых и обозначается глубина цвета. Для фотоаппаратов существует еще одно определение -глубина цвета матрицы. Это показатель, определяющий то, насколько полные и глубокие изображения в плане оттенков и цветов способен производить фотоаппарат, а точнее его матрица. Благодаря высокому значению данного параметра фотографии получаются объемными и плавными.

Разрешение

Связующим звеном между глубиной цвета и качеством изображения является его разрешение. Например, 32-битное изображение с разрешением 800х600 будет значительно хуже, чем аналогичное с 1440х900. Ведь во втором случае задействовано гораздо большее количество пикселей. В этом довольно легко убедиться самостоятельно. Все, что нужно сделать — это зайти на ПК в «настройки изображения» и попробовать последовательно уменьшать или увеличивать В ходе этого процесса вы наглядно убедитесь в том, насколько сильно разрешение влияет на качество передаваемой картинки. Независимо от того, сколько цветов включает в себя то или иное изображение, оно будет ограничено максимальным значением, которое способен поддерживать монитор. В качестве примера можно взять монитор с глубиной цвета 16 бит и изображение с 32 битами. Данное изображение на таком мониторе будет показываться с глубиной цвета 16 бит.

Одним из важнейших параметров цифрового изображения при фотообработке является глубина цвета (Color Depth), или битность цвета. Возможно, Вы уже встречались с этим параметром, однако далеко не все придают ему должное значение. Давайте же разберемся что это такое, зачем оно надо и как с этим жить.

Теория

Начнем как всегда с небольшого теоретического вступления, потому что хорошая теория дает понимание процессов, происходящих на практике. А понимание — залог качественного и контролируемого результата.

Итак, мы имеем дело с компьютером, а в компьютерах, как известно все пути ведут к двоичному коду, или нулям и единицам. А вот сколько мы можем использовать нулей и единиц для определения цвета нам и говорит битность цвета. Для большей наглядности разберем на примере.

Ниже вы можете увидеть однобитное изображение. Цвета в нем определяются только одной цифрой, которая может принимать значение 0 или 1, что означает черный и белый соответственно.

Глубина цвета — 1 бит

Теперь переходим на ступень выше, к 2-битным изображениям. Тут уже цвет определяется сразу 2 цифрами, и вот все возможные их комбинации: 00, 01, 10, 11. Значит при 2-битном цвете мы имеем уже целых 4 возможных цвета.

Глубина цвета — 2 бита

Аналогично количество возможных цветов увеличивается с каждым шагом, и в 8-битном изображении уже равняется 256 цветам. На первый взгляд вроде бы нормально, тем более что 256 цветов — это только на один канал, а у нас их 3. В результате это дает 16,7 миллионов цветов. Но дальше вы убедитесь что для серьезной обработки этого совсем не достаточно.

16 битный цвет (а по факту в Фотошопе это 15 бит + 1 цвет) дает нам 32769 цветов на канал или 35 триллионов цветов суммарно. Чувствуете разницу? Для человеческого глаза это совершенно не заметно… До тех пор пока мы не накидаем на наше изображение кучу фильтров.

Что же будет?

Возьмем в качестве исходного примера черно-белый градиент.
Чтобы быстро и просто сымитировать результат тяжелой обработки, добавим 2 слоя Levels со следующими параметрами:

Слои Levels

И вот такой результат мы получим при разной глубине цвета исходного изображения:

Градиент после наложения фильтров

Как видите верхний 8-битный градиент стал явно полосатым, в то время как 16-битный сохранил плавный переход (если у вас не очень качественный монитор, возможно небольшая полосатость будет наблюдаться и на нижнем градиенте). Подобный эффект потери плавных цветовых переходов называется постеризацией.

На реальных фотографиях постеризация может проявляться также на различных градиентах, в частности — на небе. Вот пример постеризации на реальном изображении, для лучшей видимости вырезана область где эффект наиболее заметен.

Постеризация на фотографии

Что же делать?

Всегда следите за тем, чтобы ваши исходные изображения для обработки были 16-битными. Но учтите, перевод изображения из 8 бит в 16 никакого полезного эффекта не даст, так как дополнительная цветовая информация в таком изображении изначально отсутствует.
Как настроить конвертацию фото из формата RAW в 16-битное изображение в приложениях Adobe Camera Raw, Adobe Photoshop Lightroom и DxO Optics Pro смотрите на видео ниже.

Глубина цвета (качество цветопередачи, битность изображения) – термин компьютерной графики, означающий объем памяти в количестве бит, используемых для хранения и представления цвета при кодировании одного пикселя растровой графики или видеоизображения. Часто выражается единицей бит на пиксель (англ. bpp – bits per pixel).

  • 8-битное изображение. При большом количестве бит в представлении цвета количество отображаемых цветов слишком велико для цветовых палитр. Поэтому при большой глубине цвета кодируются яркости красной, зеленой и синей составляющих – такое кодирование является RGB- моделью.
  • 8-битный цвет в компьютерной графике – метод хранения графической информации в оперативной памяти либо в файле изображения, когда каждый пиксель кодируется одним байтом (8 бит). Максимальное количество цветов, которые могут быть отображены одновременно, – 256 (28).

Индексированный цвет. В индексированном (палитровом ) режиме из широкого цветового пространства выбираются любые 256 цветов. Их значения R, G и В хранятся в специальной таблице – палитре. В каждом из пикселей изображения хранится помер цвета в палитре – от 0 до 255. 8-битные графические форматы эффективно сжимают изображения, в которых до 256 различных цветов. Уменьшение количества цветов – один из методов сжатия с потерями.

Преимущество индексированных цветов состоит в высоком качестве изображения – широкий цветовой охват сочетается с небольшим расходом памяти.

Черно-белая палитра. 8-битное черно-белое изображение – от черного (0) до белого (255) – 256 градаций серого.

Однородные палитры. Другой формат представления 8-битных цветов – описание красной, зеленой и синей составляющей с низкой разрядностью. Такая форма представления цвета в компьютерной графике обычно называется 8-битным TrueColor или однородной палитрой (англ. uniform palette).

12-битный цвет цвет кодируется 4 битами (по 16 возможных значений) для каждой R-, G- и B -составляющих, что позволяет представить 4096 (16 х 16 х 16) различных цветов. Такая глубина цвета иногда используется в простых устройствах с цветными дисплеями (например, в мобильных телефонах).

HighColor, или HiColor, разработан для представления всего множества оттенков, воспринимаемых человеческим глазом. Такой цвет кодируется 15 или 16 битами, а именно: 15-битный цвет использует 5 бит для представления красной составляющей, 5 – для зеленой и 5 – для синей, т.е. 25 – 32 возможных значения каждого цвета, которые дают 32 768 (32 × 32 × 32) объединенных цвета. 16-битный цвет использует 5 бит для представления красной составляющей, 5 – для синей и (так как человеческий глаз более чувствителен при восприятии зеленых тонов) 6 бит для представления зеленой – соответственно 64 возможных значения. Всего 65 536 (32 × 64 × 32) цветов.

LCD Displays. Большинство современных LCD-дисплеев отображают 18-битный цвет (64 χ 64 χ 64 = 262 144 комбинаций). Разница с truecolor- дисплеями компенсируется мерцанием цвета пикселей между их ближайшими цветами в 6-битной разрядности и (или) незаметным глазу дизерингом (англ. dithering ), при котором отсутствующие цвета составляются из имеющихся путем их перемешивания.

Truecolor 24-битное изображение. Truecolor предоставляет 16,7 млн различных цветов. Такой цвет наиболее близок человеческому восприятию и удобен для обработки изображений. 24-битный truecolor -цвет использует по 8 бит для представления красной, синей и зеленой составляющих, 256 различных вариантов представления цвета для каждого канала, или всего 16 777 216 цветов (256 × 256 × 256).

32-битный цвет – неправильное описание глубины цвета. 32-битный цвет является 24-битным (Truecolor ) с дополнительным 8-битным каналом, который определяет прозрачность изображения для каждого пикселя.

Свсрх-Truecolor. В конце 1990-х гг. некоторые графические системы высшего класса начали использовать более 8 бит на канал, например 12 или 16 бит.

8-битное изображение, 16-битное изображение… Сканер с глубиной цвета 48 бит… Любой человек интуитивно понимает – чем больше глубина цвета, тем что-то там лучше Но что именно? И вообще – есть ли практическая польза в этих цифрах для простого отолюбителя?

Сначала – несколько основных понятий.

Бит – это самая маленькая порция информации. Он может обозначать

    0 или 1,
    черное или белое,
    Вкл или Выкл.
8 бит составляют байт . Один байт (8 бит) может представлять 256 различных значений чего-либо.

Большая часть сегодняшних цифровых устройств работает с 8-битными изображениями. Это ваш струйный фотопринтер и, вполне возможно, даже ваш монитор. То есть почти все картинки, которые вы видите, являются 8-битными.

Небольшой оффтопик

Если печатать черно-белое фото на струйнике, используя только один черный картридж, качество будет хуже, чем если печатать с использованием всех картриджей (четырех, шести или восьми – сколько там у вас есть?).

Почему с одним черным картриджем хуже? Ведь изображение черно-белое?

Потому что принтер сможет воспроизвести всего лишь 256 градаций яркости – от белого до самого черного. Для картинок с большим количеством полутонов и плавными переходами яркости этого бывает недостаточно. Картинка выглядит грубовато.

Если же использовать еще и цветные картриджи, то смешивание трех основных цветов (пурпурного, голубого и желтого) может дать миллионы оттенков серого (256х256х256). Почувствуйте разницу

(На самом деле все несколько сложнее, но суть остается – 8 бит для отображения даже черно-белой картинки маловато).

Сколько на самом деле — 8 бит или 24?

Любое цифровое изображение всегда состоит из 3-х основных цветов :

    красного, зеленого и синего
    голубого, пурпурного и желтого
в зависимости от того, видите вы его на экране или на бумаге.

Для хранения информации о каждом из 3-х цветов используется 8 бит. Так что если быть совершенно точным, то правильнее называть такие изображения не 8-битными, а 24-битными (8х3).

Поэтому 8-битное изображение и 24-битное – это вообще-то синонимы.

8 (24) и 16 (48) бит – две ОГРОМНЫЕ разницы

Вместо использования всего лишь 8 бит для представления одного цвета, более продвинутые устройства иногда могут использовать 12 или даже 16 бит .

16-битное изображение может хранить 65,536 дискретных уровней информации для каждого цвета, вместо 256 уровней, на которые способны 8-битные изображения. Можете представить, насколько больше нюансов может передать 16-битное изображение. Если картинка очень сложная и нежная, с большим количеством полутоновых переходов, то такое различие может поистине разительным.

И точно так же как цветные 8-битные 24-битными , так и цветные 16-битные изображения на самом деле являются 48-битными (16×3), если помнить, что они состоят из трех цветов.

Теоретически, 48-битное изображение может передать просто сумасшедшее количество цветовых оттенков. 281474976710656 , если быть точным. Не хило…

На что способны сегодняшние микросхемы

Все микросхемы обработки изображений в сканерах и цифровых фотоаппаратах способны порождать 24-битные (8х3) изображения.
Некоторые могут генерировать 36-битные (12×3) фотографии, а некоторые топовые модели сканеров и фотоаппаратов могут давать полноценные 48-битные (16×3) картинки.

В большой глубине цвета есть свои плюсы и свои минусы.

Сколько издевательств может выдержать картинка?

Часто на мониторе вы не сможете на глаз отличить 8-битную картинку от 16-битной.
Но!

Главный момент, когда разница между 8-ю и 16-ю битами начинает проявляться (причем разительно) – это при любой операции по редактированию изображения. Например, применение дежурной операции Levels или Curves в фотошопе для 8-битного изображения может давать гораздо более грубые результаты, чем для 16-битного.

Любая операция по редактирования изображения приводит к необратимой потере информации (иногда – едва заметной, иногда – сильно заметной). Рано или поздно эта деградация начинает быть видимой глазом. У 16-битного изображения гораздо больший «запас прочности», чем у 8-битного.

Настолько больший, насколько 65536 больше, чем 256.

Когда информация о цветах картинки сжимается или растягивается при использовании операций Levels или Curves , данные 8-битного файла быстро превращаются в решето, а гистограмма – в беззубую расческу (как видно на иллюстрации ниже ). Все это ведет к постеризации . Постеризация проявляет себя в виде грубых ступенчатых переходов цвета и яркости.

Фотография, приведенная выше, хорошо иллюстрирует этот эффект. Диапазон яркостей на этой фотографии просто огромен – от почти выжженных ослепительно-белых облаков до глубоких теней на земле.

Вдобавок сюжет каждую секунду менялся – дирижаблю то взлетал, то опускался, ветер поворачивал его в разные стороны, люди бегали, солнце светило то в лицо, то пряталось за дирижаблем. Естественно, сделать идеальный снимок было очень трудно, и его пришлось потом «доводить» в фотошопе.

Поскольку я обрабатывал 16-битное изображение, финальная гистограмма выглядела более-менее удовлетворительно:

Конечно, видны прорехи – безвозвратно потерянная во время обработки информация, но в целом все живо. И только в самом конце, после завершения обработки, я преобразовал изображение в 8-битный вид для печати и размещения в Интернете.

Я попробовал проделать те же операции над 8-битным вариантом изображения. Сравните гистограммы:

Даже если вы не понимаете, что такое , все равно понятно, что в «дырявой» гистограмме информации меньше, а соответствующая ей картинка выглядит хуже.

Похоже, больше половины информации в 8-битном изображении утрачено в процессе редактирования. А визуально – на картинке появились ступенчатые переходы в области неба – там, где должны быть плавные тональные переходы.

Как получить16-битное изображение?

16-битное изображение от фотоаппарата можно получить только если вы снимаете в формате RAW .

RAW-файл вы пропускаете через специальную программу-конвертер (поставляемую в комплекте с фотоаппаратом, такую как DPP или Nikon Capture , или от независимого разработчика, такую как Capture One или Raw Shooter ; кстати, фотошоп тоже умеет это делать). Программа-конвертер делает из RAW-файла 16-битный файл в формате TIFF, который вы можете обрабатывать в фотошопе.

Как быть тем, у кого камера не имеет режима съемки в RAW?

Отчасти помочь может преобразование 8-битного изображения в 16-битный режим в фотошопе (Image>Mode>16 Bit/Channel). Это самое первое, что следует сделать, открыв фото в фотошопе. Конечно, такая операция не сделает вашу фотографию по-настоящему 16-битной. Но все-таки файл станет более эластичным и устойчивым к потере информации при обработке.

Какие минусы есть у 16-битного изображения?

Во-первых, как уже было сказано, получить 16-битное изображение можно только из RAW-файла . (Ну, еще можно сделать 16-битный эрзац в фотошопе, как было сказано чуть выше). В любом случае – это дополнительный геморрой. Кстати, RAW-файл вы, скорее всего, не можете просмотреть никакой утилитой Windows. При хранении и сортировке фотографий на компьютере это добавляет дополнительное неудобство.

Во-вторых, 16-битные файлы имеют вдвое больший размер , чем 8-битные. Это значит, что они занимают больше места на диске. Ну, и RAW-файл тоже «весит» прилично, поэтому на карточку памяти в фотоаппарате поместится в несколько раз меньше снимков.

В-третьих, некоторые функции или фильтры фотошопа не работают в 16-битном режиме (чем более ранняя версия фотошопа, тем больше функций не работает). Поэтому если у вас есть какой-то привычный порядок операций при работе в фотошопе, его придется изменить. Часть операций надо будет делать в 16-битном режиме, а оставшуюся часть (которая недоступна в 16-битном режиме) – в 8-битном режиме.

В-четвертых, при обработке 16-битных файлов фотошоп может тормозить (иногда – о-очень сильно тормозить). Это раздражает. Не менее раздражает то, что в 16-битном режиме часто не хватает места на рабочем диске, где фотошоп держит свой кэш. Приходится прерывать работу и срочно что-нибудь удалять с этого диска, чтобы фотошоп мог продолжить работу.

Это не бог весть какие критические трудности, но имейте их в виду и не жалуйтесь, что я вас не предупреждал

Практические выводы

Максимально качественную картинку можно подготовить только из 16-битного файла. Это не означает, что из любого 16-битного файла можно сделать шедевр. Это всего лишь означает, что 8-битное изображение будет выглядеть еще хуже. Или гораздо хуже.

Снимайте не просто в режиме RAW, а в режиме RAW+JPEG. Тогда у вас к каждому файлу в дурацком формате RAW будет JPEG-дубль. Вам будет гораздо проще ориентироваться в файлах — просматривать, сортировать, удалять, дарить. Правда, за это вы заплатите лишним пространством на карточке памяти.

Если вы не собираетесь особо обрабатывать серию фотографий, смело можете использовать 8-битный режим (и снимать их не в формате RAW, а в JPEG).

Кроме этого последнего случая, всегда желательно снимать в режиме RAW и обрабатывать в 16-битном режиме.

Битность изображения частый ворпрос. Рассказываем какой вариант предпочесть и почему больше бит — это не всегда хорошо.

Стандартное мнение на этот счет — чем больше битов, тем лучше. Но действительно ли мы понимаем разницу между 8-битными и 16-битными изображениями? Фотограф Натаниэл Додсон детально объясняет различия в этом 12-минутном видео:

Большее число битов, поясняет Додсон, означает, что у вас есть больше свободы при работе с цветами и тонами до появления различных артефактов на изображении, таких как бандинг (“полосатость”).

Если вы снимаете в JPEG, то ограничиваете себя битовой глубиной в 8 бит, которая позволяет работать с 256 уровнями цвета на каждый канал. Формат RAW может быть 12-, 14- или 16-битным, при этом последний вариант дает 65 536 уровней цветов и тонов — то есть гораздо больше свободы при постобработке изображения. Если считать в цветах, то надо перемножить уровни всех трех каналов. 256х256х256 ≈ 16,8 миллиона цветов для 8-битного изображения и 65 536х65 536х65 536 ≈ 28 миллиардов цветов для 16-битного.

Чтобы наглядно представить разницу между 8-битным и 16-битным изображением, представьте себе первое как здание высотой 256 футов — это 78 метров. Высота второго “здания” (16-битного фото) будет 19,3 километра — это 24 башни Бурдж Халифа, поставленных одна на другую.

Обратите внимание, что нельзя просто открыть 8-битное изображение в Photoshop и “превратить” его в 16-битное. Создавая 16-битный файл, вы даете ему достаточно “пространства”, чтобы хранить 16 битов информации. Конвертируя 8-битное изображение в 16-битное, вы получите 8 битов неиспользованного “пространства”.


JPEG: нет деталей, плохой цвет, RAW: деталей не много

Но дополнительная глубина означает больший размер файла — то есть изображение будет обрабатываться дольше, а также потребует больше места для хранения.

В конечном счете, все зависит от того, какую степень свободы вы хотите иметь при постобработке снимков, а также от возможностей вашего компьютера.

8-битное изображение в iOS

8-битное изображение в iOS

В приложении, над которым я работаю в iOS, мне нужно получить изображение от пользователя, а затем преобразовать его в тот блочный, пиксельный 8-битный стиль, который всем нам нравится. Я предполагаю, что использую какой-то фильтр Quartz / CoreImage (у меня мой Mac и разработчик iOS перепутали мои мысли), чтобы активировать это? Я никогда не использовал ничего из этого, поэтому буду благодарен за любую помощь.

Показать лучший ответ

Размещено : 5 January, 2012 @ 06:15

Вы можете использовать Core Image, в частности фильтры CIColorPosterize и CIPixellate . Преимущество Core Image в том, что он использует преимущества графического процессора и будет НАМНОГО быстрее, чем ручное управление растровым изображением.

Простым примером может быть что-то вроде:

NSURL* imageURL = [NSURL fileURLWithPath:[[NSBundle mainBundle] pathForImageResource:@"yourSourceImage"]];
CIImage* inputImage = [[CIImage alloc] initWithContentsOfURL:imageURL];

CIFilter* posterize = [CIFilter filterWithName:@"CIColorPosterize"];
[posterize setDefaults];
[posterize setValue:[NSNumber numberWithDouble:8.0] forKey:@"inputLevels"];
[posterize setValue:inputImage forKey:@"inputImage"];

CIFilter* pixellate = [CIFilter filterWithName:@"CIPixellate"];
[pixellate setDefaults];
[pixellate setValue:[NSNumber numberWithDouble:4.0] forKey:@"inputScale"];
[pixellate setValue:[posterize valueForKey:@"outputImage"] forKey:@"inputImage"];

CIImage* outputImage = [pixellate valueForKey:@"outputImage"];
[inputImage release];

//do something with outputImage
 

Вам следует поэкспериментировать с приложением Core Image Fun House, которое вы можете найти в /Developer/Applications/Graphics Tools , чтобы получить значения для фильтров, которые дают желаемый результат.

Следует иметь в виду, что Core Image доступен только в iOS 5.

Размещено : 5 January, 2012 @ 07:11

Я пытаюсь использовать этот код, но не могу заставить его работать. Я немного изменил его, чтобы использовать NSClassFromString, поскольку мое приложение должно поддерживать iOS 4.3. Я использую его так: pastebin.com/5hwb0xcr Мое изображение остается пустым, но если я попытаюсь преобразовать мой введенный CIImage обратно в UIImage, мое изображение показывает исходное изображение. Любые идеи?

Размещено : 7 January, 2012 @ 05:33

Ага. Я только что попробовал это на iOS, и оба рассматриваемых фильтра возвращают nil . После проверки документации iOS я обнаружил, что ни CIColorPosterize , ни CIPixellate недоступны в iOS, они, похоже, предназначены только для Mac. Мне очень жаль, что я провел вас по садовой дорожке на этом, я забыл, что в iOS есть только подмножество фильтров Core Image.

Размещено : 7 January, 2012 @ 11:41

Черт возьми, я думаю, мне нужно накрутить свой собственный код обработки изображений. Но спасибо за ответ.

Размещено : 7 January, 2012 @ 19:27

Этот процесс очень просто написать самому. Вы можете использовать CoreGraphics для рендеринга в растровое изображение с помощью CGImage и CGBitmapContext. Затем напрямую управляйте значениями пикселей.

8-битные представления:

  • использовать CLUT / цветовые карты
  • или формат RRRGGGBB

Первый вариант сложнее. Если это для вас в новинку, начните с преобразования значений пикселей в приблизительное значение RRRGGGBB. Предполагая, что вы знаете, как сдвигать бит и создавать растровое изображение с помощью CoreGraphics (существует множество примеров), все готово!

Размещено : 5 January, 2012 @ 08:00

Использование Core Image на самом деле будет намного быстрее, чем это, поскольку оно использует графический процессор. Вам также не нужно писать какой-либо код для обработки изображений, если вы используете Core Image, что всегда хорошо …

Размещено : 5 January, 2012 @ 09:03

Но вы не можете поддерживать iOS 4 (или 3).

Размещено : 5 January, 2012 @ 09:12

@Rob 1) Хороший отзыв о графическом процессоре, но, конечно, не во всех сценариях быстрее. 2) CI не гарантирует, что, где и по каким причинам произойдет — CG (в качестве примера, основанного на аналогичной концепции) определенно выполняет большую часть работы за счет графического процессора. 3) Ваш пример является приблизительным результатом, но выглядит неплохо. 4) CI недоступен до iOS 5. Бонус) Код манипуляции с изображениями — это весело !!! … Для некоторых из нас;) Поэтому я решил, что другой ответ подойдет, когда я ответил.

Размещено : 5 January, 2012 @ 09:38

X-Rite в России

Тим Грей (Tim Grey)

Сегодняшний вопрос: если черно-белое JPEG изображение имеет только 256 ступеней тональных значений, что создает риск бандинга, какие рекомендации вы можете дать для участия в выставках черно-белых изображений, если выставка принимает изображения только в JPEG? Поможет ли, если изображение подготавливается в виде TIFF и экспортируется в JPEG только на последнем шаге?

Краткий ответ Тима: если ваши настройки были применены к оригинальной, 16-бит на канал, версии изображения, и если результат демонстрирует плавные градации без экстремальных скачков контраста, сохранение конечного результата в виде JPEG не приведет к серьезному ухудшению качества изображения.

Подробней: основная причина, почему важно работать в режиме 16-бит на канал, это чтобы свести к минимуму потерю информации в фотографии при применении корректировок. Различные настройки, применяющиеся к фотографии, могут привести к потере общей информации. Например, увеличение контрастности может привести к снижению общего числа тональных значений, представленных на изображении.

Если вы начнете работу с данными с 16 битами на канал, то даже очень сильные корректировки, скорее всего, не приведут к постеризации (потере плавности переходов тонов и цветов в изображении). С другой стороны, если вы начинаете работу с данными с 8 бит на канал, есть очень реальный риск постеризации, особенно если применять к изображению сильные корректировки.

Эта проблема еще серьезней для черно-белых изображений, так как в них намного меньше информации по сравнению с цветными. С цветным изображением вы начинаете с теоретического максимума в более чем 281 триллионов возможных доступных значений цвета. Преобразование в 8 бит на канал уменьшает это число до чуть более 16,7 миллионов цветов.

Для черно-белого изображения вы начинаете с максимум 65536 возможных оттенков серого при работе в режиме 16 бит на канал и только 256 оттенков серого цвета, когда вы переводите его в режим 8 бит на канал.

Пока вы применяете свои настройки при работе в режиме 16 бит на канал, вы сводите негативное влияние сохранения копии конечного результата в виде изображения JPEG (что, в свою очередь, означает, что вы создаете версию фото с 8 битами на канал) к минимуму. Конечно, важно иметь в виду, что, если ваши корректировки создают экстремальные переходы тональных значений, в копии, сохраненной в режиме 8 бит на канал, может все же наблюдаться некоторая постеризация, даже если вы работали с оригиналом в режиме 16 бит на канал.

Тем не менее, если изображение выглядит хорошо в режиме 16 бит на канал, и вы не применяете никакие коррективы к копии 8 бит на канал, которую вы создаете для конкурса, можно ожидать, что 8-битная версия также будет иметь хорошее качество, с совсем небольшой или отсутствующей постеризацией.

Конечно, с любым монохроматическим (черно-белым) изображением 8 бит на канал есть некоторая степень риска видимой постеризации. В контексте фотоконкурсе, я полагаю, вы можете быть уверенными в том, что все изображения, которые будет представлены, столкнутся с теми же ограничениями. Но, если перед созданием 8-битного JPEG для подачи фотографии на конкурс вы выполнили все свои корректировки в режиме 16 бит на канал, постеризация должна быть минимальна.

Оригинальная статья: http://asktimgrey.com/2016/12/02/bit-depth-for-black-and-white/

Как в фотошопе изменить глубину цвета


Смена глубины разрешения цвета

Смена глубины разрешения цвета

Глубина разрешения цвета – это объем данных, отводимый на запись информации о цвете. Обычно эта величина исчисляется в количестве бит на каждый цветовой канал. Модели RGB и L*a*b имеют по 3 цветовых канала, CMYK – 4. Соответственно, при глубине разрешения цвета 8 бит/канал каждый пиксел изображений в режимах L*a*b и RGB будет записываться 24 битами информации, в режиме CMYK – 32 битами.

Примечание

Некоторые программы отображают информацию о глубине разрешения цвета в «просуммированном» виде. Встретив изображение, описанное как «32-битное», следует понимать, что это может означать обычное CMYK-изображение с 4 каналами по 8 бит.

Стандартное значение 8 бит позволяет записать 256 единиц яркости черно-белого изображения – или интенсивности канала в цветном изображении. Считается, что 256 градаций достаточно, чтобы соседние оттенки не различались глазом. Однако при редактировании изображения – и в первую очередь при цветокоррекции – 256 оттенков может быть недостаточно. Изображения, которые предполагается интенсивно обрабатывать, следует создавать с большей глубиной цвета – и, соответственно, с большим диапазоном оттенков.

Внимание!

Преобразование 8-битного изображения в режим большей глубины цвета не приведет к улучшению качества! Говоря о создании изображения с большей глубиной цвета, мы говорим об оцифровке изображения с помощью сканера или цифрового фотоаппарата.

Photoshop поддерживает работу с изображениями, чья глубина цвета 8, 16 или 32 бита на канал. Соответственно при глубине цвета 8 бит количество оттенков равно 256, при 16 битах – 65 536, а при значении 32 бита мы получим свыше четырех миллиардов оттенков. И это для каждого цветового канала! Конечно же, изображения с большей глубиной цвета будут занимать куда больший объем памяти. Помимо проблемы растущего объема файла, есть и другая проблема: некоторые команды цветовой коррекции и целые группы фильтров Photoshop не работают с изображениями в 16 бит/канал. Чтобы использовать все возможности программы, следует преобразовать такое изображение в режим 8 бит/канал.

Примечание

Хотя Adobe Photoshop поддерживает изображения в 32 бит/канал, следует знать, что они преобразуются в режим 16 бит/канал после первичной цветовой и яркостной коррекции. Полноценно редактировать и обрабатывать изображения в 32 бит/канал в Photoshop невозможно.

Глубину разрешения цвета можно изменить командами Image ? Mode (Изображение ? Режим) (рис. 8.2).

Рис. 8.2. Команды для смены цветового режима и изменения глубины разрешения цвета

Примечание

Прямое преобразование изображения из режима 8 бит/канал в режим 32 бит/канал невозможно – следует выполнить промежуточное преобразование в режим 16 бит/канал. Преобразование изображения из режима 32 бит/канал в меньшую глубину разреше ния цвета производится через окно HDR Conversion (Преобразование из режима HDR) с возможностью одновременной яркостной коррекции изображения.

Следующая глава

Photoshop: основные сведения об изображениях

В растровых изображениях для их представления используется прямоугольная сетка из элементов изображения (пикселов). Каждому пикселу соответствует определенное расположение и значение цвета. При работе с растровыми изображениями редактируются пикселы, а не объекты или фигуры. Растровые изображения — самый распространенный способ передачи таких нерастрированных изображений, как фотографии или цифровые рисунки, поскольку он позволяет наиболее эффективно передавать тонкие градации цвета и тонов.

Растровые изображения зависят от разрешения, то есть они содержат фиксированное количество пикселов. При сильном увеличении на экране или при печати с разрешением ниже первоначального теряются детали, а края становятся неровными.

Пример растрового изображения с различной степенью увеличения

Иногда для хранения растровых изображений требуется много места на диске, поэтому для уменьшения размера файлов при использовании в некоторых компонентах Creative Suite такие изображения часто требуют сжатия. Например, перед импортом изображения в макет его сжимают в приложении, где оно было создано.

Примечание.

В Adobe Illustrator можно создавать графические растровые эффекты для рисунков с помощью эффектов и стилей графики.

Векторные изображения (иногда называемые векторными фигурами или векторными объектами) состоят из линий и кривых, заданных векторами — математическими объектами, которые описывают изображение в соответствии с его геометрическими характеристиками.

Векторные изображения можно свободно перемещать и изменять без потери детализации и четкости, поскольку такие изображения не зависят от разрешения. Их края остаются четкими при изменении размера, печати на принтере PostScript, сохранении в PDF-файле, а также при импорте в приложение для работы с векторной графикой. Таким образом, векторные изображения — это наилучший выбор для иллюстраций, которые выводятся на различные носители и размер которых приходится часто изменять, например логотипы.

В качестве примера векторных изображений можно привести объекты, которые создаются в Adobe Creative Suite инструментами рисования и инструментами фигур. С помощью команд копирования и вставки можно использовать одни и те же векторные объекты в различных компонентах Creative Suite.

При использовании в одном документе сочетания векторных и растровых изображений следует помнить, что изображение не всегда выглядит одинаково на экране и на конечном носителе (отпечатанное в типографии или на принтере либо опубликованное на веб-странице). На качество итогового изображения влияют следующие факторы:

Многочисленные эффекты реализуются в изображениях с помощью частично прозрачных пикселов. Если изображение содержит прозрачные области, перед экспортом или печатью Photoshop выполняет процесс под названием сведение. В большинстве случаев процесс сведения по умолчанию работает превосходно. Но если изображение содержит сложные пересекающиеся области и должно быть выведено с высоким разрешением, то может потребоваться контрольный просмотр результатов сведения.

Количество пикселов на дюйм (ppi) в растровом изображении. Использование слишком низкого разрешения при подготовке изображения для печати приводит к созданию черновика — изображения с крупными, похожими на пятна пикселами. Использование слишком высокого разрешения (когда размер пикселов меньше минимального размера точки, которая может быть воспроизведена устройством вывода) увеличивает размер файла без повышения качества итогового изображения и замедляет процесс печати.

Разрешение принтера и линиатура растра

Число точек на дюйм (dpi) и число линий на дюйм (lpi) в полутоновом растре. Соотношение между разрешением изображения, разрешением принтера и линиатурой растра определяет качество детализации отпечатанного изображения.

Каждое изображение Photoshop содержит один или несколько каналов, каждый из которых хранит информацию о цветовых элементах изображения. Число используемых по умолчанию цветовых каналов изображения зависит от цветового режима. По умолчанию изображения в битовом режиме, режиме градаций серого, режиме дуотона и режиме индексированных цветов содержат один канал, изображения в режимах RGB и Lab содержат по три канала, а изображениях в режиме CMYK — четыре канала. Каналы можно добавлять в изображения всех типов, за исключением битовых. Дополнительные сведения см. в разделе Цветовые режимы.

Каналы цветных изображений являются в действительности полутоновыми изображениями, каждое из которых представляет отдельный цветовой компонент изображения. Например, изображение в режиме RGB содержит отдельные каналы для красного, зеленого и синего цветов.

Помимо цветовых каналов, в изображение можно включить альфа-каналы, которые используются в качестве масок для сохранения и редактирования выделений, а также каналы смесевой краски, которые используются для добавления смесевых цветов при печати. Для получения дополнительной информации см. раздел Основные сведения о каналах.

Битовая глубина определяет количество информации о цвете, доступное для каждого пиксела изображения. Чем больше битов информации о цвете выделено на каждый пиксел, тем больше количество доступных цветов и точнее их отображение. Например, изображение с битовой глубиной 1 содержит пикселы с двумя возможными значениями цветов: черным и белым. Изображение с битовой глубиной 8 может содержать 28 или 256 различных значений цвета. Изображения в режиме градаций серого с битовой глубиной 8 могут содержать 256 различных значений серого цвета.

RGB-изображения составлены их трех цветовых каналов. RGB-изображение c битовой глубиной 8 может содержать 256 различных значений для каждого канала, то есть всего может быть представлено более 16 миллионов цветовых значений. RGB-изображения с 8-битными каналами иногда называют 24-битными изображениями (8 бит x 3 канала = 24 бита данных на каждый пиксел).

Кроме изображений с 8-битными каналами, Photoshop может обрабатывать изображения с 16- или 32-битными каналами. Изображения с 32-битными каналами называются также изображениями с расширенным динамическим диапазоном (HDR-изображениями).

Поддержка в Photoshop изображений с глубиной 16 бит на канал

Photoshop позволяет работать с изображениями с глубиной 16 бит на канал в следующих режимах:

  • В режиме градаций серого, режиме RGB, режиме CMYK, режиме Lab и многоканальном цветовом режиме.

  • При обработке 16-битных изображений могут использоваться все инструменты на панели инструментов (за исключением инструмента «Архивная художественная кисть»).

  • Доступны команды коррекции цвета и тона изображения.

  • При обработке изображений с 16 битами на канал можно использовать как обычные, так и корректирующие слои.

  • Многие фильтры Photoshop можно использовать с 16-битными изображениями.

    Чтобы воспользоваться определенными функциями Photoshop, такими как фильтры, изображение с 16 битами на канал можно преобразовать в изображение с 8 битами на канал. Рекомендуется создать копию оригинального файла при помощи команды «Сохранить как» и работать с копией изображения, чтобы в оригинальном файле сохранилась полная информация о цвете с глубиной 16 бит на канал.

  1. Выполните одно из следующих действий.
    • Чтобы выполнить преобразование между 8 и 16 битами на канал, в меню «Изображение» > «Режим» выберите пункт «16 бит/канал» или «8 бит/канал».

    • Чтобы выполнить преобразование между 8 или 16 и 32 битами на канал, в меню «Изображение» > «Режим» выберите пункт «32 бит/канал».

Как изменить глубину цвета рисунка с 24 на 8?

Хочу сегодня Вам рассказать, как легко при помощи стандартных программ windows (  у меня XP) можно изменить глубину цвета фотографии со стандартных  24 на 8.

рисунок с глубиной цвета 8

На днях я столкнулась с небольшой проблемой, когда пыталась отправить скан документа с печатью в виде рисунка формата jpeg в налоговую инспекцию. Программа все время выдавала ошибку, что слишком большая глубина цвета. Что допускается только 8.

Вот я и стала с этим вопросом разбираться.

Глубина цвета –что за зверь такой?

Рисунок с глубиной цвета 24

Читаем Википедию:

Глубина́ цве́та (ка́чество цветопереда́чи, би́тность изображе́ния) — термин компьютерной графики, означающий количество бит (объём памяти), используемое для хранения и представления цвета при кодировании одного пикселя растровой графики или видеоизображения.

Часто выражается единицей бит на пиксел (англ. bits per pixel, bpp).

То есть, все таки, если Вы хотите качественную фотографию, то лучше использовать обычную 24 –ю глубину цвета.

Но, в такой ситуации, как была у меня, придется уменьшить качество цветопередачи снимка и уменьшить глубину цвета на 8.

Где посмотреть , какова глубина цвета на фотографии?

Это очень легко и просто 🙂

  1. Щелкаете правой мышкой по фотографии и выбираете внизу «Свойства»
  2. Затем на  вкладку «Сводка».
  3. Внимательно ищете строчку, в которой указана глубина цвета.

Меняем глубину цвета с 24 на 8.

  • Щелкаем по нашей фотографии правой кнопкой мыши. Выбираем «Открыть с помощью».
  • Далее выбираем обычную стандартную программу Point.
  • В окне программы просто сохраняем наше фото в формате Gif.
  • Проверяем глубину цвета в сохраненной фотографии по плану, перечисленному выше. Убеждаемся, что это 8-я глубина цвета.

Отправляем наш рисунок в налоговую или куда-то еще 🙂

Но, для своего сайта лучше использовать, конечно, фотографии с 24-й глубиной цвета, но сжатые. Как сжать фото для сайта я напишу в ближайшее время.

А о том, как самостоятельно сделать сайт, смотрите пошаговые уроки на нашем сайте:

  • Регистрируем хостинг
  • Устанавливаем тему на сайт
  • Контактная форма для сайта

Смотрите и другие уроки.

Понятие битовой глубины в фотошопе

Обучение фотошопу / УЧЕБНИК 17602 Нет комментариев

Возможно, вы слышали такие выражения как «8-бит» и «16-бит». Когда люди упоминают биты, они говорят о том, сколько цветов содержится в файле изображения. Цветовые режимы фотошопа определяют разрядность изображения (1, 8, 16 или 32 бит). Так как вы будете работать с этими характеристиками довольно часто (например, когда создаете новое изображение в диалоговом окне Новый вам предстоит выбрать цветовой режим и количество бит), полезно узнать, что эти цифры означают.

Бит — наименьшая единица измерения, используемая компьютерами для хранения информации. Каждый пиксель в изображении обладает битовой глубиной, которая контролирует сколько информации о цвете может содержать данный пиксель.

Так битовая глубина изображения определяет, сколько цветовой информации содержит данное изображение. Чем больше битовая глубина, тем больше цветов может отображаться в изображении. 

Рассмотрим вкратце варианты с различным числом бит в Photoshop.

1. В цветовом режиме Битовый формат пиксели могут быть только черными или белыми. Изображения в этом режиме называются 1-битными, потому что каждый пиксель может быть только одного цвета — черный или белый.

2. 8-битное изображение может содержать два значения в каждом бите, что равняется 256 возможным значениям цвета. Почему 256? Так как каждый из восьми бит может содержать два возможных значения, вы получаете 256 комбинаций.

С 256 комбинациями для каждого канала в изображении RGB у вас может быть более 16 миллионов цветов.

3. 16-битные изображения содержат 65536 цветов в одном канале. Они выглядят так же, как и другие изображения на экране, но занимают в два раза больше места на жестком диске. Такие изображения очень нравятся фотографам, потому что дополнительные цвета обеспечивают им большую гибкость при коррекции параметров Кривые и Уровни, даже несмотря на то, что более крупные размеры файлов могут очень сильно замедлить работу программы.

Кроме того, не все инструменты и фильтры работают с 16-битными изображениями, но список инструментов, работающих с ними, растет с каждой новой версией программы.

4. 32-битные изображения, которые относят к изображениям с расширенным динамическим диапазоном (High Dynamic Range, HDR), содержат больше цветов, чем вы можете себе представить. Но об этом пойдет речь в будущих статьях об HDR.

В основном, вы будете иметь дело с 8-битными изображениями, но если у вас есть фотоаппарат, делающий снимки с большей битовой глубиной, во что бы то ни стало, возьмите выходной и поэкспериментируйте, чтобы понять стоит ли ради разницы в качестве жертвовать пространством на жестком диске и скоростью редактирования.

Заметили ошибку в тексте — выделите ее и нажмите Ctrl + Enter. Спасибо!

Редактирование изображений в 8-битном и 16-битном цвете | Винсент Табора | High-Definition Pro

Есть ли разница между 8-битным и 16-битным цветом при редактировании цифровых изображений? Это то, что я немного изучил, потому что обычно для рабочего процесса редактора 8-битный цвет подходит. Однако 16-битный цвет имеет несколько преимуществ перед 8-битным, и это мы и обсудим.

Давайте начнем с обсуждения того, что мы называем битовой глубиной . Битовая глубина — это тональная вариация цвета изображения.Это количество единиц в пикселе, выраженное в битах . Обычно каждый цветной пиксель содержит три цвета RGB (красный, зеленый, синий), которые также называются каналами. Все остальные цвета представляют собой смесь трех основных цветов в RGB, которые в значительной степени могут определяться цветовым охватом. Это общее определение количества цветов, которые могут быть представлены на изображении. Это помогает определить битовая глубина изображения.

Изменение тона

Тон означает изменение темноты и яркости изображения.Таким образом, тональные вариации показывают вариации темного и светлого цвета.

Различные оттенки синего цвета, от темного до светлого.

Возьмем, например, синий цвет. В программе редактирования изображений вы можете использовать ползунки для настройки тонов. Яркость цветовой схемы RGB или чистый белый цвет представлены значениями:

R: 255
G: 255
B: 255

Абсолютно темный или чистый черный цвет представлен следующим образом:

R: 0
G: 0
B: 0

Тональные вариации могут быть выполнены с использованием различных значений для RGB.

Эти настройки могут быть выполнены с использованием точки белого и черного в разделе Изображение -> Коррекция -> Уровни в Photoshop CC .

Регулировка тонов с помощью уровней в Photoshop CC

Расчет количества тонов

В цифровых системах, включая визуализацию, только два значения представлены в виде двоичных чисел. Это 0 и 1, всего 2 значения. Чтобы получить общее количество тонов, вы принимаете значение битовой глубины в качестве показателя степени равного 2.Например, для 8-битного цвета вы вычисляете это следующим образом:

2⁸ = 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 = 256

8-битный цвет

В 8-битном цвете 2⁸ = 256 возможных тональных вариаций для каждого из цветов RGB. В цифровом изображении есть 3 канала, которые представляют цвета RGB в пикселе (элемент изображения). Каждый канал имеет 8 бит, поэтому у нас всего 24 бита на пиксель (8 для красного, 8 для зеленого, 8 для синего). Изображение может отображать в общей сложности 16 777 216 цветов (2²⁴).Это в миллионах цветов.

16-битный цвет

В 16-битном цвете существует 2¹⁶ = 65 536 возможных тональных вариаций для каждого из цветов RGB. Каждый канал имеет 16 бит, таким образом, у нас всего 48 бит на пиксель (16 для красного, 16 для зеленого, 16 для синего). Изображение может отображать в общей сложности 281 474 976 710 656 цветов (2⁴⁸). Это триллионы цветов.

Примечание. В Photoshop 16 бит фактически равняются 15 + 1 битам. 16-й бит фактически добавляется из значений первых 15 бит. Это означает, что существует только 15 + 1 возможных значений или 2¹⁵ + 1 = 32 768 +1 = 32 769.Если вам интересно узнать, почему Adobe сделала это, вот ссылка на дополнительную информацию по этому поводу. (Примечание: это было сделано для более быстрой математики, потому что мы можем использовать битовые сдвиги вместо деления).

Что лучше или лучше?

В идеале лучше всего было бы 16 бит, потому что он может отображать больше тональных вариаций. Несмотря на это, человеческий глаз действительно не видит так много оттенков цвета. Гибкость — вот что делает работу с 16-битными изображениями лучшей для редакторов. Когда вы редактируете изображение много раз, проблема заключается в потере деталей.Вы можете ощутить на изображении то, что называется полосой . При работе с 16-битными изображениями вы все равно теряете детали, но, поскольку у вас так много доступных тональных вариаций цвета, это не слишком сильно влияет на изображение.

Давайте посмотрим, что происходит, когда мы редактируем изображение в 8-битном и 16-битном режимах. Вы можете изменить битовую глубину в Photoshop CC, перейдя в Image -> Mode , а затем выберите 8 бит / канал или 16 бит / канал .

8-бит (вверху), 16-бит (внизу)

После настройки кривых на изображении 8-битное изображение показало некоторые признаки полос, в то время как 16-битное изображение осталось более плотным.Это показывает, почему лучше всего ретушировать высококачественные изображения в 16-битном режиме. После этого изображение можно преобразовать обратно в 8-битное.

16-бит (вверху), 8-бит (внизу)

Причина, по которой редактировать в 16-битном формате, но конвертировать обратно в 8-битный формат, заключается в том, что большинство приложений считывают изображения как 8-битные. Изображение может отображаться с неточностями, если приложение не поддерживает 16-битный цвет.

Хотя 16 бит лучше 8 бит на основе тональных вариаций, он может быть не идеальным для определенного вывода. Один из конкретных типов приложений, которые лучше подходят для 8-битной печати, — это коммерческая печать.Некоторые принтеры даже укажут это в своей документации, потому что 8-разрядная версия поддерживается намного лучше, чем 16-разрядная. 16-битный цвет — это слишком много тональных диапазонов для определенных приложений. Он не сможет воспроизвести все цвета, которые способно отобразить 16-битное изображение. Это может привести к несовпадению цветов или даже к худшему. В этом случае 8-битный цвет обеспечивает наилучшее соответствие цвета для вывода.

Введение: бит на пиксель и связанные идеи

Терминология для форматов изображений может сбивать с толку, потому что часто существует несколько способов описания одного и того же формата.В этом разделе объясняется, что означают эти термины.

Использование высоких битрейтов

Преимущество использования изображений с высокой скоростью передачи данных заключается в том, что к изображению применяется обработка изображения, такая как выравнивание. Выравнивание сжимает или растягивает тональный диапазон изображения. Когда они выполняются на изображениях True Color, имеющих 256 оттенков на канал, могут возникнуть пробелы. Это называется постеризацией и проявляется в виде скачков или полос по цвету и яркости. При использовании 65 536 оттенков постеризация менее вероятна.Высокая скорость передачи данных также является преимуществом, когда представляют интерес мелкие детали изображения. Примером может служить медицинский образ. При поиске незрелых опухолей мелкие детали обрезаются или округляются в 8-битных изображениях на канал.

1-битное изображение

Если изображение имеет 1 бит на пиксель, оно также называется 1-битным изображением, черно-белым изображением, двухцветным изображением или битональным изображением. Два — это количество разных цветов, которые могут быть получены при использовании данных изображения в качестве 1-битных индексов палитры.Палитра может содержать другие цвета, кроме черного и белого, хотя чаще всего используются черный и белый.

4-битное изображение

Если изображение имеет 4 бита на пиксель, оно также называется 4-битным изображением или 16-цветным изображением. Шестнадцать — это количество различных цветов, которые могут быть получены при использовании данных изображения в качестве 4-битных индексов палитры.

8-битное изображение

Если изображение имеет 8 бит на пиксель, оно также называется 8-битным изображением или 256-цветным изображением. Двести пятьдесят шесть — это количество разных цветов, которое может быть достигнуто при использовании данных изображения в качестве 8-битных индексов для массива цветов, называемого палитрой.

16-битное изображение

Если изображение имеет размер 16 бит на пиксель, оно также называется 16-битным изображением, цветным изображением или цветным изображением 32K. Тридцать две тысячи — это примерно количество разных цветов, которые могут быть представлены 16 битами, где есть 5 бит для каждого из красного, зеленого и синего значений, 16-й бит может быть альфа-битом. (Устройства, которые определяют поддержку цвета 64K, также относятся к 16-битным изображениям, но они считают оставшийся бит.)

24-битное изображение

Если изображение имеет 24 бита на пиксель, оно также называется 24-битным изображением, полноцветным изображением или 16-мегапиксельным цветным изображением.Шестнадцать миллионов — это примерно количество разных цветов, которые могут быть представлены 24 битами, где есть 8 бит для каждого из значений красного, зеленого и синего (RGB).

32-битное изображение

Есть два типа 32-битных изображений:

  • 32-битный CMYK в некоторой степени эквивалентен 24-битному RGB, где дополнительный байт содержит только информацию о цвете (дополнительная цветовая плоскость). Это специализированные полноцветные изображения, которые часто используются для цветной печати. LEADTOOLS по умолчанию преобразует значения CMYK в 24-битные значения RGB при загрузке этих изображений.
  • RGB + A — это 24-битное изображение RGB с дополнительным 8-битным альфа-каналом, обычно используемым для прозрачности.

48-битное изображение

48-битные изображения аналогичны 24-битным изображениям. У них есть три цветовых канала RGB, но по 16 бит на канал. Каждый канал поддерживает 65 536 оттенков цвета. Когда они объединены, изображение будет иметь 281,5 триллиона смешанных цветов.

64-битный образ

64-битные изображения похожи на 32-битные и 48-битные изображения. У них есть три 16-битных цветовых канала RGB и дополнительный 16-битный канал (альфа-канал), который обычно используется для информации о прозрачности

Если изображение в оттенках серого, его красный, зеленый и синий значения одинаковы, а значения увеличиваются от наименьшего к наибольшему.Например, 8-битное изображение в градациях серого имеет 256 оттенков серого со значениями от 0 до 255. LEADTOOLS поддерживает 4, 8, 12, 16 и 32-битные черно-белые упорядоченные оттенки серого, обратные оттенки серого и неупорядоченные изображения в оттенках серого. . Поддержка 12-, 16- и 32-битных изображений в оттенках серого доступна только в Document / Medical. См. Раздел «Изображения в оттенках серого» для получения дополнительной информации.

битовая глубина

битовая глубина

Битовая глубина определяет количество уникальных цветов. доступно в цветовой палитре изображения в виде числа нулей и единиц, или «биты», которые используются для определения каждого цвета.Это не значит, что изображение обязательно использует все эти цвета, но вместо этого может указывать цвета с таким уровнем точности. Для изображения в градациях серого битовая глубина количественно определяет сколько уникальных оттенков доступно. Изображения с более высокой битовой глубиной можно кодировать больше оттенков или цветов, так как есть больше комбинаций нулей и единиц доступный.

Терминология

Создается каждый цветной пиксель цифрового изображения через некую комбинацию трех основных цветов: красного, зеленого и синего.

Каждый основной цвет часто называют «цветным». канал «и может иметь любой диапазон значений интенсивности, определяемый его битовой глубиной.

Битовая глубина для каждого основного цвета называется «бит на канал». «Бит на пиксель» (бит на пиксель) относится к сумме битов в все три цветовых канала и представляет общее количество цветов, доступных в каждом пиксель.

Часто возникает путаница с цветными изображениями потому что может быть неясно, относится ли опубликованное число к битам на пиксель или бит на канал.Использование суффикса «bpp» помогает различать эти два термина.

Пример

Большинство цветных изображений с цифровых камер имеют минимум 8 бит на канал, поэтому они могут использовать всего восемь нулей и единиц. Этот позволяет 2 8 или 256 различных комбинаций, преобразованных в 256 разные значения интенсивности для каждого основного цвета. Когда все три основных цвета объединяются в каждом пикселе, это позволяет получить до 2 8 * 3 или 16 777 216 разных цветов, или «истинный цвет».»Это называется 24 бита на пиксель, поскольку каждый пиксель состоит из трех 8-битных цветовых каналов. Количество цветов, доступных для любого X-битного изображения, составляет всего 2 X , если X относится к бит на пиксель и 2 3X , если X относится к битам на канал.

Сравнение

В следующей таблице показаны разные изображения типы в битах (битовая глубина) и общее количество доступных значений цвета.

Один бит может хранить два значения (якобы ноль и один, но для наших целей более полезно думать об этом как о черном или белый), тогда как 2 бита могут хранить четыре возможных значения (черный, белый и два оттенки серого) и так далее.Файлы цифровых изображений хранятся с использованием 8 или 16 биты для каждого из трех цветовых (красный, зеленый, синий) каналов, которые определяют пиксель значения и изображения HDR (расширенный динамический диапазон) обрабатываются и сохраняются как 32-битные изображений.

8 бит против 16 бит

Разница между 8-битным и 16-битным изображением файл — это количество тональных значений, которые могут быть записаны. (Все, что больше 8 бит на канал обычно обозначается как старший бит .) 8 бит на канал захват содержит до 256 тональных значений для каждого из трех цветовых каналов, потому что каждый бит может хранить одно из двух возможных значений, а всего 8 бит. Это означает, что два возведены в степень восьми, что дает 256 возможные тональные значения. 16-битное изображение может хранить до 65 536 тональных значений на канала, или два возведены в степень 16. Фактически аналого-цифровой преобразование, которое происходит в цифровых камерах, поддерживает 8 бит (256 тональных значений на канал), 12 бит (4096 тональных значений на канал), 14 бит (16 384 тональных значений на канал) или 16 бит (65 536 тональных значений на канал) с большинство камер используют 12 или 14 бит.При работе с однократной экспозицией ПО для обработки изображений поддерживает только 8-битный и 16-битный режимы на канал; что-нибудь сверх 8 бит на канал будут сохранены как изображение с 16 битами на канал, даже если изображение на самом деле не содержит такого уровня информации.

Когда вы начинаете с изображения с высоким битом путем захвата изображения в формате файла RAW, вы получите больше тональной информации, когда вносите свои коррективы. Даже если ваши настройки, например, увеличивают контраст или другие изменения вызывают потерю определенных тональных значений, огромное количество доступные значения означают, что вы почти наверняка получите намного больше тональных значений на канал, чем если бы вы начали с 8-битного файла.Это означает, что даже при относительно больших изменениях в файле с высоким битом вы все равно можете получить идеально гладкие градации на конечном выходе.

Работа в режиме 16 бит на канал предлагает ряд преимуществ, не последнее из которых помогает обеспечить плавную градацию тон и цвет в изображении, даже с применением сильных корректировок к изображению. Поскольку битовая глубина увеличивается вдвое для 16-битного изображения на канал относительно изображения с 8 битами на канал, это означает, что фактический размер файла будет двойной.Однако, поскольку качество изображения является нашей главной заботой, мы чувствуем, что преимущества высокоразрядного рабочего потока намного превышают (относительно небольшую) дополнительную память затрат и других недостатков, поэтому рекомендуем всегда работать в 16-битный поканальный режим.

Подсказки

  • Человеческий глаз может различить только около 10 миллионов разных цветов, поэтому сохранение изображения с разрешением более 24 бит на пиксель является чрезмерным, если единственная цель — просмотр. С другой стороны, изображения с большим количеством чем 24 бит на пиксель по-прежнему весьма полезны, поскольку они лучше выдерживают Постобработка.
  • Градации цвета в изображениях с разрядностью менее 8 бит на цветовой канал хорошо видно на гистограмме изображения.
  • Доступные настройки битовой глубины зависят от тип файла. Стандартные файлы JPEG и TIFF могут использовать только 8-битные и 16-битные файлы. канал соответственно.

Битовая глубина изображения | Shutha

Напоминание о том, что такое «бит»

Возможно, стоит начать с того, чтобы напомнить вам, что такое «бит».Помните, что каждый пиксель — это просто двоичное число, представляющее его цвет. Помните также, что для представления 256 тонов в пикселе потребовалось двоичное число длиной 8 цифр (11111111), чтобы представить это количество тонов. Теперь каждая цифра в этом числе представляет собой 1 бит информации, и поэтому мы получили цвет пикселя, представленный числом размером 8 бит. Таким образом, количество возможных цветов пикселя в оттенках серого составляет 256 цветов, и это представлено двоичным числом с глубиной 8 бит.’

Теперь это число не обязательно должно иметь глубину 8 бит. Он может иметь длину 10, 12, 14 или 16 бит, и каждый раз, когда он становится длиннее, он может представлять намного больше вариаций цвета.

Таким образом, «вес» одного пикселя в градациях серого составляет 8 бит, который также известен как 1 байт (8 бит = 1 байт в компьютерном языке). Но это также может быть 16 бит, что составляет 2 байта.

И вес 8-битного изображения RGB в 3 раза больше, потому что есть одно 8-значное число для каждого цветового канала в пикселе RGB — 1 для красного канала, 1 для зеленого канала и 1 для синего канала, что делает он размером 3 байта.Но это изображение RGB может иметь глубину цвета 16 бит, и в этом случае каждый из трех цветовых каналов будет иметь номер длиной 16 цифр, то есть размером 16 бит, что составляет 2 байта на канал цвета, что означает, что каждый Размер пикселя 16-битного изображения RGB составляет 6 байтов.

Реальное преимущество 16-битного изображения перед 8-битным, однако, заключается не в размере файла, а в вариациях цвета, которые оно представляет.

Битовая глубина и Photoshop

Любое изображение на доцифровой стадии, будь то фотографируемая сцена или сканируемая аналоговая пленка (например, 35-миллиметровый негатив или прозрачная пленка), имеет непрерывный диапазон тонов.Однако после цифровой фотографии или сканирования цифровой файл записывается путем разделения изображения на несколько уровней тона. Это может быть от 8 до 16 бит на канал цвета в зависимости от программного обеспечения сканера и ограничений оборудования.

Рис. 1 Реальность, которую мы воспринимаем человеческим глазом, — это непрерывный тон. Однако, когда он снимается на сканер или цифровую камеру, каждый пиксель, представляющий эту реальность, должен быть представлен двоичным числом определенной длины или битовой глубины.«Как только изображение переносится в Photoshop, оно рассматривается как 8-битное или 16-битное изображение. После того, как кто-то работал с изображением, вам всегда нужно выводить для других в 8-битном формате, поскольку это то, с чем работает отрасль.

Независимо от того, сколько уровней камера или сканер может обнаружить и сохранить, файл может быть только в 8- или 16-битном формате, когда он открыт в Photoshop. Если камера или отсканированное изображение имеют что-то вроде 12-битного, то экспорт как 16-битный файл в Photoshop не улучшает 12-битное сканирование; он просто гарантирует, что будут сохранены полные 12 бит.12-битное изображение, импортированное как 16-битный файл, по-прежнему содержит только 12 бит информации об уровне.

16-битный файл имеет в два раза больше двоичных цифр для каждого канала RGB, но все равно имеет то же количество пикселей. Но поскольку каждый пиксель содержит вдвое больше информации, это означает, что размер 16-битного файла также вдвое превышает размер рабочего файла, чем 8-битного файла. В конце концов, какой бы битовой глубиной ни были изображения, которые были захвачены, а затем обработаны, конечный результат, представленный публике, должен быть в 8-битном формате, поскольку большая часть производства изображений не распознает 16-битные изображения.

ПРИМЕЧАНИЕ: Существуют также 1-битные изображения, но они не будут использоваться для фотографий, поскольку они могут содержать только два тона черного и белого. Photoshop 9 представил 32-битный формат изображения, но он предназначен только для специальных целей.

Вариации тона

Настоящее преимущество изображений с более высокой битовой глубиной — это вариации цвета, которые они могут отображать. Однако это не так важно для человеческого глаза.16 = 65 536), что намного превосходит то, что может видеть человеческий глаз. Тем не менее, сканирование в 16-битном режиме дает реальные преимущества. Возьмем, к примеру, это изображение ниже.

Рис. 2 Изображение вверху сильно недоэкспонировано. Гистограмма ниже показывает, как она была сжата до небольшой части общего тонального диапазона.

Рис. 3 Поскольку тональный диапазон изображения ограничен такой небольшой частью общего тонального диапазона, он потребует значительного растяжения.8-битное изображение, которое в любом случае состоит только из 256 тонов, будет, по всей вероятности, постеризовано, потому что 80 тонов, представленных в данный момент в изображении, будут растянуты на 256 тонов. 16-битное изображение, которое имеет возможные 65 536 тоновых уровней, будет иметь более чем достаточно данных для распространения по всему тональному диапазону, даже если только 30%, если тона представлены.

Изображение выше имеет очень ровный диапазон тонов (сделано специально для иллюстрации). Статистика гистограммы показывает, что уровни только от 0 до 80, что составляет менее одной трети полного диапазона 256 (указано).Вместо этого 8 уровней. Это 20 480, что более чем достаточно для последних 256 необходимых тонов. На этом этапе, до того как изображение будет исправлено, гистограмма будет выглядеть одинаково как для 8-, так и для 16-битных изображений. Итак, займемся исправлением.

Рис. 4 Изображение исправлено с помощью инструмента «Уровни» в Photoshop.

Рис. 5 Гистограмма 8-битного изображения (слева) показывает промежутки, где 80 тональных уровней были распределены по 256 тональным уровням. Гистограмма для 16-битного изображения (справа) не показывает пропусков в тональном диапазоне, потому что 20 480 тональных уровней были распределены по 256 тональным уровням.

После того, как сканирование было исправлено путем выделения диапазона в инструменте «Уровни» в Photoshop, разница между 8- и 16-битными версиями теперь проявляется в гистограммах. 8-битная гистограмма сломана. Для начала у него было только 80 уровней, а это значит, что между уровнями нужно было добавить промежутки, чтобы покрыть 256 тональное пространство. Но результат все равно 80 уровней. С другой стороны, 16-битное изображение имело 20 480 уровней вместо 80, поэтому для заполнения 256 тонального пространства не нужно было добавлять промежутки.Когда 16-битное изображение преобразуется в 8-битное после исправления, в результате получается 256 полных тонов.

Когда уровни изображения разнесены слишком далеко, существует реальный риск постеризации при работе с 8-битным изображением. Однако для большинства производственных работ вы можете не заметить реального улучшения качества изображения, поэтому нужно поэкспериментировать, чтобы увидеть, что лучше всего соответствует вашим стандартам качества и рабочему процессу. Однако именно по этой причине сканирование архивного качества всегда выполняется с 16-битной точностью.

Вверх по основам цифровой обработки изображений
Вернуться к тональному диапазону
В градациях серого v «Серый RGB»

оттенков серого | Исследовательские услуги

(Из-за размера некоторых изображений PDF-файл доступен здесь)

Сегодня мы собираемся обсудить важность 12-битных изображений по сравнению с 8-битными изображениями.Мы собираемся рассмотреть влияние битовой глубины как на изображения, так и на гистограмму изображения. Чтобы проверить это, мы собираемся использовать изображение ландшафта, которое было отрендерено с разной битовой глубиной, а затем добавим некоторые биологические изображения. Ниже представлено неизмененное изображение. (Пейзажные изображения и пояснения были взяты с http://laurashoe.com/2011/08/09/8-versus-16-bit-what-does-it-really-mean/)

Гистограмма изображения представляет собой гистограмму с яркостью пикселей (в диапазоне от черного слева до белого справа), являющейся горизонтальной осью и.количество пикселей, имеющих эту интенсивность, является вертикальной осью. Яркое изображение будет содержать в основном пиксели с высокой интенсивностью, поэтому пик или пики гистограммы будут справа. На темном изображении гистограмма будет в основном слева. Ниже приведена гистограмма для изображения выше. Ясно, что это умеренно яркое изображение.

Для каждого пикселя в полутоновом изображении интенсивность сохраняется как целое число. Битовая глубина означает, сколько целочисленных уровней используется для кодирования интенсивности.Если ваша камера могла захватить только однобитовое изображение (обычно известное как двоичное изображение), единственными возможными значениями были бы 0 или 1, а единственные оттенки, которые были бы представлены, были бы черным или белым:

Изображение с битовой глубиной единицы

Как видите, деталей очень мало, так как нет оттенков серого.

Если бы битовая глубина изображения равнялась двум, было бы четыре значения (0, 1, 2 и 3), а изображение было бы в четырех оттенках черного, темно-серого, светло-серого и белого:

Изображение с битовой глубиной два

Обратите внимание, что мы получили некоторые детали, но качество изображения все еще низкое.На гистограмме этого изображения ниже мы видим огромные промежутки между тонами. Это называется «прерывистостью» или «постеризацией». Другой способ восприятия волнения состоит в том, что он указывает на то, что в уровнях серого отсутствует информация, которая не была закодирована.

Гистограмма для 2-битного изображения

Давайте рассмотрим то же изображение с глубиной цвета 5, что составляет 2 5 или 32 возможных значения.

Изображение с битовой глубиной 5

На 5-битном изображении мы получили большое количество деталей, но все еще есть очевидная постеризация в небе — обратите внимание на резкие, нереалистичные переходы в уровнях серого.Гистограмма также показывает волнение:

Гистограмма для 5-битного изображения

Давайте рассмотрим 8-битное изображение, которое допускает 2 8 или 256 уровней серого.

Изображение с битовой глубиной 8

Гистограмма 8-битного изображения

На этом изображении показаны все детали сцены без видимой постеризации, а гистограмма выглядит намного лучше. Так почему бы не остановиться на этом, с 8 битами и 256 значениями?

При флуоресцентной визуализации биологических образцов проблема остановки на 8 битах имеет двоякое значение.Первая проблема заключается в том, что если вы хотите улучшить контрастность изображения в Photoshop (и когда вы все же улучшаете изображение, всегда полезно признать, что вы это сделали), вы расширяете тональный диапазон изображения в некотором диапазоне уровней. . Это может вызвать волнение и потерю мелких деталей.

Затемненное 8-битное изображение с повышенной контрастностью.

Гистограмма 8-битного изображения с повышенной контрастностью

Обратите внимание, как процесс улучшения раздвинул гистограмму.Чем больше вы нажимаете на улучшение, тем больше вы увеличиваете промежутки в гистограмме. 256 значений часто бывает недостаточно, потому что улучшение может привести к потере мелких деталей.

С другой стороны, 12-битные файлы содержат 4096 тонов, а 16-битные файлы — более 65 000. Это намного лучше, и почти при любых манипуляциях, которые вы можете выполнить с изображением, оно сохранит мельчайшие детали. Вот гистограмма 12-битной версии вышеупомянутого изображения с затемнением и повышенным контрастом.

Гистограмма 12-битной версии с затемнением и увеличением контрастности

Чтобы иметь этот дополнительный «запас по редактированию», вы должны захватить изображение с высокой битовой глубиной, 12- или 16-битное изображение. Обратной стороной более высокой битовой глубины являются файлы изображений большего размера, но в большинстве случаев это больше не проблема.

Вторая проблема — это когда мы хотим проанализировать флуоресцентное изображение; наш первый процесс сегментации — применить порог. При 256 уровнях серого шаг между черным и белым является грубым, и мы можем получить гораздо более тонкую сегментацию изображения, используя 12-битное изображение.

В биологической флуоресцентной визуализации большая битовая глубина позволяет отображать как очень тусклые, так и очень яркие объекты. Кроме того, это позволяет устанавливать пороговые значения с более тонкой дискриминацией. Ниже приведены два примера биологического изображения, визуализированного в 12-битном и 8-битном форматах.

12-битное изображение 8-битное изображение

12-битное изображение 8-битное изображение

12-битный нижний предел установлен на 750 8-битный нижний предел установлен на 46

На обоих изображениях пороговыми значениями было выбрано чуть более 3000 пикселей.12-битное изображение имеет 4096 уровней серого по сравнению с 8-битным изображением 256. Каждый отдельный уровень серого в 8-битном изображении в 16 раз больше, чем один уровень серого в 12-битном изображении.

Для иллюстрации возьмем те же изображения и увеличим нижний предел на 40 уровней серого.

12-битное изображение 8-битное изображение

Нижний предел 12-битного порога установлен на 790 Нижний предел 8-битного порога установлен на 86

Если нижний уровень порога увеличивается на 40 уровней серого в каждой выборке, в 12-битном изображении выделено 3013 пикселей, а в 8-битном изображении — только 2315.Таким образом, мы видим, что при увеличении нижнего предела на 40 на 12-битном изображении потеряно менее процента выделенной области по сравнению с потерей почти 25% выделенной области на 8-битном изображении.

В заключение, всегда лучше снимать изображения с более высокой битовой глубиной.

Что такое битовая глубина для спутниковых данных (и изображений)

Что такое битовая глубина

Битовая глубина — это количество деталей в каждом пикселе, выраженное в битах.

1-битный растр содержит два значения (ноль и единицу). В то время как 8-битный растр находится в диапазоне от 0 до 255 (всего 256 значений).

Однобитовый растр дает два оттенка — просто черный и белый — или да и нет. 8-битный растр даст 256 оттенков серого.

Широкий диапазон значений позволяет значениям пикселей различать очень незначительные различия в энергии. Понятно? Давайте изучим это еще немного:

8-битные против 4-битных против 2-битных изображений

В приведенном ниже примере 8-бит показано побережье Токио с двумя разными битовыми глубинами.Каждая полоса (красный, зеленый и синий) имеет 256 цветов и глубину пикселей 8. 2 8 = 256

Радиометрическое разрешение 8 бит | Sentinel 2 — Tokyo Coast

А вот то же изображение в 4-битном только с 16 цветами. 2 4 = 16

Радиометрическое разрешение 4 бита | Sentinel 2 — Tokyo Coast

4-битное изображение имеет меньшее разнообразие пикселей, чем классическая игра Nintendo. В то время как 8-битное изображение обеспечивает больше оттенков в каждой полосе, всего 256 оттенков.

Вы теряете много качества без диапазона затемнения, как видно на этом 2-битном изображении :

Радиометрическое разрешение 2 бита | Sentinel 2 — Tokyo Coast

Примеры битовой глубины для спутников

Точный диапазон цифровых чисел (DN), который использует датчик, зависит от его радиометрического разрешения.

Например:

  • Мультиспектральный датчик Landsat (MSS) измеряет излучение по шкале 0–63 DN.
  • Landsat Thematic Mapper (TM) измеряет его по шкале от 0 до 255.
  • Изображение
  • Landsat-8 в 16-битном радиометрическом разрешении (в диапазоне от 0 до 65535).

Как правило, битовая глубина с годами увеличивалась по мере улучшения качества датчиков.

Спектральное, пространственное и радиометрическое разрешение

Вы не обязательно улучшите качество изображения с более высоким радиометрическим разрешением.

Это приведет к большему диапазону значений для каждого пикселя. Но это также зависит от пространственного и спектрального разрешения .

Датчик должен обеспечивать баланс между спектральным, пространственным и радиометрическим разрешением.

При более высоком пространственном разрешении на пиксель обнаруживается на минус энергии земли. Меньшие пиксели означают уменьшение площади земли. Обратной к датчику восходящей энергии будет меньше. В этом случае вам придется расширить диапазон длин волн, чтобы увеличить количество регистрируемой энергии.

Каждый датчик имеет определенную цель. Например, меньшее пространственное разрешение (большие пиксели) компенсирует размер пикселя, но обеспечивает большее спектральное и радиометрическое разрешение.

Пространственное разрешение: низкое | Средний | Высокая глубина

бит и размер файла

Более высокое радиометрическое разрешение означает компромисс. По мере увеличения глубины в пикселях размер файла также увеличивается.

  • 8-битный образ Sentinel Токио — 355 МБ
  • 4-битный образ Токио Sentinel 46 МБ
  • А 2-битный образ Токио в Sentinel занимает всего 12 МБ

Если проблема с хранением файлов, учитывайте битовую глубину изображения.Более низкий диапазон значений в изображении означает меньше потребляемой памяти (но также и меньшее качество).

Отдельно отметим, что вы можете уменьшить размер файла, выбрав методы сжатия с потерями и без потерь.

Сжатие с потерями (например, JPEG) навсегда удаляет определенную информацию (особенно избыточную информацию) (даже если пользователь может этого не заметить). Однако сжатие без потерь (например, LZ77) сохраняет значения во время сжатия, а размер файла также уменьшается.

ПОДРОБНЕЕ: Сжатие и кодирование изображений для растровых данных

Что дальше?

Теперь, когда у вас есть базовые знания о том, как работает радиометрическое разрешение…

Убедитесь сами, сколько деталей в пикселе…

Сделайте снимок со спутника и преобразуйте его из 8-битного в 4-битный.В ArcGIS выберите Инструменты управления данными> Растр> Набор растровых данных> Копировать растр. Обязательно масштабируйте растр, чтобы значения пикселей масштабировались от большей к меньшей битовой глубине.

Вы увидите, как уменьшается количество деталей в каждом пикселе, и эта потеря информации может дорого обойтись приложениям дистанционного зондирования. С другой стороны, это может сэкономить вам гигабайты места для хранения файлов.

8-бит, 10-бит, что все это значит для ваших видео?

Цифровая фотография значительно усложнила фотоаппарат, и когда мы занялись видео, мы вошли в совершенно новый мир.Новейшие беззеркальные камеры и зеркалки — это невероятно мощные устройства для создания видео с записью 4K со скоростью до 60 кадров в секунду. Некоторые даже предлагают расширенные режимы, которые увеличивают спецификации до 10-битного через HDMI, имеют различные варианты дискретизации, включая 4: 2: 0 и 4: 2: 2, и есть много с логарифмическими или логарифмическими профилями гаммы. Переход к видео с неподвижного фото-фона может означать, что все эти настройки могут быть довольно запутанными, если вы хотите перейти к видео-функциям вашей системы, поэтому вот краткое изложение некоторых из наиболее важных, особенно с новыми вариантами, которые еще лучше и предлагают существенные обновления.

Лучшая ставка — битовая глубина

До последних двух лет получить 10-битную беззеркальную камеру было почти невозможно. Сегодня у нас есть доступные варианты, такие как Panasonic GH5S и Fujifilm X-T3, чтобы дать нам эти ранее предназначенные только для кино характеристики. Это огромное улучшение для стрелков. Повышение битовой глубины — лучший способ захвата видео самого высокого качества, включая увеличение динамического диапазона и цветопередачи. Раньше большая часть видео была ограничена 8-битным форматом, что хорошо для многих вещей, но не идеально, если вы собираетесь выполнять профессиональную работу или снимать кадры с использованием профиля гаммы журнала.Я объясню.

Цифровая беззеркальная камера Panasonic Lumix DC-GH5S Micro Four Thirds

Многие камеры могут записывать 8-битное видео внутренне. С точки зрения фотографии, это эквивалент JPEG. Теперь необработанные неподвижные изображения потребительского уровня, как правило, представляют собой 12- или 14-битные записи (некоторые профессиональные опции предоставляют 16-битные). Представьте, что вы работаете с JPEG и можете с трудом восстановить детали в тенях, вернуть свет или даже просто изменить цвета, чтобы они выглядели лучше. Затем, когда вы открываете необработанную версию, у вас есть целый мир новых данных для работы, с которыми вы можете тянуть и тянуть, сколько душе угодно.Каждый скачок в битовой глубине — это резкое изменение данных, поэтому, хотя 10-битное видео еще не так хорошо, как необработанное, переход от 8-битного к 10-битному — это огромно.

Говоря техническим языком, 8-битный файл работает с RGB, используя 256 уровней на канал, а 10-битный скачок до 1024 уровней на канал. Это означает, что 10-битное изображение может отображать до 1,07 миллиарда цветов, а 8-битная фотография может отображать только 16,7 миллиона. Но файлы JPEG выглядят хорошо, так какая разница? Фактически, если вы собираетесь просто сохранить это на YouTube или Facebook, вам может не понадобиться более 8 бит.Если вы вообще собираетесь редактировать видео, вы можете быстро увидеть разницу. 8-битное видео склонно к образованию полос, когда вы начинаете манипулировать областями, требующими плавного градиента цвета. Закат — отличный пример, потому что вы можете видеть моменты, когда он перескакивает от одного цвета к другому вместо того, чтобы делать плавный переход.

Еще одно преимущество этих дополнительных данных — использование логарифмической гаммы. Эти ультраплоские настройки максимально увеличивают динамический диапазон отснятого материала, в частности, чтобы их колорист мог выделить столько деталей, сколько им нужно, чтобы получить желаемый вид.Это, очевидно, требует больших манипуляций при публикации, потому что это практически невозможно смотреть прямо из камеры. С 10-битной версией у вас будет больше цвета для работы и более плавные переходы, а это означает, что вы можете делать больше во время работы с ним.

Есть еще одно последнее замечание, когда дело доходит до глубины цвета: то, что камера может это делать, не означает, что так будет всегда. Важно выяснить, возможна ли 10-битная запись только с помощью внешнего записывающего устройства. Многие камеры не могут обрабатывать все эти несжатые данные внутренне — возьмите Nikon Z6 и Canon EOS R в качестве примеров — поэтому они будут отправлять сигнал прямо через выход HDMI, который является 10-битным, который затем может быть захвачен внешними устройствами, такими как как Atomos Ninja V.Теперь возникает вопрос, окупаются ли эти дополнительные расходы и вес для вашей съемки. В отпуске и снимаете видеоблог? Возможно нет. Снимая короткометражку, вы планируете участвовать в фестивалях? Определенно помогает. Работаете над документальным фильмом в удаленном месте? Может быть? Зависит от ваших ресурсов и потребностей для конкретной съемки.

Atomos Ninja V 5-дюймовый монитор записи HDMI 4K

Если вы хотите / нуждаетесь в наилучшем качестве, убедитесь, что вы выбираете более высокую битовую глубину, потому что они будут иметь наибольшее влияние на ваш отснятый материал.

Субдискретизация цветности, Sidekick битовой глубины

Рядом с битовой глубиной обычно находится строка чисел в виде строк 4: 2: 2 или 4: 2: 0 или, если вам повезет, 4: 4: 4. Он называется субдискретизацией цветности и указывает, сколько информации о цвете записывается на уровне пикселей. Как правило, видео может уйти с меньшим цветовым разрешением, поскольку оно может производить выборку из близлежащих пикселей для создания полного изображения, которое выглядит очень хорошо. 4: 4: 4 является лучшим и означает, что субдискретизация не происходит, то есть каждый пиксель имеет свою собственную информацию о цвете.4: 2: 2 очень распространен, и его сокращение — уменьшение вдвое горизонтального разрешения при сохранении полного вертикального разрешения. 4: 2: 0 — это, пожалуй, то, что видит большинство людей при внутренней записи на беззеркальную камеру или зеркальную камеру — это вдвое уменьшает как вертикальное, так и горизонтальное разрешение. Помните, что это относится только к разрешению цвета, а не к яркости.

Когда вы посмотрите видео, вы, скорее всего, не заметите здесь различий. Многие видео заканчиваются в низком разрешении 4: 2: 0. Это отличный способ снизить скорость передачи данных.Это может повлиять на четкость краев или контрастные цвета. Когда вы удаляете какое-то цветовое разрешение, в конечном итоге происходит то, что игрок должен оценить промежуточные значения на основе ближайших сохраненных значений. Если значения контрастные, это может привести к их смешиванию, когда вы этого не хотите, размывая края. Это может не сильно повлиять на съемку в реальном мире; однако все становится сложнее, когда вы публикуете сообщения.

Это имеет значение, если у вас есть изображение с большим количеством текста и мелким шрифтом, которое должно оставаться разборчивым, или если вы работаете с зелеными экранами и пытаетесь вытащить чистый ключ.Вам нужны дополнительные детали цвета и четкость, чтобы края не переходили друг в друга. Это также приводит к появлению тех видимых блочных артефактов, которые могут проявляться в движении, потому что суммированные пиксели не всегда удобно возвращаются в плавные или резкие переходы. Чем меньше у вас сжатие, тем лучше.

Некоторые камеры предоставляют возможность выбора или требуют внешнего монитора для улучшения субдискретизации. Хорошим примером является Fujifilm X-T3, который предлагает внутреннюю запись 4K в 10-битном формате 4: 2: 0, требуя внешнего записывающего устройства для 4: 2: 2.На выезде внутренняя запись сделает свое дело, в то время как для студийной работы и работы с эффектами может потребоваться записывающее устройство, обеспечивающее преимущества формата 4: 2: 2. Опять же, необходимость в улучшении семплирования будет зависеть от вашей конкретной съемки, хотя неплохая середина — 4: 2: 2. Пока вы все хорошо освещаете и понимаете пост-процесс, нажатие клавиш должно быть нормальным.

Беззеркальная цифровая камера FUJIFILM X-T3

Это краткий обзор глубины цвета и субдискретизации, а также того, как это может повлиять на ваш рабочий процесс.Надеюсь, вы сможете лучше использовать свою камеру или выбрать лучшую систему для следующего обновления. Любые вопросы? Обязательно оставьте их ниже, в разделе комментариев!

.

alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *