Если глубина цвета равна 4, то каждый пиксель может быть закодирован цветовой гаммой цветов
Обновлено: 01.07.2024
Битовая глубина определяет количество уникальных цветов, доступных в цветовой палитре изображения, с точки зрения количества нулей и единиц, или «битов», которые используются для указания каждого цвета. Это не означает, что изображение обязательно использует все эти цвета, но вместо этого оно может задавать цвета с таким уровнем точности. Для изображения в градациях серого глубина цвета определяет количество доступных уникальных оттенков. Изображения с более высокой битовой глубиной могут кодировать больше оттенков или цветов, так как доступно больше комбинаций 0 и 1.
Терминология
Каждый цветной пиксель цифрового изображения создается комбинацией трех основных цветов: красного, зеленого и синего.
Каждый основной цвет часто называют "цветовым каналом" и может иметь любой диапазон значений интенсивности, определяемый его разрядностью.
Разрядность каждого основного цвета называется "бит на канал". "Бит на пиксель" (bpp) относится к сумме битов во всех трех цветовых каналах и представляет общее количество цветов, доступных для каждого пикселя.
С цветными изображениями часто возникает путаница, поскольку может быть неясно, относится ли указанное число к битам на пиксель или к битам на канал. Использование суффикса "bpp" помогает различать эти два термина.
Пример
Сравнение
В следующей таблице показаны различные типы изображений с точки зрения количества битов (битовой глубины) и общего количества доступных значений цвета.
Один бит может хранить два значения (якобы ноль и единица, но для наших целей полезнее думать об этом как о черном или белом), тогда как 2 бита могут хранить четыре возможных значения (черный, белый и два оттенка). серого цвета) и так далее. Файлы цифровых изображений хранятся с использованием 8 или 16 бит для каждого из трех цветовых каналов (красный, зеленый, синий), которые определяют значения пикселей, а изображения HDR (высокий динамический диапазон) обрабатываются и сохраняются как 32-битные изображения.
8 бит против 16 бит
ПОНИМАНИЕ БИТ/ГЛУБИНЫ ЦВЕТА
Битовая глубина или глубина цвета — важный показатель качества видео. Читайте дальше, чтобы узнать, что такое битовая глубина и почему это важно учитывать при работе с фильмами и видео.
Разрядность/глубина цвета:
Если цветовое пространство определяет диапазон доступных цветовых интенсивностей (гамму), то глубина в битах определяет, насколько точным мы можем быть с этими спецификациями. Иными словами, битовая глубина определяет, насколько точно можно указать разницу между одним цветом и другим. К счастью, это одна из тех тем, которые имеют гораздо больше смысла в сочетании с изображениями, поэтому давайте углубимся в нее и посмотрим, не сможем ли мы найти какой-то смысл в этой теме.
В чем разница между низкой и высокой битовой глубиной?
Изображение RGB
Теперь, когда у нас есть идея с изображениями в оттенках серого, давайте применим эти знания к цветным изображениям. Цветные изображения создаются путем смешивания трех цветовых каналов, а именно красного, зеленого и синего — RGB.
Поскольку у нас есть 3 канала, это означает, что теперь у нас в 3 раза больше данных.
RGB + альфа-канал
В дополнение к трем цветовым каналам изображения иногда могут иметь четвертый канал, называемый альфа-каналом. Альфа-канал содержит информацию о прозрачности и обычно имеет ту же разрядность, что и другие цветовые каналы.
Это означает, что для цветного изображения в компьютерной системе будет назначено 8 бит для каждого цветового канала, а иногда еще 8 бит для альфа-канала, что дает нам в общей сложности 32 бита на пиксель (4x8 бит). .
Разрядность цвета на пиксель и глубина цвета на канал
Путаница заключается в том, что After Effects ссылается на то, как биты назначаются каждому цветовому каналу, а 32-битное измерение ссылается на то, сколько бит требуется, когда все каналы объединены вместе. Технически это различие подтверждается аббревиатурой «bpc» (бит на канал), но чаще при случайном преобразовании люди предполагают, что вы знаете, на что они ссылаются, исходя из контекста.
Например, если кто-то сказал, что рендеринг был выполнен в 12-битном цвете, скорее всего, он имел в виду, что он был экспортирован с 12-битным цветом на канал. Это потому, что альтернатива означала бы, что у них было только 4 бита на канал (12 бит, разделенных на красный, зеленый и синий каналы), что намного ниже профессиональных стандартов.
Для справки здесь приведена разбивка того, как биты на канал воспроизводятся при вычислении в битах на пиксель.
В приведенных выше таблицах вычисляется битовая глубина на канал для количества битов, необходимых на пиксель.
Зачем использовать высокую битовую глубину?
Существует множество причин и вариантов использования, которые требуют перехода на более высокую разрядность. Среди них будет предотвращение цветовых полос + постеризация, изображения с высоким динамическим диапазоном, а также сохранение качества при манипулировании во время постобработки.
Бандирование
Полосатость возникает, когда битовая глубина слишком мала, и глаз может видеть, где происходят изменения в цвете, а не видеть плавный градуированный переход между оттенками. Часто эти различия выглядят как полосы, проходящие через изображение — отсюда и название. Вот пример фотографии, воспроизведенной с недостаточной глубиной цвета, чтобы точно передать градиент оттенков синего в небе:
На изображении выше видны полосы на небе из-за недостаточной глубины цвета, используемой для рендеринга.
Постеризация
Постеризация — это, по сути, та же проблема, что и полосатость, но у нее другое название, потому что некоторые изображения не имеют больших градиентов, которые в конечном итоге распадаются на аккуратные «полосы». Вместо этого некоторые образы разобьются на более абстрактные узоры. Однако проблема осталась прежней: вместо того, чтобы получать красивые смешанные оттенки цветов, глаз может определить, где заканчивается один цвет и начинается другой.
Пример постеризации, когда на фоне листвы видно нарушение цвета.
На приведенном выше изображении отчетливо видна постеризация в области фона, где резкость снижается. Одно интересное явление, связанное с постеризацией, заключается в том, что области с высокой детализацией и контрастом (высокая пространственная частота) воспринимаются не так сильно. Возьмем, к примеру, дерево в правой трети, которое находится в фокусе — без фона было бы трудно сказать, что низкая битовая глубина отрицательно влияет на это изображение. Это связано с тем, что в областях с высокой пространственной частотой используемые ограниченные цвета чередуются и распадаются гораздо быстрее, что означает, что наш глаз не может определить области, которые выглядят так, как будто они должны иметь более плавные градиенты.
С другой стороны, области с низкой пространственной частотой (например, области вне фокуса или низкоконтрастные сцены) с большей вероятностью будут демонстрировать артефакты постеризации. Это связано с тем, что гораздо более вероятно, что большие пятна будут преобразованы в одноцветные, что, в свою очередь, сделает их более заметными для наших глаз.
HDR (расширенный динамический диапазон) + широкая цветовая гамма
Еще одна область, вызвавшая необходимость перехода к более высокой битовой глубине, — это появление расширенного динамического диапазона и более широкой цветовой гаммы, которые сейчас выходят на потребительский рынок. Как HDR, так и широкие цветовые гаммы могут усугубить проблемы с полосами и постеризацией, поскольку они требуют немного глубины для представления большего количества цветов, а также для представления гораздо более яркого диапазона цветов и оттенков. По сути, это означает, что битовая глубина должна быть увеличена больше, чем это было бы в противном случае, и начнет создавать полосы в областях, где они могут быть не видны в диапазоне стандартного динамического диапазона.
Соответственно, телевизоры сверхвысокой четкости, перешедшие на поддержку HDR, должны воспроизводить как минимум 10 бит на канал, чтобы избежать появления полос в контенте. Dolby Vision (стандарт Dolby для HDR) делает еще один шаг вперед и требует, чтобы контент Dolby Vision кодировался с разрядностью 12 бит на канал, чтобы гарантировать будущее и смягчить любые потенциальные проблемы.
Постобработка
Так с какой стати нам может понадобиться более 12 бит на канал, если он способен без проблем обрабатывать контент с расширенным динамическим диапазоном и широкой цветовой гаммой? Несмотря на то, что этот уровень глубины цвета близок к тому, чтобы превысить человеческое зрение для мониторинга, более высокая битовая глубина очень часто требуется при постобработке. Это связано с тем, что постобработка часто включает в себя сильное перемещение цветов, что эквивалентно растягиванию битовой глубины, закодированной в изображении. Когда вы начинаете видеть полосатость или постеризацию, вы достигли предела информации о глубине цвета, что, в свою очередь, ограничивает объем творческой свободы, которой обладают цветокорректоры, композиторы и специалисты по визуальным эффектам.
Еще одним способом использования высокой битовой глубины является кодирование дополнительной информации об экспозиции, которую можно получить позже. Например, работа с визуальными эффектами (VFX) часто визуализируется с 32-битным значением на канал с использованием значений Linear Light. Это позволяет сохранять сверхяркие оттенки белого (значения белого за пределами обычной точки кодирования), а затем обрабатывать их позже. Например, композитор, объединяющий взрывы, визуализированные в 32-битном режиме, может начать корректировать экспозицию, чтобы она соответствовала кадру, и начать извлекать детали из белых участков, которые ранее казались обрезанными и потерянными.
Подведение итогов:
В этой статье мы рассмотрели, что такое бит/глубина цвета, а именно, это мера точности, с которой можно указать различия в оттенках цвета. Чем выше разрядность, тем больше возможных цветовых оттенков. Мы рассмотрели, как вычисляется битовая глубина, и разницу между количеством битов, необходимых для каждого пикселя, и количеством битов, необходимых для каждого канала изображения. Наконец, мы рассмотрели, что такое полосатость и постеризация, почему они возникают и почему в некоторых областях постобработки может использоваться чрезвычайно высокая битовая глубина.
Глубина цвета также известна как битовая глубина, которая относится к числу битов, используемых для определения цветовых каналов (красного, зеленого или синего) для каждого пикселя.
Что такое выборка цветности и числа 4:4:4, 4:2:2 и 4:2:0?
Мы часто видим числа 4:4:4, 4:2:2 и 4:2:0 на записывающих устройствах, и это известно как субдискретизация цветности. Вы когда-нибудь задумывались, как субдискретизация цветности влияет на цвета изображения? И что именно означают эти числа 4:4:4, 4:2:2 и 4:2:0?
Прежде чем мы углубимся в субдискретизацию цветности, давайте сначала поговорим о пикселях изображения. Пиксель изображения определяется компонентами яркости и цветности. Без компонентов цветности яркость каждого пикселя создает представление изображения в оттенках серого. Кроме того, исследования показывают, что человеческие глаза более чувствительны к свету или яркости, чем к цветам.
YCbCr — это семейство цветовых пространств, используемых как часть конвейера цветных изображений в системах видео и цифровой фотографии. Y относится к яркости пикселя и разделяет 1/3 количества сигнала. Сигнал яркости всегда сохраняется без сжатия. Cb и Cr — это два сигнала цветности, которые делят 2/3 количества сигнала. Сигналы цветности могут быть сжаты для уменьшения объема загружаемых данных.
Для примера возьмем 4:4:4. Первые 4 представляют собой количество пикселей, которые мы подвергаем субдискретизации. Вторые 4 означают, что 4 цвета дают в первой строке выборки цветности, а третьи 4, опять же, означают, что 4 цвета дают во второй строке выборки цветности. С технической точки зрения, 4:4:4 означает, что каждый пиксель имеет свое собственное значение цвета, которое включает в себя всю информацию о цветности, поэтому это не субдискретизация цветности. Теперь давайте посмотрим на 4:2:2. Вторые 2 означают две субдискретизации цветности в первой строке. А третья 2 означает тоже два подвыборки цветности во втором ряду. Таким образом, изображение 4:2:2 сохраняет только половину выборок цветности, что и изображение 4:4:4. Что касается 4:2:0, это указывает на две подвыборки цветности в первой строке и отсутствие подвыборки цветности во второй строке, поэтому пиксели во второй строке копируют то же значение цветности, что и в первой строке. В результате изображение 4:2:0 сохраняет только четверть цветовой подвыборки по сравнению с изображением 4:4:4.
Почему видеокамера вещательного уровня такая мощная?
Пиксели представляют собой очень маленькие цветные точки, поэтому очень сложно обнаружить заметную визуальную разницу в том, записано ли видео в формате 4:4:4, 4:2:2 или 4:2:0. Однако 4:4:4 может записывать больше информации о цвете, чем 4:2:2 и 4:2:0, поэтому модель субдискретизации цветности 4:4:4 по-прежнему имеет преимущества перед 4:2:0 и 4:2. :2 с точки зрения качества цвета.
Большинство доступных на рынке цифровых зеркальных и беззеркальных камер используют модель субдискретизации цветности 4:2:0 для сжатия видеофайлов. Несмотря на то, что вы можете получить хорошее качество изображения из видео 4:2:0, вы все равно можете столкнуться с проблемами при выполнении хроматического кеинга или постредактирования из-за низкого разрешения для информации о цветности. По сравнению с изображениями 4:4:4 будет сложнее и труднее добиться чистого результата хромакея с видео 4:2:0.Вот почему профессиональные видеопроизводители по-прежнему предпочитают работать с видео формата 4:4:4 или 4:2:2, которое содержит больше информации о цветности, что облегчает постредактирование, только финальное видео сжимается в формате 4:2:0 для сохранения размера. файла. Эта производственная процедура похожа на то, что профессиональный фотограф всегда снимает фотографии с файлами RAW, а затем выводит изображения после редактирования в формате JPG для последующих приложений.
Зная теорию субдискретизации цветности, зрители уже должны знать, почему только профессиональное видеооборудование вещательного уровня способно воспроизводить изображение очень высокого качества и почему оно дороже потребительских цифровых камер и мобильных телефонов. Возьмем в качестве примера видеокамеру со сменными объективами BC-100 компании Datavideo. BC-100 — это видеокамера вещательного уровня, предназначенная для виртуальной студии. Камера оснащена 12-битным датчиком обработки изображений, способным захватывать огромное количество информации о цвете и отображать мельчайшие цветовые различия. Насыщенные цвета и четкое качество изображения нужны не только для визуального удовольствия, но и для получения четких и чистых объектов на фоне с помощью хромакея. С помощью продвинутой техники вы можете легко выполнить цветовой ключ сложных объектов, таких как стекло или волосы, представляя мельчайшие детали в сочетании с виртуальным фоном. Кроме того, технология расширенного динамического диапазона (HDR) позволяет видеокамере записывать детали ярких и темных частей изображения в условиях высокой контрастности, делая изображения более реальными для человеческого глаза.
Цветовое пространство – это математическое представление диапазона цветов. Говоря о видео, многие люди используют термин «цветовое пространство», имея в виду «цветовую модель». Некоторые распространенные цветовые модели включают RGB, YUV 4:4:4, YUV 4:2:2 и YUV 4:2:0. Эта страница призвана объяснить представление цвета в настройках видео, а также указать различия между распространенными цветовыми моделями.
Как цвета представлены в цифровом виде?
Практически все дисплеи — телевизоры, смартфоны, мониторы и т. д. — начинают с отображения цветов на одном уровне: на уровне пикселей. Пиксель — это небольшой компонент, способный одновременно отображать любой отдельный цвет. Пиксели похожи на плитки мозаики, где каждый пиксель представляет собой отдельный образец более крупного изображения. При правильном выравнивании и освещении они могут вместе представляться зрителю как сложное изображение.
Пиксельное представление образца увеличенного изображения
Хотя человеческий глаз воспринимает каждый пиксель как отдельный цвет, на самом деле каждый пиксель состоит из комбинации трех субпикселей красного, зеленого и синего цветов.
Цвета на уровне пикселей и субпикселей
Комбинируя эти субпиксели в разных соотношениях, можно получить разные цвета.
Цветовое пространство RGB
Смешивая красный, зеленый и синий цвета, можно получить широкий спектр цветов. Это называется аддитивным смешением RGB.
Цветовое пространство само по себе представляет собой математическое представление диапазона цветов:
Представление цветового пространства в 3D
8 бит RGB (иногда пишется как RGB 8:8:8) относится к пикселю с 8 битами красного компонента, 8 битами зеленого компонента и 8 битами синего компонента. Это означает, что каждый цветовой компонент может быть представлен 2 8 или 256 оттенками. Поскольку на пиксель приходится три компонента цвета, всего остается 256 3 , или 16,77 миллиона возможных цветов на пиксель.
Аналогично, 10-битный RGB относится к пикселю с 10-битным красным компонентом, 10-битным зеленым компонентом и 10-битным синим компонентом. Таким образом, каждый цвет может быть представлен в виде 2 10 , или 1024 оттенков, что дает в общей сложности 1024 3 или 1,074 миллиарда возможных цветов пикселей.
Цветовое пространство YUV или YCbCr
Цветовое пространство YUV было изобретено как широковещательное решение для передачи информации о цвете по каналам, созданным для монохромных сигналов. Цвет включается в монохромный сигнал путем объединения монохромного сигнала (также называемого яркостью, яркостью или яркостью и представленного символом Y) с двумя сигналами цветности (также называемыми цветностью и представленными символами UV или CbCr). Это обеспечивает полную четкость цвета и качество изображения на принимающей стороне передачи.
Хранение или передача видео по IP может потребовать больших затрат на сетевую инфраструктуру. Субдискретизация цветности — это способ представить это видео с частью исходной полосы пропускания, что снижает нагрузку на сеть.При этом используется чувствительность человеческого глаза к яркости, а не к цвету. Уменьшая детализацию, необходимую для информации о цвете, видео можно передавать с более низким битрейтом, чтобы зрители едва его заметили.
ЮВ 4:4:4
4:4:4 полная глубина цвета
Полная глубина цвета обычно обозначается как 4:4:4. Первое число указывает на четыре пикселя в поперечнике, второе — на четыре уникальных цвета, а третье — на четыре изменения цвета во второй строке. Эти числа не связаны с размером отдельных пикселей.
Каждый пиксель затем получает три сигнала: один компонент яркости (яркости), представленный Y, и два компонента цветового различия, известные как цветность, представленные Cr (U) и Cb (V).
Подвыборка цветности 4:4:4
Подвыборка YUV
Подвыборка – это способ распределения цвета между несколькими пикселями с использованием естественной склонности глаз и мозга смешивать соседние пиксели. Подвыборка снижает цветовое разрешение за счет выборки информации о цветности с меньшей частотой, чем информация о яркости.
ЮВ 4:2:2 против 4:2:0
Дискретизация 4:2:2 подразумевает, что компоненты цветности дискретизируются только на половине частоты яркости:
Подвыборка цветности 4:2:2
Компоненты цветности от пикселей 1, 3, 5 и 7 будут использоваться совместно с пикселями 2, 4, 6 и 8 соответственно. Это снижает общую пропускную способность изображения на 33%.
Аналогично, при субдискретизации 4:2:0 компоненты цветности дискретизируются с частотой, составляющей четверть частоты яркости.
Подвыборка цветности 4:2:0
Компоненты объединены четырьмя пикселями в квадратном шаблоне, что снижает общую пропускную способность изображения на 50%.
Существует несколько других методов субдискретизации цветности, но эти два принципа субдискретизации цветности уменьшают полосу пропускания изображения за счет уменьшения частоты дискретизации цвета пикселя и остаются прежними.
YUV 4:4:4 vs 4:2:2 vs 4:2:0
В приведенном ниже примере три кадра (один яркостный и два цветных) можно объединить для создания окончательного цветного изображения:
Монохромный
Поскольку большинство дисплеев по умолчанию имеют черный цвет, проще всего отобразить изображение только по яркости. Это известно как монохроматическое изображение:
Монохроматическое изображение растения
В таких случаях входящий сигнал будет иметь только компонент яркости (Y) и не будет компонентов цветности (U или V).
Сохранение размера подвыборки
С 8 битами на компонент
- В формате 4:4:4 для каждого пикселя требуется три байта данных (поскольку все три компонента отправляются на пиксель).
- В формате 4:2:2 каждые два пикселя будут содержать четыре байта данных. Это дает в среднем 1 из двух байтов на пиксель (снижение пропускной способности на 33 %).
- В формате 4:2:0 каждые четыре пикселя будут содержать шесть байтов данных. Это дает в среднем 1,5 байта на пиксель (снижение пропускной способности на 50 %).
Когда использовать подвыборку цветности, а когда следует избегать?
Субдискретизация цветности — это полезный метод для естественного контента, где более низкое разрешение цветности незаметно.
С другой стороны, для сложного и точного синтетического контента (например, контента CGI) необходима полная глубина цвета, чтобы предотвратить видимые артефакты (размытие краев), поскольку контент с точностью до пикселя может усугубить их.
Подвыборка цветности 4:4:4, 4:2:2, 4:2:0, 4:2:0
Более мелкие детали теряются, когда это изображение отображается с субдискретизацией цветности. Это может быть опасно в критически важных средах, где ключевые решения принимаются на основе представленных данных. При выборке текста в формате 4:2:2 или 4:2:0 качество падает, что затрудняет чтение указанного текста.
Например, при выборе продуктов для видеостен крайне важно выбирать технологии, обеспечивающие универсальность цветового пространства. Возьмем, к примеру, диспетчерскую. Часть стены диспетчерской может отображать диаграммы или графики, где важна каждая деталь. В этом случае лучше подходит устройство для захвата, кодирования, декодирования и отображения, способное работать с форматом 4:4:4. С другой стороны, при просмотре контента с высоким движением, скажем, спортивного события, общая пропускная способность сети может быть уменьшена за счет воспроизведения этого видео в формате 4:2:0. Универсальность является ключевым фактором при выборе продуктов для захвата, потоковой передачи, записи, декодирования и отображения, поскольку она позволяет пользователю использовать более широкий спектр функций.
Несмотря на то, что выходное изображение будет выглядеть очень похоже, а пропускная способность, необходимая для передачи изображения, будет одинаковой 2 , хранение и передача данных будут различаться между ними.
RGB будет передавать контент с заданной глубиной цвета для каждого компонента. Это означает, что каждый из цветов R, G и B будет содержать данные для каждого из компонентов красного, зеленого и синего цветов соответственно, чтобы вместе сформулировать общий цвет каждого пикселя.
YUV, с другой стороны, будет передавать каждый пиксель со связанным компонентом яркости и двумя компонентами цветности.
Преобразование цветового пространства
Возможно преобразование между RGB и YUV. Преобразование в YUV и использование субдискретизации, когда это уместно, поможет уменьшить пропускную способность, необходимую для этой передачи.
Читайте также: