Как называется количество битов на цветовую кодировку 1 пикселя

Обновлено: 21.11.2024

Цифровое изображение разбивается на крошечные элементы, называемые пикселями. (На самом деле это слово было придумано как сокращение от «элемент изображения».) Пиксель воспринимается как сплошной цвет, а соседние пиксели могут быть разных цветов.

Когда мы говорим о разрешении изображения или устройства отображения, мы можем говорить о двух разных вещах:

Количество пикселей в изображении. Например, типичный экран компьютера с низким разрешением может иметь разрешение 1024×768. Всего это 786 432 пикселя, или около трех четвертей мегапикселя. Видеоизображение высокой четкости (HD) имеет размер 1920×1080 или около 2 мегапикселей. Цифровые камеры могут создавать 5 или 10 мегапикселей или около того, что означает, что изображение больше, чем вы можете разместить на большинстве экранов.

Разрешение также может относиться к плотности пикселей на дисплее, обычно называемой количеством пикселей на дюйм (PPI) или количеством точек на дюйм (DPI). Компьютерные экраны, как правило, имеют разрешение около 100 пикселей на дюйм, но некоторые из них больше. Дисплеи марки Apple Retina находятся в диапазоне 220–320 пикселей на дюйм. Мы можем добиться гораздо большей плотности, используя печать на бумаге: высококачественная лазерная печать может иметь разрешение 1200 dpi или даже выше. Проекционные экраны, вероятно, имеют очень низкую плотность только потому, что одинаковое количество пикселей растянуто на несколько футов. По моим оценкам, плотность нашего проекционного экрана в классе составляет менее 20 пикселей на дюйм (около 1024 пикселей на 1,5 м).

Так как же кодировать пиксели как биты? Самый простой случай, когда изображение полностью черно-белое. То есть каждый пиксель либо включен, либо выключен. Тогда мы можем представить каждый пиксель как ровно один бит.

На бумаге или доске разумно оставить 0=выкл.=белый (цвет фона по умолчанию) и 1=вкл.=черный (цвет пера). Итак, давайте нарисуем сетку 8×8 пикселей. Мы заполним некоторые пиксели и оставим другие пустыми. На этой конкретной сетке изображен пришелец из ранней аркадной игры Space Invaders.

Поскольку каждый пиксель представляет собой ровно один бит, представить его в виде двоичного числа несложно. Верхняя строка — 00011000, за ней сразу следует следующая строка 00111100 и так далее. Вам нужно заранее знать, что эти биты представляют изображение, которое помещается в сетку 8×8. В противном случае мы могли бы поставить перед ним два байта, чтобы указать размер сетки.

Опять же, двоичные строки длинные, поэтому удобно иметь возможность сокращать их с помощью шестнадцатеричной системы счисления. Это приводит к очень естественному кодированию, когда вы пишете 8,2,4,1 над каждой группой из 4 пикселей, а затем конвертируете результаты. Вы можете увидеть шестнадцатеричную кодировку справа от изображения. На самом деле, поиск в Google этой шестнадцатеричной строки — 183C7EDBFF245AA5 — в настоящее время приводит вас к одной странице: моему сообщению в блоге на эту тему!

Вам следует попрактиковаться в кодировании и декодировании таких значков. Вот один пример, который вы можете расшифровать из шестнадцатеричного кода.

Пример проблемы с декодированием

Мое решение доступно; это символ растрового шрифта 8×8. Для дальнейшей практики расшифруйте эти дополнительные символы из этого шрифта:

  • 3C66703C0E663C00
  • 7E607C0606663C00
  • C6CCD8F0D8CCC600
  • 00663CFF3C660000
  • 0066ACD8366ACC00

Вы также можете кодировать символы в шестнадцатеричном формате на основе этого изображения шрифта (увеличьте масштаб, нажав Ctrl-плюс, чтобы увидеть сетки 8 × 8 над каждым символом).

Вы также можете использовать кодирование 1 бит на пиксель с цветом, если каждое закодированное изображение имеет один сплошной цвет. Например, в старых версиях игры Pac-Man главный герой и каждый призрак имеют сплошной цвет, хотя все цвета разные. Эти формы все еще могут быть закодированы как 1 бит на пиксель. (На уроке мы будем использовать мой мастер-класс по работе с шестнадцатеричными изображениями, который добавляет цвет к методу кодирования 1 бит на пиксель другим способом.)

Игра Pac-Man: каждый движущийся персонаж окрашен в один сплошной цвет

Отображение 1 бит на пиксель в кампусе

    транслировался в космос радиотелескопом Аресибо в Пуэрто-Рико в 1974 году. Сделано из жидкостей в чашках Стивом Зильберманом.

Как бы мы объединили несколько цветов в одном изображении? В качестве краткого экскурса давайте рассмотрим, что мы понимаем под цветом.

Что такое цвет?

Цвет относится к длине волны света. Мы воспринимаем короткие волны как фиолетовые, а длинные как красные. Между ними находится обычный спектр цветов: оранжевый, желтый, зеленый, синий и т. д. Этот диапазон охватывает видимый свет, но есть и «цвета» (другие длины волн), которые мы вообще не можем воспринимать. Свет с более длинными волнами, чем красный, называется инфракрасным, а с более короткими волнами, чем фиолетовый, — ультрафиолетовым.

Помимо спектра длин волн, анатомия наших глаз дает еще один способ объяснить цвет. Ваша сетчатка содержит светочувствительные клетки, известные как палочки и колбочки. Палочки в значительной степени дальтоники, но чувствительны к небольшому количеству света, поэтому они помогают с ночным видением. Колбочки бывают трех видов, чувствительные к разным длинам волн. Длины волн, создающие отклик, перекрываются, поэтому «промежуточные» цвета воспринимаются как комбинации нескольких колбочек.

Когда вы рисовали в начальной школе, вы могли знать о трех основных цветах: красном, желтом и синем. Красный и желтый дают оранжевый, желтый и синий — зеленый и т. д.

из Color Theory — нажмите, чтобы узнать, почему он помечен как "вводящий в заблуждение"

При использовании субтрактивного цвета смешивание красок приводит к получению темных и более темных цветов. Однако большинство компьютерных дисплеев основаны на аддитивном цвете. В этой модели мы смешиваем красный, зеленый и синий свет, чтобы получить разные цвета.

Субпиксели

Пиксель в большинстве технологий отображения на самом деле состоит из трех разных ламп. Они настолько плотно упакованы, что мы обычно не можем различать их по отдельности, поэтому они активируют наши колбочки, как если бы они производили единственную длину волны. Ниже представлена ​​фотография двух вариантов дисплея iPad под микроскопом (iPad 3 слева — дисплей Retina от Apple).

На некоторых больших дисплеях эти «субпиксели» можно увидеть невооруженным глазом, если стоять достаточно близко. Ниже показан крупный план экспозиции возле Бруклинской музыкальной академии на Флэтбуш-авеню. Хорошо видно, что пиксели имеют шесть лампочек: две красных в центре и зеленую и синюю в противоположных углах.

Я написал небольшую программу для рендеринга изображений при моделировании субпиксельного макета знака BAM. Если вы щелкните правой кнопкой мыши ниже и откроете Барта в новой вкладке, вы можете увеличить масштаб (control-плюс). Вы увидите, что то, что вы воспринимаете как желтое на расстоянии, на самом деле просто красное и зеленое; белки глаз Барта просто красно-зелено-голубые.

Кодировка цвета

Теперь вернемся к кодированию цветных изображений в виде битов. Представьте, что вы используете 3 бита на пиксель. (Мы называем количество битов, используемых для представления цвета одного пикселя, глубиной цвета изображения.) Мы бы сопоставили каждый бит с одной из красных-зеленых-синих первичных ламп. Это приводит к этим восьми цветам:

  • 0 = 000 = черный
  • 1 = 001 = синий
  • 2 = 010 = зеленый
  • 3 = 011 = голубой
  • 4 = 100 = красный цвет
  • 5 = 101 = пурпурный
  • 6 = 110 = желтый цвет
  • 7 = 111 = белый

Некоторые системы расширили это до 4-битного цвета, используя 4-й бит для обозначения дополнительной яркости всех ламп одновременно. Это дает 16 цветов, как показано ниже. См. также мою демонстрацию 4-битного цвета.

Из Википедии об адаптере цветной графики IBM (1981 г.)

Теперь перейдем к 6-битному цвету. Так как он кратен 3, мы можем управлять яркостью каждой лампы независимо: 2 бита для красного, 2 бита для зеленого, 2 бита для синего. Мы будем интерпретировать эти два бита как:

  • 0 = 00 = выкл.
  • 1 = 01 = низкий уровень
  • 2 = 10 = средний
  • 3 = 11 = высокий уровень

Затем цвет 110110 объединяет ярко-красный, темно-зеленый и средний синий. Когда все три лампы имеют одинаковую яркость, мы получаем оттенки серого. таким образом, 000000 — черный, 010101 — темно-серый, 101010 — светло-серый, а 111111 — белый. Всего существует 2⁶ = 64 возможных цвета с 6 битами.

Можно применить этот метод к любому кратному трем: 9-битному цвету (512 возможных цветов), 12-битному цвету (4096) и так далее. Пропустив их, нашей следующей остановкой будет 24-битный цвет. Он также известен как истинный цвет, поскольку считается, что в нем содержится больше цветов (16 миллионов!), чем может воспринять любой человек. Используя 8 бит (один байт) для каждой лампы, мы получаем яркость от 0 до 255. Выразив эти 8 бит в виде двух шестнадцатеричных цифр, мы получим диапазон от 00 до FF.

Истинные цвета — это шестизначные шестнадцатеричные числа, например 6B1CC6 . Давайте разобьем это на биты:

С этим цветом у нас есть красная лампа с яркостью \(6B_ = 107_\) (из 255, или 42%). Зеленая лампа имеет \(1C = 28\) из 255 или 11% яркости. Синяя лампа имеет \(C6 = 198\) из 255, или 78% яркости. Очевидно, что синий является доминирующим цветом, за ним следует красный. Вот пример 6B1CC6 :

Вы можете играть с шестнадцатеричными цветами, регулируя ползунки в моей демонстрации 24-битных цветов, и есть цветовой тест под названием "Что за шестнадцатеричный?"

    (прекрасное демонстрационное видео со Стивом Молдом)
  • Пример остаточного изображения физиологических цветов из программы BBC Four The Spectrum of Science [видео] и физика Хелен Черски: False color/B&W

Представления, которые мы исследовали до сих пор — просто запись битов, представляющих цвета пикселей, — неофициально известны как растровые изображения. На его основе существует формат изображения BMP, но он содержит дополнительные биты для указания глубины цвета, размера изображения и некоторых других возможностей. Мы сосредоточимся на трех форматах: PNG, JPEG и GIF.

PNG (Portable Network Graphics) – это сжатый формат изображения, поддерживающий 24-битный цвет. Это отличный выбор для комиксов, рисунков, логотипов и значков.

JPEG (Joint Photographic Experts Group) также сжат, но он разработан специально для фотографий. В отличие от PNG, сжатие в формате JPEG происходит с потерями — оно фактически отбрасывает часть информации в исходном изображении, поэтому размер файла может быть меньше. На фотографиях потери в основном незаметны, хотя если вы собираетесь обрезать и редактировать свои фотографии, лучше сжимать только один раз, в самом конце. Каждый раз, когда вы редактируете и сохраняете файл JPEG, теряется больше информации.

Взгляд (слегка преувеличенный) на использование JPEG для штриховых рисунков, Луи Брэнди

GIF (Graphic Interchange Format) — относительно старый формат, но он остается популярным в некоторых приложениях, главным образом потому, что поддерживает простую анимацию. Формат может содержать последовательность изображений, которые затем отображаются в быстрой последовательности и обычно циклически. Содержимое пикселей сжимается с использованием алгоритма LZW без потерь.

Большим недостатком GIF является то, что каждое изображение может использовать не более 256 цветов. Это связано с тем, что данные пикселей кодируются с использованием 8 бит на пиксель. Программа, которая создает GIF, может выбрать, какие 256 цветов из полных 16 миллионов 24-битных цветов использовать, так что это немного помогает. Но он по-прежнему не подходит для фотографий, которые обычно имеют тонкие градации цвета в светах и ​​тенях.

В этом разделе мы более подробно рассмотрим один метод сжатия изображений без потерь. Этот метод известен как кодирование длины цикла (RLE). Мы будем использовать это изображение флага размером 16×11 пикселей в качестве примера. Он показан увеличенным слева, поэтому все пиксели видны независимо друг от друга, а затем уменьшенным справа. Желтые полосы и затемненные края придают ему трехмерный вид.

В изображении используются красный, белый, синий, желтый, темно-красный и темно-белый (светло-серый) цвета. Давайте представим цвета, используя 4 бита, где четвертый (крайний левый) бит указывает яркость, как на изображении CGA 1981 года выше или в моей демонстрации 4-битного цвета.

Самое простое (растровое) кодирование заключается в записи четырех битов для каждого пикселя в порядке слева направо и сверху вниз. Таким образом, в одном байте мы можем представить два пикселя. Общее количество пикселей 16×11 = 176, то есть 176÷2 = 88 байт. Первые несколько строк будут закодированы как эти байты (шестнадцатеричная запись):

Чтобы сжать это изображение с помощью кодирования длин серий, мы должны сначала указать цвет, а затем количество пикселей по горизонтали, которые нужно закрасить этим цветом. Например, в первой строке будет написано «9 пикселей красного цвета, затем 6 пикселей белого, затем 1 пиксель темно-красного». Каждая инструкция может быть закодирована как один байт: первые четыре бита для количества пикселей (до 15), а затем еще четыре бита для цвета этих пикселей. Таким образом, первая строка будет представлена ​​только этими тремя байтами:

Для второй строки потребуется гораздо больше инструкций, потому что она так сильно меняет цвета:

Третья строка:

Если каждая строка не содержит большого количества чередований, это поможет сэкономить довольно много байтов. Моя оценка:

Стеганография – это способ отправить кому-либо секретное сообщение, при этом сообщение "спрятано на виду". Если вы не знаете, что искать, вы никогда не заметите, что это там.

В этом разделе демонстрируется написанная мной программа стеганографии изображений. Он берет обычное изображение с истинным цветом и манипулирует младшими двумя битами каждого цветового байта, сохраняя там вторичное 6-битное цветное изображение. Изменения, которые это влечет за собой, настолько незначительны, что вы даже не заметите их.(Это работает только со сжатием без потерь; если вы храните фотографию как обычный JPEG, ее сжатие с потерями нарушит скрытое изображение.) Вы можете открыть скрытое изображение, нажав кнопку сдвига влево (<<) шесть раз.

Техника стеганографии "изображение в изображении" лучше всего работает с фотографиями, где везде присутствуют тонкие градации цвета. Если вы начнете с изображения в мультяшном стиле, с большими сплошными блоками неизменного цвета, будет легче увидеть намек на внутреннее изображение. Вот пример. В зависимости от того, насколько хорош ваш монитор и зрение, вы можете различить некоторые очертания 6-битного скрытого изображения, прежде чем изменять значения пикселей.

Возможно, это даже немного заметнее, когда внутреннее изображение тоже мультипликационное.

Bpp или бит на пиксель обозначает количество бит на пиксель. Количество различных цветов в изображении зависит от глубины цвета или количества битов на пиксель.

Кратко о математике:

Это похоже на игру с двоичными битами.

Сколько чисел может быть представлено одним битом.

Сколько двухбитовых комбинаций можно составить.

Если мы придумаем формулу для расчета общего количества комбинаций, которые можно составить из бит, она будет такой.

Где bpp обозначает количество бит на пиксель. Подставьте 1 в формулу, получите 2, подставьте 2 в формулу, получите 4. Она растет экспоненциально.

Количество разных цветов:

Теперь, как мы сказали в начале, количество различных цветов зависит от количества битов на пиксель.

Таблица некоторых битов и их цвета приведены ниже.

В этой таблице показаны различные биты на пиксель и количество цвета, которое они содержат.

Оттенки

Вы можете легко заметить закономерность экспоненциального роста. Знаменитое изображение в оттенках серого имеет 8 бит на пиксель , что означает, что оно содержит 256 различных цветов или 256 оттенков.

Оттенки могут быть представлены как:

Цветные изображения обычно имеют формат 24 бит/пиксель или 16 бит/пиксель.

Мы узнаем больше о других цветовых форматах и ​​типах изображений в руководстве по типам изображений.

Цветовые значения:

Ранее мы видели в учебнике по понятию пикселя, что значение 0 пикселей обозначает черный цвет.

Черный цвет:

Помните, что значение 0 пикселей всегда соответствует черному цвету. Но не существует фиксированного значения, обозначающего белый цвет.

Белый цвет:

Значение, обозначающее белый цвет, можно рассчитать следующим образом:

В случае 1 бит/пиксель 0 – черный, 1 – белый.

В случае 8 бит/с 0 означает черный, а 255 – белый.

Серый цвет:

Когда вы вычисляете значение черного и белого цвета, вы можете вычислить значение пикселя серого цвета.

Серый цвет на самом деле является средней точкой черного и белого. При этом

В случае 8 бит на пиксель значение пикселя, обозначающее серый цвет, составляет 127 или 128 бит на пиксель (если считать от 1, а не от 0).

Требования к хранению изображений

После обсуждения количества бит на пиксель у нас есть все, что нужно для расчета размера изображения.

Размер изображения

Размер изображения зависит от трех факторов.

  • Количество строк
  • Количество столбцов
  • Количество бит на пиксель

Формула расчета размера приведена ниже.

Размер изображения = количество строк * столбцов * бит/пиксель

Это означает, что если у вас есть изображение, скажем, вот это:

Предположим, что в нем 1024 строки и 1024 столбца. И поскольку это изображение в градациях серого, оно имеет 256 различных оттенков серого или количество битов на пиксель. Затем подставляя эти значения в формулу, получаем

Размер изображения = количество строк * столбцов * бит/пиксель

Но поскольку это не стандартный ответ, который мы распознаем, мы преобразуем его в наш формат.

Преобразование в байты = 8388608 / 8 = 1048576 байт.

Перевод в килобайты = 1048576 / 1024 = 1024 КБ.

Перевод в мегабайты = 1024/1024 = 1 Мб.

Так рассчитывается размер изображения и сохраняется. Теперь в формуле, если вам задан размер изображения и количество бит на пиксель, вы также можете вычислить строки и столбцы изображения, если изображение квадратное (одинаковые строки и один и тот же столбец).

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 битовой глубиной. Битовая глубина для 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, потому что 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 разрядности (разрядности), общего количества доступных цветов и распространенных имен.

Бит на пиксель Количество цветов
1 бит на пиксель 2 цвета
2 бита на пиксель 4 цвета
3 бита на пиксель 8 цветов
4 бита на пиксель 16 цветов
5 бит на пиксель 32 цвета
6 бит на пиксель 64 цвета
7 бит на пиксель 128 цветов
8 бит на пиксель 256 цветов
10 бит на пиксель 1024 цвета
16 бит на пиксель 65536 цветов
24 бит на пиксель 16777216 цветов (16,7 миллиона цветов)
32 бита на пиксель 4294967296 цветов (4294 миллиона цветов)
Бит на пиксель Доступное количество цветов Общие имена
1 2 Монохромный
2 4 CGA
4 16 EGA
8 256 VGA
16 65536 XGA, High Color
24 16777216 SVGA, True Color
32 16777216 + прозрачность
48 281 трлн

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ БИТОВОЙ ГЛУБИНЫ

Если навести указатель мыши на любой из ярлыков ниже, изображение будет повторно отображаться с использованием выбранного количества цветов. Разница между 24 и 16 битами на пиксель незначительна, но будет хорошо заметна, если ваш дисплей настроен на истинный цвет или выше (24 или 32 бита на пиксель).

24 бит на пиксель 16 бит на пиксель 12 бит на пиксель 10 бит на пиксель 8 бит на пиксель

ПОЛЕЗНЫЕ СОВЕТЫ

Хотите узнать больше? Обсудите эту и другие статьи на наших форумах по цифровой фотографии.

Растровое изображение – это массив битов, определяющий цвет каждого пикселя в прямоугольном массиве пикселей. Количество битов, выделенных для отдельного пикселя, определяет количество цветов, которые можно назначить этому пикселю. Например, если каждый пиксель представлен 4 битами, то данному пикселю можно присвоить один из 16 различных цветов (2^4 = 16). В следующей таблице показано несколько примеров количества цветов, которое может быть назначено пикселю, представленному заданным количеством битов.

Бит на пиксель Количество цветов, которые можно назначить пикселю
1 2^1 = 2
2 2^2 = 4
4 2^4 = 16
8 2^8 = 256
16 2^16 = 65 536
24 2^24 = 16, 777, 216

Файлы на диске, в которых хранятся растровые изображения, обычно содержат один или несколько информационных блоков, в которых хранится такая информация, как количество битов на пиксель, количество пикселей в каждой строке и количество строк в массиве. Такой файл может также содержать таблицу цветов (иногда называемую цветовой палитрой). Таблица цветов сопоставляет числа в растровом изображении с определенными цветами.На следующем рисунке показано увеличенное изображение вместе с его растровым изображением и таблицей цветов. Каждый пиксель представлен 4-битным числом, поэтому в таблице цветов 2^4 = 16 цветов. Каждый цвет в таблице представлен 24-битным числом: 8 бит для красного, 8 бит для зеленого и 8 бит для синего. Числа представлены в шестнадцатеричном формате (с основанием 16): A = 10, B = 11, C = 12, D = 13, E = 14, F = 15.

Посмотрите на пиксель в строке 3 столбца 5 изображения. Соответствующее число в растровом изображении — 1. Таблица цветов говорит нам, что 1 представляет красный цвет, поэтому пиксель красный. Все элементы в верхней строке растрового изображения равны 3. Таблица цветов говорит нам, что 3 представляет синий цвет, поэтому все пиксели в верхней строке изображения синие.

Некоторые растровые изображения хранятся в восходящем формате; числа в первой строке растрового изображения соответствуют пикселям в нижней строке изображения.

Растровое изображение, в котором индексы хранятся в таблице цветов, называется растровым изображением индексированного палитрой. Некоторые растровые изображения не нуждаются в таблице цветов. Например, если растровое изображение использует 24 бита на пиксель, это растровое изображение может хранить сами цвета, а не индексировать их в таблице цветов. На следующем рисунке показано растровое изображение, в котором цвета хранятся напрямую (24 бита на пиксель), а не с использованием таблицы цветов. На иллюстрации также показано увеличенное изображение соответствующего изображения. В растровом изображении FFFFFF соответствует белому цвету, FF0000 — красному, 00FF00 — зеленому, а 0000FF — синему.

Форматы графических файлов

Существует множество стандартных форматов для сохранения растровых изображений в файлах. Windows GDI+ поддерживает форматы графических файлов, описанные в следующих абзацах.

Растровое изображение (BMP)

BMP – это стандартный формат, используемый Windows для хранения изображений, не зависящих от устройств и приложений. Количество битов на пиксель (1, 4, 8, 15, 24, 32 или 64) для данного файла BMP указывается в заголовке файла. Распространены файлы BMP с 24 битами на пиксель.

Формат обмена графикой (GIF)

GIF – это распространенный формат изображений, отображаемых на веб-страницах. GIF хорошо подходят для линейных рисунков, изображений с блоками сплошного цвета и изображений с четкими границами между цветами. GIF-файлы сжимаются, но в процессе сжатия информация не теряется; распакованный образ точно такой же, как и оригинал. Один цвет в GIF может быть обозначен как прозрачный, так что изображение будет иметь цвет фона любой веб-страницы, на которой оно отображается. Последовательность изображений GIF может быть сохранена в одном файле для создания анимированного GIF. GIF-файлы хранят не более 8 бит на пиксель, поэтому они ограничены 256 цветами.

Объединенная группа экспертов по фотографии (JPEG)

JPEG – это схема сжатия, которая хорошо подходит для естественных сцен, таких как отсканированные фотографии. Некоторая информация теряется в процессе сжатия, но часто эта потеря незаметна человеческому глазу. Цветные изображения JPEG хранят 24 бита на пиксель, поэтому они способны отображать более 16 миллионов цветов. Существует также формат JPEG в градациях серого, который хранит 8 бит на пиксель. Файлы JPEG не поддерживают прозрачность или анимацию.

Уровень сжатия изображений JPEG можно настроить, но более высокие уровни сжатия (файлы меньшего размера) приводят к большей потере информации. Коэффициент сжатия 20:1 часто создает изображение, которое человеческому глазу трудно отличить от оригинала. На следующем рисунке показано изображение BMP и два изображения JPEG, сжатые из этого изображения BMP. Первый JPEG имеет коэффициент сжатия 4:1, а второй JPEG имеет коэффициент сжатия около 8:1.

Сжатие JPEG плохо работает для штриховых рисунков, блоков сплошного цвета и резких границ. На следующем рисунке показан файл BMP, а также два файла JPEG и GIF. JPEG и GIF были сжаты из BMP. Коэффициент сжатия составляет 4:1 для GIF, 4:1 для меньшего JPEG и 8:3 для большего JPEG. Обратите внимание, что GIF сохраняет четкие границы вдоль линий, но JPEG имеет тенденцию размывать границы.

JPEG — это схема сжатия, а не формат файла. Формат обмена файлами JPEG (JFIF) — это формат файлов, обычно используемый для хранения и передачи изображений, сжатых в соответствии со схемой JPEG. Файлы JFIF, отображаемые веб-браузерами, имеют расширение .jpg.

Заменяемый файл изображения (Exif)

Exif — это формат файлов, используемый для фотографий, сделанных цифровыми камерами. Файл Exif содержит изображение, сжатое в соответствии со спецификацией JPEG. Файл Exif также содержит информацию о фотографии (дата съемки, выдержка, время экспозиции и т. д.) и информацию о камере (производитель, модель и т. д.).

Переносимая сетевая графика (PNG)

Формат PNG сохраняет многие преимущества формата GIF, но также предоставляет возможности, превосходящие возможности GIF. Как и файлы GIF, файлы PNG сжимаются без потери информации. Файлы PNG могут хранить цвета с 8, 24 или 48 битами на пиксель и оттенки серого с 1, 2, 4, 8 или 16 битами на пиксель. Напротив, файлы GIF могут использовать только 1, 2, 4 или 8 бит на пиксель. В файле PNG также может храниться значение альфа-канала для каждого пикселя, указывающее, в какой степени цвет этого пикселя смешивается с цветом фона.

PNG лучше, чем GIF, в возможности прогрессивного отображения изображения; то есть для отображения все более и более точных приближений изображения по мере его поступления по сетевому соединению. Файлы PNG могут содержать информацию о коррекции гаммы и цветокоррекции, чтобы изображения можно было точно отображать на различных устройствах отображения.

Тегировать формат файла изображения (TIFF)

TIFF – это гибкий и расширяемый формат, поддерживаемый множеством платформ и приложений для обработки изображений. Файлы TIFF могут хранить изображения с произвольным количеством битов на пиксель и могут использовать различные алгоритмы сжатия. Несколько изображений могут храниться в одном многостраничном файле TIFF. Информация, относящаяся к изображению (производитель сканера, хост-компьютер, тип сжатия, ориентация, выборка на пиксель и т. д.), может храниться в файле и систематизироваться с помощью тегов. При необходимости формат TIFF можно расширить путем утверждения и добавления новых тегов.

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 трудоемче 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.

Читайте также: