Термин бит распространен в любой форме цифровых носителей. Что касается цифровых изображений, битовая глубина имеет множество названий, таких как глубина пикселя или глубина цвета. В цифровой фотографии споры о 8-битных и 16-битных файлах ведутся так же часто, как Nikon против Canon. Эта статья призвана дать вам лучшее понимание того, что такое разрядность. Также вы узнаете, нужны ли нам 16-битные изображения или нет, и если да, то когда они нам понадобятся.
Что такое разрядность?
Большинство из нас знают, что пиксели являются основными элементами любого изображения. В частности, любой цвет в цифровых изображениях представлен комбинацией красных, зеленых и синих оттенков. На каждый пиксель используется одна такая комбинация, а изображение составляют миллионы пикселей. Именно по этой причине битовую глубину также называют глубиной цвета. Например, чистый красный цвет обозначается цифрами «255, 0, 0». Чистый зеленый цвет - 0, 255, 0, а чистый синий - 0, 0, 255. В цифровой фотографии каждый основной цвет (красный, зеленый или синий) представлен целым числом от 0 до 255. Представлены любые неосновные цвета. комбинацией основных цветов, например «255, 100, 150» для определенного оттенка розового.
Давайте рассмотрим самое большое число, обозначающее красный цвет, - 255. Когда я конвертирую 255 в двоичный формат, я получаю 11111111, то есть восьмизначное число. Теперь, когда я попытаюсь преобразовать следующее десятичное число, 256, я получу 100000000, то есть 9-значное двоичное число. Вот почему любое целое число от 0 до 255 считается «8-битным»; его можно представить восемью двоичными цифрами.
Итак, битовая глубина - это количество бит, используемых каждым цветовым компонентом для представления пикселя. Например, 8 бит могут представлять до 256 оттенков (или 2^8) данного основного цвета.
Разрядность и цветовая гамма
Некоторые фотографы путают глубину цвета с цветовым охватом. Цветовая гамма - это диапазон цветов, обычно используемый в контексте того, какой диапазон цветов может отображать данное устройство или выводить принтер. Электронные устройства и принтеры не способны отображать столько цветов, сколько может видеть человеческий глаз. Диапазон цветов, которые они могут отображать, обычно ограничен цветовой гаммой, такой как sRGB или AdobeRGB, или определенной гаммой в зависимости от имеющегося принтера/чернил/бумаги. Подробнее о цветовой гамме можно прочитать в статье Спенсера о sRGB, Adobe RGB и ProPhoto RGB.
Разрядность, с другой стороны, можно представить как расстояние между цветами в пределах гаммы. Другими словами, у вас может быть два изображения радуги, оба из которых переходят от красного к фиолетовому, то есть имеют одну и ту же гамму. Но если вы увеличите масштаб пикселей, первая радуга может представлять собой мягкий градиент со многими тысячами отдельных цветов, тогда как вторая радуга может состоять всего из семи или восьми цветов и выглядеть гораздо более квадратной. В этом примере вторая радуга будет иметь гораздо меньшую разрядность.
1-битные изображения
Чтобы упростить визуализацию битовой глубины, давайте возьмем простой пример 1-битного изображения. Как вы, возможно, уже поняли, разрядность равна всего лишь 2 в степени этого числа. Таким образом, 1-битное изображение может иметь только 2^1 значений. Поскольку 2^1=2, здесь доступны только два значения: 0 и 1 - черное и белое.
Похожий пример можно увидеть на изображении ниже. Левая часть изображения - 8-битная, а правая - 1-битная.
Правая часть изображения содержит только черно-белое изображение. Некоторые области 1-битного изображения могут выглядеть серыми, но после увеличения до пикселей разница становится очевидной, как показано ниже. 8-битное изображение может содержать 256 оттенков серого, тогда как изображение справа может содержать только черный или белый цвет.
Биты против битов на канал
В приведенном выше разделе мы видели, что 8-битное изображение может содержать всего 256 различных оттенков серого. Но в начале этой статьи я упоминал, что 8-битные цветные изображения на самом деле имеют 256 оттенков на основной цвет. Таким образом, стандартное цветное изображение, которое мы обычно называем «8-битным», на самом деле может содержать больше, чем просто 256 оттенков. Правильнее называть это 8-битным изображением на канал. Если ваше цветное изображение имеет 8 бит на канал и имеется три канала (красный, зеленый и синий), общее изображение может фактически уместить в общей сложности 256 × 256 × 256 оттенков, что соответствует 16 777 216 (или 2 ^ 24). Вот почему иногда вы можете услышать, что 8-битное изображение на канал упоминается как 24-битное изображение, хотя это не наиболее часто используемый термин.
Все еще сбиваете с толку? Позвольте мне воспользоваться помощью Photoshop, чтобы прояснить ситуацию. Взгляните на иллюстративное изображение ниже.
На вкладке «Каналы», отмеченной красным на изображении выше, вы можете видеть, что, хотя это изображение в оттенках серого, оно имеет четыре канала: по одному каналу для красного, зеленого и синего, а также канал RGB для все изображение. Невозможно узнать, смогу ли я восстановить цветное изображение в этом случае (насколько нам известно, я применил корректирующий слой «Ч/Б» и сгладил изображение). Но, по крайней мере, в той или иной форме здесь остаются три основных цветовых канала, каждый из которых содержит восемь бит информации.
Таким образом, технически все изображение здесь по-прежнему 24-битное. Однако я мог бы удалить всю информацию о цвете, перейдя в верхнее меню и выбрав «Изображение»>«Режим > Оттенки серого». Как только я это сделаю, вы увидите, что теперь существует только один канал, как показано на рисунке ниже:
Картинка выше - настоящее 8-битное изображение; На этой фотографии всего 256 оттенков серого, и вернуть цветную версию невозможно. Это также уменьшило размер моего файла до 1/3 от того, что было раньше.
16 бит на канал или 48 бит RGB
Теперь, когда вы понимаете битовую глубину, вы можете легко вычислить битовую глубину 16-битного изображения на канал. Изображение с 16 битами на канал будет иметь до 2^16 оттенков на канал, или 65536. Если у вас есть изображение RGB, где каждый из красного, зеленого и синего имеет 16 бит, вы должны умножить 65536 × 65536 × 65536, чтобы увидеть что изображение может содержать в общей сложности до 281 триллиона цветов.
Хотя теоретически 16-битная глубина канала должна содержать 281 триллион цветов, 16-битная глубина Photoshop вмещает не так много. Согласно определению, максимально возможное значение тона для каждого из основных цветов должно составлять 65 536. Но максимально возможное количество тонов в 16-битном/канальном RGB-цвете Photoshop составляет (2^15)+1=32769. Таким образом, когда вы работаете в Photoshop в 16-битном режиме, пиксель может содержать любой из 35,2 триллионов цветов вместо 281 триллиона.
Действительно ли можно использовать 16 бит на канал?
Несмотря на то, что 16-битные изображения на канал в Photoshop могут удерживать только 12,5% от теоретического максимального значения, 35,2 триллиона цветов все равно очень много. Вопрос на миллион долларов, который возникает сейчас, заключается в том, может ли человеческий глаз различать такое количество цветов? Ответ - нет. Исследования показали, что человеческий глаз может различать максимум 10 миллионов цветов. Взгляните на изображение ниже.
Вы видите видимую разницу между тремя закругленными квадратами? Большинство из вас могут заметить разницу в тонах между тем, что посередине, и тем, что справа. Но никакой видимой разницы между левым и средним я точно не могу найти.
Крайний левый квадрат - 255, 0, 0, а средний квадрат - 254, 0, 0. Это всего лишь один шаг разницы для 8-битного изображения, и даже рядом с 16-битными изображениями Photoshop! Если бы приведенное выше изображение было 16-битным изображением в Photoshop, вы могли бы уместить более 32 000 тонов между левым и центральным изображениями.
Поскольку 16-битные изображения на канал содержат исключительно большое количество цветов, они, очевидно, занимают много места. Например, программное обеспечение Nikon NX выводит файлы TIFF размером 130 МБ, когда я экспортирую их как 16-битные, тогда как размер файла уменьшается примерно до 70 МБ, когда я выбираю 8-битное изображение для одного из моих изображений.
Кроме того, очень немногие устройства вывода - мониторы, принтеры и т. д. - в любом случае могут отображать более 8 бит на канал. Но это не значит, что более высокая разрядность не важна.
Где действительно важно 16 бит на канал?
Приведенный выше раздел может создать впечатление, что никому никогда не понадобится более 8 бит на канал. Тем не менее, 16-битные изображения имеют свое применение. Давайте рассмотрим изображение ниже.
Я открыл изображение и преобразовал его в 8-битное, используя пункт меню «Изображение»>«Режим > 8 бит/канал». Теперь я применяю два корректирующих слоя кривых к открытому изображению. В Кривых 1 я выбираю входное значение 255 и изменяю выходное значение на 23. Проще говоря, я недоэкспонировал изображение. Используя Кривые 2, я выбрал входное значение 23 и изменил выходное значение на 255. Это возвращает экспозицию туда, где она была до недоэкспонирования - но за счет «переработки» большого количества цветов. Это приводит к эффекту полос, который вы можете увидеть на небе и облаках на изображении выше.
Когда я редактирую 16-битное изображение, видимых полос на небе не видно. Вы можете видеть это в сравнении ниже, где я подверг оба изображения одинаковым настройкам:
Здесь находят свое применение 16-битные изображения. Чем более радикальным будет ваше редактирование, тем полезнее будет иметь как можно больше оттенков цвета.
Вы все равно можете избежать полос на 8-битных изображениях при тщательной обработке - например, не делая экстремальных настроек кривых, которые я делал выше - но 16-битные изображения дают вам больше места для ошибок. Вот почему, если вы редактируете в таком программном обеспечении, как Photoshop, рекомендуется работать с 16-битными изображениями. Только после завершения редактирования рекомендуется преобразовать его в 8-битное изображение для вывода. (Хотя 16-битный формат TIFF или PSD все равно лучше хранить в архиве на случай, если вы решите продолжить редактирование позже.)
Итак, в целом полезная область применения 16-битных изображений на канал начинается и заканчивается постобработкой.
Вывод
Я надеюсь, что эта статья дала нашим читателям базовое понимание того, что такое разрядность и разницу между 8-битными и 16-битными изображениями на канал. Хотя 16 бит может показаться излишним, мы увидели здесь, что он находит свое применение при постобработке изображений. Но 8-битные изображения на канал занимают гораздо меньше файлового пространства, поэтому для экономии места стоит экспортировать изображения, особенно для Интернета, в 8-битные изображения.