Глубина цвета

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).

Форматы 8-битного цвета

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.

© 2014 сайт

Разрядность или глубина цвета цифрового изображения – это число двоичных разрядов (бит), используемых для кодирования цвета единичного пикселя.

Следует различать термины бит на канал (bpc – bits per channel) и бит на пиксель (bpp – bits per pixel). Разрядность по каждому из индивидуальных цветовых каналов измеряется в битах на канал, сумма же разрядов всех каналов выражается в битах на пиксель. Например, изображение в палитре Truecolor имеет разрядность 8 бит на канал, что эквивалентно 24 битам на пиксель, т.к. цвет каждого пикселя описывается тремя цветовыми каналами: красным, зелёным и синим (модель RGB).

Для изображения, закодированного в RAW-файле, число бит на канал совпадает с числом бит на пиксель, поскольку до интерполяции каждый пиксель, полученный с помощью матрицы с массивом цветных фильтров Байера, содержит информацию лишь об одном из трёх первичных цветов.

В цифровой фотографии принято описывать разрядность преимущественно с помощью бит на канал, и потому, говоря о разрядности, я буду подразумевать исключительно биты на канал, если прямо не указано иное.

Разрядность определяет максимальное количество оттенков, которые могут присутствовать в цветовой палитре данного изображения. Например, 8-битное чёрно-белое изображение может содержать до 2 8 =256 градаций серого цвета. Цветное же 8-битное изображение может содержать по 256 градаций для каждого из трёх каналов (RGB), т.е. всего 2 8x3 =16777216 уникальных комбинаций или цветовых оттенков.

Высокая разрядность особенно важна для корректного отображения плавных тональных или цветовых переходов. Любой градиент в цифровом изображении не является непрерывным изменением тона, а представляет собой ступенчатую последовательность дискретных значений цвета. Большое количество градаций создаёт иллюзию плавного перехода. Если же полутонов слишком мало, ступенчатость видна невооружённым глазом и изображение теряет реалистичность. Эффект возникновения визуально различимых скачков цвета в областях изображения, исходно содержащих плавные градиенты, называется постеризацией (от англ. poster – плакат), поскольку фотография, в которой недостаёт полутонов, становится похожей на плакат, отпечатанный с использованием ограниченного числа красок.

Разрядность в реальной жизни

Чтобы наглядно проиллюстрировать изложенный выше материал, я возьму один из своих карпатских пейзажей и покажу вам, как бы он выглядел при различной разрядности. Помните, что увеличение разрядности на 1 бит означает удвоение количества оттенков в палитре изображения.

1 бит – 2 оттенка.

1 бит позволяет закодировать всего два цвета. В нашем случае это чёрный и белый.

2 бита – 4 оттенка.

С появлением полутонов изображение перестаёт быть просто набором силуэтов, но всё равно смотрится довольно абстрактно.

3 бита – 8 оттенков.

Уже различимы детали переднего плана. Полосатое небо – хороший пример постеризации.

4 бита – 16 оттенков.

Начинают проявляться детали на склонах гор. На переднем плане постеризация уже почти незаметна, но небо остаётся полосатым.

5 бит – 32 оттенка.

Очевидно, что области с низким контрастом, отображение которых требует большого количества близких полутонов, больше всего страдают от постеризации.

6 бит – 64 оттенка.

Горы уже почти в порядке, а вот небо по-прежнему выглядит ступенчато, особенно ближе к углам кадра.

7 бит – 128 оттенков.

Мне не к чему придраться – все градиенты выглядят плавными.

8 бит – 256 оттенков.

И вот перед вами исходная 8-битная фотография. 8 бит вполне достаточно для реалистичной передачи любых тональных переходов. На большинстве мониторов вы не заметите разницы между 7 и 8 битами, так что даже 8 бит могут показаться излишними. Но всё же стандартом для высококачественных цифровых изображений являются именно 8 бит на канал, чтобы с гарантированным запасом перекрыть способность человеческого глаза различать градации цвета.

Но если 8 бит хватает для реалистичной цветопередачи, то для чего же может понадобиться разрядность больше 8? И откуда весь этот шум о необходимости сохранять фотографии с разрядностью в 16 бит? Дело в том, что 8 бит достаточно для хранения и отображения фотографии, но не для её обработки.

При редактировании цифрового изображения тональные диапазоны могут как сжиматься, так и растягиваться, в результате чего часть значений постоянно отбрасывается или округляется, и в конечном итоге количество полутонов может упасть ниже того уровня, который необходим для плавной передачи тональных переходов. Визуально это проявляется в возникновении всё той же постеризации и прочих режущих глаз артефактов. Например, осветление теней на две ступени приводит к растягиванию диапазона яркостей в четыре раза, а значит, отредактированные участки 8-битной фотографии будут выглядеть так, как если бы они были взяты из 6-битного изображения, где ступенчатость очень даже заметна. Теперь представьте, что мы работаем с 16-битным изображением. 16 бит на канал означают 2 16 =65535 цветовых градаций. Т.е. мы можем свободно выбросить большую часть полутонов и всё равно получить тональные переходы теоретически более плавные, чем в исходном 8-битном изображении. Информация, содержащаяся в 16 битах избыточна, но именно эта избыточность позволяет осуществлять самые смелые манипуляции с фотографией без видимых последствий для качества изображения.

12 или 14? 8 или 16?

Обычно фотограф сталкивается с необходимостью принимать решение о разрядности фотографии в трёх случаях: при выборе разрядности RAW-файла в настройках камеры (12 или 14 бит); при конвертации RAW-файла в TIFF или PSD для последующей обработки (8 или 16 бит) и при сохранении готовой фотографии для архива (8 или 16 бит).

Съёмка в RAW

Если ваша камера позволяет выбирать разрядность RAW-файла, то я однозначно рекомендую вам предпочесть максимальное значение. Обычно выбирать приходится между 12 и 14 битами. Дополнительные два бита лишь незначительно увеличат размер ваших файлов, но зато вы получите бо́льшую свободу при их редактировании. 12 бит позволяют закодировать 4096 уровней яркости, в то время как 14 бит – 16384 уровня, т.е. в четыре раза больше. Ввиду того, что самые важные и интенсивные преобразования снимка я провожу именно на стадии обработки в RAW-конвертере , мне бы не хотелось жертвовать ни единым битом информации на этом критическом для будущей фотографии этапе.

Конвертация в TIFF

Самый спорный этап – это момент конвертации отредактированного RAW-файла в 8- или 16-битный TIFF для дальнейшей обработки в Фотошопе . Весьма и весьма многие фотографы посоветуют вам конвертировать исключительно в 16-битный TIFF, и они будут правы, но только при условии, что вы собираетесь проводить в Фотошопе глубокую и всестороннюю обработку. Часто ли вы этим занимаетесь? Лично я – нет. Все фундаментальные преобразования я осуществляю в RAW-конвертере с 14-битным неинтерполированным файлом, а Фотошоп использую только для шлифовки деталей. Для таких мелочей, как точечная ретушь, избирательное осветление и затемнение, изменение размеров и повышение резкости обычно достаточно и 8 бит. Если я увижу, что фотография нуждается в агрессивной обработке (речь не идёт о коллажах и HDR), это будет означать, что я допустил серьёзную ошибку на стадии редактирования RAW-файла, и самым разумным решением будет вернуться и исправить её, вместо того, чтобы насиловать ни в чём не повинный TIFF. Если же фотография содержит какой-нибудь деликатный градиент, который я всё-таки захочу поправить в Фотошопе, то я без труда перейду в 16-битный режим, проведу там все необходимые манипуляции, после чего вернусь к 8 битам. Качество изображения при этом не пострадает.

Хранение

Для хранения уже обработанных фотографий я предпочитаю использовать либо 8-битный TIFF, либо JPEG, сохранённый в максимальном качестве. Мною движет стремление к экономии дискового пространства. 8-битный TIFF занимает вдвое меньше места, чем 16-битный, а JPEG, который в принципе может быть только 8-битным, даже в максимальном качестве примерно вдвое меньше 8-битного TIFF. Разница в том, что JPEG сжимает изображение с потерями данных, а TIFF поддерживает сжатие без потерь по алгоритму LZW. Мне не нужны 16 бит в финальном изображении, поскольку я не собираюсь его больше редактировать, иначе оно попросту не было бы финальным. Какую-то мелочь можно без труда поправить и в 8-битном файле (даже если это JPEG), но если мне приспичит провести глобальную цветокоррекцию или изменение контраста, то я скорее обращусь к исходному RAW-файлу, чем буду мучить уже сконвертированную фотографию, которая даже в 16-битном варианте не содержит всей необходимой для подобных преобразований информации.

Практика

Эта фотография сделана в лиственничной роще неподалёку от моего дома и сконвертированна с помощью Adobe Camera Raw. Открыв RAW-файл в ACR, я введу поправку экспозиции –4 EV, тем самым сымитировав недодержку в 4 ступени. Разумеется, никто в здравом уме не допускает подобных ошибок при редактировании RAW-файлов, но нам необходимо с помощью единственной переменной добиться идеально бездарной конвертации, которую мы затем попробуем исправить в Фотошопе. Изрядно потемневшее изображение я дважды сохраняю в формате TIFF: один файл с разрядностью 16 бит на канал, другой – 8.

На данном этапе оба изображения выглядят одинаково чёрными и ничем не отличаются друг от друга, в связи с чем я демонстрирую только одну из них.

Разница между 8 и 16 битами станет заметной только после того, как мы попытаемся осветлить фотографии, растягивая при этом диапазон яркостей. Для этого я воспользуюсь уровнями (Ctrl/Cmd+L).

На гистограмме видно, что все тона изображения сконцентрированы в узком пике, прижавшемся к левому краю окна. Чтобы осветлить изображение, необходимо отсечь пустующую правую часть гистограммы, т.е. изменить значение точки белого цвета. Взявшись за правый ползунок входных уровней (точку белого), я подтягиваю его вплотную к правому краю сплющенной гистограммы, тем самым давая команду распределить все градации яркости между нетронутой точкой чёрного и заново обозначенной (15 вместо 255) точкой белого. Проделав эту операцию на обоих файлах, сравним результаты.

Даже в таком масштабе 8-битная фотография выглядит более зернистой. Увеличим до 100 %.

16 бит после осветления

8 бит после осветления

16-битное изображение неотличимо от оригинала, в то время как 8-битное сильно деградировало. Если бы мы имели дело с настоящей недодержкой, ситуация была бы ещё печальнее.

Очевидно, что столь интенсивные преобразования, как осветление фотографии на 4 ступени, действительно лучше проводить на 16-битном файле. Практическая же значимость этого тезиса зависит от того, как часто вам приходится исправлять подобный брак? Если часто, то вероятно вы что-то делаете не так .

Теперь представим, что я по своему обычаю сохранил фотографию как 8-битный TIFF, но потом внезапно решил внести в неё какие-то радикальные изменения, а все резервные копии моих RAW-файлов были похищены пришельцами.

Чтобы симулировать разрушительное, но потенциально обратимое редактирование, вновь обратимся к уровням.

В ячейки выходных уровней (Output Levels) я ввожу 120 и 135. Теперь вместо доступных 256 градаций яркости (от 0 до 255) полезная информация будет занимать только 16 градаций (от 120 до 135).

Фотография предсказуемо посерела. Изображение на месте, просто контраст уменьшился в 16 раз. Попробуем исправить содеянное, для чего снова применим к многострадальной фотографии уровни, но уже с новыми параметрами.

Теперь я изменил входные уровни (Input Levels) на 120 и 135, т.е. придвинул точки чёрного и белого цвета к краям гистограммы, чтобы растянуть её на весь диапазон яркостей.

Контраст реанимирован, но постеризация заметна даже в мелком масштабе. Увеличим до 100 %.

Фотография безнадёжно испорчена. Оставшихся после безумного редактирования 16 полутонов явно недостаточно для хоть сколько-нибудь реалистичной сцены. Не означает ли это, что от 8 бит действительно нет никакого толку? Не торопитесь делать поспешные выводы – решающий эксперимент ещё впереди.

Вернёмся-ка снова к нетронутому 8-битному файлу и переведём его в 16-битный режим (Image>Mode>16 Bits/Channel), после чего повторим всю процедуру надругательства над фотографией, согласно описанному выше протоколу. После того, как контраст был варварски уничтожен, а затем вновь восстановлен, переведём изображение обратно в 8-битный режим.

Неужели всё в порядке? А если увеличить?

Безупречно. Никакой постеризации. Все операции с уровнями проходили в 16-битном режиме, а значит даже после уменьшения диапазона яркостей в 16 раз, у нас осталось 4096 градаций яркости, которых с лихвой хватило для восстановления фотографии.

Иными словами, если вам предстоит ответственное редактирование 8-битной фотографии – превратите её в 16-битную и работайте, как ни в чём не бывало. Если даже настолько абсурдные манипуляции можно проводить с изображением не опасаясь за последствия для его качества, то уж тем более оно спокойно переживёт ту целесообразную обработку, которой вы действительно можете его подвергнуть.

Спасибо за внимание!

Василий А.

Post scriptum

Если статья оказалась для вас полезной и познавательной, вы можете любезно поддержать проект , внеся вклад в его развитие. Если же статья вам не понравилась, но у вас есть мысли о том, как сделать её лучше, ваша критика будет принята с не меньшей благодарностью.

Не забывайте о том, что данная статья является объектом авторского права. Перепечатка и цитирование допустимы при наличии действующей ссылки на первоисточник, причём используемый текст не должен ни коим образом искажаться или модифицироваться.

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

Монохромные изображения

Индексированные цвета и палитры

Изображение кодируется с помощью дискретного набора цветов, каждый из которых описан с помощью палитры независимо друг от друга.

• 1-битный цвет (2 1 = 2 цвета): бинарный цвет, чаще всего представляется чёрным и белым цветами (или чёрным и зелёным)
• 2-битный цвет (2 2 = 4 цвета): CGA , БК .
• 3-битный цвет (2 3 = 8 цветов): множество устаревших персональных компьютеров с TV-выходом
• 4-битный цвет (2 4 = 16 цветов): известен как EGA и в меньшей степени как VGA -стандарт с высоким разрешением
• 5-битный цвет (2 5 = 32 цвета): Original Amiga chipset
• 6-битный цвет (2 6 = 64 цвета): Original Amiga chipset
• 8-битный цвет (2 8 = 256 цветов): устаревшие Unix-рабочие станции, VGA низкого разрешения, Super VGA , AGA (стоит заметить что тот же VGA-режим, так называемый X-Mode, за счет технологии установки палитры позволял отобразить 256 цветов из цветового набора 262 144 цветов)
• 12-битный цвет (2 12 = 4096 цветов): некоторые Silicon Graphics и Color NeXTstation системы. Отдельного упоминания заслуживает уникальный режим HAM оригинальных персональных компьютеров Amiga . В этом видеорежиме компьютер Amiga на экране мог отобразить до 4096 цветов, при этом один пиксель изображения кодировался только шестью битами.

«Реальные» цвета (TrueColor)

С увеличением количества бит в представлении цвета, количество отображаемых цветов стало непрактично большим для цветовых палитр (20-битная глубина цвета требует больше памяти для сохранения цветовой палитры , чем памяти для сохранения самих пикселей изображения). При большой глубине цвета на практике кодируют яркости красной , зелёной и синей составляющих - такое кодирование называют RGB -моделью.

8-битный «реальный» цвет

Сильно ограниченная, однако «реальная» цветовая схема, в которой по три бита (по восемь возможных значений) для красной (R) и зелёной (G) составляющих, и два оставшихся бита на пиксель для кодирования синей (B) составляющей (четыре возможных значения), позволяют представить 256 (8×8×4) различных цвета. Нормальный человеческий глаз менее чувствителен к синей составляющей, чем к красной и зелёной, поэтому синяя составляющая представляется одним битом меньше. Такая схема использовалась в MSX2 -серии компьютеров в 1990-х годах.

Не следует путать такую схему с 8 bpp индексным цветом, который может быть представлен выбором различных цветовых палитр.

12-битный «реальный» цвет

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

HighColor

HighColor или HiColor разработан для представления оттенков «реальной жизни», то есть наиболее удобно воспринимаемый человеческим глазом. Такой цвет кодируется 15 или 16 битами:

• 15-битный цвет использует 5 бит для представления красной составляющей, 5 для зелёной и 5 для синей, то есть 2 5 = 32 возможных значения каждого цвета, которые дают 32 768 (32×32×32) возможных цвета.
• 16-битный цвет использует 5 бит для представления красной составляющей, 5 для синей, но 6 бит (2 6 = 64 возможных значения) для представления зелёной, так как человеческий глаз более чувствителен к зелёной составляющей. Таким образом получаются 65 536 (32×64×32) цветов. 16-битный цвет упоминается как «тысячи цветов» (thousands of colors ) в системах Macintosh .
• Большинство современных ЖК -дисплеев отображают 18-битный цвет (64×64×64 = 262 144 комбинации), но благодаря дизерингу разница с TrueColor -дисплеями на глаз незначительна.

TrueColor

В реальности 32-битный цвет является 24-битным (TrueColor) с дополнительным 8-битным каналом, который либо заполнен нулями (не влияет на цвет), либо представляет собой альфа-канал , который задаёт прозрачность изображения для каждого пикселя - то есть существует 16 777 216 оттенков цветов и 256 градаций прозрачности .

Причиной, по которой используют «пустой» канал, является стремление оптимизировать работу с видеопамятью , которая у большинства современных [когда? ] компьютеров имеет 32-битную адресацию и 32-битную шину данных [ ] .

Также 32-битным является представление цвета в системе CMYK (по 8 бит отводятся на голубой, пурпурный, жёлтый и чёрный цвета) .

Deep Color (30/36/48 бит)

В конце 1990-х годов некоторые high-end графические системы, например SGI , начали использовать более 8 бит на канал - например, 12 или 16 бит . Программы профессионального редактирования изображений стали сохранять по 16 бит на канал, предоставляя «защиту» от накапливания ошибок округления , погрешностей при вычислении в условиях ограниченной разрядной сетки чисел.

Для дальнейшего расширения динамического диапазона изображений были созданы различные модели. Например High Dynamic Range Imaging (HDRI), использует числа с

Глубина цвета - термин, обозначающий, какое количество цветов или оттенков передает изображение, и изменяется в битах. Подавляющее число изображений, с которыми производится работа, имеют глубину цвета 8 бит на канал, что позволяет в каждом канале изображения хранить до 256 его оттенков. Что это значит? Глубина цвета определяет, сколько бит изображения отводится под хранение графической информации. Чем больше бит отводится под хранение цвета одной точки, тем большее количество цветов одновременно можно передать. При глубине цвета 1 бит, под каждый отдельный пиксел отводится 1 бит информации, и каждый из них может быть или черным, или белым. Так хранится цветовая информация в файлах цветовой модели Bitmap. При использовании двух бит возможно хранение цветовой информации об одном из четырех возможных цветах каждого пиксела. При использовании 4 бит на пискел - уже 16 - и цветов (значения глубины цвета, большие 1 и до 8 бит на точку характерны для т.н. индексированных палитр, что активно используется, например, в файлах формата *.GIF). 8 бит позволяет хранить до 256 различных цветов. Это значение глубины цвета считается стандартным и используется по умолчанию в большинстве пакетов подготовки иллюстраций. Более высокие значения глубины цвета (16 бит) позволяет хранить 65,536 оттенков цвета одновременно. Поддержка файлов с такой глубиной цвета реализована, например, в Adobe Photoshop. Однако, эти файлы имеют гораздо больший объем, в 2 раза превышающий стандартный. Поэтому используется этот режим как переходной, и для совместимости со сканерами и другими устройствами ввода растровых изображений, где данные поступают с цифро-аналогового преобразователя (оцифровываются) с повышенной глубиной цвета. Зачем нужна большая глубина цвета, если выходные файлы с большими значениями (свыше 8 бит на канал) считаются нестандартными для полиграфии? Дело в том, что при хранении промежуточных результатов (например, сканированные оригиналы с высококачественного сканера, например) и их многократной цветокоррекции при низкой глубине цвета иногда можно наблюдать искажения, проявляющиеся в характерной "постеризации" изображения, когда в "тонких" растяжках и градиентах можно наблюдать некоторые искажения в виде "ступенчатого" изменения цвета. Этот эффект показан ниже на рисунке.

Рис. 1. Пример проблемной растяжки при
низкой глубине цвета и многократной цветокоррекции

Градиент с низким значением глубины цвета выглядит более ступенчато, чем его аналог с более высоким значением глубины цвета. Обычно такие проблемы возникают при слишком сильной или многократной цветокоррекции изображения (например, исправление очень некачественного оригинала). Изображение с высокой глубиной цвета в этом случае выглядит лучше. Однако, в подавляющем большинстве случаев вполне приемлемо сканирование и обработка оригиналов со стандартной глубиной цвета 8 бит на канал. Большее значение выбирайте в случае, если у вас High-end сканер или оригинал требует кардинальной коррекции цветов (сильное затемнение или осветление). Следует учесть, что далеко не все пакеты работают с файлами, где использована нестандартная глубина цвета. Например, в Adobe Photoshop работа в принципе возможна, но не поддерживается работа с большинством инструментов и фильтров.

Иногда о глубине цвета судят как о произведении глубин цветов всех его каналов. Например, для RGB - изображения с глубиной цвета 8 бит на канал это значение будет составлять 24 бита(что позволяет хранить до 16,7 миллионов различных цветов), а для файла в цветовой модели CMYK - 32 бита.

Цвет каждого пиксела цифрового изображения описывается несколькими числами (в зависимости от используемой цветовой системы). Количество бит, отводимое на представление информации о цвете каждого пиксела, называют глубиной цвета (color depth ) или битовой глубиной цвета (bit depth). Иногда под цветовой глубиной понимают максимальное количество цветов, которые можно представить.

Глубина цвета определяет, как много цветов может быть использовано при отображении одного пиксела. Например, если цветовая глубина равна 1 бит, то пиксел может представлять только один из двух возможных цветов – белый или черный. Если цветовая глубина равна 8 бит, то количество возможных цветов равно 2 8 = 256. При глубине цвета 24 бит количество цветов превышает 16 миллионов, что фактически превосходит способность глаза человека разрешать цвета. Такой режим называется True Color (истинный цвет ). В связи с тем, что 24-pазpядное представление неудобно с точки зpения обpаботки изобpажения, обычно в режиме TrueColor используется 32 бита. В случае 32-pазpядного пpедставление информации о цвете младшие тpи байта по-прежнему описывают цвет точки, а стаpший байт либо упpавляет дополнительными паpаметpами (напpимеp, альфа-каналом, инфоpмацией о взаимном пеpекpывании объектов или глубине в тpехмеpном изобpажении), либо не используется. Понятно, что при таком представлении увеличивается размер изображения, однако существенно возрастает скорость его обработки центральным и графическим процессорами компьютера.

Квантование цвета

Квантование цвета (color quantization ) используется для получения малого числа характерных цветов в изображении. Задачу квантования в данном случае можно сформулировать как выбор заданного количества "наилучших" цветов, имеющихся в полноцветном изображении, и замены всех остальных цветов изображения подходящими заместителями из этого списка. Раньше процесс квантования цвета был необходим потому, что видеосистема компьютера могла работать лишь с ограниченной цветовой палитрой (как правило, 256 цветов). Теперь оно используется с целью уменьшения размера графического файла, создания спецэффектов, повышения резкости границ и т.п.

Самым простым подходом здесь является выбор комплекта цветов для палитры с равномерным распределением каждой из цветовых компонент. Он обеспечивает широкий выбор цветов, но при этом не учитывается тот факт, что в большинстве изображений нет равномерного цветового распределения.

На данный момент существует несколько методик квантования цвета. Одним из наиболее эффективных является метод квантования цветов медианным сечением . При этом цветовое пространство рассматривается как трехмерный куб. Каждая ось куба соответствует одному из трех основных цветов: красному, зеленому или синему. Каждая из трех сторон разбивается на 255 равных частей, деления на осях нумеруются от 0 до 255, причем большее значение соответствует большей интенсивности цвета. Метод медианного сечения делит куб на 256 параллелепипедов, каждый из которых содержит примерно одинаковое количество пикселов. При таком разбиении куба центральная точка каждого параллелепипеда представляет оптимальный выбор для цветовой палитры. В той области куба, которая густо заполнена точками, будет больше параллелепипедов и, соответственно, в палитру попадет больше цветов. А там, где точек меньше, будет взято меньшее количество цветов. При этом ни один цвет не будет отброшен полностью, а предпочтение будет отдано тем цветам, которые встречаются чаще.