Содержание
Естественное желание каждого покупателя — получить максимум отдачи от приобретенного товара. То есть — выбрать из конкурирующих решений наиболее качественное, функциональное, либо просто в большей степени соответствующее вкусам нового владельца.
Это стремление логично и не нуждается в каких-либо пояснениях
Но парадокс заключается в том, что чем более технологичным (а следовательно — более дорогостоящим и менее регулярно приобретаемым) является товар — тем в меньшей степени покупатели склонны оценивать его первостепенные характеристики, обращая внимание на менее значимые моменты или вовсе сводя покупку в область эмоций
Комплектующие для компьютера — в частности, видеокарты, — отнюдь не исключение из этого правила. Ошибок при их выборе совершается немало, и в данной статье мы постараемся осветить основные из них.
О большое, O малое, Омега и Тета
Ниже приведены формальные математические определения этих нотаций:
Простыми словами:
- О большое (O()) описывает верхнюю границу сложности.
- Малое O (o()) описывает верхнюю границу, исключая точную оценку.
- Омега (Ω ()) описывает нижнюю границу сложности.
- Тета (Θ ()) описывает точную оценку сложности.
Relationships between Big O, Little O, Omega & Theta Illustrated
Например, функция g(n) = n² + 3n — это O(n³), o(n⁴), Θ(n²) и Ω (n). Но вы все равно были бы правы, если бы сказали, что это Ω(n²) или O(n²).
Вообще, когда мы говорим о Большом O, мы на самом деле имеем в виду Тета (Θ Theta). Бессмысленно, когда вы определяете верхнюю границу, намного превышающую объем анализа. Это было бы похоже на решение неравенств путем помещения ∞ на большую сторону, что почти всегда формально сделает вас правым.
Но как определить, какие функции сложнее других?
Требования к сертификации Premium Ultra HD
Производитель, прошедший сертификацию в UHD ALLIANCE (UHDA), может размещать на своей продукции логотип «ULTRA HD PREMIUM», при соответствии характеристик оборудования следующим параметрам: соответствующее разрешение экрана (изображение на экране), HDR, пиковую яркость, уровень черного и расширенной цветовой гаммы. Сертификация имеет только рекомендательный характер. Эти характеристики (разрешение, контрастность, яркость, цвет и звук) объединяются в одно понятие «Premium Ultra HD» для домашних устройств.
Стандарт HDR 10 — проект с открытым исходным кодом. Он применяется в телевизорах производителей Samsung, Sony, LG, Panasonic и Hisense. Более амбициозный стандарт Dolby Vision является собственностью Dolby Labs, и применяется в телевизорах LG OLED, а также в некоторых моделях TCL и Philips и, кроме того, в дорогой и малораспространенной серии Vizio Reference Series.
Практика
Чтобы мои утверждения не показались вам голословными, проведём пару несложных экспериментов, а вы уж сами решите: нужны ли вам 16 бит или достаточно 8.
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-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.
LG 75NANO976
Панель демонстрирует последние технологии компании LG Electronics, включая процессор Alpha 9 третьего поколения, а также матрицу IPS с наноячейками разрешением 8К и частотой обновления до 120 Гц. Используется система прямой подсветки, беспроводная передача звука. Динамичное видео поддерживается стандартом Dolby Vision IQ. Операционная система WebOS управляется пультом и голосом. Smart TV оснащен помощниками Google Assistant, Alexa и включает готовые сервисы, в том числе Netflix, Disney. К управлению можно подключить освещение, домофон и другие устройства.
Среди подключений обязательные в последних моделях HDMI (4), USB (3), Ethernet, оптоволокно, антенный вход, Bluetooth и WiFi.
Плюсы:
- превосходное качество изображения;
- лучшая передача звука;
- размер экрана.
Минусы:
- запредельная цена;
- ограничение контента.
Битовое изображение — это… Что такое Битовое изображение?
| Пример бинарного изображения,записанного байтами, где1 бит представляет 1 пиксель(двоичный, шестнадцатеричный,графический виды) |
|---|
|
11111110 01111110 1100001111000011 00011000 1111001111111110 00011000 1101101111000011 00011000 1100111111111110 01111110 11000011 |
|
FE 7E C3C3 18 F3FE 18 DBC3 18 CFFE 7E C3 |
Битовое изображение — бинарное изображение, для представления и хранения которого в цифровом виде используется битовая карта, где на каждый элемент изображения (пиксель) отводится 1 бит информации.
Благодаря наличию всего двух возможных значений пикселей («0» и «1») бинарные изображения, а однобитовые бинарные в ещё большей степени, очень хорошо сжимаются, особенно с использованием словаря данных и отличаются малым объёмом данных, по сравнению с другими типами растровых изображений.
Несжатое однобитовое изображение размером 640×480 пикселов имеет объём всего 37,5 Кбайт. Для сравнения, несжатое полноцветное растровое изображение того же размера с глубиной цвета 24 бит имеет объём 900 Кбайт.
Наиболее популярные алгоритмы сжатия бинарных изображений, используемые в различных форматах файлов, для хранения в оперативной памяти и для пересылки по компьютерным сетям и коммутируемым каналам связи:
- PackBits
- RLE
- JBIG / JBIG2 (наиболее эффективный)
- LZW
- CCITT Group 3
- CCITT Group 4
Алгоритмы CCITT Group 3 и 4 (иногда называют Fax 3, Fax 4) предназначены для кодирования бинарных растровых изображений. Первоначально они были разработаны для сетей факсимильной связи. В настоящий момент также используются в полиграфии, системах цифровой картографии и географических информационных системах. Алгоритм Group 3 напоминает RLE, т. к. кодирует линейные последовательности пикселов, а Group 4 — двумерные поля пикселов.
Многие форматы растровой графики (BMP, GIF, PCX, TIFF…) поддерживают 1-битный режим кодирования изображения.
Примечания
- ↑ Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео; Д. Ватолин, А. Ратушняк, М. Смирнов, В. Юкин; Диалог-МИФИ, 2003 г.; ISBN 5-86404-170-X
- ↑ Working with GeoMedia Professional, Appendix E «Raster Information», Compression Techniques; DJA080791, SJ**690 (6.0) (англ.)
Отличие HDR10 от Dolby Vision
Есть целый ряд ключевых сходств и отличий между форматами HDR10 и Dolby Vision. Некоторые требования очень похожи: — Оба формата требуют от телевизора минимального 4K разрешения 3840 x 2160 пикселей. — Оба формата должны поддерживать «широкую цветовую гамму» не менее
90% гаммы по стандарту DCI-P3. — Оба формата требуют, чтобы телевизионные панели и компоненты поддерживали глубину цвета не менее 10 бит.
Это большой скачок по отношению к телевизорам HD формата, но насколько новые телевизоры готовы к HDR10? Dolby Vision, теоретически, разработан для того чтобы шагнуть еще дальше в возможностях современных телевизоров.
Это создает некую существенную разницу между этими двумя стандартами: — Dolby Vision преобразование поддерживает пиковую яркость изображения более 10000 кд/м2, большинство нынешних устройств может обеспечить всего лишь 4000 кд/м2. — HDR10 поддерживает пиковую яркость 4000 кд/м2, большинство нынешних устройств всего лишь 1000 кд/м2. — Dolby Vision поддерживает глубину цветности 12-bit, а HDR10 «гарантирует» глубину в 10-bits. — Dolby Vision поддерживает стандарт BT.2020 цветового спектра, а HDR10 соответствует стандарту DCI-P3.
По существу, Dolby Vision стремится стать премиум-версией HDR10. Обработка Dolby Vision использует процесс «объемного цвета», но таких телевизоров еще надо дождаться, в то время как HDR10 уже используется в современных телевизорах.
Таким образом, теоретически, Dolby Vision превосходный стандарт, обещающий более высокое качество изображения по всем параметрам. Однако нет никакой гарантии того, что технологии современных матриц будут полностью соответствовать всем критериям этого стандарта. Дело в том, что при сравнении видеоизображений форматов HDR10 и Dolby Vision на уже выпущенных телевизорах разница едва заметна.
Теория
Начнем как всегда с небольшого теоретического вступления, потому что хорошая теория дает понимание процессов, происходящих на практике. А понимание — залог качественного и контролируемого результата. Итак, мы имеем дело с компьютером, а в компьютерах, как известно все пути ведут к двоичному коду, или нулям и единицам. А вот сколько мы можем использовать нулей и единиц для определения цвета нам и говорит битность цвета. Для большей наглядности разберем на примере.
Ниже вы можете увидеть однобитное изображение. Цвета в нем определяются только одной цифрой, которая может принимать значение 0 или 1, что означает черный и белый соответственно.
Глубина цвета — 1 бит
Теперь переходим на ступень выше, к 2-битным изображениям. Тут уже цвет определяется сразу 2 цифрами, и вот все возможные их комбинации: 00, 01, 10, 11. Значит при 2-битном цвете мы имеем уже целых 4 возможных цвета.
Глубина цвета — 2 бита
Аналогично количество возможных цветов увеличивается с каждым шагом, и в 8-битном изображении уже равняется 256 цветам. На первый взгляд вроде бы нормально, тем более что 256 цветов — это только на один канал, а у нас их 3. В результате это дает 16,7 миллионов цветов. Но дальше вы убедитесь что для серьезной обработки этого совсем не достаточно.
16 битный цвет (а по факту в Фотошопе это 15 бит + 1 цвет) дает нам 32769 цветов на канал или 35 триллионов цветов суммарно. Чувствуете разницу? Для человеческого глаза это совершенно не заметно… До тех пор пока мы не накидаем на наше изображение кучу фильтров.
Что же делать?
Всегда следите за тем, чтобы ваши исходные изображения для обработки были 16-битными. Но учтите, перевод изображения из 8 бит в 16 никакого полезного эффекта не даст, так как дополнительная цветовая информация в таком изображении изначально отсутствует. Как настроить конвертацию фото из формата RAW в 16-битное изображение в приложениях Adobe Camera Raw, Adobe Photoshop Lightroom и DxO Optics Pro смотрите на видео ниже.
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 8×3 =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.
бит Фотографии, картинки, изображения и сток-фотография без роялти
Вектор
Похожие изображения
Добавить в Лайкбокс
Вектор
Похожие изображения
Добавить в Лайкбокс
Вектор
Похожие изображения
Добавить в Лайкбокс
Вектор
Похожие изображения
Добавить в Лайкбокс
Вектор
Похожие изображения
Добавить в Лайкбокс
Вектор
Похожие изображения
Добавить в Лайкбокс
Вектор
Похожие изображения
Добавить в Лайкбокс
Вектор
Похожие изображения
Добавить в Лайкбокс
Вектор
Похожие изображения
Добавить в Лайкбокс
Вектор
Похожие изображения
Добавить в Лайкбокс
#57534260 — lots of bitcoins — bit coin BTC the new virtual money
Похожие изображения
Добавить в Лайкбокс
Вектор
Похожие изображения
Добавить в Лайкбокс
Что же будет?
Возьмем в качестве исходного примера черно-белый градиент. Чтобы быстро и просто сымитировать результат тяжелой обработки, добавим 2 слоя Levels со следующими параметрами:
Слои Levels
И вот такой результат мы получим при разной глубине цвета исходного изображения:
Градиент после наложения фильтров
Как видите верхний 8-битный градиент стал явно полосатым, в то время как 16-битный сохранил плавный переход (если у вас не очень качественный монитор, возможно небольшая полосатость будет наблюдаться и на нижнем градиенте). Подобный эффект потери плавных цветовых переходов называется постеризацией.
На реальных фотографиях постеризация может проявляться также на различных градиентах, в частности — на небе. Вот пример постеризации на реальном изображении, для лучшей видимости вырезана область где эффект наиболее заметен.
Постеризация на фотографии
What is 4k HDR?
HDR stands for High Dynamic Range. This is essentially the difference between the blackest blacks and whitest whites the screen can produce. OLED TV’s are special in this way, as they can physically turn off individual pixels, meaning that blacks on these TV’s are truly black. The whites on the other hand are measured in a unit of brightness called nits. Newer 4k HDR TVs can produce extremely bright images, capable of up to around 4,000 nits, much brighter than the 300-500 nit standard dynamic range televisions.
Related: 4K vs 1080p
There are quite a few 4k HDR standards making their way across the industry, but as of today two major players have shown to come out on top: HDR10 and Dolby Vision.
Итак, какой формат вы должны использовать?
Съемка в 12-битный сжатый RAW по-прежнему
дает вам много данных для при редактировании
ваших изображений. Как упоминалось в
начале статьи, некоторые данные буквально
теряются при съемке в формат сжатия с
потерями, но в большинстве случаев вы
вряд ли заметите это. Вы можете заметить
какие-либо практические преимущества
съемки в 14-битном формате RAW только в экстремальных
условиях, например, когда вы хотите произвести
значительное восстановление деталей
из ярких участков или теней, или когда
фотография была сильно переэкспонирована
или недодержана.
Однако, если вы относитесь к типу
фотографов, желающих получить максимально
возможное количество данных на каждом
снимке, я бы порекомендовал снимать в
14-битном режиме.
Даже при коммерческой съемке можно
использовать 12-битный RAW, потому что он дает
более чем достаточно информации о цвете
при редактировании снимков, несмотря
на то, что 12-битный сжатый RAW содержит меньше
фотографической информации, чем его
аналоги с более высокой точностью передачи,
остается достаточно важных данных, чтобы
дать вам достаточно места для маневра,
если вам необходимо сделать экстремальные
исправления в постпроизводстве.
Оригинальная некорректированная
версия изображения в начале этой статьи,
снятая в 12-битном сжатом формате RAW.
Следует отметить, что формат RAW полезен
не только для исправления слишком ярких
или темных изображений. Файлы RAW дают вам
значительную гибкость при редактировании
цветов изображения и позволяют выделить
более естественные тона кожи , получить
глубокие насыщенные голубые оттенки
, спрятанные в унылом сером небе, найти
сложные детали лепестка цветка, которые
будут потеряны в JPG, и выполнять все виды
других правок, которые не имеют ничего
общего с темной темной фотографией. Любой
формат RAW лучше, чем JPEG, если вы тот человек,
который любит редактировать фотографии,
и, если вы хотите получить хороший баланс
между объемом данных и динамическим
диапазоном пластичностью данных при
редактировании — 12-битного сжатого файла
скорее всего будет достаточно.
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 позволяет закодировать всего два цвета. В нашем случае это чёрный и белый.
С появлением полутонов изображение перестаёт быть просто набором силуэтов, но всё равно смотрится довольно абстрактно.
Уже различимы детали переднего плана. Полосатое небо – хороший пример постеризации.
Начинают проявляться детали на склонах гор. На переднем плане постеризация уже почти незаметна, но небо остаётся полосатым.
Очевидно, что области с низким контрастом, отображение которых требует большого количества близких полутонов, больше всего страдают от постеризации.
Горы уже почти в порядке, а вот небо по-прежнему выглядит ступенчато, особенно ближе к углам кадра.
Мне не к чему придраться – все градиенты выглядят плавными.
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 216=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.
Битовая глубина
Битовая глубина
определяет количество информации о цвете, доступное для каждого пиксела изображения. Чем больше битов информации о цвете выделено на каждый пиксел, тем больше количество доступных цветов и точнее их отображение. Например, изображение с битовой глубиной 1 содержит пикселы с двумя возможными значениями цветов: черным и белым. Изображение с битовой глубиной 8 может содержать 2 8 или 256 различных значений цвета. Изображения в режиме градаций серого с битовой глубиной 8 могут содержать 256 различных значений серого цвета.
RGB-изображения составлены их трех цветовых каналов. RGB-изображение c битовой глубиной 8 может содержать 256 различных значений для каждого канала, то есть всего может быть представлено более 16 миллионов цветовых значений. RGB-изображения с 8-битными каналами иногда называют 24-битными изображениями (8 бит x 3 канала = 24 бита данных на каждый пиксел).
Посетите практически любой форум по фотографии, и вы непременно наткнетесь на дискуссию относительно преимуществ RAW и JPEG файлов. Одна из причин, по которой некоторые фотографы предпочитают формат RAW — это бóльшая глубина бита (глубина цвета)*, содержащаяся в файле. Это позволяет вам получать фотографии большего технического качества, чем те, что вы можете получить из файла JPEG.
*Bit
depth
(глубина бита), или Color
depth
(глубина цвета, в русском языке чаще используется именно это определение) — количество бит, используемых для представления цвета при кодировании одного пикселя растровой графики или видеоизображения. Часто выражается единицей бит на пиксель (англ. bits per pixel, bpp). Wikipedia
Заключение
Пиксели и биты — основные элементы для построения цифрового изображения. Если вы хотите получить максимально хорошее качество снимка на вашей камере, необходимо понимать концепцию глубины цвета и причины, по которым формат RAW позволяет получить изображение лучшего качества.
Битность изображения частый ворпрос. Рассказываем какой вариант предпочесть и почему больше бит — это не всегда
хорошо.
Стандартное мнение на этот счет — чем больше битов, тем лучше. Но действительно ли мы понимаем разницу между 8-битными и 16-битными изображениями? Фотограф Натаниэл Додсон детально объясняет различия в этом 12-минутном видео:
Большее число битов, поясняет Додсон, означает, что у вас есть больше свободы при работе с цветами и тонами до появления различных артефактов на изображении, таких как бандинг (“полосатость”).
Если вы снимаете в JPEG, то ограничиваете себя битовой глубиной в 8 бит, которая позволяет работать с 256 уровнями цвета на каждый канал. Формат RAW может быть 12-, 14- или 16-битным, при этом последний вариант дает 65 536 уровней цветов и тонов — то есть гораздо больше свободы при постобработке изображения. Если считать в цветах, то надо перемножить уровни всех трех каналов. 256х256х256 ≈ 16,8 миллиона цветов для 8-битного изображения и 65 536х65 536х65 536 ≈ 28 миллиардов цветов для 16-битного.
Чтобы наглядно представить разницу между 8-битным и 16-битным изображением, представьте себе первое как здание высотой 256 футов — это 78 метров. Высота второго “здания” (16-битного фото) будет 19,3 километра — это 24 башни Бурдж Халифа, поставленных одна на другую.
Обратите внимание, что нельзя просто открыть 8-битное изображение в Photoshop и “превратить” его в 16-битное. Создавая 16-битный файл, вы даете ему достаточно “пространства”, чтобы хранить 16 битов информации
Конвертируя 8-битное изображение в 16-битное, вы получите 8 битов неиспользованного “пространства”.
Но дополнительная глубина означает больший размер файла — то есть изображение будет обрабатываться дольше, а также потребует больше места для хранения.
В конечном счете, все зависит от того, какую степень свободы вы хотите иметь при постобработке снимков, а также от возможностей вашего компьютера.
В растровых изображениях
для их представления используется прямоугольная сетка из элементов изображения (пикселов). Каждому пикселу соответствует определенное расположение и значение цвета. При работе с растровыми изображениями редактируются пикселы, а не объекты или фигуры. Растровые изображения — самый распространенный способ передачи таких нерастрированных изображений, как фотографии или цифровые рисунки, поскольку он позволяет наиболее эффективно передавать тонкие градации цвета и тонов.
Растровые изображения зависят от разрешения, то есть они содержат фиксированное количество пикселов. При сильном увеличении на экране или при печати с разрешением ниже первоначального теряются детали, а края становятся неровными.
Пример растрового изображения с различной степенью увеличения
Иногда для хранения растровых изображений требуется много места на диске, поэтому для уменьшения размера файлов при использовании в некоторых компонентах Creative Suite
такие изображения часто требуют сжатия. Например, перед импортом изображения в макет его сжимают в приложении, где оно было создано.
Примечание.
В Adobe Illustrator можно создавать графические растровые эффекты для рисунков с помощью эффектов и стилей графики.
