В чем разница между цветовым пространством и глубиной цвета? - Фотопедия
13 голосов
/ 26 мая 2014

Я знаю, что существуют различные типы цветового пространства и что sRGB является наиболее распространенным. Глубина в битах определяет вариации цветового канала, где (я думаю) 8 и / или 16 битов являются наиболее распространенными.

Некоторые могут сказать, что они совершенно разные, а другие могут сказать, что они не являются взаимоисключающими.

Кто-нибудь может объяснить разницу? Если вы увеличиваете битовую глубину, почему вы также не увеличиваете цветовое пространство?

Ответы [ 5 ]

15 голосов
/ 26 мая 2014

В основном, жизнь информация о цвете похожа на коробку конфет карандашей ...

Информация о цвете хранится в целых числах, а не в аналоговых значениях - существует дискретное счетное количество цветов, которое можно описать с определенной битовой глубиной.

Думайте о цветовом пространстве как о коробке цветных карандашей разных цветов. Цветовое пространство описывает доступные типы карандашей . Подумайте о «смелых цветах», «пастелях» и т. П. Битовая глубина описывает число мелков.

Вот пример двух разных коробок с карандашами:

crayonboxes

У обоих по 16 мелков, но у них разный диапазон цветов - в частности, нижний набор не распространяется так далеко в красный. Поскольку существует 16 цветов, это 4 бита глубины цвета (2 = 16).

«Реальное» цветовое пространство является трехмерным, и оно просто имеет одно измерение. (То есть оттенок.) Но это делает модель, которая, я надеюсь, помогает. Верхняя «коробка» имеет цветовое пространство, которое имеет очень красный «основной» цвет на крайних краях, а нижняя - только красновато-оранжевый.

Поначалу верхнее цветовое пространство кажется явно превосходящим (вы даже не можете нарисовать что-то красное с нижним!), Но рассмотрите ситуацию, когда вы рисуете пейзаж с небом, водой и деревьями. Нижний набор мелков на самом деле может быть намного лучше, потому что он использует больше своих «битов» для представления тонких оттенков зеленого и синего.

Если вместо. Вы купили те же цветовые диапазоны в наборах по 64 карандаша, между каждым существующим будет три новых карандаша. Нижний набор будет по-прежнему иметь больше опций для синего и зеленого, но из-за новых мелков в верхнем наборе также будет гораздо больше вариантов в этом диапазоне, чем в наборе из 16 мелков. Поскольку верхний набор также покрывает красный цвет, при достаточном количестве карандашей будет объективно лучше.

Однако можно представить себе выбор, когда в обеих коробках чего-то не хватает. Немного проще понять, как это может быть, если перейти к более сложной визуализации, в данном случае настоящего sRGB (в виде телевизора или монитора на уровне потребителя) и стандартных чернил «SWOP» CMYK:

CMYK SWOP vs RGB — image by me, and lines are approximate

Здесь вы можете видеть, что цветовое пространство CMYK SWOP¹ распространяется дальше на голубые, пурпурные / пурпурные и желтые цвета, которые могут быть представлены в sRGB. Даже если мы добавим больше битов, чтобы различать доступные различимые шаги, цветовое пространство определяет границу . Аналогично, добавление большего количества битов в представление CMYK не помогает представить дальние углы красного, зеленого и синего цветов, покрытые sRGB. (И, конечно, все из них - плохое представление гаммы человеческого зрения, представленной внешней формой - если вы когда-нибудь задумывались, почему так сложно получить цифровые фотографии зелени, чтобы выглядеть естественно, это часть истории!)

В реальной жизни 24-битные цветовые пространства (8 бит на канал) позволяют работать с 16,8 миллионами цветов. Как правило, это нормально, и многие считают, что на больше цветов, чем человеческий глаз может различить , но если ваше цветовое пространство действительно велико, вы можете получить тот же эффект, когда скачок между отдельными цветами в середине больше чем идеал, и вполне возможно, что это будет заметно в определенных ситуациях.

ВФактически, некоторые «широкие» цветовые пространства, такие как ProPhoto RGB, имеют по краям пространства цвета, которые не соответствуют ничему в человеческом зрении . Это теоретические, «мнимые» цвета, которые заставляют цветовое пространство работать, но эффективно теряются. Когда вы используете такое цветовое пространство с небольшим количеством цветных карандашей (малая глубина в битах), у вас есть меньше опций для действительно полезных цветов, что делает проблему пропуска шагов более проблематичной. Нечто похожее на sRGB не может охватить далеко идущие голубые и зеленые (как и отсутствующий красный в приведенном выше наборе), но взамен вы получите более тонкое различие между синим, пурпурным и красным (и зелеными, которые там есть).

Если мы перейдем к 16 битам на канал (всего 48 бит), в коробке будет отображено 16,8 миллиона дополнительных"мелков" между каждым оттенком. Это полное излишество (как в том, что люди могут отличить, так и в практической реальности представления этих тонких различий на экране или в печати), но это избыточное гарантирует, что плавные переходы всегда доступны. А поскольку в реальной жизни все цветовые пространства примерно рассчитаны на то, чтобы охватить человеческое зрение (даже если они точно не совпадают), вы действительно не сталкиваетесь с ситуацией, когда в вашем цветовом пространстве совсем нет красного - это может быть не таким глубоким или тонким.

Другая вещь, на которую стоит обратить внимание, заключается в том, что sRGB разработан не просто для достойного соответствия человеческому зрению, но чтобы быть представленным на большинстве потребительских устройств , и это стандартное предположение для неуправляемых цветов дисплей. Это означает, что когда вы используете sRGB, у вас больше шансов, что используемые вами «карандаши» будут соответствовать «карандашам», которые используют устройства ваших зрителей. Вот почему я рекомендую сохранять в sRGB для просмотра в Интернете и совместного использования - более высокая разрядность не является широко распространенным вариантом, и большинство людей не имеют возможности поменяться на набор карандашей по вашему выбору. (Надеюсь, в будущем это станет лучше, но на самом деле это не кажется приоритетом для производителей потребительских устройств. Может быть, когда установится шумиха в 3D и 4K, мы сможем уделять больше внимания «глубокому цвету» - более высокой глубине в битах для потребительские дисплеи.

(Часть этого заимствована из моего предыдущего ответа на Как перекрываются цветовые пространства, такие как sRGB и Adobe RGB? )


Сноска

1. Этот конкретный пример является упрощением и прикрывает реальное представление изображений CMYK и некоторые другие детали; тем не менее, это хороший пример, потому что большинство реальных цветовых пространств спроектированы так, чтобы максимально перекрываться, и это показывает что-то несоответствующее.

11 голосов
/ 26 мая 2014

Глубина в битах и ​​цветовое пространство - это не одно и то же, и они не являются взаимоисключающими. Это разные вещи, которые существуют одновременно. Для особенно простого объяснения:

  • Глубина в битах определяет тонкость , с которой каждый отдельный цвет оценивается .

  • Цветовое пространство определяет экстент , в пределах которого эти цвета распределяются .

Давайте возьмем sRGB и AdobeRGB в качестве цветовых пространств, а 8-битный и 16-битный цвет - в битовую глубину. sRGB - это небольшое цветовое пространство, в то время как AdobeRGB - это большее цветовое пространство. Цветовые пространства, или гаммы, определяют степень, в которой цвета могут быть выбраны из всего диапазона цветов, видимых человеческому глазу (или даже вне этого диапазона, как было бы в случае с ProPhotoRGB или некоторыми из новых 10-битных каналов). Телевизионные гаммы). Если вы отобразите цвет «Чистый зеленый» в sRGB, этот цвет будет действительно чисто зеленым ... однако он может быть не самым точным для восприятия чистого зеленого. Карта того же цвета «Чистый зеленый» - это AdobeRGB, и, хотя численно она такая же зеленая, при отображении в AdobeRGB она более насыщенная и яркая. (Кроме того, сопоставьте тот же цвет в ProPhotoRGB, и он снова будет еще более насыщенным, чем в AdobeRGB ... при условии, конечно, что устройство, на котором вы просматриваете этот сопоставленный цвет, действительно способно достичь этого уровня насыщенности цвета. . очень немногие устройства на самом деле.)

Теперь немного глубины. Разница между Pure Green в 8-битном и 16-битном форматах составляет 0,255,0 против 0,65535,0. Гораздо большее число используется для описания зеленого канала в чисто зеленом цвете в 16-битном цвете, чем в 8-битном цвете. Если мы введем Medium Green , значение в 8-битном может быть 0,128,0, в то время как в 16-битном это будет 0,32768,0. Тот же цвет, но число различных цветов в классе между Pure Green и Medium Green намного выше с 16-битным цветом. Всего у вас есть 32768 различных уровней зеленого между этими двумя уровнями в 16-битном режиме по сравнению с простым 128 различными уровнями в 8-битном режиме. Допустим, мы выбрали более светлый зеленый, скажем, 0,192,0 в 8-битном. Тот же цвет будет 0,49152,0 в 16-битном. Это увеличение потенциально отличных цветов означает, что градиенты становятся значительно более плавными и более четко очерченными при использовании большей битовой глубины.

Наконец, как работают битовая глубина и цветовые пространства? С узкой гаммой, такой как sRGB, у вас есть ограниченное цветовое пространство, в котором можно отображать различные цвета. С sRGB и 8-битным цветом каждый цвет будет действительно отличаться, когда вы пройдете все зеленые от 0,1,0 до 0,128,0 до 0,255,0. Что произойдет, если у вас есть 16-битное изображение в пространстве sRGB? Численно ваше изображение способно представлять более 280 триллионов различных цветов (16 + 16 + 16 бит - это 48 бит, 2 ^ 48 - 281,5 триллиона). Перцептивно ... когда числовые значения RGB отображаются на цвета с ограничением гаммы, значительное количество из этих 280 триллионов цветов в конечном итоге будет сопоставлено с точно такой же "цветовой координатой" в цветовом пространстве. Ваш файл изображения по-прежнему содержит данные о точности цвета, однако, когда он отображается на экране (или отображается для печати), фактическое количество отдельных цветов в конечном итоге будет ограничено цветовым пространством.

Если мы перейдем к AdobeRGB, гамма расширится, станет больше цветового пространства и может охватывать большее количество различных цветовых отображений. С 8-битной глубиной цвета вы фактически будете редко отображать эту большую гамму. Технически говоря, гамма способна описать больше цветов, чем позволяет ваша битовая глубина. Ваши ограничивающие факторы теперь поменялись местами ... вместо того, чтобы гамма была ограничительной, битовая глубина ограничивающей. Если мы выберем 16-битный цвет в цветовом пространстве AdobeRGB, у наших 280 триллионов потенциальных цветов будет больше места для ссылки на разные цвета. Вполне вероятно, что несколько цветов по-прежнему будут отображаться с одинаковыми фактическими координатами в пространстве AdobeRGB, однако в этом большем пространстве будет гораздо меньше коллизий, чем с sRGB.

Таким образом, хотя цветовое пространство / гамма и битовая глубина - это разные вещи, они взаимосвязаны. От вас не требуется использовать большую гамму при использовании большей битовой глубины для хранения данных изображения, однако рекомендуется максимально использовать эту более высокую битовую глубину. И наоборот, если вы сохраняете изображения с более низкой битовой глубиной, зачастую оказывается менее целесообразным рендеринг этих изображений с чем-то большим, чем sRGB.

Чтобы в полной мере использовать информацию о цвете с высокой глубиной цвета в файле изображения, становятся полезными большие гаммы и одновременно лучшие экраны, которые могут фактически отображать эти гаммы. Чтобы воспроизводить 10, 12 и 16-битные цвета на телевизорах или экранах компьютеров, гаммы, большие, чем AdobeRGB, и даже больше, чем ProPhotoRGB, часто необходимы для полного использования человеческого визуального восприятия. Наши глаза - удивительные устройства, способные к невероятному динамическому диапазону и чрезвычайно широкой цветовой чувствительности. Современные 10-битные экраны с 12-, 14- и 16-битными аппаратными LUT (3D Color Look Up Tables) способны отображать 1,07 миллиарда одновременных цветов, выбранных из 68,7 миллиарда (12 бит), 4,4 триллиона (14 бит) или 281,5 триллиона (16 бит) цветов, которые очень точно описаны в LUT.

3 голосов
/ 26 мая 2014

Это независимые вещи. Цветовое пространство представляет все возможные цвета и является непрерывным пространством. Цифровые устройства требуют дискретизации пространства. Это означает, что шаги на каждом они могут представлять цвета, которые в пределах цветового пространства.

Вот простая аналогия: значение высоты между двумя этажами как цветовое пространство. Это пространство между этажами. Сколько шагов вам нужно, чтобы построить лестницу от нижнего этажа до верхнего? Ответ зависит от размера шага. Это битовая глубина.

Теперь, когда вы говорите о битовой глубине, используемой в форматах файлов, ситуация более сложная, потому что не все шаги имеют размер, потому что битовая глубина неравномерно распределена в линейном смысле. Иногда шаги следуют кривой, основанной на принципах, гамма-кривой или логарифмической кривой.

Обычно если вы увеличиваете битовую глубину, вы получаете больше градации в цветовом пространстве, но его границы остаются прежними. Однако существуют форматы файлов HDR, в которых используются значения с плавающей запятой или с фиксированной запятой, которые могут даже быть отрицательными для представления цветов вне специального цветового пространства.

2 голосов
/ 26 мая 2014

Давайте попробуем простой пример. Допустим, у нас есть цветовое пространство под названием «радуга». Он содержит цвета радуги, поэтому состоит из красного, оранжевого, желтого, зеленого, синего и фиолетового. Цветовое пространство описывает диапазон цветов, охватываемых гаммой.

С другой стороны, битовая глубина определяет, сколько разных цветов мы можем сделать в этом пространстве. Если бы у нас было всего пара битов, мы могли бы представлять только основные цвета радуги, но если бы у нас было несколько битов, мы могли бы создать темные красные и яркие красные и средние красные и т. Д. С большим количеством битов мы можем определить больше уникальных значений и, следовательно, иметь больше цветов, но они все еще имеют оттенки красного, оранжевого, желтого, зеленого, синего и фиолетового.

Вот почему на самом деле возможно, чтобы более высокая битовая глубина представляла меньший диапазон цветов, в результате вы получите гораздо большую точность в охватываемых цветах.

Более технически, скорость передачи битов определяет гранулярность цветов в цветовом пространстве, а цветовое пространство определяет минимальные и максимальные значения цвета (и, возможно, некоторые другие вещи, в зависимости от пространства), но вы могли бы иметь любое количество шагов между этими значениями.

Дополнительные биты для расширения цветового пространства, которое вы покрываете, для более точного управления цветами в пределах цветового пространства или для их сочетания.

1 голос
/ 27 мая 2014

Простой способ думать о таких вещах состоит в том, что цветовые пространства являются контейнерами. Они содержат значения цвета цветового пространства, для которого они были созданы. Если они являются цветовыми пространствами RGB, значения RGB-0-255 в каждом канале. Если CMYK 0-100 значений.

Эти значения не меняются, если изменяется громкость цветового пространства. Что изменяет громкость цветового пространства, так это значения CIEXYZ, которые определяют это пространство. Цветовое пространство большего объема обычно может содержать цвета, которые являются более насыщенными. Примером этого является sRGB - небольшое цветовое пространство по объему и ProPhoto - большое цветовое пространство по объему. Открытие изображения sRGB в Photoshop дает ожидаемый результат, но затем назначение профиля ProPhoto ICC резко меняет цвет изображения и делает его более насыщенным, но значения RGB не меняются. Просто их отношение к CIELab. Те значения CIEXYZ, которые определяют объем цветового пространства, преобразуются в CIELab, а затем в пространство назначения.

Глубина в битах - это количество информации о цвете, доступной в пикселе. Это очень хорошо объяснено Здесь Более высокая битовая глубина, применяемая к фотографии и цифровым изображениям, позволяет получить больше информации об изображении в каждом пикселе. Эта более высокая битовая глубина обеспечивает большую настраиваемость при открытии теней или возврате деталей подсветки. Помните, что отображается битовая глубина пикселя, а не захваченная битовая глубина. Помните, что как только биты или цветовое пространство уменьшены, их нельзя расширить. Получение 8-битного изображения до 16 бит не создает больше битов на пиксель, оно просто удваивает биты в 8-битном пикселе. То же самое с цветовыми пространствами. Если изображение было преобразовано в sRGB, и теперь вы хотите, чтобы все эти яркие цвета были получены из оригинального изображения, напечатанного на вашем большом принтере гаммы, извините, эти цвета больше не существуют в этом изображении sRGB. Начните заново и визуализируйте эти пиксели в большем цветовом пространстве.

...