В цифровой фотографии , компьютерной графики , и колориметрии , A полутоновое или изображение является тот , в котором значение каждого пикселя является одной выборки , представляющий лишь количество из света ; то есть он несет только информацию об интенсивности . Полутоновые изображения, разновидность черно-белого или серого монохромного изображения , состоят исключительно из оттенков серого . Контраст в диапазоне от черного в самой слабой интенсивности , чтобы белый на самый сильный.[1]
Изображения в градациях серого отличаются от однобитных двухтональных черно-белых изображений, которые в контексте компьютерной визуализации представляют собой изображения только с двумя цветами : черно-белые (также называемые двухуровневыми или двоичными изображениями ). Изображения в градациях серого имеют много промежуточных оттенков серого.
Изображения в градациях серого могут быть результатом измерения интенсивности света в каждом пикселе в соответствии с определенной взвешенной комбинацией частот (или длин волн), и в таких случаях они являются монохроматическими, когда только одна частота (на практике узкая полоса частот ) захвачен. В принципе, частоты могут быть из любой точки электромагнитного спектра (например, инфракрасного , видимого , ультрафиолетового и т. Д.).
Колориметрическое (или , более конкретно фотометрические ) полутоновое изображение представляет собой изображение , которое имеет определенный полутоновый colourspace , которая отображает сохраненные значения числовой выборки для ахроматического канала стандартного colourspace, который сам по себе на основе измеренных свойств человеческого зрения .
Если исходное цветное изображение не имеет определенного цветового пространства или если изображение в оттенках серого не предназначено для того, чтобы иметь ту же воспринимаемую человеком ахроматическую интенсивность, что и цветное изображение, то не существует уникального сопоставления такого цветного изображения с изображением в оттенках серого.
Числовые представления
Интенсивность пикселя выражается в заданном диапазоне от минимума до максимума включительно. Этот диапазон представлен абстрактно как диапазон от 0 (или 0%) (полное отсутствие, черный цвет) до 1 (или 100%) (полное присутствие, белый цвет), с любыми дробными значениями между ними. Это обозначение используется в научных статьях, но оно не определяет, что такое «черный» или «белый» с точки зрения колориметрии . Иногда шкала меняется на противоположную, как при печати, где числовая интенсивность обозначает, сколько чернил используется для полутонового изображения , при этом 0% представляет белый цвет бумаги (без чернил), а 100% - сплошной черный цвет (полные чернила).
В вычислениях, хотя оттенки серого можно вычислить с помощью рациональных чисел , пиксели изображения обычно квантуются, чтобы сохранить их как целые числа без знака, чтобы уменьшить требуемое хранение и вычисления. Некоторые ранние мониторы с оттенками серого могут отображать только до шестнадцати различных оттенков, которые будут храниться в двоичной форме с использованием 4 бит . Но сегодня изображения в оттенках серого (например, фотографии), предназначенные для визуального отображения (как на экране, так и на печати), обычно хранятся с 8 битами на пиксель выборки. Эта глубина пикселя позволяет записывать 256 различных значений интенсивности (т. Е. Оттенков серого), а также упрощает вычисления, поскольку к каждому отсчету пикселя можно обращаться индивидуально как к одному полному байту . Однако, если бы эти интенсивности были равномерно распределены пропорционально количеству физического света, которое они представляют в этом пикселе (так называемое линейное кодирование или масштаб), различия между соседними темными оттенками могут быть весьма заметны как артефакты полос , в то время как многие из более светлых оттенков будет "потрачено впустую" из-за кодирования множества неотличимых для восприятия приращений. Следовательно, оттенки вместо этого обычно равномерно распределяются по нелинейной шкале с гамма-сжатием , которая лучше аппроксимирует однородные перцепционные приращения как для темных, так и для светлых оттенков, обычно делая эти 256 оттенков достаточно (едва), чтобы избежать заметных приращений.
Техническое использование (например, в приложениях для получения медицинских изображений или дистанционного зондирования ) часто требует большего количества уровней, чтобы в полной мере использовать точность датчика (обычно 10 или 12 бит на выборку) и уменьшить ошибки округления в вычислениях. Шестнадцать бит на выборку (65 536 уровней) часто являются удобным выбором для таких целей, поскольку компьютеры эффективно обрабатывают 16-битные слова . TIFF и PNG (среди других) форматы файлов изображений поддерживает 16-битную в оттенках серого изначально, хотя браузеры и многие программы обработки изображений , как правило, игнорируют Младшие 8 бит каждого пикселя. Для внутренних вычислений и рабочей памяти программное обеспечение обработки изображений обычно использует целые числа или числа с плавающей запятой размером 16 или 32 бита.
Преобразование цвета в оттенки серого
Преобразование произвольного цветного изображения в оттенки серого в целом не является уникальным; разное взвешивание цветовых каналов эффективно представляет эффект съемки черно-белой пленки с разноцветными фотофильтрами на камерах.
Колориметрическое (сохраняющее восприятие яркость) преобразование в оттенки серого
Распространенной стратегией является использование принципов фотометрии или, в более широком смысле, колориметрии для расчета значений шкалы серого (в целевом цветовом пространстве шкалы серого), чтобы иметь ту же яркость (технически относительную яркость), что и исходное цветное изображение (в соответствии с его цветовым пространством). ). [2] [3] В дополнение к одинаковой (относительной) яркости, этот метод также гарантирует, что оба изображения будут иметь одинаковую абсолютную яркость при отображении, которая может быть измерена приборами в единицах СИ, в канделах на квадратный метр , в любых заданная область изображения с равными белыми точками . Сама яркость определяется с использованием стандартной модели человеческого зрения, поэтому сохранение яркости в изображении в оттенках серого также сохраняет другие показатели воспринимаемой легкости , такие как L * (как в цветовом пространстве CIE L ab 1976 года ), который определяется линейной яркостью Y сам (как в цветовом пространстве CIE 1931 XYZ ), который мы будем называть здесь линейным по оси Y, чтобы избежать неоднозначности.
Чтобы преобразовать цвет из цветового пространства, основанного на типичной гамма-сжатой (нелинейной) цветовой модели RGB, в представление его яркости в оттенках серого, необходимо сначала удалить функцию гамма-сжатия с помощью расширения гаммы (линеаризации), чтобы преобразовать изображение в линейное цветовое пространство RGB. , так что соответствующая взвешенная сумма может быть применена к линейным компонентам цвета () для вычисления линейной яркости Y linear , которая затем может быть снова гамма-сжата, если результат шкалы серого также должен быть закодирован и сохранен в типичном нелинейном цветовом пространстве. [4]
Для общего цветового пространства sRGB расширение гаммы определяется как
где C srgb представляет собой любой из трех основных цветов sRGB с гамма-сжатием ( R srgb , G srgb и B srgb , каждый в диапазоне [0,1]), а C linear - соответствующее значение линейной интенсивности ( R linear , G linear , и B линейный , также в диапазоне [0,1]). Затем линейная яркость вычисляется как взвешенная сумма трех значений линейной яркости. SRGB цветовое пространство определяется в терминах CIE 1931 линейной яркости Y линейной , которая задается
- . [5]
Эти три конкретных коэффициента представляют интенсивность (яркость) восприятия типичных людей- трихроматов на свет точной Rec. 709 дополнительных основных цветов (цветностей), которые используются в определении sRGB. Человеческое зрение наиболее чувствительно к зеленому, поэтому у него наибольшее значение коэффициента (0,7152), и наименее чувствительно к синему, поэтому у него наименьший коэффициент (0,0722). Чтобы кодировать интенсивность оттенков серого в линейном RGB, каждый из трех цветовых компонентов может быть установлен равным вычисленной линейной яркости. (заменяя по ценностям чтобы получить эту линейную шкалу серого), которую затем обычно необходимо гамма-сжать, чтобы вернуться к обычному нелинейному представлению. [6] Для sRGB каждый из трех основных цветов затем устанавливается на то же значение Y srgb с гамма-сжатием, заданное инверсией гамма-расширения, приведенной выше, как
Поскольку тогда три компонента sRGB равны, что указывает на то, что это на самом деле серое изображение (не цветное), необходимо сохранить эти значения только один раз, и мы называем это результирующим изображением в оттенках серого. Именно так он обычно сохраняется в sRGB-совместимых форматах изображений, которые поддерживают одноканальное представление в оттенках серого, например JPEG или PNG. Веб-браузеры и другое программное обеспечение, распознающее изображения sRGB, должны обеспечивать такую же визуализацию для такого изображения в оттенках серого, как и для «цветного» изображения sRGB, имеющего одинаковые значения во всех трех цветовых каналах.
Кодирование яркости в видеосистемах
Для изображений в цветовых пространствах, таких как Y'UV и его родственники, которые используются в стандартных цветных телевизионных и видеосистемах, таких как PAL , SECAM и NTSC , нелинейная составляющая яркости ( Y ' ) вычисляется непосредственно из гамма-сжатых первичных интенсивностей. в виде взвешенной суммы, которая, хотя и не является идеальным представлением колориметрической яркости, может быть вычислена быстрее без гамма-расширения и сжатия, используемых в фотометрических / колориметрических расчетах. В моделях Y'UV и Y'IQ, используемых PAL и NTSC, компонент яркости rec601 ( Y ' ) вычисляется как
где мы используем штрих, чтобы отличить эти нелинейные значения от нелинейных значений sRGB (обсуждаемых выше), которые используют несколько иную формулу гамма-сжатия, и от линейных компонентов RGB. Стандарт ITU-R BT.709, используемый для HDTV, разработанный ATSC, использует разные цветовые коэффициенты, вычисляя компонент яркости как
- .
Хотя численно это те же коэффициенты, которые использовались в sRGB выше, эффект отличается, потому что здесь они применяются непосредственно к гамма-сжатым значениям, а не к линеаризованным значениям. Стандарт ITU-R BT.2100 для телевидения HDR использует еще разные коэффициенты, вычисляя компонент яркости как
- .
Обычно эти цветовые пространства преобразуются обратно в нелинейный R'G'B перед визуализацией для просмотра. В той степени, в которой сохраняется достаточная точность, они могут быть точно визуализированы.
Но если компонент яркости Y 'вместо этого используется непосредственно как представление цветного изображения в оттенках серого, яркость не сохраняется: два цвета могут иметь одинаковую яркость Y', но разную линейную яркость Y CIE (и, следовательно, разные нелинейные Y srgb, как определено выше) и поэтому для типичного человека они кажутся темнее или светлее, чем исходный цвет. Точно так же два цвета, имеющие одинаковую яркость Y (и, таким образом, одинаковую яркость Y srgb ), в целом будут иметь разную яркость в соответствии с любым из приведенных выше определений яркости Y ' . [7]
Оттенки серого как отдельные каналы многоканальных цветных изображений
Цветные изображения часто состоят из нескольких наложенных друг на друга цветовых каналов , каждый из которых представляет уровни значений данного канала. Например, изображения RGB состоят из трех независимых каналов для красного, зеленого и синего компонентов основного цвета ; Изображения CMYK имеют четыре канала для пластин с голубыми, пурпурными, желтыми и черными чернилами и т. Д.
Вот пример разделения цветового канала полного цветного изображения RGB. В столбце слева показаны изолированные цветовые каналы в естественных цветах, а справа - их эквиваленты в оттенках серого:
Также возможно обратное: построить полноцветное изображение из отдельных каналов шкалы серого. Изменяя каналы, используя смещения, вращение и другие манипуляции, можно добиться художественных эффектов вместо точного воспроизведения исходного изображения.
Режимы градаций серого
Некоторые операционные системы предлагают режим оттенков серого. Он может быть привязан к горячей клавише или может быть программируемым.
В некоторых браузерах также можно установить расширение режима оттенков серого.
Смотрите также
- Канал (цифровое изображение)
- Полутона
- Дуотон
- Фальшивый цвет
- Тон сепии
- Цианотипия
- Морфологическая обработка изображений
- Меццо-тинто
- Список цветовых форматов монохромного и RGB - раздел Монохромные палитры
- Список программных палитр - разделы цветовых градиентных палитр и ложных цветовых палитр
- Ахроматопсия , полная дальтонизм , при котором зрение ограничено шкалой серого.
- Система зон
Рекомендации
- ^ Джонсон, Стивен (2006). Стивен Джонсон о цифровой фотографии . О'Рейли. ISBN 0-596-52370-X.
- ^ Пойнтон, Чарльз А. «Реабилитация гамма-излучения». Photonics West'98 Электронное изображение. Международное общество оптики и фотоники, 1998. онлайн
- ^ Чарльз Пойнтон, Постоянная яркость
- ^ Брюс Линдблум, Информация о рабочем пространстве RGB ( получено 2 октября 2013 г. )
- ^ Майкл Стоукс, Мэтью Андерсон, Сринивасан Чандрасекар и Рикардо Мотта, «Стандартное цветовое пространство по умолчанию для Интернета - sRGB», онлайн см. Матрицу в конце части 2.
- ^ Вильгельм Бургер, Марк Дж. Бердж (2010). Принципы основных алгоритмов обработки цифровых изображений . Springer Science & Business Media. С. 110–111. ISBN 978-1-84800-195-4.
- ^ Чарльз Пойнтон, Величина непостоянных ошибок яркости у Чарльза Пойнтона, Техническое введение в цифровое видео. Нью-Йорк: Джон Вили и сыновья, 1996.