Скільки біт у JPEG?

Багато хто з вас знає, що зображення може бути 8 і 16 біт. Під час перегляду їх не відрізнити — тоді в чому різниця? Саме це питання відповідає ця стаття.

Почнемо з визначення "Глибини кольору" - це кількість біт, що використовується при кодуванні одного пікселя в одному каналі.

Adobe Photoshop задає яскравість пікселя лише цілими числами: 0 – це чорний, 255 – білий (у 8 та 16 бітному режимах збігаються). У 8 біт/канал у кожному каналі може бути лише 256 градацій яскравості. 16 бітний файл має більший запас інформації, за рахунок цього зміна яскравості від чорного до білого відбувається плавніше (з великою кількістю градацій, кількість яких дорівнює 32768).

Для наочності теоретичної частини створив два файли (8 біт і 16 біт відповідно), заливши їх ідентичним чорно-білим градієнтом.

Для кожного з варіантів були зроблені мінімальні дії в коригуючому шарі "Curves", який надалі був скопійований по 3 рази.

Результат наведено нижче.

Як влаштовано формат JPEG

Легко прийняти, як зрозуміло, можливість відправити фотку другу, і не хвилюватися з приводу того, який пристрій, браузер або операційну систему він використовує - проте так було не завжди. На початку 1980-х комп'ютери вміли зберігати і показувати цифрові зображення, проте з приводу найкращого способу цього існувало безліч конкуруючих ідей. Не можна було просто надіслати зображення з одного комп'ютера на інший та сподіватися, що все запрацює.

Для вирішення цієї проблеми у 1986 році було зібрано комітет експертів з усього світу під назвою "Об'єднана група експертів з фотографії" (Joint Photographic Experts Group, JPEG), заснований у рамках спільної роботи Міжнародної організації зі стандартизації (ISO) та Міжнародної електротехнічної комісії (IEC) ) – двох міжнародних організацій зі стандартизації, штаб-квартира яких розташована у Женеві (Швейцарія).

Група людей під назвою JPEG створила стандарт стиснення цифрових зображень JPEG у 1992 році. Будь-яка людина, яка використовувала інтернет, ймовірно, зустрічалася із зображеннями в кодуванні JPEG. Це найпоширеніший спосіб кодування, надсилання та зберігання зображень. Від веб-сторінок до емейлу та соцмереж, JPEG використовується мільярди разів на день – практично щоразу, коли ми дивимося зображення онлайн або відправляємо його. Без JPEG веб був би менш яскравим, повільнішим, і, ймовірно, у ньому було б менше фоток котиків!

Ця стаття – про те, як декодувати зображення JPEG. Інакше кажучи, про те, що потрібно для перетворення стислих даних, що зберігаються на комп'ютері, зображення, що з'являється на екрані. Про це варто знати не тільки тому, що це важливо для розуміння технології, яку ми використовуємо щодня, але й тому, що розкриваючи рівні стиснення, ми краще дізнаємося сприйняття та зір, а також те, до яких деталей наші очі сприйнятливіші за все.

Крім того, грати із зображеннями у такий спосіб дуже цікаво.

Заглядаючи усередину JPEG

На комп'ютері все зберігається як послідовності двійкових чисел. Зазвичай ці біти, нулі та одиниці, групуються по вісім, становлячи байти.Коли ви відкриваєте JPEG зображення на комп'ютері, щось (браузер, операційна система, ще щось) має декодувати байти, відновивши початкове зображення у вигляді списку кольорів, які можна показати.

Якщо ви завантажуєте цю розчулену фотографію кота і відкриєте її в текстовому редакторі, ви побачите купу незв'язних символів.

Тут я використовую Notepad++ для вивчення вмісту файлу, оскільки звичайні текстові редактори типу Notepad з Windows зіпсують двійковий файл після збереження, і він перестане задовольняти формату JPEG.

Відкриваючи зображення в текстовому редакторі, ви збиваєте комп'ютер з пантелику, так само, як ви збиваєте з пантелику свій мозок, коли потріть очі і починаєте бачити кольорові плями!

Ці плями, які ви бачите, відомі як фосфени, і не є результатом впливу світлового стимулу або галюцинаціями, породженими розумом. Вони виникають, тому що ваш мозок вважає, що будь-які електричні сигнали в очних нервах передають інформацію про світло. Мозку необхідно робити такі припущення, оскільки ніяк не можна дізнатися, чи є сигнал звуком, баченням чи ще чимось. Усі нерви у тілі передають абсолютно однакові електричні імпульси. Давлячи на очі, ви відправляєте сигнали, що не є зоровими, але рецептори ока, що активують, що ваш мозок інтерпретує – в даному випадку, неправильно – як щось зорове. Ви буквально здатні бачити тиск!

Забавно думати про те, наскільки комп'ютери схожі на мозок, проте це також є корисною аналогією, що ілюструє, наскільки сильно значення даних, що передаються по тілу нервами, або зберігаються на комп'ютері, залежить від їхньої інтерпретації. Усі двійкові дані складаються з нулів та одиниць, базових компонентів, здатних передавати інформацію будь-якого виду.Ваш комп'ютер часто здогадується, як інтерпретувати їх за допомогою підказок, наприклад розширень файлів. А зараз ми змушуємо його інтерпретувати їх як текст, оскільки саме на це чекає текстовий редактор.

Щоб зрозуміти, як декодувати JPEG нам потрібно побачити самі початкові сигнали – двійкові дані. Це можна зробити за допомогою шістнадцяткового редактора, або прямо на веб-сторінці оригіналу статті! Там є зображення, поряд з яким у текстовому полі наведені всі його байти (крім заголовка), представлені у десятковому вигляді. Ви можете міняти їх, і скрипт перекодує та видасть нове зображення на льоту.

Можна дізнатися багато, просто граючи з цим редактором. Наприклад, чи можете ви сказати, в якому порядку зберігаються пікселі?

У цьому прикладі дивним є те, що зміна деяких чисел взагалі не впливає на зображення, а, наприклад, якщо замінити число 17 на 0 у першому рядку, то фотка повністю зіпсується!

Інші зміни, наприклад, заміна 7 на рядку 1988 число 254 змінює колір, але тільки наступних пікселів.

Можливо, найдивнішим буде те, що деякі числа змінюють не лише колір, а й форму зображення. Змініть 70 у рядку 12 на 2 і подивіться на верхній рядок зображення, щоб побачити, що я маю на увазі.

І незалежно від того, яке JPEG зображення ви використовуєте, ви завжди знаходитимете ці загадкові шахові послідовності при редагуванні байтів.

Граючи з редактором, важко зрозуміти, як відтворюється фотка з цих байтів, оскільки JPEG стиск складається з трьох різних технологій, що застосовуються послідовно за рівнями. Ми вивчимо кожну з них окремо, щоб розкрити загадкову поведінку, яку ми спостерігаємо.

Три рівні JPEG стиснення:

Насправді це зображення можна стиснути набагато сильніше. Знизу наведено два зображення поряд – фотка праворуч була стиснута до 16 Кб, тобто в 57 разів менше, ніж стисла версія!

Якщо ви побачите, буде видно, що ці зображення не ідентичні. Обидва вони - картинки з JPEG стиском, проте права набагато менше за обсягом. Також вона виглядає трохи гірше (дивіться на квадрати кольорів тла). Тому JPEG ще називають стисненням із втратами; в процесі стиснення зображення змінюється та втрачає деякі деталі.

1. Колірна субдискретизація

Ось зображення із застосуванням лише першого рівня стиснення.

(Інтерактивна версія – в оригіналі статті). Видалення одного числа руйнує всі кольори. Однак, якщо видалити рівно шість чисел, це практично не впливає на зображення.

Тепер цифри трохи простіше розшифрувати. Це майже простий список кольорів, у якого кожен байт змінює рівно один піксель, але при цьому він вже вдвічі менший за несжате зображення (яке займало б близько 300 Кб в такому зменшеному розмірі). Здогадаєтеся, чому?

Можна бачити, що ці числа не позначають стандартні червоні, зелені та сині компоненти, оскільки якщо замінити всі числа нулями, ми отримаємо зелене зображення (а не біле).

Це тому, що ці байти позначають Y (яскравість),

Cb (відносна голубина),

і Cr (відносна почервоніння) картинки.

Чому не використовувати RGB? Адже саме так працює більшість сучасних екранів. Ваш монітор може демонструвати будь-який колір, включаючи червоний, зелений та синій кольори з різною інтенсивністю для кожного пікселя. Білий виходить включенням всіх трьох на повну яскравість, а чорний їх відключенням.

Це також дуже схоже на роботу людського ока.Колірні рецептори наших очей називаються "колбочки", і діляться на три типи, кожен з яких більш чутливий або до червоного, або до зеленого, або до синього кольорів. спектр), M-типу - в зелено-жовтій (M від англ. Medium - середньохвильовий), і L-типу - в жовто-червоній (L від англ. Long - довгохвильовий) частинах спектру. Наявність цих трьох видів колб (і паличок, чутливих у смарагдово-зеленій частині спектру) дає людині кольоровий зір. / прим. перев.]. Палички, інший тип фоторецепторів у наших очах, здатні вловлювати лише зміни в яскравості, проте вони набагато чутливіші. У наших очах є близько 120 млн. паличок і всього 6 млн. колб.

Тому наші очі набагато краще помічають зміни у яскравості, ніж зміни у кольорі. Якщо відокремити колір від яскравості, можна забрати трохи кольору, і ніхто нічого не помітить. Колірна субдискретизація – це процес представлення колірних компонентів зображення у меншій роздільній здатності порівняно з компонентами яскравості. У прикладі вище у кожного пікселя є рівно один компонент Y, а у кожної окремої групи з чотирьох пікселів є рівно одна компонента Cb і одна Cr. Тому зображення містить у чотири рази менше колірної інформації, ніж у оригіналу.

Колірний простір YCbCr використовується не лише у JPEG. Його спочатку вигадали в 1938 році для телепередач. Не всі мають кольоровий телевізор, тому розділення кольору та яскравості дозволило всім отримувати один і той же сигнал, а телевізори без кольору просто використовували тільки компонент яскравості.

Тому видалення одного числа з редактора повністю руйнує всі кольори.Компоненти зберігаються у вигляді Y Y Y Y Cb Cr (насправді, не обов'язково в такому порядку - порядок зберігання задається в заголовку файлу). Видалення першого числа призведе до того, що перше значення Cb буде сприйнято як Y, Cr як Cb, і в цілому вийде ефект доміно, що перемикає всі кольори картинки.

Специфікація JPEG не зобов'язує використовувати YCbCr. Але в більшості файлів вона використовується, оскільки вона дає зображення найкращої якості після субдискретизації в порівнянні з RGB. Але вам не обов'язково вірити мені на слово. Подивіться самі в табличці нижче, як виглядатиме субдискретизація кожного окремого компонента як RGB, так і YCbCr.

(Інтерактивна версія – в оригіналі статті).

Видалення синього не таке помітне, як червоного або зеленого. Все тому, що з шести мільйонів колб у ваших очах близько 64% ​​чутливі до червоного, 32% до зеленого і 2% до синього.

Субдискретизація компонента Y (ліворуч внизу) видно найкраще. Помітна навіть невелика зміна.

Перетворення зображення з RGB на YCbCr не зменшує розмір файлу, але полегшує пошук менш помітних деталей, які можна видалити. Стиснення із втратами відбувається на другому етапі. У її основі лежить ідея представлення даних у більш стисливому вигляді.

2. Дискретне косинусне перетворення та дискретизація

Цей рівень стиснення здебільшого визначає суть JPEG. Після перетворення кольорів в YCbCr компоненти стискуються окремо, тому далі ми можемо сконцентруватися лише на компоненті Y. І ось як виглядають байти компонента Y після застосування цього рівня.

(Інтерактивна версія – в оригіналі статті). В інтерактивній версії клік на пікселі прокручує редактор на рядок, який позначає його.Спробуйте видаляти числа з кінця або додати кілька нулів до певного числа.

На перший погляд, виглядає як дуже поганий стиск. У зображенні 100 000 пікселів, і для позначення їх яскравості (Y-компоненти) потрібно 102 400 чисел - це гірше, ніж взагалі нічого не стискати!

Однак зверніть увагу, що більшість цих чисел дорівнюють нулю. Більше того, всі ці нулі в кінці рядків можна видаляти, не змінюючи зображення. Залишається близько 26 тисяч чисел, а це вже майже в 4 рази менше!

На цьому рівні знаходиться секрет шахових візерунків. На відміну від інших ефектів, що ми бачили, поява цих візерунків не є глюком. Вони – будівельні блоки всього зображення. У кожному рядку редактора міститься рівно 64 числа, коефіцієнти дискретного косинусного перетворення (DCT), відповідні інтенсивності 64-х унікальних візерунків.

Ці візерунки формуються з урахуванням графіка косинуса. Ось, як виглядають деякі з них:

8 із 64 коефіцієнтів

Нижче – зображення, що демонструє всі 64 візерунки.

(Інтерактивна версія – в оригіналі статті).

Ці візерунки мають особливе значення, оскільки вони формують базис зображень розміру 8х8. Якщо ви незнайомі з лінійною алгеброю, це означає, що будь-яке зображення розміру 8х8 можна отримати з цих 64-х візерунків. DCT – це процес розбиття зображень на блоки 8х8 та перетворення кожного блоку на комбінацію з цих 64 коефіцієнтів.

Те, що будь-яке зображення можна скласти з 64 певних візерунків, здається чарами. Однак це те саме, що сказати, що будь-яке місце на Землі можна описати двома числами - широтою і довготою [із зазначенням півкуль / прим. перев.]. Ми часто вважаємо поверхню Землі двовимірною, тому нам потрібні лише два числа.Зображення 8х8 має 64 виміри, тому нам потрібні 64 числа.

Поки що незрозуміло, як це допомагає нам у сенсі стиснення. Якщо нам потрібно 64 числа для представлення зображення 8х8, чому цей спосіб буде кращим, ніж просто зберігати 64 компоненти яскравості? Ми робимо це з тієї ж причини, через яку ми перетворили три числа RGB на три числа YCbCr: це дозволяє нам видалити непомітні деталі.

Складно побачити, які деталі видаляються на цьому етапі, оскільки JPEG застосовує DCT до блоків 8х8. Однак ніхто не забороняє нам застосувати його до цілої картинки. Ось, як виглядає DCT по компоненті Y у застосуванні до цілої картинки:

З кінця можна вилучити понад 60 000 чисел практично без помітних змін на фотці.

Однак зауважте, що якщо ми обнулимо перші п'ять чисел, різниця буде очевидною.

Числа на початку позначають зміни низької частоти у зображенні, і наші очі вловлюють їх найкраще. Числа ближче до кінця позначають зміни високих частот, які важче помітити. Щоб побачити те, що не видно оком, ми можемо ізолювати ці деталі високої частоти, обнуливши перші 5000 чисел.

Ми бачимо всі області зображення, в яких відбувається найбільша зміна від пікселя до пікселя. Виділяються очі кота, його вуса, махрова ковдра та тіні у нижньому лівому кутку. Можна піти і далі, обнуливши перші 10 000 чисел:

Ці деталі високочастотні JPEG і видаляє на етапі стиснення. Перетворення кольорів на коефіцієнти DCT не зазнає втрат. Втрати утворюються на етапі дискретизації, де видаляються величини високої частоти чи близькі до нуля. Коли ви знижуєте якість збереження JPEG, програма збільшує поріг кількості значень, що видаляються, що дає зменшення розміру файлу, але робить картинку більш пікселізованою.Тому зображення у першому розділі, яке було у 57 разів менше, так виглядало. Кожен блок 8х8 представлявся набагато меншою кількістю коефіцієнтів DCT порівняно з якіснішою версією.

Можна зробити такий крутий ефект, як поступове потокове передавання зображень. Можна вивести розмиту картинку, яка стає дедалі деталізованішою в міру завантаження дедалі більшої кількості коефіцієнтів.

Ось просто для інтересу, що вийде при використанні всього 24 000 чисел:

Дуже розмито, але начебто відоме!

3. Кодування довжин серій, дельта та Хаффмана

Поки що всі етапи стиску йшли із втратами. Останній етап, навпаки, триває без втрат. Він не видаляє інформацію, але значно зменшує розмір файлу.

Як можна стиснути будь-що, не відкидаючи інформацію? Уявіть, як ми описали простий чорний прямокутник 700 х 437.

JPEG використовує для цього 5000 чисел, але можна досягти кращого результату. Можете уявити собі схему кодування, яка описувала б подібне зображення якомога меншою кількістю байт?

Мінімальна схема, яку зміг вигадати я, використовує чотири: три для позначення кольору, і четвертий – скільки пікселів має такий колір. Ідея подання значень, що повторюються, таким стислим способом називається кодування довжин серій. Вона не має втрат, оскільки ми можемо відновити закодовані дані у первозданному вигляді.

Розмір файлу JPEG з чорним прямокутником набагато більше 4 байт – згадайте, що на рівні DCT стиск застосовується до блоків 8х8 пікселів. Тому щонайменше нам потрібен один коефіцієнт DCT на кожні 64 пікселі.Один нам потрібен тому, що замість того, щоб зберігати один DCT-коефіцієнт, за яким іде 63 нуля, кодування довжин серій дозволяє нам зберігати одне число і позначити, що всі інші - нулі.

Дельта-кодування – це техніка, коли кожен байт містить відмінність від якогось значення, а чи не абсолютну величину. Тому редагування певних байтів змінює колір усіх інших пікселів. Наприклад, замість того, щоб зберігати

12 13 14 14 14 13 13 14

Ми могли б почати з 12, а потім просто позначати, скільки треба додати або відібрати, щоб отримати наступне число. І ця послідовність у дельта-кодуванні набуває вигляду:

Перетворені дані не виходять менше від вихідних, але стискати їх вже легше. Застосування дельта-кодування перед кодуванням довжин серій може допомогти, залишаючись при цьому стисненням без втрат.

Дельта-кодування – одна з небагатьох технік, які застосовуються поза блоками 8х8. З 64 коефіцієнтів DCT один – просто постійна хвильова функція (суцільний колір). Він представляє середню яскравість кожного блоку для компонентів яскравості, або середню блакитність для компонентів Cb і так далі. Перше значення кожного DCT-блоку називається DC-значенням, і кожне DC-значення проходить дельта-кодування по відношенню до попередніх. Тому зміна яскравості першого блоку вплине всі блоки.

Залишається остання загадка: як зміна однини повністю псує всю картинку? Поки що таких властивостей рівнів стиснення не було. Відповідь лежить у заголовку JPEG. Перші 500 байт містять метадані про зображення – ширину, висоту та ін., і поки ми з ними не працювали.

Без заголовка практично неможливо (ну або дуже складно) декодувати JPEG.Це буде виглядати так, ніби я намагаюся описати вам картину, і починаю винаходити слова, щоб передати своє враження. Опис буде, ймовірно, дуже стиснутим, оскільки я можу винаходити слова саме з тим значенням, яке я хочу передати, однак для решти вони не будуть мати сенсу.

Звучить безглуздо, але саме так це і відбувається. Кожне зображення JPEG стискується з кодами, специфічними для нього. Словник кодів зберігається у заголовку. Ця техніка називається "код Хаффмана", а словник - таблицею Хаффмана. У заголовку таблиця позначена двома байтами – 255 і потім 196. Кожен колірний компонент може мати свою таблицю.

Зміни таблиць радикально вплинуть будь-яке зображення. Гарний приклад - поміняти на 15-му рядку 1 на 12.

Це тому, що у таблицях вказується, як треба читати окремі біти. Поки що ми працювали лише з двійковими числами у десятковому вигляді. Але це приховує від нас той факт, що якщо ви хочете зберігати число 1 в байті, то воно буде виглядати як 00000001, оскільки в кожному байті має бути рівно вісім біт, навіть якщо потрібен з них лише один.

Потенційно це велика витрата місця, якщо у вас є багато дрібних чисел. Код Хаффмана - це техніка, що дозволяє нам послабити цю вимогу, за якою кожне число повинне займати вісім біт. Це означає, що якщо ви бачите два байти:

Те, залежно від таблиці Хаффмана, може бути три числа. Щоб їх витягти, вам треба спочатку розбити їх на окремі біти:

Потім звертаємось до таблиці, щоб зрозуміти, як їх групувати. Наприклад, це можуть бути перші шість бітів, (111010), або 58 у десятковій системі, за якими йдуть п'ять бітів (10011), або 19, і нарешті останні чотири біти (0011), або 3.

Тому дуже складно розібратися в байтах на цьому етапі стискування. Байти не уявляють те, що здається. Не заглиблюватимуся в деталі роботи з таблицею в цій статті, але матеріалів з цього питання в мережі достатньо.

Один з цікавих трюків, які можна зробити, знаючи це – відокремити заголовок від JPEG і зберігати його окремо. По суті вийде, що файл зможете прочитати тільки ви. Facebook робить це, щоб ще більше зменшувати файли.

Що ще можна зробити – зовсім небагато змінити таблицю Хаффмана. Для інших це буде виглядати як зіпсована картинка. І тільки ви знатимете чарівний варіант її виправлення.

Підіб'ємо підсумки: так що ж потрібно для декодування JPEG? Необхідно:

1. Витягти таблицю (таблиці) Хаффмана із заголовка і декодувати біти.
2. Витягти коефіцієнти дискретного косинусного перетворення кожного компонента кольору і яскравості кожного блоку 8х8, провівши зворотні перетворення кодування довжин серій і дельти.
3. Скомбінувати косинус на основі коефіцієнтів, щоб отримати значення пікселів для кожного блоку 8х8.
4. Масштабувати компоненти кольорів, якщо проводилася субдискретизація (ця інформація є у заголовку).
5. Перетворити отримані значення YCbCr для кожного пікселя RGB.
6. Вивести зображення на екран!

Код, використаний у статті, відкритий, і містить інструкції щодо заміни картинок на власні.

Глибина кольору у фотографії: чим відрізняються 8, 16 та 32 біти

Пам'ятаєте ігри про сантехніка Маріо чи їжачка Соніка, за якими проводили час у дитинстві? Тепер відкрийте трейлер із сучасною грою, не рахуючи тих, що навмисно стилізують під минуле. Зовсім інша картинка – фотореалістичні краєвиди, неймовірна міміка.

Між собою ігри дев'яностих і нинішньої епохи відрізняють опрацьованість, деталізація текстур, та «гарна графіка». Приблизно також між собою можна порівнювати фотографії у 8, 16 та 32 бітах.

Але чи так однозначно? І чи така велика різниця між картинками з різною глибиною кольору? Розповідаємо, що таке бітність, як її змінити і коли вибирати 8 біт, а коли - 16 біт, і чи потрібна глибина кольору в 32 біти.

У старих іграх дизайн рівнів та персонажів були як би схематичними. Все складалося із великих квадратиків. Зате вони мало важили, і приставки не обробляли (не вміли і не було потреби вміти) великі обсяги інформації. Такі ігри зараз називають восьмибітними / Ілюстрація: pixabay.com

За що відповідає бітність зображення

Глибина кольору – це те, наскільки багато інформації про відтінки кольору містить фотографію. Саме тому її також називають якістю кольору або колірною роздільною здатністю. Але до чого тут такі поняття як «бітність» чи «розрядність»? Адже вони теж є синонімами глибини кольору.

Якщо говорити просто, бітність – це те, скільки відтінків кольорів та яскравості може відображати фотографія. Біт - одиниця виміру, яка зберігає в собі лише один із варіантів: 0 або 1, ні чи так. Якщо перекладати це на реальність фотографії, будь-який піксель може бути або чорним, або білим. Дуже зручно для японських кросвордів, але замало для фотографа, чи не так?

Чим більше біт, тим складніше кольори та відтінки, які можна передати. Додаючи по одному біту, кількість варіантів кольору щоразу подвоюється. Якщо картинка містить два біти, то кожен піксель знімка може бути вже одним із чотирьох кольорів: чорного, білого, темно-сірого та світло-сірого / Ілюстрація: Єлизавета Чечевиця

Щоб дізнатися, скільки відтінків яскравості може передавати картинка різної бітності, зведіть 2 в ступінь потрібної бітності. Наприклад, у цій статті йдеться про зображення у 8, 16 та 32 бітах.

Найпоширеніша і "ходова" бітність зображення - 8 біт. Якщо звести два у восьму ступінь, вийде 256. Значить, на фото можуть бути білий (255), чорний (0) і 254 відтінки сірого між ними, які передаватимуть зміни яскравості, кольору, «пророблятимуть» відблиски та тіні / Ілюстрація: Єлизавета Сочевиця

Якщо фотографія не чорно-біла, а кольорова, то в найпоширенішому просторі RGB колір формується з трьох каналів, трьох кольорів — червоного, зеленого і синього. Таким чином, на кожен із трьох каналів припадає по 8 біт. І виходить, що кольорова картинка в 8 біт - це насправді 24 біти на кожен піксель.

Виходить, колірна роздільна здатність в 16 біт дозволяє передати 65536 відтінків? Теоретично так, але на практиці все складніше.

Якщо говорити про Фотошоп та Лайтрум, то замість 16 біт вони використовують формулу 15 біт+1. Через це виходить, що замість 65536 можливих варіантів кольору вони передають 32768 +1, тобто 32769. Розробники пояснюють це тим, що так змішувати кольори швидше і точніше.

8 чи 16: коли яку бітність використовувати?

З прочитаного вище напрошується висновок: що більше глибина кольору, то більше у фотографії відтінків і напівтонів. Вона стає якіснішою і глибшою за кольором. Отже, завжди вибираємо максимальну бітність і не турбуємось. Справа закрита, стаття дочитана, розходимося по домівках. На жаль, не так однозначно.

Вважається, що й перед людиною «розстелити» градієнти у різних бітностях, то, дуже придивляючись, він розрізнить, як колір змінює інший на 8-битной.Але не стовідсотково! Це залежить від якості пристрою (чим глибша глибина кольору монітора, тим він якісніший і тим складніше побачити градієнт), з якого людина розглядає фотографію, яскравості екрану та освітлення в приміщенні або на вулиці, розташування кольорових плям на фотографії і головне знанні, що ось тут потрібно обов'язково розглянути уривчастий колір. Здебільшого звичайний глядач без нагляду та спеціального завдання навряд чи виявить таку деталь.

При цьому не забувайте, що чим більша глибина кольору, тим більше інформації зберігає зображення. Це означає, що кадр більше важить і займає більше місця на комп'ютері або хмарі, передається довше клієнту і провантажується на сайті.

У такому разі, які рекомендації можна надати?

Використовуйте зображення у 8-бітах, якщо:

• ви заощаджуєте місце на диску;
• сцена складається з яскравих строкатих елементів;

Низька бітність видно на градієнтах, де відтінок має плавно змінюватися. Такі градієнти зустрічаються на однотонних фонах у студії і якщо небо безхмарно блакитне у ясний день чи сіре у похмуру погоду.

• ви не бачите різниці;
• ви не любите і майже не займаєтеся постобробкою;
• вам не потрібно друкувати фотографію у високій якості та великому розмірі;
• ви не друкуєтесь у журналах. Хоча, якщо друкуватиметеся в майбутньому, буде прикро не відправити стару зйомку, тому що вона не проходить по бітності;
• на фотографії є ​​шум або ви додаєте його на постобробці. Шум прибирає плавність кольору, а, отже, бітність вже не така важлива;
• ваші фотографії публікуються лише в інтернеті;
• ви вже обробили фото у 16 ​​бітах і перевели у 8 біт для зберігання та експорту.

Перекладайте фото в 16 біт, якщо:

• вам важливо передати різноманітність відтінків, показати тонкі переходи кольорів;
• ви не хочете отримати постеризацію (ту саму різку зміну кольору в градієнті). Наприклад, вона легко може вилізти під час зйомки на однотонному тлі;
• ви перфекціоніст, який хоче, щоб все було максимально якісно;
• Ви працюєте з друкарнями, журналами, рекламною продукцією. Навіть якщо це творча фешн-зйомка, де все дивно та незрозуміло, деякі редакції не приймають кадри з бітністю нижче 16;
• ви сильно змінюєте фотографію у графічних редакторах. Чим більша бітність, тим акуратніше змінюється колір, освітлюється і затемнюється піксель.

Важливо: щоб використовувати всі можливості графічного редактора та конвертувати фотографію у 16 ​​біт, знімайте у RAW.

Коли для фотографії доречна більша, ніж 16, бітність? Візуально, якщо ви людина, а не кіборг, ви не побачите різницю навіть між 10 та 16 бітами. Вам все буде однаково плавно.

У 32 бітах радять працювати у ситуації, якщо ви хочете отримати HDR-фотографію, де потрібно поєднувати кілька кадрів. Це знімки з розширеним динамічним діапазоном — освітленими тінями і затемненими світлами / Фото: unsplash.com

Як дізнатися бітність фотографії

• Виберіть файл.
• Клацніть по фотографії правою кнопкою миші.
• Знайдіть рядок Властивості.
• У вікні, натисніть на третю вкладку - Детально.
• Знайдіть рядок глибина кольору.

Глибина кольору 24 - це 8 біт (по вісім біт на кожен з каналів RGB) / Ілюстрація: Єлизавета Чечевиця

Як змінити бітність фотографії у Фотошопі

1. Відкрийте файл RAW у Фотошопі.

2. Зачекайте, доки відкриється вікно вбудованого конвертера — Adobe Camera RAW.

3. Натисніть на нижній рядок.

4. Виберіть передостанню вкладку Робочий процес/Workflow.

Якщо ж фотографія спочатку знімалася у форматі JPEG, то змінити бітність у Фотошопі можна так:

1. Відкрийте знімок у фотошопі.

2. Виберіть меню Зображення/Image.

3. Натисніть вкладку Режим/Mode.

4. Поставте значення 8, 16 або 32 біти.

Важливо: змінюйте бітність до того, як редагуватимете фотографію. Чим плавніші переходи, тим більше інформації містить кадр і тим простіше його редагувати без втрати якості.