© 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.
Одним из важнейших параметров цифрового изображения при фотообработке является глубина цвета (Color Depth), или битность цвета. Возможно, Вы уже встречались с этим параметром, однако далеко не все придают ему должное значение. Давайте же разберемся что это такое, зачем оно надо и как с этим жить.
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 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
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.
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.
Сведения о векторных изображениях
Векторные изображения (иногда называемые векторными фигурами или векторными объектами ) состоят из линий и кривых, заданных векторами - математическими объектами, которые описывают изображение в соответствии с его геометрическими характеристиками.
Векторные изображения можно свободно перемещать и изменять без потери детализации и четкости, поскольку такие изображения не зависят от разрешения. Их края остаются четкими при изменении размера, печати на принтере PostScript, сохранении в PDF-файле, а также при импорте в приложение для работы с векторной графикой. Таким образом, векторные изображения - это наилучший выбор для иллюстраций, которые выводятся на различные носители и размер которых приходится часто изменять, например логотипы.
В качестве примера векторных изображений можно привести объекты, которые создаются в Adobe Creative Suite инструментами рисования и инструментами фигур. С помощью команд копирования и вставки можно использовать одни и те же векторные объекты в различных компонентах Creative Suite .
Сочетание векторных и растровых изображений
При использовании в одном документе сочетания векторных и растровых изображений следует помнить, что изображение не всегда выглядит одинаково на экране и на конечном носителе (отпечатанное в типографии или на принтере либо опубликованное на веб-странице). На качество итогового изображения влияют следующие факторы:
Прозрачность
Многочисленные эффекты реализуются в изображениях с помощью частично прозрачных пикселов. Если изображение содержит прозрачные области, перед экспортом или печатью Photoshop выполняет процесс под названием сведение . В большинстве случаев процесс сведения по умолчанию работает превосходно. Но если изображение содержит сложные пересекающиеся области и должно быть выведено с высоким разрешением, то может потребоваться контрольный просмотр результатов сведения.
Разрешение изображения
Количество пикселов на дюйм (ppi) в растровом изображении. Использование слишком низкого разрешения при подготовке изображения для печати приводит к созданию черновика - изображения с крупными, похожими на пятна пикселами. Использование слишком высокого разрешения (когда размер пикселов меньше минимального размера точки, которая может быть воспроизведена устройством вывода) увеличивает размер файла без повышения качества итогового изображения и замедляет процесс печати.
Разрешение принтера и линиатура растра
Число точек на дюйм (dpi) и число линий на дюйм (lpi) в полутоновом растре. Соотношение между разрешением изображения, разрешением принтера и линиатурой растра определяет качество детализации отпечатанного изображения.
Цветовые каналы
Каждое изображение Photoshop содержит один или несколько каналов , каждый из которых хранит информацию о цветовых элементах изображения. Число используемых по умолчанию цветовых каналов изображения зависит от цветового режима. По умолчанию изображения в битовом режиме, режиме градаций серого, режиме дуотона и режиме индексированных цветов содержат один канал, изображения в режимах RGB и Lab содержат по три канала, а изображениях в режиме CMYK - четыре канала. Каналы можно добавлять в изображения всех типов, за исключением битовых. Дополнительные сведения см. в разделе Цветовые режимы .
Каналы цветных изображений являются в действительности полутоновыми изображениями, каждое из которых представляет отдельный цветовой компонент изображения. Например, изображение в режиме RGB содержит отдельные каналы для красного, зеленого и синего цветов.
Помимо цветовых каналов, в изображение можно включить альфа-каналы , которые используются в качестве масок для сохранения и редактирования выделений, а также каналы смесевой краски, которые используются для добавления смесевых цветов при печати. Для получения дополнительной информации см. раздел Основные сведения о каналах .
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).
На сегодняшний день технологии и устройства позволяют сделать настолько яркое и насыщенное изображение, что оно будет даже красивее, чем его реальный прототип. Качество передаваемого изображения зависит сразу от нескольких показателей: количества мегапикселей, разрешения изображения, его формата и так далее. К ним относится еще одно свойство - глубина цвета. Что же это такое, и как его определять и исчислять?
Общие сведения
Глубина цвета - это максимальное число оттенков цвета, которое только может содержать в себе изображение. Это количество измеряется в битах (число двоичных бит, определяющих цвет каждого пикселя и оттенка в изображении). К примеру, один пиксель, глубина цвета которого равна 1 бит, может принимать два значения: белый и черный. И чем большее значение будет иметь глубина цвета, тем многообразнее будет изображение, включающее в себя множество цветов и оттенков. Также она отвечает за точность передачи изображения. Тут все обстоит аналогичным образом: чем выше, тем лучше. Еще один пример: рисунок формата GIF с глубиной цвета, равной 8 битам, будет содержать в себе 256 цветов, в то время как изображение формата JPEG с глубиной 24 бита будет включать в себя 16 миллионов цветов.
Немного об RGB и CMYK
Как правило, все изображения данных форматов имеют глубину цвета, равную 8 битам на один канал (цветовой). Но ведь в изображении может присутствовать и несколько цветовых каналов. Тогда уже рисунок RGB с тремя каналами будет иметь глубину 24 бита (3х8). Глубина цвета изображений CMYK может достигать 32 бит (4х8).
Еще немного битов
Глубина цвета - количество оттенков одного цвета, которое устройство, контактирующее с изображениями, способно воспроизвести или создать. Данный параметр отвечает за плавность перехода оттенков в изображениях. Все цифровые изображения кодируются посредством единиц и нулей. Ноль - единица - белый. Хранятся и содержатся они в памяти, измеряющейся в байтах. Один байт содержит в себе 8 бит, в которых и обозначается глубина цвета. Для фотоаппаратов существует еще одно определение -глубина цвета матрицы. Это показатель, определяющий то, насколько полные и глубокие изображения в плане оттенков и цветов способен производить фотоаппарат, а точнее его матрица. Благодаря высокому значению данного параметра фотографии получаются объемными и плавными.
Разрешение
Связующим звеном между глубиной цвета и качеством изображения является его разрешение. Например, 32-битное изображение с разрешением 800х600 будет значительно хуже, чем аналогичное с 1440х900. Ведь во втором случае задействовано гораздо большее количество пикселей. В этом довольно легко убедиться самостоятельно. Все, что нужно сделать - это зайти на ПК в "настройки изображения" и попробовать последовательно уменьшать или увеличивать В ходе этого процесса вы наглядно убедитесь в том, насколько сильно разрешение влияет на качество передаваемой картинки. Независимо от того, сколько цветов включает в себя то или иное изображение, оно будет ограничено максимальным значением, которое способен поддерживать монитор. В качестве примера можно взять монитор с глубиной цвета 16 бит и изображение с 32 битами. Данное изображение на таком мониторе будет показываться с глубиной цвета 16 бит.
Возможно, вы слышали такие выражения как «8-бит» и «16-бит» . Когда люди упоминают биты, они говорят о том, сколько цветов содержится в файле изображения. Цветовые режимы фотошопа определяют разрядность изображения (1, 8, 16 или 32 бит). Так как вы будете работать с этими характеристиками довольно часто (например, когда в диалоговом окне Новый вам предстоит выбрать и количество бит), полезно узнать, что эти цифры означают.
Бит — наименьшая единица измерения, используемая компьютерами для хранения информации. Каждый пиксель в изображении обладает битовой глубиной, которая контролирует сколько информации о цвете может содержать данный пиксель.
Так битовая глубина изображения определяет, сколько цветовой информации содержит данное изображение. Чем больше битовая глубина, тем больше цветов может отображаться в изображении.
Рассмотрим вкратце варианты с различным числом бит в Photoshop.
1. В цветовом режиме пиксели могут быть только черными или белыми. Изображения в этом режиме называются 1-битными , потому что каждый пиксель может быть только одного цвета — черный или белый.
2. 8-битное изображение может содержать два значения в каждом бите, что равняется 256 возможным значениям цвета. Почему 256? Так как каждый из восьми бит может содержать два возможных значения, вы получаете 256 комбинаций.
С 256 комбинациями для каждого канала в изображении RGB у вас может быть более 16 миллионов цветов.
3. 16-битные изображения содержат 65536 цветов в одном канале. Они выглядят так же, как и другие изображения на экране, но занимают в два раза больше места на жестком диске. Такие изображения очень нравятся фотографам, потому что дополнительные цвета обеспечивают им большую гибкость при коррекции параметров Кривые и Уровни , даже несмотря на то, что более крупные размеры файлов могут очень сильно замедлить работу программы.
Кроме того, не все инструменты и фильтры работают с 16-битными изображениями, но список инструментов, работающих с ними, растет с каждой новой версией программы.
4. 32-битные изображения , которые относят к изображениям с расширенным динамическим диапазоном (High Dynamic Range, HDR), содержат больше цветов, чем вы можете себе представить. Но об этом пойдет речь в будущих статьях об HDR.
В основном, вы будете иметь дело с 8-битными изображениями, но если у вас есть фотоаппарат, делающий снимки с большей битовой глубиной, во что бы то ни стало, возьмите выходной и поэкспериментируйте, чтобы понять стоит ли ради разницы в качестве жертвовать пространством на жестком диске и скоростью редактирования.
Заметили ошибку в тексте - выделите ее и нажмите Ctrl + Enter . Спасибо!
