Оттенки серого

Изображение, на котором интенсивность каждого пикселя отображается только ахроматическими значениями черного, серого и белого цветов.

Изображение попугая в оттенках серого

В цифровой фотографии , компьютерных изображениях и колориметрии изображение в оттенках серого — это изображение , в котором значение каждого пикселя представляет собой один образец , представляющий только количество света ; то есть он несет только информацию об интенсивности . Изображения в оттенках серого, разновидность черно-белых или серых монохромных изображений , состоят исключительно из оттенков серого . Контрастность варьируется от черного при самой слабой интенсивности до белого при самой сильной. ^[1]

Изображения в оттенках серого отличаются от однобитных двухтональных черно-белых изображений, которые в контексте компьютерной обработки изображений представляют собой изображения только с двумя цветами : черным и белым (также называемые двухуровневыми или двоичными изображениями ). Изображения в оттенках серого имеют между собой множество оттенков серого.

Изображения в оттенках 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 собственно монохроматическими , когда только одна частота (на практике узкая полоса частот) ) захвачен. В принципе, частоты могут быть из любой части электромагнитного спектра (например, инфракрасного , видимого света , ультрафиолета и т. д.).

Колориметрическое (или, точнее, фотометрическое ) изображение в оттенках серого — это изображение, имеющее определенное цветовое пространство в оттенках серого , которое отображает сохраненные числовые значения выборки в ахроматический канал стандартного цветового пространства, которое само по себе основано на измеренных свойствах человеческого зрения .

Если исходное цветное изображение не имеет определенного цветового пространства или если изображение в оттенках серого не должно иметь ту же ахроматическую интенсивность, воспринимаемую человеком, 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 работах, но оно не определяет, что такое «черный» или «белый» с точки зрения колориметрии . Иногда шкала меняется на противоположную, например, при печати , где цифровая интенсивность обозначает, сколько чернил используется для полутонового изображения , при этом 0% соответствует белой бумаге (без чернил), а 100% — сплошному черному цвету (полные чернила).

В компьютерных вычислениях, хотя оттенки серого можно вычислить с помощью рациональных чисел , пиксели изображения обычно квантуются , чтобы сохранить их как целые числа без знака, чтобы уменьшить требуемый объем памяти и вычислений. Некоторые ранние мониторы в оттенках серого могут отображать только до шестнадцати различных оттенков, которые будут храниться в двоичной форме с использованием 4 битов . ^{[ нужна цитация ]} Но сегодня изображения в оттенках серого, предназначенные для визуального отображения, обычно хранятся с 8 битами на выбранный пиксель. Такая глубина пикселей позволяет записывать 256 различных интенсивностей (т. е. оттенков серого), а также упрощает вычисления, поскольку к каждому образцу пикселя можно получить доступ индивидуально как к одному полному байту . Однако, если бы эти интенсивности были расположены одинаково пропорционально количеству физического света, который они представляют в этом пикселе (так называемое линейное кодирование или масштаб), различия между соседними темными оттенками могли бы быть весьма заметными как артефакты полос , в то время как многие из более светлых оттенков было бы «потрачено впустую» из-за кодирования большого количества неразличимых для восприятия приращений. Поэтому вместо этого оттенки обычно распределяются равномерно по нелинейной шкале с гамма-сжатием , которая лучше аппроксимирует одинаковые приращения восприятия как для темных, так и для светлых оттенков, что обычно делает этих 256 оттенков достаточными, чтобы избежать заметных приращений. ^[2]

Технические применения (например, в медицинской визуализации или в приложениях дистанционного зондирования ) часто требуют 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 . Форматы файлов изображений TIFF и PNG (среди прочих) изначально поддерживают 16-битную шкалу серого, хотя браузеры и многие программы обработки изображений имеют тенденцию игнорировать младшие 8 бит каждого пикселя. Для внутренних вычислений и рабочего хранения программное обеспечение для обработки изображений обычно использует целые числа или числа с плавающей запятой размером 16 или 32 бита.

Преобразование цвета в оттенки серого

Примеры преобразования полноцветного изображения в оттенки серого с помощью Channel Mixer Adobe Photoshop по сравнению с исходным изображением и колориметрического преобразования в оттенки серого

Преобразование произвольного цветного изображения в оттенки серого в целом не уникально; различная взвешенность цветовых каналов эффективно отражает эффект съемки черно-белой пленки на камеры с разноцветными фотофильтрами .

Колориметрическое (с сохранением перцептивной яркости) преобразование в оттенки серого

Общая стратегия заключается в использовании принципов фотометрии или, в более широком смысле, колориметрии для расчета значений оттенков серого (в целевом цветовом пространстве оттенков серого), чтобы иметь ту же яркость (технически относительную яркость), что и исходное цветное изображение (в соответствии с его цветовым пространством). ). ^{[3] [4]} В дополнение к одинаковой (относительной) яркости этот метод также гарантирует, что оба изображения будут иметь одинаковую абсолютную яркость при отображении, которую можно измерить приборами в единицах СИ — канделах на квадратный метр , в любом заданная область изображения, заданные равные точки белого . Сама яркость определяется с использованием стандартной модели человеческого зрения, поэтому сохранение яркости в изображении в оттенках серого также сохраняет другие меры перцептивной яркости , такие как L ^* (как в цветовом пространстве CIE L ab 1976 года ), которое определяется линейной яркостью Y. само по себе (как в цветовом пространстве XYZ CIE 1931 ), которое мы будем называть здесь _{линейным} Y , чтобы избежать какой-либо двусмысленности.

Чтобы преобразовать цвет из цветового пространства, основанного на типичной гамма-сжатой (нелинейной) цветовой модели RGB , в представление его яркости в оттенках серого, функцию гамма-сжатия необходимо сначала удалить с помощью гамма-расширения (линеаризации), чтобы преобразовать изображение в линейный RGB. цветового пространства, чтобы можно было применить соответствующую взвешенную сумму к линейным компонентам цвета ( ) для расчета линейной яркости Y _{линейная} , которую затем можно снова сжать с помощью гамма-излучения, если результат в оттенках серого также должен быть закодирован и сохранен в типичном нелинейном цветовое пространство. ^[5] ${\displaystyle R_{\mathrm {linear} },G_{\mathrm {linear} },B_{\mathrm {linear} }}$

Для общего цветового пространства sRGB гамма-расширение определяется как

$${\displaystyle C_{\mathrm {linear} }={\begin{cases}{\frac {C_{\mathrm {srgb} }}{12.92}},&{\text{if }}C_{\mathrm {srgb} }\leq 0.04045\\\left({\frac {C_{\mathrm {srgb} }+0.055}{1.055}}\right)^{2.4},&{\text{otherwise}}\end{cases}}}$$

где C _srgb представляет собой любой из трех гамма-сжатых основных цветов sRGB ( 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 рассчитывается как взвешенная сумма трех значений линейной интенсивности. Цветовое пространство sRGB определяется на основе линейной яркости CIE 1931 Y _{линейная} , которая определяется выражением ^[6]

$${\displaystyle Y_{\mathrm {linear} }=0.2126R_{\mathrm {linear} }+0.7152G_{\mathrm {linear} }+0.0722B_{\mathrm {linear} }.}$$

Эти три конкретных коэффициента представляют восприятие интенсивности (яркости) типичными трихроматными людьми света точной Rec. 709 аддитивных основных цветов (цветностей), которые используются в определении sRGB. Человеческое зрение наиболее чувствительно к зеленому цвету, поэтому оно имеет наибольшее значение коэффициента (0,7152) и наименее чувствительно к синему, поэтому оно имеет наименьшее значение коэффициента (0,0722). Чтобы закодировать интенсивность шкалы серого в линейном RGB, каждый из трех компонентов цвета можно установить равным вычисленной линейной яркости (заменяя значениями, чтобы получить эту линейную шкалу серого), которую затем обычно необходимо гамма-сжать , чтобы вернуться к обычному не -линейное представление. ^[7] Для sRGB каждому из трех основных цветов затем присваивается один и тот же гамма-сжатый Y _srgb, заданный обратным гамма-расширением, приведенным выше, как ${\displaystyle Y_{\mathrm {linear} }}$ ${\displaystyle R_{\mathrm {linear} },G_{\mathrm {linear} },B_{\mathrm {linear} }}$ ${\displaystyle Y_{\mathrm {linear} },Y_{\mathrm {linear} },Y_{\mathrm {linear} }}$

$${\displaystyle Y_{\mathrm {srgb} }={\begin{cases}12.92\ Y_{\mathrm {linear} },&{\text{if }}Y_{\mathrm {linear} }\leq 0.0031308\\1.055\ Y_{\mathrm {linear} }^{1/2.4}-0.055,&{\text{otherwise}}\end{cases}}}$$

Поскольку тогда три компонента sRGB равны, что указывает на то, что на самом деле это серое изображение (а не цвет), необходимо сохранить эти значения только один раз, и мы называем это результирующим изображением в оттенках серого. Именно так он обычно хранится в форматах изображений, совместимых с sRGB, 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 родственниках, которые используются в стандартных системах цветного телевидения и видео, таких как PAL , SECAM и NTSC , нелинейный компонент яркости ( Y ' ) рассчитывается непосредственно из гамма-сжатых основных интенсивностей. как взвешенная сумма, которая, хотя и не является идеальным представлением колориметрической яркости, может быть рассчитана 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

$${\displaystyle Y'=0.299R'+0.587G'+0.114B'}$$

-R BT.709телевидения высокой четкости,ATSC

$${\displaystyle Y'=0.2126R'+0.7152G'+0.0722B'.}$$

-R BT.2100HDR

$${\displaystyle Y'=0.2627R'+0.6780G'+0.0593B'.}$$

Обычно эти цветовые пространства преобразуются обратно в нелинейный R'G'B' перед рендерингом для просмотра. Если сохраняется достаточная точность, их можно затем точно отобразить.

Но если вместо этого сам компонент яркости Y' 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 кажутся обычному человеку темнее или светлее, чем исходный цвет. Аналогично, два цвета, имеющие одинаковую яркость Y (и, следовательно, один и тот же Y _srgb ), обычно будут иметь разную яркость в соответствии с любым из приведенных выше определений яркости Y ′ . ^[8]

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 компонентов основного цвета красного, зеленого и синего; Изображения CMYK имеют четыре канала для голубых, пурпурных, желтых и черных чернильных пластин и т. д.

Вот пример разделения цветовых каналов полного цветного изображения RGB. В столбце слева показаны изолированные цветовые каналы в естественных цветах, а справа — их эквиваленты в оттенках серого:

Композиция RGB из трех изображений в оттенках серого

Возможно и обратное: построить полноцветное изображение из отдельных каналов в оттенках серого. Путем искажения каналов, использования смещений, вращения и других манипуляций можно добиться художественных эффектов вместо точного воспроизведения исходного изображения.

Смотрите также

• Канал (цифровое изображение)
• Полутона
• Дуотон
• Ложный цвет
• тон сепии
• Цианотипия
• Морфологическая обработка изображений
• Меццо-тинто
• Список монохромных цветовых форматов и форматов RGB — раздел «Монохромные палитры».
• Список программных палитр — разделы «палитры цветовых градиентов» и «фальшивые цветовые палитры».
• Ахроматопсия , полная цветовая слепота , при которой зрение ограничивается оттенками серого.
• Зональная система

Рекомендации

1. Джонсон, Стивен (2006). Стивен Джонсон о цифровой фотографии. О'Рейли. ISBN 0-596-52370-Х.
2. Пойнтон, Чарльз (2012). Цифровое видео и HD: алгоритмы и интерфейсы (2-е изд.). Морган Кауфманн . стр. 31–35, 65–68, 333, 337. ISBN . 978-0-12-391926-7. Проверено 31 марта 2022 г.
3. Пойнтон, Чарльз А. (14 марта 2022 г.). Написано в Сан-Хосе, Калифорния. Роговиц, Бельгия; Паппас, Теннесси (ред.). Реабилитация Гаммы (PDF) . Конференция SPIE/IS&T 3299: Человеческое зрение и электронная визуализация III; 26–30 января 1998 г. Беллингем, Вашингтон: SPIE. дои : 10.1117/12.320126. Архивировано (PDF) из оригинала 23 апреля 2023 г.
4. Пойнтон, Чарльз А. (25 февраля 2004 г.). «Постоянная яркость». Видеоинженерия . Архивировано из оригинала 16 марта 2023 г.
5. Линдблум, Брюс (06 апреля 2017 г.). «Информация о рабочем пространстве RGB». Архивировано из оригинала 01 июня 2023 г.
6. Стоукс, Майкл; Андерсон, Мэтью; Чандрасекар, Шринивасан; Мотта, Рикардо (5 ноября 1996 г.). «Стандартное цветовое пространство по умолчанию для Интернета – sRGB». Консорциум Всемирной паутины – графика в сети . Часть 2, матрица в уравнении 1.8. Архивировано из оригинала 24 мая 2023 г.
7. Бургер, Вильгельм; Бердж, Марк Дж. (2010). Принципы основных алгоритмов цифровой обработки изображений. Springer Science & Business Media. стр. 110–111. ISBN 978-1-84800-195-4.
8. Пойнтон, Чарльз А. (15 июля 1997 г.). «Величина непостоянных ошибок яркости» (PDF) .