В цифровой фотографии , компьютерной обработке изображений и колориметрии , серое изображение (чаще встречается в английском языке Содружества ) или полутоновое изображение (чаще встречается в американском английском ) — это изображение , в котором значение каждого пикселя является одним образцом , представляющим только количество света ; то есть оно несет только информацию об интенсивности . Изображения в оттенках серого, своего рода черно-белые или серые монохромные , 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, содержащие только два цвета : черный и белый (также называемые двухуровневыми или бинарными изображениями ). Изображения в оттенках серого имеют много оттенков серого между ними.
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 захватывается только одна частота (на практике узкая полоса частот). Частоты в принципе могут быть из любой части электромагнитного спектра (например, инфракрасный , видимый свет , ультрафиолет и т. д.).
Колориметрическое (или, точнее, фотометрическое ) изображение в градациях серого — это изображение, имеющее определенное цветовое пространство в градациях серого , которое сопоставляет сохраненные числовые значения образцов с ахроматическим каналом 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 воспринимаемую человеком ахроматическую интенсивность, что и цветное изображение, то не существует уникального сопоставления такого цветного изображения с изображением в оттенках серого.
Интенсивность пикселя выражается в заданном диапазоне от минимума до максимума включительно. Этот диапазон представлен абстрактным образом как диапазон от 0 (или 0%) (полное отсутствие, черный) до 1 (или 100%) (полное присутствие, белый) с любыми дробными значениями между ними. Эта нотация используется в научных работах, но она не определяет, что такое «черный» или «белый» с точки зрения колориметрии . Иногда шкала перевернута, как в печати , где числовая интенсивность обозначает, сколько чернил используется в полутонах , причем 0% представляет белую бумагу (без чернил), а 100% — сплошной черный (полностью закрашенные чернила).
В вычислительной технике, хотя оттенки серого могут быть вычислены с помощью рациональных чисел , пиксели изображения обычно квантуются для хранения их как беззнаковых целых чисел, чтобы сократить требуемое хранение и вычисления. Некоторые ранние мониторы в оттенках серого могли отображать только до шестнадцати различных оттенков, которые хранились в двоичной форме с использованием 4 бит . [ требуется цитата ] Но сегодня изображения в оттенках серого, предназначенные для визуального отображения, обычно хранятся с 8 битами на выбранный пиксель. Такая глубина пикселя 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 распределены равномерно пропорционально количеству физического света, которое они представляют в этом пикселе (называется линейным кодированием или шкалой), различия между соседними темными оттенками могли бы быть весьма заметны как артефакты полос , в то время как многие из более светлых оттенков были бы «потрачены впустую» из-за кодирования большого количества перцептуально неразличимых приращений. Поэтому оттенки обычно распределяются равномерно по гамма-сжатой нелинейной шкале , которая лучше аппроксимирует равномерные перцептивные приращения как для темных, так и для светлых оттенков, что обычно делает эти 256 оттенков достаточными для того, чтобы избежать заметных приращений. [2]
Технические применения (например, в медицинских визуализациях или приложениях дистанционного зондирования ) часто требуют большего количества уровней, чтобы в полной мере использовать точность датчика (обычно 10 или 12 бит на образец) и уменьшить ошибки округления в вычислениях. Шестнадцать бит на образец (65 536 уровней) часто являются удобным выбором для таких применений, поскольку компьютеры эффективно управляют 16-битными словами . Форматы файлов изображений TIFF и PNG (среди прочих) изначально поддерживают 16-битную шкалу серого, хотя браузеры и многие программы обработки изображений, как правило, игнорируют младшие 8 бит каждого пикселя. Внутренне для вычислений и рабочего хранилища программное обеспечение для обработки изображений обычно использует целые числа или числа с плавающей точкой размером 16 или 32 бита.
Преобразование произвольного цветного изображения в оттенки серого в общем случае не является уникальным; разный вес цветовых каналов фактически представляет собой эффект съемки на черно-белую пленку с использованием на камерах фотофильтров разного цвета.
Распространенной стратегией является использование принципов фотометрии или, в более широком смысле, колориметрии для расчета значений оттенков серого (в целевом цветовом пространстве оттенков серого) таким образом, чтобы получить ту же яркость (технически относительную яркость), что и у исходного цветного изображения (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 с помощью приборов в единицах СИ кандел на квадратный метр , в любой заданной области изображения при условии равных белых точек . Сама яркость определяется с использованием стандартной модели человеческого зрения, поэтому сохранение яркости в изображении в оттенках серого также сохраняет другие перцептивные меры яркости , такие как L * (как в цветовом пространстве CIE L ab 1976 года ), которая определяется самой линейной яркостью Y (как в цветовом пространстве CIE XYZ 1931 года ), которую мы будем здесь называть линейной 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, сначала необходимо удалить функцию гамма-сжатия с помощью гамма-расширения (линеаризации) для преобразования изображения в линейное цветовое пространство RGB, чтобы можно было применить соответствующую взвешенную сумму к линейным цветовым компонентам ( ) для вычисления линейной яркости Y linear , которую затем можно снова подвергнуть гамма-сжатию, если результат в оттенках серого также должен быть закодирован и сохранен в типичном нелинейном цветовом пространстве. [5]
Для общего цветового пространства sRGB гамма-расширение определяется как
где C srgb представляет 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 linear , также в диапазоне [0,1]). Затем линейная яркость вычисляется как взвешенная сумма трех значений линейной интенсивности. Цветовое пространство sRGB определяется в терминах линейной яркости CIE 1931 Y linear , которая задается как [6]
Эти три конкретных коэффициента представляют интенсивность (яркость) восприятия типичными трихроматами света точных основных цветов Rec. 709 (цветностей), которые используются в определении sRGB. Человеческое зрение наиболее чувствительно к зеленому цвету, поэтому он имеет наибольшее значение коэффициента (0,7152), и наименее чувствительно к синему цвету, поэтому он имеет наименьшее значение коэффициента (0,0722). Чтобы закодировать интенсивность оттенков серого в линейном RGB, каждый из трех цветовых компонентов может быть установлен равным вычисленной линейной яркости (заменив значениями, чтобы получить эту линейную шкалу серого), которая затем обычно должна быть гамма-сжата , чтобы вернуться к обычному нелинейному представлению. [7] Для sRGB каждый из его трех основных цветов затем устанавливается на тот же гамма-сжатый Y srgb , заданный инверсией гамма-расширения выше, как
Поскольку три компонента sRGB тогда равны, указывая 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 оно обычно хранится в совместимых с sRGB форматах изображений, которые поддерживают одноканальное представление оттенков серого, таких как JPEG или PNG. Веб-браузеры и другое программное обеспечение, распознающее изображения sRGB, должны производить ту же визуализацию для такого изображения в оттенках серого, как и для «цветного» изображения sRGB, имеющего те же значения во всех трех цветовых каналах.
Для изображений в цветовых пространствах, таких как Y'UV и его родственники, которые используются в стандартных цветных ТВ и видеосистемах, таких как PAL , SECAM и NTSC , нелинейный компонент яркости ( Y ′ ) вычисляется непосредственно из гамма-сжатых первичных интенсивностей как взвешенная сумма, 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 (обсуждавшихся выше), которые используют несколько иную формулу гамма-сжатия, и от линейных компонентов RGB. Стандарт ITU -R BT.709, используемый для HDTV , разработанный ATSC, использует другие цветовые коэффициенты, вычисляя компонент яркости как Хотя это численно те же коэффициенты, которые использовались в sRGB выше, эффект отличается, поскольку здесь они применяются непосредственно к гамма-сжатым значениям, а не к линеаризованным значениям. Стандарт ITU-R BT.2100 для HDR- телевидения использует еще другие коэффициенты, вычисляя компонент яркости как
Обычно эти цветовые пространства преобразуются обратно в нелинейный R'G'B' перед рендерингом для просмотра. В той степени, в которой сохраняется достаточная точность, они могут быть затем рендерированы точно.
Но если вместо этого компонент яркости Y' сам по себе используется непосредственно как представление в оттенках серого цветного изображения, яркость не сохраняется: два цвета могут иметь одинаковую яркость Y ′, но разную линейную яркость CIE Y (и, следовательно, разную нелинейную Y srgb, как определено выше) и, следовательно, казаться обычному человеку темнее или светлее, чем исходный цвет. Аналогично, два цвета, имеющие одинаковую яркость Y (и, следовательно, одинаковую Y srgb ), будут в общем случае иметь разную яркость по любому из определений яркости Y ′, приведенных выше. [8]
Цветные изображения часто строятся из нескольких сложенных цветовых каналов , каждый из которых представляет уровни значений данного канала. Например, изображения RGB состоят из трех независимых каналов для красного, зеленого и синего основных цветовых компонентов; 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. Столбец слева показывает изолированные цветовые каналы в естественных цветах, а справа — их эквиваленты в оттенках серого:
Обратное также возможно: построить полноцветное изображение из их отдельных каналов в оттенках серого. Искажая каналы, используя смещения, повороты и другие манипуляции, можно добиться художественных эффектов вместо точного воспроизведения исходного изображения.
