Оттенки серого - Grayscale - Wikipedia

Для использования в других целях см. Оттенки серого (значения).

Не путать с Код Грея.

Варианты основного цвета см. оттенки серого.

В цифровая фотография, компьютерные изображения, и колориметрия, а оттенки серого или же изображение это тот, в котором значение каждого пиксель один образец представляющий только количество из свет; то есть несет только интенсивность Информация. Полутоновые изображения, своего рода черное и белое или серый монохромный, состоят исключительно из оттенки серого. В контраст колеблется от чернить при самой слабой интенсивности белый на самом сильном.^[1]

Изображения в градациях серого отличаются от однобитных двухтональных черно-белых изображений, которые в контексте компьютерной визуализации представляют собой изображения только с двумя цвета: черно-белый (также называется двухуровневый или же двоичные изображения ). 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 монохромный правильно, когда только один частота (на практике это узкая полоса частот). Частоты в принципе могут быть из любой точки электромагнитный спектр (например. инфракрасный, видимый свет, ультрафиолетовый, так далее.).

А колориметрический (или более конкретно фотометрический ) изображение в градациях серого - это изображение с определенной шкалой цветовое пространство, который отображает сохраненные числовые значения выборки в ахроматический канал стандартного цветового пространства, которое само основано на измеренных свойствах человеческое зрение.

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, тогда нет уникального отображение от такого цветного изображения до изображения в оттенках серого.

Числовые представления

Образец изображения в оттенках серого

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. Эти обозначения используются в научных статьях, но они не определяют, что такое «черный» или «белый» с точки зрения колориметрия. Иногда масштаб меняется на противоположный, как в печать где числовая интенсивность обозначает, сколько чернил используется в полутоновое изображение, где 0% означает белый цвет бумаги (без чернил), а 100% - сплошной черный цвет (полные чернила).

В вычислениях, хотя оттенки серого можно вычислить через рациональное число, пиксели изображения обычно квантованный чтобы сохранить их как целые числа без знака, чтобы уменьшить требуемое хранение и вычисление. Некоторые ранние мониторы с оттенками серого могут отображать только до шестнадцати различных оттенков, которые будут храниться в двоичный форма с использованием 4 биты. Но сегодня изображения в градациях серого (например, фотографии), предназначенные для визуального отображения (как на экране, так и на печати), обычно хранятся с 8 битами на пиксель выборки. Этот пиксель глубина позволяет записывать 256 различных значений интенсивности (т. е. оттенков серого), а также упрощает вычисления, поскольку к каждому образцу пикселей можно получить доступ индивидуально как к одному полному байт. 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 могли бы быть весьма заметными, поскольку полосы артефакты, в то время как многие более светлые оттенки будут «потрачены впустую» из-за кодирования множества неотличимых для восприятия приращений. Поэтому оттенки обычно равномерно распределяются на гамма-сжатая нелинейная шкала, который лучше приближает единообразные приращения восприятия как для темных, так и для светлых оттенков, обычно этого 256 оттенков достаточно (едва ли), чтобы избежать заметных приращений.

Техническое использование (например, в медицинская визуализация или же дистанционное зондирование приложений) часто требуется больше уровней, чтобы в полной мере использовать датчик точности (обычно 10 или 12 бит на выборку) и для уменьшения ошибок округления в вычислениях. Шестнадцать бит на выборку (65 536 уровней) часто являются удобным выбором для таких целей, поскольку компьютеры управляют 16-битными слова эффективно. В TIFF и PNG (среди прочего) форматы файлов изображений изначально поддерживают 16-битную шкалу серого, хотя браузеры и многие программы обработки изображений, как правило, игнорируют младшие 8 бит каждого пикселя. Для вычислений и рабочего хранилища программное обеспечение обработки изображений обычно использует целые числа или числа с плавающей запятой размером 16 или 32 бита.

Преобразование цвета в оттенки серого

Цветная фотография преобразована в оттенки серого

Преобразование произвольного цветного изображения в оттенки серого в целом не уникально; разное взвешивание цветовых каналов эффективно передает эффект съемки черно-белой пленки с разноцветными фотографические фильтры по камерам.

Колориметрическое (сохраняющее восприятие яркость) преобразование в оттенки серого

Распространенная стратегия - использовать принципы фотометрия или, в более широком смысле, колориметрия для вычисления 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] Помимо одинаковой (относительной) яркости, этот метод также гарантирует, что оба изображения будут иметь одинаковую абсолютная яркость при отображении, что может быть измерено приборами в его SI единицы кандел на квадратный метр, в любой заданной области изображения при равных белые точки. Сама яркость определяется с использованием стандартной модели человеческого зрения, поэтому сохранение яркости в изображении в градациях серого также позволяет сохранить другие восприятия. меры легкости, Такие как L^* (как и в CIE 1976 г. Lцветовое пространство ab ), которая определяется линейной яркостью Y сам (как в CIE 1931 XYZ цветовое пространство ), который мы будем называть здесь Y_{линейный} чтобы избежать двусмысленности.

Чтобы преобразовать цвет из цветового пространства на основе типичного гамма-сжатый (нелинейный) Цветовая модель RGB для представления его яркости в градациях серого, функция сжатия гаммы должна быть сначала удалена с помощью расширения гаммы (линеаризации), чтобы преобразовать изображение в линейное цветовое пространство RGB, чтобы соответствующее взвешенная сумма может применяться к линейным компонентам цвета (${\displaystyle R_{\mathrm {linear} },G_{\mathrm {linear} },B_{\mathrm {linear} }}$) для расчета линейной яркости Y_{линейный}, который затем может быть снова гамма-сжат, если результат в градациях серого также должен быть закодирован и сохранен в типичном нелинейном цветовом пространстве.^[4]

Для общего sRGB цветовое пространство, расширение гаммы определяется как

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

куда C_srgb представляет любой из трех основных цветов sRGB с гамма-сжатием (р_srgb, грамм_srgb, и B_srgb, каждый в диапазоне [0,1]) и C_{линейный} - соответствующее значение линейной интенсивности (р_{линейный}, грамм_{линейный}, и B_{линейный}, также в диапазоне [0,1]). Затем линейная яркость вычисляется как взвешенная сумма трех значений линейной яркости. В sRGB цветовое пространство определяется с точки зрения CIE 1931 линейная яркость Y_{линейный}, который задается

${\displaystyle Y_{\mathrm {linear} }=0.2126R_{\mathrm {linear} }+0.7152G_{\mathrm {linear} }+0.0722B_{\mathrm {linear} }}$.^[5]

Эти три конкретных коэффициента представляют восприятие интенсивности (яркости) типичного трихромат люди к свету точных Рек. 709 аддитивные основные цвета (цветности), которые используются в определении sRGB. Человеческое зрение наиболее чувствительно к зеленому цвету, поэтому у него наибольшее значение коэффициента (0,7152), и наименее чувствительно к синему, поэтому оно имеет наименьший коэффициент (0,0722). Чтобы закодировать интенсивность оттенков серого в линейном RGB, каждый из трех цветовых компонентов может быть установлен равным вычисленной линейной яркости. ${\displaystyle Y_{\mathrm {linear} }}$ (заменяя ${\displaystyle R_{\mathrm {linear} },G_{\mathrm {linear} },B_{\mathrm {linear} }}$ по ценностям ${\displaystyle Y_{\mathrm {linear} },Y_{\mathrm {linear} },Y_{\mathrm {linear} }}$ чтобы получить эту линейную шкалу серого), которая обычно должна быть гамма сжатый чтобы вернуться к обычному нелинейному представлению.^[6] Для sRGB каждый из трех основных цветов затем устанавливается на одно и то же гамма-сжатие. Y_srgb заданный обратной величиной гамма-расширения, приведенной выше, как

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

Поскольку тогда три компонента sRGB равны, что указывает на то, что это фактически серое изображение (не цветное), необходимо сохранить эти значения только один раз, и мы называем это результирующим изображением в градациях 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 производить такую ​​же визуализацию для такого изображения в градациях серого, как и для «цветного» изображения sRGB, имеющего одинаковые значения во всех трех цветовых каналах.

Кодирование яркости в видеосистемах

Основная статья: яркость (видео)

Для изображений в цветовых пространствах, таких как Y'UV и его родственников, которые используются в стандартных цветных телевизионных и видеосистемах, таких как PAL, СЕКАМ, и NTSC, нелинейный яркость компонент (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 вычислениях. в Y'UV и Y'IQ модели, используемые PAL и NTSC, rec601 яркость (Y ') компонент вычисляется как

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

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. В МСЭ-R BT.709 стандарт, используемый для HDTV разработан ATSC использует разные цветовые коэффициенты, вычисляя компонент яркости как

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

Хотя численно это те же коэффициенты, которые использовались в sRGB выше, эффект отличается, поскольку здесь они применяются непосредственно к гамма-сжатым значениям, а не к линеаризованным значениям. В МСЭ-R BT.2100 стандарт для HDR телевидение использует еще разные коэффициенты, вычисляя компонент яркости как

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

Обычно эти цветовые пространства преобразуются обратно в нелинейное R'G'B перед визуализацией для просмотра. В той степени, в которой сохраняется достаточная точность, они могут быть точно обработаны.

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 разная линейная яркость CIE Y (и, следовательно, разные нелинейные Y_srgb как определено выше) и поэтому кажутся типичному человеку темнее или светлее, чем исходный цвет. Аналогично, два цвета с одинаковой яркостью Y (и таким же Y_srgb) будет иметь разную яркость в зависимости от Y ' определения яркости выше.^[7]

Оттенки серого как отдельные каналы многоканальных цветных изображений

Цветные изображения часто строятся из нескольких цветовые каналы, каждый из которых представляет уровни значений данного канала. Например, RGB изображения состоят из трех независимых каналов для красного, зеленого и синего Основной цвет составные части; CMYK изображения имеют четыре канала: голубой, пурпурный, желтый и черный чернильные пластины, так далее.

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:

Композиция RGB из 3-х изображений в градациях серого

Также возможно обратное: построить полноцветное изображение из их отдельных каналов оттенков 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 градаций серого.

Смотрите также

• Канал (цифровое изображение)
• Полутона
• Дуотон
• Ложный цвет
• Тон сепии
• Цианотипия
• Морфологическая обработка изображений
• Mezzotint
• Список цветовых форматов монохромного и RGB – Монохромные палитры раздел
• Список программных палитр – Палитры цветовых градиентов и ложные цветовые палитры разделы
• Ахроматопсия, общий дальтонизм, в котором зрение ограничено оттенками серого
• Система зон

Рекомендации

1. Джонсон, Стивен (2006). Стивен Джонсон о цифровой фотографии. О'Рейли. ISBN  0-596-52370-X.
2. Пойнтон, Чарльз А. «Гамма-реабилитация». Photonics West'98 Электронное изображение. Международное общество оптики и фотоники, 1998. онлайн
3. Чарльз Пойнтон, Постоянная яркость
4. Брюс Линдблум, Информация о рабочем пространстве RGB (получено 2013-10-02 )
5. Майкл Стоукс, Мэтью Андерсон, Сринивасан Чандрасекар и Рикардо Мотта, «Стандартное цветовое пространство по умолчанию для Интернета - sRGB», онлайн см. матрицу в конце Части 2.
6. 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.
7. Чарльз Пойнтон, Величина непостоянных ошибок яркости в Чарльз Пойнтон, Техническое введение в цифровое видео. Нью-Йорк: Джон Уайли и сыновья, 1996.