Изображения в оттенках серого: характеристики и особенности

Введение

Изображение, в котором интенсивность каждого пикселя представлена только ахроматическими значениями чёрного, серого и белого.

В цифровой фотографии, компьютерной графике и колориметрии, изображение в оттенках серого – это изображение, в котором значение каждого пикселя является одним образцом, представляющим только количество света; то есть, оно несёт только информацию об интенсивности. Изображения в оттенках серого, являющиеся разновидностью чёрно-белых или серых монохромных изображений, состоят исключительно из оттенков серого. Контраст варьируется от чёрного при минимальной интенсивности до белого при максимальной. Изображения в оттенках серого отличаются от однобитных битональных чёрно-белых изображений, которые, в контексте компьютерной обработки изображений, представляют собой изображения, содержащие только два цвета: чёрный и белый (также называемые двухуровневыми или бинарными изображениями). В изображениях в оттенках серого присутствует множество оттенков серого между этими двумя крайностями. Изображения в оттенках серого могут быть результатом измерения интенсивности света в каждой точке пикселя в соответствии с определённой взвешенной комбинацией частот (или длин волн), и в таких случаях они являются истинно монохроматическими, когда захватывается только одна частота (на практике – узкая полоса частот). Частоты могут, в принципе, быть взяты из любой области электромагнитного спектра (например, инфракрасного, видимого света, ультрафиолетового и т.д.). Колориметрическое (или, точнее, фотометрическое) изображение в оттенках серого – это изображение, которое имеет определённое цветовое пространство в оттенках серого, отображающее сохранённые числовые значения образцов в ахроматический канал стандартного цветового пространства, которое, в свою очередь, основано на измеренных свойствах человеческого зрения. Если исходное цветное изображение не имеет определённого цветового пространства, или если изображение в оттенках серого не предназначено для воспроизведения той же воспринимаемой человеком ахроматической интенсивности, что и цветное изображение, то не существует однозначного соответствия между таким цветным изображением и изображением в оттенках серого.

Числовые представления

Интенсивность пикселя выражается в пределах заданного диапазона между минимальным и максимальным значениями, включительно. Этот диапазон абстрактно представляется как шкала от 0 (или 0%) (полное отсутствие, чёрный) до 1 (или 100%) (полное присутствие, белый), с любыми дробными значениями между ними. Эта нотация используется в научных публикациях, но она не определяет, что подразумевается под "чёрным" или "белым" с точки зрения колориметрии. Иногда шкала инвертируется, как, например, в полиграфии, где числовое значение интенсивности указывает количество краски, используемой при растровом нанесении, при этом 0% соответствует белому цвету бумаги (без краски), а 100% – насыщенному чёрному (полное покрытие краской). В вычислительной технике, хотя оттенки серого могут быть вычислены с использованием рациональных чисел, пиксели изображения обычно квантуются и хранятся в виде беззнаковых целых чисел, чтобы уменьшить объём необходимой памяти и вычислительные затраты. Некоторые ранние монохромные мониторы могли отображать лишь до шестнадцати различных оттенков, которые хранились в двоичном формате, используя 4 бита. Однако сегодня изображения в оттенках серого, предназначенные для визуального отображения, обычно хранятся с 8 битами на пиксель. Такая глубина позволяет записать 256 различных уровней интенсивности (то есть оттенков серого), а также упрощает вычисления, поскольку к каждому значению пикселя можно получить доступ индивидуально как к одному полному байту. Однако, если бы эти уровни интенсивности были равномерно распределены пропорционально количеству физического света, который они представляют в данной точке пикселя (линейное кодирование или шкала), различия между соседними тёмными оттенками могли бы быть заметны в виде полос, в то время как многие светлые оттенки оказались бы "избыточными", поскольку кодировали бы едва различимые приращения. Поэтому оттенки обычно распределяются равномерно по гамма-корректированной нелинейной шкале, которая лучше соответствует равномерному восприятию изменений как в тёмных, так и в светлых областях, обычно делая этих 256 оттенков достаточными для избежания заметных переходов. Для технических применений (например, в медицинской визуализации или дистанционном зондировании) часто требуется больше уровней, чтобы в полной мере использовать точность датчика (обычно 10 или 12 бит на выборку) и уменьшить ошибки округления при вычислениях. Шестнадцать бит на выборку (65 536 уровней) часто является удобным выбором для таких задач, поскольку компьютеры эффективно обрабатывают 16-битные слова. Форматы файлов изображений TIFF и PNG (среди прочих) поддерживают 16-битные оттенки серого, хотя браузеры и многие программы для работы с изображениями часто игнорируют младшие 8 бит каждого пикселя. Внутри, для вычислений и временного хранения, программное обеспечение для обработки изображений обычно использует целые или числа с плавающей запятой размером 16 или 32 бита.

The intensity of a pixel is expressed within a given range between a minimum and a maximum, inclusive. This range is represented in an abstract way as a range from 0 (or 0%) (total absence, black) and 1 (or 100%) (total presence, white), with any fractional values in between. This notation is used in academic papers, but this does not define what "black" or "white" is in terms of colorimetry. Sometimes the scale is reversed, as in printing where the numeric intensity denotes how much ink is employed in halftoning, with 0% representing the paper white (no ink) and 100% being a solid black (full ink). In computing, although the grayscale can be computed through rational numbers, image pixels are usually quantized to store them as unsigned integers, to reduce the required storage and computation. Some early grayscale monitors can only display up to sixteen different shades, which would be stored in binary form using 4 bits. But today grayscale images intended for visual display are commonly stored with 8 bits per sampled pixel. This pixel depth allows 256 different intensities (i. e., shades of gray) to be recorded, and also simplifies computation as each pixel sample can be accessed individually as one full byte. However, if these intensities were spaced equally in proportion to the amount of physical light they represent at that pixel (called a linear encoding or scale), the differences between adjacent dark shades could be quite noticeable as banding artifacts, while many of the lighter shades would be "wasted" by encoding a lot of perceptually indistinguishable increments. Therefore, the shades are instead typically spread out evenly on a gamma compressed nonlinear scale, which better approximates uniform perceptual increments for both dark and light shades, usually making these 256 shades enough to avoid noticeable increments. Technical uses (e. g. in medical imaging or remote sensing applications) often require more levels, to make full use of the sensor accuracy (typically 10 or 12 bits per sample) and to reduce rounding errors in computations. Sixteen bits per sample (65,536 levels) is often a convenient choice for such uses, as computers manage 16 bit words efficiently. The TIFF and PNG (among other) image file formats support 16 bit grayscale natively, although browsers and many imaging programs tend to ignore the low order 8 bits of each pixel. Internally for computation and working storage, image processing software typically uses integer or floating point numbers of size 16 or 32 bits.

Преобразование цвета в шрифт

Преобразование произвольного цветного изображения в оттенки серого не является однозначным; различные веса цветовых каналов эффективно имитируют эффект съемки чёрно-белой плёнки с использованием фотофильтров разных цветов на камере.

Кодирование Luma в видеосистемах

Для изображений в цветовых пространствах, таких как Y'UV и его производные, используемых в стандартных телевизионных и видеосистемах, таких как PAL, SECAM и NTSC, нелинейная компонента яркости (лумы) вычисляется непосредственно из гамма-сжатых интенсивностей основных цветов в виде взвешенной суммы. Хотя это и не является идеальным представлением колориметрической яркости, вычисление может быть выполнено быстрее, чем с использованием гамма-расширения и сжатия, применяемых в фотометрических и колориметрических расчетах. В моделях Y'UV и Y'IQ, используемых в PAL и NTSC, компонент luma согласно стандарту rec601 вычисляется как

где мы используем штрих, чтобы отличать эти нелинейные значения от нелинейных значений sRGB (описанных выше), использующих несколько иную формулу гамма-сжатия, и от линейных компонентов RGB. Стандарт ITU R BT.709, применяемый для HDTV, разработанный ATSC, использует другие цветовые коэффициенты, вычисляя компонент яркости следующим образом:

Хотя эти коэффициенты численно совпадают с используемыми в sRGB, эффект отличается, поскольку они применяются непосредственно к гамма-сжатым значениям, а не к линеаризованным. 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 отображения. Если сохраняется достаточная точность, то рендеринг может быть выполнен корректно. Однако, если компонент яркости Y' используется напрямую в качестве градации серого для представления цветного изображения, яркость не сохраняется: два цвета могут иметь одинаковую яркость (луму), но разную линейную яркость CIE Y (и, следовательно, разную нелинейную Ysrgb, как определено выше), и, таким образом, могут казаться более темными или светлыми типичному наблюдателю, чем исходные цвета. Аналогично, два цвета с одинаковой яркостью Y (и, следовательно, с одинаковой Ysrgb) в общем случае будут иметь разную яркость (луму) согласно любому из вышеуказанных определений лумы.

Шкала серого как одноканальные многоканальные цветные изображения

Цветовые изображения часто состоят из нескольких сложенных цветовых каналов, каждый из которых представляет уровни значений данного канала. Например, RGB-изображения состоят из трех независимых каналов для красного, зеленого и синего основных цветовых компонентов; CMYK-изображения имеют четыре канала для голубого, пурпурного, желтого и черного печатных форм и т.д. Вот пример разделения цветовых каналов полноцветного RGB-изображения. В левом столбце показаны изолированные цветовые каналы в естественных цветах, а справа – их эквиваленты в оттенках серого.

Обратное также возможно: построить полноцветное изображение из отдельных каналов в оттенках серого. Путем изменения каналов, использования сдвигов, поворотов и других манипуляций можно добиться художественных эффектов вместо точного воспроизведения исходного изображения.