Войти
В цифровой фотографии, компьютерные изображения и колориметрия, изображение в оттенках серого или изображение - это изображение, в котором значение каждого пикселя - это единственный образец, представляющий только количество света ; то есть он несет только информацию интенсивности. Изображения в градациях серого, разновидность черно-белого или серого монохромного, состоят исключительно из оттенков серого. Контраст варьируется от черного при самой слабой интенсивности до белого при самой сильной.
Изображения в оттенках серого отличаются от однобитовых двухтональных черно-белые изображения, которые в контексте компьютерной визуализации представляют собой изображения только с двумя цветами : черно-белым (также называемые двухуровневыми или двоичными изображениями ). 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 конкретной взвешенной комбинацией частот (или длин волн), и в таких случаях они являются монохроматическими только тогда, когда захватывается одна частота (на практике это узкая полоса частот). В принципе, частоты могут быть из любой точки электромагнитного спектра (например, инфракрасный, видимый свет, ультрафиолет и т. Д.).
A колориметрическое (или более конкретно фотометрическое ) изображение в градациях серого - это изображение, которое имеет определенное цветовое пространство оттенков серого, которое отображает сохраненные числовые значения выборки в ахроматический канал стандартное цветовое пространство, 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 предназначено для того, чтобы иметь ту же воспринимаемую человеком ахроматическую интенсивность, что и цветное изображение, то не существует уникального сопоставления такого цветного изображения с изображением в градациях серого.
Образец изображения в оттенках серого Интенсивность пикселя выражается в заданном диапазоне от минимума до максимум 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 статьях, но оно не определяет, что такое «черный» или «белый» с точки зрения колориметрии. Иногда масштаб меняется на противоположный, как в печати, где числовая интенсивность обозначает, сколько чернил используется в полутонировании, где 0% представляет белый цвет бумаги (без чернил), а 100% означает сплошной черный (полные чернила).
В вычислениях, хотя оттенки серого можно вычислить с помощью рациональных чисел, пиксели изображения обычно квантуются, чтобы сохранить их как целые числа без знака, чтобы уменьшить необходимое хранилище и вычисления.. Некоторые ранние мониторы с оттенками серого могут отображать только до шестнадцати различных оттенков, которые будут храниться в двоичной форме с использованием 4 битов. 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. Эта пиксельная глубина позволяет записывать 256 различных интенсивностей (т. Е. Оттенков серого), а также упрощает вычисления, поскольку к каждому пиксельному образцу можно обращаться индивидуально как к одному полному байту . Однако, если бы эти интенсивности были распределены одинаково 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 заметны в виде полос артефактов, в то время как многие более светлые оттенки будут «потрачены впустую» из-за кодирования множества неотличимых для восприятия приращений. Следовательно, оттенки вместо этого обычно распределяются равномерно по нелинейной шкале с гамма-сжатием, которая лучше аппроксимирует однородные приращения восприятия как для темных, так и для светлых оттенков, обычно делая эти 256 оттенков достаточно (едва), чтобы избежать заметных приращения.
Технические применения (например, в приложениях для получения медицинских изображений или дистанционного зондирования ) часто требуют большего количества уровней, чтобы в полной мере использовать точность датчика ( 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 эффективно обрабатывают 16-битные слова. TIFF и PNG (среди прочих) форматы файлов изображений изначально поддерживают 16-битную шкалу серого, хотя браузеры и многие программы обработки изображений склонны игнорировать 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.
Цветная фотография, преобразованная в оттенки серого Преобразование произвольного цветного изображения в оттенки серого, как правило, не является уникальным; разное взвешивание цветовых каналов эффективно представляет эффект съемки черно-белой пленки с разноцветными фотофильтрами на камерах.
Распространенной стратегией является использование принципов фотометрии или, в более широком смысле, колориметрии 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). В дополнение к одинаковой (относительной) яркости, этот метод также гарантирует, что оба изображения будут иметь одинаковую абсолютную яркость при отображении, которая может быть измерена приборами в единицах SI кандел на квадратный метр в любой заданной области изображения при равных белых точках. Сама яркость определяется с использованием стандартной модели человеческого зрения, поэтому сохранение яркости в изображении в градациях серого также сохраняет другие перцепционные показатели яркости, такие как L (как в цветовом пространстве CIE Lab 1976 года ), которая определяется самой линейной яркостью Y (как в цветовом пространстве CIE 1931 XYZ ), которую мы будем называть здесь Y linear, чтобы избежать какой-либо двусмысленности.
Для преобразования цвета из цветового пространства на основе типичной гамма-сжатой (нелинейной) цветовой модели RGB в представление его яркости в оттенках серого, функция гамма-сжатия сначала необходимо удалить с помощью расширения гаммы (линеаризации), чтобы преобразовать изображение в линейное цветовое пространство RGB, чтобы соответствующая взвешенная сумма могла быть применена к линейным компонентам цвета (
Для обычного цветового пространства sRGB расширение гаммы определяется как
где C srgb представляет любой из трех основных цветов sRGB с гамма-сжатием (R srgb, G srgb и B srgb, каждый в диапазоне [0,1]), а C linear - соответствующее значение линейной интенсивности ( R линейный, G линейный и B линейный, также в диапазоне [0,1]). Затем линейная яркость вычисляется как взвешенная сумма трех значений линейной яркости. Цветовое пространство sRGB определяется в терминах CIE 1931 линейная яркость Y линейная, которая определяется как
.Эти три конкретных коэффициента представляют интенсивность (яркость) восприятия типичного трихромата людьми на свет точной Rec. 709 дополнительных основных цветов (цветностей), 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 компонентов цвета может быть установлен равным вычисленной линейной яркости 
Поскольку тогда три компонента sRGB равны, что указывает на то, что на самом деле это серое изображение (не цветное), эти значения необходимо сохранить 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 градациях 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.
Для изображений в цветовых пространствах, таких как Y'UV и его родственниках, которые используются в стандартных цветных телевизионных и видеосистемах, таких как PAL, SECAM и NTSC, нелинейная составляющая яркости (Y ') вычисляется непосредственно из гамма-сжатых первичных интенсивностей как взвешенная sum, 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, вычисляется компонент rec601 luma (Y ') как
где мы используем штрих, чтобы отличить эти нелинейные значения от нелинейные значения sRGB (обсуждаемые выше), которые используют несколько иную формулу гамма-сжатия, и линейные компоненты RGB. Стандарт ITU-R BT.709, используемый для HDTV, разработанный ATSC, использует разные цветовые коэффициенты, вычисляя компонент яркости как
.Хотя это численно те же коэффициенты, что и в sRGB выше, эффект другой, потому что здесь они применяются непосредственно к гамма-сжатым значениям, а не к линеаризованным значениям. Стандарт ITU-R BT.2100 для телевидения HDR использует все же другие коэффициенты, вычисляя компонент яркости как
.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 визуализированы.
Но если компонент яркости Y 'вместо этого используется непосредственно как представление цветного изображения в градациях серого, яркость не сохраняется: два цвета могут иметь одинаковую яркость Y', но разную линейную яркость Y CIE (и, следовательно, другой нелинейный Y srgb, как определено выше) и поэтому кажутся типичному человеку темнее или светлее, чем исходный цвет. Точно так же два цвета, имеющие одинаковую яркость Y (и, следовательно, одну и ту же Y srgb), в целом будут иметь разную яркость в соответствии с любым из приведенных выше определений яркости Y '.
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 красного, зеленого и синего компонентов основного цвета ; Изображения CMYK имеют четыре канала для голубого, пурпурного, желтого и черного чернильных пластин и т. Д.
Вот пример разделения цветового канала полного цветного изображения RGB. В столбце слева показаны изолированные цветовые каналы в естественных цветах, а справа - их эквиваленты в градациях серого:
Состав RGB из 3-х изображений в градациях серого Также возможно обратное: построить полноцветное изображение из их отдельных каналы в оттенках серого. Изменяя каналы, используя смещения, вращение и другие манипуляции, можно добиться художественных эффектов вместо точного воспроизведения исходного изображения.
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.
