12. Определите количество цветов в палитре при глубине цвета 4, 8, 16, 24, 32 бита.13. Черно-белое (без градаций серого) растровое графическое изображение имеет размер 10×10 точек. Какой объем памяти займет это изображение?14. Цветное (с палитрой из 256 цветов) растровое графическое изображение имеет размер 10×10 точек. Какой объем памяти займет это изображение?15. Оцените информационный объем моно аудиофайла длительностью звучания 1 мин, если «глубина» кодирования и частота дискретизации звукового сигнала равны соответственно: а)16 бит и 8 кГц; б)16 бит и 24 кГц.
12. Палитры имеют следующее количество цветов в палитре:
2 ^ 24 = 16777216;
2 ^ 32 = 4294967296.
13. В изображении 10 х 10 = 100 пикселей. Один пиксель кодирует 1 бит памяти (черный или белый цвет — 0 или 1), следовательно, изображение занимает 100 бит памяти.
14. В изображении 10 х 10 = 100 пикселей. Один пиксель кодирует 8 бит (1 байт) памяти (2 ^ 8 = 256), следовательно, изображение занимает 100 байт = 800 бит памяти.
а) 8 кГц = 8000 Гц;
1 мин = 60 секунд;
Глубина кодирования 16 бит = 2 байта.
Следовательно, информационный объем сообщения равен:
8000 х 60 х 2 = 960000 байт = 937,5 кБайт.
б) 24 кГц = 24000 Гц;
1 мин = 60 секунд;
Глубина кодирования 16 бит = 2 байта.
Следовательно, информационный объем сообщения равен:
24000 х 60 х 2 = 2880000 байт = 2812,5 кБайт = 2,75 Мбайт.
Определите количество цветов в палитре при глубине цвета 4, 8, 16, 24, 32 бита.
Пусть i — глубина цвета, а N — количество цветов палитре. Количество цветов в палитре можно найти по следующей формуле: N = 2^i. 1) при i = 4 бита N = 2^4 = 16; 2) при i = 8 бит N = 2^8 = 256; 3) при i = 16 бит N = 2^16 = 65536; 4) при i = 24 бита N = 2^24 = 16777216; 5) при i = 32 бита N = 2^32 = 4294967296.
- Связаться с нами
- Правила проекта
- Лицензионное соглашение
- Политика конфиденциальности
Глубина и квантование цвета
Цвет каждого пиксела цифрового изображения описывается несколькими числами (в зависимости от используемой цветовой системы). Количество бит, отводимое на представление информации о цвете каждого пиксела, называют глубиной цвета (color depth) или битовой глубиной цвета (bit depth). Иногда под цветовой глубиной понимают максимальное количество цветов, которые можно представить.
Глубина цвета определяет, как много цветов может быть использовано при отображении одного пиксела. Например, если цветовая глубина равна 1 бит, то пиксел может представлять только один из двух возможных цветов – белый или черный. Если цветовая глубина равна 8 бит, то количество возможных цветов равно 2 8 = 256. При глубине цвета 24 бит количество цветов превышает 16 миллионов, что фактически превосходит способность глаза человека разрешать цвета. Такой режим называется True Color (истинный цвет). В связи с тем, что 24-pазpядное представление неудобно с точки зpения обpаботки изобpажения, обычно в режиме TrueColor используется 32 бита. В случае 32-pазpядного пpедставление информации о цвете младшие тpи байта описывают цвет точки, а стаpший байт либо упpавляет дополнительными паpаметpами (напpимеp, альфа-каналом, инфоpмацией о взаимном пеpекpывании объектов или глубине в тpехмеpном изобpажении), либо не используется. Понятно, что при таком представлении увеличивается размер изображения, однако существенно возрастает скорость его обработки центральным и графическим процессорами компьютера.
Квантование цвета
Квантование цвета (color quantization) используется для получения малого числа характерных цветов в изображении. Задачу квантования в данном случае можно сформулировать как выбор заданного количества «наилучших» цветов, имеющихся в полноцветном изображении, и замены всех остальных цветов изображения подходящими заместителями из этого списка. Раньше процесс квантования цвета был необходим потому, что видеосистема компьютера могла работать лишь с ограниченной цветовой палитрой (как правило, 256 цветов). Теперь оно используется с целью уменьшения размера графического файла, создания спецэффектов, повышения резкости границ и т.п.
Самым простым подходом здесь является выбор комплекта цветов для палитры с равномерным распределением каждой из цветовых компонент. Он обеспечивает широкий выбор цветов, но при этом не учитывается тот факт, что в большинстве изображений нет равномерного цветового распределения.
На данный момент существует несколько методик квантования цвета. Одним из наиболее эффективных является метод квантования цветов медианным сечением. При этом цветовое пространство рассматривается как трехмерный куб. Каждая ось куба соответствует одному из трех основных цветов: красному, зеленому или синему. Каждая из трех сторон разбивается на 255 равных частей, деления на осях нумеруются от 0 до 255, причем большее значение соответствует большей интенсивности цвета. Метод медианного сечения делит куб на 256 параллелепипедов, каждый из которых содержит примерно одинаковое количество пикселов. При таком разбиении куба центральная точка каждого параллелепипеда представляет оптимальный выбор для цветовой палитры. В той области куба, которая густо заполнена точками, будет больше параллелепипедов и, соответственно, в палитру попадет больше цветов. А там, где точек меньше, будет взято меньшее количество цветов. При этом ни один цвет не будет отброшен полностью, а предпочтение будет отдано тем цветам, которые встречаются чаще.
Что такое разрядность
Разрядность, или глубина цветности, определяет, сколько уникальных оттенков цвета доступны в палитре изображения в терминах количества двоичных 0 и 1, или «бит», используемых для определения каждого цвета. Это не означает, что изображение обязательно использует все эти цвета, а скорее говорит о том, что цвета могут быть описаны с определённым уровнем точности. Для чёрно-белого изображения разрядность определяет количество доступных оттенков серого. Изображения с высокой разрядностью могут использовать больше градаций серого или оттенков цвета, поскольку возможно большее число комбинаций 0 и 1.
Терминология
Каждый цветной пиксель цифрового изображения создаётся посредством комбинации трёх первичных цветов: красного, зелёного и синего. Каждый первичный цвет часто называют «каналом цветности», и он может иметь любые значения интенсивности в пределах заданной разрядности. Разрядность для каждого канала цветности задаётся в «битах на канал». Термин «бит на пиксель» (bpp) означает сумму числа бит во всех трёх каналах и представляет общее количество цветов, доступное для каждого пикселя. Для цветных изображений зачастую неясно, какая из цифр указана. Использование «bpp» в качестве суффикса позволяет внести ясность в этом вопросе.
Пример
Большинство цветных изображений с цифровых камер имеют 8 бит на канал, то есть могут использовать вплоть до восьми 0 и 1. Это позволяет использовать 2 8 или 256 различных комбинаций, транслируемых в 256 различных значений интенсивности для каждого первичного цвета. Когда все три первичных цвета объединяются в одном пикселе, это позволяет создавать 2 8×3 или 16.777.216 различных цветов, называемых также «полный цвет». Это означает 24 бита на пиксель, поскольку каждый пиксель состоит из трёх 8-битных каналов. Число оттенков цвета, доступное для любого X-битного изображения, составляет 2 X , если X означает количество бит на пиксель, и 2 3X , если X означает количество бит на канал.
Сравнение
Следующая таблица иллюстрирует различные типы изображений в терминах их разрядности, числа возможных цветов и общеупотребительных названий.
| bpp | Число цветов | Название |
|---|---|---|
| 1 | 2 | Монохром |
| 2 | 4 | CGA |
| 4 | 16 | EGA |
| 8 | 256 | VGA |
| 16 | 65536 | XGA, High Color |
| 24 | 16777216 | SVGA, True Color |
| 32 | 16777216 + прозрачность | |
| 48 | 281 триллион |
Визуализация глубины цветности
Наведя курсор на метки внизу, вы увидите изображение в выбранном числе цветов. Разница между 24 bpp и 16 bpp незначительна, однако чётко видна, если ваш дисплей настроен на полный цвет или более (24 или 32 bpp).
| 24 bpp | 16 bpp | 8 bpp |
Полезные советы
- Человеческий глаз может различить порядка 10 миллионов цветов, посему сохранять изображение с большей разрядностью, чем 24 bpp, избыточно, если оно предназначено только для просмотра. С другой стороны, изображения с разрядностью выше 24 bpp полезны, поскольку они лучше выдерживают пост-обработку (см. «Постеризация изображений»).
- Градации цвета в изображениях менее 8 бит на канал цветности могут быть чётко заметны на гистограмме изображения.
- Доступная глубина цветности зависит от типа файла. Стандартные файлы JPEG и TIFF могут использовать только 8 и 16 бит на канал, соответственно.