Изображение 8 бит и 16 бит: в чем разница

Битность изображения частый ворпрос. Рассказываем какой вариант предпочесть и почему больше бит — это не всегда хорошо.

Стандартное мнение на этот счет — чем больше битов, тем лучше. Но действительно ли мы понимаем разницу между 8-битными и 16-битными изображениями? Фотограф Натаниэл Додсон детально объясняет различия в этом 12-минутном видео:

Большее число битов, поясняет Додсон, означает, что у вас есть больше свободы при работе с цветами и тонами до появления различных артефактов на изображении, таких как бандинг (“полосатость”).

Если вы снимаете в JPEG, то ограничиваете себя битовой глубиной в 8 бит, которая позволяет работать с 256 уровнями цвета на каждый канал. Формат RAW может быть 12-, 14- или 16-битным, при этом последний вариант дает 65 536 уровней цветов и тонов — то есть гораздо больше свободы при постобработке изображения. Если считать в цветах, то надо перемножить уровни всех трех каналов. 256х256х256 ≈ 16,8 миллиона цветов для 8-битного изображения и 65 536х65 536х65 536 ≈ 28 миллиардов цветов для 16-битного.

Чтобы наглядно представить разницу между 8-битным и 16-битным изображением, представьте себе первое как здание высотой 256 футов — это 78 метров. Высота второго “здания” (16-битного фото) будет 19,3 километра — это 24 башни Бурдж Халифа, поставленных одна на другую.

Обратите внимание, что нельзя просто открыть 8-битное изображение в Photoshop и “превратить” его в 16-битное. Создавая 16-битный файл, вы даете ему достаточно “пространства”, чтобы хранить 16 битов информации. Конвертируя 8-битное изображение в 16-битное, вы получите 8 битов неиспользованного “пространства”.

JPEG: нет деталей, плохой цвет, RAW: деталей не много

Но дополнительная глубина означает больший размер файла — то есть изображение будет обрабатываться дольше, а также потребует больше места для хранения.

В конечном счете, все зависит от того, какую степень свободы вы хотите иметь при постобработке снимков, а также от возможностей вашего компьютера.

Более подробно о выборе глубины изображения — в видео. Оно на английском — не забудьте включить субтитры и перевод на русский. Другие туториалы от Натаниэла Додсона — на его официальном канале в YouTube.

Битовое изображение — Википедия

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии, проверенной 6 марта 2016; проверки требует 1 правка. Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии, проверенной 6 марта 2016; проверки требует 1 правка.

Пример бинарного изображения, записанного байтами, где 1 бит представляет 1 пиксель (двоичный, шестнадцатеричный, графический виды)
11111110 01111110 11000011 110000 11 00011000 11110011 11111110 00011000 11011011 11000011 00011000 11001111 11111110 01111110 11000011
FE 7E C3 C3 18 F3 FE 18 DB C3 18 CF FE 7E C3

Битовое изображение — бинарное изображение, для представления и хранения которого в цифровом виде используется битовая карта, где на каждый элемент изображения (пиксель) отводится 1 бит информации.

Благодаря наличию всего двух возможных значений пикселей («0» и «1») бинарные изображения, а однобитовые бинарные в ещё большей степени

[1], очень хорошо сжимаются, особенно с использованием словаря данных и отличаются малым объёмом данных, по сравнению с другими типами растровых изображений.

Несжатое однобитовое изображение размером 640×480 пикселей имеет объём всего 37,5 Кбайт. Для сравнения, несжатое полноцветное растровое изображение того же размера с глубиной цвета 24 бит имеет объём 900 Кбайт.

Наиболее популярные алгоритмы сжатия бинарных изображений, используемые в различных форматах файлов, для хранения в оперативной памяти и для пересылки по компьютерным сетям и коммутируемым каналам связи^[2]:

Алгоритмы CCITT Group 3 и 4 (иногда называют Fax 3, Fax 4) предназначены для кодирования бинарных растровых изображений. Первоначально они были разработаны для сетей факсимильной связи. В настоящий момент также используются в полиграфии, системах цифровой картографии и географических информационных системах. Алгоритм Group 3 напоминает RLE, т. к. кодирует линейные последовательности пикселов, а Group 4 — двумерные поля пикселей.

Многие форматы растровой графики (BMP, GIF, PBM, PCX, TIFF…) поддерживают 1-битный режим кодирования изображения.

1. ↑ Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео; Д. Ватолин, А. Ратушняк, М. Смирнов, В. Юкин; Диалог-МИФИ, 2003 г.; ISBN 5-86404-170-X
2. ↑ Working with GeoMedia Professional, Appendix E «Raster Information», Compression Techniques; DJA080791, SJ**690 (6.0)  (англ.)

8-битный цвет — Википедия

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии, проверенной 25 июня 2014; проверки требуют 9 правок. Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии, проверенной 25 июня 2014; проверки требуют 9 правок.

8-би́тный цвет в компьютерной графике — это метод хранения информации изображения в памяти компьютера либо в файле изображения, при этом каждый пиксель кодируется одним 8-битным байтом (октетом). Соответственно максимальное количество цветов, которые могут быть отображены одновременно,— 256 (2

8).

8-битные видеорежимы появились вместе с ростом объёмов памяти компьютеров. Основное своё распространение получили с конца 80-х, когда появились MSX2 и VGA. В середине 90-х, с появлением доступных 1—2-мегабайтных видеоплат, на рабочих столах ОС 8-битные режимы уступили пальму первенства 16-битным. В играх они продержались несколько дольше из-за высокой скорости — например, StarCraft (1998) работал в режиме 640×480×8 и не замедлялся на компьютерах класса Pentium-100 даже в массовых боях. Вышедший в 2000 году Grand Prix 3 использовал 8-битные режимы в программном рендеринге.

В настоящее время простые мобильные видеочипы работают как минимум с 12-битным цветом; на настольных машинах применяется 24- или 32-битный truecolor. Однако 8-битные GIF и PNG всё ещё широко используются как метод сжатия графики. Некоторые программы удалённого управления (Virtual Network Computing, Remote Desktop Protocol) могут использовать 8-битные цвета для уменьшения требований к пропускной способности.

В компьютерной графике существуют такие форматы 8-битного цвета:

Индексированный цвет[править | править код]

Наиболее часто используемый формат — палитровый (индексированный). В этом случае из широкого цветового пространства (в VGA — 64³ = 262 144 цветов, на более поздних видеоадаптерах — 256³ = 16 777 216) выбираются любые 256 цветов. Их значения R, G и B хранятся в специальной таблице — палитре. В каждом из пикселей изображения хранится номер цвета в палитре — от 0 до 255.

8-битные графические форматы эффективнее (по сравнению с truecolor-форматами) сжимают картинки, у которых не более 256 различных цветов. Также варьирование количества цветов — один из методов сжатия с потерями.

Большинство 8-битных форматов изображений хранят используемую палитру из 256 цветов вместе с картинкой. Если такое изображение отображается на 8-битном графическом аппаратном обеспечении, палитра загружается в видеоплату. В этом случае цветовые гаммы других изображений на экране пострадают, так как их палитры могут быть несовместимы с вновь загруженной палитрой.

Преимущество индексированных цветов в высоком качестве изображения — широкий цветовой охват сочетается с небольшим расходом памяти. Также на 8-битном аппаратном обеспечении можно делать очень быстрые палитровые спецэффекты, принципиально недостижимые в 16- и 24-битном режиме на компьютерах того времени (начало-середина 90-х годов). Наконец, вместе с одной картинкой можно хранить несколько палитр (получается несколько картинок разных цветов).

Недостатком является то, что если в 8-битном видеорежиме надо отобразить одновременно несколько 8-битных картинок, приходится сводить их к одной общей палитре (при этом страдает качество). Также построение оптимальной палитры для полноцветного изображения может занять много времени. Поэтому в случаях, когда требуется скорость (веб, воспроизведение видео на truecolor-кодеке), применяют чёрно-белые или однородные палитры. Во времена 8-битных видеоплат широко применялись 8-битные кодеки — Smacker, Escape и другие.

Чёрно-белая палитра[править | править код]

Чёрно-белое изображение с 8-битной разрядностью: от чёрного (0) до белого (255) получается 256 градаций серого.

Вместо чёрно-белой шкалы мог быть любой другой цветовой градиент (например, сепия).

Однородные палитры[править | править код]

Другой формат представления 8-битных цветов — это «реальное» описание красной, зелёной и синей составляющей с низкой разрядностью. Такая форма представления цвета в компьютерной графике обычно называется «8-битным TrueColor» или «однородной палитрой» (англ. uniform palette). Вот некоторые из широко употребляемых однородных палитр.

В этой палитре используется 3-битный красный цвет, 3-битный зелёный и 2-битный синий.

Бит     07 06 05 04 03 02 01 00
Данные   R  R  R  G  G  G  B  B  (где R-красная, G-зелёная, B-синяя составляющие)

Применялась в платформе бытовых компьютеров MSX2. Преимущество: простота аппаратной реализации (R, G и B — битовые поля). Недостаток в низкой разрядности по синему цвету (даже несмотря на то, что люди менее чувствительны к оттенкам синего).

• 6×6×6 (палитра Netscape)

Безопасная палитра Netscape — палитра, в которой красная, зелёная и синяя компонента принимают значения от 0 до 5 (всего 6³ = 216 цветов). В truecolor «безопасными» являются цвета, у которых все три компоненты принимают значения 00, 33, 66, 99, CC или FF — например, 6633FF.

Применялась на заре веба — в середине 90-х годов, когда количество пользователей с 256-цветными видеоплатами всё ещё было значительным. Преимущество в простоте запоминания; также системе остаётся достаточно цветов на собственные нужды. Недостаток в том, что 8-битная разрядность используется не полностью, даже с учётом «системных» цветов.

Изредка применяются и другие палитры:

• 6×7×6 = 252 цвета.
• 6×8×5 = 240 цветов.

Понятие битовой глубины в фотошопе

Возможно, вы слышали такие выражения как «8-бит» и «16-бит». Когда люди упоминают биты, они говорят о том, сколько цветов содержится в файле изображения. Цветовые режимы фотошопа определяют разрядность изображения (1, 8, 16 или 32 бит). Так как вы будете работать с этими характеристиками довольно часто (например, когда создаете новое изображение в диалоговом окне Новый вам предстоит выбрать цветовой режим и количество бит), полезно узнать, что эти цифры означают.

Бит — наименьшая единица измерения, используемая компьютерами для хранения информации. Каждый пиксель в изображении обладает битовой глубиной, которая контролирует сколько информации о цвете может содержать данный пиксель.

Так битовая глубина изображения определяет, сколько цветовой информации содержит данное изображение. Чем больше битовая глубина, тем больше цветов может отображаться в изображении. 

Рассмотрим вкратце варианты с различным числом бит в Photoshop.

1. В цветовом режиме Битовый формат пиксели могут быть только черными или белыми. Изображения в этом режиме называются 1-битными, потому что каждый пиксель может быть только одного цвета — черный или белый.

2. 8-битное изображение может содержать два значения в каждом бите, что равняется 256 возможным значениям цвета. Почему 256? Так как каждый из восьми бит может содержать два возможных значения, вы получаете 256 комбинаций.

С 256 комбинациями для каждого канала в изображении RGB у вас может быть более 16 миллионов цветов.

3. 16-битные изображения содержат 65536 цветов в одном канале. Они выглядят так же, как и другие изображения на экране, но занимают в два раза больше места на жестком диске. Такие изображения очень нравятся фотографам, потому что дополнительные цвета обеспечивают им большую гибкость при коррекции параметров Кривые и Уровни, даже несмотря на то, что более крупные размеры файлов могут очень сильно замедлить работу программы.

Кроме того, не все инструменты и фильтры работают с 16-битными изображениями, но список инструментов, работающих с ними, растет с каждой новой версией программы.

4. 32-битные изображения, которые относят к изображениям с расширенным динамическим диапазоном (High Dynamic Range, HDR), содержат больше цветов, чем вы можете себе представить. Но об этом пойдет речь в будущих статьях об HDR.

В основном, вы будете иметь дело с 8-битными изображениями, но если у вас есть фотоаппарат, делающий снимки с большей битовой глубиной, во что бы то ни стало, возьмите выходной и поэкспериментируйте, чтобы понять стоит ли ради разницы в качестве жертвовать пространством на жестком диске и скоростью редактирования.

Заметили ошибку в тексте — выделите ее и нажмите Ctrl + Enter. Спасибо!

Битовое изображение — это… Что такое Битовое изображение?

Пример бинарного изображения, записанного байтами, где 1 бит представляет 1 пиксель (двоичный, шестнадцатеричный, графический виды)
11111110 01111110 11000011 11000011 00011000 11110011 11111110 00011000 11011011 11000011 00011000 11001111 11111110 01111110 11000011
FE 7E C3 C3 18 F3 FE 18 DB C3 18 CF FE 7E C3

Битовое изображение — бинарное изображение, для представления и хранения которого в цифровом виде используется битовая карта, где на каждый элемент изображения (пиксель) отводится 1 бит информации.

Благодаря наличию всего двух возможных значений пикселей («0» и «1») бинарные изображения, а однобитовые бинарные в ещё большей степени^[1], очень хорошо сжимаются, особенно с использованием словаря данных и отличаются малым объёмом данных, по сравнению с другими типами растровых изображений.

Несжатое однобитовое изображение размером 640×480 пикселов имеет объём всего 37,5 Кбайт. Для сравнения, несжатое полноцветное растровое изображение того же размера с глубиной цвета 24 бит имеет объём 900 Кбайт.

Наиболее популярные алгоритмы сжатия бинарных изображений, используемые в различных форматах файлов, для хранения в оперативной памяти и для пересылки по компьютерным сетям и коммутируемым каналам связи^[2]:

• PackBits
• RLE
• JBIG / JBIG2 (наиболее эффективный)
• LZW
• CCITT Group 3
• CCITT Group 4

Алгоритмы CCITT Group 3 и 4 (иногда называют Fax 3, Fax 4) предназначены для кодирования бинарных растровых изображений. Первоначально они были разработаны для сетей факсимильной связи. В настоящий момент также используются в полиграфии, системах цифровой картографии и географических информационных системах. Алгоритм Group 3 напоминает RLE, т. к. кодирует линейные последовательности пикселов, а Group 4 — двумерные поля пикселов.

Многие форматы растровой графики (BMP, GIF, PCX, TIFF…) поддерживают 1-битный режим кодирования изображения.

См. также

Примечания

1. ↑ Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео; Д. Ватолин, А. Ратушняк, М. Смирнов, В. Юкин; Диалог-МИФИ, 2003 г.; ISBN 5-86404-170-X
2. ↑ Working with GeoMedia Professional, Appendix E «Raster Information», Compression Techniques; DJA080791, SJ**690 (6.0)  (англ.)

Бинарное изображение — Википедия

Пример бинарного изображения, записанного байтами, где 1 бит представляет 1 пиксел (двоичный, шестнадцатеричный, графический виды)
11111110 01111110 11100011 11000011 00011000 11110011 11111110 00011000 11011011 11000011 00011000 11001111 11111110 01111110 11000111
FE 7E E3 C3 18 F3 FE 18 DB C3 18 CF FE 7E C7

Бинарное изображение (двухуровневое, двоичное) — разновидность цифровых растровых изображений, когда каждый пиксел может представлять только один из двух цветов.^[1][2]

Значения каждого пиксела условно кодируются как «0» и «1». Значение «0» условно называют задним планом или фоном (англ. background), а «1» —передним планом (англ. foreground).^[1]

Часто при хранении цифровых бинарных изображений применяется битовая карта, где используют один бит информации для представления одного пиксела. Также, особенно на ранних этапах развития техники, двумя возможными цветами были чёрный и белый, что не является обязательным.

Из-за этого бинарное изображение иногда могут называть однобитным, монохромным, чёрно-белым и т. д., что не совсем верно.^[3] (См. Неоднозначность терминологии.)

Бинарные изображения можно рассматривать, как частный случай цветного индексированного изображения с палитрой из двух цветов различных оттенков или как частный случай полутонового изображения, при использовании цветов одного оттенка с различной яркостью.

Благодаря наличию всего двух возможных значений пикселов («0» и «1») бинарные изображения, а однобитовые бинарные в ещё большей степени^[4], очень хорошо сжимаются, особенно с использованием словаря данных и отличаются малым объёмом данных, по сравнению с другими типами растровых изображений. Наиболее популярные алгоритмы сжатия бинарных изображений, используемые в различных форматах файлов, для хранения в оперативной памяти и для пересылки по компьютерным сетям и коммутируемым каналам связи^[5]:

Алгоритмы CCITT Group 3 и 4 (иногда называют Fax 3, Fax 4) предназначены для кодирования бинарных растровых изображений. Первоначально они были разработаны для сетей факсимильной связи. В настоящий момент также используются в полиграфии, системах цифровой картографии и географических информационных системах. Алгоритм Group 3 напоминает RLE, так как кодирует линейные последовательности пикселов, а Group 4 — двумерные поля пикселов.

Большинство форматов файлов для хранения растровых изображений позволяют хранить бинарные растры. Например, такие популярные, как TIFF, BMP, PCX и др.

Бинарные изображения в смысле подмножеств пикселов («масок») часто используются в цифровой обработке изображений. Для исследования формы и структуры некоторых множеств однотипных объектов бинарные растры используются в математической морфологии.

Значительное практическое применение бинарные растровые изображения находят в цифровой картографии и геоинформационных системах, пространственном анализе.

Задачи обработки бинарных изображений[править | править код]

В пределах теории распознавания образов по отношению к бинарным изображениям может быть выделен ряд подзадач^[6] .

Формирование бинарных изображений из многоградационных[править | править код]

Бинарные изображения получаются при проведении процедуры сегментации исходной многоградационной сцены. Выделяют два подхода:

• Сегментация путём пороговой обработки неоднородных по яркости изображений;
• Сегментация с выделением границ областей.

Кодирование[править | править код]

Задача кодирования возникает из-за необходимости представления бинарных изображений в цифровом компьютере. В зависимости от типа изображения могут применять различные способы, так для силуэтных изображений используется блочное кодирование, а для графических изображений векторное кодирование.

Фильтрация[править | править код]

Фильтрация применяется для улучшения изображений и формировании статистик при обнаружении объекта в бинарной сцене или при отнесении его к одному из классов (при классификации).

Обнаружение и распознавание[править | править код]

Различие между обнаружением и распознаванием достаточно условное, но тем не менее есть. Особенно имеет смысл говорить об обнаружении сигналов, когда число классов равно двум (отсутствие/наличие сигнала). Бинарными изображениями часто изображаются сигналы, например, при радиолокационном наблюдении. Часто требуются определение и классификация по характеру траектории соответствующих подвижных объектов. Так, при отличии искусственных спутников Земли от естественных, может быть использован фильтр Калмана.

Большинство графических форматов в случае бинарного изображения указывают, какими цветами должны быть представлены при визуализации пикселы со значениями «0» и «1», однако не всегда. Например, в PBM информация о цветах отсутствует. В приложениях, связанных с выводом данных на монитор, «0» как правило означает чёрный цвет. В приложениях, связанных с бумагой, «0» может быть, напротив, белым. Некоторые приложения (например, Intergraph I/RAS B) при загрузке файла перед визуализацией явно предлагают выбрать какими цветами отображать передний и задний план (значения «1» и «0»).

Изображение в псевдополутонах, полученных различной плотностью пикселов одного цвета

Битовое изображение, по определению, не имеет полутонов. Однако, для имитации полутонов применяется растушёвка (размывка, дизеринг), когда мнимые полутона передаются группами пикселов различной плотности, но одного цвета.

Иногда битовые изображения называют «монохромными», то есть одноцветными. Однако, «монохромным» может являться и изображение с полутонами.
Бинарное изображение не обязательно должно быть только «чёрно-белым». Оно может быть и «красно-синим», и «серо-зелёным», и любым другим, содержащим лишь два произвольных оттенка.
Не верно называть любое бинарное изображение однобитным. Так, если первый термин указывает на характер самого изображения (наличие всего лишь двух возможных значений пиксела), то второй указывает скорее на способ хранения и представления изображения каким-либо носителем. При этом упускается из виду тот факт, что бинарное изображение может храниться в памяти так, что на 1 пиксел будет отведён 1 байт или др. количество памяти. Последнее часто используют в компьютерах для оптимизации скорости работы вычислительных систем, так как операции с отдельными битами памяти слишком медленны по сравнению с операциями над байтами и словами.
Английский термин bitmap (битовая карта) в компьютерном жаргоне также отягощён переносными значениями. Кроме того, битовые карты используются и для полутоновых, и для цветных изображений.

1. ↑ ^{1 2} Conversion of a Color Image to a Binary Image, CoderSource.net (18 апреля 2005). Архивировано 10 июня 2008 года. Дата обращения 11 июня 2008. (англ.)
2. ↑ Binary image (Англоязычная Википедия)
3. ↑ Black-and-white (Англоязычная Википедия)
4. ↑ Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео; Д. Ватолин, А. Ратушняк, М. Смирнов, В. Юкин; Диалог-МИФИ, 2003 г.; ISBN 5-86404-170-X
5. ↑ Working with GeoMedia Professional, Appendix E «Raster Information», Compression Techniques; DJA080791, SJ**690 (6.0) (англ.)
6. ↑ Фурман Я. А., Юрьев А. Н., Яншин В. В. Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображений, 1992. ISBN 5-7470-0204-X

Наслаждайтесь миллиардами цветов с 10-битным HEVC / Intel corporate blog / Habr

Человеческий глаз способен видеть намного больше цветов, чем показывают ему современные видео дисплеи. Каким бы навороченным не был компьютер, он все равно может воспроизвести лишь конечное количество цветов. В этой статье мы расскажем об использовании 10-битной глубины цвета в сравнении с 8-битной, исходя из функционала процессоров Intel Core седьмого поколения и оптимизирующих возможностей Intel Software Tools. В статье вы также найдете ссылку на пример программы, реализующей 10-битное HEVC кодирование.

Глубина цвета

Глубина цвета, известная также как битовая глубина — это количество битов, используемое для отображения цвета отдельного пикселя. Одно и то же изображение или кадр с различной глубиной цвета выглядят различно, поскольку количество цветов в пикселе зависит от глубины цвета.

Количество битов в изображении включает в себя набор битов на канал для каждого типа цвета в пикселе. Количество цветовых каналов в пикселе зависит от используемого цветового пространства. Например, цветовые каналы в цветовом пространстве RGBA — красный ( R), зеленый (G), синий (B) и альфа (A). Каждый дополнительный бит удваивает количество информации, которое мы можем хранить для каждого цвета. В 8-битном изображении общее количество доступных цветов пикселя равняется 256. В Таблице 1 показано возможное количество доступных цветов для каждой соответствующей глубины цвета.

Глубина канала	Оттенков на канал на пиксель	Общее количество возможных оттенков
8-бит	256	16.78 миллионов
10-бит	1024	1.07 миллиарда
12-бит	4096	68.68 миллиардов

Большинство мониторов и телевизоров способны отображать лишь 8-битный контент, 10-битные изображения в них преобразуются в 8-битные. Однако преимущества 10-битной глубины имеют место уже сейчас:

• при обработке изображений или видео после съемки
• при использовании High Dynamic Range (HDR) мониторов или камер.

Если контент снят с глубиной 10 бит, важно не потерять ее при дальнейшей обработке, поскольку это может привести к снижению резкости, контраста и других важных характеристик. В том случае, если редактируется 8-битный контент, это также может привести к уменьшению глубины и вызвать эффект цветовых полос.

Эффект цветовых полос

При захвате изображения иногда случается так, что сенсор не может распознать минимальное различие между двумя двумя соседними цветами, и возникает проблема некорректного отображения цветов. Как результат, область рисунка закрашивается одним цветом за неимением более подходящего другого. Таким образом, на рисунке появляются цветные полосы вместо плавного перехода из одного цвета в другой.

Возможные варианты решения проблемы цветовых полос:

• увеличить глубину цвета на канал
• применить цветовую дискретизацию (не рассматривается в этой статье).

Неоткалиброванный дисплей может также вызвать эффект полос. Чтобы этого избежать, воспользуйтесь утилитой Intel Graphics Control Panel.

Рисунок 1. Сравнение 8-битного (слева) и 10-битного (справа) изображения. Слева виден эффект полос.

Рисунок 1 показывает разницу между 8-битным и 10-битным изображениями применительно к эффекту цветовых полос. На левом изображении необходимая цветовая детализация не была передана сенсором, что привело у меньшему, чем надо, количеству цветов и цветовым полосам. На правом фото цветовой информации достаточно и переход между цветами получился плавным. Для обеспечения плавности цветовых переходов необходим более широкий цветовой диапазон, описанный в стандарте BT2020.

Стандарт BT. 2020

Седьмое поколение процессоров Intel Xeon и Core поддерживает стандарт BT. 2020 (известный также как Rec. 2020) в таких случаях как создание/воспроизведение 4K Ultra-high definition (UHD) контента, использование HDR с поддержкой 10 битов и т.д. UHD-мониторы имеют разрешение 3840*2160 при различной диагонали. Поддержка стандарта BT.2020 улучшает качество картинки при столь высоком разрешении.

Рисунок 2. Сравнение цветовых пространств BT.2020 и BT.709

Рекомендации The International Telecommunications Union (ITU) BT.2020 представляют значительно больший диапазон цветов, чем ранее используемые BT.709. Сравнение соответствующих цветовых пространств показано на Рисунке 2, представляющим диаграмму цветности CIE 1931. Оси X и Y показывают относительные координаты цветности с длинами волн соответствующих цветовых пространств (синий шрифт). Желтый треугольник покрывает цветовое пространство по стандарту BT. 709. Черный треугольник показывает цветовое пространство BT. 2020, значительно большее по размеру и, следовательно, содержащее большее количество цветов для плавных переходов. BT. 2020 также определяет различные аспекты UHD TV такие как разрешение дисплея, частоту кадров, цветовую субдискретизацию и глубину цвета в добавление к цветовому пространству.

Процессоры Intel 7 поколения поддерживают профили HEVC Main 10 profile, VP9 Profile 2 и High Dynamic Range (HDR) видео рендеринг с использованием стандарта BT.2020.

Профиль HEVC Main 10

High Efficiency Video Coding (HEVC), также известный как H.265 — стандарт видео сжатия, наследник хорошо известного стандарта H.264/AVC. По сравнению с предшественниками, HEVC использует более сложные алгоритмы сжатия. Больше информации о стандарте можно узнать здесь. Профиль Main 10 позволяет использовать 8-битный или 10-битный цвет с цветовой субдискретизацией 4:2:0.

Поддержка декодирования HEVC 10b появилась начиная с 6 поколения процессоров Intel. Команда ниже показывает, как тестовая утилита sample_decode из набора примеров кода Intel Media SDK может быть использована для получения сырых кадров из простейшего HEVC потока.

sample_decode.exe h365 -p010 -i input.h365 -o raw_farmes.yuv -hw

Используемый выше входной поток (input.h365) может быть взят здесь. Выходной поток (raw_frames.yuv) должен быть в формате P010, используемом как исходный материал для утилиты sample_encode.

Аппаратная поддержка кодирования/декодирования HEVC 10b внедрена начиная с 7 поколения процессоров Intel. Кодирование 10-битного HEVC реализовано с помощью дополнительного кода modified_sample_encode, специально измененного для этой конкретной функциональности. Данный пример работает с Intel Media SDK 2016 R2. Инструкция по сборке приведена в руководстве по примерам медиа в образцах кода Intel Media SDK.

Ниже показан пример 10-битного кодирования с использованием sample_encode из добавленной modified_sample_encode.

sample_encode.exe h365 -i raw_frames.yuv -o output.265 -w 3840 -h 2160 -p010 -hw

Рисунок 3. Скриншот утилиты Video Quality Caliper, показывающий, показывающий, что кодированный поток имеет 10 бит на пиксель.

Профиль VP9 2

VP9 — формат видео кодирования, разработанный Google как наследник VP8. Платформы Intel седьмого поколения поддерживают аппаратное ускорение декодирования VP9 10-бит, тогда как кодирование пока комбинированное, софтово-хардварное.

Высокий динамический диапазон (High Dynamic Range, HDR)

Динамический диапазон — это отношение значения самой светлой к самой темной точке на изображении. Видео высокого динамического диапазона (HDR) позволяет получить лучший динамический диапазон, чем обычное (SDR) видео, использующее нелинейные операции для кодирования и декодирования уровня освещенности.

Видео контент HDR поддерживается при использовании кодека HEVC Main 10 или VP9.2, аппаратно ускоренных начиная с 7 поколения процессоров Intel. Для передачи контента HDR, система должна быть оснащена портом DisplayPort 1.4 или HDMI 2.0a. Данная функциональность пока находится на стадии тестирования и не включена в общедоступные релизы.

Заключение

Как мы выяснили, разработчики сейчас имеют возможность создавать красивое, реалистичное видео в самых современных форматах, расцвеченных ярками красками 10-битного цвета, идеальным для HD/UHD дисплеев. Используя процессоры Intel седьмого поколения для создания контента стандарта BT.2020, а также возможности оптимизации Intel Media SDK, мы уже сейчас можем заглянуть за пределы разрешения 4K UHD и стандартной на сегодня кадровой скорости. В дальнейшем область применения современных аппаратно-ускоренных видео кодеков будет расширяться.

В этой статье упоминались следующие программные средства (со ссылками для скачивания):

• Программное обеспечение — Intel Media SDK 2016 R2
• Входной видео поток — MHD_2013_2160p_ShowReel_R_9000f_24fps_RMN_QP23_10b.hevc из Бесплатные потоки H.265/HEVC
• Кодек — H.265/HEVC
• Средство анализа — Video Quality Caliper (VQC), компонент Intel Media Server Studio Professional Edition и Intel Video Pro Analyzer
• Тестовый стенд:
  • ЦПУ: Intel Core i7-7500U CPU @ 2.70GHz
  • ОС: Microsoft Windows 10 Professional 64-bit
  • Графика: Intel HD Graphics 620

Полезные ссылки