EM imagens rasterizadas para representá-los, utiliza-se uma grade retangular de elementos de imagem (pixels). Cada pixel possui uma localização e um valor de cor específicos. Ao trabalhar com imagens rasterizadas, você edita pixels, não objetos ou formas. Imagens rasterizadas são a forma mais comum de transmitir imagens não rasterizadas, como fotografias ou desenhos digitais, porque transmitem gradações sutis de cores e tons de maneira mais eficaz.

As imagens raster dependem da resolução, o que significa que contêm um número fixo de pixels. Quando a tela é ampliada demais ou ao imprimir em uma resolução inferior à resolução original, os detalhes são perdidos e as bordas ficam irregulares.

Exemplo de imagem raster com diferentes níveis de ampliação

Às vezes, as imagens bitmap exigem muito espaço em disco para serem armazenadas e, portanto, geralmente exigem compactação para reduzir o tamanho do arquivo quando usadas em alguns componentes do Creative Suite. Por exemplo, antes de uma imagem ser importada para um layout, ela é compactada no aplicativo onde foi criada.

Observação.

No Adobe Illustrator, você pode criar efeitos gráficos raster para seus desenhos usando efeitos e estilos gráficos.

Sobre imagens vetoriais

Imagens vetoriais (às vezes chamadas formas vetoriais ou objetos vetoriais) consistem em linhas e curvas dadas vetores- objetos matemáticos que descrevem uma imagem de acordo com suas características geométricas.

As imagens vetoriais podem ser movidas e redimensionadas livremente sem perder detalhes ou clareza porque são independentes da resolução. Suas bordas permanecem nítidas quando redimensionadas, impressas em uma impressora PostScript, salvas como arquivo PDF ou importadas para um aplicativo de software. gráficos vetoriais. Assim, as imagens vetoriais são melhor escolha para ilustrações exibidas em diferentes mídias e cujo tamanho deve ser alterado com frequência, como logotipos.

Como exemplo imagens vetoriais Os exemplos incluem objetos criados no Adobe Creative Suite usando ferramentas de desenho e ferramentas de forma. Usando comandos de copiar e colar, você pode usar os mesmos objetos vetoriais em diferentes componentes do Creative Suite.

Combinação de imagens vetoriais e raster

Ao usar uma combinação de imagens vetoriais e raster em um documento, esteja ciente de que a imagem nem sempre tem a mesma aparência na tela e na mídia final (impressa em uma gráfica, em uma impressora ou publicada em uma página da web) . A qualidade da imagem final é influenciada pelos seguintes fatores:

Transparência

Vários efeitos são implementados em imagens usando pixels parcialmente transparentes. Se a sua imagem contiver áreas transparentes, o Photoshop executará um processo chamado misturando. Na maioria dos casos, o processo de mixagem padrão funciona muito bem. Mas se a imagem contiver áreas de interseção complexas e precisar ser produzida em alta resolução, poderá ser necessária uma revisão de teste dos resultados de convergência.

Resolução de imagem

Número de pixels por polegada (ppi) em imagem rasterizada. Usar uma resolução muito baixa ao preparar uma imagem para impressão resulta em rascunho- imagens com pixels grandes e pontiagudos. Usar uma resolução muito alta (onde os pixels são menores que o tamanho mínimo de ponto que pode ser renderizado pelo dispositivo de saída) aumenta o tamanho do arquivo sem melhorar a qualidade da imagem final e retarda o processo de impressão.

Resolução da impressora e lineatura da tela

O número de pontos por polegada (dpi) e o número de linhas por polegada (lpi) em uma tela de meio-tom. A relação entre a resolução da imagem, a resolução da impressora e a lineatura da tela determina a qualidade dos detalhes da imagem impressa.

Canais de cores

Cada Imagem do Photoshop contém um ou mais canais, cada um armazenando informações sobre os elementos de cor da imagem. O número de canais de cores padrão usados ​​em uma imagem depende do modo de cores. Por padrão, imagens bitmap, tons de cinza, tons duplos e cores indexadas contêm um canal, imagens RGB e Lab contêm três canais e imagens CMYK contêm quatro canais. Os canais podem ser adicionados a todos os tipos de imagens, exceto bitmaps. Para obter mais informações, consulte Modos de cores.

Os canais de imagens coloridas são, na verdade, imagens em tons de cinza, cada um representando um componente de cor diferente da imagem. Por exemplo, uma imagem RGB contém canais separados para vermelho, verde e azul.

Além dos canais de cores, você pode incluir na imagem canais alfa, que são usados ​​como máscaras para salvar e editar seleções, e canais de tinta especial, que são usados ​​para adicionar cores especiais durante a impressão. Para receber Informações adicionais consulte Noções básicas do canal.

Profundidade de bits

Profundidade de bits determina a quantidade de informações de cores disponíveis para cada pixel em uma imagem. Quanto mais bits de informação de cor forem alocados para cada pixel, maior será o número de cores disponíveis e mais precisa será sua exibição. Por exemplo, uma imagem com profundidade de bits 1 contém pixels com dois valores de cores possíveis: preto e branco. Uma imagem com profundidade de 8 bits pode conter 2 8 ou 256 valores de cores diferentes. Imagens em tons de cinza com profundidade de bits de 8 podem conter 256 valores de cinza diferentes.

As imagens RGB são compostas por três canais de cores. Uma imagem RGB com profundidade de bits de 8 pode conter 256 valores diferentes para cada canal, o que significa que um total de mais de 16 milhões de valores de cores podem ser representados. Imagens RGB com canais de 8 bits são às vezes chamadas de imagens de 24 bits (8 bits x 3 canais = 24 bits de dados por pixel).

Um dos parâmetros mais importantes de uma imagem digital no processamento de fotos é a profundidade de cor, ou profundidade de bits de cor. Você já deve ter se deparado com esse parâmetro, mas nem todo mundo dá a importância que ele merece. Vamos descobrir o que é, por que é necessário e como conviver com isso.

Teoria

Comecemos, como sempre, com uma breve introdução teórica, pois uma boa teoria dá uma compreensão dos processos que ocorrem na prática. E a compreensão é a chave para um resultado controlado e de alta qualidade.

Então, estamos lidando com um computador, e nos computadores, como você sabe, todos os caminhos levam ao código binário, ou zeros e uns. Mas quantos zeros e uns podemos utilizar para determinar a cor é o que o número de bits da cor nos diz. Para maior clareza, vejamos um exemplo.

Abaixo você pode ver uma imagem de um bit. As cores nele contidas são determinadas por apenas um dígito, que pode assumir o valor 0 ou 1, que significa preto e branco, respectivamente.

Profundidade de cor - 1 bit

Agora avançamos um passo para imagens de 2 bits. Aqui a cor é determinada por 2 números ao mesmo tempo, e aqui estão todas as suas combinações possíveis: 00, 01, 10, 11. Isso significa que com uma cor de 2 bits já temos até 4 cores possíveis.

Profundidade de cor - 2 bits

Da mesma forma, o número de cores possíveis aumenta a cada passo, e em uma imagem de 8 bits já são 256 cores. À primeira vista, parece normal, especialmente porque 256 cores são apenas para um canal, e temos 3 delas. Como resultado, isso dá 16,7 milhões de cores. Mas então você verá que isso não é suficiente para um processamento sério.

Cores de 16 bits (e na verdade no Photoshop são 15 bits + 1 cor) nos dão 32.769 cores por canal ou 35 trilhões de cores no total. Você sente a diferença? Isso é completamente invisível ao olho humano... Até colocarmos um monte de filtros em nossa imagem.

O que vai acontecer?

Vamos pegar um gradiente preto e branco como exemplo inicial.
Para simular de forma rápida e fácil o resultado de um processamento pesado, adicione camadas de 2 níveis com os seguintes parâmetros:

Níveis de camadas

E este é o resultado que obtemos para diferentes profundidades de cor da imagem original:

Gradiente após aplicar filtros

Como você pode ver, o gradiente superior de 8 bits tornou-se claramente listrado, enquanto o de 16 bits mantém uma transição suave (se você não tiver um monitor de alta qualidade, poderá ver algumas listras no gradiente inferior como bem). Esse efeito de perda de transições suaves de cores é chamado de posterização.

Em fotografias reais, a posterização também pode aparecer em vários gradientes, principalmente no céu. Aqui está um exemplo de posterização em uma imagem real para melhor visibilidade, foi recortada a área onde o efeito é mais perceptível;

Posterização em fotografia

O que fazer?

Certifique-se sempre de que as imagens de origem para processamento sejam de 16 bits. Mas tenha em mente que converter uma imagem de 8 bits para 16 não terá nenhum efeito útil, uma vez que inicialmente não há informações adicionais de cores nessa imagem.
Como configurar a conversão de uma foto do formato RAW para uma imagem de 16 bits nos aplicativos Adobe Camera Raw, Adobe Photoshop Assista Lightroom e DxO Optics Pro no vídeo abaixo.

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Profundidade de bits ou profundidade de cor de uma imagem digital é o número de dígitos binários (bits) usados ​​para codificar a cor de um único pixel.

É necessário distinguir entre termos bits por canal(bpc – bits por canal) e bits por pixel(bpp – bits por pixel). A profundidade de bits para cada um dos canais de cores individuais é medida em bits por canal, enquanto a soma dos bits todos canais é expresso em bits por pixel. Por exemplo, uma imagem na paleta Truecolor tem uma profundidade de bits de 8 bits por canal, o que equivale a 24 bits por pixel, porque a cor de cada pixel é descrita por três canais de cores: vermelho, verde e azul (modelo RGB).

Para uma imagem codificada em um arquivo RAW, o número de bits por canal é igual ao número de bits por pixel, pois antes da interpolação, cada pixel obtido usando uma matriz com filtro de cores Bayer contém informações sobre apenas um dos três. cores primárias.

EM fotografia digitalÉ comum descrever a profundidade de bits principalmente em termos de bits por canal e, portanto, ao falar sobre profundidade de bits, me referirei exclusivamente a bits por canal, a menos que seja explicitamente indicado o contrário.

A profundidade de bits determina o número máximo de tonalidades que podem estar presentes na paleta de cores de uma determinada imagem. Por exemplo, uma imagem em preto e branco de 8 bits pode conter até 2 8 =256 tons de cinza. Uma imagem colorida de 8 bits pode conter 256 gradações para cada um dos três canais (RGB), ou seja, total 2 8x3 =16777216 combinações únicas ou tonalidades de cores.

A alta profundidade de bits é especialmente importante para exibir corretamente transições suaves de tons ou cores. Qualquer gradiente em uma imagem digital não é uma mudança contínua de tom, mas uma sequência gradual de valores de cores discretos. Um grande número de gradações cria a ilusão de uma transição suave. Se houver poucos meios-tons, a gradação fica visível a olho nu e a imagem perde o realismo. O efeito de causar saltos de cores visualmente distintos em áreas da imagem que originalmente continham gradientes suaves é chamado posterização(do inglês poster - poster), pois uma fotografia sem meios-tons torna-se como um pôster impresso em um número limitado de cores.

Profundidade de bits na vida real

Para ilustrar claramente o material apresentado acima, pegarei uma de minhas paisagens dos Cárpatos e mostrarei como ficaria em diferentes profundidades. Lembre-se de que aumentar a profundidade de bits em 1 bit significa duplicar o número de tons na paleta da imagem.

1 bit – 2 tons.

1 bit permite codificar apenas duas cores. No nosso caso é preto e branco.

2 bits – 4 tons.

Com o advento dos meios-tons, a imagem deixa de ser apenas um conjunto de silhuetas, mas ainda parece bastante abstrata.

3 bits – 8 tons.

Os detalhes do primeiro plano já estão visíveis. Céu listrado - bom exemplo posterização.

4 bits – 16 tons.

Detalhes começam a aparecer nas encostas das montanhas. Em primeiro plano, a posterização é quase invisível, mas o céu permanece listrado.

5 bits – 32 tons.

Obviamente, áreas de baixo contraste que exigem muitos meios-tons próximos para serem exibidas são as que mais sofrem com a posterização.

6 bits – 64 tons.

As montanhas estão quase boas, mas o céu ainda parece escalonado, especialmente perto dos cantos do quadro.

7 bits – 128 tons.

Não tenho do que reclamar - todos os gradientes parecem suaves.

8 bits – 256 tons.

E aqui você tem a foto original de 8 bits. 8 bits são suficientes para uma transmissão realista de qualquer transição tonal. Na maioria dos monitores você não notará diferença entre 7 e 8 bits, então mesmo 8 bits podem parecer um exagero. Mas ainda assim, o padrão para imagens digitais de alta qualidade é precisamente 8 bits por canal, a fim de cobrir a capacidade do olho humano de distinguir gradações de cores com uma margem garantida.

Mas se 8 bits são suficientes para uma reprodução de cores realista, então por que seria necessária uma profundidade de bits maior que 8? E de onde vem todo esse barulho sobre a necessidade de salvar fotos em 16 bits? O fato é que 8 bits são suficientes para armazenar e exibir uma fotografia, mas não para processá-la.

Ao editar uma imagem digital, as faixas tonais podem ser compactadas e esticadas, fazendo com que os valores sejam continuamente descartados ou arredondados e, eventualmente, o número de meios-tons pode cair abaixo do necessário para renderizar transições tonais suavemente. Visualmente, isso se manifesta no aparecimento da mesma posterização e de outros artefatos que machucam os olhos. Por exemplo, iluminar as sombras em dois pontos aumenta a faixa de brilho em um fator de quatro, o que significa que as áreas editadas de uma foto de 8 bits parecerão como se tivessem sido tiradas de uma imagem de 6 bits, onde o sombreamento é muito perceptível. Agora imagine que estamos trabalhando com uma imagem de 16 bits. 16 bits por canal significa 2 16 = 65.535 gradações de cores. Aqueles. podemos eliminar livremente a maioria dos meios-tons e ainda obter transições tonais que são teoricamente mais suaves do que na imagem original de 8 bits. A informação contida em 16 bits é redundante, mas é esta redundância que permite realizar as manipulações mais ousadas com uma fotografia sem consequências visíveis na qualidade da imagem.

12 ou 14? 8 ou 16?

Normalmente, um fotógrafo se depara com a necessidade de decidir sobre a profundidade de bits de uma fotografia em três casos: ao escolher a profundidade de bits de um arquivo RAW nas configurações da câmera (12 ou 14 bits); ao converter um arquivo RAW para TIFF ou PSD para processamento posterior (8 ou 16 bits) e ao salvar a foto finalizada para um arquivo (8 ou 16 bits).

Fotografar em RAW

Se sua câmera permitir que você escolha a profundidade de bits do arquivo RAW, eu definitivamente recomendo que você prefira o valor máximo. Normalmente você tem que escolher entre 12 e 14 bits. Os dois bits extras aumentarão apenas ligeiramente o tamanho dos seus arquivos, mas lhe darão mais liberdade ao editá-los. 12 bits permitem codificar 4.096 níveis de brilho, enquanto 14 bits permitem codificar 16.384 níveis, ou seja, quatro vezes mais. Pelo facto de realizar as transformações mais importantes e intensivas da imagem precisamente na fase de processamento no conversor RAW, não gostaria de sacrificar um único bit de informação nesta fase crítica para fotografias futuras.

Converter para TIFF

A etapa mais polêmica é o momento de conversão do arquivo RAW editado em TIFF de 8 ou 16 bits para posterior processamento no Photoshop. Muitos fotógrafos aconselharão você a converter exclusivamente para TIFF de 16 bits, e eles estarão certos, mas apenas se você for fazer um processamento profundo e abrangente no Photoshop. Com que frequência você faz isso? Pessoalmente, não. Faço todas as transformações fundamentais em um conversor RAW com arquivo não interpolado de 14 bits e uso o Photoshop apenas para polir os detalhes. Para pequenas coisas como retoque pontual, clareamento e escurecimento seletivo, redimensionamento e nitidez, 8 bits geralmente são suficientes. Se eu perceber que uma fotografia precisa de um processamento agressivo (não estamos falando de colagens e HDR), isso significará que permiti erro grave na fase de edição do arquivo RAW, e a solução mais inteligente seria voltar e consertar, em vez de estuprar um TIFF inocente. Se a foto contiver algum gradiente delicado que ainda desejo corrigir no Photoshop, posso facilmente mudar para o modo de 16 bits, realizar todas as manipulações necessárias e depois retornar para 8 bits. A qualidade da imagem não será afetada.

Armazenar

Para armazenar fotos já processadas, prefiro usar TIFF ou JPEG de 8 bits, salvas com qualidade máxima. Sou movido pelo desejo de salvar espaço em disco. Um TIFF de 8 bits ocupa metade do espaço de um de 16 bits, e um JPEG, que em princípio só pode ser de 8 bits, mesmo com qualidade máxima, tem cerca de metade do tamanho de um TIFF de 8 bits. A diferença é que o JPEG compacta imagens com dados com perdas, enquanto o TIFF oferece suporte à compactação sem perdas usando o algoritmo LZW. Não preciso de 16 bits na imagem final porque não vou mais editá-la, caso contrário simplesmente não seria final. Alguma coisinha pode ser facilmente corrigida em um arquivo de 8 bits (mesmo que seja JPEG), mas se eu precisar fazer uma correção global de cores ou alterar o contraste, prefiro recorrer ao arquivo RAW original do que torturar um já foto convertida, que mesmo na versão 16 bits não contém todas as informações necessárias para tais conversões.

Prática

Esta foto foi tirada em um lariço perto da minha casa e convertida usando Adobe Camera Raw. Abrindo o arquivo RAW no ACR, inserirei uma compensação de exposição de -4 EV, simulando assim 4 pontos de subexposição. Claro, ninguém em sã consciência comete tais erros ao editar arquivos RAW, mas precisamos usar uma única variável para conseguir uma conversão perfeitamente medíocre, que então tentaremos corrigir no Photoshop. Salvei a imagem bastante escurecida duas vezes no formato TIFF: um arquivo com profundidade de 16 bits por canal, o outro - 8.

Nesta fase, ambas as imagens parecem idênticas em preto e são indistinguíveis uma da outra, por isso estou mostrando apenas uma delas.

A diferença entre 8 e 16 bits só se torna perceptível depois que tentamos aumentar o brilho das fotografias, ao mesmo tempo que aumentamos a faixa de brilho. Para fazer isso usarei níveis (Ctrl/Cmd+L).

O histograma mostra que todos os tons da imagem estão concentrados em um pico estreito, pressionado contra a borda esquerda da janela. Para clarear a imagem, é necessário cortar o lado direito vazio do histograma, ou seja, altere o valor do ponto branco. Pegando o controle deslizante de níveis de entrada direito (o ponto branco), puxo-o para perto da borda direita do histograma achatado, dando assim o comando para distribuir todas as gradações de brilho entre o ponto preto intocado e o recém-designado (15 em vez de 255) ponto branco. Feita esta operação em ambos os arquivos, compararemos os resultados.

Mesmo nesta escala, a fotografia de 8 bits parece mais granulada. Vamos aumentar para 100%.

16 bits após clareamento

8 bits após o clareamento

A imagem de 16 bits é indistinguível da original, enquanto a imagem de 8 bits está gravemente degradada. Se estivéssemos lidando com uma subexposição real, a situação seria ainda mais triste.

Obviamente, transformações intensivas, como aumentar o brilho de uma foto em 4 pontos, são realmente melhor executadas em um arquivo de 16 bits. O significado prático desta tese depende de quantas vezes esse casamento deve ser corrigido? Se for frequente, provavelmente você está fazendo algo errado.

Agora vamos imaginar que, como sempre, salvei a foto como um TIFF de 8 bits, mas de repente decidi fazer algumas alterações radicais nela e pronto. cópias de segurança meus arquivos RAW foram roubados por alienígenas.

Para simular edições destrutivas, mas potencialmente reversíveis, vejamos novamente os níveis.

Eu insiro 120 e 135 nas células Níveis de saída agora, em vez das 256 gradações de brilho disponíveis (de 0 a 255). informações úteis ocupará apenas 16 gradações (de 120 a 135).

A foto previsivelmente ficou cinza. A imagem ainda está lá, só que o contraste diminuiu 16 vezes. Vamos tentar corrigir o que fizemos, para o que voltaremos a aplicar os níveis à sofrida fotografia, mas com novos parâmetros.

Agora mudei os níveis de entrada para 120 e 135, ou seja, moveu os pontos preto e branco para as bordas do histograma para esticá-lo por toda a faixa de brilho.

O contraste foi restaurado, mas a posterização é perceptível mesmo em pequena escala. Vamos aumentar para 100%.

A foto está irremediavelmente danificada. Os 16 meios-tons restantes após uma edição maluca claramente não são suficientes para uma cena pelo menos um tanto realista. Isso não significa que 8 bits são realmente inúteis? Não se apresse em tirar conclusões precipitadas – a experiência decisiva ainda está por vir.

Vamos voltar novamente ao arquivo de 8 bits intocado e transferi-lo para o modo de 16 bits (Imagem>Modo>16 Bits/Canal), após o que repetiremos todo o procedimento de profanação da foto, conforme protocolo descrito acima. Depois que o contraste for barbaramente destruído e restaurado novamente, transferiremos a imagem de volta para o modo de 8 bits.

Está tudo bem? E se aumentarmos isso?

Perfeito. Sem posterização. Todas as operações com níveis ocorreram no modo 16 bits, o que significa que mesmo após reduzir a faixa de brilho em 16 vezes, ficamos com 4.096 gradações de brilho, o que foi mais que suficiente para restaurar a foto.

Ou seja, se você tiver que fazer edições importantes em uma foto de 8 bits, transforme-a em 16 bits e trabalhe como se nada tivesse acontecido. Se mesmo essas manipulações absurdas podem ser realizadas com uma imagem sem medo das consequências para sua qualidade, então ainda mais ela sobreviverá com calma ao processamento expedito ao qual você pode realmente submetê-la.

Obrigado pela sua atenção!

Vassili A.

Pós-escrito

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Profundidade de cor

Profundidade de cor(qualidade da cor, profundidade de bits da imagem) - um termo de computação gráfica que significa a quantidade de memória no número de bits usados ​​​​para armazenar e representar cores ao codificar um pixel gráficos rasterizados ou imagens de vídeo. Muitas vezes expresso como uma unidade bits por pixel (eng. bpp - pedaços por pixel) .

• 8 bits imagem. No grandes quantidades bits na representação de cores, o número de cores exibidas é muito grande para paletas de cores. Portanto, com uma grande profundidade de cor, o brilho dos componentes vermelho, verde e azul é codificado - esta codificação é o modelo RGB.
• 8 bits cor V computação gráfica– método de armazenamento de informações gráficas em BATER ou em um arquivo de imagem, quando cada pixel é codificado como um byte (8 bits). O número máximo de cores que podem ser exibidas simultaneamente é 256 (28).

Formatos de cores de 8 bits

Cor indexada. EM indexado (paleta ), quaisquer 256 cores são selecionadas em um amplo espaço de cores. Seus significados R, G E EM são armazenados em uma tabela especial - uma paleta. Cada pixel da imagem armazena uma amostra de cor na paleta - de 0 a 255. 8 bits formatos gráficos Comprima imagens com eficácia com até 256 cores diferentes. Reduzir o número de cores é um dos métodos de compactação com perdas.

A vantagem das cores indexadas é alta qualidade imagens - ampla gama de cores combinado com baixo consumo de memória.

Paleta preto e branco. Imagem em preto e branco de 8 bits - de preto (0) a branco (255) - 256 tons de cinza.

Paletas homogêneas. Outro formato para representação de cores de 8 bits é a descrição dos componentes vermelho, verde e azul com baixa profundidade de bits. Essa forma de representação de cores em computação gráfica é geralmente chamada de 8 bits. TrueColor ou uma paleta uniforme (eng. uniforme paleta) .

Cor de 12 bits a cor é codificada em 4 bits (16 valores possíveis) para cada R-, G- e B -componentes, que permitem imaginar 4.096 (16 x 16 x 16) cores diferentes. Essa profundidade de cor às vezes é usada em dispositivos simples com telas coloridas (como telefones celulares).

alta cor, ou Olá, cor, projetado para representar toda a gama de tonalidades percebidas pelo olho humano. Esta cor é codificada com 15 ou 16 bits, a saber: uma cor de 15 bits utiliza 5 bits para representar o componente vermelho, 5 para o componente verde e 5 para o componente azul, ou seja, Existem 25 – 32 valores possíveis para cada cor, o que dá 32.768 (32 × 32 × 32) cores combinadas. A cor de 16 bits usa 5 bits para representar o componente vermelho, 5 bits para o componente azul e (como o olho humano é mais sensível aos tons verdes) 6 bits para representar o componente verde - existem 64 valores possíveis. Um total de 65.536 (32 × 64 × 32) cores.

LCD Exibições . A maioria dos monitores LCD modernos exibe cores de 18 bits (64 x 64 x 64 = 262.144 combinações). Diferença com truecolor- as telas são compensadas pela oscilação das cores dos pixels entre as cores de 6 bits mais próximas e (ou) imperceptíveis aos olhos hesitante (Inglês) hesitante ), em que as cores que faltam são compostas a partir das existentes, misturando-as.

Cor verdadeira Imagem de 24 bits. Cor verdadeira fornece 16,7 milhões de cores diferentes. Esta cor está mais próxima da percepção humana e é conveniente para processamento de imagens. 24 bits cor verdadeira -color usa 8 bits cada para representar os componentes vermelho, azul e verde, 256 várias opções representações de cores para cada canal, ou um total de 16.777.216 cores (256 × 256 × 256).

A cor de 32 bits é uma descrição incorreta da profundidade da cor. A cor de 32 bits é de 24 bits ( Cor verdadeira ) com um canal adicional de 8 bits que determina a transparência da imagem para cada pixel.

Svsrkh-Truecolor. No final da década de 1990. alguns sistemas gráficos high-end começou a usar mais de 8 bits por canal, como 12 ou 16 bits.

A profundidade de bits da imagem é uma questão comum. Diremos qual opção preferir e por que nem sempre é o caso de mais bitsMultar.

A opinião padrão sobre este assunto é que quanto mais bits, melhor. Mas será que realmente entendemos a diferença entre imagens de 8 e 16 bits? O fotógrafo Nathaniel Dodson explica as diferenças detalhadamente neste vídeo de 12 minutos:

Mais bits, explica Dodson, significa que você tem mais liberdade para trabalhar com cores e tons antes que artefatos como faixas apareçam na imagem.

Se você fotografar em JPEG, estará limitado a uma profundidade de 8 bits, o que permite trabalhar com 256 níveis de cores por canal. Formato CRU pode ser de 12, 14 ou 16 bits, sendo que esta última opção dá 65.536 níveis de cores e tons – ou seja, muito mais liberdade no pós-processamento da imagem. Se você contar em cores, precisará multiplicar os níveis de todos os três canais. 256x256x256 ≈ 16,8 milhões de cores para uma imagem de 8 bits e 65.536x65.536x65.536 ≈ 28 bilhões de cores para uma imagem de 16 bits.

Para visualizar a diferença entre uma imagem de 8 bits e uma de 16 bits, pense na primeira como um edifício de 256 pés de altura – ou seja, 78 metros. A altura do segundo “edifício” (foto de 16 bits) será de 19,3 quilômetros - são 24 torres do Burj Khalifa empilhadas umas sobre as outras.

Observe que você não pode simplesmente abrir uma imagem de 8 bits no Photoshop e “convertê-la” para 16 bits. Ao criar um arquivo de 16 bits, você fornece “espaço” suficiente para armazenar 16 bits de informações. Ao converter uma imagem de 8 bits em uma imagem de 16 bits, você terá 8 bits de “espaço” não utilizado.

Mas a profundidade extra significa um tamanho de arquivo maior – o que significa que a imagem levará mais tempo para ser processada e também exigirá mais espaço de armazenamento.

Em última análise, tudo depende de quanta liberdade você deseja ter no pós-processamento de suas fotos, bem como das capacidades do seu computador.