探究8位深度和16位深度区别
Photoshop中8位通道、16位通道、32位通道使用和区别介绍
Photoshop中8位通道、16位通道、32位通道使用和区别介绍
文章介绍Photoshop中8位通道、16位通道、32位通道所代表的意思,以及8位通道和16位通道的几个方便的区别。
1. 8位通道16位通道的位置
ps 8位通道16位通道在菜单中的位置如下:执行“图像——模式——8位通道、16位通道、32位通道”。
2.查看文件属于8位通道、16位通道还是32位通道的方法
当我们在Photoshop中打开一个文件,从文件标题栏可以看出一个文件是8位通道、16位通道还是32位通道。
3.认识ps中8位通道、16位通道的区别
1.工具使用方面
8位通道模式下的photoshop文件,所有命令都可以正常使用。在16位通道、32位通道下面,有些命令将不可用。比如滤镜下面部分命令就无法正常使用。因为大多数滤镜基于8位图像来运算的。
通俗的来说,16位通道比8位通道可以表达的颜色数量要多,不过很多颜色肉眼是看不出来的。人眼能分辨的色彩、亮度差异有限,同样,显示器能再现的色彩、亮度差异也有限,给人的感觉是8位通道和16位通道没有什么差别,实际情况是65536比256能表现更细腻的色彩和明暗层次,如果将图片放大到一定比例,或者经更精密的仪器监测或设备输出,8位和16位之间就能体现出差异了。
专业的来说,所谓的“位”就是位深度。8位通道就是2的8次方即256的颜色阶级,16位通道、32位通道也是以此类推。
位即位深亦称作“位分辨率”,代表一幅图像中包含的二进制位的数量。这些位表示了能够显示或打印的黑/白,灰度以及彩色的色彩。
颜色位数测试题及答案
颜色位数测试题及答案
一、选择题
1. 颜色位数是指什么?
A. 显示器能显示的颜色数量
B. 打印机能打印的颜色数量
C. 显示器或打印机能显示或打印的颜色深度
D. 显示器的分辨率
2. 8位颜色和16位颜色的主要区别是什么?
A. 16位颜色比8位颜色更亮
B. 16位颜色比8位颜色更暗
C. 16位颜色比8位颜色能显示更多的颜色
D. 16位颜色比8位颜色更省电
3. 如果一个显示器支持24位颜色,这意味着什么?
A. 显示器可以显示24种不同的颜色
B. 显示器可以显示2^24种不同的颜色
C. 显示器可以显示24位的高清视频
D. 显示器可以显示24位的高分辨率图像
二、填空题
4. 颜色位数越高,_______越丰富,图像越逼真。
5. 在颜色位数中,“位”指的是_______的位数。
三、简答题
6. 请简述32位颜色和16位颜色在显示效果上的主要区别。
四、判断题
7. 显示器支持的颜色位数越高,显示的图像就越清晰。()
答案:
一、
1. C
2. C
3. B
二、
4. 色彩
5. 颜色信息
三、
6. 32位颜色比16位颜色能显示更多的颜色,通常32位颜色包含一个额外的8位用于透明度(Alpha通道),而16位颜色通常只包含红、绿、蓝三个颜色通道,每个通道5位,总共能显示65536种颜色。32位颜色能提供更丰富的色彩和更细腻的渐变效果。
四、
7. ×(显示器的清晰度还受到分辨率等其他因素的影响)
8bit位深度
8bit位深度
8位深度图像,是一种标准位深度图像,它建立在8位每通道的颜色模式。它是流行的图
像格式,并被广泛使用在数字图像处理、Web图像,计算机图形处理等领域。
位深度是控制着RGB颜色表示多少种不同色彩的精度,它是个标准来描述图像清晰度,
比特深度也叫色深度,以位数(bit)来表示。不同的位深度下,是由一定数目色彩数(2^位深度)决定的:
8位深度图像不仅具有有效的颜色空间,而且还提供了易于处理、存储和传输的文件格式。有了8位深度图像,你可以使用多种图片格式,如JPG、GIF、PNG等,以把图片发布在
网上,一般建议优先使用JPEG格式,它比GIF格式占用更少的存储空间,提供更高的图
像质量。
此外,8位深度图像还可以用于图像处理中的图像压缩技术,因为它可以有效地减少数据量,更快地传输,提高了灵活性和可用性。
8位深度图像的缺点在于其颜色范围及精度偏低,一般不能满足高级图形处理的要求。例如,电影制作中的视觉特效中常常需要使用更高的图像质量,所以,选择此图像时要注意图片应用以及质量要求。
综上所述,8位深度图像是一种强大的颜色模式,许多当前应用程序,如网页图像制作、Word文件背景图像、PowerPoint演示文稿等,均使用8位深度图像格式。特定应用程序中可以使用更高位深度的图像,但在常见图像处理场景中,8位深度图像都能满足要求。
8bit 颜色深度
8bit 颜色深度
8位颜色深度是指计算机中每个像素可以表示的不同颜色数量。在8位颜色深度下,可以表示的颜色数量为256种。这篇文章将探讨8位颜色深度的应用和影响。
一、8位颜色深度的定义
颜色深度是指计算机中用于表示每个像素的比特数。在8位颜色深度下,每个像素使用8个比特来表示颜色,因此可以表示的颜色数量为2的8次方,即256种不同的颜色。这种颜色深度通常用于早期计算机系统和一些低性能设备,如老式游戏机和电子表。
二、8位颜色深度的应用
1. 图像处理:在8位颜色深度下,图像的颜色信息较为有限,但仍可以应用于一些简单的图像处理任务,如图像压缩和颜色调整。通过对像素的颜色值进行调整和重新映射,可以改变图像的外观和颜色分布。
2. 游戏开发:在早期的游戏开发中,8位颜色深度是常见的选择。虽然颜色数量有限,但游戏开发者可以通过巧妙地运用调色板技术,实现丰富多样的图像效果。这种限制带来的挑战也促使开发者发挥创造力,设计出独特的游戏风格。
3. 界面设计:在一些简单的界面设计中,8位颜色深度足以满足需求。它可以用于设计简单的图标和按钮,并通过颜色的选择和搭配,
使界面看起来更加美观和舒适。
4. 文字渲染:虽然8位颜色深度对于图像表示有一定限制,但对于文字渲染来说却足够了。通过合理的字体选择和颜色搭配,可以实现清晰易读的文字显示效果。
三、8位颜色深度的优缺点
1. 优点:
- 节省存储空间:相比较更高位的颜色深度,8位颜色深度所需的存储空间更小,适合在存储资源有限的环境下使用。
- 适用于简单图像:对于一些简单的图像,8位颜色深度已经足够表达其主要特征,同时也可以减少图像文件的大小。
解析位深度与颜色深度的关系及应用
解析位深度与颜色深度的关系及应用
摘要了解和掌握位深度与颜色深度的关系是十分重要的,位深度越深,可显示的色彩范围越广,在影视的后期制作及图片色彩处理中具有着十分重要的意义。
关键词位深度;颜色深度;
什么是位深度(bit depth):计算机是以二进制为单位的,采用二进制形式表示数据和指令,计算机里的存储芯片只能识别高低电平(0或1,这里的0和1分别代表低电平、高电平),计算机图形学领域表示在点阵图或者视频帧缓冲区中储存1像素的颜色所用的位数,它也称为位/像素。现在的普通计算机都支持8位的,(这里所讲的8位是计算机存储芯片所决定的)也就是说有8个01进行排列组合,排列组合的结果有28=256个。每个存储1像素的单元一般可存放8位二进制数(字节编址)。我们把每个存储单元可存放的二进幂指数称为深度。
例如:{计算机都支持8位,它的位深度就是8 (bit depth)}
什么是颜色深度(color deep):颜色深度是用「n位颜色」来说明的。若颜色深度是n位,即有2n种颜色选择,而储存每像素所用的位数目就是n。
我们把n位称为颜色深度(color deep)。
我们知道常见的色彩模式有LAB模式、HSB模式、RGB模式、CMYK模式,不同模式对应着不同的媒介。
LAB模式对应是大自然色体范围。
HSB模式对应是人体肉眼色体范围。
RGB模式对应是电视、电脑色体范围。
CMYK模式对应是印刷色体范围。
彩色深度标准通常有以下几种:
8位色,每个像素所能显示的彩色数为2的8次方,即256种颜色。
16位增强色,16位彩色,每个像素所能显示的彩色数为2的16次方,即65536种颜色。
位深度和量化位数
位深度和量化位数
位深度和量化位数是数字信号处理中非常重要的概念。位深度表示一个数字信号的精度,也可以理解为信号的分辨率。量化位数则表示将连续信号转换为离散信号时,所使用的二进制位数。
位深度是衡量数字信号精度的一个重要指标。位深度越高,信号的精度越高,可以表示更多的细节。位深度通常以比特(bit)为单位进行表示。比特是计算机中最小的存储单位,它可以表示两个状态,即0和1。位深度为n的数字信号可以表示2^n个不同的状态,因此可以表示的细节和动态范围也更大。常见的位深度有8位、16位、24位和32位等。
量化位数是将连续信号转换为离散信号时的位数。在数字信号处理中,连续信号需要经过采样和量化两个过程才能变为离散信号。采样是将连续信号在时间上离散化,而量化则是将连续信号在幅度上离散化。量化位数决定了离散信号的幅度精度。量化位数越高,离散信号的幅度精度越高,可以表示更多的细节。常见的量化位数有
8位、16位和24位等。
位深度和量化位数在音频和视频领域有着重要的应用。在音频领域,位深度决定了音频信号的动态范围和噪音水平。位深度越高,音频信号的动态范围越广,噪音水平越低。因此,高位深度的音频信号更能保留原始音频的细节和动态范围。在视频领域,位深度决定了
图像的色彩精度。位深度越高,图像的色彩层次越丰富,颜色过渡越平滑。量化位数则决定了图像的亮度和对比度。高量化位数可以保留更多的细节和纹理。
在数字信号处理中,位深度和量化位数的选择需要根据具体的应用需求和硬件条件来决定。较高的位深度和量化位数可以提供更高的信号质量,但同时也需要更大的存储空间和处理能力。因此,在实际应用中需要在信号质量和硬件资源之间进行权衡。
bmp对齐规则
bmp对齐规则
BMP对齐规则
BMP(Bitmap)是一种用于储存图像的文件格式,它将图像数据以像素点的形式存储。在BMP文件中,图像的像素点是按照行和列的方式排列的。为了方便图像的处理和显示,BMP对齐规则被引入,它规定了图像数据在文件中的存储方式和对齐方式。
BMP对齐规则主要包括像素对齐和行对齐两个方面。
1. 像素对齐
在BMP文件中,每个像素点的表示需要占用一定的字节空间。根据像素的位深度,每个像素点可以占用1、4、8、16、24或32位。为了高效地处理这些像素,需要将它们按照一定的规则进行对齐,以减少内存访问的次数,提高处理效率。
对于位深度为1、4、8的像素点,它们的字节对齐规则如下:
- 1位深度的像素点占用1位,即一个像素点占用1/8字节;
- 4位深度的像素点占用4位,即一个像素点占用1/2字节;
- 8位深度的像素点占用8位,即一个像素点占用1字节。
对于位深度大于8的像素点,它们的字节对齐规则如下:
- 16位深度的像素点占用16位,即一个像素点占用2字节;
- 24位深度的像素点占用24位,即一个像素点占用3字节;
- 32位深度的像素点占用32位,即一个像素点占用4字节。
2. 行对齐
除了像素对齐外,BMP文件还需要进行行对齐,以保证每一行像素点的起始地址都满足对齐要求。行对齐的规则是,每一行的像素点数目必须是4的倍数,如果不满足,则需要在行末添加填充字节。行对齐的目的是为了保证内存的读取效率。当像素点数目不满足4的倍数时,读取内存的操作会比较复杂,需要进行额外的计算。而通过添加填充字节,可以使每一行的像素点数目都满足对齐要求,从而简化内存的读取操作,提高读取效率。
位图和位深
我们知道在图像中,各像素的颜色信息是用二进制位数来描述的。
颜色位深度就是指存储每个像素所用的二进制位数,图像的颜色位深度直接影响它能支持的颜色数。
如果用a来表示图像的颜色位深度,那么该图像能够支持的颜色数为2的a次方。图像的颜色位深度通常有1位、4位、8位、16位和24位之分。
1位的图像最多可由两种颜色组成在1位图像中每个像素的颜色只能是黑或白
一个8位的图像,256种颜色颜色或256级灰阶,每个像素可能是256种颜色中的任意一种
一个16位的图像包含65536种颜色
一个32位的图像包含 2的32次方种颜色
这里说的8位、16位,与我们一般情况下说的24位图像、32位图像不是一回事!这里的8位和16位,指的是图像中的一个通道的位深,
比如8位RGB,一个R通道有2的8次方个灰度级;
16位RGB,一个R通道里有2的16次方个灰度级;
8位RGB三个通道组成24位(3×8=24)图像,即是我们通常说的24位图像;16位RGB三个通道组成48位(3×16=48)图像(除了特殊的场合外,你不必去使用48位图像,它不是没用,但它是在极端情况下使用的,这是在目前来说)。我们常见的8位通道RGB图像,3个通道共24位,即一张24位RGB图像里可表现大约1670万种颜色;
而16位通道RGB图像,3个通道共48位,2的48次方是多少种颜色,可以算一下。
这不包括RGB能支持的一个透明度ALPHA通道,不算CMYK共4个通道
颜色深度
颜色深度(Color Depth)用来度量图像中有多少颜色信息可用于显示或打印像素,其单位是“位(Bit)”,所以颜色深度有时也称为位深度。常用的颜色深度是1位、8位、24位和32位。1位有两个可能的数值:0或1。较大的颜色深度(每像素信息的位数更多)意味着数字图像具有较多的可用颜色和较精确的颜色表示。
因为一个1位的图像包含21种颜色,所以1位的图像最多可由两种颜色组成。在1位图像中,每个像素的颜色只能是黑或白(见图1-3);一个8位的图像包含28种颜色,或256级灰阶,每个像素可能是256种颜色中的任意一种;一个24位的图像包含1670万(2^24)种颜色;一个32位的图像包含2^32种颜色,但很少这样讲,这是因为32位的图像可能是一个具有Alpha通道的24位图像,也可能是CMYK色彩模式的图像,这两种情况下的图像都包含有4个8位的通道。图像色彩模式和色彩深度是相关联的(一个RGB图像和一个CMYK图像都可以是32位,但不总是这种情况)。
下表列出了常见的色彩深度、颜色数量和色彩模式的
关系。
色彩深度颜色数量色彩模式
1位2(黑白)位图
8位256 索引颜色
16位65536 灰度,16位/通道
24位16.7百万RGB
32位CMYK,RGB
48位RGB,16位/通道
32位的图像也可以是黑白的,那么只有两种颜色了
ps中图像模式及其特点
图像模式
1、位图模式位图模式是一位深度的图像。它只是黑和白两种颜色。它可以由扫描或置入黑色的矢量线条图像生成,也能由灰度模式或双色调模式转换而成。其他图像模式不能直接转换为位图模式。
2、灰度模式灰度模式是8位深度的图像模式。也就是28,28=256,在全黑和全白之间插有254个灰度等级的颜色来描绘灰度模式的图像。所有模式的图像都能换成灰度模式,甚至位图也可转换为灰度模式。Photoshop几乎所有的功能都支持灰度模式。
3、双色调模式双色调模式不是单个的图像模式,而是一个分类。它仅仅是单色调、双色调、三色调和四色调的一个统称。双色调模式只有一个通道。双色调模式和位图模式一样,也只有灰度模式才能转换。
4、RGB模式RGB模式是数码图像中最重要的一个模式,Photoshop的全部功能都支持它,因为Photoshop就是以它为基础来开发的。现实屏上现实的颜色是RGB模式,电视屏幕也是RGB模式,所不同的它不是用数码而是用电平来描述的。扫描仪和数码相机都是捕捉RGB图像信息的。RGB模式是相加的模式,当RGB都达到最大值时,三色合成便成白色。RGB模式是24位颜色深度。它共有三个通道,每个通道都有8位深度。三个通道合成一起可生成一千六百七十七万种颜色,我们也称之谓“真彩色”。
5、CMYK模式CMYK模式是用来打印或印刷的模式,它是相减的模式,当CMY三值达到最大值时,在理论上应为黑色,但实际上因颜料的关系,呈显的不是黑色,而是深褐色。为弥补这个问题,加进了黑色K。由于加了黑色,CMYK共有四个通道,正因为如此,对于同一个图像文件来说,CMYK模式比RGB模式的信息量要大四分之一。RGB 模式的色域范围比CMYK模式大。因为印刷颜料在印刷过程中不能重现RGB色彩。CMY 和RGB为互补色。C-青色:由G-绿色和B-蓝色合成,其中没有R-红色成份;M-粉色:由R-绿色和B-蓝色合成,其中没有G-绿色成份;Y-黄色:由R-绿色和G-蓝色合成,其中没有B-黄色成份;CMYK模式不能转换为索引模式。Photoshop的大部分功能不支持CMYK模式
计算机视觉技术练习(习题卷1)
计算机视觉技术练习(习题卷1)
第1部分:单项选择题,共67题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]逆光拍照时,人脸比较暗,使用伽马矫正对图像进行增强达到逆光也清晰的效果,γ的取值可以选择?()
A)0
B)0.5
C)1
D)2
答案:B
解析:
2.[单选题]阅读以下文字:假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型,训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成,而训练目标是检测出每种车辆的名称(车辆共有10种类型)。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题,问题数据集中仅包含一种车(福特野马)而目标变为定位车辆在照片中的位置。
A)除去神经网络中的最后一层,冻结所有层然后重新训练
B)对神经网络中的最后几层进行微调,同时将最后一层(分类层)更改为回归层
C)使用新的数据集重新训练模型
D)所有答案均不对
答案:B
解析:
3.[单选题]在无人机输电线路巡检中以及变电站机器人巡检工作中,基于相关()服务能力,实现设备缺陷、隐患智能辨识。
A)声纹识别
B)自然语言处理
C)语音识别
D)图像识别
答案:D
解析:
4.[单选题]坐标为(21,13)和坐标为(22,12)的两个像素在空间上存在什么邻接关系?
A)不存在邻接关系
B)对角邻接
C)8-邻接
D)4-邻接
答案:B
解析:
5.[单选题]图像识别是以图像的主要( )为基础的
A)元素
B)像素
C)特征
D)部件
答案:C
A)双线性内插法
B)三次多项式
C)最近邻元法
D)三次内插法
答案:B
解析:
7.[单选题]经自动标注工具处理后的图像样本状态包括已标注和()?
人工智能基础(习题卷40)
人工智能基础(习题卷40)
第1部分:单项选择题,共50题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]对于 Eye-in-Hand ,求取的是机器人工具坐标系与( )之间的关系。
A)视觉传感器坐标系
B)工件坐标系
C)机器人坐标系
D 世界坐标系
答案:C
解析:
2.[单选题]什么命令显示所有装载的模块?
A)lsmod
B)dirmod
C)modules
D)Modlist
答案:A
解析:
3.[单选题]使用【while条件循环】时i赋初值为0,条件为i
A)0
B)1
C)2
D)3
答案:C
解析:
4.[单选题]()不是最近邻分类器的特点。
A)它使用具体的训练实例进行预测,不必维护源自数据的模型
B)分类一个测试样例开销艮大
C)最近邻分类器基于全局信息进行预测
D)可以生产任意形状的决策边界
答案:C
解析:k近邻中的近邻指的是距离待预测数据的数据点,而k近邻指的是取距k近的前 几个数据点,并非基于全局信息进行预测。
5.[单选题]多旋翼无人机的动力电机调速不采用( )的方法调速。
A)电枢供电电压
B)改变电机主磁通
C)改变电枢回路总电阻
D)改变外接电阻
答案:D
解析:
A)升级
B)发展
C)运营
D)管理
答案:D
解析:
7.[单选题]下面关于随机森林和集成学习的说法,正确的是()
A)随机森林只能用于解决分类问题
B)集成学习通过构建多个模型,并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来,作为最终的预测结果,提高分类问题的准确率
C)随机森林由随机数量的决策树组成
D)随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择不是随机的
答案:B
16bit颜色转8bit
16bit颜色转8bit
在我们生活和工作中,图像处理与设计是不可或缺的。图像的色彩模式是衡量图像颜色数量和深度的标准。常见的色彩模式有16位和8位。本文将介绍如何将16位颜色转换为8位颜色,以及相关原理、优势和实际应用。
一、16位颜色概述
16位颜色指的是图像中的每个像素可以用16位二进制数表示,从而表达出256种颜色(2的16次方)。这种色彩模式适用于对颜色深度要求较高的场景,如专业图像处理、游戏等。然而,16位颜色的图像文件较大,不利于存储和传输。
二、转换原理与方法
1.原理:16位颜色转换为8位颜色,实际上就是将每个像素的颜色信息进行简化。具体来说,就是将16位二进制数压缩为8位二进制数表示。
2.方法:
(1)线性缩放:将16位颜色值按比例缩小到8位范围内,通常采用线性插值方法。
(2)分段线性插值:根据颜色区域的分布,将16位颜色值划分为若干段,然后对每段进行线性插值,最后合成8位颜色值。
三、8位颜色的优势与应用
1.优势:8位颜色相较于16位颜色,具有更高的存储和传输效率,同时颜色表现力也足够满足日常需求。8位颜色可以表达256种颜色(2的8次方),适用于大部分图像处理和设计场景。
2.应用:8位颜色广泛应用于网页设计、图片编辑、游戏开发等领域。特别是在游戏开发中,8位颜色可以实现较低分辨率的图像,以适应不同设备的显示效果。
四、转换工具与实战案例
1.转换工具:市面上有很多图像处理软件支持16位颜色转换为8位颜色,如Adobe Photoshop、GIMP等。此外,也有一些在线转换工具,如Image Converter、PicMonkey等。
探究8位深度和16位深度区别
探究8位深度和16位深度区别
探究8位和16位深度到底有什么区别?
2016年6⽉10⽇(2020年往后此⽂估计意义不⼤)
前⾔:
本⽂仅代表个⼈观点,你可以选择相信或不信,但本⼈不承担由此产⽣的后果。
⽬前绝⼤多数相机都⽀持保存raw格式的照⽚。甚⾄连⼀些⼿机也是如此(如三星Noto5)。⼤多数⼈都会有⼀个印象:raw⽐jpg⾼级。但是他妈的到底⾼级在哪⾥,其实就是raw能记录⽐8位深度(以下简称位)更多的位深度。在此仅讨论8位和16位。
测试平台:
⼀、计算机图像的表⽰⽅法(来⾃百度百科)。
1.1什么是位深度?
翻译成⼈话就是:位深度和通道没多⼤关系,只是颜⾊的⼀种表⽰⽅法。此处不讨论(假如有这么⼀个⿊⽩的专⾊通道)只看⿊⽩图像的话,只有两种颜⾊,⿊和⽩。计算机上的⽩⾊就是数字255.纯⿊⾊就是0。不⿊不⽩灰⾊就是介于0~255之间的数。
那rgb模式的图像来说,8位的图像每⼀个像素是有三个通道的信息组成。其实就是三个0~255之间的数字。通过计算机的特殊计算得到⼀个单⼀的颜⾊。1字节(Byte)= 8位(bit)那么每个像素的信息量就是2的(8x3)次⽅bit。
那么分辨率为1x1像素的8位的图像就应该是:1*1*8*3=24bit=3字节
16位深度就⽐较好理解了。
每个像素每通道可以记录2的16次⽅种信息。那么他的体积就是8位图像的2倍。(photoshop
中的⼤⼩是未经压缩的)压缩原理我理解就是表⽰⽅法的简化。
⽐如数列2222222222占表⽰成10个位置。2x10占4个位置。就节约了6个位置。此处不再讨论。
颜色深度的单位
颜色深度的单位
颜色深度是指图像中每个像素的颜色信息所包含的位数,也可以理解为颜色的细腻程度。常见的颜色深度单位有8位、16位、24位和32位。
8位颜色深度可以表示256种颜色,具体包括2^8=256种不同的颜色组合。在计算机图形中,8位颜色深度通常用于低色彩要求的图像,如简单的图标、按钮等。由于颜色种类较少,图像的色彩过渡比较突兀,细节表现较差。
16位颜色深度可以表示65536种颜色,即2^16=65536种不同的颜色组合。16位颜色深度通常用于较为常见的图像,如网页中的图片、动画等。相比于8位颜色深度,16位颜色深度的图像色彩过渡更加平滑,细节表现也有所提升。
24位颜色深度可以表示16777216种颜色,即2^24=16777216种不同的颜色组合。24位颜色深度是目前大多数计算机图形中常用的颜色深度,它能够提供非常精细的色彩表现能力。通过使用24位颜色深度,图像的色彩过渡非常平滑,细节表现非常细腻。
32位颜色深度与24位颜色深度类似,但多出来的8位用于表示图像中的透明度信息。32位颜色深度通常用于需要透明效果的图像,如半透明的图标、按钮等。透明度信息的加入使得图像能够更好地与背景进行融合,呈现出更加自然的效果。
不同颜色深度的选择主要取决于图像的需求和应用场景。对于简单的图标、按钮等,8位颜色深度已经足够,可以有效减小图像文件的大小。对于需要更好色彩过渡和细节表现的图像,选择16位或24位颜色深度更为合适。而对于需要透明效果的图像,32位颜色深度则是不可或缺的选择。
颜色深度是图像色彩细腻程度的度量单位,不同的颜色深度可以提供不同的色彩表现能力。在选择颜色深度时,需要根据图像的需求和应用场景来进行选择,以达到最佳的视觉效果。
模式中的8位和16位有什么区别
在photo shop中,模式中的8位和16位有什么区别?各有什么优点?
色域
指电脑上色彩显示的范围
上面的数字都是指2的指数
即可显示从〇到2的若干次的色彩变化
另外,16 位/ 通道的图像只能使用下列P hotos hop 工具和命令:
选框、套索、裁切、测量、缩放、抓手、钢笔、吸管、历史记录画笔、切片、颜色取样器、仿制图章工具、修复画笔工具和修补工具以及钢笔和形状工具(只用于绘制工作路径)。
复制、羽化、修改、色阶、自动色阶、自动对比度、自动颜色、曲线、直方图、色相/ 饱和度、亮度/对比度、色彩平衡、色调均化、反相、通道混合器、渐
变映射、图像大小、画布大小、变换选区和旋转画布命令以及一组有限的滤镜。位深度 -- 称为“像素深度”或“颜色深度”,用来度量图像中有多少颜色信息可用于显示或打印像素。较大的位深度(每像素信息的位数更多)意味着数字图像具有较多的可用颜色和较精确的颜色表示。例如,位深度为 1的像素有两个可能的值:黑色和白色。而位深度为 8的像素有28 或256 个可能的值。位深度为24 的像素有 224 或大约 1,600 万个可能的值。常用的位深度值范围为1 到64 位/像素。大多数情况下,Lab、R GB、灰度和CMYK图像的每个颜色通道包含 8位数据。这将转换为24 位Lab 位深度(8位 x 3通道);24 位RGB 位深度(8位 x 3
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探究8位和16位深度到底有什么区别?
2016年6月10日(2020年往后此文估计意义不大)
前言:
本文仅代表个人观点,你可以选择相信或不信,但本人不承担由此产生的后果。
目前绝大多数相机都支持保存raw格式的照片。甚至连一些手机也是如此(如三星Noto5)。大多数人都会有一个印象:raw比jpg高级。但是他妈的到底高级在哪里,其实就是raw能记录比8位深度(以下简称位)更多的位深度。在此仅讨论8位和16位。
测试平台:
一、计算机图像的表示方法(来自百度百科)。
1.1什么是位深度?
翻译成人话就是:位深度和通道没多大关系,只是颜色的一种表示方法。此处不讨论(假如有这么一个黑白的专色通道)只看黑白图像的话,只有两种颜色,黑和白。计算机上的白色就是数字255.纯黑色就是0。不黑不白灰色就是介于0~255之间的数。
那rgb模式的图像来说,8位的图像每一个像素是有三个通道的信息组成。其实就是三个0~255之间的数字。通过计算机的特殊计算得到一个单一的颜色。1字节(Byte)= 8位(bit)那么每个像素的信息量就是2的(8x3)次方bit。
那么分辨率为1x1像素的8位的图像就应该是:1*1*8*3=24bit=3字节
16位深度就比较好理解了。
每个像素每通道可以记录2的16次方种信息。那么他的体积就是8位图像的2倍。(photoshop
中的大小是未经压缩的)压缩原理我理解就是表示方法的简化。
比如数列2222222222占表示成10个位置。2x10占4个位置。就节约了6个位置。此处不再讨论。
1.2那么16位优势到底在哪里?
一般人眼很难看出1/256亮度的变化。何况256的平方分之一。所以通常显示器只能显示256个灰阶。16777216种颜色。
以前在网上看到,16位比8位图像更细腻,是不正确的。比如下面这个。
有条件的可以试一下8位图像和16位看起来是没有任何区别的。因为16位图像有255/256都被隐藏了。
比如8位的图像是数列A:1,2,4,2。16位位数列B:1.25, 2.36,3.85、2.16.显示器说:只能保留整数
数列A说:1242,数列B说:1242。
在自然界的颜色是不止256个色阶的。因为将亮度A和亮度B之间可以插入无数个中间值。然而在计算机图像中却只能显示256个灰阶。比如你无法直视正午的太阳。而在显示器上看却没事。因为显示器只是模拟太阳并没有正真的太阳那么亮。
同样相机也不能完全记录这些亮度差别极大的信息。只能尽可能多。这时,16位就显示出优势了。
二、实验对比
2.1理论实验
实验步骤:1新建图像100x256(8位)
2新建动作
3渐变填充黑到白
4新建选区固定大小100x4像素
5通过选区新建图层ctrl+j
6调整色阶使最暗处位0最亮位255 7 新建16图像重复上诉步骤。
结果如下:
由上图可见8位已经出现了各种彩色噪点,而16位却是纯净的灰色。
原因分析(接上文):在上述步骤中,ps中间那四排站出来,散开10倍距离,中间空出的位置自己补充。16位图像说:原来这里的是1.25。放大10倍是12.5。1.25, 23.6,38.5、21.6.
8位图像说:原来这里没人,现在要无中生有一个。妈蛋那就随便整了。68、94、81@~^$……
比喻可能不太恰当,但大概就这意思。计算机不是人工智能,它不能揣摩人的意图。就不能凭空创造完全符合现实的信息。
2.2实物实验
正常调整阴影高光
实物实验2
实物实验3
总结:1、16位在不后期的情况下没有用处。后期的话如果调整前后色阶值没有差过2个数量级是看不出明显效果的。只有在宽容度超过一定范围内估计会体现出优势。但还是没有HDR来得实在。没有必要神话16bit甚至32bit。或者raw。建议使用raw环境。夜景、逆光、宽容度过大而且没带脚架时候。
2、通过最后一个实验可以看出曝光不足可以挽救,曝光过度则玩完。
3、由于技术水品有限。疏漏之处在所难免。希望你能够及时指出。以免误人子弟另外。如果你知道
为什么这里是14,请转告我,在此感谢。