Mis on värvisügavus ja kuidas see pildikvaliteeti mõjutab?

click fraud protection

Monitori, pildi või video kõige sagedamini reklaamitav funktsioon on eraldusvõime või värskendussagedus. Need pole aga ainsad pildikvaliteedi tegurid. Teine pildikvaliteedi põhiomadus on värvisügavus.

Mida tähendab värvisügavus?

Värvisügavust mõõdetakse bittides ja see kirjeldab bittide arvu, mida kasutatakse iga piksli värvi kuvamiseks. Bitid töötavad binaarselt, nii et iga lisabiti puhul kahekordistub toetatud värvide arv.

Ühebitisel pildil on ainult kaks võimalikku värvi, 2-bitisel pildil on neli värvi, neljabitisel pildil on kuusteist värvi ja nii edasi. Standardne pildi-, video- ja kuvaformaat 2020. aastal on 24-bitine “True color” formaat, seda kasutatakse peaaegu kõigis seadmetes ja koodekites.

True Color sisaldab 8 bitti andmeid iga punase, rohelise ja sinise piksli kohta. Kokkuvõttes on 224või 16 777 216 värvi, mida saab kuvada 24 bitiga. Seda peetakse tõeliseks värviks, kuna inimsilm suudab eristada vaid umbes kümmet miljonit värvi.

Näpunäide. Mõned koodekid toetavad 32-bitist värvi; 8 täiendavat bitti kasutatakse aga ainult "alfa" või läbipaistvuskanalina ja need ei lisa tegelikult ühtegi "uut" värvi, mida võiksime näha.

Probleemid RGB värviruumiga

Enamiku seadmete RGB-värviruumi kujundus ei jaota inimsilm tajutavaid värve ühtlaselt. Siniste ja kollaste jaoks on vähem värvivalikuid kui punaste ja roheliste jaoks, nii et inimesed märkavad suurema tõenäosusega nende värvide puhul triibulist efekti.

Näpunäide. Triibutamine tekib siis, kui värvid, mis peaksid olema eraldi, "sulavad" kokku tooniks, mis pole päris õige, kuna asjade õigeks kuvamiseks pole piisavalt toone. Seda võib põhjustada ka failide tugev tihendamine ja see kuvatakse pildil sakilise serva või täppidena.

Mustade ja hallide kuvamisel seab RGB värviruum kõik kolm värvi samale väärtusele, mis tähendab, et halli tooni on ainult 256. See muudab varjude ja tumedamate piltide triipude tuvastamise tõenäolisemaks.

Vasakul: ribad.
Paremal: silutud hallid toonid.

Tihendusalgoritmid vähendavad üldiselt värvide täpsust, püüdes vähendada pildile kuluvat ruumi – seega eemaldage värvid, mida tõenäoliselt ei kasutata või mida on lihtne asendada, kuid kui eemaldate liiga palju, on pildil triip mõju.