Наслаждайтесь миллиардами цветов с 10-битным HEVC / Хабр
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.
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
265/HEVCПолезные ссылки
- Поддержка глубокого цвета в Intel Graphics
- Видео кодек VP9
- Рекомендация ITU-R BT.2020-2
- 10-bit and 16-bit YUV видео форматы
- Достижение высокого качества и производительности HEVC с Intel Media Server Studio
- Бесплатные потоки H.265/HEVC
- Пример программы, реализующей 10-битное HEVC кодирование
19.Пиксель. Битовая глубина, определение числа доступных цветов в компьютерной графике. Элементы (объекты) векторной графики.
Средства для создания векторных изображений.1. Пиксели Битовая глубина, определение числа доступных цветов в компьютерной графике.
Изображение на экране состоит из маленьких ячеек. Каждая из них может иметь определенный цвет. Такая ячейка получила название пикселя (pixel). Совокупность пикселов составляет матрицу и образует изображение на экране. В зависимости от модели монитора параметры матрицы в пикселях могут изменяться: 640х480, 800х600, 1024х768, 1600х1200…
Величина матрицы не влияет на физический размер экрана и не зависит от него. Чем больше матрица на одном и том же экране, тем размер ячейки меньше, а, стало быть, качество изображения лучше.
Следует четко различать:
• разрешение экрана
• разрешение печатающего устройства
• разрешение изображения .
Битовая
глубина определяет количество информации о
цвете, доступное для каждого пиксела
изображения.
Чем больше битов информации
о цвете выделено на каждый пиксел, тем
больше количество доступных цветов и
точнее их отображение. Например,
изображение с битовой глубиной 1 содержит
пикселы с двумя возможными значениями
цветов: черным и белым. Изображение с
битовой глубиной 8 может содержать 28
или 256 различных значений цвета.
Изображения в режиме градаций серого
с битовой глубиной 8 могут содержать
256 различных значений серого цвета.
RGB-изображения
составлены их трех цветовых каналов.
RGB-изображение
c
битовой глубиной 8 может содержать 256
различных значений для каждого канала,
то есть всего может быть представлено
более 16 миллионов цветовых значений.
RGB-изображения
с 8-битными каналами иногда называют
24-битными изображениями (8 бит x
3 канала = 24 бита данных на каждый пиксел).
Кроме изображений с 8-битными каналами,
Photoshop
может обрабатывать изображения с 16- или
32-битными каналами. Изображения с
32-битными каналами называются также
изображениями с расширенным динамическим
диапазоном (HDR-изображениями).
Элементы (объекты) векторной графики. Объекты и их атрибуты
Основным логическим элементом векторной графики является геометрический объект. В качестве объекта принимаются простые геометрические фигуры (так называемые примитивы – прямоугольник, окружность, эллипс, линия), составные фигуры или фигуры, построенные из примитивов, цветовые заливки, в том числе градиенты.
Важным объектом векторной графики является сплайн. Сплайн – это кривая, посредством которой описывается та или иная геометрическая фигура. На сплайнах построены современные шрифты TryeType и PostScript.
Объекты векторной графики легко трансформируются и модифицируются, что не оказывает практически никакого влияния на качество изображения. Масштабирование, поворот, искривление могут быть сведены к паре–тройке элементарных преобразований над векторами.
Если
в растровой графике базовым элементом
изображения является точка, то в векторной
графике – линия.
Линия описывается
математически как единый объект, и
потому объем данных для отображения
объекта средствами векторной графики
существенно меньше, чем в растровой
графике.
Линия – элементарный объект векторной графики. Как и любой объект, линия обладает свойствами: формой (прямая, кривая), толщиной, цветом, начертанием (сплошная, пунктирная). Замкнутые линии приобретают свойство заполнения. Охватываемое ими пространство может быть заполнено другими объектами (текстуры, карты) или выбранным цветом. Простейшая незамкнутая линия ограничена двумя точками, именуемыми узлами. Узлы также имеют свойства, параметры которых влияют на форму конца линии и характер сопряжения с другими объектами. Все прочие объекты векторной графики составляются из линий. Например, куб можно составить из шести связанных прямоугольников, каждый из которых, в свою очередь, образован четырьмя связанными линиями.
Средства для создания векторных изображений
В
настоящее время создано множество
пакетов иллюстративной графики, которые
содержат простые в применении, развитые
и мощные инструментальные средства
векторной графики, предназначенной как
для подготовки материалов к печати, так
и для создания страниц в Интернете.
Пакеты векторной или иллюстративной графики всегда основывались на объектно–ориентированном подходе, позволяющем рисовать контуры объектов, а затем закрашивать их или заполнять узорами.
В Microsoft Office предусмотрена линейка заданий, содержащая множество вариантов выбора для создания рисунков, логотипов и текста при работе с разными приложениями, а галерея WordArt предоставляет интересные и цветные стили текста, которыми можно пользоваться для заголовков или ярлыков.
Редакторы векторной графики:
Corel Draw
Пакет
CorelDraw всегда производит сильное
впечатление. В комплект фирма Corel включила
множество программ, в том числе Corel
Photo–Paint. Новый пакет располагает бесспорно
самым мощным инструментарием среди
всех программ обзора, а при этом по
сравнению с предыдущей версией интерфейс
стал проще, а инструментальные средства
рисования и редактирования узлов –
более гибкими.
Однако что касается новых
функций, в частности подготовки публикаций
для Web, то здесь CorelDraw
уступает CorelXara.
Adobe Illustrator
Corel Xara
CorelXara – служит в первую очередь для создания графического изображения на странице за один раз и формирования блока текста за один раз. Программа позволяет выполнять с рисунками, градиентным заполнением, изображениями и диапозитивами такие действия, о которых вы могли только мечтать. Хотя Corel рекламирует CorelXara как дополнение к CorelDraw 7 для создания графики Web, по существу благодаря высокой производительности, средствам для работы с Web и специализированному инструментарию CorelXara превосходит CorelDraw во многих отношениях. Благодаря возможностям масштабирования векторной графики и текстурам растровых изображений двумерные объекты начинают все более напоминать трехмерные.
Canvas
Пытаясь
объединить возможности рисования,
создания растровых изображений,
редактирования и верстки страниц в
одной программе, фирма Deneba Systems разработала
пакет Canvas, который, реализуя многочисленные
функции, ни одну из них не может выполнить
безупречно.
Canvas, при всех честолюбивых замыслах его разработчиков, не может считаться полноценным пакетом иллюстративной графики. И хотя утверждается, что Canvas объединяет в себе множество возможностей, на самом деле вам уже в самом начале потребуется выбрать тип документа, который вы собираетесь создавать.
Важным преимуществом программ векторной графики является развитые средства интеграции изображений и текста, единый подход к ним. Поэтому программы векторной графики незаменимы в области дизайна, технического рисования, для чертежно–графических и оформительских работ.
Дополнительные 3 вопроса
Алгоритм вывода прямой линии
Поскольку
экран растрового дисплея с электронно-лучевой
трубкой (ЭЛТ) можно рассматривать как
матрицу дискретных элементов (пикселов),
каждый из которых может быть подсвечен,
нельзя непосредственно провести отрезок
из одной точки в другую. Процесс
определения пикселов, наилучшим образом
аппроксимирующих заданный отрезок,
называется разложением в растр.
В
сочетании с процессом построчной
визуализации изображения он известен
как преобразование растровой развертки.
Для горизонтальных, вертикальных и
наклоненных под углом 45°. отрезков выбор
растровых элементов очевиден. При любой
другой ориентации выбрать нужные пикселы
труднее. Общие требования к алгоритмам
вычерчивания отрезков следующие: Отрезки
должны выглядеть прямыми, начинаться
и заканчиваться в заданных точках,
яркость вдоль отрезка должна быть
постоянной и не зависеть от длины и
наклона, рисовать нужно быстро.
Алгоритм Брезенхема.
Хотя
алгоритм Брезенхема был первоначально
разработан для цифровых графопостроителей,
однако он в равной степени подходит для
использования растровыми устройствами
с ЭЛТ. Алгоритм выбирает оптимальные
растровые координаты для представления
отрезка. В процессе работы одна из
координат — либо x, либо y (в зависиимости
от углового коэффициента) — изменяется
на единицу. Изменение другой координаты
(на 0 или 1) зависит от расстояния между
действительным положением отрезка и
ближайшими координатами сетки.
Такое
расстояние мы назовем ошибкой.
Алгоритм Брезенхема для генерации окружности.
В
растр нужно разлагать не только линейные,
но и другие, более сложные функции.
Разложению конических сечений, т. е.
окружностей, эллипсов, парабол, гипербол,
было посвящено значительное число работ
. Наибольшее внимание, разумеется,
уделено окружности. Один из наиболее
эффективных и простых для понимания
алгоритмов генерации окружности
принадлежит Брезенхему . Для начала
заметим, что необходимо сгенерировать
только одну восьмую часть окружности.
Остальные ее части могут быть получены
последовательными отражениями, как это
показано на рис. 5.1. Если сгенерирован
первый октант (от 0 до 45° против часовой
стрелки), то второй октант можно получить
зеркальным отражением относительно
прямой у = х, что дает в совокупности
первый квадрант. Первый квадрант
отражается относительно прямой х = 0 для
получения соответствующей части
окружности во втором квадранте. Верхняя
полуокружность отражается относительно
прямой у = 0 для завершения построения.
На рис. 5.1 приведены двумерные матрицы
соответствующих преобразований.
Объяснение битовой глубины: все, что вам нужно знать
В современную эпоху аудио вы не можете двигаться от упоминания музыки «Hi-Res» и 24-битной «студийного качества». Если вы еще не заметили тенденцию в смартфонах высокого класса — кодек Sony LDAC Bluetooth — и потоковые сервисы, такие как Qobuz, вам действительно нужно больше читать этот сайт.
Обещание простое — превосходное качество прослушивания благодаря большему объему данных, также известному как битовая глубина. Это 24 бита цифровых единиц и нулей по сравнению с жалким 16-битным пережитком эпохи компакт-дисков. Конечно, вам придется доплачивать за эти продукты и услуги более высокого качества, но чем больше битов, тем лучше, верно?
Звук в низком разрешении часто отображается в виде лестничного сигнала. Это не то, как работает сэмплирование звука, и это не то, как выглядит звук, выходящий из устройства.
Не обязательно.
Потребность во все большей и большей битовой глубине основана не на научной реальности, а скорее на искажении правды и использовании неосведомленности потребителей о науке о звуке. В конечном счете, компании, продающие 24-битное аудио, могут получить гораздо больше прибыли, чем вы от превосходного качества воспроизведения.
Примечание редактора: эта статья была обновлена 13 июля 2021 г., чтобы обновить некоторые технические формулировки и добавить меню содержания.
Разрядность и качество звука: шагать по лестнице — не проблема качественная лестница в небо. 16-битный пример всегда показывает неровное, зубчатое воспроизведение синусоиды или другого сигнала, в то время как 24-битный эквивалент выглядит красиво гладко и с более высоким разрешением. Это простое наглядное пособие, но оно опирается на незнание темы и науки, чтобы привести потребителей к неверным выводам.
Прежде чем кто-нибудь откусит мне голову, технически говоря, эти ступенчатые примеры довольно точно отображают звук в цифровой области.
Тем не менее, диаграмма основы/леденец-диаграмма является более точным графическим изображением для визуального аудиосемплирования, чем эти ступенчатые ступени. Подумайте об этом так: сэмпл содержит амплитуду в определенный момент времени, а не амплитуду, удерживаемую в течение определенного промежутка времени.
Использование ступенчатых диаграмм намеренно вводит в заблуждение, когда стержневые диаграммы обеспечивают более точное представление цифрового звука. Эти два графика отображают одни и те же точки данных, но ступенчатый график выглядит гораздо менее точным.
Однако верно то, что аналого-цифровой преобразователь (АЦП) должен умещать бесконечно переменный аналоговый аудиосигнал в конечное число битов. Бит, который находится между двумя уровнями, должен быть округлен до ближайшего приближения, которое известно как ошибка квантования или шум квантования . (Запомните это, мы еще вернемся к этому.)
Однако, если вы посмотрите на аудиовыход любого цифро-аналогового преобразователя (ЦАП), построенного в этом столетии, вы не увидите никаких ступенек.
Даже если вы выводите 8-битный сигнал. Так что дает?
8-битный синусоидальный сигнал с частотой 10 кГц, полученный с недорогого смартфона Pixel 3a. Мы можем видеть некоторый шум, но никаких заметных ступенек, которые так часто изображают аудиокомпании.
Во-первых, то, что описывают эти ступенчатые диаграммы, если мы применим их к аудиовыходу, называется ЦАП нулевого порядка. Это очень простая и дешевая технология ЦАП, в которой сигнал переключается между различными уровнями каждый новый семпл для получения выходного сигнала. Это не используется ни в каких профессиональных или полуприличных потребительских аудиопродуктах. Вы можете найти его в микроконтроллере за 5 долларов, но уж точно не где-либо еще. Искажение аудиовыхода таким образом подразумевает искаженную, неточную форму волны, но это не то, что вы получаете.
На самом деле выход современного ∆Σ ЦАП представляет собой 1-битный сигнал PDM с передискретизацией (справа), а не сигнал удержания нуля (слева). Последний производит более низкий уровень шума на аналоговом выходе при фильтрации.
АЦП и ЦАП звукового класса преимущественно основаны на дельта-сигма (∆Σ) модуляции. Компоненты этого калибра включают интерполяцию и передискретизацию, формирование шума и фильтрацию для сглаживания и уменьшения шума. Дельта-сигма ЦАП преобразуют аудиосэмплы в 1-битный поток (модуляция плотности импульсов) с очень высокой частотой дискретизации. При фильтрации это дает гладкий выходной сигнал с шумом, далеко выходящим за пределы слышимых частот.
В двух словах: современные ЦАП не выводят грубые зубчатые аудиосэмплы — они выводят битовый поток, который фильтруется шумом, в очень точный, гладкий выходной сигнал. Эта ступенчатая визуализация неверна из-за так называемого «шума квантования».
Понимание шума квантования
В любой конечной системе случаются ошибки округления. Это правда, что 24-битный АЦП или ЦАП будет иметь меньшую ошибку округления, чем 16-битный эквивалент, но что это на самом деле означает? Что еще более важно, что мы на самом деле слышим? Это искажение или пух, детали потеряны навсегда?
На самом деле это немного и то, и другое, в зависимости от того, находитесь ли вы в цифровой или аналоговой сферах.
Но ключевой концепцией для понимания обоих является понимание минимального уровня шума и того, как он улучшается по мере увеличения битовой глубины. Чтобы продемонстрировать, давайте отойдем от 16 и 24 бит и посмотрим на примеры с очень маленькой битовой глубиной.
Разница между глубиной 16 и 24 бита заключается не в точности формы волны, а в доступном пределе до того, как цифровой шум будет мешать нашему сигналу.
В приведенном ниже примере нужно проверить довольно много вещей, поэтому сначала краткое объяснение того, на что мы смотрим. У нас есть входные (синие) и квантованные (оранжевые) сигналы на верхних диаграммах с разрядностью 2, 4 и 8 бит. Мы также добавили к нашему сигналу небольшое количество шума, чтобы лучше имитировать реальный мир. Внизу у нас есть график ошибки квантования или шума округления, который вычисляется путем вычитания квантованного сигнала из входного сигнала.
Шум квантования увеличивается, чем меньше битовая глубина, из-за ошибок округления.
Очевидно, что увеличение разрядности делает квантованный сигнал более подходящим для входного сигнала. Однако это не главное, обратите внимание на гораздо больший сигнал ошибки/шума для более низких разрядностей. Квантованный сигнал не удаляет данные из нашего ввода, они фактически добавляются в этот сигнал ошибки. Аддитивный синтез говорит нам, что сигнал может быть воспроизведен суммой любых двух других сигналов, включая несовпадающие по фазе сигналы, которые действуют как вычитание. Так работает шумоподавление. Таким образом, эти ошибки округления вносят новый шумовой сигнал.
Это не просто теория, вы можете услышать все больше и больше шума в аудиофайлах с более низкой битовой глубиной. Чтобы понять почему, изучите, что происходит в 2-битном примере с очень маленькими сигналами, например, до 0,2 секунды. Щелкните здесь для увеличения изображения. Очень небольшие изменения во входном сигнале вызывают большие изменения в квантованной версии. Это ошибка округления в действии, которая приводит к усилению шума слабого сигнала.
Таким образом, шум снова становится громче по мере уменьшения битовой глубины.
Квантование не удаляет данные из нашего ввода, оно фактически добавляет зашумленный сигнал ошибки.
Подумайте об этом и в обратном порядке: невозможно захватить сигнал меньше размера шага квантования, который по иронии судьбы называется наименее значащим битом. Небольшие изменения сигнала должны переходить к ближайшему уровню квантования. Большие битовые глубины имеют меньшие шаги квантования и, следовательно, меньшие уровни усиления шума.
Самое главное, обратите внимание, что амплитуда шума квантования остается неизменной, независимо от амплитуды входных сигналов. Это демонстрирует, что шум возникает на всех различных уровнях квантования, поэтому существует постоянный уровень шума для любой заданной битовой глубины. Большая битовая глубина производит меньше шума. Поэтому мы должны думать о различиях между 16- и 24-битной глубиной не как о точности формы сигнала, а как о доступном пределе до того, как цифровой шум начнет мешать нашему сигналу.
Битовая глубина зависит от шума
Келли Сиккема Нам нужна битовая глубина с достаточным соотношением сигнал-шум, чтобы приспособиться к нашему фоновому шуму, чтобы записать наш звук так же идеально, как он звучит в реальном мире.
Теперь, когда мы говорим о битовой глубине с точки зрения шума, давайте в последний раз вернемся к нашему графику выше. Обратите внимание, как 8-битный пример выглядит почти идеально для нашего зашумленного входного сигнала. Это связано с тем, что его 8-битного разрешения на самом деле достаточно для захвата уровня фонового шума. Другими словами: размер шага квантования меньше, чем амплитуда шума, или отношение сигнал/шум (SNR) лучше, чем уровень фонового шума.
Уравнение 20log(2 n ) , где n — битовая глубина, дает нам SNR. 8-битный сигнал имеет SNR 48 дБ, 12-битный — 72 дБ, 16-битный — 96 дБ, а 24-битный — колоссальные 144 дБ. Это важно, потому что теперь мы знаем, что нам нужна только битовая глубина с достаточным SNR, чтобы согласовать динамический диапазон между нашим фоновым шумом и самым громким сигналом, который мы хотим захватить, чтобы воспроизвести звук так же идеально, как он выглядит в реальном мире.
Немного сложно перейти от относительных масштабов цифрового царства к масштабам физического мира, основанным на звуковом давлении, поэтому мы постараемся сделать это проще.
CD-качество может быть «всего» 16-битным, но это слишком много для качества.
Чувствительность вашего уха варьируется от 0 дБ (тишина) до примерно 120 дБ (мучительно громкий звук), а теоретическая способность (в зависимости от нескольких факторов) различать громкость составляет всего 1 дБ. Таким образом, динамический диапазон вашего уха составляет около 120 дБ или около 20 бит.
Однако вы не можете услышать все это сразу, так как барабанная перепонка , или барабанная перепонка, сжимается, чтобы уменьшить объем звука, фактически достигающего внутреннего уха в шумной обстановке. Вы также не будете слушать музыку на такой громкости, потому что ты оглохнешь . Кроме того, среда, в которой вы и я слушаем музыку, не такая тихая, как может слышать здоровое ухо. В хорошо оборудованной студии звукозаписи уровень фонового шума может быть ниже 20 дБ, но прослушивание в шумной гостиной или в автобусе, очевидно, ухудшит условия, и r выявляют полезность широкого динамического диапазона.
Человеческое ухо имеет огромный динамический диапазон, но не весь одновременно. Маскировка и собственная защита слуха нашего уха снижает ее эффективность.
Вдобавок ко всему: по мере увеличения громкости в вашем ухе начинает действовать маскировка более высоких частот. При низкой громкости от 20 до 40 дБ маскировка не происходит, за исключением звуков близкой по высоте. Однако при 80 дБ звуки ниже 40 дБ будут маскироваться, а при 100 дБ звуки ниже 70 дБ услышать невозможно. Динамический характер уха и материала для прослушивания затрудняет определение точного числа, но реальный динамический диапазон вашего слуха, вероятно, находится в районе 70 дБ в среднем окружении и всего до 40 дБ в очень громком окружении. Битовая глубина всего 12 бит, вероятно, охватила бы большинство людей, поэтому 16-битные компакт-диски дают нам достаточно места.
гиперфизика Маскировка высоких частот происходит при высокой громкости прослушивания, что ограничивает наше восприятие более тихих звуков.
Инструменты и записывающее оборудование также создают шум (особенно гитарные усилители) даже в очень тихих студиях звукозаписи. Также было проведено несколько исследований динамического диапазона различных жанров, включая это, которое показывает типичный динамический диапазон 60 дБ. Неудивительно, что жанры с большей близостью к тихим партиям, такие как хор, опера и фортепиано, показали максимальный динамический диапазон около 70 дБ, в то время как «более громкие» жанры рок, поп и рэп имели тенденцию к 60 дБ и ниже. В конечном счете, музыка создается и записывается только с такой точностью.
Возможно, вы знакомы с «войнами громкости» в музыкальной индустрии, что, безусловно, противоречит цели современных аудиоформатов Hi-Res. Интенсивное использование сжатия (которое усиливает шум и ослабляет пики) уменьшает динамический диапазон. У современной музыки значительно меньший динамический диапазон, чем у альбомов 30-летней давности. Теоретически современная музыка может распространяться с более низким битрейтом, чем старая музыка.
Вы можете проверить динамический диапазон многих альбомов здесь.
16 бит — это все, что вам нужно
Это было довольно сложное путешествие, но, надеюсь, вы получили гораздо более детализированную картину битовой глубины, шума и динамического диапазона, чем те вводящие в заблуждение примеры лестницы, которые вы так часто часто вижу.
Битовая глубина полностью связана с шумом, и чем больше битов данных у вас есть для хранения звука, тем меньше шума квантования будет внесено в вашу запись. Кроме того, вы также сможете более точно захватывать меньшие сигналы, помогая снизить уровень цифрового шума ниже уровня записи или прослушивания. Это все, для чего нам нужна битовая глубина. Нет никакой пользы в использовании огромной битовой глубины для мастер-аудио.
Алексей Рубан Из-за того, что шум суммируется в процессе микширования, имеет смысл записывать звук в 24-битном формате. Это не обязательно для окончательного мастер-стерео.
Удивительно, но 12 бит, вероятно, достаточно для приличного звучания музыкального мастера и для соответствия динамическому диапазону большинства условий прослушивания.
Однако цифровое аудио передает больше, чем просто музыку, и такие примеры, как запись речи или окружающей среды для телевидения, могут использовать более широкий динамический диапазон, чем большинство музыки. Плюс небольшой запас для разделения громкого и тихого звука еще никому не помешал.
В целом, 16 бит (96 дБ динамического диапазона или 120 дБ с применением дизеринга) подходят для широкого спектра типов звука, а также для ограничений человеческого слуха и типичных условий прослушивания. Перцепционное увеличение 24-битного качества весьма спорно, если не просто плацебо, как, надеюсь, я продемонстрировал. Кроме того, увеличение размеров файлов и пропускной способности делает их ненужными. Тип сжатия, используемый для уменьшения размера файла вашей музыкальной библиотеки или потока, оказывает гораздо более заметное влияние на качество звука, чем 16- или 24-битный файл.
Что такое битовая глубина? Как это влияет на мое видео?
При проверке характеристик видеозаписи для камеры вы, возможно, заметили термин «битовая глубина» или «глубина цвета» со значениями, такими как «8 бит», «10 бит» или «12 бит».
Что это значит и как это влияет на ваши файлы? Читай дальше что бы узнать.
В этой статье:
Знакомство с битами: что такое битовая глубина?
Давайте начнем с нескольких основных понятий, которые следует запомнить:
— Цифровые данные, включая цифровые фотографии и видео, хранятся в виде двоичного кода
.
— Наименьшая возможная единица данных называется «бит». 1-битные данные состоят только из одной цифры: либо «0», либо «1».
— Сложная информация легче обрабатывается, когда она состоит из частей (назовем их «блоками обработки»), состоящих из нескольких битов.
Количество битов в каждой единице обрабатываемых данных называется битовой глубиной. Чем больше битов в этой единице, тем больше информации она содержит.
Как это относится к видео?
| 0/1 | 2 | 2 | 8 | ||
01. 00.10.11 | 2 2 = 4 | 4 | 64 | ||
| 0000/0001/0010/0011～ 1110/1111 | 2 4 = 16 | 16 | 4096 | ||
| 00000001/00000010～ 11111110/11111111 | 2 8 = 256 | 256 | 16 777 216 | ||
| 0000000000～ 1111111111 | 2 10 = 1024 | 1024 | 1 073 741 824 | ||
| 000000000000～ 111111111111 | 2 12 = 4096 | 4096 | 68 719 476 736 | ||
| 00000000000000～ 11111111111111 | 2 14 = 16 384 | 16 384 | 4 398 046 511 104 | ||
| 0000000000000000～ 1111111111111111 | 2 16 = 65 536 | 65 536 | 281 474 976 710 656 |
В цифровых изображениях каждый пиксель цвета создается различной комбинацией красного, зеленого и синего (RGB) сигналов.
При обработке изображений и видео красный, зеленый и синий цвета называются «цветовыми каналами». Когда мы говорим о битовой глубине в этом контексте, мы обычно имеем в виду количество битов, используемых для записи информации из каждого цветового канала («бит на канал»). Поскольку он включает информацию о цвете, его также называют «глубиной цвета».
Как глубина цвета влияет на цветопередачу?
Каждая возможная комбинация 0 и 1 соответствует другому отображаемому цвету. 8-битная битовая глубина содержит в общей сложности восемь нулей и единиц, что означает, что до 2 8 = 256 комбинаций (цветов) могут быть записаны/отображены на канал. Поскольку каждый пиксель объединяет цвета из трех каналов, это означает, что может отображаться целых 2 8×3 = около 16,77 миллионов различных цветов.
8 бит на канал означает, что можно записать/отобразить более 16 миллионов цветов. Также известная как «True Color», это стандартная глубина цвета, используемая в популярных форматах изображений, таких как JPEG, а также почти во всех современных потребительских устройствах отображения.
Как показано на рисунке выше, более высокая разрядность означает больше тональных вариаций и более плавные переходы цветового градиента. Человеческий глаз может различать только около 10 миллионов различных цветов, поэтому разница между 10-битным и 12-битным цветом для нас неочевидна. Но мы можем видеть разницу между изображениями с 4-битным и 8-битным цветом.
Знайте это: Биты на пиксель
Иногда вы также можете увидеть глубину цвета, отображаемую в битах на пиксель (bpp), которая представляет собой общее количество битов для всех трех каналов. 8 бит на канал — это то же самое, что 24 бита на пиксель.
Как глубина цвета влияет на передачу тонов?
На качество видео (и фото) влияет множество факторов. Как мы видели выше, глубина цвета отражает количество цветов, которые может записать 1 пиксель. Цвета состоят из одних и тех же оттенков в разных тонах.
Когда речь идет о цифровых фотографиях и видео, 8-битная, 10-битная и 12-битная глубина цвета различаются в зависимости от того, насколько точно свет, захваченный датчиком изображения, различается при записи.
8-битный цвет различает 256 различных тонов, 10-битный цвет различает 1024 тона, а 12-битный цвет различает 4096 тонов.
Например, давайте посмотрим на изображения заката ниже. Изображение, записанное с большей битовой глубиной, имеет более плавный градиент и больше ярких деталей.
JPEG / 8-бит / sRGB
HDR PQ HEIF / 10-бит / BT.2020*
Узнайте больше о HDR PQ HEIF в:
HDR PQ HEIF.
Если вы собираетесь проводить цветокоррекцию изображений, запись в режиме Canon Log поможет сохранить больше тональных деталей. См.:
6 вещей о кинокамерах, которые должны знать серьезные создатели видео
Как выглядит процесс обработки данных?
Свет, принимаемый пикселями датчика изображения, преобразуется в (аналоговые) сигналы в зависимости от их интенсивности. Эти аналоговые сигналы затем преобразуются в цифровые сигналы аналого-цифровым преобразователем.
На камерах с процессором изображений DIGIC III или новее неподвижные изображения преобразуются, а затем внутренне обрабатываются с глубиной цвета 14 бит на канал (12 бит на канал в некоторых режимах съемки), а видео — на 12 бит на канал. После внутренней обработки битовая глубина данных корректируется в соответствии с выбранным форматом записи.
Хотите знать, чем занимается DIGIC? См.:
Объяснитель технологии Canon: Что такое DIGIC?
Должен ли я записывать с максимальной доступной битовой глубиной?
Преимущества более высокой разрядности
Большинство бытовых телевизоров и мониторов поддерживают цвет до 8 бит. HDR-телевизоры и мониторы могут отображать 10-битный цвет. На самом деле, большинство конечного пользовательского аудиовизуального оборудования поддерживает цвет до 8 бит, поэтому записи в 8-битном формате обычно должно быть достаточно.
Однако более высокая битовая глубина записи означает больше исходной информации, с которой вы можете работать, что помогает сохранить целостность файлов изображений даже при тяжелой постобработке, такой как цветокоррекция или смешивание видеоряда.
Как?
Допустим, вы пытаетесь выполнить цветокоррекцию или цветокоррекцию 8-битного видеоряда. Каждая корректировка означает, что ваше программное обеспечение должно преобразовать исходные цвета в новые. Однако точного «нового» необходимого цвета может не быть в меньшей 8-битной цветовой палитре, поэтому программное обеспечение сопоставляет его с чем-то другим, менее точным. Это нарушает переход и вызывает видимые полосы и другие артефакты.
Для сравнения, более широкая цветовая палитра в 10-битном или 12-битном формате записи обеспечивает более точное отображение, сохраняя плавность переходов и неизменное качество изображения.
Разрядность различных режимов видеозаписи на камерах EOS
Но помните: более высокая разрядность означает более тяжелые данные
Чем выше разрядность, тем больше данных генерируется, что влияет на обработку и размер файла.
Учитывайте это при выборе разрядности записи.
Узнайте о других характеристиках и режимах, влияющих на качество видео, в:
Часто задаваемые вопросы о видеосъемке: что означают 4:2:2 и 4:2:0?
Часто задаваемые вопросы по видеосъемке: что такое IPB/Long GOP и ALL-I/Intra-frame?
Что такое 8K, 4K и Full HD? Это действительно нормально, если вы не записываете в 4K? Узнайте по телефону:
Часто задаваемые вопросы о видеосъемке: что такое 8K, 4K и Full HD? Как мне их использовать?
Связанные статьи
2021-12-07 Продукция
6 фактов о кинокамерах, на которые не обращают внимания серьезные создатели видео…
25.
