تدرج الرمادي

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

في التصوير الرقمي ، والصور المولدة بالحاسوب ، وقياس الألوان ، تُعرف الصورة الرمادية ( أو الصورة ذات التدرج الرمادي) بأنها صورة لا تحتوي قيمة كل بكسل فيها على أي معلومات لونية. وتُخزن قيم البكسل عادةً في النطاق من 0 إلى 255 ( من الأسود إلى الأبيض).

الصور الرمادية هي صور أحادية اللون بالأبيض والأسود ، تتكون حصريًا من درجات اللون الرمادي. ويتراوح التباين من الأسود في أضعف درجاته إلى الأبيض في أقواها. [ 1 ] وتختلف الصور الرمادية عن الصور ثنائية اللون أحادية البت بالأبيض والأسود، والتي تُعرف في مجال التصوير الحاسوبي بأنها صور تتكون من لونين فقط : الأسود والأبيض (وتُسمى أيضًا الصور ثنائية المستوى أو الصور الثنائية ). تحتوي الصور الرمادية على العديد من درجات اللون الرمادي بينهما.

يمكن أن تنتج الصور الرمادية عن قياس شدة الضوء عند كل بكسل وفقًا لمجموعة معينة من الترددات (أو الأطوال الموجية) الموزونة، وفي هذه الحالة تكون أحادية اللون تمامًا عندما يتم التقاط تردد واحد فقط (عمليًا، نطاق ضيق من الترددات). من حيث المبدأ، يمكن أن تكون الترددات من أي مكان في الطيف الكهرومغناطيسي (مثل الأشعة تحت الحمراء ، والضوء المرئي ، والأشعة فوق البنفسجية ، وما إلى ذلك).

الصورة الرمادية اللونية (أو بشكل أكثر تحديدًا الضوئية ) هي صورة لها مساحة لونية رمادية محددة ، والتي تربط قيم العينات الرقمية المخزنة بالقناة اللونية لمساحة لونية قياسية، والتي تعتمد بدورها على الخصائص المقاسة للرؤية البشرية .

إذا لم يكن للصورة الملونة الأصلية مساحة لونية محددة، أو إذا لم يكن المقصود من الصورة الرمادية أن يكون لها نفس الكثافة اللونية التي يدركها الإنسان مثل الصورة الملونة، فلن يكون هناك تعيين فريد من هذه الصورة الملونة إلى صورة رمادية.

التمثيلات العددية

تُعبّر شدة البكسل عن نفسها ضمن نطاق محدد بين قيمة دنيا وقيمة قصوى، شاملةً الحدين. يُمثَّل هذا النطاق بشكل مجرد كنسبة من 0 (أو 0%) (غياب تام، أسود) إلى 1 (أو 100%) (وجود تام، أبيض)، مع أي قيم كسرية بينهما. يُستخدم هذا الترميز في الأبحاث الأكاديمية، ولكنه لا يُحدد مفهوم "الأسود" أو "الأبيض" من منظور قياس الألوان . أحيانًا يُعكس المقياس، كما هو الحال في الطباعة حيث تُشير الشدة العددية إلى كمية الحبر المستخدمة في التظليل النصفي ، حيث تُمثل 0% بياض الورق (بدون حبر) و100% تُمثل سوادًا داكنًا (حبر كامل).

في مجال الحوسبة، على الرغم من إمكانية حساب تدرج الرمادي باستخدام الأعداد النسبية ، إلا أن وحدات البكسل في الصورة تُكمّم عادةً لتخزينها كأعداد صحيحة غير مُوقّعة، وذلك لتقليل مساحة التخزين والحساب المطلوبين. بعض شاشات العرض القديمة ذات تدرج الرمادي كانت تعرض ما يصل إلى ستة عشر درجة لونية مختلفة فقط، والتي كانت تُخزّن بصيغة ثنائية باستخدام 4 بتات . أما اليوم، فتُخزّن صور تدرج الرمادي المُخصصة للعرض المرئي عادةً باستخدام 8 بتات لكل بكسل مُختار. يتيح هذا العمق البكسلي تسجيل 256 درجة لونية مختلفة (أي درجات الرمادي)، كما يُبسّط الحساب حيث يُمكن الوصول إلى كل عينة بكسل على حدة كبايت كامل . مع ذلك، إذا كانت هذه الدرجات اللونية موزعة بالتساوي بما يتناسب مع كمية الضوء الفيزيائي الذي تُمثله في ذلك البكسل (وهو ما يُسمى بالترميز الخطي أو المقياس الخطي)، فإن الاختلافات بين الدرجات الداكنة المتجاورة قد تكون ملحوظة للغاية على شكل تشوهات لونية ، بينما ستُهدر العديد من الدرجات الفاتحة نتيجة ترميز الكثير من الزيادات غير القابلة للتمييز بصريًا. لذلك، يتم توزيع الظلال عادةً بالتساوي على مقياس غير خطي مضغوط غاما ، مما يُقارب بشكل أفضل الزيادات الإدراكية الموحدة لكل من الظلال الداكنة والفاتحة، مما يجعل هذه الظلال الـ 256 كافية عادةً لتجنب الزيادات الملحوظة. [ 2 ]

تتطلب الاستخدامات التقنية (مثل التصوير الطبي أو تطبيقات الاستشعار عن بُعد ) مستوياتٍ أكثر، للاستفادة الكاملة من دقة المستشعر (عادةً 10 أو 12 بت لكل عينة) ولتقليل أخطاء التقريب في العمليات الحسابية. يُعدّ 16 بت لكل عينة (65,536 مستوى) خيارًا مناسبًا في كثير من الأحيان لهذه الاستخدامات، حيث تتعامل الحواسيب بكفاءة مع الكلمات ذات 16 بت . تدعم صيغ ملفات الصور TIFF و PNG (وغيرها) تدرج الرمادي 16 بت بشكلٍ أصلي، على الرغم من أن المتصفحات والعديد من برامج معالجة الصور تميل إلى تجاهل البتات الثمانية الأقل أهمية لكل بكسل. داخليًا، ولأغراض الحساب والتخزين، تستخدم برامج معالجة الصور عادةً أعدادًا صحيحة أو أعدادًا عشرية بحجم 16 أو 32 بت.

تحويل اللون إلى تدرج رمادي

أمثلة على تحويل صورة ملونة بالكامل إلى صورة رمادية باستخدام أداة مزج القنوات في برنامج Adobe Photoshop ، مقارنةً بالصورة الأصلية والتحويل اللوني إلى تدرج رمادي

إن تحويل صورة ملونة عشوائية إلى تدرج رمادي ليس أمرًا فريدًا بشكل عام؛ فالترجيح المختلف لقنوات الألوان يمثل بشكل فعال تأثير تصوير فيلم أبيض وأسود باستخدام مرشحات فوتوغرافية ملونة مختلفة على الكاميرات.

التحويل اللوني (الحافظ على الإضاءة الإدراكية) إلى تدرج رمادي

تتمثل إحدى الاستراتيجيات الشائعة في استخدام مبادئ قياس الضوء ، أو بشكل أوسع، قياس الألوان، لحساب قيم تدرج الرمادي (في فضاء ألوان تدرج الرمادي المستهدف) بحيث يكون لها نفس مستوى الإضاءة (أو الإضاءة النسبية) للصورة الملونة الأصلية (وفقًا لفضاء ألوانها). [ 3 ] [ 4 ] بالإضافة إلى تساوي مستوى الإضاءة (النسبي)، تضمن هذه الطريقة أيضًا أن يكون لكلتا الصورتين نفس مستوى الإضاءة المطلق عند عرضهما، والذي يمكن قياسه بواسطة الأجهزة بوحدات النظام الدولي للوحدات (SI) وهي الشمعة لكل متر مربع ، في أي منطقة معينة من الصورة، بافتراض تساوي النقاط البيضاء . يتم تعريف الإضاءة نفسها باستخدام نموذج قياسي للرؤية البشرية، لذا فإن الحفاظ على الإضاءة في الصورة الرمادية يحافظ أيضًا على مقاييس الإضاءة الإدراكية الأخرى ، مثل L * (كما هو الحال في فضاء ألوان CIE L ab لعام 1976 ) والذي يتم تحديده بواسطة الإضاءة الخطية Y نفسها (كما هو الحال في فضاء ألوان CIE XYZ لعام 1931 ) والذي سنشير إليه هنا باسم Y الخطي لتجنب أي لبس.

To convert a color from a colorspace based on a typical gamma-compressed (nonlinear) RGB color model to a grayscale representation of its luminance, the gamma compression function must first be removed via gamma expansion (linearization) to transform the image to a linear RGB colorspace, so that the appropriate weighted sum can be applied to the linear color components (Rlinear,Glinear,Blinear{\displaystyle R_{\mathrm {linear} },G_{\mathrm {linear} },B_{\mathrm {linear} }}) to calculate the linear luminance Ylinear, which can then be gamma-compressed back again if the grayscale result is also to be encoded and stored in a typical nonlinear colorspace.[5]

For the common sRGB color space, gamma expansion is defined as Clinear={Csrgb12.92,if Csrgb0.04045(Csrgb+0.0551.055)2.4,otherwise{\displaystyle C_{\mathrm {linear} }={\begin{cases}{\frac {C_{\mathrm {srgb} }}{12.92}},&{\text{if }}C_{\mathrm {srgb} }\leq 0.04045\\\left({\frac {C_{\mathrm {srgb} }+0.055}{1.055}}\right)^{2.4},&{\text{otherwise}}\end{cases}}}

where Csrgb represents any of the three gamma-compressed sRGB primaries (Rsrgb, Gsrgb, and Bsrgb, each in range [0,1]) and Clinear is the corresponding linear-intensity value (Rlinear, Glinear, and Blinear, also in range [0,1]). Then, linear luminance is calculated as a weighted sum of the three linear-intensity values. The sRGB color space is defined in terms of the CIE 1931 linear luminance Ylinear, which is given by[6]

Ylinear=0.2126Rlinear+0.7152Glinear+0.0722Blinear.{\displaystyle Y_{\mathrm {خطي}}=0.2126R_{\mathrm {خطي} }+0.7152G_{\mathrm {خطي} }+0.0722B_{\mathrm {خطي} }.}

These three particular coefficients represent the intensity (luminance) perception of typical trichromat humans to light of the precise Rec. 709 additive primary colors (chromaticities) that are used in the definition of sRGB. Human vision is most sensitive to green, so this has the greatest coefficient value (0.7152), and least sensitive to blue, so this has the smallest coefficient (0.0722). To encode grayscale intensity in linear RGB, each of the three color components can be set to equal the calculated linear luminance Ylinear{\displaystyle Y_{\mathrm {linear} }} (replacing Rlinear,Glinear,Blinear{\displaystyle R_{\mathrm {linear} },G_{\mathrm {linear} },B_{\mathrm {linear} }} by the values Ylinear,Ylinear,Ylinear{\displaystyle Y_{\mathrm {linear} },Y_{\mathrm {linear} },Y_{\mathrm {linear} }} to get this linear grayscale), which then typically needs to be gamma compressed to get back to a conventional non-linear representation.[7] For sRGB, each of its three primaries is then set to the same gamma-compressed Ysrgb given by the inverse of the gamma expansion above as

Ysrgb={12.92 Ylinear,if Ylinear0.00313081.055 Ylinear1/2.40.055,otherwise{\displaystyle Y_{\mathrm {srgb} }={\begin{cases}12.92\ Y_{\mathrm {linear} },&{\text{if }}Y_{\mathrm {linear} }\leq 0.0031308\\1.055\ Y_{\mathrm {linear} }^{1/2.4}-0.055,&{\text{otherwise}}\end{cases}}}

بما أن مكونات sRGB الثلاثة متساوية، مما يدل على أنها صورة رمادية (وليست ملونة)، يكفي تخزين هذه القيم مرة واحدة فقط، ونسميها الصورة الرمادية الناتجة. هكذا تُخزن عادةً في تنسيقات الصور المتوافقة مع sRGB والتي تدعم تمثيلًا أحادي القناة للرمادي، مثل JPEG أو PNG. ينبغي لمتصفحات الويب والبرامج الأخرى التي تتعرف على صور sRGB أن تُنتج نفس العرض للصورة الرمادية كما لو كانت صورة sRGB ملونة لها نفس القيم في قنوات الألوان الثلاث.

ترميز الإضاءة في أنظمة الفيديو

بالنسبة للصور في فضاءات لونية مثل Y'UV وما شابهها، المستخدمة في أنظمة التلفزيون والفيديو الملونة القياسية مثل PAL و SECAM و NTSC ، يتم حساب مكون الإضاءة غير الخطي ( Y ) مباشرةً من شدة الإضاءة الأساسية المضغوطة غاما كمجموع مرجح، وهو ما لا يمثل تمثيلاً مثالياً للإضاءة اللونية، ولكنه يُمكن حسابه بسرعة أكبر دون الحاجة إلى توسيع وضغط غاما المستخدمين في الحسابات الضوئية/اللونية. في نموذجي Y'UV و Y'IQ المستخدمين في PAL وNTSC، يتم حساب مكون إضاءة rec601 ( Y ) على النحو التالي:Y=0.299R+0.587جي+0.114ب{\displaystyle Y'=0.299R'+0.587G'+0.114B'} حيث نستخدم علامة الفتحة (') لتمييز هذه القيم غير الخطية عن قيم sRGB غير الخطية (المذكورة أعلاه) التي تستخدم صيغة ضغط غاما مختلفة نوعًا ما، وعن مكونات RGB الخطية. يستخدم معيار ITU-R BT.709 المستخدم في HDTV ، والذي طورته ATSC، معاملات ألوان مختلفة، حيث يحسب مكون الإضاءة (luma) على النحو التالي: Y=0.2126R+0.7152جي+0.0722ب.{\displaystyle Y'=0.2126R'+0.7152G'+0.0722B'.} على الرغم من أن هذه المعاملات هي نفسها المستخدمة في معيار sRGB أعلاه من الناحية العددية، إلا أن التأثير مختلف لأنها تُطبق هنا مباشرةً على القيم المضغوطة باستخدام جاما بدلاً من القيم الخطية. يستخدم معيار ITU-R BT.2100 لتلفزيون HDR معاملات مختلفة، حيث يحسب مكون الإضاءة (لوما) على النحو التالي: Y=0.2627R+0.6780جي+0.0593ب.{\displaystyle Y'=0.2627R'+0.6780G'+0.0593B'.}

عادةً ما تُحوّل هذه المساحات اللونية إلى مساحات ألوان غير خطية (R'G'B') قبل عرضها. وبقدر ما تبقى من دقة كافية، يمكن عرضها بدقة.

لكن إذا استُخدم مُكوّن الإضاءة Y' نفسه مباشرةً كتمثيل رمادي للصورة الملونة، فلن تُحفظ الإضاءة: إذ يمكن أن يكون للونين نفس الإضاءة Y ' ولكن إضاءة خطية مختلفة وفقًا لمعيار CIE Y (وبالتالي إضاءة غير خطية مختلفة Y srgb كما هو مُعرّف أعلاه)، وبالتالي سيبدوان أغمق أو أفتح للعين البشرية من اللون الأصلي. وبالمثل، فإن لونين لهما نفس الإضاءة Y (وبالتالي نفس Y srgb ) سيكون لهما عمومًا إضاءة مختلفة وفقًا لأي من تعريفات إضاءة Y ' المذكورة أعلاه. [ 8 ]

تدرج الرمادي كقنوات مفردة من صور ملونة متعددة القنوات

تتكون الصور الملونة عادةً من عدة قنوات لونية متراكبة ، تمثل كل منها مستويات قيمة القناة المحددة. على سبيل المثال، تتكون صور RGB من ثلاث قنوات مستقلة لمكونات الألوان الأساسية الأحمر والأخضر والأزرق ؛ بينما تحتوي صور CMYK على أربع قنوات لألواح الحبر السماوي والأرجواني والأصفر والأسود ، وهكذا.

فيما يلي مثال على تقسيم قنوات الألوان في صورة ملونة كاملة بنظام RGB. يعرض العمود الأيسر قنوات الألوان المعزولة بألوانها الطبيعية، بينما يعرض العمود الأيمن ما يعادلها من تدرجات الرمادي.

تكوين RGB من ثلاث صور رمادية

والعكس ممكن أيضاً: بناء صورة ملونة كاملة من قنوات التدرج الرمادي المنفصلة. ومن خلال التلاعب بالقنوات، واستخدام الإزاحات، والتدوير، وغيرها من العمليات، يمكن تحقيق تأثيرات فنية بدلاً من إعادة إنتاج الصورة الأصلية بدقة. [ 9 ]

أمثلة

انظر أيضاً

مراجع

  1. جونسون، ستيفن (2006). ستيفن جونسون عن التصوير الرقمي . أورايلي. ISBN 0-596-52370-X.
  2. بوينتون، تشارلز (2012). الفيديو الرقمي والوضوح العالي: الخوارزميات والواجهات ( الطبعة الثانية). مورغان كوفمان . الصفحات 31-35 ، 65-68 ، 333، 337. ISBN   978-0-12-391926-7تم الاطلاع عليه بتاريخ 31 مارس 2022 .
  3. بوينتون، تشارلز أ. (14 مارس 2022). كُتب في سان خوسيه، كاليفورنيا. روغويتز، بي إي؛ باباس، تي إن (محرران). إعادة تأهيل جاما (ملف PDF) . مؤتمر SPIE/IS&T 3299: الرؤية البشرية والتصوير الإلكتروني III؛ 26-30 يناير 1998. بيلينجهام، واشنطن: SPIE. doi : 10.1117/12.320126 . مؤرشف (ملف PDF) من الأصل في 23 أبريل 2023.
  4. بوينتون، تشارلز أ. (25 فبراير 2004). "الإضاءة الثابتة" . هندسة الفيديو . مؤرشف من الأصل في 16 مارس 2023.
  5. ليندبلوم، بروس (2017-04-06). "معلومات مساحة عمل RGB" . مؤرشف من الأصل في 2023-06-01.
  6. ستوكس، مايكل؛ أندرسون، ماثيو؛ تشاندراسيكار، سرينيفاسان؛ موتا، ريكاردو (5 نوفمبر 1996). "مساحة لونية افتراضية قياسية للإنترنت - sRGB" . اتحاد شبكة الويب العالمية - الرسومات على الويب . الجزء 2، المصفوفة في المعادلة 1.8. مؤرشف من الأصل في 24 مايو 2023.
  7. برجر، فيلهلم؛ بورج، مارك ج. (2010). مبادئ معالجة الصور الرقمية: الخوارزميات الأساسية . سبرينغر ساينس آند بيزنس ميديا. ص 110-111 . ISBN  978-1-84800-195-4.
  8. بوينتون، تشارلز أ. (1997-07-15). "حجم أخطاء الإضاءة غير الثابتة" (PDF) .
  9. وو، تيروي؛ تويت، ألكسندر (2014-07-07). "تحويل الألوان إلى تدرج رمادي من خلال دمج القنوات متعددة الدقة الموزونة" . مجلة التصوير الإلكتروني . 23 (4) 043004. doi : 10.1117/1.JEI.23.4.043004 . ISSN 1017-9909 .