Je sais qu'il existe différents types d' espace colorimétrique et que le sRGB est le plus courant. La profondeur de bits définit les variations d'un canal de couleur, où (je pense) 8 et / ou 16 bits sont les plus courants.
Certains pourraient dire qu'ils sont totalement différents et d'autres pourraient dire qu'ils ne s'excluent pas mutuellement.
Quelqu'un peut-il expliquer les différences? Si vous augmentez la profondeur de bits, pourquoi n'augmentez-vous pas également l'espace colorimétrique?
Fondamentalement, les informations sur les couleurs de la vie sont comme une boîte de crayons de chocolat ...
Les informations sur les couleurs sont stockées dans des nombres entiers, pas des valeurs analogiques - il existe un nombre discret et dénombrable de couleurs qui peuvent être décrites à une certaine profondeur de bits.
Pensez à l'espace colorimétrique comme une boîte de crayons de couleurs différentes. Un espace colorimétrique décrit les types de crayons disponibles. Pensez aux "couleurs vives", aux "pastels" ou similaires. La profondeur de bits décrit le nombre de crayons.
Voici un exemple de deux boîtes de crayons différentes:
Les deux ont 16 crayons de couleur, mais ils ont une gamme de couleurs différente - en particulier, l'ensemble inférieur ne s'étend pas aussi loin dans le rouge. Puisqu'il y a 16 couleurs, c'est 4 bits de profondeur de couleur (2⁴ = 16).
Un "vrai" espace colorimétrique est tridimensionnel, et celui-ci n'a qu'une seule dimension. (C'est-à-dire la teinte.) Mais cela fait un modèle qui, je l'espère, aide. La "boîte" supérieure a un espace colorimétrique qui a une couleur "primaire" très rouge sur les bords extrêmes, tandis que celle du bas ne s'étend que sur un orange rougeâtre.
L'espace colorimétrique supérieur semble, au premier abord, manifestement supérieur (vous ne pouvez même pas dessiner quelque chose de rouge avec celui du bas!), Mais considérez la situation où vous dessinez un paysage avec le ciel, l'eau et les arbres. L'ensemble inférieur de crayons peut en fait être bien meilleur, car il utilise plus de ses "bits" pour représenter des nuances subtiles de vert et de bleu.
Si, à la place. vous avez acheté les mêmes gammes de couleurs dans des ensembles de 64 crayons, il y aurait trois nouveaux crayons entre chaque existant. L'ensemble inférieur aurait encore plus d'options pour le bleu et le vert, mais en raison des nouveaux crayons, l'ensemble supérieur aurait également beaucoup plus de choix dans cette gamme que l'ensemble de 16 crayons. Étant donné que l'ensemble supérieur couvre également le rouge, avec suffisamment de crayons, ce serait objectivement mieux.
Cependant, on peut imaginer un choix où les deux cases ont quelque chose qui manque. Il est un peu plus facile de voir comment cela pourrait être le cas si nous passons à une visualisation un peu plus compliquée, ici du vrai sRGB (comme un écran de télévision ou un écran d'ordinateur grand public) et des encres CMJN "SWOP" standard:
Ici, vous pouvez voir que l'espace colorimétrique CMYK SWOP¹ s'étend plus loin dans les cyans, magenta / violets et jaunes que ceux représentés dans sRGB. Même si nous ajoutons plus de bits pour distinguer les étapes distinctes disponibles, l'espace colorimétrique détermine la bordure . De même, l'ajout de bits à la représentation CMJN n'aide pas à représenter les coins les plus éloignés du rouge, du vert et du bleu couverts par sRGB. (Et bien sûr, tous sont une mauvaise représentation de la gamme de la vision humaine, représentée par la forme extérieure - si vous vous êtes déjà demandé pourquoi il est si difficile d'obtenir des photos numériques de verdure pour un aspect naturel, cela fait partie de l'histoire !)
Dans la vie réelle, des espaces colorimétriques 24 bits (8 bits par canal), vous avez 16,8 millions de couleurs avec lesquelles travailler. C'est généralement bien, et largement considéré comme plus de couleurs que l'œil humain ne peut en distinguer, mais si votre espace colorimétrique est vraiment grand, vous pouvez en fait avoir le même effet où le saut entre les couleurs individuelles au milieu est plus grand que l'idéal, et il est possible qu'il serait perceptible dans certaines situations.
En fait, certains espaces colorimétriques "larges" comme ProPhoto RGB ont des couleurs au bord de l'espace qui ne correspondent à rien dans la vision humaine . Ce sont des couleurs théoriques, "imaginaires" qui font fonctionner l'espace colorimétrique, mais qui sont effectivement gaspillées. Lorsque vous utilisez un espace colorimétrique comme celui-ci avec un petit nombre de crayons de couleur (faible profondeur de bits), vous avez moins d' options pour des couleurs réellement utiles, ce qui rend la possibilité d'omettre des étapes plus problématique. Quelque chose comme sRGB ne peut pas couvrir les cyans et les verts éloignés (tout comme le rouge manquant dans l'ensemble ci-dessus), mais en échange, vous obtenez une distinction plus fine entre les bleus et les violets et les rouges (et les verts qui sont là).
Si nous passons à 16 bits par canal (48 bits au total), il y a 16,8 millions de "crayons" supplémentaires entre chaque teinte de la boîte. C'est une exagération totale (à la fois dans ce que les humains pourraient éventuellement distinguer et dans la réalité pratique de représenter cette subtile différence à l'écran ou sur papier), mais cette exagération garantit que des transitions en douceur sont toujours disponibles. Et comme dans la vie réelle, les espaces colorimétriques sont tous grossièrement conçus pour couvrir la vision humaine (même s'ils ne s'alignent pas exactement), vous ne vous retrouvez pas vraiment dans la situation où votre espace colorimétrique n'a pas de rouge du tout - cela pourrait juste ne pas être aussi profond ou subtil.
L'autre chose à considérer est que sRGB est conçu non seulement pour être une correspondance décente avec la vision humaine, mais pour être représentable sur la plupart des appareils grand public , et c'est l'hypothèse par défaut pour un affichage non géré par les couleurs. Cela signifie que lorsque vous utilisez sRGB, vous avez de meilleures chances que les «crayons» que vous utilisez correspondent aux «crayons» que les appareils de vos téléspectateurs utilisent. C'est pourquoi je recommande d'enregistrer sur sRGB pour la visualisation et le partage sur le Web- les profondeurs de bits plus élevées ne sont pas une option répandue, et la plupart des gens n'ont pas la possibilité de remplacer un ensemble de crayons de votre choix. (Espérons que cela s'améliorera à l'avenir, mais cela ne semble pas vraiment être une priorité pour les fabricants d'appareils grand public. Peut-être que lorsque le cercle 3D et 4K s'installera, nous pourrons mettre davantage l'accent sur la "couleur profonde" - des profondeurs de bits plus élevées pour affichages grand public.
(Une partie de cela a été empruntée à ma réponse précédente à Comment les espaces colorimétriques comme sRGB et Adobe RGB se chevauchent-ils? )
note de bas de page
1. Cet exemple particulier est une simplification excessive et passe sous silence la représentation réelle des images CMJN et certains autres détails; cela en fait un bon exemple, car la plupart des espaces colorimétriques réels sont conçus pour se chevaucher autant que possible et cela montre quelque chose qui ne correspond pas.
La profondeur de bits et l'espace colorimétrique ne sont pas la même chose, et ils ne s'excluent pas non plus. Ce sont des choses différentes qui existent simultanément. Pour une explication particulièrement simple:
La profondeur de bits détermine la finesse avec laquelle chaque couleur distincte est classée .
L'espace colorimétrique détermine l' étendue de la distribution de ces couleurs .
Prenons sRGB et AdobeRGB comme espaces colorimétriques, et les couleurs 8 bits et 16 bits comme profondeurs de bits. sRGB est un petit espace colorimétrique, tandis qu'AdobeRGB est un espace colorimétrique plus grand. Les espaces colorimétriques, ou gammes, définissent la mesure dans laquelle les couleurs peuvent être choisies dans toute la gamme de couleurs visibles à l'œil humain (ou même au-delà de cette gamme, comme ce serait le cas avec ProPhotoRGB ou certains des nouveaux 10 bpc Gamuts TV). Si vous mappez la couleur "Pure Green" en sRGB, cette couleur sera en effet un vert numériquement pur ... mais ce n'est peut-être pas le vert pur le plus perceptuellement précis. La carte de la même couleur "Pure Green" est AdobeRGB, et même si elle est numériquement la même couleur verte, lorsqu'elle est mappée dans AdobeRGB, elle est plus saturée et vibrante. (De plus, mappez la même couleur dans ProPhotoRGB, et elle sera encore plus saturée que dans AdobeRGB ... en supposant, bien sûr,
Maintenant, vient la profondeur de bits. La différence entre Pure Green en 8 bits et 16 bits est de 0,255,0 contre 0,65535,0. Un nombre beaucoup plus élevé est utilisé pour décrire le canal vert en vert pur en couleur 16 bits qu'en couleur 8 bits. Si nous apportons un vert moyen, la valeur en 8 bits pourrait être 0,128,0 tandis qu'en 16 bits, elle serait 0,32768,0. Même couleur, mais le nombre de couleurs distinctes sur le grade entre Vert pur et Vert moyen est beaucoup plus élevé avec une couleur 16 bits. Vous avez un total de 32 768 niveaux de vert distincts entre ces deux niveaux en 16 bits, contre seulement 128 niveaux distincts en 8 bits. Disons que nous choisissons un vert plus clair, disons 0,192,0 en 8 bits. Cette même couleur serait 0,49152,0 en 16 bits. Cette augmentation des couleurs distinctes potentielles signifie que les dégradés deviennent beaucoup plus lisses et plus délimités lorsque vous utilisez une profondeur de bits plus élevée.
Enfin, comment les profondeurs de bits et les espaces colorimétriques fonctionnent-ils ensemble? Avec une gamme étroite, comme sRGB, vous disposez d'un espace colorimétrique restreint dans lequel mapper des couleurs distinctes. Avec sRGB et la couleur 8 bits, chaque couleur sera vraiment distincte lorsque vous traverserez tous les verts de 0,1,0 à 0,128,0 à 0,255,0. Que se passe-t-il si vous avez une image 16 bits dans l'espace sRGB? Numériquement, votre image a la capacité de représenter plus de 280 billions de couleurs distinctes (16 + 16 + 16 bits est un total de 48 bits, 2 ^ 48 est 281,5 billions). Perceptuellement ... lorsque les valeurs RVB numériques sont mappées à des couleurs à gamme restreinte, une quantité importante de ces 280 billions de couleurs finiront par être mappées à la même "coordonnée de couleur" exacte dans l'espace colorimétrique. Votre fichier image contient toujours des données de couleur de haute précision, cependant lorsqu'il est rendu à l'écran (ou rendu à imprimer),
Si nous passons à AdobeRGB, la gamme s'agrandit, c'est un espace colorimétrique plus grand et peut donc englober un plus grand nombre de mappages de couleurs distincts. Avec une profondeur de couleur de 8 bits, vous allez effectivement être peu mappé dans cette gamme plus large. Techniquement parlant, la gamme est capable de décrire plus de couleurs que votre profondeur de bits ne vous permet de faire référence. Vos facteurs limitants ont maintenant changé ... au lieu que la gamme soit restrictive, la profondeur de bits est restrictive. Si nous optons pour des couleurs 16 bits dans l'espace colorimétrique AdobeRGB, il y a plus de place pour nos 280 billions de couleurs potentielles pour référencer des couleurs distinctes. Il est probable que plusieurs couleurs correspondent toujours aux mêmes coordonnées réelles dans l'espace AdobeRGB, mais il y aura beaucoup moins de collisions dans cet espace plus grand qu'avec sRGB.
Ainsi, bien que l'espace / gamme de couleurs et la profondeur de bits soient des choses distinctes, ils sont interdépendants. Vous n'êtes pas obligé d'utiliser une gamme plus large lorsque vous utilisez une profondeur de bits plus élevée pour stocker vos données d'image, mais il est conseillé de tirer le meilleur parti de cette profondeur de bits plus élevée. Inversement, si vous enregistrez des images avec une profondeur de bits inférieure, il est souvent moins utile de rendre ces images avec autre chose que sRGB.
Pour tirer pleinement parti des informations sur les couleurs à haute profondeur de bits dans un fichier image, des gammes plus grandes et des écrans simultanément meilleurs qui peuvent réellement afficher ces gammes deviennent précieux. Pour rendre des couleurs 10, 12 et 16 bits sur des téléviseurs ou des écrans d'ordinateur, des gammes plus grandes que AdobeRGB, et même plus grandes que ProPhotoRGB, sont souvent nécessaires pour tirer pleinement parti de la perception visuelle humaine. Nos yeux sont des appareils incroyables, capables d'une plage dynamique incroyable et d'une sensibilité aux couleurs extrêmement large. Les écrans 10 bits modernes avec des LUT matérielles 12, 14 et 16 bits (tables de recherche de couleurs 3D) sont capables d'afficher 1,07 milliard de couleurs simultanées, sélectionnées parmi un total de 68,7 milliards (12 bits), 4,4 trillions (14 bits) ou 281 500 milliards de couleurs (16 bits) qui sont décrites très précisément par la LUT.
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Ce sont des choses indépendantes. L'espace colorimétrique représente toutes les couleurs possibles et est un espace continu. Les appareils numériques nécessitent une discrétisation de l'espace. Cela signifie que les étapes de chacune peuvent représenter des couleurs qui se trouvent dans l'espace colorimétrique.
Voici une analogie simple: chose à propos de la hauteur entre deux étages comme espace colorimétrique. C'est l'espace entre les étages. Maintenant, combien d'étapes vous avez besoin pour construire un escalier de l'étage inférieur à l'étage supérieur? La réponse dépend de la taille de l'étape. Telle est la profondeur de bits.
Maintenant, lorsque vous parlez des profondeurs de bits utilisées dans les formats de fichiers, la situation est plus complexe car toutes les étapes ne sont pas de la même taille car la profondeur de bits n'est pas uniformément répartie au sens linéaire. Parfois, les étapes suivent une courbe basée sur les préceptes, une courbe gamma ou une courbe logarithmique.
Généralement, si vous augmentez la profondeur de bits, vous obtenez plus de gradation dans un espace colorimétrique, mais ses limites restent les mêmes. Il existe cependant des formats de fichier HDR qui utilisent des valeurs à virgule flottante ou à virgule fixe qui peuvent même être négatives afin de représenter des couleurs en dehors de l'espace colorimétrique spécial.
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Essayons un exemple simple. Disons que nous avons un espace colorimétrique appelé "arc-en-ciel". Il contient les couleurs d'un arc-en-ciel, il est donc composé de rouge, orange, jaune, vert, bleu et violet. L'espace colorimétrique décrit une gamme de couleurs couvertes par la gamme.
La profondeur de bits, d'autre part, définit le nombre de couleurs distinctes que nous pouvons créer dans cet espace. Si nous n'avions que quelques bits, nous ne pourrions représenter que les couleurs de base de l'arc-en-ciel, mais si nous avions un tas de bits, nous pourrions faire des rouges foncés et des rouges brillants et des rouges moyens, etc. Avec plus de bits, nous pouvons définir des valeurs plus uniques et ainsi avoir plus de couleurs, mais ce sont toujours toutes des nuances de rouge, orange, jaune, vert, bleu et violet.
C'est pourquoi il est en fait possible qu'une profondeur de bits plus élevée représente une gamme de couleurs plus petite, vous vous retrouvez avec beaucoup plus de précision dans les couleurs couvertes.
Plus techniquement, le débit binaire définit la granularité des couleurs dans l'espace colorimétrique et l'espace colorimétrique définit les valeurs min et max de la couleur (et éventuellement d'autres choses aussi, en fonction de l'espace), mais vous pouvez avoir n'importe quel nombre de étapes entre ces valeurs.
Les bits supplémentaires pour étendre l'espace colorimétrique que vous recouvrez, donner un contrôle plus fin des couleurs dans l'espace colorimétrique ou faire une combinaison des deux.
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Un moyen facile de penser à de telles choses est que les espaces colorimétriques sont des conteneurs. Ils contiennent les valeurs chromatiques de l'espace colorimétrique pour lequel ils ont été créés. S'il s'agit d'espaces colorimétriques RVB, les valeurs sont RVB-0-255 dans chaque canal. Si les valeurs CMJN 0-100.
Ces valeurs ne changent pas si le volume de l'espace colorimétrique change. Ce qui change le volume d'un espace colorimétrique, ce sont les valeurs CIEXYZ qui définissent cet espace. Un espace colorimétrique de plus grand volume peut généralement contenir des couleurs plus saturées. Un exemple de cela est sRGB, un petit espace colorimétrique en volume, et ProPhoto, un grand espace colorimétrique en volume. L'ouverture d'une image sRGB dans Photoshop produit un résultat attendu, mais l'attribution du profil ProPhoto ICC change radicalement la couleur de l'image et la rend plus saturée mais les valeurs RVB n'ont pas changé. Juste leur relation avec CIELab. Les valeurs CIEXYZ qui définissent le volume de l'espace colorimétrique sont converties en CIELab puis en espace de destination.
La profondeur de bits est la quantité d'informations sur les couleurs disponibles dans un pixel. C'est très bien expliqué iciUne profondeur de bits plus élevée appliquée à la photographie et aux images numériques permet d'obtenir plus d'informations sur l'image dans chaque pixel. Cette profondeur de bits plus élevée offre une plus grande possibilité de réglage lors de l'ouverture d'ombres ou du retour de détails de surbrillance. N'oubliez pas que la profondeur de bits du pixel rendu n'est pas la profondeur de bits capturée. N'oubliez pas qu'une fois que les bits ou l'espace colorimétrique sont réduits, ils ne peuvent pas être agrandis. Une image de 8 bits à 16 bits ne crée pas plus de bits par pixel, elle double simplement les bits du pixel de 8 bits. Même chose avec les espaces colorimétriques. Si l'image a été rendue en sRGB et que vous souhaitez maintenant toutes ces couleurs vives de l'image d'origine imprimées sur votre grande imprimante gamut, désolé ces couleurs n'existent plus dans cette image sRGB. Recommencez et effectuez le rendu de ces pixels dans le plus grand espace colorimétrique.
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