Photoshop Si Nu Numai

Photoshop de la simplu la complex

“Focus on the journey, not the destination. Joy is found not in finishing an activity but in doing it.”

Greg Anderson

Andrei Iuganu

Acest material a apărut ca un răspuns la întrebările apropiaţilor cu privire la utilizarea softului Adobe Photoshop. Deşi există o literatură consistentă, site-uri de profil, informaţiile din diverse surse pot fi greu ordonate. Din acest motiv, am încercat o prezentare şi abordare cât mai pragmatică şi folositoare - sper - mai ales utilizatorilor începători.

1 | Imaginea digitală Noţiuni fundamentale

Utilizarea softului Adobe Photoshop pentru editare de imagini în format digital dar şi în mod creativ din punct de vedere artisitc, este îngreunată - de cele mai multe ori - de cunoştinţele/noţiunile utilizatorului cu privire la aspectele tehnice legate de imaginea digitală. Aparatul de fotografiat digital sau camera digitală sunt pentru majoritatea dintre noi sursa principală pentru imaginile digitale. Într-o cameră întunecată (camera obscura) dacă se face un orificiu de dimensiuni mici, pe peretele opus se proiectează imaginea răsturnată şi estompată a obiectelor de afară. Calitatea imaginii proiectate se îmbunătăţeste, dacă introducem o lentilă convergentă - transformă un fascicul de lumină paralel într-unul convergent - în orificiul camerei, astfel obţinem o imagine mai clară şi mai luminoasă.

Dacă în planul de proiecţie al imaginii din camera obscură se află un material/substanţă sensibil(ă) la lumină, se poate „păstra” imaginea în mod permanent, cu ajutorul unor procese chimice aplicate asupra materialului/substanţei chimice după ce a reacţionat la acţiunea luminii, cazul fotografiei clasice. Ca fapt divers lui Sir John Herschel - matematician, astronom şi chimist englez, fiul celebrului astronom Sir William Herschel (a descoperit la 13 martie 1781 planeta Uranus şi în 1800 radiaţiile infraroşii)- i se atribuie inventarea cuvântul „fotografie”, în 1839, prin alăturarea cuvintelor greceşti photos - lumină - şi graphien - a desena- traducerea ad literam fiind prin urmarea a desena cu lumină.

Scurtă introducere în procesul de formare al imaginilor

4 Photoshop de la simplu la complex

Camera obscura şi principiul ei de funcţionare. Aplicaţii ale camera obscura

Asemănarea dintre Camera obscura şi aparatul de fotografiat

Lentilă

Diafragmă

Film

În cazul aparatelor de fotografiat digitale suportul material pe care se află aplicată substanţa fotosensibilă este înlocuit cu un senzor optic.

Ceea mai cunoscută şi utilizată dispunere a filtrelor de culoare pentru pixeli este matricea Bayer. Nu vom intra în detalii legate de matricea filtrelor de culoare şi de aspectele tehnice implicate. Reţinem că sarcinile electrice colectate de un pixel sunt proporţionale cu intensitatea fluxului luminos. După ce sarcinile electrice de la fiecare pixel sunt colectate ele sunt „stocate” şi apoi transmise către un circuit de conversie care le va transforma le în voltaj.

Suprafaţa senzorului este împărţită din punct de vedere constructiv, în regiuni fotosensibile cu dimensiunea de ordinul micronilor dispuse pe coloane şi rânduri. Aceste regiuni fotosensibile sunt cunoscute sub denumirea de pixel. Pixeli au propietate de a colecta sarcinile electrice generate în urma impactul fotonilor din fluxul luminos incident din zona activă. Deoarece fotodiodele din construcţia pixelilor sunt sensibile doar la cantitatea/intensitatea fluxului luminos primit - ele nu „văd” culoarea - din punct de vedere tehnic s-au încorporat filtre de culoare care să permită „discriminarea” fluxurilor de lumină cu lungimi de undă diferite.

În cazul senzorului charge-coupled device -CCD, sarcinile electrice generate de fotoni sunt „mutate” de la un pixel, pixel cu pixel şi convertite în voltaj într-un circuit exterior matricei de pixeli (output node). În senzorul de tip complementary metal oxide semiconductor (CMOS), conversia sarcinilor electrice în voltaj are loc direct în pixel. Acest lucru are loc datorită integrării în structura pixelilor a circuitului de conversie.

Imaginea digitală- noţiuni elementare: senzorul optic


Microlentilă

Filtru de culoare

Elemente metalice de conectare



Fotodiodă

Flux luminosConstrucţia de principiu a unui senzor optic digital

Conversie foton electron

Conversie sarcină electrică voltaj

Senzor optic Microlentilă Filtru culoare

Zonă activă

Dimensiune fotoelement

Strucutura unui pixel - vedere transversală-

Expunere simplificată a princpiile de funcţionare pentru cele mai utilizate tipuri de senzor folosit în formarea imaginilor

digitale

Componentele electronice din structura unui computer sau cameră digitală funcţionează folosind electricitatea sau curentul electric. Pentru a explica conceptul de regim binar şi pentru a se putea face legătură dintre aceste şi circuitele/componentele electrice vom apela spre exemplificare la cel mai simplu circuit electric, cel de formă sursă electrică consumator, pe care îl cunoaştem de la fizică şi lecţiile despre electricitate şi curentul electric.

Becul - consumatorul nostru - va lumina când există tensiune în circuit(circuitul este închis). Când circuitul este deschis becul nu va lumina. Aceste două stări - prezenţă sau absenţă tensiune în cazul nostru exemplificat- este un sistem binar adică general vorbind, un sistem ce ţine cont de 2 posibilități, 2 aspecte: pornit/oprit, on/off, 0/1.

Un bit (simbol: b) este unitatea de măsură pentru cantitatea de informație. Un bit este cantitatea de informație necesară pentru reducerea incertitudinii la jumătate. Termenul a fost introdus de matematicianul şi statisticianul american John Wilder Tuckey ca o prescurtare combinată a cuvintelor engleze binary digit, într-un articol din 1958. În limba engleză a bit înseamnă „un pic”, „puțin”, „o mică parte din ceva”; astfel pentru vorbitorii de limbă engleză cuvântul bit are şi un sens intuitiv. Prin urmare circuitul nostru comunică o informaţie de 1 bit. Pe baza acestei idei se pot construi circuite foarte complexe iar dacă ne folosim de un set de reguli - logica/algebra booleană, avem un limbaj, adică o formă de comunicare, o modalitate de transmitere a informaţiei. Legătura dintre logica umană şi sitemul binar (deschiderea sau închiderea unui circuit electric) ca formă de comunicare o găsim în lucrările lui George Boole.

Imaginea digitală- noţiuni elementare: regimul şi codul binar6 Photoshop de la simplu la complex

Sursă alimentare

Consumator

Circuite deschis

Dacă aplicăm un set de reguli pentru închiderea şi deschiderea întrerupătoarelor din acest circuit putem “comunica” o informaţie, ceva de genul “Pisica doarme şi sforăie” dar în sistem binar.

A = 3B = 2 x AC = B + 5D = 3 x C

George Boole a inventat aşa numita algebră Boole care în mare utilizează aceleaşi principii şi reguli ca cele din algebra clasică. În algebra convenţională numerele sunt înlocuite cu litere (operanzi) iar operatorii (cel mai adesea + şi x) indică cum vor fi aceste numere combinate Deseori folosim algebra pentru a rezolva variate probleme. De exemplu: Algebric scris Ana are 3 kg de mere. Betty are de 2 ori mai multe ca Ana. Carmen are cu 5 kg mai mult decât Betty. Delia are de 3 ori cantitatea pe care o are Carmen. Câte mere are Delia? Rezolvarea algebrică e de forma:

Când folosim algebra urmăm nişte reguli - comutativitatea, asociativitatea, distributivitatea- care multora ni se par banale comune şi cunoscute, dar respectându-le am obţinut rezultatul corect. Marele aport adus de Boole a fost separarea în algebra sa de conceptul de număr. În algebra booleană operanzii nu se referă la numere, ei se referă la clase. Prin clasă înţelegem un grup de lucruri. Să exemplificăm folosind cîteva pisici. Pisicile pot să fie fie mascul fie femelă. Pentru convenienţă utilizăm: - litera M pentru a ne referi la clasa formată din pisicile mascul; - litera F pentru a ne referi la clasa formată din pisicile femelă. Reţinem ca observaţie că cele două litere sunt doar simboluri şi nu numere şi reprezintă doar clasele de pisici - pisici cu anumite caracteristici. În loc să spunem clasa formată din pisicile mascul spunem simplu „M”. Putem folosi şi alte litere cu care să ne referim de exemplu la alte clase, de exemplu culoarea pisicilor: T pentru pisici de culoare roşcată (tan cats), B pentru pisici de culoare neagră(black cats), W pentru pisici de culoare albă (white cats) sau O pentru pisici de altă culoare ( „other” colors) care nu sunt în clasele T, B, sau W. De asemeni putem folosi litera N pentru clasa de pisici castrate (neutered cats) şi U pentru clasa de pisici necastrate (utered cats). În algebra convenţională operatorii + şi x sunt folosiţi pentru a indica adunarea şi înmulţirea. Şi în algebra booleană se folosesc aceleaşi simbolui + şi x ceea ce induce o uşoară confuzie deoarece ştim cum să adunăm şi să înmulţim numerle în algebra convenţională, dar cum să adunăm sau să înmulţim clase? Confuzia dispare când precizăm că simbolurile operatorilor + şi x înseamnă altceva în algebra booleană. Simbolul + în algebra booleană înseamnă uniunea a două clase, adică tot ce se află în prima clasă combinat cu tot ce este din a doua clasă.

D = 3 x CD = 3 x (B + 5)D = 3 x ((2 x A) + 5)D = 3 x ((2 x 3) + 5)D = 33

Codul binar: algebra Boole7 Photoshop de la simplu la complex

De exemplu B+W reprezintă clasa tuturor pisicilor care sunt fie negre (black-B), fie albe (W). Simbolul x în algebra booleană înseamnă intersecţia a două clase - adică elementele comune din prima clasă dar şi din ceea de a doua. Exemplu: F x T reprezintă clasa pisicilor care sunt femele (F) şi sunt de culoarea roşcată (T). Din algebra convenţională regulile sunt păstrate şi în algebra booleană cu o singură observaţie: în algebra booleană operatorul + este distributiv faţă de operatorul x ceea ce nu este corect în algebra convenţională: W + (B x F) = (W + B) x (W + F) Uniunea claselor pisicilor albe (W) şi negre (B) este egală cu intersecţia a două uniuni: uniunea dintre clasa pisicilor albe (W) şi negre(B) şi uniunea claselor pisicilor albe (W) şi pisici femelă(F). Acest lucru este oarecum dificil de înţeles. În algebra booleană se mai folosesc încă două simboluri care vă pot induce în eroare deoarece sunt reprezentate grafic prin cifre. Primul simbol: simbolul 1 în algebra booleană însemnă „universul”- adică este totalul, întregul despre care vorbim. În exemplu nostru: M + F = 1, simbolul 1 înseamnă clasa tuturor pisicilor-uniunea dintre clasa pisicilor mascul şi clasa pisicilor femelă este clasa tuturor pisicilor. Similar T + B + W + O = 1 uniunea claselor pisicilor de culoare roşcată, neagră, albă şi de alte culori înseamnă clasa tuturor pisicilor Simbolul „1-” reprezintă că „universul” exclude ceva. Exemplu: 1 – M este clasa pisicilor cu excepţia pisicilor mascul. Excluderea din „univers” a tuturor pisicilor mascul este tot una cu clasa tuturor pisicilor femelă. 1 – M = F Al doilea simbol: simbolul 0 în algebra booleană reprezintă o clasă goală - clasa pentru nimic, fără elemente. O clasă goală apare când are loc intersecţia a două clase care se exclud. Exemplu: Pisicile care sunt în acelaşi timp şi femală şi mascul: F x M = 0 Observăm că există situaţii când avem rezultate ca în algebra convenţională: Exemplu: 1 x F = F - intersecţia dintre clasa tuturor pisicilor (1) şi clasa pisicilor femelă (F) este clasa pisicilor femelă. 0 x F = 0 - intersecţia dintre clasa „nepisicilor”(no cats) şi clasa pisicilor femelă este clasa „nepisicilor”. 0 + F = F - uniunea dintre clasa „nepisicilor”(no cats) şi clasa pisicilor femelă este clasa pisicilor femelă. Există şi situaţii în algebra booleană când rezultatele numai sunt cum ne aşteptam ca în algebra convenţională. Exemplu: 1 + F = 1 uniunea clasei tuturor pisicilor cu clasa pisicilor femelă este clasa tuturor pisicilor. Nu prea are sens nu? Deoarece F este clasa tuturor pisicilor femelă şi (1– F) este clasa tuturor pisicilor care nu sunt femelă uniunea lor este 1: F + (1 – F) = 1, iar intersecţia este 0 : F x (1 – F) = 0 Această formulare reprezintă un impotant concept logic numit Legea Contradicţiei care spune că ceva nu poate fi acel ceva şi în acelaşi timp să fie şi opusul său. O declaraţie de forma F x F = F are sens doar în algebra booleană - intersecţia clasei pisicilor femelă cu clasa pisicilor femelă este tot clasa pisicilor femelă.


Însă nu pare a fi corect dacă F se referă la un număr. Boole consideră X2 = X ca fiind singura menţiune ce diferenţiază algebra sa de ceea convenţională. Ca aplicaţie, algebra booleană oferă o „metoda matematică” pentru rezolvarea de silogisme. Să luăm ca exemplu un faimos silogism- cel al lui Aristotel, şi să obţinem concluzia acestuia folosind algebraBoole: Toţi oameni sunt muritori. Socrate este om. Socrate este muritor. Dacă prin P reprezentăm clasa tuturor oamenilor, M clasa tuturor lucrurilor muritoare şi S clasa lui Socrate ce înseamnă în algebra booleană „Toţi oameni sunt muritori”? Răspunsul ia forma expresiei P x M = P ce înseamnă că intersecţia clasei tuturor oamenilor cu clasa tuturor lucrurilor muritoare este clasa tuturor oamenilor. Ar fi greşită expresia de forma P x M = M, deorece clasa tuturor lucrurilor muritoare include pisici, câini, ulmi etc. „Socrate este om” în algebra booleană ia forma expresiei S x P = S şi înseamnă că intersecţia dintre clasa care îl conţine pe Socrate - o clasă foarte mică ca dimenisune sau elemente conţinute- şi clasa tuturor oamenilor - o clasă mult mai mare ca dimensiune sau elemente conţinute- este tot clasa care îl conţine pe Socrate. Deoarece cunoaştem din cele prezentate anterior că P =(P x M) înlocuim în S x P = S şi obţinem expresia de forma S x (P x M) = S. Prin asociativitate S x (P x M) = S este tot una cu (S x P) x M = S. Ştim că (S x P) = S, aşă că putem simplifica expresia de mai sus obţinând : S x M = S Această expresie ne spune că intersecţia dintre clasa lui Socrate şi clasa tuturor lucrurilor muritoare este tot clasa lui Socrate, ceea ce însemană că Socrate este muritor. Dacă am fi egalat (S x M) cu 0, concluzia ar fi fost că Socrate nu este muritor, iar dacă am fi egalat (S x M) cu M, concluzia ar fi fost că Socrate este un lucru muritor şi că celelate lcururi ar fi nemuritoare. Concluzia silogismului lui Aristotel era evidentă şi fără algebra booleană însă aceasta permite atunci când o folosim să determinăm dacă ceva îndeplineşte un anumit set de criterii. Presupunem că într-o zi doriţi să cumpăraţi de la un magazin cu animale o pisică şi vă adresaţi vânzătorului în felul următor: „ Doresc o pisică care să fie mascul (M), castrat (N), ori alb (W) ori roşcat (T); sau o pisică femelă (F), necastrată (N), de orice culoare mai puţin alb (1-W); sau orice pisică aveţi atâta timp cât este de culoare neagră (B).” Vânzătorul vă răspunde: „ Doriţi o pisică care aparţine clasei de pisici reprezentată de expresia: (M x N x (W + T)) + (F x N x (1 – W)) + B ?” Şi dumneavoastră exclamaţi „Da! Exact!” Ca să apreciem corectitudinea răspunsului vânzătorului cu ajutorul algebrei boolene vom face un artificiu: vom folosi OR (sau) pentru uniune (+) şi AND (şi) pentru intersecţie (x), iar NOT (nu) pentru „1-”. Astfel expresia de mai sus devine de forma: (M AND N AND (W OR T)) OR (F AND N AND (NOT W)) OR B Observaţi cum parantezele clarifică intenţiile dumneavoastră. Doriţi o pisică din una din cele trei clase: (M AND N AND (W OR T)) sau (F AND N AND (NOT W)) sau B


Ceea ce a făcut acum vânzătorul se numeşte boolean test. Un caz particular al algebrei boolene este cel în care literele folosite pentru referirea la clase se referă la numere cu precizarea că se pot folosi doar numerele 0 şi 1. Numărul 1 înseamnă DA, ADEVĂRAT, acestă pisică satisface aceste criterii. Numărul 0 înseamnă NU, FALS, această pisică nu satisface aceste criterii. În primul caz vânzătorul vă aduce o pisică mascul roşcată necastrată. Expresia pentru pisica pe care dumneavoastră aţi accepta-o este în algebra booleană: (M x N x (W + T)) + (F x N x (1 – W)) + Bşi dacă înlocuim literele folosite pentru referirea la clase cu numerele 1 şi 0 obţinem: (1 x 0 x (0 + 1)) + (0 x 0 x (1 – 0)) + 0 Am folosit 1 pentru clasa M şi T deorece pisica este mascul (M) şi este roşcată (T). Când simbolul x însemnă AND (şi ) rezultatle posibile sunt: 0 x 0 = 0 0 x 1 = 0 1 x 0 = 0 1 x 1 = 1 Cu alte cuvinte rezultatul este 1 dacă ambii operanzi, cel din stînga operatorului AND (x) şi cel din dreapta acestuia ,sunt 1. Când simbolul + însemnă OR (sau) rezultatle posibile sunt: 0 + 0 = 0 0 + 1 = 1 1 + 0 = 1 1 + 1 = 1 Rezultaul este 1 dacă operandul din stânga sau din drepata operatorului OR este 1. Folsind aceste lucruri expresia noastră devine (1 x 0 x 1) + (0 x 0 x 1) + 0 = 0 + 0 + 0 = 0 Rezultatul 0 înseamnă NU, FALS, această pisică nu e ceea dorită. În al doilea caz vînzătorul vă aduce o pisică albă(W), femelă(F), castrată(N) ceea ce însemană în algebra booleană: (M x N x (W + T)) + (F x N x (1 – W)) + Bprocedăm la substituţia cu 0 şi 1 în funcţie de ce este adevărat şi fals şi obţinem: (0 x 1 x (1 + 0)) + (1 x 1 x (1 – 1)) + 0simplificând rezultă: (0 x 1 x 1) + (1 x 1 x 0) + 0 = 0 + 0 + 0 = 0 Această pisică nu corespunde cu ce doriţi dumneavoastră. În al treilea caz vânzătorul vă aduce o pisică gri, femelă şi necastrată. Gri se califică la „alte culori” ea nefiind nici alb nici negru. Acum expresia noastră este de forma (0 x 1 x (0 + 0)) + (1 x 1 x (1 – 0)) + 0 Simplificând obţinem: (0 x 1 x 0) + (1 x 1 x 1) + 0 = 0 + 1 + 0 = 1 Rezultatul 1 înseamnă DA, ADEVĂRAT, pisica are acum un stăpân. După această introducere în algebra booleană cum putem aplica principiile acesteia în cazul circuitelor electrice ? Vom exemplifica în cele ce urmează.


AND 0 1

0 0 0

1 0 1

OR 0 1

0 0 1

1 1 1

Presupunem că avem un circuit electric precum cel de mai jos. Acest circuit are în componenţa sa două întreruptoare.

Acest tip de dispunere(conectare) a întreruptoarelor „unul după altul” este cunsocut ca „legare în serie”. Dacă închideţi întreruptorul din stînga nimic nu se va întâmpla- becul nu luminează.

Dacă lăsaţi întreruptorul din stînga deschis şi pe cel din drepata îl inchideţi becul tot nu va lumina. Becul va lumina doar când întreuptorul din stânga şi cel din dreapta sunt închise.

După cum aţi sesizat cuvântul cheie este ŞI. Cum putem răspunde la întrebarea „Sunt ambele întreruptoare închise” cu ajutorul acestui circuit dar folosind algebra booleană? Pentru acest circuit putem rezuma funcţionarea sa într-un tabel de forma:

Un întreruptor are două poziţii - închis / deschis - adică 1 bit. Putem spune ca 0 înseamnă „întreruptor deschis” şi 1 „întreruptor închis”, astfel putem rescrie tabelul de mai sus sub forma:


Întreruptorul stîng Întreruptorul drept Bec

Deschis Deschis Nu luminează

Deschis Închis Nu luminează

Închis Deschis Nu luminează

Închis Închis Luminează


0 0 0

0 1 0

1 0 0

1 1 1

Observaţi că dacă schimbăm în tabel poziţiile Întreruptor stâng cu Întreruptor drept rezultaul este acelaşi. Nu este necesar să identificam care întreruptor este întreruptorul stâng şi care cel drept. Tabelul ce descrie comportarea circuitului poate fi rescris sub forma celor prezentate când discutam despre operatorii AND şi OR:

Acest circuit simplu tocmai a efectuat o operaţie de tip AND din algebra Booleană şi va dat răspunsul la întrebarea „Sunt ambele întreruptoare închise?” . Pentru un circuit cu întreruptoarele conectate/legate în paralel circuitul arată precum cel de jos diferenţă constând în faptul că becul va lumina dacă închidem întreruptorul de deasupra şi pe cel de dedesubt îl vom lasă în poziţia deschis şi invers şi bineînţeles dacă închidem ambele întreruptoare.

Becul luminează dacă întreruptorul de deasupra sau cel de dedesubt este închis sau ambele. Cuvântul cheie este SAU. Acest circuit electric execută o operaţie logică „răspunzând” la întrebarea „ Este comutatorul închis?” Rezumăm sub forma tabelului:

Procedăm ca şi în cazul anterior şi putem rescrie tabelul sub următoare formă.


Întreruptoare în serie 0 1

0 0 0

1 0 1

AND 0 1

0 0 0

1 0 1


Deschis Deschis Nu luminează

Deschis Închis Luminează

Închis Deschis Luminează

Închis Închis Luminează

Observaţi că se respectă acelaşi principiu ca în cazul anterior: dacă schimbăm în tabel poziţiile Întreruptor stâng cu Întreruptor drept rezultaul este acelaşi. Nu este necesar să identificam care întreruptor este întreruptorul stâng şi care cel drept. Tabelul ce descrie comportarea circuitului poate fi rescris sub forma:

Acest lucru înseamnă că un circuit electric cu întreruptoare legate în paralel este echivalentul unei operaţii de tip OR din algebra Booleană. Revenim la exerciţiul nostru cu magazinul de animale de unde doriţi să cumpăraţi o pisică şi v-aţi şi adresat vânzătorului în forma: „ Doresc o pisică care să fie mascul (M), castrat (N), ori alb (W) ori roşcat (T); sau o pisică femelă (F), necastrată (N), de orice culoare mai putin alb (1-W); sau orice pisică aveţi atâta timp cât este de culoare neagră (B).” Ceea ce în algebra booleană echivalează cu expresia (M x N x (W + T)) + (F x N x (1 – W)) + B . Cunoaştem că două întreruptoare legat în serie efectuează operaţia logică AND (reprezentată de simbolul x) şi că două întreruptoare legate în paralel efectuează operaţia logică OR (reprezentată de simbolul +). Pentru a răspunde în locul vânzătorului la întrebarea dumneavoastră folosind circuite electrice, conectăm 8 întreruptoare ca în circuitul de mai jos:

Fiecare întreruptor este etichetat cu câte o literă - la fel cu cele folosite în expresia Booleană. NOT W este o alternativă de scriere pentru 1 – W simbolizată prin . Dacă se citeşte schema circuitul de la stînga la dreapta şi de sus în jos veţi regăsi literele din expresia booleană în aceaşi ordine. Simbolul x corespunde punctelor din circuit unde două sau un grup de întreruptoare sunt conectate în serie. Simbolul + corespunde punctelor din circuit unde două sau un grup de întreruptoare sunt conectate în paralel.



0 0 0

0 1 1

1 0 1

1 1 1

OR 0 1

0 0 1

1 1 1

Întreruptoare în paralel 0 1

0 0 1

1 1 1

W

Vânzătorul v-a adus în primul caz o pisică mascul, roşcată, necastrată ceea ce pentru circuitul nostru este:

Deşi întreruptoarele M, T şi NOT W sunt închise nu avem un circuit complet şi becul nu luminează. În al doilea caz vânzătorul v-a adus o pisică castrată de culoare albă şi femelă.

Întreruptoarele corect nu sunt închise şi nici în acest caz becul nu va lumina. În ultimul caz vânzătorul vă aduce o pisică femală, de culoare gri, necastrată.

Răspunsul dat de circuit este cel corect. Camerele foto digitale, computerele folosesc în principiu componete realizate cu asemenea tipuri de circuite însă structurate mai complex şi realizate prin tehnici şi tehnologii care au permis o construcţie fizică la scară micronică.


Am expus principiile generale ale algebrei booleane şi aplicaţiile ei tocmai pentru a înţelege cum sarcinile electrice rezultate în urma impactului cu fotonii din fluxul luminos în zona activă a pixelilor din structura senzorului optic sunt „transformate” în semnal electric - deplasarea ordonată a sarcinilor electrice se numeşte curent electric. Prin urmare putem afirma despre o imagine digitală - o reprezentare a unei imagini reale într-un plan bidimensional (imagine în „2D” sau două dimensiuni) - că este formată dintr-o mulțime finită de valori , codificate după un anumit sistem. Valorile se referă în esenţă la cele măsurate pentru tensiunea electrică ce rezultă în urma „transformării” în curent electric a sarcinilor electrice colectate de pixeli. Anterior am arătat cum un circuit electric poate fi folosit ca formă de comunicarea prin folosirea codului (sistemului) binar asociat comportării circuitului electric - semnal electric prezent (0), semnal electric absent (1). Dacă S reprezintă totalitatea simbolurilor - S {s1, s2,…, sn}, n ≥ 2 atunci pentru n2 avem un cod ce foloseşte doar două simboluri: S{0,1}, S{fals , adevărat}, S{+5V, -5V}. Acest lucru înseamnă că un cod binar - deoarece are doar două valori - poate fi exprimat ca 2n.

O imagine digitală „alb negru” precum ceea mai sus prezentată foloseşte pentru descrierea unui pixel doar două valori - pentru alb şi pentru negru. Din acest motiv spunem că avem o „imagine pe 1 bit” - 1-bit image - (pentru că 21 = 2, ceea ce înseamnă că avem 1 bit). Pentru o imagine digitală „color” sunt necesare mai multe valori pentru a descrie pixelii. În acest caz ne referim la color depth (cel mai adesea fiind numită şi bit depth). Pentru o imagine digitală pe 8 bit vom avea 256 de valori diferite(28 = 256) per pixel cu care să-i descriem. În dreapta avem o captură de ecran a ferestrei de dialog New File din Photoshop care ne oferă posibilitatea de a alege pe câţi biţi (bit depth) va fi imaginea noastră digitală color.

Noţiunea de imagine digitală


Cu 256 de nuanţe se poate reprezenta un grad mai fin de detalii decât am putea cu doar două opţiuni de culoare ca în imaginile pe 1 bit. Pentru imaginile digitale full-color, se foloseşte o adâncime de culoare (color depth) chiar mai mare - 24 biţi per pixel. Cu 24 de biţi, se poate reprezenta aproximativ 16 milioane de culori, ceea ce înseamnă imagini de calitate superioară.

S-a popularizat ideea că o imagine este formată „din mici pătrăţele” sau că sunt formate „din pixeli”. Construcţia geometrică a pixelilor a celor mai comuni senzori optici folosiţi pentru crearea imaginilor digitale este sub formă „pătrată”, însă există şi senzori cu formă de hexagon sau octogon, ceea ce nu însemană că imaginea creată de aceşti senzori va fi formată din „pătrăţele”. O imagine nu este formată „din pixeli” ci doar cu ajutorul lor, pentru că ei „înregistrează” ce cantitate de lumină şi unde se află fluxul de lumină la un moment dat pe suprafaţa expusă a senzorului optic.


Tabloul cu valorile binare pentru nuanţe de culori este exprimat în sistem de numeraţie zecimal.

Tabloul cu valorile binare pentru nuanţe de culori este exprimat în sistem de numeraţie zecimal.R - red, G- Green, B-Blue

„Digitalizarea” imaginii are la bază transformarea unui semnal analog în unul digital. Cuvântul digit se traduce din limba engleză ca cifră ceea ce ne induce un prim răspuns cu privire la ceea ce însemnă „digitalizare”- „transformarea în cifre”. Corelat cu cele prezentate până acum conceptul face referire de fapt la utilizarea codului binar pentru transmiterea unei informaţii. Dar ce înseamnă semnal analog? Pentru fluxul luminos incident putem folosi sinonimul de semnal ( orice cantitate care variază în timp sau spațiu) însă pentru că „cantitatea de lumină” (numărul de fotoni) variază continuu în unitatea de timp - la momentul t avem un număr x de fotoni, la momentul t1 avem un număr x1 de fotoni - spunem că este un semnal cu variaţie continuă: semnal analog.

Transformarea semnalului analog în semnal digital - cod binar - presupune două etape: 1. Sampling sau Rasterization În aceată etapă are loc măsurarea intensităţii semnalului analog într-un moment de timp şi asocierea cu o valoare finită.

În cazul nostru se măsoară valoarea tensiunii electrice obţinute de la fiecare pixel pentru „intensitatea” fluxului luminos în şi la momentul t. Când are loc măsurarea ţinându-se cont de timp acest proces este numit sampling iar frecvenţa de sampling (sampling frequency) reprezintă timpul scurs între două măsurători. Când măsurarea ţine cont de distanţa dintre punctele de măsurare - termenul de rasterization este folosit - şi obţinem rezoluţia.

„Digitalizarea” imaginilor


Semnal analog Semnal digital (bit)

Intensitatea luminii

Sarc

ini

electr

ice r

ezul

tate

în u

rma

impa

ctulu

i fot

onilo

r

Voltajul generat de pixeli este direct proporţional cu cantitatea de lumină primită şi variază proporţional cu schimbarea intensităţii luminii.

Veţi găsi ca sinonim pentru denumirea imaginilor digitale şi denumirea de imagini raster. În cazul imaginilor digitale color pentru semnalul analog - cantitatea de lumină - se „fac” doar 3 măsurători (sample) pentru a se identifica valorile ce corespund culorilor roşu (R), verde (G - green), albastru (B-blue). Este evident că calitatea semanalului eşantionat (sampled signal) este corelat cu frecvenţa de eşantionare(sampling frequency): cu cât este mai mare frecvenţa de eşantionare cu atât este mai bună calitatea semnalului eşantionat. Frecvenţa minimă de eşantionare (Nyquist frequency) este definită ca fiind frecvenţa de eşantionare care trebuie să fie de două ori cât ceea mai mare frecvenţă a semnalului analogic. Dacă eşantionarea are loc sub valoare acestei frecvenţe apar artefacte(„defecte”) ale imaginii cum ar fi distorsiuni, efectul Moiré, etc. 2. Quantization (cuantizarea) - este a două etapă din „digitizarea” imaginii digitale. În cazul în care valorile individuale măsurate pentru diferite intervale de timp, sunt aproximate cu o anumită precizie - care necesită doar un anumit număr de cifre - procesul de a aproximare a acestor valori exact - ca număr fix de cifre sau de biți- este numit cuantizare.

Transformarea din analog în digital se face cu ajutorul unui circuit electric denumit convertor analogic-digital. Deoarece codul binar are un număr fix de valori diferite - 0 şi 1 - iar semnalul analog are un număr infinit de valori diferite, cuantizarea se realizează după formula: D=2n x Vin/Vref

unde: D- valoare exprimată în sistem zecimal; n - număr de biţi; Vin - valoarea tensiunii de intrare a semnalului analog; Vref - valoarea tensiunii de referinţă.


Semnal analog Semnal analog eşantionat (sampled signal)

Semnal digital cuantificat(quantised signal)

Valoare actuală

Valoare cuantizată

Eroare de cuantizare

Semnal analog reconstruit

Tabel valori folosite pentru cuantizare

În exemplu nostru se utilizează un converor analog-digital pe 3 biţi (cele mai comune sunt pe 8 bit). Deoarece are 3 „ieşiri” pentru semanlul digital, înseamnă că sunt posibile 8 coduri binare (23= 8). Dacă tensiunea de referinţă Vref este de 10 V cuantizarea ia forma tabelului de mai jos:

Exemplu: tensiunea de intrare Vin = 3,5 V atunci - D=2n x Vin/Vref = 23 x 3,5/10=210 ( 2 scris în bază 10) atunci codul binar de ieşire - semnal digital - este: 0102 (2 scris în baza 2). Am prezentantat mai detaliat etapele digitalizării unui semnal analog pentru că atunci când ne referim la cantiatea de lumină şi la transformarea ei din semnal analog în semnal digital pentru construirea unei imagini digitale apar o serie de „defecte”- în aceste etape- ce influenţează percepţia imaginii de către ochiul uman. Efectul Aliasing apare atunci când semnalele analogice diferite devin imposibil de distins când are loc eşantionarea (sampling).

În cazul imaginilor digitale dacă frecvenţa de eşantionare a semanlalui analog (sampling rate) este mai mică decât valoarea limită a frecvenţei de eşantionare (Nyquist frequency limit) atunci artefactele sau defectele de tip aliasing se manifesta sub forma aşa numitelor „jaggies” sau „stairstpes” - în imagini liniile curbate sau cele în diagonală par a fi zimţate; liniile de contur apar ca nişte „trepte abrupte” în loc să fie „line”(smoth). Un artifact al imaginii reprezintă orice element al imaginii digitale obţinute care nu se regăseşte în imaginea originală, ceea reală.


Exemplu de efect aliasing al literi A scrisă cu Times New Roman. În stânga: imagine „aliased”, în dreapta: imagine „antialiased” .

Artefactele imaginilor digitale sunt numeroase, au diverse surse şi metode de reducere şi sunt greu de clasificat. Ele afectează în principal calitatea imaginii. Atributele ce definesc calitatea unei imagini digitale(image quality attributes) - vorbim despre o imagine de calitate - sunt: 1. Contrast - (tone); 2. Culoarea - (colour); 3. Rezoluţia - (resolution); 4. Claritatea -(sharpness); 5. „Zgomotul” - (noise). Reproducerea contrastului este atributul cel mai important pentru calitatea unei imagini. Contrastul este diferenţa care face ca un obiect sau reprezentarea lui într-o imagine să fie distins de alte obiecte sau fundal aflate în acelaşi câmp vizual. El este determinat de diferenţa de luminozitate. Perceperea culorii, rezoluţiei (detaliile fine dintr-o imagine) şi a clarităţii unei imagini sunt depedente de reproducerea contrastului. De exemplu rezoluţia şi claritatea unei imagini sunt foarte „apropiate”, deoarece există situaţii în care o imagine cu rezoluţie mică - detalii puţine - apare ca fiind mai clară decât o imagine cu rezoluţie mare - mai multe detalii -datorită contrastului.

Calitatea unei imagini digitale20 Photoshop de la simplu la complex

Imaginea din stânga este mai clară deşi are o rezoluţie mai mică(detalii mai puţine) decât ceea din dreapta (detalii mai multe).

În particular o serie de artfecate ale imaginii digitale sunt cauzate de caracteristicile constructive ale senzorului optic folosit la captarea luminii. Majoritatea caracterisiticilor sunt interdependente. Prezentăm pe scurt pe cele mai importante caracterisitic ale senzorului care pot determina artefacte ale imaginilor digitale: 1.Detector size -dimensiunea suprafeţei senzorului (mm x mm) expusă luminii. 2.Pixel size (mărimea unui pixel) - dimensiunea fizică a unui pixel exprimată în μm x μm, sau exprimat ca numărul pixelilor de pe orizontala şi verticala întregii arii a senzorului. 3.Fill factor (factorul de umplere)-se referă la cât (%) din suprafaţa unui pixel este sensibilă la lumină. 4.Full-well capacity - numărul maxim de electroni/sarcini electrice pe care senzorul îl poate avea. 5.Noise (zgomotul de imagine)-reprezintă „apariţia” in imaginile digitale a unor pixeli de „culori greşite”. 6.Dark current - se referă la prezenţa unui semnal generat de către pixeli (background signal) în condiţiile în care senzorul optic nu este supus la acţiunea unui flux luminos. Acest semnal este rezultatul emiterii şi colectării de sarcini electrice cu degajare de căldură a fotodiodelor din structura pixelilor. Mărimea semnalului de tip dark current (dark signal) este dependent de arhitectura senzorului şi de temperatura la care acesta operează. Datorită faptului că fiecare pixel generează propiul dark signal, iar valorile acestuia sunt diferite de la pixel la pixel, variaţia acestui tip de semanl este numită dark signal noise. Curentul mediu asociat cu „citirea” unui semnal care să ducă la crearea unei „imagini întunecate” de către pixeli în absenţa acţiunii lumini este numit dark current. „The dark current” se va dubla la fiecare creştere a temperaturii senzorului cu 9°C. 7. Dynamic range - se referă la raportul dintre full-well capacity(aici în sensul de semnal maxim obţinut de la pixeli) şi zgomotul de imagine. 8.Scanning mode - modul( „logica”) în care sunt folosiţi pixeli pentru construcţia imaginilor.


Scanare de tip punct cu punct (point scanning).

Scanarea se face secvenţial.

Scanare de tip liniar (line scanning).

Este utilizat la scanere de tip flatbed

Scanare de tip area (area scanning).

Imaginea este creată dintr-o singură captură.

9.Resolution - rezoluţia sau detaliile fine ce pot fi redate - este depedentă în cazul senzorilor optici de mărimea zonei active, dimensiunea şi factorul de umplere(fill factor) al pixelilor. Se poate exprima în linii per inch (lpi), pixel per inch (ppi), dots per inch (dpi), etc. 10. Quantum efficiency - este raportul dintre electroni generaţi de către fotoni şi capturaţi de către pixel şi numărul de fotoni din fluxul de lumină incident pe pixel în unitate de timp. 11. Spectral response- este reprezentarea grafică a quantum efficiency(QE) raportată la diferitele lungimi de undă ale luminii. 12. Arhitectura senzorului - care se referă la forma şi dimensiunea pixelilor, modul de colectare a semnalului generat de pixeli, etc. Am prezentat câteva dintre caracteristicile care pot influenţa calitatea unei imagini digitale. Un prim aspect legat de cele prezentate ar fi că dimensiunea senzorului corelată cu distanţa focală afectează câmpul de vedere (filed of view) în cazul camerelor foto digitale.

Aşa cum se observă distanţa focală - se măsoară în mm - a lentilelor folosite este foarte importantă. În principiu distanţa focală este dependentă de gradul de curbură a lentilelor, grosimea acestora şi indicele lor de refracţie. Unghiul de vedere (angle of view) este de fapt aria acoperită de lentile, cît din subiectul fotografiat este surprins în imagine. Un aspect interesant este că cu cît scurtam distanţa focală cu atît este mai mică imaginea produsă de către lentile, dar folosind lentile cu distanţă focală mică pentru camere digitale de format mic (small-format camera) obţinem acelaşi unghi de vedere ca şi în cazul lentilelor cu distanţă focală mai mare utilizat în camere de fotografiat mult mai mari.


Unghiul de vedere(angle of view)

Distanţa focală f

Lentile

Plan focal ( focal plane)

Diagonala imaginii

Toate cele patru lentile oferă un unghi vizual similar. Fiecare lentilă are altă distanţă focală şi sunt folosite în camere de diferite formate. Fiecare cameră va oferi aceaşi „cantiate” din subiectul fotografiat.

O lentilă cu distanţa focală de 50 de mm este numită lentilă normală datorită faptului că produce un unghi de vedere de 500 acelaşi ca cel produs de ochiul uman. În funcţie de distanţa focală putem clasifica lentilele. Unghiurile de vedere reproduse raportat la o camera cu film de 35 mm sunt prezentate alăturat (diagonala măsurată a unui cadru de film de 35 este 50mm). Imaginea produsă de lentile poate fi distorsionată de refracţia luminii în interiorul acestora. Distorsiunea imaginii numită distorsiune butoi (Barrel distorsion) şi ceea de tip „pernă” (Pincushion distorsion) sunt greu de remediat cu softul pentru editare a imaginilor digitale Adobe Photoshop.


Distorsiune butoi a imaginii

Distorsiune „pernă” a imaginii

Refracţia luminii în lentile

Sintagma formatul imaginii este mai uşor acum de înţeles dacă ne referim la ea ca însemnînd dimensiunea zonei/ariei senzorului optic din planul focal.


Dimensiunile relative pentru formatul de imagine pentru film şi camere digitale.

Deoarece fiecare pixel transmite o informaţie de x bit, imaginile digitale formate în acest fel mai sunt cunoscute sub denumirea de bitmap. Denumirea de bitmap - hartă de biţi - este evidentă în contextul celor prezentate, dacă mai ales ne gîndim să asociem un sistem de coordonate cartezian suprafeţei senzorului optic pentru a identifica un anumit pixel.

O imagine digitală color se obţine prin combinarea informaţiilor oferite de pixeli pentru cele trei culori primare - roşu, verde şi albastru.

Canalele de culoare - color channels - (channel-canal) - reprezintă termenul convenţional folosit pentru a ne referi la informaţiile legate de culoare pentru o anumită componentă a imaginii. Se cunoaşte faptul că prin combinarea celor trei culori primare- roşu, verde şi albastru se obţin toate celelalte culori. Cînd aceste culori se suprapun apar culorile primare secundare - cyan, magenta, şi galben (yellow). Acestea sunt culorile primare folosite pentru tipărirea cu cerneală pentru reproducerea culorilor. Grayscale image este denumirea folosită pentru imaginile digitale „alb negru”- ghilimelele au fost introduse deorece imaginile digitale alb negru sunt formate din nuanţe de gri variind de la negru la alb,


Identificarea pixelilor cu ajutorul sistemului de coordonate cartezian.

RGB image - imagine cu trei canale de culoare: -red (roşu) -green (verde) -blue(albastru)

Combinarea celor trei culori primare- roşu, verde şi albastru

negru pentru punctul cu ceea mai slabă intensitate şi alb pentru punctul cu intensitatea maximă. În cazul imaginilor digitale de tip grayscale adîncimea de culoare (bith depth ) sau numărul nivelurile de gri este foarte important, deoarece numărul maxim de nivele de culoare pe care le poate diferenţia sistemul vizual uman la un anumit nivel de iluminare a fost aproximat ca fiind 180. Prin urmare, o imagine digitală în nuanţe de gri (grayscale) are nevoie de un număr minim de valori individuale pentru tonurile(nunaţele) de gri ca să apară ca un ton continuu pentru ochiul uman. Un pixel care oferă informaţii pe 8 bit permite 256 de valori diferite să fie folosite (28=256), astfel că o imagine pe 8 bit este „standardul minim” folosit pentru imaginile digitale de calitate. Valoarea „0” se referă la negru iar 255 la alb, în cazul imaginilor pe 8 bit.

În imaginea a de deasupra nunaţele de gri au o trecere lină de la negru la alb, trecerea de la un ton la altul este greu sesizabilă (banda de deasupra lui 50%). În cazul imagineii b - reprezentată de 5 bit per pixel (25=32) - se observă aceste treceri. Deoarece sistemul vizual al omului este sensibil la trecerile dintre tonuri - mai ales cazul zonelor acoperite uniform de culoare, valorile oferite de pixeli trebuiesc cuantizate la un nivel care să permită producerea aparenţei de ton continuu (trecerile de la o nunţă la alta să fie insesizabile). Reproducerea tonului/nuanţei de culoare -contrastul - înseamnă de fapt reproducerea intensităţii şi a diferitelor grade de intensitate a luminozităţii. Aşa cum am mai menţionat reproducerea tonurilor sau contrastul este elementul cu ceea mai mare influenţa din percepţia calităţii unei imagini.

În cazul imaginilor digitale grayscale avem doar un singur canal de culoare. O imagine digitală color prin intermediul unui software de editare grafică cum ar fi Photoshop poate fi „transformată” într-o imagine de tip grayscale.


a

b

Exemplificare pentru canale de culoare în cazul unei imagini color (RGB image)

Canal de culoare în cazul unei imagini doar cu tonuri de gri (grayscale image)

Meniul Image Mode din Photoshop oferă posibilitatea schimbării modelului de culoare

de la RGB Color de exemplu la Grayscale.

În continuare ne vom referi la un alt element care influnţeză percepţia calităţii unei imagini: rezoluţia (resolution). Discutăm despre acest parametru al imaginii deorece actualmente există tendinţa de a se creşte rezoluţia camerelor digitale ceea ce ne conduce la întrebarea firească ce este rezoluţia? Rezoluţia unei imagini reprezintă detaliile pe care ochiul uman le poate distinge, altfel spus rezoluţia se referă la distanţa ceea mai mică de la care două puncte apar separate/distincte pentru ochiul uman. „Rezoluţia” ochiului uman este determinată de distanţa dintre receptorii de lumină de pe retină.

Distanţa dintre receptorii de lumină de pe retina ochiului, determină un unghi de vizualizare sub care ochiul poate distinge/difernţia două puncte. Acest unghi minim este de 1,50. Astfel „rezolutia ochiului” sau „angular resolution” cum este denumită în limba engleză ia forma expresiei:

R=1/L=1/2 x Dx tan α Pentru ca ochiul uman să distingă între 2 puncte sau linii dintr-o imagine între acestea trebuie să existe un spaţiu. Ochiul percepe perechile de linii/puncte, motiv pentru care „rezolutia ochiului” se măsoară în


Cornee

Cristalin

Pupilă

Iris

Retina

Fovea centralis

Nerv optic

Corpul vitros

Stratul pigmentar al retinei

Celulă cu con

Celulă cu bastonaş

Flux de lumină

Structura simplificată a ochiului uman şi a retinei.

Distanţa între 2 puncte sau linii

Distanţa de vizualizare

Unghiul de vizualizare

Perechi de linii

Exemplificarea modului în care ochiul uman percepe detaliile.

perechi de linii percepute per centimetru şi nu în linii per centimetru. De regulă citim un ziar sau o carte de la o distanţă de 40 cm. De la această distanţă „rezoluţia ochiului”, conform formulei anterior prezenate, obţinem 28.7 perechi de linii percepute per centimetru, ceea ce înseamnă o structură de linii albe distanţate la 0.175 mm sau linii negre (cu spaţiu de separaţie de culoare albă) cu o distanţă de 0.35 mm (lăţimea liniei este la fel pentru liniile de culoare albă şi cele de culoare neagră) ceea ce este uşor de recunoscut, însă acesta nu e cazul structurilor fine. Cînd se determină experimental numărul de linii distinse de ochiul uman se observă că acesta depinde de contrastul dintre liniile albe şi negre.

Pentru a se obţine o descriere exactă a rezoluţiei trebuie să se facă calculul în raport cu contrastul. Rezultatele transpuse într-un grafic - cel de sus - ia forma unei curbe cunoscute ca „modulation transfer function” (MTF).

MTF = (Intensitate maximă - Intensitate minimă)/(Intensitate maximă + Intensitate minimă)unde intensitatea maximă corespunde lui lmax iar intensitatea minimă corespunde lui lmin. Semnificativ pentru ochiul uman este că în cazul structurii de linii albe şi negre obţinem 29 de perechi de linii distinse de către acesta datorită contrastului (contrastul este sinonim cu MTF). Pentru contrastul „color” ( roşu -verde sau galben-albastru) rezoluţia ochiului se reduce semnificativ. Acest aspect ne arată că a defini rezoluţia fără a se ţine cont de sistemul vizual uman este o abordare incorectă. În cazul imaginilor digitale detaliile fine rezultă în urma combinării numărului de pixeli şi a dimensiunii acestora în raport cu dimenisunea suprafeţei senzorului folosită pentru a capta fluxul de lumină şi a crea o imagine digitală ( dacă un senzor are un număr N de pixeli pe coloane şi un număr M pe rînduri, nu este obligatoriu ca toţi pixeli să fie folosiţi pentru a capta fluxul luminos). Rezoluţia imaginilor digitale este reprezentată de numărul pixelilor pe verticală şi orizontală şi se exprimă în pixel per inch (ppi). În cele ce urmează vom prezenta cîteva aspecte legate de rezoluţia imaginilor digitale.


l mediu

l max

l min

Model reptitiv de linii

Sensibilitatea ochiul uman

Linii pe mm

60 linii per cm

Vizibilitatea structurilor linie pentru percepţia vizuală a ochiului uman, la distanţă de observare normală (aprox. 30 cm).

Rezoluţia unei imagini digitale determină mărimea ei ca informaţie de stocare care se exprimă în byte - 1 byte = 8 bit. În exemplu nostru dacă imaginea digitală este de 3072 × 2048 pixeli şi este o imagine digitală monocromă pe 8 bit - grayscale - pentru cele 256 de nunaţe de gri (28=256) vor fi necesari 6 Mb, care rezultă din faptul că avem 2048 × 3072 = 6 291 456 pixeli, iar pentru 256 nuanţe de culoare (8 biţi per pixel) rezultă că 6 291 456 x 8 = 50 331 648 biţi. Deorece 1 byte = 8 bit numărul de byte este 50 331 648 / 8 = 6 291 456 byte. Putem converti această valoare în megabyte (Mb) o împărţim la produsul (1024 × 1024) şi obţinem valoare de 6 Mb. Pentru o imagine color obţinem o valoare de 18 Mb deoarece sunt trei canale de culoare(roşu, verde, albastru). Rezoluţia unei imagini digitale se poate mări prin interpolare.

Considerăm imagine din mai sus pentru exemplificare. Dacă aţi fi întrebat puteţi să completaţi pixelii „lipsă” din imaginea din stînga aţi răspunde probabil „Despre ce vorbeşti?”; dacă vi s-ar pune aceaşi întrebare pentru imaginea din dreapta nu aţi avea probabil nici o problemă şi aţi crea o imagine precum ceea de jos.

Aţi ştiut ce pixeli sunt necesari a fi „umpluţi” raportându-vă la ceilalţi pixeli, în alte cuvinte a trebuit să interpolaţi pixelii noi bazându-vă pe informaţia existentă.


Rezoluţia unei imagini digitale

Acelaşi proces are loc şi cînd veţi dori să redimensionaţi o imagine digitală cu un soft de editare grafică precum Photoshop. Pentru a redimesniona o imagine digitală de la 2,048 × 1,536 pixeli la 4,096 × 3,072 pixeli, softul de editare grafică trebuie să realizeze mai multe calcule pentru a determina ce culori vor avea noii pixeli. Este evident în exemplul dat anterior, că dumneavoastră aţi interpolat folosindu-vă de abilitatea de a recunoaşte o imagine familiară - faţă zămbăreaţă. Softul de editare grafică Photoshop nu ştie nimic despre ceea ce conţine imaginea şi trebuie să realizeze interpolarea prin examinarea fiecărui pixel al imaginii pentru a determina ce culori ar putea avea pixeli noi adăugaţi. În principiu se procedează astfel: 1. se utilizează un algoritm care „copie” fiecare pixel şi crează noi pixeli ţinând cont de informaţiile primite de la pixeli anteriori .

Dacă mărim o imagine digitală apar „spaţii goale” în imaginea mărită. Pentru o imagine cu dimenisunea de w1 = 4 pixeli, h1 = 4 pixeli, redimensionarea ei prin mărire la w2 = 8 pixeli , h2 = 8 pixeli, cu precizarea că pixeli „negri” reprezintă spaţiile pentru care este necesară interpolare, rezultatul este cel din imaginea din dreapta după interpolare. Acest algoritm este cunoscut sub numele de nearest neighbour, este rapid ca aplicare dar oferă o calitate slabă imaginii. 2. interpolarea bilineară - bilinear interpolation - este un algoritm asemănător cu nearest neighbour cu excepţia interpolării. În loc să se copie pixeli vecini interpolarea bilineară se foloseşte de pixeli înconjurători pentru o interpolare liniară obţinându-se un număr de pixeli care conferă imaginii redimensionate un aspect mai fin nu pătrăţos (jaggy) ca în cazul primei interpolări prezentate. Interpolarea lineară este o metodă de estimare a unui punct arbitrar dintre alte două puncte. Dacă considerăm două puncte - unul de culoare roşie şi unul de culoare verde - care ar fi culoarea potrivită pentru punctul Y? Ceea ce cunoaştem este distanţa dintre punctele A şi B care este L şi distanţa dintre punctele A şi Y care este l. Aceste informaţii sunt suficiente pentru a construi aşa numită funcţie de interpolare liniară (linear interpolation function):


Pentru exemplificare presupunem că L=7 şi l=5. Deoarece punctul A are culoare roşie - este o imagine RGB (R - roşu, G- verde, B-albastru) - avem definită culoare lui ca: Red = 255 Green = 0 Blue = 0 Pentru punctul B de culoare verde avem: Red = 0 Green = 255 Blue = 0 Deoarece şi Y este un punct/pixel „color” este necesar să calculăm valorile sale pentru roşu (Yr), verde(Yg) şi albastru (Yb):

Obţinem astfel pentru Y valorile: Red = 72 Green = 182 ceea ce înseamnă culoarea Blue = 0

Dar şi punctul B este verde. În fapt dacă se fac toate calculele se observă că de fapt culoare din punctul Y nu este un verde curat, este un verde mai întunecat, vezi tabelul:

3. Interpolarea de tip bicubic - bicubic interpolation - oferă cele mai bune rezultate dar presupune un timp de calcul mai ridicat deoarece este necesar calculul unei valori cubice (x,y,z) pentru 4 pixeli vecini pixelului de referinţă.


Variantele de interpolare folosite de către softul de editare în cazul redimensionării prin mărirea rezoluţiei se aplică şi cînd optăm pentru reducerea rezoluţiei. Conceptul de rezoluţie devine confuz în situaţia în care dorim să tipărim o imagine digitală sau să o scanăm. Confuzia se datoreză în principal faptului că se substituie şi se consideră ca fiind sinonime unităţile de măsură - cel mai adesea pentru tipărire. Rezoluţia - unei imagini digitale se exprimă în pixeli per inch (ppi). - unei imagini tipărite se exprimă în dots per inch (dpi) sau line per inch(lpi) pentru procedeul de tipărire halftone. - unei imagini scanate se exprimă în pixel per inch (ppi).


Rezoluţia unei imagini digitale exprimată în ppi (pixel per inch)

Dpi este folosit pentru a exprima cîte puncte de cerneală îi trebuie unei imprimante pentru a reproduce o nuanţă de culoare pe o suprafaţa de 1 inch.

Lpi exprimă numărul de celule dintr-o grilă half-tone utilizată pentru a reproduce imagini cu tonuri continuee precum fotografiile.

Ceea ce obţinem cu ajutorul unei prese de tipar (printing press) este cunoscut sub numele de imagine halftone (halftone image) - imagine care reproduce tonurile continue de culoare ca o combinaţie de puncte (de cerneală) de diferite dimensiuni şi la diferite distanţe. O imagine cu nuanţe/tonuri de gri (greyscale image) este imaginea halftone în care puncte de cerneală neagră de diferite mărimi dispuse pe linii sunt folosite pentru a reproduce variaţia de tonuri.

Pentru a se reproduce combinaţiile ce rezultă din amestecul culorilor Roşu, Verde şi Albastru în imprimarea color se folosesc 4 culori : Cyan, Mangeta, Galben (Yellow) şi Negru (Black -K) - CMYK. Tipărirea doar cu ajutorul culorilor CMY nu este posibilă deoarece prin combinarea celor 3 culori nu poate fi reprodus un negru „pur”; fără culoarea neagră (K) se obține un negru impur, un cenuşiu închis. Abrevierea K pentru negru (black) nu provine de la faptul că dacă s-ar fi folosit prima literă din cuvîntul black în limba engleză -B- s-ar fi creat confuzie cu B din Blue -albastru - sau din faptul că litera K ar fi ultima literă din cuvânt astfel evitîndu-se confuzia anterior amintită. Abrevierea cu litera K pentru black (negru) se referă la faptul că în tipărirea color negrul este o culoare cheie - „key” colour, adică este prima culoare care se imprimă după care se imprimă şi restul de culori.


Puncte de cerneală (dots) cu diferite mărimi şi distanţe folosite pentru reproducerea variaţilor de tonuri de culoare la tipărire - procedeul halftone

Reproducerea culorilor Cyan, Magenta, Galben prin combinarea culorilor Roşu, Verde, Albastru

Astfel o imagine color - precum ceea de sus - este „separată” în cele patru culori C, M, Y, K. Imprimarea se face în 4 etape, care corespund celor patru culori. Modelul RGB este utilizat pentru a reda o imagine prin emisie de lumină - cazul monitoarelor sau televizoarelor, iar CMYK prin reflexie. Este imposibilă reproducere unei imagini de pe monitor (exprimată în RGB) în mod identic pe hârtie (exprimată în CMYK). În modelul RGB culorile sunt exprimate prin valori cuprinse între 0 şi 255 - R:255 G:0 B:0, iar în CMYK se exprimă sub forma C:0 M:100 Y:85 K:0 - o culoare cu o saturație maximă este exprimată prin 100%, iar lipsa acesteia prin 0%. Există şi posibilitatea tipăririi cu mai mult de patru culori. Am prezentat aceste aspecte deoarece atunci când se doreşte corelarea rezoluţiei unei imagini digitale cu rezoluţia necesară sau cerută pentru tipărire trebuie şă ţinem cont de tehnologia folosită la imprimare pentru a exprima această relaţionare.


Pentru a afla ce rezoluţia în dpi poate fi tipărită o imagine digitală luăm în considerare rezoluţia imaginii digitale pe care dorim să o tipărim şi dimensiunile la care vrem să o tipărim pe hîrtie.

Rezoluţie imagine digitală / Rezoluţia imaginii în dpi = Dimensiune tipărită (print size) Dorim ca o imagine digitală de 7 Megapixeli - 3072 x 2304 - să o tipărim pe un format de 16 x 24 inch, care e rezoluţia maximă necesară imprimantei?

3072/ x = 16 => x = 192 2304/y = 24 =>y = 96

192+96 = 288 dpi Pentru o imagine de 10 megapixeli - 3600 x 2592- pentru acelaşi format obţinem:

3600/ x = 16 => x = 225 2592/y = 24 =>y = 108

225+100 = 333 dpi Tipărirea se poate face şi la o rezoluţie mai mică decît rezoluţia maximă a imprimantei, dar ţinând cont de faptul că ochiul uman poate distinge între 2 puncte (color) tipărite în jurul valorii de 250 dpi, orice imagine tipărită la o rezoluţie de minim 250 dpi şi peste va fi percepută de ochiul uman ca fiind clară şi de bună calitate, prin urmare se cere pentru o imprimare o rezoluţie minimă de 300 dpi. Raportîndu-ne la formatele standard pentru tipărirea de fotografii, putem aprecia dimensiunea de tipărire în funcţie de rezoluţia imaginii digitale, rezoluţia pentru tipărire fiind 300 dpi.


Dacă pentru tipărirea inkjet rezoluţia imaginii tipărite se poate exprima în dpi şi am văzut cum putem corela rezoluţia imaginii digitale cu rezoluţia necesară tipăririi şi dimensiunile formatului folosit la tipărire, în cazul tipăririi prin procedeul halftone rezoluţia imaginii tipărite se exprimă în line per inch(lpi). În tipărirea halftone folosindu-se cerneală neagră pentru a se creea iluzia nuanţei de gri se variaza dimensiunea punctelor de cerneală. Prin folosirea unor spaţii între punctele de cerneală, un grup de puncte de cerneală tipărite pe suport de hârtie -de obicei albă - datorită contrastului dintre „albul” perceput între punctele de cerneală şi culoare neagră a acestora, se crează iluzia optică a nuanţelor de gri. În funcţie de mărimea punctelor de cerneală neagră nuanţele de gri pot apărea mai întunecate sau mai luminoase. Spaţiul dintre aceste puncte este cunoscut sub denumirea de screen frequency, line screen, sau lines-per-inch(LPI). Astfel pentru o rezoluţie de 150 lpi spaţiul dintre punctele de cerneală este mai mic -percepţia imaginii fiind de imagine fină - decît pentru aceaşi imagine cu o rezoluţie mai mică - 60 lpi până la 85 lpi - spaţiul dintre puncte fiind mult mai mare, percepţia imaginii find una grosieră. LPI este determinat de construcţia fiecărei imprimante şi de tehnologia folosită pentru imprimare. Pentru tipărirea comercială - tipografie -rezoluţia în LPI cerută este 2x. Dacă realizăm o tipărire a imaginii la 150 LPI atunci rezoluţia - 150 x 2 = 300 dpi. O rezoluţie de 100 lpi este cel mai des folosită în tipărirea imaginilor din ziar, pentru broşuri 177 - 200 lpi , iar pentru reviste 133 -150 lpi.


Numărul nuanţelor de gri pe care o imprimanta laser le poate reproduce depinde de rezoluţia în DPI şi LPI utilizat.

(Rezoluţia în dpi / Screen Frequency)2 + 1 = Număr nuanţe gri reproduse Cu o tipărire la: 600 dpi cu 100 lpi obţinem 37 nuanţe de gri. 1200 dpi cu 100 lpi obţinem 145 nuanţe de gri. 2400 dpi cu 100 lpi obţinem 577 nuanţe de gri. Pentru ca o imagine să fie percepută ca fiind realistă ochiul uman are nevoie de 200 nuanţe de gri. Scanarea unei imagini pe care să o utilizăm pentru o tipărire halftone presupune determinarea rezoluţiei de scanare.

(Înălţime imagine finală / Înălţime imagine originală ) x Screen Frequency x 2 = Rezoluţia dorită

Dacă dorim - ca exemplu- să mărim o imagine de 4 x 5 inch la o dimensiune de 8 x 10 inch şi să o tipărim la 300 dpi vom avea nevoie de numărul de pixeli de pe lungime. Pentru a afla acest număr procedăm la înmulţirea lungimii de 10 inch cu rezoluţia de tipărire 300dpi şi împărţim la 5 - dimensiunea lăţimii formatului de referinţă. Obţinem 10 x 300dpi = 3,000 pixeli. Rezoluţia necesară pentru scanare este: 3,000/5 = 600dpi. Tipărire halftone color presupune aplicarea punctelor de culoare Cyan, Magenta, Galben (Yellow) peste cele de culoare neagră la diferite unghiuri. Culorile mai luminoase sunt orientate în unghiurile cele mai vizibile - galben 900, cyan 1050 - în timp ce culorile mai puternice sunt orientate la unghiuri mai greu sesizabile - magenta 750 şi negru 450 - pentru a se preveni ca celelate culori mai puţin vizibile - cele luminoase - să fie estomapte de cele mai tari.


Diferite rezoluţii ale aceleaşi imagini scanate dar tipărite la 175 lpi.Se observă că este necesar să avem o rezoluţie adecavtă pentru ca imagine finală tipărită să aibă o bună calitate.

Pentru imaginile care sunt scanate dar sunt şi redimensionate în timpul scanării, pentru rezoluţia imaginii scanate puteţi folosi formula de mai sus - aici este exemplificată cu valori.

În prezentarea celor mai importanţi parametri care afectează calitatea unei imagini după cum s-a observat rezoluţia este un factor influenţat de mai mule elemente. Înţelegerea diferenţelor şi corelaţiilor dintre rezoluţia imaginii digitale cu rezoluţia imaginii scanate, a imaginii tipărite prin diverse tehnologii - inkjet, halftone - şi particularităţile unui anumit tip de imagini - imaginile de tip grayscale - presupune abordarea încă a unui tip de rezoluţie: rezoluţia dizpozitivelor de redare/afişare a imaginilor digitale - monitoarele în general. „Imaginea” redată de un monitor de tip CRT - Cathode Ray Tube- rezultă din impactul electronilor din „razele” de electroni deplasate pe suprafaţă unui strat de fosofor. Impactul electronilor într-o anumită zonă a suprafeţei acoperită cu fosfor face ca în aceea zonă fosoforul să reacţioneze şi să emită lumină. Lumina emisă de fosofor depinde de aceleraţia electronilor din rază şi de caracterisiticile fosforului, acest lucru însemnînd că fosoforul de diferite tipuri emite cantităţi diferite de lumină atunci când este „excitat” de acelaşi număr de electroni cu aceeaşi acceleraţie. „Imaginea color” este creată prin folosirea a trei tipuri de fosfor care emit lumină în spectru vizibil. Fiecare tip de fosofor este „excitat” de raze separate de electroni produse de trei surse -„tunuri de electroni”. Pentru ca fiecare rază să „excite” tipul de fosfor corect se folosesc din punct de vedere constructiv „măşti” cu o anumită configuraţie.


Unghiurile de aplicare pentru cele 4 culori -CMYK - în procedeul de tipărire halftone color.

Fereastra de dialog Halftone Screen în Adobe Photoshop CS 5 unde sunt necesare a fi precizate screen frequency, unghiul şi forma punctelor de cerneală.

Tun electroni

Mască

Ecran cu strat de fosfor

Cele trei tipuri diferite de fosfor sunt aranjate sub forma unor triade - distanţa dintre diferitele tipuri de fosfor este aceaşi, iar fosforul pentru aceiaşi culoare formeză un triunghi echilateral. Teoretic fiecare triadă formează/reproduce un pixel.

Acest aspect impune două tipuri de aranjament al tunurilor de electroni: delta şi in-line.

Distanţa dintre două zone de fosofor cu aceaşi culoare este numită pitch. O distanţă mai mică creează o imagine mai clară şi mai luminoasă. Măsurarea pitch depinde de tehnica triadelor de fosfor folosite. În cazul triadelor relizate cu tehnica dot, pitch se măsoară pe diagonla dusă de la centrul a două zone dot vecine, de aceaşi culoare. Această distanţă mai este numită şi dot pitch.

Am adus în discuţie aspectul legat de pitch deoarece dot pitch determină posibilele rezoluţii care pot afişate.


Aranjamentul tunurilor de electroni şi geometria măştilor folosite

(a) Aranjament Delta cu mască ce prezintă geometrie de tip dot

(b) Aranjament In-line cu mască ce prezintă geometrie de tip slot.

Triada de fosfor şi echivalentul pixel.

Dot Pitch Număr aproximativ de pixeli pe cm2 Număr aproximativ de pixeli pe inch2

0.25 mm 1600 10000

0.26 mm 1444 9025

0.27 mm 1369 8556

0.28 mm 1225 7656

0.31 mm 1024 6400

0.51 mm 361 2256

1 mm 100 625

Pentru a se obţine pe ecranul CRT o imagine care să fie percepută ca fiind constantă, electronii trebuie să „măture” suprafaţa acopertită a ecranului cu fosfor de mai multe ori pe secundă. Convenţional un „ciclu de măturare” a ecranului începe începe din colţul stîng de deasupra şi „măturarea” se face de la stânga la dreapta de sus pînă jos. Cînd toate „coridoarele” (liniile) au fost „măturate”, raza cu electroni este readusă în punctul de pornire după care se reia ciclul. În cazul monitoarelor CRT rezoluţia se referă la numărul de pixeli redaţi pe toată suprafaţa ecranului. O rezoluţie de 640 x 480 pixeli redată pe ecranul unui monitor, redă 640 pixeli pe fiecare linie din cele 480 (300,000 pixeli ). Important pentru redarea rezoluţiei la un monitor este dimensiunea ecranului (screen size). Dacă am avea un ecran de 14.75 inch lăţime şi 12 inch lungime, diagonala ar fi de 19 inch, care reprezintă dimensiunea ecranului - screen size. Important este să cunoaştem şi raportul dintre lăţimea şi lungimea acestuia. Acest raport - aspect ratio - este de 4:3 (1.3333) şi 5:4 (1.25) pentru majoritatea tipurilor de monitoare. Pentru monitor raportul aspect ratio este determinat din momentul producerii ecranului pentru afişare ( display screen). Rezoluţia ecranului - pixeli redaţi pe lungime şi lăţimea ecranului per unitate de măsură -are şi ea un raport aspect ratio care însă nu are legătură cu raportul aspect ratio al monitorului. Aţi observat că puteţi opta pentru mai multe rezoluţii pentru monitorul dumneavoastră - exprimate în pixeli, primul număr afişat fiind numărul de pixeli posibil a fi redaţi per lungimea ecranului monitorului dumneavoastră. Astfel o rezoluţie a ecranului de afişare de1024 x 768 pixeli are un raport aspect ratio de 4:3 (1.3333).

Nu puteţi schimba raportul aspect ratio al ecranului dumneavoastră dar puteţi schimba raportul aspect ratio al rezoluţiei afişate. Ceea ce trebuie înţeles când ne referim la rezoluţia folosită la un monitor este că raportul aspect ratio trebuie să fie la fel. Dacă avem un monitor cu un raport aspect ratio de 4:3, atunci rezolutia de afişare trebuie să aibă un raport aspect ratio asemănător deoarece un alt raport aspect ratio al rezoluţiei de afişare va reda o imagine deformată (imaginea va fi „strivită”, obiectele vor apărea ca fiind mai „grase”). În mod curent majoritatea monitoarelor afişează în jur de 72 pixeli per inch iar între imaginea digitală, imaginea redată pe ecranul monitorului şi imaginea tipărită, în tabelul următor veţi găsi corelarea pentru cele mai comune rezoluţii.


Rezoluţii cu aspect ratio 4:3

800 x 600

1024 x 768

1152 x 864

1600 x 1200

Rezoluţii cu aspect ratio 5:41280 x 1024

1600 x 1280

Presupunem că avem o imagine digitală precum ceea de mai jos.

Pentru ca această imagine să fie afişată pe ecranul monitorului este necesar a se descrie/afişa o regiune de 100 pixeli pe 100 pixeli, linia este reprezentată de pixeli de culoare neagră, iar restul de pixeli de culoare albă. Sunt necesari 100 × 100 = 10 000 pixeli. Pentru a se reduce numărul de pixeli necesar a fi redaţi se poate opta pentru imaginile vector. Ideea din spatele imaginii vector este de a se reduce numărul de pixeli necesari redării folosindu-se doar cordonatele pixelilor şi tipul de obiect grafic pe care trebuie să îl producă - linie. În exemplul nostru „linia” va fi redată cu ajutorul pixelilor definindu-se coordonatele acesteia (0,0) şi (100,100) şi instrucţiunea « linie». Astfel se opereză dor 5 elemente de informaţie nu 10 000 ca în cazul precedent. Este necesar ca să existe un circuit care să analizeze informaţiile oferite de vectori şi să le transforme în informaţii bitmap pe care să le afişeze pe ecran. Avantajul major al imaginilor de tip vector este că nu sunt depedente de rezoluţia monitorului, imprimantei datorită faptului că ele sunt create în urma calculelor matematice.


Imagine digitală Imagine pe ecran Imagine tipărită

Rezoluţie - Pixel per inch 72 ppi (pixels per inch) Rezoluţie 300 dpi (dots per inch)

640 × 480 22.58 cm × 16.93 cm (8.889 × 6.667”) 5.42 cm × 4.06 cm (2.13 × 1.6 ”)

800 × 600 28.22 cm × 21.17 cm (11.111× 8.333”) 6.77 cm × 5.08 cm (2.66 × 2”)

1024 × 768 36.12 cm × 27.09 cm (14.222 × 10.667”) 8.67 cm × 6.5 cm (3.41 × 2.56”)

1280 × 960 (1.3 megapixel) 45.16 cm × 33.87 cm (17.778 × 13.333”) 10.84 cm × 8.13 cm (4.26 × 3.2 ”)

1600 × 1200 (2.1 megapixel) 56.44 cm × 42.33 cm (22.22 × 16.665”) 13.55 cm × 10.16 cm (5.33 × 4”)

1800 × 1200 (2.3 megapixel) 63.5 cm × 42.33 cm (25 × 16.665”) 15.24 cm × 10.16 cm (6 × 4”)

2048 × 1536 (3 megapixel) 72.25 cm × 54.19 cm (28.444× 21.333 ”) 17.34 cm × 13 cm (6.82× 5.12”)

2400 × 1600 (4 megapixel) 84.67 cm × 56.44 cm (33.333× 22.22”) 20.32 cm × 13.55 cm (8× 5.33”)

3032 × 2008 (6 megapixel) 106.96 cm × 70.84 cm (42.111× 27.889”) 25.67 cm × 17cm (10.10× 6.69”)

4560 × 3048 (13.89 megapixel) 160.87 cm × 107.53 cm (63.333× 42.333”) 38.61cm × 25.81cm (15.2 × 10.1”)

6236 × 4124 (24 megapixel) 219.99 cm × 145.49 cm (86.11× 57.278”) 52.8 cm × 34.92 cm (20.78 × 13.74”)

8176 × 6132 (50 megapixel) 288.43 cm × 216.32 cm (113.55 × 85.16 ”) 69.2 cm × 51.9 cm (27.25 × 20.44” )

Prin instrucţiunile „vectoriale” plasarea elementelor constituiente ale imaginii se face cu ajutorul sistemului de coordonate. Circuitul de interpretare a datelor oferite de vectori calulează numărul de pixeli necesari în punctele de coordonate x , y. Punctul P de cordonată « x » va fi poziţionat la pixelul 590 în cazul unei rezoluţii de 300 dpi şi la pixelul 1180 pentru o rezoluţie de 600 dpi.

Imaginile vector folosesc aşa numitele primitive geometrice - puncte, linii, curbe, forme geometrice şi poligoane - care sunt descrise cu ajutorul expresiilor matematice. Dezavantajul survine din prisma faptului că monitoarele şi imprimantele folosesc imagini de tip raster - cu nuanţe continue de tonuri, astfel că o imagine vector trebuie convertită înt-o imagine de tip raster/bitmap. Adobe Photoshop nu este un soft de editare grafică care să permită lucrul cu imagini vector.


Bitmap

Ecran

Placă videoCircuit de interpretare a datelor

“vectoriale”

Linie

Instrucţiuni “vectoriale”

148,5 mm sau 1754 pixeli

210

mm

sau

2480

pix

eli x = 50 mm sau pixelul 590y = 60 mm

saupixelul 708

P

x` = 100 mm

y `= 180 mm

P`

300 dpi

148,5 mm sau 3508 pixeli

210

mm

sau

4960

pix

eli x = 50 mm sau pixelul 1180y = 60 mm

saupixelul 1416

P

x` = 100 mm

y `= 180 mm

P`

600 dpi

Un al treilea element care concură la calitatea unei imagini digitale şi care presupune o prezentare mai detaliată este culoarea. Culoarea este un concept greu de explicat deoarece presupune o abordare multidisciplinară. În eşenţă este aceptat astăzi că ceea ce numim culoare este rezultatul interacţiunii dintre lumina emisă de o sursă, mediul prin care lumina se deplasează, obiectele materiale cu care aceasta interacţionează - reflexie, refracţie, absorbţie de lumină - şi reacţia celulelor din retina ochiului uman la lumină.

Culoarea în imaginea digitală43 Photoshop de la simplu la complex

Spectrul vizibil de lumină perceput de ochiul uman.

Sensibilitatea şi stimularea celulelor de tip con din retina ochiului uman la lumina din sceptrul vizibil

Celule fotosensibile din retină sensibile la lumina din sceptrul vizibil transformă energia

luminii în impulsuri electrice.

Impresia”/senzaţia de culoare apare prima dată în creierul uman în urma colectării şi ”interpretării” tuturor impulsurilor electrice de la celulele fotosensibile de structura retinei a

ochiului uman.

Impresia”/senzaţia de culoare percepută de observator

Dacă unul din elementele relaţiei: sursă lumină - reflexie, absorbţie, refracţie lumină - observator uman lipseşte conceptul de culoare nu are sens. Culoare este o senzaţie produsă de creierul uman ca răspuns la lumina incidentă pe retina ochiului. Retina conţine cinci straturi cu celule implicate în percepţia luminii. Primul strat conţine patru tipuri de celule fotoreceptoare/fotosensibile- aproximativ 120 millioane de celule bastonaş (sunt celule acromatice-văd doar „alb şi negru”) care sunt responsabile de vederea pe timp de noapte sau în condiţii slabe de iluminat. Vederea color din timpul zilei este oferită de 8 millioane de celule de tip con de trei tipuri, care se comportă ca nişte filtre pentru diferite lungimi de undă ale luminii: - Celule con de tip S - sensibile la lumina cu lungimea de undă de 440 nm (violet, dar deseori referirea este de albastru). - Celule con de tip M - sensibile la lumina cu lungimea de undă de 550 nm (verde). - Celule con de tip L-sensibile la lumina cu lungimea de undă de 570 nm (galben, dar deseori referirea este de roşu). Din cele prezentate se poate observa uşor că percepţia umană a culorii este una tricromatică, senzaţia de culoare este un fenomen generat de trei stimuli (tristimulus phenomenon) - expunerea a trei celule con la acţiunea luminii. Percepţia culorii devine deficitară cînd numărul de celule con expuse la acţiunea luminii este mai mic decît cel normal sau când celule con „văd” alte culori decît cele pe care ar trebui să le vadă. Vorbim de deficienţe de vedere precum: Protanomalie - sensibilitate deplasată parţial dinspre roşu spre verde a receptorilor sensibili la lumina roşie. Deuteranomalie - sensibilitate deplasată parţial dinspre verde spre roşu a receptorilor sensibili la lumi-na verde (cea mai întâlnită, ~5% din bărbaţi). Tritanomalie - sensibilitate deplasată parţial (probabil spre verde) a receptorilor sensibili la lumina albastră. Aceste deficienţe sunt pentru vederea tricromată cînd unul (sau mai multe) seturi de celule con au percepţia deplasată. Unele defecte de percepţie a culorii se datoreză dicromaţiei – percepţia unui set de celule con este complet suprapusă peste cea a altui set. În aces caz vorbim despre anomalii de percepţie a culorii precum: Protanopie – roşul e perceput ca verde. Deuteranopie – verdele e perceput ca roşu. Tritanopie – albastrul e perceput (probabil) ca verde Vederea monocromată (acromată) - oamenii cu vedere monocromată nu percep (sau percep foarte slab) alte culori în afară de alb, negru, şi nuanţe formate din combinarea celor două (ca şi un film alb negru) prezintă o percepţie deficitară a culorilor sub forma acromaziei - vedere exclusiv în nuanţe de gri - sau a monocromaziei atipice - recunoaşterea culorilor foarte scăzută. Culoarea poate fi exprimată/descrisă/analizată raportându-ne la observatorul uman - caz în care intervine percepţia subiectivă - sau raportându-ne la caracteristicile luminii - situaţie în care ne referim la surse de lumină şi la interacţiunea ei cu materia. Culoare percepută de observatorul uman descrisă doar din această perspectivă prezintă trei componente care o definesc: 1.Hue - numele culorii pe care o vedem (roşu, galben, etc.). 2.Intensity/lightness/brightness/value - se referă la acromatism -lipsa culorii- sau la cantitatea de


lumină „emisă sau absorbită de o culoare”. Termenul intensity se referă la „culorile acromatice” - alb, negru. Termenul lightness se referă la obiecte şi este asociat cu lumina reflectată. Aprecierea gradelor de lightness : foarte luminos( very light), luminos (light), neutru(medium),întunecat (dark), foarte întunecat (very dark). Termenul de brightness este folosit pentru sursele de lumină şi este asociat cu lumina emisă. Ne putem referi la brightness ca fiind foarte slabă (very dim), slabă(dim), medie (medium), luminoasă (bright), foarte luminoasă (very bright). În studiul ştinţific al culorii termenii de lightness şi brightness sunt folosiţi interschimbabil. 3.Saturation/chroma - specifică puritatea culorii în termeni de amestec cu alb, sau altfel spus intensitatea culorii/nuanţei. Reprezintă diferenţa de luminozitate ce permite deosebirea dintre nuanţele de gri. Saturation se referă la diferenţierea dintre o culoare şi gri în timp ce chroma se referă la diferenţierea dintre o culoare şi alb.

Cînd ne referim la culoare în termeni ce caracterizează lumina ne referim la: 1.Lungimea de undă dominantă (dominant wavelength) - este ceea care determină de fapt „culoare” pe care o vedem şi corespunde noţiunii subiective de hue. 2.Luminance - cantitatea de lumină reflectată - pentru „culorile cromatic” corespunde noţiunilor subiective de lightness sau brightness. 3. Purity (puritatea)- se referă la distribuţia spectrală care produce o anumită culoare. Este proporţia dintre lumina cu lungimea de undă dominantă şi lumina „albă” necesară pentru a defini culoarea şi corespunde noţiunii de saturation.


Dacă ne raportăm la aspectele subiective prin care descriem o culoare - hue, saturation, brightness - se poate reprezenta orice culoare prin dispunerea celor trei elemente pe un sistem de coordonate. Această reprezentare a celor trei elemente cu ajutorul sistemului de coordonate poartă denumirea de spaţiu de culoare (colour space). Modul în care coordonatele oricărei culori în spaţiul de culoare sunt definite mai este numit şi model de culoare (colour model). Există mai multe modele de culoare dar cele mai multe folosesc cele trei atribute - hue, saturation şi brightness - caz în care ne referim la modelul de culoare HSB. Acest model de culoare mai este identificat şi prin acronimele HVC (hue, chroma, value), HSL (hue, saturation, luminance), HIS (hue, intensity, saturation) şi HCL (hue, chroma, luminance). Un mod de construire a spaţiului de culoare şi a modelului de culoare este de a aranja elementul hue în jurul periferiei unui disc care reprezintă gradele de saturation ale culorii, grade reprezentate de distanţa de la centrul discului de-a lungul razei. Brightness este este definită de axa perpedinculară la centrul discului.

Modelul şi spaţiul de culoare RGB (RGB colour model) - este cel mai simplu spaţiu şi model de culoare ce se poate construi folosindu-ne de axele carteziene pentru a reprezenta cantitatea din cele trei culori - culori primare - roşu, verde şi albastru, în timp ce diagonala reprezintă transformarea/trecerea de la negru la alb.

Dacă secţionăm acest spaţiu de culoare putem reprezenta culorile într-o figură plană. Această reprezentare este numită diagramă de cromaticitate (chromaticity diagram). În exemplu nostru folosind secţiunea construită din diagonalele „cubului de culoare” şi „decupând” colţurile acestuia care de fapt reprezintă roşul, verdele şi albastrul pur obţinem un „triunghi al culorilor” în reprezentarea plană a secţiunii.


Spaţiul de culoare RGB şi diagrama sa de cromaticitate

Celelalte culori pot fi specificate prin coordonatele în planul triunghiului de culori. Locaţia determinată de coordonate corespunde cantităţilor de roşu, verde şi albastru care compun culoarea. În cazul modelului de culoare RGB, culorile roşu, verde şi albastru sunt culori primare -dominante- şi combinate în diverse proporţii pot produce şi restul de culori, motiv pentru care se afirmă despre spaţiul de culoare RGB că este unul aditiv. Cînd coordonatele se referă la culoarea ce rezultă din cantităţi egale ale culorilor primare discutăm despre nuanţa de gri care este reprezentată uzual prin culoarea albă. Gama de culori ce se poate obţine din amestecul celor trei culori primare mai este este numită şi gamut de culori (gamut of colours). Diagrama de cromaticitate descrie doar elementele hue şi saturation, nu şi elementul lightness (nuanţa de gri), care trebuie adăugat ca o a treia axă perpedinculară pe diagrama de cromaticitate. Studiul ştinţific al amestecului de culori, a permis Commission Internationale de l’Eclairage (CIE) să rafineze diagrama de cromaticitate pentru o caracterizare a culorilor cît mai precisă. Acurateţea identificării culorilor rezultate din amestectul aditiv al culorilor primare este foarte imporatantă, mai ales în cazul dispozitivelor de afişare precum monitoarele de computer a căror tehnologie şi principii de funcţionare şi de redare a imaginilor color v-au fost prezentate. Spaţiul de culoare RGB este dependent de dispozitivele şi tehnologiile de redare (device dependent) a culorilor obţinute din culorile primare.

Monitoarele pot folosi sistemul de culori aditiv deoarece sunt dispozitive ce emit lumină(emissive devices). Culoare creată prin metoda aditivă nu este influenţată de schimbarea luminii mediului ambiant. Modelul şi spaţiul de culoare CMY - se foloseşte pentru descrierea culorilor rezultate din combinarea culorilor cyan, magenta, galben -culori substractive. Acest tip de spaţiu de culoare este folosit pentru culorile folosite la tipărire deoarece imprimantele şi alte dispozitive de tipărire pot reda culorile pe hîrtie prin suprapunerea punctelor de cerneală, culoarea fiind percepută în urma reflectării luminii de către suportul de hîrtie şi amestecul de puncte de cerneală de pe aceasta. Culorile subtractive rezultă din amestecul a două din culorile primare - roşu, verde, albastru.


Cînd pigmenţii de culoare cyan, magenta, galben sunt dispuşi peste alb - substrat ce reflectă lumină - fiecare absoarbe sau reflectă o anumită lungime de undă a luminii specifice culorilor primare . Din acest motiv pentru tipărire se folosesc cerneluri de culoare cyan, magenta, şi galben, pentru a se controla emisia luminii ce corespunde culorilor roşu, verde şi albastru prin reflexia ei de către hîrtia albă.

Acest spaţiu de culoare specifică ce canitate de cerneală, tonner sau colorant este necesar a fi aplicată fiecărui punct dintr-o imagine tipărită pentru a se obţine culoarea dorită.


Tipărirea prin suprapunerea culorilor (overprinting) cyan, magenta, galben permite obţinerea culorilor primare - roşu, verde, albastru.

Absorbţia şi reflexia lumini de către cyan, magenta, galben.

Comparaţie între spaţiul de culoare CMYK şi RGB

Spaţiul de culoare CMYK descrie mai puţine culori decît spaţiul de culoare RGB şi este la fel ca şi acesta dependent de dispozitivele utilizate şi tehnologiile folosite pentru redarea culorilor. Tipul coloranţilor folosiţi în cerneluri, propietăţile modelului halftone, caracteristicile suprafeţei hîrtiei folosite, influenţează redarea culorii finale în cazul folosirii sistemului CMYK la tipărirea unei imagini. O gamă mare de culori poate fi reprodusă prin variaţia dispuneri spaţiale şi a dimensiunii punctelor de cerneală pe hîrtie. Mai mult nu există motive pentru a presupune că valoarea unei culori identificate în spaţiul CMYK corespunde proporţional cantităţilor de cerneală depuse pe hîrtie pentru a reproduce o culoare. CIE ( Commission Internationale de l’Eclairage) în urma mai multor studii şi experimente a propus o serie de spaţii de culoare - CIE XYZ, CIE L*a*b*, şi CIE L*u*v*- care sunt indepente - ceea ce înseamnă că nu sunt influenţate de dispozitivele şi tehnologiile folosite la redarea culorilor (device independent) sau de percepţia vizuală a observatorului.

Spaţiul de culoare CIE L*a*b* descrie culorile cu ajutorul a trei elemente: - L* care este lightness; - a* denotă cantiatea de roşu/verde; - b* reprezintă cantitatea de galben /albastru.


Fereastra de dialog Color Picker din Adobe Photoshop CS 5 ne afiseză informaţiile legate de identificarea unei culori în 4 spaţii

de culoare: HSB, RGB, Lab, CMYK.

Reprezentarea spaţiul de culoare CIE L*a*b* si a componentelor sale

Saturation Hue

Brig

thne

ss

Comparaţie între gamutul de culori de-scris de spaţiile de culoare CMY şi RGB

În spaţiul de culoare CIE L*a*b*: - axa +a indică deplasarea spre roşu; - axa - a indică deplasarea spre verde; - axa +b indică deplasarea spre glaben; - axa - b indică deplasarea spre albastru . - axa L* indică pentru L = 0 - negru sau absorbţie toatală a culorii. În centrul de intersecţiei al axelor se află culoarea gri.

Spaţiul de culoare L* a* b* este bazat pe percepţia culorilor de către om, descriind toate culorile care pot fi percepute de o persoană cu vedere normală. Deoarece Lab descrie modul în care arată o culoare şi nu cantitatea necesară unui dispozitiv (precum un monitor, o imprimantă desktop sau o cameră digitală) pentru a produce culori, Lab este considerat un model de culoare independent de dispozitiv. Conceptul radical al spaţiului de culoare L* a* b* este separarea culorii şi a contrastului. În celelalte spaţii de culoare - RGB şi CMYK - imaginea prezintă canale de culoare care afectează culoare şi contrastul. În LAB, contrastul este reprezentat de canalul L*, iar culorile de canalul a* şi b*. Canalul L* poate fi uşor de conceptualizat prin prisma faptului că ne referim la el ca la o versiune alb negru a imaginii. Dacă nu ar fi nici o culoare - imagine digitală ar fi alb negru - canalele de culoare a* şi b* vor reprezenta culoarea gri - 50% gray.


Imaginea A: L* = 52.99 a* = 8.82 b* = 54.53

Imaginea B: L* = 29.00 a* = 52.48 b* = 22.23

Spaţiul de culoare Lab şi diagrama de cromaticitate pentru cele două imagini A şi B reprezentate în spaţiul de culoare Lab

Cu cît are loc „deplasarea” culorilor din canalele a* şi b* faţă de gri - deplasarea fiind spre mai mult alb sau negru - cu atât mai pregnante/puternice devin culorile din imagine. Cele două canele sunt canale de culori opuse (opponent-color channels). Cînd canalul a* este un gri foarte deschis (lighter gray), obţinem magenta, dar când este un gri întunecat (darker gray) obţinem verde.

Nuanţele de gri mai deschise decît cel de bază (50% gray)- reprezentate în canalul a*- prezintă în cîmpul Output din fereastra Curves valori pozitive cît mai apropiate de valoare maximă de +127; griurile mai închise prezintă în cîmpul Input valori negative cît mai apropiate de valoare maximă –128. Numerele pozitive îndică culorile calde: magenta, galben, roşu, iar cele negative culorile reci: albastru, verde,cyan. Dacă ambele valori sunt zero culoarea este neutră. Canalul L* nu prezintă valori negative.


Canalele L* a* b* pentru o imagine

deschisă cu Photoshop CS 5

Fereastra de dialog Curves pentru canalul a* al imaginii

Deplasare spre un gri foarte deschis determina obţinerea culorii magenta în imaginea deschisă.

Folosind valoarea zero în ambele cîmpuri pentru cele două culori opuse obţinem o referinţă intuitivă cu privire la cît de puternică este culoarea din imagine (how colorful an object is): cu cît valorile sunt mai indepartate de zero cu atît este mai intensă culoarea. În schimb valorile din cîmpurile Output şi Input nu vă spun ce culoare obţineţi ca nume, dar acest lucru nu ar trebui să fie un neajuns deoarece este mult mai convenabil să reprezentaţi toate nuanţele de alb, negru, gri printr-o singură valoare numerică care nu depinde de valorile numerice folosite pentru identificarea culorii pe alte canale de culoare ca în cazul imaginilor în spaţiul de culoare RGB. Pentru o imagine cu nuanţe neutre- alb, negru şi gri - dacă am folosi modelul de culoare RGB, canalele de culoare ar avea o mare varietate tonală pe care să o reprezinte, deoarece fiecare canal contribuie la re-darea luminozităţii şi a gradului de întuneric (lightness and darkness) un lucru greu de obţinut deoarece în modelul de culoare RGB culorile neutre se obţin cînd toate cele trei canale de culoare au valori egale. Esenţial este de reţinut pentru spaţiul de culoare Lab că o valoare negativă pentru canalul a* indică că imaginea este mai mult verde şi mai puţin magenta, iar o valoare pozitivă pentru canalul b* indică mai mult galben decît albastru.

Spaţiul de culoare Lab produce culori care nu pot fi reproduse de spaţiile de culoare RGB şi CMYK, ceea ce evident duce la o discuţie legată de redarea unei imagini digitale dintr-un spaţiu de culoare în alt spaţiu de culoare. Acest aspect este oarecum controlat de ceea ce se numeşte managementul culorilor şi sistem de management al culorilor, despre care vom discuta şi noi. Am prezentat spaţiile de culoare RGB, CMYK, Lab, şi modelul de culoare HSB precum şi teoria asociată acestora deoarece majoritatea softurilor de editare grafică - inclusiv Photoshop - le foloseşte pentru reprezentarea culorilor. Utilizatorul este cel care decide în ce spaţiu de culoare va lucra în funcţie de scopul urmărit.

Datorită faptului că există diferenţe între percepţia culorilor redate de către dispozitivele cu emisie de lumină - monitoarele computerelor, videoproiectoare digitale - şi culorile redate de dispozitivele de


Fereastra de dialog Color Picker în Photoshop CS5 şi valorile

L* a* b* pentru o imagine deschisă cu Photoshop CS 5

Diferenţa de percepţie a culorilorImaginea din stînga are culorile redate de un

monitor, ceea din dreapta la o imprimantă.

tipărire - reflexie de lumină, pentru a se menţine o corespondenţă în redarea culorilor între ele se folosesc o serie de soluţii tehnice legate de aspectul redării culorilor cu ajutorul acestor dispozitive.

Managementul culorii se bazează pe utilizarea profilelor de culoare standardizate care descriu caracterisiticile colorimetrice ce cracterizează fiecare dispozitiv folosit pentru înregistrarea/redarea imaginilor digitale color. Profilele de culoare descriu în esenţă cum dispozitivele hardware şi software reproduc culorile. Ne putem gîndi că aceste dispozitive folosesc „limbaje” diferite pentru a descrie culorile iar sistemul de management al culorii ar fi ca un fel de translator care se foloseşte de profilele de culoare ca de un dicţionar de cuvinte care să îi permită „traducerea” celor comunicate de dispozitive. Profiling sau acţiunea de a crea profile de culoare a fost standardizată de către International Color Consortium - ICC - motiv pentru care veţi întîlni des sintgama profil de culoare ICC (ICC profil). Un profil ICC conţine o descriere a culorilor şi a propietăţilor dispozitivului - monitor, imprimantă, scanner - privind redarea contrastului. Aceste descrieri sunt folosite de softurile din computerul dumneavoastră pentru a corecta/adjusta redarea culorilor. Prin adaugarea unui profil de culoare la imaginea digitală, culorile din documentul dumneavoastră - imagine digitală - nu sunt alterate, în schimb prin datele conţinute de profilul de culoare, culorile sunt modificate temporar pentru a se pastra consistenţa culorilor de la un dispozivi la altul. Managementul culorii bazat pe profile de culoare funcţionează bine atîta timp cît există profile de culoare precise pentru monitoare şi imprimante. Soluţia folosită de ICC în acest sens este ca reproducerea culorilor să se facă în două etape: 1. obţinerea de informaţii privind caractersiticile dispozitivului privind redarea culorii şi transformarea acestora într-o descriere colorimetrică pentru condiţii specifice de vizualizare - descriere ce poartă numele generic de profile connection space - PCS.


Spectrul de culori din timpul zilei

Spectrul de culori după reflexie

Culoarea percepută de ochiul uman

Percepţiei culorilor de către ochiul uman în situaţia reflexiei luminii - cazul tipăririi pe hîrtie - în lumină naturală şi artificială

Spectrul de culori al unei surse de iluminat

artificial

Spectrul de culori după reflexie

Culoarea percepută de ochiul uman

Gama culorilor redate de un monitor

Percepţia culorii de către ochiul uman

Percepţiei culorilor de către ochiul uman în situaţia emisiei luminii

2. A doua etapă reprezintă referirea la PCS şi transformarea descrierii colorimetrice în informaţiile necesare redării culorilor de către spaţiul de culoare a dispozitivului.

ICC foloşeşte denumirea rendering intents pentru a descrie posibilele moduri în care PCS poate determina raportarea între informaţiile profilelor de culoare şi valorile sale de referinţă. În prezent sunt accepate 4 rendering intents: 1. Relative colorimetric intent 2. Absolute colorimetric intent 3. Perceptual intent 4. Saturation intent Softul Adobe Photoshop permite utilizatorului precizarea tipului de render intent. Pentru ca opţiunea de render intent aleasă să corespundă scopului nostru vom detalia despre fiecare render intent în parte cu privire la scopul şi aplicarea lui.


Sistemul de management al culorii „citeşte” informaţiile din profilul de culoare dintr-o imagine RGB şi „construieşte” un tabel cu valori care corelează datele legate de culoare din imaginea RGB cu valorile din Profile Connecting Space.

Photoshop „citeşte” sau foloseşte informaţiile din profilul de culoare al unei imagini RGB şi prin referire la ProfileConnecting Space relizează o transformare RGB la spaţiul de culoare RGB folosit. Cînd lucraţi în RGB mode în Photoshop, acesta utilizeză informaţiile deţinute de imaginea digitală privind culorile pe care le converteşte via PCS şi apoi raportîndu-se la informaţiile deţinute de profilul de culoare al monitorului corectază semnalul folosit în redarea culorilor pe monitor.

Pentru Profile Connecting Space ca referinţă Photoshop foloseşte spaţiul de culoare CIE LAB.

Componenta din sistemul de management al culorii bazat pe profile de culoare ICC şi care realizeză de fapt translatarea unui spaţiu de culoare în alt spaţiu de culoare este CMM sau Color Management Module. Dacă dispozitivul are un gamut de culoare mai mare decît al dispoziviului final, o parte din culori vor fi înafara culorilor redate/conţinute de spaţiul de culoare al dispozitivului final. Aceste culori din afara gamultului de culoare -„out-of-gamut colors” - apar aproape la fiecare convertire a unui spaţiu de culoare în alt spaţiu de culoare, situaţie general numită gamut mismatch - nepotrivire de gamă a culorilor.

La conversia dintr-un spatiu mai mare A (ex. AdobeRGB) intr-un spatiu mai mic B (ex. ISO Fogra27 CMYK), culorile din imaginea originala trebuie incadrate in spatiul B. Ori de cîte ori are loc fenomenul nepotrivirii gamelor de culoare a spaţiilor de culoare translatate - gamut mismatch - atunci CMM utilizează rendering intent pentru a decide ce calităţi ale imaginii să prioritizeze. În relative colorimetric intent dacă gamutul de culoare a spaţiului de culoare final B este mai mic decât cele ale spaţiului A, culorile care sunt comune spaţiului A si B vor fi redate ca raport 1:1 - ramân aceleaşi; culorile aflate în afara spaţiului B (out of gamut) vor fi încadrate in limitele spaţiului B.


Fereastra de dialog Print şi optiunile de render intent în Photoshop CS5

RGB Color Space

CMYK Color Space

Spati

u de r

eferin

ţă -P

CS

Gamut mismatch

CM

M

Relative colorimetric compară punctele de alb ale celor două spaţii de culoare şi schimbă toate culorile în consecinţă. White point sau punctul de alb descrie culoarea celui mai strălucitor alb pe care un dispozitiv poate să îl redea. Acest alb poate fi descris şi măsurat din punct de vedere colorimetric. Pentru perceptual intent : dacă gamutul de culoare a spaţiului de culoare A este mai mare decît al spaţiului de culoare B, toate culorile sunt „comprimate” pentru a se potrivi cu cele ale spaţiului final B. Avantajul modului Relative Colorimetric este pastrarea corectă a culorilor comune spaţiilor A şi B dar dezavantajul este că vor aparea erori la „zonele Out of Gamut” în special la fotografii . Modul Perceptual este recomandat pentru conversia fotografiilor, pentru păstrarea gradaţiilor uniforme. Spre deosebire de modul Relative Colorimetric, nu se pierd informaţii de culoare. Culorile sunt redistribuite din spaţiul A în B. Perceptual rendering intent se utilizează dacă dorim să avem culori „pictoriale” redate de dispozitivul de ieşire - imprimantă - în timp ce colorimetric rendering intent, se utilizează când dorim o redare a culorilor care să corespundă culorilor de la sursă.

Perceptual rendering intent nu „distruge” informaţiile legate de culoare, doar o redistribuie, în timp ce Relative colorimetric „distruge” informaţiile legate de culoare - acest lucru înseamnă că folosind pentru conversie relative colorimetric intent aceasta este ireversibilă (transformarea culorii din spaţiului de culoare A în culoare redată de spaţiul de culoare B cu relative colorimetric intent şi din B în A folosind perceptual intent nu se obţin „culorile originale” ale spaţiului A înainte de conversie), pe când ceea de tip perceptual este reversibilă.


Rendering Intent

Gamut de culoare mare

Spaţiu de culoare Spaţiu de culoare

Gamut de culoare mai mic

Gamut de culoare mare

Gamut de culoare mai mic

Perceptual ColorimetricA

B

Transformarea din spaţiul de culoare sRGB în CMYK a unei imagini digitale color cu opţiunea de render intent relative colorimetric şi perceptual.

Se observă diferenţele în redarea culorilor. Profilul de culoare folosit pentru tipărirea CMYK este Fogra.

Absolute colorimetric intent este similar cu relative colorimetric prin faptul că păstreză gamutul de culoare între cele două spaţii de culoare, dar diferă în ceea ce priveşte folosirea punctului alb. Relative colorimetric „aliniază”/raportează culorile din gamutul de culoare a spaţiului A astfel încât punctul de alb al spaţiului de culoare A să se suprapună peste punctul alb al spaţiului de culoare B în care se face conversia, în schimb absolute colorimetric păstrează „exact” culorile fără a ţine cont de punctul alb al spaţiului final. Păstrarea „exactă” a culorilor poate fi atrăgătoare, însă relative colorimetric reglează punctul de alb pentru un motiv: fără această reglare culorile redate prin absolute colorimetric sunt „inestetice”.

Saturation rendering intent păstreză culorile saturate şi este util în grafica pe calculator cînd convertirea are loc într-un spaţiu de culoare cu un gamut mai larg. Saturation intent nu este de dorit în a fi folosit pentru redarea culorilor fotografiilor deaorece acesta nu păstrează „realismul” culorilor.


Absolute colorimetric Relative colorimetric

Spaţiu de culoare A Spaţiu de culoare B

Conversie spaţiu de culoare A în B

Render intent folosit

Punct de alb spaţiu de culoare A

Punct de alb spaţiu de culoare B

Photoshop Si Nu Numai

Documents

Transcript of Photoshop Si Nu Numai