¿Es posible obtener mejores resultados de los ajustes de Niveles / Curvas al convertir 8 Bits / Fotografía de canal a 32 Bits / Canal?
Solo por ejemplo, el panel de información de Photoshop muestra la siguiente información:
Si entiendo correctamente, "8bpc" = 8 bits / canal.
Pero, ¿y si convierto la fotografía a 32 bits / canal:
¿Reduciría eso los efectos de "peinado" en algunas situaciones o ayudaría a obtener mejores resultados de alguna otra manera?
Respuestas:
Cambiar a 16 o 32 bits realmente reducirá el peinado (o posterización, cuantización como se llame) después de múltiples operaciones de edición.
Cada vez que use una operación multiplicativa (como niveles, ajustes de contraste, curvas, balance de color, etc., etc.) probablemente terminará con valores que no son números enteros. Aplique una secuencia larga de tales operaciones y agravará los errores hasta que comience a ver una degradación visible en la calidad de la imagen.
Por ejemplo, si aplica un ajuste de niveles y baja el nivel 255 a 127, efectivamente reduce la mitad del valor de brillo de cada píxel. Entonces 133 se convierte en 67 (en realidad es 66.5 pero 8 bits solo pueden almacenar 66 o 67). Ahora, más adelante, aplica un ajuste de niveles que duplica el valor de brillo de cada píxel, 67 se convierte en 134, un error de 1. Ha perdido información, después de los dos ajustes solo puede haber 128 posibles valores de brillo en la imagen en lugar de 256 ! Si observa el histograma, verá huecos para cada número impar, y el gráfico se parecerá a un peine (de ahí el término peinado).
Si convierte su imagen a 16 bits rellenando a la derecha con ceros, 133 se convierte en 34048. Divida por 2 y obtendrá 17024, multiplíquelo por 2 y obtendrá 34048, que se convertirá nuevamente a 8 bits (al desplazarse a la derecha) y usted obtener 133! No se ha producido pérdida de precisión.
Al realizar sus operaciones en un espacio de mayor precisión, almacena efectivamente fracciones, que retienen más información y luego se redondean solo una vez cuando termina de manipular la imagen (ya que la mayoría de los dispositivos de salida solo admiten 8 bits por canal).
Si toma una imagen de 8 bits y aplica solo una operación y vuelve a convertirla a 8 bits, no verá ningún beneficio, sin embargo, después de varias operaciones lo hará.
Aquí hay unos ejemplos:
Imagen original de 8 bits por canal
Aquí es después de que he aplastado los niveles hasta 13, y luego hasta 255. La posterización es visible en el cielo ya que hemos perdido los valores intermedios. Esto es claramente visible en el histograma que presenta solo unos pocos picos.
Aquí utilizo la imagen original, convertida a 16 bits, y luego aplasté los niveles hasta 2 y viceversa (dividiendo efectivamente entre 128). Esto habría destruido por completo la imagen de 8 bits (¡se reduciría de 16 millones a aproximadamente 27 colores!) Sin embargo, la manipulación no es visible en la imagen, y solo es detectable desde el histograma.
Edito todas mis imágenes en modo de 16 bits, esto proporciona una muy buena protección contra errores de redondeo. Es probable que 32 bits sea excesivo, tendría que realizar una gran cantidad de operaciones para ver el beneficio de la precisión adicional.