¿Explicación técnica del espacio de color DNG de 8 bits, lineal y con pérdidas?

¿Significa que un 0,0,0 negro/255,255,255 blanco en un DNG de 8 bits con pérdidas no es lo mismo que un 0,0,0 negro/255,255,255 blanco en un JPEG estándar de 8 bits?

Ser 'referido a la escena' significa que es la salida del sensor esencialmente sin procesamiento. Es similar a tener un JPEG de la imagen que obtendría si todas las opciones de la cámara (como la conversión a espacios de color como sRGB y todos los ajustes tonales de la cámara) estuvieran deshabilitadas o si hubiera un espacio de color nativo para su sensor. Pero el esquema de compresión es solo JPEG estándar, ni siquiera algo particularmente inteligente como JPEG2000 o JPEG XR.

¿Cuál es la diferencia visual entre recortar un rango dinámico de 12 bits y comprimirlo a 8 bits?

Prácticamente ninguno, de cualquier manera todavía estás perdiendo 4 paradas de definición de color. Pero dado que la mayoría de los medios de salida (ciertamente la mayoría de las pantallas) no podrán representar toda esa definición, no verá mucho. La diferencia que verá será cuando decida intentar extraer más información de las luces y las sombras, ya que se habrá eliminado.

¿Dónde entra en juego la linealidad?

Eso se reduce a qué curva gamma han decidido aplicar. Una representación lineal esencialmente significa gamma 1.0 (es decir, ninguna curva en absoluto). Es otra forma de decir 'cualquiera que sea el valor medido por el sensor'.

Al generar un JPEG estándar, la cámara intenta ajustar lo que cree que se verá bien para la salida de la imagen. Es posible que no use el rango dinámico completo del mundo real que la cámara puede leer, por lo que los valores pueden truncarse en los extremos en referencia a la salida, lo que hace que dos valores que anteriormente no eran completamente blancos o completamente negros se conviertan en blancos o negros completos. negro completo Scene-referred evita esto al mantener los puntos máximos de negro y blanco, pero hace que los pasos sean más grandes para cada valor. Los puntos máximos en blanco y negro se mantienen proporcionales a todo lo demás que lee el sensor, pero ambos aún pierden la capacidad de representar la misma cantidad de colores.

En muchos casos, la salida referida en realidad puede producir una mejor imagen a largo plazo, ya que enfoca las distinciones de color que son importantes para la salida en lugar de descartarlas de manera puramente uniforme.

Para ilustrar la diferencia, digamos que tenemos una secuencia de números:

1,4,5,6,5,7,6,10

Si los comprimimos usando la compresión de salida, quizás la cámara se dé cuenta de que 1 y 10 son valores atípicos y los descarte, por lo que la salida final al reducir el espacio de color termina siendo algo como:

1,1,2,3,2,4,3,4

Como puede ver, el punto más brillante se vuelve significativamente más tenue ya que el nuevo valor de 1 corresponde al valor anterior de 4 y el nuevo valor de 4 corresponde al valor anterior de 10, pero las diferencias entre la mayoría de la imagen se conservan bien. . Sin embargo, si usamos lineal referido a la escena, tenemos que preservar los valores en los extremos superior e inferior, por lo que obtenemos algo como lo siguiente:

1,2,2,2,2,3,2,4

Es posible que hayamos preservado que las partes más oscuras y brillantes de la imagen eran significativamente más brillantes y oscuras, pero ahora todo el centro de la imagen es del mismo color porque no teníamos suficiente resolución para distinguir los colores que estaban juntos.

Cuando mencionan lineal, quieren decir que así es como se mapean los colores. Si tuvieras una entrada como:

1,1,2,2,2,1,2,3,3,4,1,3,10

y quería capturarlo lo mejor posible, el uso de una conversión no lineal podría permitirle conservar gran parte del detalle en las partes oscuras pero aún así capturar la parte brillante ya que no hay partes moderadamente brillantes, pero significa la pérdida de color la información es desigual en la imagen. Nuevamente, esto es bueno si sabe lo que es importante acerca de la imagen, pero si no lo sabe, entonces puede descartar información importante. El uso de una curva lineal minimiza la posibilidad de que se pierda un valor atípico, pero significa que se pierden detalles en las áreas de mayor concentración de color.