Сегодня профессиональные фотоаппараты способны выдавать фотоснимки потрясающего качества, но для хранения необработанных снимков потребуется огромное количество дискового пространства. Именно поэтому специалистами всего мира не один год разрабатываются специальные алгоритмы, позволяющие сжимать растровые изображения до разумных пределов. У всех существующих на сегодня алгоритмов в основе заложены немного различные способы оптимизации итогового размера файла. Все разработанные алгоритмы сжатия изображений можно разделить на два больших вида: алгоритм без потери качества изображения и алгоритмы с потерей качества.
На следующем рисунке показано более разумное изображение. Качество 75 дает разумное изображение, используя гораздо меньшее дисковое пространство, которое будет загружаться быстрее на веб-странице. Хотя изображение несколько ухудшается, оно приемлемо по назначению.
В заключение, здесь приведено сравнение одного и того же изображения с несколькими степенями сжатия. Существует несколько форматов изображений, и они влияют на качество цифровой фотографии. Каждое расширение влияет на фотографию в некотором роде и имеет свои преимущества и недостатки при редактировании.
Алгоритмы сжатия изображений без потерь качества в основе своей имеют задачу поиска повторяющихся элементов внутри массива данных и замену их на эквивалентную информацию, но занимающую меньший объем данных. Данные алгоритмы применяются к каждому используемому цветовому компоненту (например, в цветовой схеме RGB алгоритм будет применяться к каждому используемому цвету). Распространение таких алгоритмов объясняется тем, что каждый отдельный элемент в цифровом снимке отличается от близстоящего гораздо меньше, нежели в итоговом изображении, что дает на выходе хорошие результаты по уменьшению размера фотографий.
Начнем с того, что мы должны объяснить, что существуют две категории сжатия: отсутствие потери данных и потеря данных. Сжатие без потерь сохраняет изображение, и из-за этого размер файла больше, чем другие. Они обычно применяются к изображениям, которые требуют высокого качества и где точность каждой детали очень важна. Уже сжатие с потерями сохраняет изображение с меньшим размером, поскольку оно более ориентировано на переносимость файлов, особенно для онлайн-использования на веб-сайтах, блогах и других платформах.
Проблемы оказываются небольшими. Он может быть немедленно сжат без частей, которые действительно имеют значение при изменении изображения. Однако в зависимости от количества шума или детализации изображения может быть затронуто сжатие. Уже те, кто с мягким небом и небольшой текстурой сжимаются лучше. Стоит максимум, чем выше сжатие, тем меньше размер файла, следовательно, тем ниже качество фотографии.
RLE (Run Length Encoding - кодирование длин серий) - самый простейший алгоритм сжатия, в котором обработчик отслеживает последовательность одинаковых байт и меняет ее на пару "длина серии - значение байта". Например, серию байт в файле 55555555 алгоритм заменяет на пару 85. Данная технология очень хорошо применяется в тех файлах, где присутствуют большие области, залитые одним цветом (блок-схемы, диаграммы). Сегодня данный алгоритм используется для предварительной обработки в таких форматах, как BMP, PCX, TIFF, JPEG.
Глубина бит на канал сообщает вам, сколько уникальных цветов доступно для каждого пикселя. Чем больше бит на пиксель, тем больше доступных цветов будет и тем точнее будет рендеринг. Он не поддерживается некоторыми браузерами и может не открываться, если вы попытаетесь просмотреть его, как в других более распространенных форматах.
Как говорится в названии, это «сырой» файл. Этот формат работает как «цифровой негатив» - эквивалент фильма в аналоговой фотографии - поэтому он принимается бразильскими судами в качестве доказательств в суде. Давайте рассмотрим два основных варианта графиков, которые можно использовать в Интернете для представления простых диаграмм, схем или логотипов. Он также поддерживает анимацию и позволяет использовать отдельную палитру размером до 256 цветов для каждого кадра.
LZW (Lempel-Ziv-Welch) - авторы данного алгоритма заложили в основу технологии ведение специального словаря повторяющихся цепочек битов. В отличие от RLE байты здесь не должны повторяться? учитывается лишь последовательность. При нахождении последовательности цепочка помещается в специальный словарь, а на ее место кодировщик проставляет код данной цепочки из словаря. Соответственно, итоговый файл преобразования содержит в себе словарь, коды, указывающие на элементы словаря, и неповторяющиеся элементы. Сегодня алгоритм используется в форматах цифровых файлов: GIF, PNG, TIFF.
Альфа-каналов. . 1-битное цветное изображение может относиться не более чем к двум цветам; 2-битное изображение не может иметь более четырех; 4-битное изображение может иметь не более 16; и 8-битное изображение может иметь до 256 цветов. Каждый пиксель в таких изображениях имеет глубину 24 бит и прямо указывает цвет вместо того, чтобы выступать в качестве индекса в таблицу поиска цветов. Таким образом, эти изображения могут содержать до 16, 8 миллионов цветов, хотя типичные, как правило, используют не более тысячи или около того.
Помимо выигрыша альфа-канала. Но образ всегда был узким местом для тех, кто работает с Интернетом. Благодаря эволюции экранов и мониторов, необходимость использования изображений с лучшим качеством увеличилась, и, возможно, традиционные форматы изображений могут не работать долгое время.
Кодирование Хоффмана - разработчик в данном случае также использует кодирование повторяющихся данных, где для кодирования более повторяющихся цепочек используются коды меньшей длины, нежели для более редких цепочек. Словарь кодов при этом является двоичным деревом, где редко встречающиеся повторяющиеся последовательности находятся дальше от корня дерева. Здесь номера веток от корня до самой цепочки и составляют код последовательности. Данный алгоритм сегодня практически не используется в чистом виде, но применяется в файлах JPEG, PNG.
Об этом очень серьезно говорит Серхио Лопес. Хотя это все помогает, изображения все равно должны измениться. Предиктивное кодирование использует значения в блоках соседних пикселей для прогнозирования значений в данном блоке, а затем кодирует только разницу.
Чтобы улучшить качество, изображение сегментируется в области, которые имеют сходные характеристики. Для каждого из этих сегментов параметры сжатия настраиваются независимо. Это обеспечивает эффективное сжатие путем перераспределения битов, где они наиболее полезны.
Адаптивные блоки квантования также имеют большое значение. Бизнес всегда должен использовать то, что лучше всего для каждой потребности в изображении. Илья - защитник разработчика и веб-Гуру Перфа. Изображения часто несут ответственность за большую часть байтов, загружаемых на веб-страницу, и часто занимают значительное количество зрительного пространства. В результате оптимизация изображения может обеспечить максимальную экономию и улучшение производительности вашего сайта: чем меньше байт загружается браузер, тем меньше конкуренция требует пропускная способность клиента и тем быстрее браузер может загружать и отображать контент полезно на экране.
Алгоритмы сжатия изображений с потерей качества - в процессе сжатия файла часть информации отбрасывается, чем достигается большая степень сжатия. Однако разработчикам необходимо решать важный вопрос: какая именно отброшена информация не повлияет на результат.
JPEG - разработка "Группы экспертов в области фотографии" для изображений с 24-битной цветовой глубиной. Сегодня это почти стандарт полноцветных изображений. Технология использует дискретное косинусное преобразование (DCT), применяемой к матрице изображения размеров 8х8 для получения некоторой новой матрицы коэффициентов. Само кодирование проходит в четыре этапа.
На первом этапе идет выборка (sampling), где цветовые данные преобразуются в модель YCbCr. Затем выполняется прореживающая выборка (down-sampling), где компоненты цветности (Cb, Cr) снижаются в качестве, так как для глаза человека эти потери наиболее несущественны.
На втором этапе происходит DCT, где изображение разбивается на матричные блоки 8х8 для последующего преобразования.
Третьим этапом в алгоритме является квантование (quantization), где из изображения удаляются последние элементы матрицы DCT, которые влияют на конечный результат изображения в наименьшей степени. Оставшиеся коэффициенты DCT колируются по методу Хоффмана.
Описанный алгоритм применяется повсеместно, за исключением кодирования простых рисунков, где глаз человека видит четкие переходы от одного цвета к другому. В таких изображениях при использовании алгоритма сжатия JPEG пользователь получит на границах перехода эффект Гиббса (размазанные границы с грязным ореолом).
Оптимизация изображения - это искусство и наука. Искусство, потому что нет окончательного ответа относительно того, как лучше сжать отдельный образ. Это наука, потому что существует ряд хорошо разработанных методов и алгоритмов, которые могут существенно уменьшить размер изображения. Определение оптимальных настроек изображения требует тщательного рассмотрения различных факторов: особенности формата, содержание кодированных данных, качество и размеры пикселей и другие.
Первый вопрос, на который вы должны ответить, заключается в том, действительно ли изображение необходимо для достижения желаемого эффекта. В дополнение к простому, хороший дизайн обеспечивает лучшую производительность. С другой стороны, хорошо позиционированное изображение может также передавать больше информации, чем тысяча слов. Это зависит от вас, чтобы найти этот баланс.
Фрактальный алгоритм - метод, использующий отличный от остальных алгоритмов способ сжатия. Здесь за основу взято нахождение на изображении подобных областей, которые затем кодируются особым способом. При этом подобие элементов ищется в квадратных областях с ограниченным использованием поворотов на определенный угол. Данный метод является очень ресурсоемким, но позволяет получить отличные результаты по соотношению качество/объем файла. Применяется метод в полноцветных изображениях формата FIF.
Затем рассмотрим наличие альтернативной технологии, которая может обеспечить желаемые результаты более эффективно. Веб-шрифты позволяют использовать элегантные шрифты и сохранять возможность выбора, поиска и изменения размера текста, значительного улучшения удобства использования. Часто используется доля байтов, необходимых для файла изображения. . Если вам придётся думать о кодировании текста в ресурсе изображения, остановитесь и подумайте еще раз. Хорошая типография необходима для хорошего дизайна, использования бренда и удобочитаемости.
Рекурсивное волновое преобразование - данный алгоритм сжатия использует обработку фильтрами (низко- и высокочастотным) по строкам и столбцам с последующей операцией прореживания. Суть метода заключается в том, что при сжатии фильтр в виде небольшой области сканирует изображение. Значения цветовых элементов (пикселей), попавших в фильтр, умножаются на определенные коэффициенты, а значения суммируются. Далее фильтр сканирует следующую область изображения. В итоге на выходе из изображения размером XY получается четыре размером в половину первоначального. Первая картинка здесь - уменьшенное исходное изображение, а другие - картины наибольших разностей между пикселями по горизонтали, вертикали и диагонали. Далее все изображения подвергаются квантованию, где все коэффициенты, близкие к значению 0, отбрасываются. Данный метод позволяет преобразовывать не отдельные блоки имеющегося рисунка (как в алгоритме JPEG), а целые картинки, что позволяет получать более качественные изображения на выходе. Волновой метод нашел свое применение сегодня в формате файлов JPEG-2000.
Векторные изображения растра
Использование веб-шрифтов требует их собственного набора оптимизаций, но решает все эти проблемы и всегда является лучшим выбором для отображения текста. Векторные изображения идеально подходят для изображений, содержащих геометрические фигуры. Растровые изображения должны использоваться для сложных сцен со множеством нерегулярных деталей и форм. Векторные изображения не зависят от масштабирования и разрешения. . После определения того, что изображение действительно является идеальным форматом для достижения желаемого эффекта, следующий важный параметр и выберите соответствующий формат.
Рассмотренные алгоритмы сегодня позволяют пользователю выбрать из широкого спектра представленных форматов наиболее выгодный, но в этой области есть и ряд препятствий. Во-первых, новые технологии сжатия требуют больших вычислительных мощностей и времени на обработку, что критично для портативных аппаратов (фотокамеры). В связи с этим, не прекращается работа экспертов по оптимизации уже разработанных алгоритмов и внедрению аппаратных средств компрессии изображений.
Векторная графика использует линии, точки и многоугольники для представления изображения. Растровая графика представляет собой изображение, кодирующее отдельные значения каждого пикселя в прямоугольной сетке. Каждый формат имеет свой собственный набор преимуществ и недостатков. Векторные форматы идеально подходят для изображений, которые состоят из простых геометрических фигур и обеспечивают резкие результаты во всех настройках разрешения и масштабирования. Это очень подходящий формат для экранов и активов с высоким разрешением, которые необходимо отображать в разных размерах.
С амыми популярными являются три формата файлов – JPEG, RAW, TIFF. Порой можно слышать разногласия среди фотографов – какой же формат файла для фотографии лучше, в каком формате лучше делать снимки, ведь современные фотоаппараты позволяют делать фо тографии в любом из этих форматов, а порой и сразу в нескольких одновременно!
Однако, когда сцена сложна, часто не хватает векторных форматов. Растровые изображения не имеют одинаковых удобных свойств независимости разрешения или уровня масштабирования. Когда вы увеличиваете растровое изображение, вы видите неровную и стираемую графику. Поэтому вам может потребоваться сохранить несколько версий растрового изображения с несколькими разрешениями, чтобы обеспечить оптимальный опыт для ваших пользователей.
Последствия экранов с высоким разрешением
Наилучшим образом, чем больше пикселей устройства, тем больше деталей содержимого, отображаемого на экране. Преимущество состоит в том, что векторные изображения идеально подходят для этой задачи, потому что они могут отображаться в любой разрешающей способности с четкими результатами. Возможно, нам придется заплатить высокую стоимость обработки, чтобы отобразить как можно больше деталей, но базовый актив остается неизменным и не зависит от разрешения.
Формат файла, в котором хранится изображение - это, по сути, определенный компромисс между качеством изображения и размером файла.
Наверное вы уже знаете о том, что растровое изображение состоит из пикселей. Как организован растровый файл и в каком виде в нем хранится информация о пикселях и определяет формат файла. Качество изображения для растрового файла определяется двумя основными параметрами: размером пикселя (то есть общим количеством пикселей) и точностью передачи реального цвета цветом пикселя. С размером пикселя понятно – чем больше пикселей (или – чем «мельче» пиксель), тем лучше. А точность передачи цвета зависит от количества цветов на пиксель или глубиной цвета.
С другой стороны, растровые изображения являются гораздо более сложной задачей, поскольку они кодируют данные изображения на пиксель. Следовательно, чем больше число пикселей, тем больше размер файла растрового изображения. Когда мы умножаем физический экран на два, общее количество пикселей умножается на четыре: в два раза больше число горизонтальных пикселей, умноженное на удвоенное количество вертикальных пикселей. Таким образом, экран в два раза больше не дублируется, но в четыре раза больше требуемых пикселей!
Что это означает на практике? Экран с высоким разрешением позволяет отображать красивые изображения, которые могут быть отличной функцией продукта. Однако они также требуют изображений с высоким разрешением. Предпочитайте векторные изображения, когда это возможно, поскольку они не зависят от разрешения и всегда обеспечивают четкие результаты. Если вам нужно использовать растровое изображение, предоставьте и оптимизируйте несколько вариантов каждого изображения с помощью.
Глубина цвета (качество цветопередачи, битность изображения) - объём памяти в количестве бит, используемых для хранения и представления цвета при кодировании одного пикселя растровой графики или видеоизображения. Количество бит говорит о количестве градаций (тональных ступеней) в каждой цветовой составляющей или, просто – о количестве цветов. Добавление 1 бита – это добавление еще одного разряда в двоичном коде цветности.
Оптимизация растровых изображений
Компрессоры изображений используют различные методы, чтобы уменьшить количество бит, необходимых на пиксель, и уменьшить размер файла изображения.
- Растровое изображение представляет собой сетку пикселей.
- Каждый пиксель кодирует информацию о цвете и прозрачности.
Внутри браузер выделяет 256 значений на канал, что соответствует 8 битам на канал и 4 байтам на пиксель. Поэтому, если мы знаем размеры сетки, мы можем легко вычислить размер файла. Примечание. В качестве комментария независимо от формата изображения, используемого для передачи данных с сервера клиенту, когда изображение декодируется браузером, каждый пиксель занимает 4 байта памяти. Это может быть основным ограничением для больших изображений и устройств, которые не имеют большого объема памяти.
- 1-битный цвет (21 = 2 цвета) бинарный цвет, чаще всего представляется чёрным и белым цветами (или черный и зелёный)
- 2-битный цвет (22 = 4 цвета) CGA, градации серого цвета NeXTstation
- 3-битный цвет (23 = 8 цветов) множество устаревших персональных компьютеров с TV-выходом
- 4-битный цвет (24 = 16 цветов) известен как EGA и в меньшей степени как VGA-стандарт с высоким разрешением
- 5-битный цвет (25 = 32 цвета) Original Amiga chipset
- 6-битный цвет (26 = 64 цвета) Original Amiga chipset
- 8-битный цвет (28 = 256 цветов) Устаревшие Unix- рабочие станции, VGA низкого разрешения, Super VGA, AGA
- 12-битный цвет (212 = 4,096 цветов) некоторые Silicon Graphics-системы, цвет NeXTstation-систем, и Amiga- систем HAM-режима.
Например, базовые мобильные устройства. К счастью, то, что мы описали до сих пор, это формат «несжатого» изображения. Что мы можем сделать, чтобы уменьшить размер файла изображения? Простая стратегия состоит в том, чтобы уменьшить «разрядность» 8-битного изображения на меньшую цветовую палитру. С 8 бит на канал мы имеем 256 значений на канал и 216 цветов. Что, если мы уменьшим палитру до 256 цветов?
Примечание: Слева направо: 32 бита, 7 бит, 5 бит. Сложные сцены с постепенным переходом цвета требуют больших цветовых палитр, чтобы избежать визуальных артефактов, таких как зазубренное небо в 5-битном активном. С другой стороны, если изображение использует только несколько цветов, большая палитра будет просто пустой тратой драгоценных битов!
Например, мы работаем в цветовом пространстве RGB. Значит, есть три канала, из которых образуется итоговый цвет пикселя: красный канал (Rad), зеленый канал (Green), синий канал (Blue). Предположим, каналы четырехбитные. Значит, в каждом канале есть возможность отобразить 16 цветов. В итоге, весь RGB будет 12-битным, а отобразить он сумеет
C=16х16х16=4096 цвета
Глубина цвета в этом случае – 12 бит.
Когда говорят о 24-битном RGB, имеют в виду 8-битные каналы (по 256 цветов) с общим количеством цветовых вариантов на один пиксель
C=256x256x256=16777216 цветов.
Цифра впечатляет. Такое количество цветов для каждого пикселя удовлетворяет требованиям самого взыскательного фотохудожника.
Немного о самих форматах.
Формат TIFF
TIFF расшифровывается как «формат файла размеченного изображения» (Tagged Image File Format) и является стандартом для типографской и печатной индустрии.
Файлы формата TIFF имеют расширение.tiff или.tif.
Главной особенностью формата является сохранение информации о каждом пикселе.
Отсюда пользовательские характеристики формата – чем больше пикселей, тем больше файл. Размер файла не зависит от картинки – разные изображения с одинаковым количеством пикселей будут иметь одинаковый вес файла. И, конечно, файл этого формата будет тяжелее форматов, использующих алгоритмы сжатия (например, JPEG). Однако файлы TIFF могут быть записаны со сжатием без потерь. В таком случае, полная информация о пикселях сохраняется, а степень сжатия зависит от особенностей изображения.
файла, открытого в графическом редакторе. При задании качества «12» или «Высокое», алгоритм сжатия файла совместит только пиксели с одинаковым цветом. При меньшем качестве в области совмещенных пикселей (в артефакты) попадут пиксели с похожими цветами, и им будет назначен один, усредненный оттенок цвета. Кроме того, JPEG использует в алгоритме сжатия тот факт, что человеческий глаз замечает изменения яркости больше, чем изменения цвета.Объем файла с информацией «Группа No53 из 256 пикселей; координаты X,Y,Z; цвет 144/201/19» занимает гораздо меньший объем, чем 256 записи вида «Пиксель No17; координаты X,Y,Z; цвет 144/201/19». Обратите внимание, как алгоритм преобразования файла JPEG обрабатывает яркие высококонтрастные границы за счёт более тонких текстур (не объединяя пиксели в группы, но меняя их цвета - стр.5, Рис.14).
Формат JPG предусматривает регулировку качества в противовес размеру файла. Однако стандарт допускает также сжатие, не использующее упрощенно описанный выше алгоритм, а построенное на основе линейного предсказателя (lossless, т.е. «без потерь», JPEG). Такой вариант гарантирует полное, бит-в-бит, совпадение исходного и преобразованного изображений. При этом коэффициент сжатия для фотографических изображений редко достигает 2, но гарантированное отсутствие искажений в некоторых случаях оказывается важнее.
Несмотря на достаточно сложный алгоритм сжатия, формат JPEG получил очень широкое распространение.JPEG стал стандартным форматом для хранения изображений в цифровых фотокамерах и использовании фотографий на интернет-сайтах. Популярность файлов JPEG состоит в их гибкости. Формат JPEG по сути является набором параметров, которые могут быть настроены под нужды отдельно взятого изображения. Для разных целей – разные параметры сжатия. JPEG формат стал настолько распространенным, что в 2010 году ученые из проекта PLANETS сохранили инструкции по его чтению в капсуле, которую поместили в специальный бункер в швейцарских Альпах. Цель акции – сохранение для потомков информации о популярных в начале XXI века цифровых форматах.
Форматом JPEG поддерживаются режимы 8, 16, 32 бит на канал.В одном файле JPEG может храниться только один слой изображения.
Формат RAW
RAW (англ. raw - cырой) - формат данных, содержащий необработанные (или обработанные в минимальной степени) данные, что позволяет избежать потерь информации. В таких файлах содержится полная информация о хранимом сигнале. RAW – это общее название формата файла, и использоваться такой формат может с разными техническими решениями, например, в акустике, при записи музыки.
Нас интересует фото вариант.
Как он образуется? В цифровом фотоаппарате, в момент съемки кадра, свет от объекта фотографирования фокусируется на светочувствительной матрице. В каждой точке матрицы световой поток преобразуется в электрическое напряжение. Данные об этих измерениях в оцифрованном виде суммируются в одном файле. Формат этого файла – RAW, то есть информация, полученная фотоаппаратом во время съемки, в полном объеме.
RAW формат не является стандартизованным и у разных производителей фотокамер, даже у разных фотокамер одного производителя он разный. Соответственно разные и обозначения расширений файлов у разных производителей. Например, может быть расширение.NEF, .CR2, .ARW и другие. Для того чтобы открыть такой файл, необходимо специальное программное обеспечение.
Формат RAW в современных фотоаппаратах бывает с разрядностью 8, 10, 12, 14 бит на канал.
Что же лучше ?
Ответа на все случаи нет. Многие наверняка сталкивались с проблемой просмотра RAW- фотографий. Скопировал фото, а его не открывает ни стандартная программа просмотра изображений, ни даже ACDsee. Если все-таки открыть такой файл, визуально он выгладит хуже файла JPEG, снятого тем же фотоаппаратом.
Кто-то считает RAW формат только для профессиональных фотографов, которые любят покопаться со своими картинками, тратят массу времени, а в результате получают фотографию, по качеству эквивалентную JPEG без всяких «заморочек».
Кто-то снимает только в RAW. Попробуем разобраться.
Отметим, что файл, получаемый непосредственно с фотоаппарата – исходник или оригинал. Какие бы вы в дальнейшем не делали преобразования с этим файлам, как бы вы его ни улучшали, все равно лучшим останется исходник. Именно его и нужно архивировать и беречь.
Отсюда и решение – чем больше информации содержит в себе исходный файл, чем он качественнее, тем больше у вас возможностей по вариантам использования этого файла.
Больше всего информации в RAW, фоткаем в RAW!
Сделали десяток кадров, вся карта памяти заполнилась...
Что же, однако, дает RAW, чтобы ради него покупать память большего размера, подбирать программу для редактирования, тратить время на обработку?
TIFF и JPEG форматы содержат в фотоаппарате фиксированные значения алгоритмов преобразования данных с матрицы в изображение. И далеко не всегда эти преобразования изображения наилучшие.
Формируя TIFF или JPEG, алгоритм преобразования отсекает «сомнительную», с его точки зрения, информацию. Работая с RAW, вы можете эту информацию сделать видимой – если это необходимо. Имеете возможность сделать настройку баланса белого, четкости, контрастности и т.д.
Объем файла одного и того же изображения в разных форматах файлов:
В итоге, получается вот что:
1. Если ваша камера настолько проста, что снимает только JPEG, и вы хотите получить максимальное качество, задавайте максимальный размер и минимальное сжатие и не терзайте себя тем, что у вас нет других форматов. В большинстве случаев, кропотливо выведенный вручную снимок из RAW соответствует автоматически сделанному камерой JPEG.
2. Не стоит, пожалуй, фотографировать в TIFF. Запись этого формата идет тяжелее, а заметной разницы по сравнению с качественным JPEG нет.
3. Если у вас есть возможность делать снимки в RAW формате, поработайте с ним. Вы сами почувствуете, подходит ли он вам. В некоторых случаях только RAW дает возможность сделать уникальное фото для большого увеличения при печати.
Остается еще одно решение, можно сказать универсальное. Есть режим, позволяющий делать кадры в двух форматах одновременно: RAW+ JPEG. Снимайте важные сюжеты в этом режиме. Современные хранилища цифровой информации – и карты памяти, и жесткие диски – позволяют это сделать. В таком случае вы получаете JPEG для использования фотографии сразу, без затрат времени на доработку. А, если понадобится этой – доверите файл RAW специалисту для обработки.
Фотография. Форматы файлов.