8 位和 16 位图像在视觉上怎么可能没有区别？

Question

我正在尝试测试如果我将（最初）使用 pydicom 模块从 .dcm 文件中读取的 16 位图像转换为 8 位图像，我会丢失多少信息。这是我正在使用的可视化代码：

from mpl_toolkits.axes_grid1 import ImageGrid
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

def show_images(images, row_num=1, col_num=None):
  if not col_num:
    col_num = len(images)

  fig = plt.figure(figsize=(12., 12.))  
  grid = ImageGrid(fig, 111, nrows_ncols=(row_num, col_num),axes_pad=0.1)
  
  for ax, im in zip(grid, images):
    ax.axis('off')
    ax.imshow(im, cmap="gray")

show_images([raw_image_8, agcwd_image_8, raw_image_16, agcwd_image_16], row_num=2, col_num=2)

这是我得到的输出：

如您所见，视觉上完全没有区别。现在这是由于 ImageGrid 类，还是我不知道的其他一些内置功能，还是真的没有区别？

注意我是如何获得图像的：

1. 使用 pydicom 作为 16 位图像从 .dcm 文件中读取它们
2. 将它们以 .png 格式写回磁盘
3. 使用 cv2.imread("image_path") 我获得了 8 位图像（默认 OpenCV 设置），使用 cv2.imread("image_path", -1) 我获得了 16 位图像（-1参数告诉 OpenCV 按原样读取图像）。

Answer 1

从 16 位转换为 8 位时确实会丢失信息，只是丢失的信息没有显示在您的示例中。

如果您只裁剪图像的灰色较暗的左侧部分，将其转换为 8 位而不将其转换为 8 位，然后重新调整对比度，您会看到处理后的 8 位图像会有与 16 位图像相比，灰度渐变不太平滑。因此，在我处理荧光显微镜图像的工作中，我总是会在将 16 位图像转换为 8 位图像之前调整其对比度，这样转换后就不会产生可察觉的视觉质量差异

Answer 2

网站https://gregbenzphotography.com/photography-tips/8-vs-16-bit-depth-photoshop 对 1 位到 14 位灰度进行了很好的视觉描述。事实是，超过 8 位，差异真的很微妙。

您还需要检查显示器的性能。您的显示器可能不支持每个颜色通道超过 8 位。

Answer 3

考虑到the human eye can distinguish about 50 discrete shades of grey 在视频监视器的亮度范围内，也就是说，您无法在屏幕上欣赏超过 6-7 位的深度。