Decastlejau का जवाब उन लोगों के लिए कुछ महान तकनीकी अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो अपने आप को सभी चीजों से प्यार करते हैं जो तकनीकी हैं। गणित से जब हार्ट के डरपोक के लिए, यह एक कम जटिल जवाब है। RAW के साथ, आपके पास मूल सेंसर डेटा है, जो आम तौर पर एक डिजिटल सेंसर के प्रत्येक पिक्सेल के लिए मूल लाल, हरे या नीले रंग के सेंसर रीडिंग के रूप में संग्रहीत किया जाता है, साथ ही साथ अन्य मेटाडेटा जैसे एक्सपोज़र विवरण, कैमरा स्टेट (यानी व्हाइट बैलेंस), कैमरा सेटिंग्स, और संभवतः अतिरिक्त डेटा की एक किस्म।
एक कच्ची छवि अनिवार्य रूप से एक डिजिटल सेंसर से डेटा का एक सीधा डंप है, जो आमतौर पर लाल, हरे और नीले प्रकाश के प्रति संवेदनशील पिक्सल (फोटोसाइट) होते हैं, जो बायर कलर फिल्टर सरणी में व्यवस्थित होते हैं । जैसा कि RAW मूल सेंसर डेटा है, आपके पास आपके लिए अधिकतम जानकारी उपलब्ध है, जिसमें आमतौर पर एक अन्य प्रारूप में सहेजी गई छवि की तुलना में काफी अधिक बिट गहराई (और गतिशील रेंज) शामिल है। यह "तटस्थ" छवि है जिसका डिकैस्टलेजाऊ ने उल्लेख किया है ... कोई समायोजन या टोन घटता लागू नहीं किया गया है, यह वास्तव में मूल डेटा है।
RAW छवि के पिक्सेल स्क्रीन पर सीधे पिक्सेल पर मैप नहीं करते हैं, और जैसे, उन्हें सीधे नहीं देखा जा सकता है। रॉ इमेज देखने के लिए, इस कच्चे सेंसर पिक्सेल डेटा को एक रेंडर एल्गोरिथ्म के माध्यम से पारित किया जाना चाहिए जो कच्चे सेंसर डेटा लेता है, और एक टोन वक्र जैसे विभिन्न समायोजन और क्षीणन लागू करता है।, श्वेत संतुलन समायोजन, प्रदर्शन समायोजन, आदि स्क्रीन पिक्सेल उत्पन्न करने के लिए जो प्रत्येक में लाल, हरे और नीले तत्व होते हैं। किसी भी स्क्रीन पर अंतिम छवि को देखने के लिए किसी भी समायोजन को RAW छवि में किए जाने पर किसी भी समय यह एल्गोरिथम लागू किया जाना चाहिए। इस तरह से रॉ के साथ काम करके, आप मूल सेंसर डेटा को एक प्राचीन स्थिति में बनाए रखते हैं, जिससे आप किसी भी समय इस "प्रसंस्करण पाइपलाइन" में किसी भी समायोजन को मौलिक रूप से बदल सकते हैं, और स्क्रीन को प्रदान की गई छवि में आदर्श परिणाम देख सकते हैं। रॉ डेटा के अधिकांश एल्गोरिथम प्रसंस्करण के परिणामस्वरूप अंतिम छवि में एक डिग्री या किसी अन्य के लिए एक LOSS होता है। उदाहरण के लिए, टोन वक्र को लागू करना, आमतौर पर बेहतर विपरीत परिणाम देता है, लेकिन गतिशील रेंज में नुकसान।
एक RAW छवि के विपरीत एक JPEG छवि, वह है जिसे पहले से ही एक एल्गोरिथ्म द्वारा संसाधित किया गया है जो अंतिम छवि बनाने के लिए टोन वक्र, सफेद संतुलन सेटिंग्स आदि को लागू करता है। चूंकि जेपीईजी पहले से ही संसाधित है, इसलिए मूल सेंसर डेटा खो गया है। यदि आपका कैमरा JPEG के बजाय एक TIFF फ़ाइल को सहेजता है तो वही लागू होता है ... मूल सेंसर डेटा को "फ़्रीज़" करके इसे अंतिम स्थिति में ले जाता है। संसाधित चित्र पूरी तरह से हेडरूम से रहित नहीं हैं, और समायोजन अभी भी किए जा सकते हैं। उच्च गहराई और आपके द्वारा सहेजे जाने वाले सरगम को जितना अधिक चौड़ा किया जाएगा, आपके पास उतना ही अधिक हेडरूम होगा, हालाँकि आपके पास कभी भी उतने लचीलेपन की मात्रा नहीं होगी जितनी आप रॉ का उपयोग कर रहे थे।
सीमित हेडरूम का एक उदाहरण सफेद संतुलन समायोजन के क्षेत्र में है। JPEG के प्रत्येक पिक्सेल में अब लाल, हरा और नीला रंग जानकारी होता है। यह सफेद संतुलन सुधार की मात्रा को सीमित करता है जिसे आप विषम रंग की जातियों या रंग विभाजन के बिना प्राप्त कर सकते हैं, विशेष रूप से बड़े समायोजन के साथ। RAW के साथ इस तरह के समायोजन को आगे ले जाना संभव है, क्योंकि आप मूल लाल, हरे और नीले सेंसर डेटा से अंतिम छवि में प्रत्येक पिक्सेल को फिर से मिश्रण कर सकते हैं, जिससे आप रंग जातियों को खत्म कर सकते हैं।