V předchozí lekci jsme se seznámili s pojmem histogram obrázku a prozkoumali graf založený na černobílé fotografii.

Dozvěděli jsme se, že každý tón na fotografii má svůj vlastní sloupec v grafu histogramu.

V tomto článku se podíváme na histogram barevného obrázku, naučíme se jej používat k identifikaci problémů s fotografií a seznámíme se s některými dalšími důležitými body.

Pro lepší pochopení chci mezitím ukázat histogram jednoduchého obrázku, jak je uvedeno níže. Na průhledném pozadí je pět stejných obdélníků, obdélník úplně vlevo je tmavě šedý, druhý zleva je světle šedý a další tři jsou stejné středně šedé.

Důležité! Obdélníky jsou umístěny na průhledném pozadí, je jasné, že pozadí nemá žádnou barvu ani tón, takže se v histogramu neodráží!

Graf histogramu zobrazuje tři tenké pruhy, z nichž každý odpovídá jinému tónu. Vezměte prosím na vědomí, že dva krajní sloupy mají stejnou výšku, protože odpovídají dvěma čtvercům o stejné ploše (tmavě šedý a světle šedý). Prostřední sloupec odpovídá středně šedé barvě (tři čtverečky vpravo) a celková plocha pixelů této barvy na obrázku je třikrát větší než tmavě a světle šedé pixely, takže jsou tři krát vyšší než ostatní dva sloupce:

Vysvětlení histogramu: na obrázku jsou tři tóny - v histogramu jsou tři pruhy. Plocha středně šedé plochy je třikrát větší - stůl je třikrát vyšší než ostatní dva.

Analýza barevné (plnobarevné) fotografie pomocí histogramu

Teď se podíváme na další obrázek, tentokrát plnobarevnou fotku:

Opět otevřu příkazový dialog Úrovně, abychom si mohli prohlédnout histogram obrázku:

Dialogové okno příkazu Úrovně zobrazuje histogram pro druhý obrázek.

Teď se podívejme blíže na histogram a analyzujme informace, které nám říká.

Znovu zde vidíme příklad dobře exponovaného snímku. Levá strana histogramu začíná čistě černou a pravá strana končí čistě bílou, což znamená, že náš tonální rozsah obrazu sahá zcela od jednoho okraje k druhému, s relativně malým počtem pixelů extrémních barev na obrázku:

Histogram začíná čistou černou na levém okraji a končí bílou na pravém, což znamená, že fotografie je dobře exponovaná.

Při čtení histogramu zleva doprava (od nejtmavšího po nejsvětlejší) vidíme, že rychle stoupá nad odstíny stínů.Ale na rozdíl od předchozího obrázku, kde se histogram ponořil do středních tónů, tentokrát graf zůstává relativně konstantní, dokud nenastane náhlý prudký vzestup a poté prudce klesne na čistě bílou:

Histogram pro druhý obrázek ukazuje více detailů ve středních tónech než předchozí obrázek.

Co nám to říká? Náš obrázek má mnoho detailů ve všech třech tónových oblastech (stíny, střední tóny a světla), ale přesto máme více detailů ve světlejších tónech než kdekoli jinde. Opět to můžeme vidět při pohledu na obrázek: mužská košile a ženské šaty jsou bílé (nebo blízko k ní) a tvoří většinu fotografie, takže to vysvětluje, proč je histogram nejvyšší v ?? zvýraznit oblast:

Většina obrázku jsou světlé tóny.

Použití histogramu k identifikaci problémů

Doposud jsme se dívali na histogramy kvalitních fotografií pořízených se správnou expozicí (např. druhá fotografie byla pořízena metodou „expozice doprava“). Ale samozřejmě jsou fotky s horší kvalitou a histogram je pro identifikaci problémů úplně stejný. Například tento histogram ukazuje vysokou špičku na pravém okraji grafu:

Například obrázek histogramu. Vysoký vrchol na pravé straně histogramu ukazuje na přeexponovanou fotografii.

Toto je obvykle známka toho, že je snímek přeexponovaný. Vysoký vrchol posunutý k pravému okraji znamená, že na obrázku máme mnoho pixelů, které jsou čistě bílé, což zase znamená, že na fotografii pravděpodobně chybí detaily ve zvýraznění. Abychom to ukázali na příkladu, vezměme si vystřižený fragment - mužskou košili. Snímek vpravo je přeexponovaný, téměř všechna světla jsou čistě bílá.Vlevo je normální obrázek. Všimněte si, kolik detailů chybí na košili na obrázku vpravo:

Histogram na pravém obrázku ukazuje vysoký vrchol na pravém okraji. To má za následek ztrátu detailů v nejsvětlejších oblastech obrázku.

Vezměte si opačný příklad:

Na obrázku vlevo chybí tmavé oblasti.

Pravá fotka je normální, levá je podexponovaná. Mnoho detailů v mužových vlasech je ztraceno. Histogram proto bude ukazovat vysoký vrchol na levém okraji.
Obvykle to znamená, že snímek bude podexponovaný s velkým množstvím pixelů, které jsou oříznuty do čistě černé, což znamená, že jsme ztratili detaily v tmavé oblasti.

Histogram ukazuje vysoký vrchol na levém okraji.

Pokud si všimnete těchto problémů s ořezem při prohlížení histogramu na LCD fotoaparátu ihned po pořízení snímku, s největší pravděpodobností znovu upravíte nastavení expozice a pořídíte nový snímek.Možná lze tento problém opravit ve Photoshopu nebo Camera Raw, ale to je téma na jinou lekci, zde se podíváme na histogram.

Kolik úrovní jasu je v histogramu?

Zatím jsme zjistili, že histogram představuje rozsah tónů v obrázku od čistě černé po čistě bílou. Ale kolik gradací tónů je v histogramu? Existuje určitý počet úrovní jasu, které histogram zobrazuje? Ano, je, histogram zobrazuje přesně 256 úrovní jasu, každá z těchto 256 úrovní je zobrazena jako svislý černý pruh, i když v závislosti na tónovém rozsahu vašeho obrázku mohou některé úrovně jasu jednoduše chybět.

Obecně se histogram skládá z 256 hrotů, z nichž každý je tenký svislý pruh, z nichž každý je zase úrovní jasu.

Histogram zobrazuje jeden svislý pruh pro každou z 256 úrovní jasu od černé po bílou.

Ale proč zrovna 256? Důvodů je několik. Za prvé, většině z nás stačí asi dvě stě úrovní jasu, aby bylo vidět souvislý plynulý přechod z černé do bílé. Tito. obraz, ve kterém černá barva plynule přechází do bílé bez jakýchkoli viditelných prahů a přechodů mezi barvami, vyžaduje pouze 200 změn z jednoho tónu na druhý. Ano, to jsou, jak se ukázalo, naše opravdu nenáročné oči.

Pokud tento počet přechodů mezi barvami zmenšíme, objeví se na fotce efekt posterizace (jakýsi pruh), kde se projeví skok z jednoho tónu do druhého. V níže uvedeném příkladu jsem ukázal příklad takového obrázku spolu s jeho histogramem:

Tento obrázek má celkem 32 úrovní jasu a 64 barev.

To vysvětluje, proč počet tónů musí být alespoň 200. Ale proč 256? Proč ne 257 nebo 300 nebo 500?

A to je již získáno díky algoritmům počítače. Potřebujeme, aby obrázky obsahovaly alespoň dvě stě úrovní jasu, ale počítače zpracovávají a ukládají obrázky jako bity a bajty. Dovolte mi připomenout, že standardní obrázek JPEG.webp je typický 8bitový soubor. A 8bitový obrázkový soubor obsahuje přesně 256 možných úrovní jasu, což nám dává 200 potřebných úrovní jasu plus dalších 56, které lze při úpravě fotografie ztratit (často při úpravách jsou některé úrovně jasu vyklepány).

Pokud vám to nedává smysl, nebojte se. Histogram můžete plně využít, aniž byste znali složitost bitů v obrázku. Vše, co opravdu potřebujeme vědět, je, že histogram představuje rozsah 256 možných úrovní jasu od černé po bílou. Můžeme to vidět, když se podíváme na čísla pod grafem vpravo a vlevo v dialogu Úrovně:

Čísla pod histogramem jsou černá (0) a bílá (255), mezi nimi je dalších 254 úrovní.

Na levé straně vidíme číslo 0, které představuje čistou černou. Vpravo vidíme číslo 255, které představuje čistě bílou. Proč čísla jdou od 0 do 255 a ne od 1 do 256? Opět je to dáno povahou počítače. Normálně lidé začínají na 1, ale počítače začínají na nule.

V příštím tutoriálu budu hovořit o histogramu vysokého a nízkého klíčového obrázku.

Kategorie: