Jak czytać histogram?

Już za chwilę dowiesz się czym jest histogram, czy warto go używać i dlaczego TAK. Jest to bowiem, narzędzie, które powinien znać i używać każdy zawodowy fotograf i połowa fotoamatorów. Druga połowa, będzie robić zdjęcia komórką i też będzie zadowolona z efektów. A jak przestanie być zadowolona, to wróci tu i przeczyta o histogramie.

Zaczniemy trochę technicznie, i jeżeli szczegóły techniczne cię nie porwą, to kliknij tu aby przenieść się od razu do zastosowania histogramu w fotografii.

Technicznie na początek

Histogram, to inaczej rozkład jasności zdjęcia.

Histogram RGB (ten szary) oraz histogramy poszczególnych składowych kolorów

Każde zdjęcie wykonane aparatem cyfrowym (lub analogowym i zeskanowane) składa się z pixeli, czyli najmniejszych elementarnych składników zdjęcia.

Każdy pixel opisany jest jest za pomocą 3 liczb określających poziom nasycenia każdej składowej (R-red, G- green, B – blue). 0 to zero nasycenia, czyli czarny, 255 to maksymalne nasycenie. Np. kolor tła tego akapitu to 0, 0, 127 czyli zero czerwonego, zero zielonego i niebieski nasycony w połowie (maksymalne nasycenie to 255)

Tło tego akapitu opisane jest wartościami RGB: 255,0,127, czyli w pełni nasycony czerwony (R=255), zero zielonego (G=0) i połowa nasycenia niebieskiego (B=127). Brzmi logicznie?

2 próbki koloru z tego samego zdjęcia. Kwadraciki, które pojawiły się przy dużym powiększeniu to pixele.

Widać, że próbka 1 na powyższym obrazku pokazuje największe nasycenie koloru niebieskiego B:189, natomiast próbka 2 pokazuje największe nasycenie koloru czerwonego R:224. I to się zgadza z ogólnym naszym wrażeniem, próbka 1 jest na chłodnym (bardziej niebieskim obszarze), próbka 2 na cieplejszym (bardziej czerwonym).

OK, wracamy do histogramu. Aby łatwiej było to zrozumieć, zajmijmy się na chwilę histogramem jednej składowej, np. czerwonej.

Gdybyśmy się mu przyjrzeli z bliska, to okazałoby się, że czerwony wykres, to zbiór 256 słupków o różnej wysokości. I właśnie wysokość tych słupków odzwierciedla ilość pixeli w danym obrazie, które mają określoną wartość nasycenia. Im większe nasycenie danej składowej RGB tym wyższy słupek. Słupek pierwszy od lewej określa ilość pixeli, które mają swoją składową czerwoną określoną liczbą zero (całkowita czerń – zero nasycenia). Zliczone będą tu pixele o takich kolorach jak: 0,127,255 lub 0,0,0. Czyli wszystkie gdzie na pierwszym miejscu (składowa R) ma wartość 0 (na powyższym wykresie słupek pierwszy od lewej jest tak niski, że go nie widać).

Kolejny słupek (drugi od lewej będzie zliczać pixele, gdzie składowa czerwona ma wartość 1, następnie 2 i tak dalej, przez 127 w połowie wykresu aż do 255 na końcu. Wartość 255 określa maksymalne nasycenie danego koloru, w tym przypadku czerwonego.

Każda składowa koloru danego pixela (w tym wypadku Red) może przybierać wartości od 0 do 255.

Identycznie jest jest z pozostałymi składowymi czyli z zieloną (G) i niebieską (B).

Do tej pory operowaliśmy nasyceniem poszczególnych składowych kolorów. Z tego musimy przejść do jasności, ponieważ właśnie histogram jasności (luminancji) jest dla fotografa najbardziej istotny.

Jeżeli złożysz 3 składowe koloru każdego pixela w całość, aby uzyskać finalny kolor, to okazuje się, że suma wartości nasycenia składowych RGB przekłada się na ich jasność. Jeżeli przez chwilę założymy że mamy do czynienia ze zdjęciem czarno-białym, to każdy pixel będzie miał składowe RGB równe sobie. Pixel czarny będzie miał wartość 0,0,0, pixel biały: 255, 255, 255, a pozostałe wartości będą odcieniami szarości np..

127, 127, 127

Wracając do pierwszego obrazka:

histogram RGB jest sumą poszczególnych histogramów poszczególnych składowych i właśnie ten histogram jest dla nas najważniejszy, co nie oznacza, że na pozostałe nigdy nie zerkniesz.

Zastosowanie histogramu w fotografii

Po pierwsze odpowiedzmy sobie na pytanie, gdzie możemy się z histogramem zetknąć.

Pierwszy raz zetkniemy się z nim w aparacie. Niektóre aparaty są w stanie wyświetlić histogram zdjęcia, którego jeszcze nie zrobiliśmy, na podstawie analizy obrazu wizjera cyfrowego oraz ustawionych parametrów ekspozycji. Oczywiście może to być przydatne, o ile te prognozy sprawdzają się w finalnym zdjęciu, a nie zawsze tak jest.

Histogram w Lightroomie

Przeważnie jednak histogram oglądamy po wykonaniu zdjęcia. Prawie każdy aparat cyfrowy typu lustrzanka czy bezlusterkowiec mają możliwość pokazania histogramu zrobionego zdjęcia. Funkcji tej możemy nie znaleźć w prostszych aparatach kompaktowych. W smartfonach przeważnie musimy doinstalować zewnętrzną aplikację aby zobaczyć histogram, może to być np Lightroom.

Jak wyświetlić histogram w aparacie?

Kiedy wyświetlisz wykonane zdjęcia na ekranie aparatu i histogramu nie widać, poszukaj przycisku Disp, Display, Info, ewentualnie w Nikonie spróbuj użyć joysticka naciskając go do góry i do dołu (w Nikonach trzeba tą możliwość odblokować w menu).

Histogram w Nikonie

Większość aparatów przechodzi wówczas przez różne ekrany dodatkowych informacji o zdjęciu i na jednym z nich pojawi się histogram. Jeśli to się nie udaje, to poszukaj w instrukcji, ew. zapytaj w komentarzu podając model aparatu, postaram się pomóc.

Za chwilę napiszę jak histogram analizować, ale jeszcze wspomnę o innym miejscu gdzie możesz go zobaczyć. Histogram jest bardzo pomocnym narzędziem w programach do obróbki zdjęć. Nawet jeżeli się nie wyświetla ‘na dzień dobry’ to przeważnie da się go gdzieś w opcjach włączyć.

Jak analizować histogram?

Analiza histogramu w sumie nie jest trudna. Pomocny jest fakt, że nie ma jakiegoś określonego kształtu histogramu, który określamy jako dobry.

Do czego tak naprawdę histogram służy, jak może się przydać?

Histogram służy do określenia poprawności ekspozycji i kontrastu zdjęcia. Czyli oglądając histogram (koniecznie razem ze zdjęciem) będziemy w stanie okreslić:

  • czy zdjęcie jest nie jest prześwietlone/niedoświetlone
  • czy kontrast zdjęcia jest duży czy mały

To tak mocno upraszczając, ale na ten moment wystarczy.

Wyjaśniliśmy już, że słupki po lewej (tzn lewa część wykresu) pokazują ile jest ciemnych (a nawet czarnych) obszarów na zdjęciu, a słupki po prawej pokazują ile jest jasnych obszarów na zdjęciu (łącznie z białymi).

Widząc zdjęcie i histogram możemy więc określić czy ilość tonów o danej jasności zapisanych w pliku jest taka, jaka jest widoczna na zdjęciu. Jeśli z histogramu wynika że zdjęcie jest bardzo jasne, to czy to było naszym zamiarem czy nie.

Aby to lepiej zrozumieć, poniżej przedstawiam typowe histogramy dla różnych błędów ekspozycji oraz dla rożnych rodzajów zdjęć.

Typowe zdjęcie poprawnie naświetlone

Histogram rozciąga się od lewej do prawej. Znacząca ilość danych w jasnych tonacjach co oznacza jasne niebo i chmury

Zdjęcie naświetlone za jasno

Praktycznie brak danych w cieniach. W lewej części histogramu nie widać słupków. Ekspozycja za wysoka.

Zdjęcie naświetlone za ciemno

Histogram przesunięty na lewo. Dużo obszarów ciemnych i w tonach pośrednich. Praktycznie nie ma tonów jasnych, a powinny być, gdyż mamy jasne niebo na zdjęciu. Ekspozycja za mała.

Zdjęcie prześwietlone

To jeden z najgorszych scenariuszy. Zdjęcie naświetlone za jasno do tego stopnia, że fragmenty nieba, chmur są pozbawione informacji o kolorze, są zupełnie białe (wypalone). Świadczy o tym bardzo wysoki słupek po skrajnie prawej stronie histogramu. Mówi się, że histogram jest przyklejony do prawej strony. Ten słupek oznacza duża ilość białych (wypalonych) pixeli na zdjęciu i tego staramy się unikać. Przyda się tu funkcja sygnalizacji prześwietleń, aby sprawdzić co jest prześwietlone, ale o tym napisze innym razem

Zdjęcie niedoświetlone

Histogram przesunięty mocno w lewo, az do pojawienia się wysokiego słupka (szpilki) po lewej stronie – w czerniach. Sytuacja analogiczna do prześwietlenia tylko w drugą stronę. Mamy dużo obszarów całkowicie czarnych o wartości koloru 0,0,0. Też nie jest to dobra sytuacja, ale z dwojga złego w fotografii cyfrowej wolimy niedoświetlenie niż prześwietlenie. Bardziej naturalny jest odbiór obrazu z czarnymi fragmentami (głębokie cienie) niż z białymi. Po za tym w postprodukcji łatwiej jest rozjaśnić cienie niż przyciemnić tony skrajnie jasne

Zdjęcie o bardzo dużym kontraście

Mamy szpilkę po prawej stronie i po lewej. To oznacza, że mamy na zdjęciu i prześwietlenie i niedoświetlanie. Najczęściej powodem nie jest błąd ustawień ekspozycji, ale zbyt trudna scena do sfotografowania lub zbyt mała rozpiętość tonalna matrycy w naszym aparacie. Są metody aby z tym sobie poradzić (filtry, RAW, HDR itp

Zdjęcie na białym tle

Zdjęcie prześwietlone, sugeruje o tym szpilka po prawej stronie. Tak można by powiedzieć nie widząc zdjęcia. Ale widzimy, że zdjęcie jest celowo wykonane na białym tle, więc histogram jest jak najbardziej poprawny. Analizując go widzimy dużo pixeli białych (tło), sporo bardzo jasnych (obudowa pilota) i nieco pixeli ciemnych (czarne przyciski)

Zdjęcie na czarnym tle

Szpilka z lewej, czyli dużo czarnego. Skoro mamy zdjęcie na czarnym tle to nic w tym złego, Taki był zamiar. Poza tym mamy brak informacji w światłach (pusto po prawej stronie histogramu). Można by powiedzieć, że zdjęcie jest niedoświetlone, ale styl ekspozycji w jakim ten portret został wykonany czyli Low key to całkowicie usprawiedliwia. Miało być mało świateł i jest mało, co widać i na zdjęciu i na histogramie.

Podsumowując

Obserwuj histogram zarówno w aparacie, po zrobieniu zdjęcia, jak i w komputerze podczas obróbki. Unikaj skrajnych prześwietleń – białe wypalone pixele to przeważnie błąd, chyba że zdjęcie robimy na białym tle i tak ma być.

I jeszcze jedna ważna informacja. Histogram w aparacie dotyczy pliku podglądu zdjęcia. Jeżeli fotografujesz w RAWach, to prześwietlenie pokazane na histogramie to jeszcze nie koniec świata, może się okazać, że w komputerze odzyskamy z pliku jakąś część informacji z prześwietleń.

Mam nadzieję, że trochę pomogłem w zrozumieniu histogramu. Napisz proszę w komentarzu czy artykuł jest przydatny, a jeżeli tak, to śmiało udostępnij go znajomym. Niech inni tez skorzystają

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *