Post on 06-Feb-2018
1
Primjena digitalne fotografije u reprodukcijskim medijima
Katedra za grafički dizajn i slikovne informacije Grafički fakultet Sveučilišta u Zagrebu
ULOGA HISTOGRMA KOD SNIMANJA I OBRADE
FOTOGRAFIJE
SEMINARSKI RAD
Nositelji kolegija i voditelj rada: Dr. sc. Maja Strgar Kurečić, doc.
Ime i prezime studenata: Martina Bašić
Sabina Hajrudinović
Maja Markanović
Prosinac, 2014
2
1. UVOD ............................................................................................................................................ 3
2. Primjena histograma ..................................................................................................................... 4
3. Vrste histograma ........................................................................................................................... 5
4. Čitanje histograma ........................................................................................................................ 7
5. Interpretacija histograma ............................................................................................................. 8
1) OSVJETLJENJE ............................................................................................................................ 8
2) KONTRAST ................................................................................................................................. 9
3) PODREZIVANJE .......................................................................................................................... 9
4) Korekcija fotografija pomoću histograma .................................................................................. 10
5) ZAKLJUČAK .................................................................................................................................. 16
6) LITERATURA ................................................................................................................................ 17
3
1. UVOD
Određeni skup podataka raspoređen je po grupama, a prikazuje se pomoću histograma.
Histogram je vrlo jednostavan prikaz podataka i upravo zbog toga koristi se često u
statistici. Vrlo važna primjena je u obradi digitalne fotografije. Razlog tome je što čovjek
svojom sposobnošću vida nije u mogućnosti precizno odrediti balans tonova i boja na slici s
obzirom na to da su to neke složenije stvari, no sustav percepcije vida može na slici odrediti
je li kadar ili fokus slike zadovoljavajući.
Dakle, za eventualne korekcije i određivanje određenih podataka na slikama, koristi se
histogram. Odnosno daje nam podatke o tome je li ekspozicija dobra i kakvo je osvjetljene.
Svaka slika sadržava drugačiji histogram, s obzirom na podatke koje ona sadržava i s
obzirom na raspon tonova i boja na slici. Njegova najbitnija uloga jest ta da njime možemo
popraviti već snimljenu fotografiju.
4
2. Primjena histograma
Razumijevanje histograma vrlo je važno, omogućava ispravan rad i bolje razumijevanje
digitalne fotografije, njezinog stvaranja i obrade.Prilikom stvaranja fotografije snimljen je
određeni broj piksela, broj piksela ovisi o rezoluciji CCD čipa.Svaki piksel kombinacija je
triju primarnih boja. Histogram je grafički prikaz distribucije tonova. Aparati koriste RGB
model boja, te informacije prilikom snimanja fotografija sprema u RGB obliku. Za svaku
boju, crvenu( R-Red), zelenu (G-Green) i plavu (B-Blue) koristimo 8 bita, odnosno 24 bita po
pikselu. To znači da možemo pohraniti 256(2^8) nijansi crvene, zelene i plave boje. Odnosno
na x-osi nalazit će se tonovi u rasponu od 0-255 koji će prikazati različite svjetline, od
najtamnije crne(0), do najsvijetlije bijele(255). Na y-osi nalazi se broj piksela koji sadrži
svijetlinu određenog intenziteta.
Grupiranje piksela vrši se pomoću računala ili pomoću određenog programa u digitalnom
fotoaparatu.
Poznato je da snimanjem digitalnih fotografija dolazi do pohrane vrlo velike količine
podataka. Međutim ako gledamo svaki piksel zasebno, toliku količinu podataka teško je
procijeniti. Stoga je potrebno koristiti histograme. To je upravo razlog primjene histograma u
digitalnoj fotografiji.
Slika 1. Histogram u rasponu 0-255
Na slici 1. moguće je vidjeti raspodjelu tonova na x-osi u 3 područja. Prva vrijednost na osi je
crna, a posljednja bijela, između njih se nalaze 254 ostale nijanse. To je rezultat histograma
ako ne govorimo o fotografiji u boji, nego govorimo samo o sivoj skali te fotografije. U
suprotnom najtamnija nijansa te boje značena je sa 0, a najsvijetlija s 255.
Dakle, ako ćemo histograme primjeniti na digitalnoj fotografiji, dobiti ćemo informacije koje
će prikazati koliko su određeni pikseli svijetli ili tamni.
Provjerom histograma na digitalnom aparatu, možemo ustanoviti je li slika pretamna ili
5
presvijetla, također možemo ponovno snimiti fotografiju istog motiva i na taj način je spasiti.
Pri obradi fotografija kontroliramo dinamičke promjene histograma i prilagođavamo
manipulacije u granicama koje nam dopušta određeni gamut. Međutim, doći će do rezanja
(engl. “clipping”) ako se prijeđe granica određenog prostora boja (gamuta). Da do toga ne
dođe koristi nam histogram. Raspon tonova može vrlo jako varirati za različite slike i samim
time ne postoji idealan histogram koji bi trebalo primjenjivati na sve slike!
3. Vrste histograma
Pojačavanje kontrasta, uravnoteženje boja, određivanje sive točke na fotografijama neke su
od postavki koje služe za ispravljanje fotografija. Može se raditi i autmatskim ili ručnim
podešavanjem nivoa (engl. levels). Na takav način mijenjanja fotografija neke vrste
histograma loše reagiraju. Zbog toga postoje različite vrste histograma.
Prva vrsta histograma su jednostavni histogrami, odnosno histogrami nekih jednostavnih
slika. Te su slike u sivoj skali. Uz pomoć takvih slika lakše je razumjeti histograme. Izgled
histograma ne ovisi o rasporedu piksela na slici i o orijentaciji slike, nego o tome koliko broj
piksela ima određeno osvjetljenje.
Dakle, na slici 2. prikazane su slike u kojima svaki piksel prikazuje jednu nijansu sive boje,
0=crna, 255=bijela.
6
slika 2. Primjer jednostavnih histograma
Druga vrsta histograma su RGB histogrami. Siva boja se pohranjuje kao kombinacija crvene,
zelene i plave, ali tako da sve 3 boje uvijek imaju istu vrijednost osvjetljenja. Kombinacija
0R+0G+0B predstavlja crnu, 127R+127G+127B sivu u sredini skale, a 255R+255G+255B
bijelu boju. To zapravo znači da su ''jednostavni histogrami'' također RGB histogrami, kao i
oni koji su dobiveni iz slike za koju kažemo da je ''u boji''. RGB histogrami su najčešće
korišteni histogram.Histogram po boji može prikazati 3 odvojena histograma za svaku boju,
aRGB histogram će biti kompozicija ova 3 histograma.
Nastajanje RGB histograma:
1. odredimo tri nezavisna histograma po bojama
2. spajamo ih u jedan nezavisno o tome koja je boja došla od kojeg piksela
Ovo će biti jednostavnije shvatiti uz prikazanu sliku c., na kojoj je prikazana originalna slika,
te odgovarajući histogrami (R, G, B i RGB).
7
slika 3. RGB histogram s pravilnom raspodjelom tonova
4. Čitanje histograma
Svi fotoaparati imaju mnogo sistema za mjerenje osvjetljenja. Mogu mjeriti prosjek po cijeloj
slici, samo u centru, a mogu mjeriti i s naglaskom na području izoštravanja. Većina fotografa
zamišlja samo ugrađeni svjetlomjer. Novi način, koji nam omogućava digitalna tehnika, je
čitanje histograma.
Pretvaranjem fotografije u crno – bijelu sačuvati ćemo informaciju samo o osvjetljenju. Tada
točke podijelimo u 256 hrpica, gdje u prvoj imamo potpuno crne, u zadnjoj potpuno bijele, a
one između imaju različite intezitete sive boje (od najtamnije do najsvjetlije). Zamislimo da
su sada te hrpice točaka stupovi kovanica, što je više točaka u hrpici, stup kovanica će biti
viši. Stupce složimo tako da na lijevu stranu stavimo one koji pripadaju crnim, a na desnu one
koji pripadaju bijelim točkama. Između se protežu stupići koji predstavljaju sive tonove,a
također su složeni prema svjetlini, od lijeva na desno. Na taj način smo napravili histogram.
Npr.ako su svi stupci prazni , osim jednoga između, to bi značilo da je slika u cijelosti siva,
8
kao da smo slikali sivo nebo. To se u stvarnosti nikad ne dogodi, jer nebo nikada nije
jednakomjerno sivo da ne bi susjedni stupci odstupali za neku minimalnu vrijednost. U tom
slučaju najčešće dobijemo Gaussovu krivulju. No, moguće je da su svi prazni osim skroz
desnog ili skroz lijevog. Ako smo tako osvijetlili da niti jedna točka nije dobila dovoljno
prisutnosti svjetla da bi postala barem malo siva i sve točke su potpuno crne, naravno da je
histogram sastavljen samo iz lijevog stupca. Ako ih je nekoliko uspjelo dobiti malo sivog
tona, histogram se pomakne u desno. Koliko god je u stvarnosti bilo dovoljno tamno, na slici
će biti crno i tako će ostati. Nikakva računarska obrada neće nam pomoći da dobijemo
informacije o tom dijelu slike koji je zapisan s potpuno crnim točkama. Svaka informacija
koja u histogramu dođe u prvi stupac je izgubljena. Isto objašnjenje vrijedi i za zadnji stupac.
One točke koje su potpuno bijele, fotoaparat će zapisati sa istom vrijednošću. Tada su
informacije potpuno izgubljene. Nebo je na drugoj slici uništeno i na njoj oblake nećemo
moći spasiti. Zbog toga moramo slikati tako da su prvi i zadnji stupac prazni. Čak i ako je
slika pre ili pod osvijetljena, ako histogram nema krajnjih stupaca, možemo ju popraviti. To
se vidi na prvoj slici.
5. Interpretacija histograma
1) OSVJETLJENJE
Većina digitalnih kamera koje rade u automatskom modu uvijek će nastojati proizvesti sliku
sa histogramom koji je povišen u sredini, a prema rubovima se smanjuje. Međutim, izgled
histograma ovisi i o sceni koja se snima. Ako snimamo sliku na kojoj prevladavaju tamniji
tonovi onda će cijeli histogram biti pomaknut ulijevo, a ako na slici prevladavaju svjetliji
tonovi tada će histogram biti pomaknut udesno.
Ako bi koristili automatske postavke digitalnog fotoaparata (u ovom slučaju to se najviše
odnosi na automatski određeno vrijeme ekspozicije) prilikom slikanja ovakvih scena
najvjerojatnije ne bi dobili zadovoljavajuće slike. Razlog tome je taj što mnogi digitalni
9
aparati imaju ugrađene algoritme, kojima predviđaju koliko bi slikani objekt trebao biti
osvijetljen. Kao rezultat tih algoritama histogram je najčešće pomaknut prema vrijednostima
srednjih tonova. Ako imamo predugačku ekspoziciju dobiti ćemo presvijetlu sliku, a ako
imamo prekratku ekspozciju dobiti ćemo pretamnu sliku.
2) KONTRAST
Korištenjem histograma, također možemo očitati kakav je kontrast na snimljenoj slici.
Općenito, kontrast je mjera za razliku između svijetlih i tamnih dijelova na slici. Slike koje
imaju dobar kontrast imat će širi histogram, a slike sa slabijim kontrastom imat će uži
histogram. Slike slikane u magli obično će imati slabiji kontrast, a slike slikane na jakom
dnevnom svjetlu će imati bolje izražen kontrast.Poznavajući taj efekt možemo naknadno
popraviti loš kontrast već snimljene slike i to nekim od programa za digitalnu obradu slike,
tako da razvučemo histogram i gledamo šta ćemo dobiti. Ova metoda naziva se
izjednačavanje histograma i može se koristiti za poboljšanje slika koje imaju pojedina
područja slabijeg kontrasta, bez da se utječe na globalni kontrast. Loša strana ove metode je
da ponekad može pojačati kontrast pozadinskog šuma, a pogoršati izgled signala koji nas
zanima.
3) PODREZIVANJE
Uz osvjetljenje i kontrast imamo i efekt koji se zove podrezivanje. Do podrezivanja dolazi
kada je brojčana vrijednost koja opisuje osvjetljenje određenih piksela prevelika da se zapiše
u 8-bitnom rasponu (0-255). Do ovog efekta dolazi kada na slici postoji veći broj presvijetlih
ili pretamnih piksela. Češća je situacija da postoji veliki broj presvijetlih piksela, a do toga
dolazi kada je na slici prisutna jaka refleksija od npr. metala ili vode. Podrezivanje se na
histogramu iskazuje kao izdizanje uz krajnje rubove. Ako je puno pretamnih piksela izdizanje
će biti na lijevoj strani, a ako je puno presvijetlih piksela izdizanje će biti na desnoj strani
histograma.
Razlog tome je što se pikselima koji imaju osvijetljenje izvan dostupnog raspona pridružuju
najbliže vrijednosti osvjetljenja, a to su 0 ili 255.Ako ima puno takvih piksela jasno nam je da
10
dolazi do izdizanja na rubovima histograma. Iz RGB histograma može se čitati da li dolazi do
podrezivanja, ali se ne može reći da li dolazi do podrezivanja svih kanala ili samo jednog od
njih. Histogrami po bojama pojačavaju ovaj efekt i iz njih jasno možemo očitati o kakvom se
podrezivanju radi.
4) Korekcija fotografija pomoću histograma
Na fotografijama koje su danas dostupne na internetu, dnevnim tiskovinama, novinama ili
raznim knjigama uočeno je da idealna fotografija ne postoji bez pojedinih korekcija koje se
naknadno provode u nekom od programa. Histogram nam prikazuje sjene, te vrijednosti
srednjih i visokih tonova.
Slika d.
11
Ovo je primjer ispravnog histograma gdje je uočena raspodjela sjena, te svijetlih i tamnih
tonova na slici. Idealni histogram ne postoji, a razlog tome je osvijetljene prilikom kojeg su
snimljene fotografije.
Važno je napomenuti da nema naglih rezova na rubovima, jer to znači da su izgubljeni
detalji. Ako je rez na lijevom rubu, nedostaju detalji u sjenama, a ako je rez na desnoj strani,
neki visoki tonovi će biti spaljeni. Na slici e. nedostaje svijetlih tonova pa ćemo desni klizač
povući do ruba histograma kako bi ga posvijetlili.
Slika e.
Na slici f. nedostaje tamnih tonova pa ćemo desni klizač povući do ruba histograma kako bi
ga posvijetl
12
Slika f.
Na slici g. prikazana je raspodjela sjena, te tamnih i svijetlih tonova.
13
Slika g.
Po defaultu se otvara histogram za sva tri kanala (RGB), pa će tako pomicanje klizača utjecati
na sva tri kanala odjednom. Ako želimo korigirati jedan određeni kanal onda iz padajućeg
menija odaberemo kanal koji želimo i ponovimo proceduru sa klizačima.
Slika h.
14
Kod korekcije može doći do gubljenja nekih tonova, što se vidi po histogramu koji postane
isprekidan. Ako se pretjera sa pomicanjem histograma može doći do posterizacije, odnosno
do preočiglednog gubljenja tonova. Više neće biti finih tonskih prijelaza, nego grubih
prijelaza u par nijansi. Zbog toga treba biti umjeren u korekciji fotografije. Ponekad je bolje
ponovo snimiti fotografiju.
Slika i.
15
Postoji i opcija Auto- korekcije histograma, ali u većini slučajeva ne obavi dobro posao. U
našem slučaju to je izgledalo ovako.
Slika j.
16
5) ZAKLJUČAK
U ovom seminarskom radu pokušano je ukratko opisati što je to histogram, te kako se koristiu
digitalnoj fotografiji. Danas veliki broj digitalnih fotoaparata ima mogućnost prikaza
histograma.Na temelju vlastitih fotografija koje su obrađivane u Photoshopu zaključeno je
kako histogram ima utcjecaj na samu obradu fotografije. Prvenstveno s njim korigiramo
sjene, srednje te tamne tonove na samoj fotografiji. Ipak histogramom se mogu koregirati
samo pojedini tonovi na samoj fotografiji. Prilikom podešavanja histograma treba biti
umjeren. Kod korekcije može doći do gubljenja nekih tonova, što se vidi po histogramu koji
postane isprekidan. Ako se pretjera sa prčkanjem može doći do posterizacije, odnosno do
preočiglednog gubljenja tonova. Više neće biti finih tonskih prijelaza, nego grubih prijelaza u
par nijansi. Zbog toga treba biti umjeren u korekciji fotografije. Uzevši u obzir sve
mogućnosti samog histograma i krajnje rezultate koji se dobivaju podešavanjem istoga
ponekad je bolje snimiti novu fotografiju vodeći računa o osvjetljenju i ekspoziciji.
17
6) LITERATURA
http://fotografija.hr/histogram/
http://www.fashionstudio.info/teme/citanje-histograma/
http://www.sphoto.com/techinfo/histograms/histograms.htm
http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/histograms1.htm
http://digital-photography-school.com/how-to-read-and-use-histograms/
http://ico.bloger.index.hr/post/korekcija-fotografija/62324.aspx
http://www.am.unze.ba/cdp/pdf/LjubovicSenadina-Hisogram.pdf