Seminarski rad- histogram.docx
-
Upload
mirko-zovko -
Category
Documents
-
view
378 -
download
5
description
Transcript of Seminarski rad- histogram.docx
Sveučilište u MostaruFakultet Strojarstva i Računarstva
Diplomski studij računarstva
Histogram
Seminarski rad iz kolegija Digitalna obrada slike
Student:
Profesor: dr. sc. Irena Galić
Mostar, listopad 2013.
Sadržaj
Sadržaj
1. Uvod...............................................................................................................................................1
2. Primjena histograma u slici.............................................................................................................2
3. RGB histogram................................................................................................................................6
4. Interpretacija histograma...............................................................................................................7
4.1. Osvijetljenje.................................................................................................................................7
4.2. Kontrast.......................................................................................................................................8
4.3. Podrezivanje................................................................................................................................8
5. Praktična primjena histograma.....................................................................................................10
6. Zaključak.......................................................................................................................................11
Literatura..............................................................................................................................................12
1.Uvod
1. Uvod
Histogram je grafički način prikazivanja skupa podataka koji su raspoređeni u određenim
grupama ili kategorijama. Prvi korak u kreiranju histograma je prikupljanje podataka i
razvrstavanje prikupljenih podataka u kategorije. Nadalje, moramo odrediti koje su varijable
zavisne, a koje nezavisne. Karakteristika po kojoj grupiramo podatke u kategorije predstavlja
nezavisnu varijablu, a broj prikupljenih podataka koji spadaju u određenu kategoriju
predstavlja zavisnu varijablu. Histogram je zapravo stupčasti graf, koji na osi apscisi ima
vrijednosti nezavisne varijable, a na ordinati vrijednosti zavisne varijable. Oznake na osima
trebale bi biti linearno raspoređene. Graf se crta tako da se prvo na apscisi nanesu
vrijednosti svih kategorija, čime dobivamo apscisu podijeljenu na intervale. Zatim se broj
podataka koji odgovaraju toj kategoriji crta kao horizontalna linija iznad odgovarajućeg
intervala. To je razlog zbog kojeg dobivamo stupčasti graf.
Histogram ima široku primjenu, a posebno je pogodan za prikaz rezultata ispitivanja
provedenog na velikom broju uzoraka, tj. kada nije pogodno prikazivati vrijednost svakog
pojedinog ispitanog uzorka. Kao primjer mogu se navesti brojna statistička ispitivanja, koja
se mogu odnositi na bilo što.
Ono što je bitnije u sklopu predmeta Digitalna obrada slike je primjena histograma u
multimediji, točnije na slici. Zbog toga će u nastavku biti riječi o takvoj primjeni histograma.
1
2. Primjena histograma u slici
2. Primjena histograma u slici
Jedna od najvažnijih primjena histograma je u digitalno slici, a to se ne odnosi isključivo na
digitalne fotoaparate, već i na skenere i slične uređaje. Međutim digitalne fotoaparate
posjeduje velik broj ljudi,stoga ćemo primjenu histograma prvo opisati na primjeru slikanja
digtalne fotografije, odnosno kako možemo procijeniti snimljenu fotografiju.
Jednostavne čimbenike poput fokusa ili kadra možemo odmah vidjeti gledajući snimljenu
fotografiju na LCD monitoru. Međutim neke složenije stvari poput balansa boja i tonova
možemo odrediti isključivo gledanjem snimljene fotografije. Vjerovatno jedna od ajvažnijih
stvari za ispravana rad i potpuno razumijevanje digitalne fotografije je zapravo razumijevanje
histograma. Histogramom možemo zaključiti je li ekspozicija prilikom snimanja bila dobra,
kakvo je bilo osvijetljenje te njegovom primjenom možemo naknadno popraviti već
snimljene fotografije.
Prilikom snimanja digitalnim fotoaparatom ovisno o CCD čipu snimamo određeni broj
piksela. Informacija o boji se sprema u RGB formatu. Informacija o boji za svaki piksel je
kombinacija triju primarnih boja: crvene, zelene i plave. Za svaku boju koristimo 8 bita, što
znači da na jedan piksel spada 24 bita. To zapravo znači da možemo pohraniti 28 =256 nijansi
crvene, zelene ili plave boje. Danas digitalni fotoaparati imaju rezoluciju i preko 10
megapiksela (10*106 piksela), što znači da se pohranjuje velika količina podataka koju bi bilo
jako teško procijeniti promatrajući svaki piksel zasebno. Tu zato u primjenu dolazi histogram
Stvari koje nas zanimaju na digitalnoj fotografiji jest zapravko liko su snimljeni pikseli svijetli
ili tamni, odnsono osvijetljenej fotografije. Osvijetljenje pojedinog pisela predstavlja
cijelobrojna pozitivna vrijednost između 0 i 255, gdje 0 predstavlja potpunu tamnu, a 255
potpuno svijetlu. A ako govorimo samo o sivoj skali, onda nam 0 predstavlja crnu boju , a 255
bijelu, a kada se radi o slikama u boji tada je najtamnija nijansa određene boje označen asa
0, a najsvijetlija nijasna sa 255.
Histogram zapravo promatra sliku u cijelini i određuje koliki broj piksela ima određeno
osvijetljenje, što znači da će na apcisi biti vrijednosto osvijetljenja od 0 do 255, a na osi
2
2. Primjena histograma u slici
ordinata broj piksela koji imaju odgovarajuća osvijetljenja. Dio hitograma gdje ej smiješten
najveći broj vrijednosti osvijetljenja zaniva se raspon tonova. Raspon tonova jako varira za
različite slike i ne postojineki idealni histogram kojeg bi se trebalo primjenjivati za sve slike.
Primjer histograma možemo vidjeti na slici 1 i slici 2.
Slika 1. Primjer histograma
Slika 2. Primjer histograma
Ovim primjerima vidimo oblik histograma, no ako se nismo s njim prije susreli možda nam je
teško shvatiti kako on zapravo funkcjonira. Stoga radi jednostavnit histograma promatrat
ćemo sliku koja se sastoji sa stepeničasto raspoređenim nijansama sive boje što možemo
vidjeti na slici 3.
3
2. Primjena histograma u slici
Slika 3. Jednostavni primjer histograma sa stepeničasto raspoređenim nijansama sive boje
Na ovoj slici vidimo da su svi stipci histograma jednake visine, zbog toga što je broj piksela
svakog odsječka jednak. Na idućoj slici, odnosno slici 4. vidimo nekoliko jednostavnih
histograma.
Slike HIstogrami
Slika 4. Nekoliko jednostavnih histograma
4
2. Primjena histograma u slici
Bitno je naglasiti da izgled histograma ne ovisi o raspodjeli piksela na slici ili o orijentaciji
slike, već isključivo ovisi o tome koliki broj piksel aima isto osvijetljenje. Na slici 5. Možemo
vidjeti nekoliko histograma kao primjer neovisnosti histograma o rasporedu slika. Možemo
vidjeti tri sličice koje imaju isti histogram, ali su pikseli skroz drugačije raspoređeni.
Slike HIstogrami
Slika 5. Neovisnost histograma o rasporedu piksela
5
3. RGB histogram
3. RGB histogram
U predhodnom poglavlju prikazani su primjeri histograma jednostavnih slika u sivoj skali. U
tim slikama svaki piskel je bio opisan nijansom sive boje, gdje 0 označava crnu boju, a 255
označava bijelu boju. No u digitalnom obliku siva boja se pohranjuje kao kombinacija crvene
zelene i plave boje, tko da sve ri boje uvek imaju iste vrijednosti za sive nijanse. Tako na
primjer crna boja je prikazana kombinacijom 0R + 0G + 0B, siva boja na sredini skale sa 127R
+ 127G + 127B, a bijela boja sa 255R + 255G + 255B. RGB histogram je najčešće korišteni
histogram.
Histogram po boji može prikazati tri odvojena histograma za svaku boju dok je RGB
histogram kompozicija ta tri histograma. RGB histogram i nastaje tako da se prvo odrede tri
nezavisna histograma po bojama, a zatim spajamo jedan nezavisno o tome koja je boja došla
od kojeg piksela.
Slika 6. RGB histogram kao kompozicija tri neovisna histograma
6
4. Interpretacija histograma
4. Interpretacija histograma
4.1. OsvijetljenjeVećina digitalnih fotoaparata koje rade u automatskom modu će uvjek nastojati proizvesti
sliku sa histogramom koji se uzdiže u sredini a prema krajevima se spušta kao št se može
vidjeti na slici 2.
No izgled histograma ovisi i od scene gdje se snima. Ako na primjer snimamo sliku na kojoj
prevladavaju tamniji tonovi tada će cijeli histogram biti pomaknut u lijevo, a ako se radi o
slici gdje prevladavaju svijetliji tonovi histogram će biti pomaknut udesno. Primjer možemo
vidjeti na slikama 7 i 8.
Slika 7. Histogram tamnije slike Slika 8. Histogram svijetlije slike
7
4. Interpretacija histograma
Ako bi koristili automatske postavke digitalnog fotoaparata prilikom slikanja ovakvih scena
najvjerovatnije nebi dobili zadovoljavajuće slike jer digitalni fotoaparati imaju ugrađene
algoritme kojima predviđaju koliko bi uslikani objekt trebao biti osvijetljen i kao rezultatl
toga dobili bi slike pomaknutog histograma prema sredini, tako da bi prva slika bila dosta
svijetlija (overexposed) a druga slika dosta tamnija (underexposed).
4.2. KontrastIz histograma se također može očitati kakav je kontrast na snimljenoj slici. Kontrast je mjera
za razliku između svijetlijih i tamnijih djelova na slici. Slike koje imaju dobar kontrast imat će
širi historgram dok slike sa slabijim kontrastom imat će uži histogram. Na slikama ispod
vidimo da desna slika ima puno bole izražen kontrast, dok je desna pomalo i zamagljena zbog
smanjenog kontrasta.
Slika 9.Kontrast kod histograma
Poznavajući ovaj efekt naknadno možemo popraviti loš kontrast na već snimljenim slikama.
Jednostavno se nekim od programa za digitalnu obradu slike razvuče histogram i gleda ša će
se dobiti. Ova metoda se naziva izjednačavanje histograma i može se korisiti za poboljšanje
slika oje imaju pojedina područja slabijeg kontraska. No problem ove metode jest što se
pojačavanjme kontrasta pojačava i pozadinski šum što nekad može još više pokvariti sliku.
4.3. PodrezivanjeJoš možemo navesti i efekt koji se nazva podrezivanje. Do podrezivanja dolazi kad je
brojčana vrijednost koja opisuje osvijetljenje određenih piksela prevelika da se zapiše u
8
4. Interpretacija histograma
8bitnom rasponu, odnosno kad na slici postoji veći broj presvijelih ili pretamnih piksela.
Češća je situacija da postoji veliki broj presvijetlih piksela, a do toga dolazi kada je na slici
prisutna jaka refleksija od naprimjer metala ili vode i sl. Podrezivanje se na histogramu
očituje 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. Razlog tome
je što se pikselima koji imaju osvijetljenej izvan dostupnog raspona pridružuju najbliže
vrijednosti , a to su 0 ili 255.
Ako ima puno takvih piiksela jasno je da dolazi do izdizanja na rubovima histograma. Primjer
podrezivanja možemo vidjeti na slici 10.
Slika 10 .Podrezivanje
9
5. Praktična primjena histograma
5. Praktična primjena histograma
Digitalni fotoaparati većinom imaju ugrađen algoritam za određivanje i prikaz histograma, no
modifikacija histograma na samom aparatu najčešće nije moguća. Iako neki fotoaparati
imaju mogućnost prikaza histograma prije okiranja. Tako da promatranjem histograma
korisnik bolje može zaključiti, odnosno procijeniti hoće li uslikati dobru sliku gledano sa
tehničke strane, nego da gleda samo sliku na LCD ekranu iz razloga jer je ekran dosta malen i
često ima drugačiji privid osvijetljenosti, pa prebacivanjem slike na računar dobijemo posve
drugačije osvijetljenu sliku.
Napredniji način korištenja histograma je naravno na računaru pomoću aplikacija za obradu
digitalnih slika. Ovako se naknadno mogu popraviti već snimljene slike. Kao primjer
korištenja ovakvih aplikacija mogu se navesti slike sa predugim ili prekratkim vremenom
ekspozicije ili slike kod kojih nije dobar kontrast. Postoji veliki broj aplikacija za obradu
digitalnih slika koje imaju mogućnost prikaza i modificiranja histograma,a neki od
najpoznatijih su Photoshop, Gimp, Paint Shop Pro i mnoge druge aplikacije.
Slika 10 : Histogram programa Photoshop
10
6. Zaključak
6. Zaključak
U ovom seminarskom radu je ukratko opisan histogram te njegove primjene na digitalnoj
slici. Danas veliki broj digitalnih fotoaparata ima mogućnost prikaza histograma, pa čak i
mogućnost modifikacije histograma odmah na samom uređaju. Histogram je jedan od
osnovnih alata za korigiranje slike, odnosno jednostavan alat koji može dosta pomoći pri
obradi slike kako što možemo vidjeti u predhodnim poglavljima, od podešavanja osvjetljenja,
kontrasta, do podrezivanja i sa još mnogo drugih mogućnosti. Na kraju možemo reći da je
histogram zapravo jedan od osnovih alata koji se koriti za digitalnu obradu slike.
11
Literatura
Literatura
1. Histogram Equalization, http://cache.freescale.com/files/dsp/doc/app_note/AN4318.pdf
(1.10.2013)
2. Histogram , http://www.songho.ca/dsp/histogram/histogram.html (1.10.2013)
3. Understanding Histograms, http://www.luminous-landscape.com/tutorials/understanding-
series/understanding-histograms.shtml (1.10.2013)
4. Histogram, http://www.fotografija.hr/histogram/933/ (1.10.2013)
5. Image histogram, http://en.wikipedia.org/wiki/Image_histogram (1.10.2013)
6. What's a histogram?, http://www.scantips.com/simple1b.html (1.10.2013)
7. http://www.photoshopessentials.com/photo-editing/histogram/ (1.10.2013)
12