Univerzitet u Zenici Pedagoški fakultet u Zenici Odsjek ...

Univerzitet u Zenici Pedagoški fakultet u Zenici Akademska: 2006/2007. Odsjek: matematika i informatika Godina studija: IV Br. indexa: 3586/MI

Seminarski rad iz računarske grafike

Histogram slike

Student: Selvedin Botić

1

Sadržaj

Uvod….…………………………………………………………………………………...2 1. Šta je histogram…………………………………………………………………………………....3 2. Uvod u primjenu histograma u fotografiji……………………………………………………..4 3. Kako histogram primijeniti na fotografiju……………………………………………………..5 4. Kako pravilno čitati histogram…………………………………………………………………..6 5. Primjeri histograma………………………………………………………………………………..9 6. Interpretacija histograma………………………………………………………………………..15

6.1. Osvjetljenje…………………………………………………………………………………15 6.2. Kontrast……………………………………………………………………………………..16 6.3. Podrezivanje(clipping)…………………………………………………………………....17

7. Histogram osvjetljenja(luminance)…………………………………………………………..17 8. Praktična primjena histograma…………………………………………………………….....19 9. Zaključak……………………………………………………………………………………….....22 10. Literatura………………………………………………………………………………………….23

1

UVOD

Histogram je vrsta dijagrama. U Photoshopu, to je dijagram slike svedene na sive tonove,

na kome linije označavaju broj piksela svake nijanse sive, na skali od 0 do 255. Možda se pitate zašto je to važno. Glavno je to što posmatranjem histograma možete zaključiti da li je slika dovoljno kontrastna da biste mogli uspešno primeniti korekcije.

Ako imate naizgled lošu fotografiju ili loše skeniranu sliku, proučavanjem histograma ustanovićete vrijedi li da pokušate da je popravite ili je najbolje da je bacite i krenete od početka.

Ako su sve linije nagomilane na jednom delu dijagrama, vjerovatno nećete spasiti sliku podešavanjem boja. S druge strane, ukoliko su linije relativno ravnomjerno raspoređene duž cijelog histograma, velika je vjerovatnoća da se slika može iskoristiti.

Registar (engl. key type) pruži uvid u tonski opseg slike. Kaže se da je slika tamnog registra (engl. low key), prosječnog registra (engl. average key) ili svijetlog registra (engl. high key), u zavisnosti od toga da li na njoj preovlađuju tamni, srednji ili svijetli tonovi. Slika koja je cijela srednjesive boje imaće samo jednu liniju na sredini histograma.

Treba da zapamtite samo sljedeće: ako su linije na histogramu prilično ravnomjerno raspoređene, radi se o slici prosječnog registra.

Ukoliko na slici preovladavaju svijetli tonovi, većina linija biće koncentrisana na desnoj strani histograma, dok će na lijevoj strani biti samo nekoliko linija. S druge strane, ako se radi o slici koja je pretežno tamna, većina linija će biti s lijeve strane.

Za ilustraciju je naveden primjer podešavanja histograma u PhotoShopu. Ako postavite crnu tačku (tačku na lijevom kraju histograma, koja odgovara potpuno zasićenoj crnoj boji) na mjesto najveće koncentracije tamnih tonova na slici, a bijelu tačku (tačku na desnom kraju histograma, koja odgovara potpuno nezasićenoj beloj boji) na mesto najveće koncentracije svijetlih tonova, ostali tonovi na slici rasporediće se ravnomjernije.

Pedagoški fakultet u Zenici Metodika nastave matematike

2

1. Šta je histogram?

Općenito, histogram je definiran kao način prikazivanja podataka raspoređenih u određene kategorije ili grupe.

Prvi korak u kreiranju histograma je skupljanje podataka i razvrstavanje prikupljenih podataka u kategorije. Nadalje moramo odrediti koje su varijable zavisne, a koje nezavisne. Karakteristika po kojoj smo grupirali podatke u kategorije predstavlja nezavisnu varijablu, a broj prikupljenih podataka koji upadaju u određenu kategoriju predstavlja zavisnu varijablu.

Histogram je zapravo stupćasti graf, koji na osi apscisa ima vrijednosti nezavisne varijable, a na osi ordinata vrijednosti zavisne varijable. Oznake na osama trebale bi biti linearno raspoređene.

Graf se crta tako da se prvo na os apscisa nanesu vrijednosti svih kategorija, čime dobivamo os apscisa podijeljenu na intervale. Zatim se broj podataka koji odgovaraju toj kategoriji crta kao horizontalna linija iznad odgovarajućeg intervala. To je razlog zbog kojeg dobivamo stupćasti graf.

Da bih pojasnio ono što sam gore napisao navodim jedan jednostavan primjer. Uzmimo da promatramo snage motora automobila. Zanima nas u kojem rasponu se kreću snage automobila, te kako su te snage raspoređene. Broj uzoraka koje promatramo je 400 automobila, a snaga je izražena u konjskim snagama. Kao rezultat ispitivanja dobivamo određenu količinu podataka koja je data u tablici 1. Kao što vidimo iz tablice kategorija po kojoj razvrstavamo automobile je snaga motora u konjskim snagama. Imamo 8 kategorija i one su: 16-46 konjskih snaga, 46-76, 76-106 itd. U desnoj koloni dat je broj automobila čija snaga motora ulazi u zadani raspon. Histogram crtamo na temelju tablice 1. i on je prikazan na slici 1.


3

Histogram ima široku primjenu, a posebno je pogodan za prikaz rezultata ispitivanja

provedenog na velikom broju uzoraka, tj. kada nije pogodno prikazivati vrijednost svakogpojedinog ispitanog uzorka. Kao primjer možemo navesti brojna statistička ispitivanja, koja se mogu odnositi na zaista bilošta.

2. Uvod u primjenu histograma u fotografiji

Jedna od vrlo važnih primjena histograma je u digitalnoj fotografiji. To se ne odnosi isključivo na digitalne fotoaparate, nego npr. i na skenere. Međutim budući da digitalne kamere danas posjeduje veliki broj ljudi upotrebu histograma ćemo opisati na primjeru snimanja digitalne fotografije.

Kako možemo procijeniti snimljenu fotografiju? Jednostavne faktore poput fokusa ili kadra možemo odmah vidjeti gledajući snimljenu fotografiju na LCD display-u. Međutim neke složenije stvari poput balansa boja i tonova ne možemo dobro odrediti isključivo gledanjem snimljene fotografije. Razumijevanje histograma je vjerojatno najvažnija stvar za ispravan rad i potpuno razumijevanje digitalne fotografije. Histogram nam može reći da li je ekspozicija prilikom snimanja bila dobra, kakvo je osvjetljenje, te njegovom primjenom možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije.

Prilikom snimanja digitalnom kamerom ovisno o rezoluciji CCD čipa, snimamo određeni broj piksela. Informacija o boji sprema se u RGB formatu, tj. informacija o boji za svaki piksel je kombinacija triju primarnih boja: crvene, zelene i plave. Za svaku boju koristimo 8 bita, a to znači 24 bita po pikselu. To zapravo znači da možemo pohraniti 28=256 nijansi crvene, zelene ili plave boje. U današnje vrijeme posve je normalno da digitalne kamere imaju rezoluciju 5 megapiksela (5·106 piksela). Očito je da snimanjem digitalnih fotografija pohranjujemo ogromnu količinu podataka. Tako veliku količinu podataka je iznimno teško procijeniti, ako


4

gledamo svaki piksel zasebno. Kao što je navedeno u prvom poglavlju histogram je pogodan za korištenje kada imamo jako veliki broj uzoraka, koje je sasvim nepraktično promatrati pojedinačno. Zbog toga je primjena histograma u digitalnoj fotografiji bitna.

3. Kako histogram primijeniti na fotografiju?

Jedna od stvari koja nas zanima na digitalnoj fotografiji jest koliko su snimljeni pikseli svijetli ili tamni, odnosno osvjetljenje fotografije. Osvjetljenje pojedinog piksela je predstavljeno cjelobrojnom, pozitivnom vrijednošću između 0 i 255. 0 predstavlja potpuno tamno, a 255 potpuno svijetlo. Ako ne govorimo o fotografiji u boji nego samo o sivoj skali (engl. grayscale) 0 predstavlja crnu boju, a 255 bijelu. Kada se radi o fotografijama u boji tada je logično najtamnija nijansa određene boje označena s 0, a najsvjetlija nijansa s 255. Histogram zapravo promatra fotografiju u cjelini i određuje koliki broj piksela ima određeno (isto) osvijetljenje. To znači da će na osi apscisa biti vrijednosti osvjetljenja od 0 do 255, a na osi ordinata broj piksela koji imaju odgovarajuće osvjetljenje. Valja primijetiti da je i ovdje prisutna, za histograme karakteristična podjela na kategorije, s tom razlikom da sada kategorija nije raspon između dvaju brojeva nego kvantizirana vrijednost između 0 i 255. Na slici 2. prikazan je primjer histograma digitalne fotografije.

Dio histograma gdje je smješten najveći broj vrijednosti osvjetljenja naziva se raspon tonova (engl. tonal range). Raspon tonova jako varira za različite fotografije i ne postojineki idealni histogram koji bi trebalo primijenjivati na sve fotografije. Rasterske slike se u računaru pohranjuju kao mreže piksela. Pikseli sadrže informacije o boji, svjetlini i ostalim postavkama neke digitalne slike. Grafički programi mogu mijenjati te piksele, odnosno čitave slike, da bi se neka digitalna slika promijenila ili poboljšala na mnogo načina. Za to služe rasterski grafički programi, dok imamo i vektorske grafičke programe koji su više stvoreni za pravljenje novih i drukčijih slika u vektorskoj grafici. Postoji čitav niz raznih grafičkih programa, od onih jednostavnih (kojima je moguće vršiti okretanje ili razmjeranje slike) pa sve do veoma detaljnih programa koji imaju jako detaljne algoritme sa mnogo opcija za rukovanje digitalnom slikom. Poznati rasterski grafički programi su Adobe Photoshop, Paint Shop Pro i potpuno besplatni GIMP.


5

Grafički programi imaju i slikovni histogram neke digitalne slike. Histogram prikazuje vrijednost osvijetljenja pojedinačnog piksela. Algoritmi u grafičkim programima omogućuju štimanje svjetline svakog piksela. Tako je moguće postići bolje rezultate i kvalitet slike.

Slika3. Histogram slike1.

4. Kako pravilno čitati histogram?

Zamislite da fotografiju pretvorite u crno-bijelu, tako da sačuvate informaciju samo o osvjetljenju. Tada tačke podijelite u 256 hrpica: u prvoj su potpuno crne, u zadnjoj potpuno bijele, a one između imaju različite intetnzitete sivog (od najtamnije do najsvjetlije). Zamislite da su sada te hrpice tačaka postali stupići kovanica. Što je više u svakoj hrpici tačaka to je stupac kovanica viši. Te stupce složite tako da su na lijevoj strani oni koji pripadaju crnim, a na desnoj oni koji pripadaju bijelim tačkama. Između, naravno imate stupiće koji predstavljaju sive tonove, složene po svjetloći od lijeva na desno. Napravili ste histogram ! Recimo, da su svi stupci prazni, osim jednoga između. To znači da je slika u cijelosti siva, kao da ste slikali sivi list. To se u stvarnosti nikad ne dogodi jer niti jednakomjerno sivi list nije tako jednakomjerno siv da ne bi susjedni stupci odstupali za neku minimalnu vrijednost (najčešće dobijemo u tom slučaju Gaussovu krivulju). Ali je moguće da su svi prazni osim skroz desnog ili skroz lijevog. Ako ste tako malo osvjetlili da niti jedna tačka nije dobila dovoljno svjetlosti da bi postala barem malo siva i sve tačke su potpuno crne, naravno da je histogram sastavljen samo iz lijevog stupca. Ako ih je nekoliko uspjelo dobiti malo sivog tona, histogram se pomakne udesno (također ima i nešto tamnosivih) iako još uvijek prevladava prvi. Koliko god je u stvarnosti bilo dovoljno tamno, na slici će biti crno i tako će ostati. To vidimo na trećoj slici. Ni sa kakvom računarskom obradom nećemo moći dobiti informacije o tom dijelu slike koji je zapisan s potpuno crnim tačkama. Svaka informacija koja u histogramu dođe u prvi


6

stupac je izgubljena. Isto, zapravo simetrično objašnjenje vrijedi za sve što se pojavi u zadnjem stupcu. One točke koje su potpuno bijele i zato sve što je u prirodi dovoljno svjetlo, fotoaparat

će zapisati s istom vrijednošću. I tamo su informacije potpuno izgubljene. Nebo na drugoj slici je uništeno i tamo oblake više nećemo moći spasiti. Zato, ako se može, slikajte tako da su prvi i zadnji stupac prazni. Čak i ako je slika pre ili pod osvjetljena, dokle god histogram nema krajnjih stupaca, možete je popravljati. Tako je slikana prva slika.

Što napraviti, ako prvi ili zadnji stupac ne možete izbjeći?

Kod vrlo kontrastnih motiva, gdje imate određene dijelove slike u sjeni i određene izuzetno svijetle, fotoaparatu ponestane dinamike, da bi mogao sve zapisati. Vrijedi načelno pravilo da ništa ne propalite, čak i ako ostanu crne točke. Svaki fotograf mora svaki puta sam odlučiti, šta mu je važnije. Ako je najvažniji dio slike u sjeni, s veseljem ćete žrtvovati detalje u oblacima, jel' da? Žrtvujte onaj dio slike koji je manje važan ili koji lakše retuširate. Više puta zagovornici tog pravila vole reći da kod prepaljenih dijelova ne možete ništa napraviti dok kod crnih možete. To je naravno glupost. Istina je, da prepaljeni detalji više smetaju nego crni.


7

Pravilno osvjetljenje za maksimalno čuvanje informacija Recimo da motiv nije bio previše kontrastan i da ste uspjeli uloviti cjelokupnu dinamiku slike. Određeni dio histograma je zauzet, a krajnje stupce ste ostavili prazne. Slika neka bude s malo kontrasta da još velik dio histograma ostane prazan. Kada će slika biti pravilno osvjetljena? Gdje mora biti postavljen taj histogram? Više u lijevo, više u desno, na sredini? U knjigama najčešće piše u sredini. To opet nije istina. Ako bi slikali sivi list i nakon toga bijeli list i imali histogram na sredini imati ćete slike dvaju različitih objekata potpuno iste. Za idealno osvjetljenje si možemo pomoći s listom sa 12%-tnom sivom (a ne 18%-tnom kakvo je opće uvjerenje) koji bi morao imati histogram u centru (tako je kalibrirana automatika fotoaprata, što određuje ANSI standard). Time nekako kontroliramo upadnu svjetlost i sliku pravilno osvjetlimo. Pravilno u klasičnom smislu. Slika će biti osvjetljena tako kako mora biti, iako nećete nužno iskoristiti puni potencijal senzora. Ako ste spremni fotografiju naknadno obrađivati, bolje je da ju osvjetlimo tako da je histogram pomaknut to predzadnjeg stupca. Tako i čak kad slikamo sivi list, slikamo ga tako da na slici bude bijel (ali još uvijek ne prepaljen!). Razlog tomu je način na koji senzor digitalnog fotoaprata bilježi svjetlost. On je bitno drugačiji od načina na koji svjetlost bilježi naše oko. Oko, kao i većina ljudskih osjetila radi logaritamski. Ako upalite jednu žarulju i potom upalimo još jednu, opaziti ćete veliku razliku. Mozak promjene neće prepoznati kao "jedna žarulja više"


8

već kao "dvostruko više žarulja". Ako ćete imati upaljenih 100 žarulja i potom upalili još jednu, razliku skro nećete niti primijetiti. Jer mozak nije prepoznao jednu žarulju više već jedan posto više. Mi zapravo prepoznajemo omjere, a ne apsolutne iznose. Zbog toga su vremena i blende na fotoapratu tako i podešene. Jedan korak svjetlosti znači dvostruko više svjetlosti. Senzor ne radi tako. On razliku između jedne i dvije žarulje prepoznaje isto kao i između 100 i 101 žarulje. Svaki detektor na senzoru (svaka točka) je nakakva kutijica gdje padaju fotoni. Vrlo pojednostavljeno rečeno, na senzoru koji zapisuje 10 bitnu sliku ima mjesta za 1024 jedinica svjetlosti (210). Ako ste na nekoj točci sakupili toliko svjetlosti da dođe u zadnji stupac histograma, sakupio je 1024 ili više jedinica svjetlosti. Ako ste dali dvostruko kraće vrijeme (jedan korak manje), sakupio ih je 512. Četiri puta manje vrijeme (dva koraka) će ih sakupiti 256, tri koraka manje 128, četiri koraka 64, pet koraka 32, šest koraka 16... Tako je između točaka koje su osvjetljene maksimalno i onih koje su osvjetljene dvostuko manje ima još 512 međuvrijednosti. Tako osvjetljen sivi list može biti vrlo precizno fotografiran i svaki i najmanji prijelaz osvjetljenja je zapisan. Dosta više nego što naše oko, monitor ili naprave za osvjetljavanje mogu iskorisititi. No, recimo da ste slikali nešto tamno. Ako ste pravilno osvjetlili sliku na klasičan način i recimo ostavili prazna prva četiri stupca. Što to znači? Da je između najtamnije i najsvjetlije točke najviše 64 međunivoa. To vjerojatno znači da je sivi list potpuno jednakomjerno siv, bez kakvog detalja jer je potrebna dosta velika razlika tonova za prelazak jednog nivoa u drugi. Bolje bi bilo da smo sliku osvjetlili tako da smo na slici zauzeli sve stupce osim zadnjeg. Slika bi bila vrlo svjetla, ali nakon naknadne obrade (po mogućnosti u RAW formatu) sliku natrag potamnite. Kada ćete potom to pretvoriti u JPG, imati ćete još uvijek 256 nivoa. Ako sliku iz RAW formata pretvorite u 16 bitni TIFF, još uvijek imate svih 1024. I ako 10-bitni RAW format spustite i za cijelih 6 koraka, zadržat će još uvijek sve informacije o svjetlosti. To je važno ako želite kod daljnje obrade određene tamne detalje izvući iz sjene jer će svaki svjetlosni prijelaz izaći gore za više nivoa, što će naše oko brzo vidjeti. RGB ili Luminosity histogram? Ako vam fotoaparat omogućava obje mogućnosti, svakako se odlučite za RGB, posebice ako slikate kod umjetne svjetlosti. Ako recimo slikate na kakvom koncertu, gdje su izvođači osvjetljeni s crvenom svjetlošću, Luminosity histogram vam može pokazati da je slika podosvjetljena, a u stvarnosti će crveni kanal biti prepaljen! 5. Primjer histograma U ovom dijelu navodim nekoliko jednostavnih histograma radi boljeg razumijevanja kako se od fotografije dobije histogram. Radi jednostavnosti promatramo slike koji se sastoje od različitih nijansi sive boje (grayscale). grayscale). Na slici 4. prikazana je slika koja se sastoji od stepeničasto raspoređenih nijansi sive boje, a odmah ispod nje prikazan je njezin histogram.


9

slika4. Broj piksela svakog odsječka (''stepenice'') slike je 2048, tako da su svi stupci histograma jednake visine i predstavljaju vrijednost od 2048 piksela. Inače se na osi ordinata histograma ne označava kvantitativna vrijednost broja piksela, već postoji fiksna visina kojoj se pridijeljuje najveći broj piksela koji imaju isto osvjetljenje. Visine ostalih kolona se podešavaju relativno prema najvišem stupcu. Na slici 4. prikazano je nekoliko jednostavnih slika na lijevoj strani, dok su na desnoj strani odgovarajući histogrami. Bitno je naglasiti da izgled histograma ne ovisi o rasporedu piksela na slici, niti o orijentaciji slike, već samo o tome koliki broj piksela ima isto osvjetljenje. To znači da bi histogram sa slike 3. izgledao isto bez obzira ako bi npr. izvornu sliku zarotirali za 180 stepeni. Dodatni primjer neovisnosti histograma o rasporedu piksela prikazan je na slici 5. Prikazane su potpuno 3 različite slike. Ove slike se sastoje od istih piksela, a razlikuju se o razmještaju piksela. Za sve 3 slike dobivamo identične histograme.

Slika5 Neovisnost histograma o rasporedu piksela


10

Histogram

Napomena -Histogram fotografije u boji sastoji se od tri histograma, svaki za jedan od RGB kanala. Histogram po boji (engl. color histogram) može prikazati 3 odvojena histograma za svaku boju, a RGB histogram će biti kompozicija ova 3 histograma. RGB histogram nastaje tako da prvo odredimo tri neovisna histograma po bojama, koje zatim spajamo u jedan neovisno o tome koja je boja došla od kojeg piksela. Ovo će biti puno jasnije ako pogledamo sljedeću sliku, na kojoj je prikazana originalna fotografija, te odgovarajući histogrami (R, G, B i RGB).

Slika6 Primjer RGB histograma


11

Histogrami po bojama mogu dobro poslužiti za određivanje na kojem kanalu je došlo do podrezivanja (engl. clipping)

Normalno eksponirana fotografija

Podeksponirana fotografija


13

Preeksponirana fotografija

Prekontrastna fotografija

Nekontrastna fotografija


14

Podešavani histogram

Efekt posterizacije

Histogram na EOS 1Ds


15

6. Interpretacija histograma 6.1. Osvjetljenje Većina digitalnih kamera koje rade u automatskom modu će uvijek nastojati proizvesti fotografiju sa histogramom koji se izdiže u sredini, a prema rubovima se smanjuje, slično kao na slikama 2. ili 6. Međutim izgled histograma ovisi i o sceni koja se snima. Ako snimamo fotografiju na kojoj prevladavaju tamniji tonovi tada će cijeli histogram biti pomaknut ulijevo, a ako na fotografiji prevladavaju svjetliji tonovi tada će histogram biti pomaknut udesno. Ovi slučajevi su prikazani na slici 7. Na lijevoj slici prikazan je histogram tamnije slike, a na desnoj svjetlije slike. Histogrami fotografija na kojima prevladavaju tamni ili svjetli tonovi na engleskom se nazivaju lowkey odnosno highkey histogrami.

Slika7. Histogrami tamnijih i svjetlijih slika Ako bi koristili automatske postavke digitalnog fotoaparata (u ovom slučaju to se najviše odnosi na automatski određeno vrijeme ekspozicije) prilikom fotografiranja ovakvih scena najvjerojatnije ne bi dobili zadovoljavajuće fotografije. Razlog tome je taj što mnogi digitalni aparati imaju ugrađene algoritme, kojima predviđaju koliko bi fotografirani objekt trebao biti osvjetljen. Kao rezultat ovih algoritama histogram je najčešće pomaknut prema vrijednostima srednjih tonova. Ovo je prikazano na slici 8. Ako je ekspozicija predugačka dobivamo presvijetlu fotografiju (engl. overexposed), a ako je ekspozicija prekratka dobivamo pretamnu fotografiju (engl. underexposed).


16

Slika8. Histogrami tamnijih i svjetlijih slika snimljeni automatskim postavkama digitalnog fotaparata 6.2. Kontrast Iz histogram također možemo očitati kakav je kontrast na snimljenoj fotografiji. Kontrast je mjera za razliku između svjetlih i tamnih dijelova na fotografiji. Fotografije koje imaju dobar kontrast imat će širi histogram, a fotografije sa slabijim kontrastom imat će uži histogram. Ovo je prikazano na slici 9. Jasno se vidi da je na desnoj fotografiji kontrast puno bolji. Fotografije slikane u magli obično će imati slabiji kontrast, a fotografije slikane na jakom dnevnom svjetlu će imati bolje izražen kontrast.

Slika9. Određivanje kontrasta iz histograma


17

Poznavajući ovaj efekt možemo naknadno popraviti loš kontrast već snimljene fotografije. Jednostavno nekim od programa za digitalnu obradu slike razvućemo histogram i gledamo što ćemo dobiti. Ova metoda naziva se izjednačavanje histograma (engl. histogram equalization) i može se koristiti za poboljšanje fotografija koje imaju pojedina područja slabijeg kontrasta, bez da se utječe na globalni kontrast. Loša strana ove metode jest da ponekad može pojačati kontrast pozadinskog šuma, a pogoršati izgled signala koji nas zanima. 6.3. Podrezivanje (engl. clipping) Ovdje bi još bilo dobro navesti i efekt koji se zove podrezivanje (engl. clipping). 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 fotografiji postoji veći broj presvijetlih ili pretamnih piksela. Češća je situacija da imamo veliki broj presvijetlih piksela, a do toga dolazi kada je na fotografiji prisutna jaka refleksija od npr. metala ili vode. 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 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 je da dolazi do izdizanja na rubovima histograma. Primjer podrezivanja prikazan je na slici 10., za slučaj kada je na fotografiji prisutno puno presvijetlih piksela.

Slika10 . Podrezivanje (clipping) Iz RGB histogram možemo očitati da li dolazi do podrezivanja, ali ne možemo reći da li dolazi do podrezivanja svih kanala ili samo jednog od njih. Histogrami po bojama pojaćavaju ovaj efekt i iz njih jasno možemo očitati o kakvom se podrezivanju radi. 7. Histogram osvjetljenja (engl. luminance) Postoje 3 vrste histograma koji se primijenjuju na digitalne fotografije. RGB je najčešće korišten histogram, a on je zapravo kompozicija zasebnih histograma crvene, zelene i plave boje. Histogram osvjetljenja je također kompozicijski RGB histogram, međutim on uzima u obzir činjenicu da je ljudsko oko najosjetljivije na promjenu zelene boje, zatim crvene i na


18

kraju plave. Histogram osvjetljenja još se naziva i histogram sjaja (engl. brightness) zato što prikazuje kompenzirani sjaj fotografije, koji ljudsko oko percipira. Kako nastaje histogram osvjetljenja? Prvo se svaki piksel konvertira tako da predstavlja otežano osvjetljenje svake od 3 osnovne boje. Svjetlost zelene boje uzima se s težinom od 59%, crvene boje s 30% i plave s 11%. Nakon što su svi pikseli konvertirani histogram osvjetljenja nastaje prebrojavanjem i određivanjem koliki broj piksela ima koje osvjetljenje, identično kao što i nastaju histogrami za svaku pojedinu boju. Na slici 10. prikazana je jedna fotografija sa svim pripadajućim histogramima. Oblik histograma je atipičan međutim dobro ilustrira kako nastaje histogram osvijetljenja. Histogram osvjetljenja označen je engleskom riječju luminosity (osvjetljenje). Vidimo da je histogram osvijetljenja najsličniji histogramu zelene boje, a to je zato što se prilikom konvertiranja piksela vrijednost zelene boje uzima s težinom od 59%.

Slika11. Histogram osvjetljenja


19

Osnovna razlika između RGB histograma i histograma osvjetljenja je ta da histogram osvjetljenja zadržava informaciju o lokaciji boja svakog pojedinog piksela, dok RGB ovu informaciju gubi, zato što on nastaje kompozicijom triju već određenih histograma po bojama. Ovo se nabolje može ilustrirati primjerom sa slike 12. Promatrana tačka (piksel) se sastoji od slijedećih komponenti osnovnih boja: R0+G255+B0. Na RGB histogramu crvena i plava komponenta ove tačke smještene su krajnje lijevo, a zelena komponenta krajnje desno. Kod histograma osvjetljenja sve tri komponente tog piksela promatraju se kao cjelina, koja je zbog toga smještena u sredini histograma.

Slika12. Usporedba RGB i histograma osvjetljenja iste slike

Vidimo da se histogrami iste slike značajno razlikuju. Valja primijetiti da su vrhovi na histogramu osvjetljenja raspoređeni u skladu s težinama, prema kojima se određena boja uzima u obzir, a one iznose: 59%, 30% i 11%. Koji od histograma je bolje koristiti? Većina digitalnih kamera prikazuje RGB histogram. Kao generalno pravilo možemo navesti, da što slika sadrži više intenzivnih i čistih boja to će se ova dva histograma više razlikovati. Na RGB histogramu možemo bolje vidjeti podrezivanje (clipping), ali s druge strane histogram osvjetljenja za istu sliku nam može reći da nijedan piksel nije ni blizu potpuno crne ili potpuno bijele boje. 8. Praktična primjena histograma Gledano s praktičnog stajališta običan korisnik će se sa histogramom najvjerojatnije sresti prilikom korištenja digitalnog fotoaparata. Digitalni fotoaparati srednje i više klase imaju ugrađen algoritam za određivanje i prikaz histograma, te mogu prikazivati histograme snimljenih fotografija. Modifikacija histograma u samom aparatu najčešće nije moguća, ali zato bolji aparati imaju mogućnost prikaza histograma kadra prije okidanja. Promatranjem histograma korisnik može puno bolje procijeniti kakvu je fotografiju snimio, nego da samo gleda u snimku. Razlog tome je što je LCD display malen i što gledanje na display pod


20

različitim kutovima daju drugačiji privid osvjetljenosti, pa slika nakon što je prebacimo na računar može izgledati sasvim drugačije nego što nam se prvobitno čini. Tu je još utjecaj okolnog osvjetljenja prilikom promatranja snimljene fotografije na display-u (sunčano, oblačno, magla), utjecaj ako nosimo sunčane naočale i sl. To su sve razlozi zbog kojih je pogodno znati pročitati histogram sa LCD display-a, zato što on kvantitivno prikazuje osvjetljenje fotografije i vanjski utjecaji nemaju toliki utjecaj na njegov izgled prilikom promatranja u npr. prirodnom okruženju. Na taj način na licu mjesta možemo procijeniti hoće li fotografija ispasti dobro ili neće, tj. da li treba ponoviti snimanje s promijenjenim postavkama fotoaparata. Drugi, malo napredniji način korištenja histograma je na računaru pomoću aplikacija za obradu digitalne fotografije. Ovako možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije. Kao primjer za korištenje ovakvih aplikacija možemo navesti fotografije koje su snimljene sa predugim ili prekratkim vremenom ekspozicije (slika 8.) ili fotografije kod kojih nije dobar kontrast (slika 9.). Postoji veliki broj aplikacija za obradu digitalnih fotografija koje imaju mogućnost prikaza i modificiranja histograma, a najpoznatiji su svakako Photoshop i Paint Shop Pro. Da ne bi bilo zabune i mnogi manji programi imaju mogućnost modificiranja fotografije pomoću histograma, a kao primjer možemo navesti program LView Pro. Na slici 13. prikazan je prozor za modifikaciju histograma programa LView Pro.

Slika13. . Alat za histograme programa Lview Pro Kontrast možemo povećati smanjivanjem raspona Input level na nove vrijednosti od npr. 50-200, a Output level ostavimo nepromijenjen. Smanjivanje kontrasta postiže se povećavanjem raspona Input level i smanjivanjem raspona Output level. Na Low key ćemo kliknuti ako je fotografija previše tamna. Drugim riječima klikom na Low key pomićemo cijeli histogram u desno, a fotografija postaje svjetlija. Isto tako na High key ćemo kliknuti ako želimo potamniti sliku, čime će se cijeli histogram pomaknuti ulijevo.


21

Histogram se također može primijeniti na video, a takva primjena histograma najčešće je prisutna u obliku računarskih aplikacija. Pomoću takvih alata možemo određivati histograme pojedinih okvira (engl. frame) video zapisa. Druga primjena može biti filtriranje video zapisa pomoću histograma. Tako se npr. za promjenu kontrasta video zapisa može koristiti metoda izjednačavanja histograma.


22

Zaključak

U ovom seminaru sam pokušao ukratko opisati što je to histogram, te kako ga koristimo u digitalnoj fotografiji. Danas veliki broj digitalnih fotoaparata ima mogućnost prikaza histograma. Iz ovog seminara može se naučiti kako interpretirati histogram prilikom snimanja fotografija, te neke osnovne stvari o naknadnoj obradi digitalnih fotografija na računaru primjenom histograma. Osim toga navedeno je kakve sve vrste histograma koristimo u digitalnoj fotografiji, te koje su razlike među njima, a sve je potkrijepljeno primjerima. Možemo zakljčiti da je histogram vrlo korisno sredstvo pri snimanju digitalnih fotografija, a isto tako nudi brojne mogućnosti u naknadnoj obradi već snimljenih fotografija.


23

Literatura

• http://www.shodor.org/interactivate/activities/histogram/ • http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/histograms1.htm • http://www.marginalsoftware.com/HowtoScan/image_histograms.htm • http://www.sphoto.com/techinfo/histograms/histograms.htm • http://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_equalization

Univerzitet u Zenici Pedagoški fakultet u Zenici Odsjek ...

Documents

Transcript of Univerzitet u Zenici Pedagoški fakultet u Zenici Odsjek ...