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