Vraag:
Hoe en waarom gebruik je een beeldhistogram?
heavilyinvolved
2010-07-16 08:28:50 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Ik realiseer me dat een beeldhistogram een ​​grafische weergave is van de tonale verdeling van een afbeelding (d.w.z. horizontale donker naar licht, verticale pixelverdeling), maar hoe gebruik je het echt en waarom? Ik bedoel, kun je niet bepalen wat je allemaal nodig hebt door alleen naar de afbeelding te kijken?

Houd er rekening mee dat het histogram misleidend kan zijn, aangezien het de datum van de verwerkte JPEG laat zien, niet de onbewerkte afbeelding. Er zijn manieren om dit te minimaliseren; misschien kan iemand een antwoord schrijven waarin wordt uitgelegd hoe.
UniWB is een techniek om het meeste uit uw in-camera histogram te halen: http://photo.stackexchange.com/questions/664/what-is-universal-white-balance-uniwb. @jrista - voel je vrij om je antwoord bij te werken volgens deze info als je denkt dat het relevant is.
Ter info Het histogram dat door Magic Lantern is toegevoegd als een overlay voor Canon DSLR's, is afgeleid van RAW-gegevens, niet van JPEG, net als de gegevens die worden weergegeven door de andere overlays.
Zeven antwoorden:
#1
+99
jrista
2010-07-16 08:34:49 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Hoewel er misschien geen "juist" antwoord op deze vraag is, zijn er "juiste" antwoorden. Een histogram is een krachtig hulpmiddel en als u begrijpt hoe u het effectief kunt gebruiken, kan het uw fotografie enorm helpen.

Zoals u al zei, is een histogram een ​​weergave van toonbereik en verdeling in een foto. De basismechanismen zijn als volgt:

  1. Een histogram vertegenwoordigt toonbereik van links naar rechts, met zwarttinten en schakeringen aan de linkerkant, doorlopend door middentonen in het midden, tot hooglichten aan de rechterkant.
  2. Het "volume" van een bepaalde toon wordt weergegeven door de hoogte van de verticale lijn die die toon vertegenwoordigt.
    • Een verticale lijn helemaal aan de linkerkant is een indicatie van het volume van de totale zwarte tonen
    • Een verticale lijn aan de rechterkant is een indicatie van het volume van de totale hoge tonen
    • Een verticale lijn in het midden is indicatief voor het volume van 18% grijstinten
  3. De tonen voor een afbeelding worden genomen uit de intensiteit van elke pixel ( chroma, of tint, wordt genegeerd en alleen helderheid / lichtheid / helderheid wordt gemeten)
    • Het totale aantal tonen in een afbeelding is afhankelijk van de bitdiepte van de afbeelding
    • Een 8 -bpp (24-bits) afbeelding heeft in totaal 256 verschillende tinten
    • Een 12-bpp (36-bits) RAW-afbeelding heeft in totaal 4.096 verschillende tinten
    • Een 14- bpp (42-bits) RAW-afbeelding heeft in totaal 16.384 verschillende tinten
    • Een 16-bpp (48-bits) RAW-afbeelding heeft in totaal 65.536 verschillende tinten
    • Een 32- bpp (96-bit) HDR-afbeelding is effectief in staat om een ​​oneindig toonbereik weer te geven
  4. Er is geen technische limiet aan de hoogte van een histogram.
  5. Unl Als je een afbeelding met een zeer lage bitwaarde hebt, is een enkel histogram over het algemeen niet in staat om elke afzonderlijke individuele toon in een afbeelding weer te geven, dus elke verticale lijn heeft de neiging om een ​​klein aantal vergelijkbare tonen weer te geven.
  6. Een kleurenhistogram kan een veel groter scala aan informatie vertegenwoordigen dan een puur tonaal histogram in dezelfde ruimte.

(Als een reëel (zwevend) getal variëren de waarden van een HDR-afbeelding van 32 bpp van 1,0 x 10 ^ -37 tot 1,0 x 10 ^ 38. In realistischere getallen varieert het toonbereik van zwart tot zeer zwak sterlicht (0,00001), door binnenverlichting (1-10), door het zonovergoten buiten (1.000.000), naar de helderheid van de zon zelf (100.000.000) en nog veel meer. Al die waarden kunnen worden weergegeven in een enkel HDR-beeld.)

Gezien deze feiten over een histogram, is er een grote verscheidenheid aan informatie die u uit één histogram kunt halen:

Contrast

Contrast is de maatstaf voor het verschil tussen de helderste tonen en de donkerste tonen. Hoe meer bereik een histogram tussen de linker- en rechterrand beslaat, hoe groter het contrast van een afbeelding:

  • Laag contrast:
    Low Contrast

  • Hoog contrast:
    High Contrast

Sleutel & Belichting

Sleutel is de ruwe maatstaf voor helderheid in een afbeelding, waarbij high-key helderder is en low-key donkerder.

  • Als het histogram in de hooglichten is gebundeld, heb je een high-key afbeelding: High Key

  • Als het histogram in de tinten en schaduwen, je hebt een low-key afbeelding: Low Key

  • Het is duidelijk dat als het histogram gelijkmatig wordt verdeeld, je een evenwichtige belichting krijgt : Balanced Exposure

(Een histogram dat aan de rechterkant van het histogram omhoog beweegt, duidt waarschijnlijk op overbelichte hooglichten. Een histogram dat aan de linkerkant van het histogram duidt waarschijnlijk op onderbelichting - geblokkeerde schaduwen.)

Witbalans

Wanneer u een gekleurd histogram gebruikt, het optreden van rode, groene en blauwe pieken is een indicatie van de witbalans. Met name de verschuiving van grote blauwe pieken kan een sterke indicator zijn van de warmte of koelte van een foto:

  • Blauwe pieken die naar rechts zijn verschoven, duiden op een afbeelding met een koelere toon Cool White Balance
  • Blauwe pieken die naar links zijn verschoven, duiden op een warmer toonbeeld Warm White Balance
  • Blauwe pieken in de nabijheid van rode en gele pieken duiden op een enigszins warm beeld

In een correct wit uitgebalanceerd beeld staat blauw meestal een beetje rechts van rode en gele pieken.

Toonbereik

De balans en hoogte van pieken in een histogram is een indicatie van het toonbereik en de toonbalans. Delen van het histogram die erg laag zijn (dalen) duiden op een erg laag volume voor die tonen. Delen van het histogram die erg hoog zijn (pieken) duiden op een zeer hoog volume voor die tonen.

Kleurvolume

Een standaard gekleurd histogram toont vaak grijs, rood, blauw en groen . Een meer geavanceerd gekleurd histogram kan ook geel, magenta, cyaan weergeven.

Gekleurde pieken zijn een indicatie van het volume van de gegeven primaire kleuren, de horizontale positie van een gekleurde piek is een indicatie van de kleurtoon van die specifieke primaire of primaire kleuren.

Grijs geeft een balans aan van primaire kleuren bij die tinten. Niet-primaire kleurpieken (of gedeeltelijke hoogtelijnen), zoals geel, magenta en cyaan, duiden op een combinatie van twee primaire kleuren bij die tinten.


BEWERKEN

Zoals vermeld door Jordan H., is er een truc genaamd " bloot aan de rechterkant " (of ETTR ) die handig kan zijn om je de optimale RAW-gegevens. Bij het fotograferen van een scène, met name die met een breed contrastbereik dat zich op de rand van of mogelijk iets voorbij het dynamische bereik van 5-6 stops van een digitale camera kan bevinden, kan het moeilijk zijn om voldoende toonbereik in de schaduw vast te leggen.

Dit komt door de beperkingen van de meeste huidige digitale sensoren en hoe ze gevoeliger zijn voor hoge lichten dan voor schaduwen. 'Blootstelling aan rechts', een techniek waarbij u uw opnamen lichtjes 1/3 tot 1/2 stop licht overbelicht (waardoor uw histogram op zijn beurt naar rechts verschuift ... in de richting van hoge lichten), kan dit helpen verminderen deze beperkingen.

Blootstelling aan de rechterkant kan ook helpen bij het verminderen van ruisproblemen in de schaduwrijke delen van uw afbeeldingen. Opgemerkt moet worden dat blootstelling aan de rechterkant vereist dat u het RAW-formaat gebruikt, omdat u alleen met Raw voldoende informatie opslaat om uw overbelichting tijdens de nabewerking te corrigeren om uw afbeelding weer binnen het normale bereik te brengen. Het voordeel van deze techniek is dat je details kunt vastleggen die anders verloren zouden gaan, zonder dat je toevlucht hoeft te nemen tot ND grad-filters of andere extremere maatregelen.

Deze richtlijn is precies dat, een richtlijn. Met nieuwere camerasensoren verbetert het dynamisch bereik en is het gemakkelijker om een ​​groter contrastbereik in een scène vast te leggen met een enkele opname. Maar zelfs als het dynamische bereik van de digitale sensor verbetert, zullen er altijd momenten zijn waarop we 'op de rand' moeten fotograferen of wat er mogelijk is, en trucs zoals naar rechts schieten zullen altijd handig zijn.

Ik zou toevoegen "schiet naar rechts", maar dat is waarschijnlijk dichter bij een religieus debat dan een feitelijk antwoord.
@Jordan: Dat is een goed punt, en het heeft eigenlijk een technische basis die dit rechtvaardigt. Ik zal mijn antwoord updaten.
Maakt dingen duidelijk. Proost!
Dit bericht is erg nuttig, maar zou je wat explicieter kunnen zijn? Ik ben echt een beginner, dus meer details worden zeer op prijs gesteld. Voorbeelden worden ook altijd gewaardeerd. Met name het gedeelte over de sleutel vind ik beknopt. Is het ook te veel gevraagd om u te vragen uit te leggen waarom sommige dingen die u zegt waar zijn? Velen van jullie zeiden dat ik kan zien dat het waar is door naar voorbeelden van mijn eigen foto's in LR en hun respectievelijke geschiedenis te kijken, maar ik zou technisch graag willen begrijpen waarom deze waar zijn. Alvast bedankt voor je antwoord en het tolereren van mijn moeilijkheid. : D +1 :)
@BBishof: Ik zal kijken of ik kan verduidelijken waarom elk stukje informatie uit een histogram kan worden gehaald. Er is een specifieke theorie achter hoe een histogram werkt.
De belangrijkste reden waarom ETTR een fel bediscussieerd onderwerp is, is dat het echt niet moet worden geoefend totdat u niet minder gevoelig kunt worden. Bij ISO 200 zou belichting met +1 LW niet effectiever moeten zijn dan fotograferen met +0 LW bij ISO 100 * in theorie *. In de praktijk spelen cameratechnologie en ISO-prestatiekenmerken een rol bij het vertekenen van de resultaten van deze theoretische basis.
@NickBedford: Ik ben het eens met uw uitgangspunt, en de theorie is correct. Een simpel feit wordt echter vaak genegeerd door mensen die ruzie maken over ETTR: het is heel goed mogelijk dat je niet minder gevoelig kunt worden als je ISO 200, of ISO 800 of zelfs ISO 6400 gebruikt, vanwege sluitertijd en diafragma-beperkingen. Als je een bepaalde sluitertijd nodig hebt, en als je van ISO 800 naar ISO 400 gaat, betekent dat je die vereiste sluitertijd niet kunt halen ... dan is ETTR bij ISO 800 volledig geldig, theoretisch en in de praktijk.
+1 voor het netjes uitleggen van histogrammen, maar het toevoegen van [paar foto's] (http://digital-photography-school.com/understanding-histograms) zou het compleet maken, alleen mijn gedachten.
Ik zal zien hoe je enkele voorbeeldhistogrammen toevoegt.
Ja, sommige foto's zouden een al goed antwoord in hoge mate illustreren.
Ik heb eindelijk enkele voorbeeldhistogrammen toegevoegd. Ik hoop dat ze helpen.
#2
+15
Henry Peach
2010-08-13 06:23:53 UTC
view on stackexchange narkive permalink

In de ouderwetse donkere kamer hadden we een tool genaamd de densitometer. Het heeft de dichtheid gemeten (hoeveel licht wordt geblokkeerd als je licht doorlaat) van het negatief of de dia. Het was een omvangrijk en duur apparaat, en natuurlijk moest de film worden ontwikkeld, dus het was niet erg praktisch voor gebruik in het veld. Maar we zouden het kunnen gebruiken bij het testen om de optimale belichting en ontwikkelingstechnieken voor persoonlijk gebruik te bepalen.

Filmfotografen zijn vooral bezorgd over een gebrek aan dichtheid. Te veel dichtheid kan mogelijk worden doorgebrand (pas een grotere intensiteit en / of duur van licht toe op een lokaal gebied) om details bij het afdrukken te herstellen. Een gebrek aan dichtheid (schaduwen met negers, hooglichten met dia's) kan niet worden gecorrigeerd, omdat het betekent dat de details / informatie er niet zijn om te herstellen.

Digitale fotografen moeten zich aan beide kanten zorgen maken. Als het toonbereik buiten de randen van de histogramschaal valt, betekent dit dat er niets in die gebieden is behalve wit of zwart. U kunt lichter of donkerder maken, maar u maakt alleen effen grijstinten zonder dat detailherstel mogelijk is. Ik gebruik de histogramweergave als een velddensitometer. Het laat me zien of ik delen van mijn foto heb waar details niet kunnen worden hersteld, ongeacht welke Photoshop-trucs ik ken. Omdat ik ETTR gebruik (belichting aan de rechterkant), verwacht ik niet dat mijn bestanden uit de camera komen die eruitzien als de voltooide foto, net zo min als ik had verwacht dat mijn negers eruit zouden zien als mijn voltooide foto's. Het histogram helpt me de belichting te beoordelen, zelfs als wat er op het LCD-scherm staat er niet helemaal goed uitziet.

Zoals vermeld in de commentaren, wordt de histogramweergave gemaakt op basis van een jpeg-bestand dat is verwerkt volgens de softwareparameters in de camera, zelfs als u onbewerkt fotografeert. Raw is als belichte maar onontwikkelde film. Er is daar een mogelijke afbeelding, maar we kunnen deze pas zien als deze is verwerkt. De onbewerkte gegevens moeten worden verwerkt om een ​​histogram te genereren. Ik houd mijn camera's ingesteld op de meest neutrale verwerkingsparameters in de camera die beschikbaar zijn om een ​​nauwkeuriger histogram te krijgen. Het is nog steeds niet hetzelfde als het histogram dat ik in Adobe Camera Raw zie als ik de bestanden daar open. De standaard standaard verwerking in de camera, naast andere "Picture Styles" of hoe uw merk ze ook noemt, is vaak een hoger contrast en een hogere verzadiging. Beide kunnen ertoe leiden dat een histogram van een in-camera jpeg het histogram weergeeft dat van de kant met hoogtepunten valt (rechterkant), wanneer dat niet het geval is met de feitelijke onbewerkte gegevens, en het potentiële beeld indien verwerkt met andere software of technieken . Alleen oefening en ervaring zullen u leren hoe u het histogram voor uw verwerkingstechnieken moet interpreteren en hoeveel van de blinkies u kunt negeren.

Ik hou echt van de praktische en historische aspecten van je post. Ik vind het vooral leuk en ben het eens met het punt dat je bij het fotograferen van RAW moet begrijpen hoe dicht je echte beeld zal zijn bij het voorbeeldhistogram van de camera, dat wat tijd kost en kan variëren afhankelijk van de scène.
#3
+12
Bossykena
2010-07-16 23:52:52 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Om toe te voegen aan het uitstekende antwoord van Jrista: een histogram is door God gestuurd in heldere situaties waarin je LCD erg moeilijk te lezen is (bijvoorbeeld: 's middags in een sneeuwveld bijvoorbeeld).

Het is ook erg handig in de tegenovergestelde toestand: als je lange tijd hebt gefotografeerd bij weinig licht, dan zijn je ogen gewend aan weinig licht en gaan ze in de hipergevoelige modus. De foto's op het LCD-scherm zullen te helder lijken voor het gevoelige oog, maar het histogram zal u dichter bij de werkelijke waarheid vertellen of uw belichting correct is. Het bespaart u ook als iemand met de helderheidsinstelling van uw LCD-scherm speelt.
#4
+12
Rabbi David
2010-08-03 20:34:32 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Ik ben geen technische fotograaf en heb tot deze zomer nooit veel gebruik gemaakt van de histogrammen die ik de afgelopen 5 of 6 jaar heb gezien. Ik ging deze zomer met familie naar Israël, en aangezien het doel van de groep was om veel sites te zien, niet om op verschillende plaatsen te zijn met ideale fotografische verlichting, nam ik veel foto's in de middagzon. Om de zaken nog moeilijker te maken, bestaan ​​veel van de historische locaties in Israël uit ruïnes die zijn gebouwd van lichtgekleurde steen. Lichtgekleurde steen, middagzon: je krijgt de foto (of niet, al naargelang het geval).

Het kostte veel nabewerking om de foto's eruit te laten zien als alles wat ik aan iemand wilde laten zien, en terwijl ik speelde met de verschillende contrast- en lichtinstellingen in Picassa, merkte ik dat tegen de tijd Ik kreeg de foto waar ik hem wilde hebben, ik had bepaalde wijzigingen aangebracht in het histogram: ik had hem uitgespreid van een bundel naar rechts om die curve over het volledige bereik te spreiden, en toen zag het landschap er redelijk goed uit. Als alternatief, toen ik mensen fotografeerde in de context van de witte rotsen, was de manier om die foto's eruit te krijgen, de hobbel aan de linkerkant te nemen en die over het hele gebied te spreiden (de achtergrond overbelicht, maar goed contrast op de gezichten). In de loop van het verwerken van ongeveer 1000 foto's, begon ik het histogram te begrijpen en te begrijpen hoe ik het als hulpmiddel kon gebruiken, zelfs in minder extreme situaties.

Ik weet dat ik niet zo technisch bekwaam ben als velen van jullie , maar dit is hoe ik als amateur het histogram onder de knie kreeg.

+1 Voor experimenten en verkenning. Ondanks de technische aspecten die een histogram aansturen, is er een fundamenteel instinctief gevoel dat een fotograaf zou moeten hebben bij het bekijken van zijn histogram. Begrijpen wat uw doelen zijn en hoe het histogram die doelen weerspiegelt, is iets dat u gewoon moet leren door te experimenteren en te verkennen.
#5
+6
Josh Goldshlag
2010-07-16 21:24:39 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Het belangrijkste waarvoor ik het gebruik, is in een oogopslag zien of er voldoende licht is. Als het histogram helemaal aan de linkerkant staat, is het te donker en moet je in het beste geval wat aanpassingen doen om een ​​bruikbare foto te krijgen. Als het allemaal goed is, zal het waarschijnlijk vervaagd zijn.

Merk op dat je van beide enigszins kunt herstellen tijdens de nabewerking, maar je zult vrijwel zeker wat detail verloren zijn.

#6
+4
Guffa
2010-07-16 08:41:33 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Als je naar een foto kijkt, kan het moeilijk zijn om precies te zeggen hoe goed de schaduwen en hooglichten het bereik vullen, vooral als je naar de foto kijkt op het scherm van de camera. Het histogram geeft u een exacte maat voor hoe de afbeelding wordt belicht.

#7
+3
Please Read My Profile
2018-06-08 22:42:16 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Een histogram is handig op twee algemene gebieden:

  • Bij het maken van een foto kan men het gebruiken om de belichting en het dynamisch bereik te beoordelen .
  • Bij het evalueren van een verwerkte foto kan men deze gebruiken om te helpen bij het afleiden van informatie over gangbare nabewerkingstechnieken .

Ten eerste, snelle achtergrondinformatie: a histogram is een speciaal soort staafdiagram waarin, voor een set gegevens, vergelijkbare waarden op één hoop worden gegooid in "bakken". Elke bak krijgt een kolom in de grafiek en de hoogte van die grafiek geeft het aantal verschillende monsters in die bak weer. Buiten fotografie wordt het vaak gebruikt om het voorkomen van iets in een grafiek weer te geven op basis van de leeftijdscategorie van de mensen waarmee iets gebeurt.

Een "beeldhistogram" zou waarschijnlijk een tonaal histogram em moeten worden genoemd. >, of een beeldtoonhistogram , vanwege alle mogelijke manieren om aspecten van een foto te groeperen, dat bedoelen we over het algemeen met deze term: een histogram waarbij de bakken verschillende helderheidsniveaus vertegenwoordigen. Handig is dat het digitaliseren van de analoge wereld naar een JPEG 8-bits afbeelding is "binning" - het oneindige, continue bereik van donker naar licht wordt opgesplitst in 256 digitale waarden. Gewoonlijk laten beeldhistogrammen dat zien.

Bij het maken van foto's

Dit blijkt een erg handige snelle manier te zijn om de belichting te beoordelen - als het histogram veel waarden heeft aan de linkerkant (onder), bent u waarschijnlijk onderbelicht (tot het punt dat u de gegevens die niet op de kaart zouden staan ​​niet opslaat) en als de waarden tegen de rechterkant staan, bent u waarschijnlijk overbelicht (en hetzelfde gaat over niet het opnemen van alle informatie - we noemen dit geval "uitgeblazen").

Het is ook handig voor het beoordelen van contrast, dat wil zeggen, het totale bereik van donkere tot heldere kleuren, niet te verwarren met microcontrast. Als het histogram zich uitstrekt van de ene rand naar de andere, heb je hoog contrast (en heb je waarschijnlijk een scène met een hoog dynamisch bereik ). Als het histogram is geclusterd en geen van beide kanten bereikt, heb je een laag contrast (en heb je het volledige dynamische bereik van de scène vastgelegd).

Bij het evalueren van bestaande afbeeldingen

Een beeldtoonhistogram is ook super handig bij reverse-engineering naverwerking. Bekijk deze voorbeelden van deze vraag en deze vraag:

first example

second example

In beide gevallen kunnen we zien dat er niet veel in de extreme zwarttinten zit, maar in het eerste geval lijkt het erop dat de afbeelding opzettelijk helder is belicht (of verwerkt in een manier die dat nabootst), terwijl in de tweede het duidelijk is dat het zwartpunt (het donkerste zwart in de afbeelding) opzettelijk is verhoogd (gebruikelijk bij de 'retrofoto-look') en dat de donkere tinten zijn weggedrukt, zodat er een veel zeer donkere tinten (wat een contrastrijk uiterlijk geeft in tijdschriftdruk).

Voor meer informatie over (toon) histogrammen van afbeeldingen en hun relatie met het uiterlijk van afbeeldingen, zie: Hoe heeft de vorm van een histogram invloed op de esthetiek van een foto?.

Over kleur

Er is een variant hiervan die ook in de fotografie veel voorkomt: het RGB-histogram. Dit doet hetzelfde, maar geeft elk kanaal afzonderlijk weer - hetzij als drie afzonderlijke grafieken naast elkaar, of overlappend in een nogal verwarrende en moeilijk te lezen grafiek:

this is from the umbrella example

Omdat deze kanalen een artefact zijn van de manier waarop digitale afbeeldingen worden opgenomen en opgeslagen en niet bijzonder goed gerelateerd zijn aan de menselijke perceptie van kleur, is dit handig als technisch hulpmiddel om ervoor te zorgen dat je een specifiek kanaal niet uitblaast. (Zie dit geweldige voorbeeld: foto's van een donkerviolette bloem zien er lichtblauw uit. Is dit een probleem met de lens of een techniek?). Het is niet erg handig om na te denken over de werkelijke kleuren in een compositie, en om die reden, hoewel je dit soms een 'kleurenhistogram' noemt, denk ik dat het beter is om dat te reserveren voor histogrammen waarin bin kleur is een andere manier . Zie Hoe interpreteer ik individuele kleuren in het RGB-histogram? voor een bespreking daarvan, inclusief een tint -histogram, waarin kleuren worden gesorteerd op basis van die dimensie in plaats van waarde . Voor de voorbeeldafbeeldingen hierboven zien die er als volgt uit:

hue histogram for umbrella

hue histogram for model with head cut off

Dit is helemaal niet handig voor belichting, maar kan nuttig zijn bij het nadenken over kleur en compositie. Zie Zijn kleuren en tinten goed in dit zeegezicht? voor een deel daarvan in de praktijk, samen met enkele andere manieren om toon en kleur in een foto te visualiseren.



Deze Q&A is automatisch vertaald vanuit de Engelse taal.De originele inhoud is beschikbaar op stackexchange, waarvoor we bedanken voor de cc by-sa 2.0-licentie waaronder het wordt gedistribueerd.
Loading...