ULOGA HISTOGRMA KOD SNIMANJA I OBRADE FOTOGRAFIJE

Transcription

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,

2 1. UVOD Primjena histograma Vrste histograma Čitanje histograma Interpretacija histograma ) OSVJETLJENJE ) KONTRAST ) PODREZIVANJE ) Korekcija fotografija pomoću histograma ) ZAKLJUČAK ) LITERATURA

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. 3

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 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 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 4

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. 5

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). 6

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, 7

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 8

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 9

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. 10

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 11

12 Slika f. Na slici g. prikazana je raspodjela sjena, te tamnih i svijetlih tonova. 12

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. 13

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. 14

15 Postoji i opcija Auto- korekcije histograma, ali u većini slučajeva ne obavi dobro posao. U našem slučaju to je izgledalo ovako. Slika j. 15

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. 16

17 6) LITERATURA