Nezařazené

Co a jak s histogramem (1)

Není užitečnější nástroj informace o kvalitě snímku než histogram – je obsažen jako funkce v každém lepším kompaktu a bezvýhradně v každé digi zrcadlovce, a samozřejmě v každém jen trochu použitelném editoru. Dá se z něho posuzovat kvalita snímku? Dá, záleží na tom, jak k tomu přistupujeme.

Samo slovo “histogram” pochází z řečtiny: histos znamená, že je něco umístěno svisle, například stěžeň na lodi, a gramma znamená záznam. Histogram je tedy záznam pomocí svislých čar. V digitální fotografii takovým histogramem zobrazujeme rozložení jasů v obrázku. Na vodorovné ose (ose x) je znázorněno 256 odstínů, od černého zcela vlevo (pozice 0) až po bílou (pozice 255) zcela vpravo – hovoříme o jasovém histogramu. Tohle je celkem jasné, asi každému, kdo se digitální fotografií trochu hlouběji zabývá.

Mýtus o ideálním histogramu
Není pravda, že histogram musí mít takový či onaký tvar. Podle této fámy by měl histogram mít zhruba takovýto tvar, asi jako hora Říp:

Tenhle histogram by mohl sloužit jako test, jestli je falešný nebo opravdový – samozřejmě je falešný a zjistit by se to dalo podle těch údajů dole. Pro naše praktické účely nemá smysl je rozebírat.

Co je na něm ideálního? Končí těsně před úrovní 0 a úrovní 255, to je nepochybně správné. Nemá tedy žádné přepaly ani slité stíny, v anglické terminologii se tomuto jevu říká cliping. Zkrátka, kresba je v celé jeho ploše.
Co dalšího je tam ideálního? Tvrdím, že nic, a že to, že vypadá jak hora Řím, nijak nevypovídá ani o estetické, ani o technické kvalitě obrazu (který navíc neexistuje). Můžete mi věřit a nemusíte a smysl tohoto článku je v tom, že vás o tom přesvědčím. Podívejme se proto na reálný histogram tohoto typu, tedy “jako hora Říp”:

Liší se od toho prvního v tom, že je jaksi užší, není tak bohatý, rozcapený jako ten první. Je tedy horší?

Ne. Závisí na tom, co je na fotce, a zde tu výchozí fotka máte – samozřejmě histogram je odvozen od jejího originálu, ne od téhle zmenšené fotky:

Jsou na ní tóny blízké střední hodnotě – jen hnědé krávy a zelená tráva. Proto se histogram odvíjí kolem střední hodnoty. Na černé a bílé straně nic neukazuje, protože na fotce nic černého (ani hodně tmavého), ani bílého (a hodně světlého) prostě není. Ano, tvar histogramu zásadně závisí na tom, co je na něm vyfoceného. Takto homogenní tvar svědčí jenom o dvou skutečnostech – dovolte, abych se opakoval, protože je to důležité k pochopení té věci, jednak že na snímku není ani nic černého nebo hodně tmavého ani nic hodně světlého natož bílého, jednak o tom, že tónově jsou si všechny hodnoty velmi blízké. Jak ale bude vypadat histogram fotky s velmi rozdílnými tóny? Například takto:

Je to histogram této fotografie (po zmenšení bude vypadat trošku jinak, abyste mě nechytali za slovo – je to ilustrace, původní fotka byla patnáctimegová).

Když se na histogram podíváme, vidíme, že křivka ani vlevo, ani vpravo nesplývá s okrajem, není zde žádný cliping, tedy žádné přepaly ani slité stíny, všude je kresba. Histogram vypadá jako dvouhrbý velbloud, protože taková je předloha. Histogram pouze vypovídá, kolik jakých tónů na obrázku je – na našem případě v jasové oblasti: tento histogram nebere v úvahu barvy a posuzuje fotku, jako by byla v odstínech šedi, tedy lidově černobílá. Když tedy vezmu histogram dobře exponovaného “normálního” snímku, může vypadat takto:

Odpovídá této fotce (opět jde o informaci, je to zmenšená fotka):

Histogram tedy čteme tak, že ani vlevo (blízko černé), ani vpravo (blízko bílé) není žádné riziko. Třebaže histogram vypadá velmi kostrbatě, není na něm nic škodlivého, nic, co by nám mělo dělat starosti.

Nicméně prakticky na všech těchto případech je histogram více méně roztažen v celém svém rozsahu. I ta “kravská fotka” začíná a končí blízko tmavé / světlé oblasti. V příštím pokračování uvidíme, že tomu tak nemusí být vždycky. Ale o tom opravdu příště, ve středu.

Není užitečnější nástroj informace o kvalitě snímku než histogram – je obsažen jako funkce v každém lepším kompaktu a bezvýhradně v každé digi zrcadlovce, a samozřejmě v každém jen trochu použitelném editoru. Dá se z něho posuzovat kvalita snímku? Dá, záleží na tom, jak k tomu přistupujeme.

Samo slovo “histogram” pochází z řečtiny: histos znamená, že je něco umístěno svisle, například stěžeň na lodi, a gramma znamená záznam. Histogram je tedy záznam pomocí svislých čar. V digitální fotografii takovým histogramem zobrazujeme rozložení jasů v obrázku. Na vodorovné ose (ose x) je znázorněno 256 odstínů, od černého zcela vlevo (pozice 0) až po bílou (pozice 255) zcela vpravo – hovoříme o jasovém histogramu. Tohle je celkem jasné, asi každému, kdo se digitální fotografií trochu hlouběji zabývá.

Mýtus o ideálním histogramu
Není pravda, že histogram musí mít takový či onaký tvar. Podle této fámy by měl histogram mít zhruba takovýto tvar, asi jako hora Říp:

Tenhle histogram by mohl sloužit jako test, jestli je falešný nebo opravdový – samozřejmě je falešný a zjistit by se to dalo podle těch údajů dole. Pro naše praktické účely nemá smysl je rozebírat.

Co je na něm ideálního? Končí těsně před úrovní 0 a úrovní 255, to je nepochybně správné. Nemá tedy žádné přepaly ani slité stíny, v anglické terminologii se tomuto jevu říká cliping. Zkrátka, kresba je v celé jeho ploše.
Co dalšího je tam ideálního? Tvrdím, že nic, a že to, že vypadá jak hora Řím, nijak nevypovídá ani o estetické, ani o technické kvalitě obrazu (který navíc neexistuje). Můžete mi věřit a nemusíte a smysl tohoto článku je v tom, že vás o tom přesvědčím. Podívejme se proto na reálný histogram tohoto typu, tedy “jako hora Říp”:

Liší se od toho prvního v tom, že je jaksi užší, není tak bohatý, rozcapený jako ten první. Je tedy horší?

Ne. Závisí na tom, co je na fotce, a zde tu výchozí fotka máte – samozřejmě histogram je odvozen od jejího originálu, ne od téhle zmenšené fotky:

Jsou na ní tóny blízké střední hodnotě – jen hnědé krávy a zelená tráva. Proto se histogram odvíjí kolem střední hodnoty. Na černé a bílé straně nic neukazuje, protože na fotce nic černého (ani hodně tmavého), ani bílého (a hodně světlého) prostě není. Ano, tvar histogramu zásadně závisí na tom, co je na něm vyfoceného. Takto homogenní tvar svědčí jenom o dvou skutečnostech – dovolte, abych se opakoval, protože je to důležité k pochopení té věci, jednak že na snímku není ani nic černého nebo hodně tmavého ani nic hodně světlého natož bílého, jednak o tom, že tónově jsou si všechny hodnoty velmi blízké. Jak ale bude vypadat histogram fotky s velmi rozdílnými tóny? Například takto:

Je to histogram této fotografie (po zmenšení bude vypadat trošku jinak, abyste mě nechytali za slovo – je to ilustrace, původní fotka byla patnáctimegová).

Když se na histogram podíváme, vidíme, že křivka ani vlevo, ani vpravo nesplývá s okrajem, není zde žádný cliping, tedy žádné přepaly ani slité stíny, všude je kresba. Histogram vypadá jako dvouhrbý velbloud, protože taková je předloha. Histogram pouze vypovídá, kolik jakých tónů na obrázku je – na našem případě v jasové oblasti: tento histogram nebere v úvahu barvy a posuzuje fotku, jako by byla v odstínech šedi, tedy lidově černobílá. Když tedy vezmu histogram dobře exponovaného “normálního” snímku, může vypadat takto:

Odpovídá této fotce (opět jde o informaci, je to zmenšená fotka):

Histogram tedy čteme tak, že ani vlevo (blízko černé), ani vpravo (blízko bílé) není žádné riziko. Třebaže histogram vypadá velmi kostrbatě, není na něm nic škodlivého, nic, co by nám mělo dělat starosti.

Nicméně prakticky na všech těchto případech je histogram více méně roztažen v celém svém rozsahu. I ta “kravská fotka” začíná a končí blízko tmavé / světlé oblasti. V příštím pokračování uvidíme, že tomu tak nemusí být vždycky. Ale o tom opravdu příště, ve středu.

Inzerce

Techniku a služby nejlépe nakoupíte ve: