Гистограмма изображения: Гистограммы цифровых камер: яркость и цвет — Главная

Содержание

Гистограмма изображения—ArcGIS Pro | Документация

Гистограмма изображения визуально суммирует распределение непрерывной числовой переменной через измерение частоты, при которой определенные значения появляются в изображении. Ось x в гистограмме изображения представляет собой числовую линию, которая показывает диапазон значений пикселов изображения, который был разбит на несколько диапазонов или групп. Для каждой группы показывается столбец, толщина этого столбца представляет плотность числового диапазона в группе, а высота столбца представляет число пикселов, попавших в этот диапазон. Понимание распределения данных – это важный момент в процессе их изучения.

Переменная

Для гистограммы изображения нужна одна непрерывная Числовая переменная по оси x, состоящая из значений пикселов выбранного канала изображения.

Преобразование

Некоторые аналитические методы интерполяции требуют нормального распределения данных. Если данные сдвинуты (распределение несимметрично), то может понадобиться преобразовать данные к нормальному распределению.

Гистограммы позволяют вам оценить эффект логарифмического преобразования и преобразования по методу квадратного корня на распределение данных. Для информации вы можете добавить график нормального распределения поверх вашей гистограммы, щелкнув отметку Показать нормальное распределение на панели Свойства диаграммы.

Логарифмическое преобразование

Логарифмическое преобразование часто используется, когда данные смещены в положительном направлении и присутствует мало очень больших значений. Если эти большие значения расположены в наборе данных, логарифмическое преобразование поможет сделать дисперсию более постоянной и привести данные к нормальному распределению.

Например, распределение со смещением в положительную сторону на диаграмме слева трансформировано в нормальное распределение с использованием логарифмического преобразования на диаграмме справа:

Логарифмическое преобразование можно применять только к значениям больше нуля.

Преобразование по методу квадратного корня

Преобразование по методу квадратного корня похоже на логарифмическое тем, что уменьшает правое смещение набора данных. . В отличие от логарифмических преобразований, преобразования по методу квадратного корня могут применяться к нулевым значениям.

Преобразование преобразование по методу квадратного корня можно применять только к значениям больше или равно нулю.

Количество бинов

Количество диапазонов по умолчанию соответствует квадратному корню из общего количества записей в наборе данных. Его можно выровнять, изменив значение Числа бинов на вкладке Данные на панели Диаграма. Изменение количества столбцов позволяют увидеть более или менее детальную структуру ваших данных.

Статистика

Некоторые основные статистические параметры также отображаются на гистограмме. Среднее и медиана отображаются каждое одной линией, по одному стандартному отклонению от среднего (выше и ниже) отображается двумя линиями. Вы можете щелкнуть эти элементы в таблице статистики или легенде диаграммы для включения или выключения их.

Таблица Статистика отображается на вкладке Данные на панели Свойства диаграммы и содержит следующую статистику для выбранных числовых полей:

Среднее
Медиана
Среднеквадратическое отклонение
Количество
Мин
Макс
Сумма
Значения NULL
Асимметрия
Эксцесс

Если на слое источнике диаграммы имеется выбранный набор, в таблице статистики будет отображаться один столбец со статистикой по всему набору данных, а другой — только со статистикой выбранного набора.

Если слой источник диаграммы является набором тематических или категорийных данных, а не с полями Переменная Число Value, число ячеек для Суммы вычисляться не будет. Используется по умолчанию. Если вы хотите, чтобы в диаграмме присутствовали вычисления Суммы для числа ячеек, щелкните Переменная и включите опцию Настроить число ячеек.

В таблице статистики имеются элементы управления для включения и выключения на гистограмме линий среднего, медианы и стандартного отклонения, а также для изменения их цвета.

Щелкните правой кнопкой мыши в таблице статистики и выберите Копировать таблицу, Копировать строку или Копировать значение, чтобы скопировать и вставить статистику из Свойств диаграммы в другие окна или приложения.

Оси

Границы по оси Y

Границы по оси Y устанавливаются в соответствии с диапазоном данных по оси Y. Эти значения можно настроить, введя нужные граничные значения по оси. Настройки границ оси можно использовать для сохранения масштаба согласованности диаграммы для сравнения. Щелчок на кнопке сброса вернет граничные значения оси к настройкам по умолчанию.

Числовой формат

Вы можете отформатировать способ отображения числовых значений оси, указав категорию форматирования или задав пользовательский формат. Например, $#,### можно использовать как строку пользовательского формата для отображения денежных значений.

Направляющие

Направляющие или диапазоны могут быть добавлены на диаграммы для ориентировки или как способ выделить важнейшие значения. Чтобы добавить направляющую, перейдите на вкладку Направляющие на панели Свойства диаграммы и нажмите Добавить направляющую. Чтобы нарисовать линию, введите значение, где вы хотите ее добавить. Чтобы задать диапазон, укажите начальное и конечное значения. Дополнительно можно добавить к направляющей текст, указав значение Надпись.

Оформление

Заголовки и описание

Диаграммам и осям присваиваются названия по умолчанию на основе имен переменных и типа диаграммы. Эти значения можно редактировать на вкладке Общие панели Свойства диаграммы. Также для диаграммы можно ввести Описание, которое представляет из себя текстовый блок, появляющийся в нижней части окна диаграммы.

Визуальное форматирование

В активном окне диаграммы становится доступной контекстная лента Формат диаграммы, которая позволяет выполнить визуальное форматирование диаграммы. К параметрам форматирования диаграмм относятся следующие:

Изменение размера, цвета и стиля шрифта, используемого для заголовков осей, надписей осей, текста описания и текста легенды
Изменение цвета, ширины и типа линий сетки и осей
Изменение цвета фона диаграммы

Более подробную информацию о том, как изменить внешний вид вашего графика гистограммы, см. в разделе Изменение внешнего вида диаграммы.

Связанные разделы

Отзыв по этому разделу?

Чтение гистограммы на примере цветной фотографии

Здесь мы снова видим пример изображения с хорошей экспозицией. Левая сторона гистограммы начинается с чистого черного, а правая часть заканчивается на чисто белом, из этого следует, что наш тоновый диапазон изображения полностью распространяется от одного края до другого, причём пикселей крайних цветов в изображении относительно немного:

Гистограмма начинается с чисто черного цвета на левом крае и заканчивается на белом справа, это говорит о хорошем экспонировании фотографии.

При чтении гистограммы слева направо (от самого темного к самому светлому), мы видим, что она быстро поднимается над теневыми тонами. Но, в отличии от предыдущего изображения, где гистограмма проседала в полутонах, на этот раз график остается относительно постоянным до тех пор, когда он принимает неожиданный, резкий подъём вверх, а затем резко снижается к чисто белому:

Гистограмма для второго изображения показывает больше деталей в полутонах, чем предыдущее изображение.

О чём это нам говорит? О том, что наше изображение имеет много деталей во всех трех тоновых областях (тени, полутона и яркие тона), но, тем не менее, мы имеем больше деталей в более светлых тонах, чем где-либо еще. Опять же, мы можем увидеть это, если смотреть на изображение: рубашка мужчины и платье женщины являются белыми (или близко к тому) и составляют большую часть фотографии, так что объясняет, почему гистограмма находится в самой высокой в области светов:

Большая часть изображения — светлые тона.

Использование гистограммы для выявления проблем

До сих пор мы рассматривали гистограммы качественно снятых фотографий с правильной экспозицией (к примеру, второе фото снято по методу «экспонирование вправо»). Но конечно, встречаются фотографии и с худшим качеством, и гистограмма как раз таки нужна для выявления проблем. Например, данная гистограмма показывает высокий шип у правого края графика:

Изображение гистограммы для примера. Высокий пик в правой части гистограммы указывает на переэкспонированное фото.

Это, как правило, признак того, что изображение переэкспонировано. Высокий пик, прижатый к правому краю, означает, что мы имеем много пикселей в изображении, которые являются чисто белыми, а это в свою очередь означает, что, скорее всего, на фотографии не хватает деталей в светах.

Для того, чтобы показать на примере, возьмём вырезанный фрагмент — рубашку мужчины. Изображение справа переэкспонировано, в нём почти все светлые детали стали чисто белыми. Слева — нормальное изображение. Обратите внимание на то, как много деталей в рубашке на изображении справа теряется:

Гистограмма правой картинки показывает высокий пик на правом крае. Это приводит к потере деталей в самых светлых областях изображения.

Возьмем противоположный пример:

На картинке слева потеряны тёмные области.

Правое фото нормальное, а левое — недоэкспонировано. Большая часть деталей в волосах мужчины потеряна. Следовательно, гистограмма покажет высокий пик с левого края.
Как правило, это означает, что изображение будет недодержано с большим количеством пикселей, которые обрезаны до чистого черного, а это значит, что мы потеряли детали в тёмных областях.

Гистограмма показывает высокий пик на левом крае.

Если вы заметили эти проблемы отсечения при просмотре гистограммы на ЖК-экране камеры сразу после создания снимка, вы, скорее всего, настроите заново параметры экспозиции и сделаете новый снимок. Возможно, эту проблему можно исправить и в Photoshop или Camera Raw, но это тема другого урока, здесь же мы рассматриваем гистограмму.

Сколько всего уровней яркости имеется на гистограмме?

На данный момент мы выяснили, что гистограмма отображает диапазон тонов в изображении от чистого черного до чистого белого. Но сколько градаций тонов имеется в гистограмме? Есть ли определенное количество уровней яркости, которые отображает гистограмма? Да, есть, гистограмма отображает точно 256 уровней яркости, каждый из этих 256-ти уровней отображён в виде вертикальной черной полосы, хотя, в зависимости от тонального диапазона вашего изображения, некоторые уровни яркости могут попросту отсутствовать.

В общем, гистограмма состоит из 256 шипов, каждый из которых является тонкой вертикальной полоской, в свою очередь каждая из которых является уровнем яркости.

Гистограмма отображает одну вертикальную полосу для каждого из 256 уровней яркости от черного до белого.

Но почему именно 256? Для этого имеется несколько причин. Во-первых, большинству из нас хватит примерно около двухсот уровней яркости, чтобы увидеть непрерывный плавный переход от черного цвета к белому. Т.е. изображению, в котором чёрный цвет плавно перетекает в белый без каких-то видимых порогов и переходов между цветами, требуется всего 200 изменений от одного тона к другому. Да, вот такие, оказывается, на самом деле нетребовательные наши глаза.

Если же мы уменьшим это количество переходов между цветами, на фото появится эффект постеризации (эдакая полосатость), где перескакивание от одного тона к другому стало очевидным. На примере ниже я показал пример такого изображения вместе с его гистограммой:

Этого изображение имеет всего 32 уровня яркости и 64 цвета.

Так что объясняет, почему количество тонов должно быть по меньшей мере 200. Но почему именно 256? Почему не 257 или 300, или 500?

А это уже получаемся из-за алгоритмов работы компьютера. Нам необходимо, чтобы изображения содержало не менее двухсот уровней яркости, но компьютеры обрабатывают и хранят изображения в виде битов и байтов. Напомню, что стандартное JPEG-изображение является типичным 8-битным файлом. А 8-битный файл изображения содержит ровно 256 возможных уровней яркости, что дает нам 200 необходимых уровней яркости плюс ещё 56, которые можно потерять при редактировании фото (частенько при редактировании некоторые уровни яркости выбиваются).

Если вам это не совсем понятно, не волнуйтесь. Вы можете использовать все преимущества гистограммы, не зная тонкости бит в изображении. Все, что нам действительно нужно знать — это то, что гистограмма отображает диапазон из 256 возможных уровней яркости от черного до белого. Мы можем увидеть это, если посмотрим на цифры под графиком справа и слева в диалоговом окне «Уровней» (Levels):

Цифры под гистограммой представляют собой черный (0) и белый (255), Между ними находятся ещё 254 уровня.

С левой стороны, мы видим число 0, которое представляет чистый черный цвет. Справа мы видим число 255, которое представляет чистый белый. Почему числа идут от 0 до 255, а не 1 до 256? Опять же, это происходит из-за особенностей работы компьютера. Как правило, люди начинают отсчет с цифры 1, но компьютеры начинают отсчет с нуля.

В следующем уроке я расскажу о гистограмме изображений в высоком и низком ключе.

Как читать RGB-гистограмму? — Любить фотографию

Сегодня мы поговорим о том, что такое RGB-гистограмма, и почему она лучше подходит для анализа экспозиции, чем обычная, одноканальная гистограмма. Об одноканальных гистограммах и технике чтения гистограмм в целом рассказано в предыдущей статье.

RGB-гистограмма – это три отдельных гистограммы одной фотографии, для каналов Red (Красный), Green (Зеленый) и Blue (синий). C ее помощью можно мгновенно определить правильность экспозиции.
Общая гистограмма, встроенная в большинство камер, может ввести фотографа в заблуждение и не подходит для анализа цветной фотографии. При сильной потере информации в цветных областях, что недопустимо, по общей гистограмме экспозиция может читаться, как правильная.

Зачем нужна RGB-гистограмма?


Пересвет при анализе общей гистограммы Nikon. Света «зажарены», как пицца.	Установка правильной экспозиции по RGB-гистограмме. Света приняли обычный цвет дерева.

Для построения общей гистограммы Nikon взят в расчет только зеленый канал. Зеленый канал показывает лишь незначительные пересветы. Тем не менее, отчетливо виден пересвет в красном канале, который недоступен для анализа в старых Nikon и других цифровых камерах.	У этого снимка все каналы правильно проэкспонированы (В реальности дерево, конечно, не такое красное. Есть небольшая проблема с балансом белого).

Долгие годы у камер Nikon была одна неприятная особенность. Все старые зеркалки фирмы, а именно, D1X, D50, D100, D70s и т.д., показывали гистограмму только по зеленому каналу. Красный и синий каналы вообще не учитывались. Вы можете сами проверить этот факт: загрузите любую фотографию в Photoshop и сравните общую гистограмму с зеленым каналом. Они совпадают.

Анализ только по зеленому каналу неинформативен: другие цвета могут быть переэкспонированы, и по общей гистограмме этого не видно. А если вы не обратите внимания на кадр после съемки, а посмотрите только на гистограмму, снимок будет потерян.

В новых Nikon, как D300 и D3X, есть RGB-гистограммы. RGB-гистограмма есть даже у карманных камер Casio.
У большинства цифровых камер есть только общая гистограмма, поэтому я ее игнорирую и смотрю на дисплей. Что касается пересветов, которые мерцают на экранчике камеры – большинство камер анализируют пересвет только по одному каналу. Снимок может быть сильно переэкспонирован, а пересветы мерцать не будут!

Баланс белого по RGB-гистограмме

Чтобы определить баланс белого, нужна не общая гистограмма, а полноценная RGB.

Если выступ на гистограмме возникает в одном месте на всех трех каналах, значит баланс белого в норме. А если, например, красный канал (Red) сильно сдвинут вправо, значит, в светах слишком много красного цвета. Но бывают и исключения – на фотографиях неба синий канал также будет сдвинут вправо, но это нормально, потому что небо – голубое.

Автор статьи: Ken Rockwell (kenrockwell.com)

Гистограмма изображения — это… Что такое Гистограмма изображения?

Гистограмма изображения

Гистограмма изображения (иногда: график уровней или просто уровни) — гистограмма уровней яркости изображения (суммарная, или разделённая по цветовым каналам).

Гистограмма изображения позволяет оценить количество и разнообразие оттенков изображения, а так же общий уровень яркости изображения. Например, недоэкспонированное изображение будет иметь пик в области малых цветов и иметь спад (или полное отсутствие уровней) в области ярких цветов, переэкспонированное — наоборот. Изображение с недостаточным динамическим диапазоном будет иметь узкий всплеск яркостей. Считается, что идеальной формой гистограммы изображения является пологая гауссиана, в которой мало совсем тёмных и совсем ярких цветов, а по мере приближения к средним цветам, их количество увеличивается.

Редактирование уровней

Многие фоторедакторы (напр. Adobe Photoshop) и программы проявки

Сопоставлением пяти параметров: начального и конечного диапазона начального и итоговых изображений и показателем гамма-кривой (в Photoshop — панель Levels).
Заданием кривой функции соответствия точек начальной и конечной гистограмм изображения (функция задаётся чаще всего с помощью точек, через которых производится аппроксимация функции, обычно сплайнами). (в Photoshop — панель Curves)
Заданием набора предустановок, осуществляющих ту или иную коррекцию.
В автоматическом режиме (программа пытается добиться максимума по одному из параметров, например, по максимизации площади кривой)

Использование в фототехнике

Часть фотоаппаратов позволяет просматривать гистограмму изображения для отснятых снимков (а некоторые модели с контрастной фокусировкой — и во время фокусировки).

Wikimedia Foundation. 2010.

Гистогематический барьер
Гистория о российском матросе Василии Кариотском

Смотреть что такое «Гистограмма изображения» в других словарях:

Гистограмма (фотография) — У этого термина существуют и другие значения, см. Гистограмма. Изображение и гистограмма на дисплее камеры. Гистограмма (в фотографии … Википедия
Гистограмма (значения) — Гистограмма: Гистограмма способ графического представления табличных данных. Гистограмма (статистика) это функция, приближающая плотность вероятности некоторого распределения, построенная на основе выборки из него. Гистограмма (фотография) это… … Википедия
ГИСТОГРАММА — (от греч. histos здесь столб и …грамма) (столбчатая диаграмма), один из видов графического изображения статистических распределений какой либо величины по количественному признаку. Гистограмма представляет собой совокупность смежных… … Большой Энциклопедический словарь
ГИСТОГРАММА — (от греч. histo столб и gramma черта, буква) англ. histogram; нем. Histograma. Столбчатая диаграмма, вид графического изображения количественного распределения по к. л. признаку; обычно представляет собой совокупность смежных прямоугольников,… … Энциклопедия социологии
гистограмма — ы; ж. [от греч. histos ткань и gramma запись, письменный знак]. Спец. Графическое изображение статистических распределений какой л. величины по количественному признаку. * * * гистограмма (от греч. histós, здесь столб и …грамма) (столбчатая… … Энциклопедический словарь
Гистограмма направленных градиентов — (англ. Histogram of Oriented Gradients, HOG) – дескрипторы особых точек, которые используются в компьютерном зрении и обработке изображений с целью распознавания … Википедия
Гистограмма — (от греч. histos, здесь столб и …грамма) столбчатая диаграмма, один из видов графического изображения статистического распределении каких либо величин по количественному признаку. Г. представляет собой совокупность смежных… … Большая советская энциклопедия
ГИСТОГРАММА — – 1) график, имеющий вид прямоугольников, основание которых (обычно по оси абсцисс) соответствует интервалу; в случае неравномерных интервалов и резких колебаний гистограмма предпочтительнее полигону частот; 2) столбиковая диаграмма, состоящая из … Современный образовательный процесс: основные понятия и термины
ГИСТОГРАММА — (от греч. histоs, здесь столб и …грамма) (столбчатая диаграмма), один из видов графич. изображения статистич. распределений к. л. величины по количеств. признаку. Г. представляет собой совокупность смежных прямоугольников, построенных на одной… … Естествознание. Энциклопедический словарь
ГИСТОГРАММА — (от греч. histo столб и gramma черта, буква) англ. histogram; нем. Histograma. Столбчатая диаграмма, вид графического изображения количественного распределения по к. л. признаку; обычно представляет собой совокупность смежных прямоугольников,… … Толковый словарь по социологии

Учимся читать и понимать гистограммы в Photoshop. Гистограмма изображения в Photoshop

В предыдущих статьях, мы обсуждали как интерпретировать графики гистограммы на вашей камере. Вы можете использовать этот удобный инструмент при съемке, чтобы регулировать засветы и тени, чтобы не отсечь нужную информацию. К сожалению, если проблема в камере, самое лучше, что вы можете сделать, это изменить настройки, чтобы улучшить последующие снимки.

Сегодня мы будем использовать те же самые принципы при постобработке в программе Lightroom 3. Здесь гистограмма не только индикатор текущего состояния снимка, но и инструмент, который вы можете использовать, чтобы улучшить снимок.

Примечание: Хотя мы будем использовать Lightroom в данном примере, техники и принципы, применимы в любом программном обеспечении.

Что такое Гистограмма?

Если вам не понятно о чем идет речь, запустите Lightroom, выберите фотографию и зайдите в модуль Develop. В верху справа вы должны увидеть цветной график, который кажется слишком сложным, чтобы быть полезным.

Хотя, гистограмма, на самом деле очень проста в использовании, на базовом уровне. Вы можете разобраться в основных концепциях за несколько минут, сможете их применять и у вас сразу измениться подход к анализу фотографии.

Зачем Нам Вообще Гистограмма?

Если вы новичок и мало знаете о гисторамме, то вы можете удивитсья, зачем вообще уделять ей внимание? В прошлом вы неплохо редактировали свои фотографии, и не обращали внимание на этот жуткий график — так зачем же он вам теперь?

Для меня ответ кроется в результатах печати клиентских снимков. Редактировать фотографию для экрана и для печати — это абсолютно разные вещи. Когда вы редактируете фото для сети, вам придется иметь дело с уймой различный калибровок монитора, цветовыми настройками и другими настройками качества.

То, что я замечаю постоянно, это то, что фотографии, которые изумительно смотрятся на моем Apple мониторе, часто будут слишком темноваты на ноутбуке Dell за 300$. Лучшее, что вы можете сделать в такой ситуации, это экспериментировать до тех пор, пока у вас не появится общее ощущение, как ваши фотографии будут смотреться на гипотетическом типичном мониторе со стандартными настройками (хотя понимание гистограммы может и с этим очень помочь).

В общем, только потому, что фотография хорошо смотрится на вашем экране, совсем не означает, что она будет так же хорошо смотреться после печати. Очевидно, что работа с вашим фотопринтером и калибровка монитора в соответствии с рекомендациями по их настройке являются важными шагами, но гистограмма также может быть бесценным инструментом для работы со светлыми частями, тенями, контрастностью и яркостью при подготовке к печати.

Что Это Означает?

Возможно сейчас вы смотрите на эту радугу-гистограмму и спрашиваете себя: «и что это значит»? Как я говорил выше, хотя это кажется сложным, вам на самом деле не придется многому учиться, чтобы эффективно использовать этот инструмент.

Чтобы понять о чем говорит нам гистограмма, давайте взглянем на модифицированную версию снимка ниже.

Тут я отметил некоторые важные части графика. На графике строятся данные для изображения в координатах ярости для пикселей. Левая часть графика отвечает за темные части изображения, а правая часть отвечает за светлые части.

На картинке выше, мы можем заметить, что почти все пиксели изображения, сосредоточены в правой части графика. Даже не глядя на фото, мы можем сразу сказать, что это слишком яркое изображение, но без пересвета.

Потерянные Детали

Очень важный элемент, на который стоит обратить внимание, работая с гистограммой в Lightroom, а так же с вашей камерой — это клиппинг (обрезка, потеря данных). Клиппинг появляется, когда теряются детали в результате пересвеченности снимка, или когда детали пропадают в тенях. Вы можете определить наличие клиппинга, взгянув на левую или правую части графика. Если данные прижимаются к краям графика, значит есть клиппинг.

На картинке выше, вы можете видеть четыре различных сценария. Верхняя гистограмма слева говорит, что мы не потеряли данных ни в тенях, ни в светлой части (хотя на этом снимке очень низкий контраст, что мы еще обсудим позже).

Верхняя гистограмма справа говорит нам, что есть клиппинг и в тенях и в светлой части, а следующие два графика, показывают разницу эти двух вариантов (ниже слева — засвеченный, ниже справа — провалы в тенях).

Если мы вернемся к нашему разговору о печати, мы можем поспорить, что две из трех гистограмм приведут о очень плохому качеству при печати, вне зависимости от того, что мы видим на экране. Однако, имейте в виду, что иногда клиппинг вполне допустим, и даже желателен. Фокус тут в том чтобы найти, где появляется клиппинг, и решить, допустима ли потеря данных в этом месте или нет.

Определение Клиппинга на Фотографии.

В большинстве случаев, вы увидите, что при работе с гистограммой, вы будете использовать незначительные регулировки для снимка. Однако, для целей этого урока мы должны действительно видеть какие эффекты имеют место, поэтому нам придется использовать некоторые экстремальные примеры. Рассмотрим снимок ниже:

Глядя на снимок, мы можем видеть, что у нас есть проблемы в тенях и гистограмма это подтверждает. Заметьте, что маленькая стрелочка на верху гистограммы подсвечена, что говорит о появлении клиппинга.

Если мы нажмем на стрелку для засвеченных частей, мы увидим, что пиксели, которые вышли за диапазон подсвечиваются на фотографии красным. Если мы наведем мышку на стрелку для теней, то потерянные пиксели будут обозначены синим. И наконец, если мы нажмем клавишу «j», мы увидим весь клиппинг сразу.

Как вы можете видеть, если лишь небольшая часть изображения, где есть засветы. Можно немного опустить это на тон вниз, но это не сравнимо с нашими завалами в тенях, которых действительно много.

Устранение Части Клиппинга для Изображения

Если вы поместите мышку над гистограммой, вы увидите, по мере того, как будет двигать мышкой, что подсвечиваются разные части графика. Это потому, что есть четыре элемента графика, за которые отвечают четыре регулируемых параметра в Lightroom. Это показано на картинке ниже.

В разделе «Basic» модуля Develop, вы найдете четыере контролируемых параметра, которые показаны выше. Это: Blacks, Fill Light, Exposure и Recovery. Вы можете изменять эти параметры двумя способами: можно напрямую работать с графиком, щелкнув и перетащив некоторые части влево или вправо. Другой способ, использовать ползунки в разделе Basic. Я считаю, что немного неудобно использовать фактические элементы управления для настройки параметров.

В основном все, что вам нужно сделать, — это настроить каждый из этих параметров индивидуально, пока вам не понравится как форма графика, так и внешний вид снимка.

Опять же, помните, что в реальных ситуациях вы, вероятно, будете делать гораздо более тонкие корректировки. Вы обнаружите, что занимаетесь чуть большей детализацией волос или пытаетесь уменьшить количество света всего в нескольких точках.

Регулировка Контраста с использованием Гистограммы

Хотя для меня основное использование гистограммы заключается в работе с клиппингом, вы можете использовать ее и в других случаях. Другой случай, для которого я часто использую гистограмму — это анализ контраста изображения.

Если вы подумаете о том, что говорят данные на графике гистограммы, то вы поймете, что если пиксели гистограммы собираются в одной области графика, то это говорит об очень низком контрасте.

Если все данные посередине, то значит очень мало действительно темных и светлых элементов; ваше изображение в полу-тонах. Если все лежит справа, значит все яркое и мало темного, а если все слева, то все темное и нет светлых частей.

Рассуждая таким образом, вы можете взглянуть на гистограмму и решить надо ли вам добавлять контраст изображению или нет. Посмотрите на два примера ниже. Как вы можете заметить, гистограмма для первого изображения свидетельствует об очень низком контрасте, в то время как на второй картинке, виден сравнительно более высокий контраст.

Вы можете повысить контраст, просто используя настройку контраста в базовых настройках. Другая техника, которую я часто использую при работе низкоконтрастными изображениями, это обратить внимание на высветления и тени и развести их на разные стороны гистограммы.

Чтобы сделать действительно объемное изображение, я люблю подвести засветы и тени прямо до краев гистограммы, или даже до того, когда уже начинается клипинг, что вы можете видеть на примере выше.

Заключение

Подводя итоги, можем сказать, что гистограмма в Lightroom, подобна той, что у вас в камере, но на самом деле это более надежный инструмент для улучшения качества изображений. Вы можете использовать гистограмму для определения областей с клиппингом деталей изображения, или для работы над контрастом, и можете использовать инструменты Lightroom, чтобы решить эти проблемы, чтобы ваша фотография выглядела отлично, после того как вы ее напечатаете.

Оставляйте комментарии ниже и дайте нам знать, используетет ли вы гистограмму при работе над качеством ваших изображений. Обязательно расскажит нам, о том, что для вас «хорошая» гистограмма, и какие техники вы используете, чтобы сделать ее такой.

В этом уроке мы расскажем вам, как с помощью “Уровней” можно быстро исправить тональные проблемы изображения. Вот изображение, с которым мы будем работать:

Вы можете найти панель гистограммы через главное меню “Окно” — “Гистограмма” (Window-Histogram), но наиболее распространенным местом для просмотра гистограммы в фотошопе является диалоговое окно коррекции «Уровни» (Levels), хотя компания Adobe в версиях программ Photoshop CS, Photoshop CS3 и выше предоставила удобную возможность увидеть гистограмму и в диалоговом окне коррекции «Кривые» (Curves). Но только в окне «Уровней» мы можем легко и точно узнать, о чем говорит нам гистограмма.

По умолчанию “Гистограмма” установлена в компактный режим просмотра, в котором на ней отображаются только 100 значений яркости, недостаточно для серьезного редактирования изображений. Нажмите на значок меню в верхнем правом углу палитры и выберите расширенный просмотр. Вы получите режим просмотра, при котором который отображаются 256 значений яркости, от черного до белого, где 0 — чисто белый цвет, 255 — чисто черный. Убедитесь, что вы работаете в RGB.

Гистограмма показывает, почему изображение выглядит довольно скучно. Обратите внимание, что края гистограммы не доходят до ее левого и правого края, т.е. чисто белого цвета и чисто черного цвета в нашем изображении нет. Т.е. область область теней не такая темная, а область светов не такая светлая, как они могли быть и, как результат мы имеем плоское изображение.

К счастью, эту проблему мы можем решить довольно легко с помощью “Уровней“. Для того, чтобы попасть в “Уровни”, нажмите на значок “Создать корректирующий слой” внизу палитры слоев и выберите “Уровни” из списка корректирующих слоев. Мы будем использовать корректирующий слой, а не стандартный вариант регулировки уровней через меню “Корректировка изображения”, потому что корректирующие слои позволяют нам возвращаться к данному слою и в любое время изменять настройки.

Если провести линии от левого и правого края гистограммы вниз к градиенту, мы увидим, где заканчивается тональный диапазон нашего изображения. Обратите внимание, что имеется пустое место между левым краем гистограммы и чисто черным цветом, а также между правым краем гистограммы и чисто белым цветом. Это означает, что самые темные точки на изображении в настоящее время не являются чисто черным цветом. Они скорее всего имеют оттенок темно серого, и наши белые точки — не чисто белые, а с легким оттенком серого:

Если вы посмотрите под гистограмму, вы увидите три маленьких ползунка, по одному на каждом конце и один в середине. В «Уровнях» коррекция тонов осуществляется при помощи этих трех ползунков, соответствующих трем диапазонам: теней (черный), полутонов (серый) и светов (hightlights). Ползунок на левой стороне регулирует точку черного. Это легко запомнить, потому что сам движок черный. Этот ползунок позволяет затемнить темные области в изображении, устанавливая новые черные точки. Ползунок справа регулирует точку белого. Опять же, это легко запомнить, потому что сам движок белый. С его помощью мы можем можем установить новую точку белого. С помощью ползунка в середине можно регулировать полутона. Он позволяет затемнять или осветлять уровень яркости между черной и белой точками:

Давайте сначала установив новую точку черного. Все, что нам нужно сделать, это переместить ползунок в тенях вправо, к точке, в которой начинается гисторгамма:

Как только вы переместите ползунок вправо, вы увидите, что темные области изображения становятся темнее, тени затемняются. При перемещении ползунка черной точки вправо, к примеру, на 30 уровней яркости, все данные между 0 и 23 удаляются, а уровень 23 становится новой черной точкой (пиксели, которые имеют яркость 23 затемняются до уровня 0): фото становится контрастнее и темнее. Вот наша фотография после корректировки:

Если мы посмотрим на “Гистограмму” в палитре, мы увидеть, что случилось с нашим изображение (не забудьте нажать на маленькую иконку Обновить в правом верхнем углу палитры гистограммы) :

Левый край гистограммы теперь доходит до левого угла. На нашем изображении теперь есть глубокие, темные тени, благодаря новой точке черного. Но также мы видим, что гистограмма стала разорванной. С каждым редактирования мы в некотором роде повреждаем изображение. Но в данном случае эти повреждения незначительны и не создают никаких проблем.

Но фотография еще не оптимально, поэтому мы продолжим коррекцию. Переместите белый ползунок влево до точки, с который начинается правый край гистограммы, фотография станет контрастнее и светлее.

Вы увидите, что светлые участки на изображении становятся светлее. Вот наш снимок после установки новой точки белого. Снимок стал контрастным и ярким:

Еще раз посмотрите на гистограмму в палитре и вы увидите результаты изменений. Правая часть гистограммы теперь тоже доходит до правого края, наш снимок стал контрастным и ярким. Гистограмма стала еще более разорванной:

В данный момент мы сдвинули точки черного и белого и изображение выглядит гораздо лучше. Но тем не менее, после настройки теней и светов, изображение может остаться либо еще слишком ярким, или слишком темным. Чтобы исправить это, нужно настроить полутона. Перемещение среднего ползунка полутона исправят изображения в полутонах. Ползунок средних тонов (серого) позволяет корректировать яркость без отсечения данных. Если вы перетянете ползунок вправо, изображение станет темнее, влево — светлее.

В нашем случае мы перетащим ползунок немного вправо, чтобы затемнить изображение. В отличие от черных и белых точек, для полутонов нет специфических настроек. Как далеко вы переместите ползунок, зависит только от вашего вкуса и желание видеть снимок более темным или более светлым. Обычно не нужно перетаскивать ползунок очень далеко, чтобы получить оптимальный результат:

Вот для сравнения, что у нас получилось в результате. Еще раз исходное изображение:

И вот конечный результат после установки новых точек черного и белого и регулировки полутонов:

Вот так легко можно сделать изображение более ярким и контрастным!

В этом уроке вы узнаете, какую информацию об изображении можно получить с помощью гистограммы в Camera Raw.

Adobe Camera Raw представляет собой мощный инструмент для редактирования и тонкой настройки фотографий. Формат RAW дает возможность неразрушающего редактирования фотографий, сохраняя исходный файл нетронутым. Вся информация о произведенных действиях записывается в виде текстовой инструкции в маленький XMP-файл, который связан с исходным RAW-файлом.

Adobe Camera Raw поставляется бесплатно в комплекте с Adobe Photoshop и Photoshop Elements.

Гистограмма в Camera Raw является основным источником информации об изображении и производимых в нем изменениях. На ней показано распределение яркостей пикселей различных каналов (красного, зеленого и синего). Гистограмма делится на три участка:

Левая часть гистограммы содержит информацию о темных участках изображения, тенях.

Средняя часть отвечает за полутона.

В правой части показано распределение пикселей, отвечающих за светлые тона изображения, света.

По гистограмме можно косвенно судить о потерях информации в светлых и темных участках изображения, так называемых пересветах и провалах в тенях. Для того, чтобы увидеть эти участки на изображении, нужно включить предупреждения о потере светов и теней. Сделать это можно, кликнув на треугольниках по краям гистограммы вверху, либо используя быстрые клавиши. Для предупреждения о потере светов это – клавиша О (от английского overexposed – переэкспонированный). Для предупреждения о провалах в тенях это – клавиша U (от английского underexposed–недоэкспонированный).

Если освещение снимаемой сцены попадает в динамический диапазон сенсора фотоаппарата, эти два треугольника должны быть черного цвета, а гистограмма не должна упираться в левый и правый край. Но такое бывает очень редко.

Кроме того, по гистограмме можно судить, какие именно каналы попадают в клиппинг. Клиппинг — это область отсечки, то есть переэкспонированная или недоэкспонированная. Если цвет треугольника предупреждения красный, зеленый или синий, значит отсечка произошла в одноименном канале. Если цвет голубой, пурпурный или желтый, то отсечка имеет место уже в двух каналах. В случае желтого цвета это красный и зеленый каналы, пурпурного – синий и красный, голубого – зеленый и синий. Эту информацию важно знать для того, чтобы правильно выбрать затем соответствующий канал в фотошопе, для восстановления информации в поврежденном канале.

На изображении переэкспонированные участки будут залиты красным цветом, а провалы в тенях синим.

Таким образом, по гистограмме можно сразу оценить, имеются ли какие-либо потери информации в изображении на крайних участках диапазона. О том, как восстанавливать потерянную информацию, вы узнаете в следующем уроке.

Гистограмма позволяет фотографу проанализировать кадр и мгновенно ввести коррективы в съемку. И тем самым избавить вас от лишней обработке в RAW-конвертере и фотошопе.

— это графическое отображение распределения полутонов в фотографии. По горизонтали идет шкала яркости, а по вертикали — относительное количество пикселей с данной яркостью.

Гистограмма читается слева на право, от черного к белому.

Посмотрите на следующие примеры и вы поймете как читать гистограмму.

По гистограмме видно, что на фотографии нет абсолютно черных областей. Справа видно, что на фото есть небольшие пересвеченые участки.

Гистограмма в целом распределена равномерно по всему диапазону яркостей. Есть небольшие зоны пере- и недосвета, но они не критичны.

В следующем примере видно как по гистограмме увидеть недо- и пересветы.

На дисплее не будет ясно насколько белый фон является белым.

Гистограмма показывает полный провал на экране ноутбука, светло-серые тона корпуса и белый фон вокруг объекта.

Глядя на экран камеры — сложно понять есть ли потери на корпусе авто. Гистограмма ясно показывает, что нет абсолютно черных участков, зато ясно видно пересветы на белых объектах.

Гисторграмма помогает и при обработке в фотошопе в режиме Levels. Посмотрите как после увеличения контраста выглядит гистограмма и фото.


Слева оригинал фотографии, справа результат после небольшого увеличения контраста. Как видите работа контраста растягивает гистограмму, добавляя темных и светлых областей.

Зачем нужна Гистограмма?

Все современные камеры оснащены достаточно большими и качественными дисплеями. Зачем же тогда нужна гистограмма?

Дисплеи имеют свой уровень яркости, восприятие которой зависит так же от окружающего света. Если смотреть на дисплей ночью картинка будет казаться очень яркой, а днем наоборот — очень блеклой. За счет того, что гистограмма показывает изображение в виде графика, она независима от любых условий просмотра.

Качество дисплеев в камерах действительно высокое, но не настолько чтобы отобразить разницу между почти белым и абсолютно белым, как и разницу между почти черным и абсолютно черным.

Посмотрите на следующее фото:

http://www.flickr.com/photos/bigfrank/368734607/

Это просто идеальная фотография для нашей ситуации. Конечно она была обработана в фотошопе, но это не важно.

Как вы видите на фото нету пересветов или темных участков. Гистограмма показывает нам тоже самое. По краям есть не высокие столбики, которые указывают на пересветы от ламп освещения и темные области на витрине. В остальном как видно гистограмма показывает что наибольшая часть информации в средних тонах.

Одного взгляда на гистограмму достаточно чтобы удостовериться в верной экспозиции и идти снимать дальше.

Как вы уже поняли у каждого изображения своя гисторграмма, соответствено не бывает правильной или не правильной гистограммы.

Гистограмму стоит рассматривать как инструмент быстрого анализа фотографии во время съемки (или во время обработки).

Когда нужно использовать гистограмму

Ночная съемка
При отсутствии внешних источников света особенно сложно определить яркость и контрастность фотографии.

Студийная съемка
Если вы снимаете в студии и у вас нет экспонометра, чтобы замерить мощность приборов, приходится работать наугад, настраивая камеру по результату на дисплее. Гистограмма более аккуратно покажет ситуацию на картинке.

Предметная съемка
Предметы как правило снимают на белом фоне. Фото может показать только области пересвета. А гистограмма поможет понять насколько белый действительно является белым.

Итог

Как вы видите, гистограмма очень мощный и удобный иструмент работы фотографа. Это совершенно необходимая вещь для создания технически качественных снимков. А в наших следующих статьях мы продолжим рассказывать о интересных и эффективных инструментах для работы с фотографиями.

Про полезный инструмент — гистограмму. June 13th, 2010

Цифровые технологии делают работу фотографа намного более эффективной и быстрой. Сегодня цифровые фотоаппараты могут не только показать результат съемки сразу на дисплее камеры, но и провести анализ этих фотографий — показать переэкспонированные области кадра и гистограмму (общую и раздельные для каждого из трех каналов RGB).
Гистограмма позволяет фотографу проанализировать кадр и мгновенно ввести коррективы в съемку. И тем самым избавить вас от лишней обработке в RAW-конвертере и фотошопе.
— это графическое отображение распределения полутонов в фотографии. По горизонтали идет шкала яркости, а по вертикали — относительное количество пикселей с данной яркостью.

Гистограмма читается слева на право, от черного к белому.

Посмотрите на следующие примеры и вы поймете как читать гистограмму.

В следующем примере видно как по гистограмме увидеть недо- и пересветы.

На дисплее не будет ясно насколько белый фон является белым. Гистограмма показывает полный провал на экране ноутбука, светло-серые тона корпуса и белый фон вокруг объекта.

Гисторграмма помогает и при обработке в фотошопе в режиме Levels.

Посмотрите как после увеличения контраста выглядит гистограмма и фото.


Слева оригинал фотографии, справа результат после небольшого увеличения контраста. Как видите работа контраста растягивает гистограмму, добавляя темных и светлых областей.

Зачем нужна Гистограмма?

Все современные камеры оснащены достаточно большими и качественными дисплеями. Зачем же тогда нужна гистограмма?
Дисплеи имеют свой уровень яркости, восприятие которой зависит так же от окружающего света. Если смотреть на дисплей ночью картинка будет казаться очень яркой, а днем наоборот — очень блеклой. За счет того, что гистограмма показывает изображение в виде графика, она независима от любых условий просмотра.
Качество дисплеев в камерах действительно высокое, но не настолько чтобы отобразить разницу между почти белым и абсолютно белым, как и разницу между почти черным и абсолютно черным.

Посмотрите на следующее фото:

http://www.flickr.com/photos/bigfrank/368734607/

Это просто идеальная фотография для нашей ситуации. Конечно она была обработана в фотошопе, но это не важно.
Как вы видите на фото нету пересветов или темных участков. Гистограмма показывает нам тоже самое. По краям есть не высокие столбики, которые указывают на пересветы от ламп освещения и темные области на витрине. В остальном как видно гистограмма показывает что наибольшая часть информации в средних тонах.
Одного взгляда на гистограмму достаточно чтобы удостовериться в верной экспозиции и идти снимать дальше.
Как вы уже поняли у каждого изображения своя гисторграмма, соответствено не бывает правильной или не правильной гистограммы.
Гистограмму стоит рассматривать как инструмент быстрого анализа фотографии во время съемки (или во время обработки).

Когда нужно использовать гистограмму

Итог

Как вы видите, гистограмма очень мощный и удобный иструмент работы фотографа. Это совершенно необходимая вешь для создания технически качественных снимков. А в наших следующих статьях мы продолжим рассказывать о интересных и эффективных инструментах для работы с фотографиями.
Автор: Игорь
http://fototips.ru/

2.5. Диалог гистограммы

Диалог гистограммы показывает информацию о статистическом распределении значений цвета в активном слое или выделении. Эта информация бывает полезна при редактировании цветогого баланса изображения. При этом диалог гистограмм является только информационным, т.е. изменить что-либо в изображении с его помощью нельзя. Если вы хотите осуществить цветокоррекцию с помощью гистограммы, то воспользуйтесь инструментом Уровни.

2.5.1. Вызов диалога

Диалог гистограммы можно прикрепить на панель. Более подробно об этом написано в разделе Диалоги и панели. Вызвать диалог гистограммы можно двумя способами:

С помощью меню панели инструментов: → →
Из меню окна изображения: →
Из меню окна изображения: → →

2.

5.2. О гистограммах

В GIMP каждый слой изображения можно разобрать на один или несколько каналов: для изображения в режиме RGB это будут красный (R), зелёный (G) и синий (B) каналы; из изображения в режиме градаций серго можно извлечь канал яркости. Слои, в которых есть прозрачность, содержат дополнительный, так называемый альфа-канал. Каждый канал поддерживает ряд уровней интенсивности от 0 до 255. Таки образом, черный цвет соответствует нулю во всех каналах, белый — 255 во всех каналах. Прозрачный пиксел в альфа-канале имеет значение 0, а непрозрачный — 255.

Для изображений в режиме RGB принято выделять «псевдоканал» яркости. В отличие от всех остальных каналов, он не отражает информацию, заложенную непосредственно в изображение. Значения, находящиеся в псевдоканале яркости можно выразить следующей формулой: V = max(R,G,B) , где V (яркость) округляется до ближайшего целого числа. По существу, значение яркости — это то, что вы получите, преобразовав изображение в градации серого.

Более подробная информация о каналах содержится в разделе Работа с изображением.

Гистограмма

Гистограмма (в фотографии) — это график распределения полутонов изображения, в котором по горизонтальной оси представлена яркость, а по вертикали — относительное число пикселов с данным значением яркости. Изучив гистограмму, можно получить общее представление о правильности экспозиции, контрасте и цветовом насыщении снимка, оценить требуемую коррекцию как при съёмке (изменение экспозиции, цветового баланса, освещения либо композиции снимка), так и при последующей обработке.

Обычно на экране цифрового фотоаппарата показывается лишь гистограмма светлоты, а гистограмма для всех цветовых каналов доступна уже на компьютере, в приложениях для обработки растровой графики, например Adobe Photoshop.

Гистограмма изображения (иногда называют: график уровней или просто уровни) — гистограмма уровней насыщенности изображения (суммарная, или разделённая по цветовым каналам). Гистограмма изображения позволяет оценить количество и разнообразие оттенков изображения, а также общий уровень яркости изображения.

Например, недоэкспонированное:

— изображение будет иметь пик в области малых цветов и иметь спад (или полное отсутствие уровней) в области ярких цветов.

Переэкспонированное:

— наоборот, изображение с недостаточным динамическим диапазоном будет иметь узкий всплеск яркостей.

Считается, что идеальной формой гистограммы изображения является пологая гауссиана, в которой мало совсем тёмных и совсем ярких цветов, а по мере приближения к средним цветам, их количество увеличивается.

В общем случае гистограмма изображения не описывает художественных качеств изображения (например, съёмка силуэта в контровом свете будет на гистограмме выглядеть как недосвеченное (или пересвеченное) изображение), но в большинстве случаев позволяет ориентироваться в «направлении коррекции» изображения (если таковая коррекция требуется). При просмотре сделанной фотографии один взгляд на гистограмму позволяет понять, насколько корректно сработал экспонометр камеры. (Это особенно полезно при съемке в темноте или на ярком свету, когда по яркости изображения на экранчике нельзя составить представление о яркости самой фотографии.) Если гистограмма показывает недодержку или передержку, то в фотоаппарате следует активировать механизм компенсации экспозиции для исправления ситуации.

Когда нужно использовать гистограмму?

Ночная съемка. При отсутствии внешних источников света особенно сложно определить яркость и контрастность фотографии.
Студийная съемка. Если вы снимаете в студии и у вас нет экспонометра, чтобы замерить мощность приборов, приходится работать наугад, настраивая камеру по результату на дисплее. Гистограмма более аккуратно покажет ситуацию на картинке.
Предметная съемка. Предметы как правило снимают на белом фоне. Фото может показать только области пересвета. А гистограмма поможет понять насколько белый действительно является белым.

Правило «Экспонировать вправо»

Взяв во внимание все вышеперечисленное, можно заключить, что идеальная гистограмма не должна:

Содержать данные о переэкспозиции или утери деталей в светлых областях изображения;
Содержать данные о недоэкспозиции, поскольку это приводит к утери деталей в темных областях или проявлению шумов на изображении.

В результате идеальная экспозиция на гистограмме отображается в виде графика, который начинается как можно ближе к правому краю, но при этом изображение не должно быть переэкспонированым. К сожалению, в реальной ситуации не все так легко и просто. В целом форма гистограммы не имеет никакого значения, график просто обозначает распределение тонов снятой сцены.

В следующей части мы объясним, почему лучше немного недоэкспонировать изображение, чем рисковать утратой деталей в светлых областях. Тем более, что некоторые гистограммы очень трудно читать на открытом воздухе при ярком освещении.

Существует еще одна сложность: правая часть гистограммы по-разному оценивается разными камерами. Некоторые камеры отображают традиционную гистограмму, где в правой ее части находится участок, содержащий, информацию о деталях в светлых областях. Другие камеры обрезают правую часть графика. Поэтому нужно уметь правильно читать гистограмму вашей камеры.
Также одна гистограмма может неодинаково отображаться в разных RAW-конверторах, поскольку они по-разному интерпретируют значения точки отсчета экспозиции — EV 0.

Вывод

Как стало понятным гистограмма очень мощный и удобный инструмент работы фотографа. Это совершенно необходимая вещь для создания технически качественных снимков. А в наших следующих статьях мы продолжим рассказывать о интересных и эффективных инструментах для работы с фотографиями.

Гистограмма изображения

— обзор

3.3 ГИСТОГРАММА ИЗОБРАЖЕНИЯ

Основным инструментом, который используется при разработке точечных операций на цифровых изображениях (а также многих других операций), является гистограмма изображений . Гистограмма H _f цифрового изображения f представляет собой график или график частоты появления каждого уровня серого в f . Следовательно, H _f является одномерной функцией с областью {0,…, K − 1} и возможным диапазоном, простирающимся от 0 до количества пикселей в изображении, MN .

Гистограмма явно задается как

, если f содержит ровно J вхождений уровня серого k для каждого k = 0,…, K − 1. Таким образом, алгоритм вычисления гистограммы изображения включает простой подсчет уровней серого, который может выполняться даже во время сканирования изображения. Каждая среда разработки для обработки изображений и программная библиотека содержат базовые процедуры вычисления, обработки и отображения гистограмм.

Поскольку гистограмма представляет уменьшение размерности по сравнению с исходным изображением f , информация теряется — изображение f не может быть выведено из гистограммы H _f , за исключением тривиальных случаев (когда изображение является постоянным). -значен).Фактически, количество изображений, которые имеют одну и ту же произвольную гистограмму H _f , является астрономическим. Для изображения f с определенной гистограммой H _f каждое изображение, которое представляет собой пространственную перетасовку уровней серого f , имеет одинаковую гистограмму H _f .

Гистограмма H _f не содержит пространственной информации о f — она описывает частоту уровней серого в f и не более того.Однако эта информация по-прежнему очень обширна, и многие полезные операции обработки изображений могут быть получены из гистограммы изображения. Действительно, простой визуальный дисплей H _f многое говорит об изображении. Изучая внешний вид гистограммы, можно установить, распределены ли уровни серого в основном на более низких (более темных) уровнях серого или наоборот. Хотя в некоторой степени это можно установить путем визуального изучения самого изображения, человеческий глаз обладает огромной способностью адаптироваться к общим изменениям яркости, которые могут скрывать сдвиги в распределении уровней серого.Гистограмма предоставляет абсолютный метод определения распределения уровней серого изображения.

Например, средняя оптическая плотность , или AOD, является основной мерой общей средней яркости или уровня серого изображения. Его можно вычислить непосредственно по изображению:

(3.2) AOD (f) = 1NM∑n1 = 0N − 1∑n2 = 0M − 1f (n1, n2)

или по гистограмме изображения:

(3.3) AOD (f) = 1NM∑k = 0K − 1kHf (k).

AOD — это удобный и простой измеритель для оценки центра распределения уровней серого изображения.Целевое значение для AOD может быть указано при разработке точечной операции для изменения общего распределения уровней серого изображения.

На рисунке 3.1 показаны две гипотетические гистограммы изображения. Левый цвет имеет более плотное распределение уровней серого, близких к нулю (и низкий AOD), а тот, который находится справа, смещен вправо (высокий AOD). Поскольку уровни серого изображения обычно отображаются с меньшими числами, указывающими на более темные пиксели, изображение слева соответствует преимущественно темному изображению.Это может произойти, если изображение f было изначально недоэкспонировано до оцифровки, или если оно было снято при плохом освещении, или, возможно, процесс оцифровки был выполнен неправильно. Перекошенная гистограмма часто указывает на проблему с распределением уровней серого. Изображение справа могло быть переэкспонировано или снято при очень ярком свете.

РИСУНОК 3.1. Гистограммы изображений с распределением уровней серого смещены в сторону более темных (слева) и более ярких (справа) уровней серого. Возможно, эти изображения недоэкспонированы и переэкспонированы соответственно.

На рисунке 3.2 показано цифровое изображение с уровнем серого 256 × 256 (M = N = 256) «студенты» с диапазоном оттенков серого {0,…, 255} и его вычисленная гистограмма. Хотя изображение содержит широкое распределение уровней серого, гистограмма сильно перекошена в сторону темного края, и изображение кажется плохо экспонированным. Интересно рассмотреть методы, которые пытаются «уравнять» это распределение уровней серого. Одно из важных применений операций с точками изображения — коррекция плохой экспозиции, подобной показанной на рис.3.2. Конечно, могут быть ограничения эффективности любой попытки восстановить изображение после плохой экспозиции, поскольку информация может быть потеряна. Например, на рис. 3.2 уровни серого насыщаются в нижней части шкалы, что затрудняет или делает невозможным различение деталей при низких уровнях яркости.

РИСУНОК 3.2. Цифровое изображение «студенты» (слева) и его гистограмма (справа). Уровни серого на этом изображении смещены влево, и изображение кажется немного недоэкспонированным.

В более общем смысле, изображение может иметь гистограмму, которая показывает плохое использование доступного диапазона оттенков серого. Изображение с компактной гистограммой, как показано на рис. 3.3, часто будет иметь плохой визуальный контраст или «размытый» вид. Если диапазон оттенков серого заполнен, также изображенный на рис. 3.3, то изображение будет иметь более высокий контраст и более характерный вид. Как будет показано ниже, существуют определенные операции с точками, которые эффективно расширяют распределение оттенков серого в изображении.

РИСУНОК 3.3. Гистограммы изображений, которые плохо (слева) и хорошо (справа) используют доступный диапазон оттенков серого. Сжатая гистограмма часто указывает на изображение с плохим визуальным контрастом. Хорошо распределенная гистограмма часто имеет более высокий контраст и лучшую видимость деталей.

На рисунке 3.4 показаны «книги» изображения с уровнем серого 256 × 256 и его гистограмма. Гистограмма ясно показывает, что почти все уровни серого, которые встречаются на изображении, попадают в небольшой диапазон оттенков серого, и изображение, соответственно, имеет низкую контрастность.

РИСУНОК 3.4. Цифровое изображение «книги» (слева) и его гистограмма (справа). Изображение плохо использует доступный диапазон оттенков серого.

Возможно, что изображение может быть получено при правильных условиях освещения и экспозиции, но что по-прежнему существует перекос распределения уровней серого в сторону одного конца шкалы серого или что гистограмма необычно сжата. Примером может служить изображение ночного неба, которое почти повсюду темное. В таком случае изображение может выглядеть нормально, но гистограмма будет сильно искажена.В некоторых ситуациях все еще может быть интересным попытаться улучшить или раскрыть трудно различимые детали изображения, применив соответствующую точечную операцию.

Создание гистограмм — обработка изображений с помощью Python

Обзор
Обучение: 25 мин.
Упражнения: 60 мин.
Цели
Объясните, что такое гистограмма.
Загрузите изображение в формате оттенков серого.
Создание и отображение гистограмм оттенков серого и цвета для всего изображения.
Создание и отображение гистограмм оттенков серого и цвета для определенных областей изображений с помощью масок.

В этом выпуске мы узнаем, как использовать функции скимейджа для создания и отображать гистограммы для изображений.

Введение в гистограммы

Что касается изображений, гистограмма представляет собой графическое представление, показывающее как часто в изображении встречаются различные цветовые значения.Мы видели в Эпизод Image Basics, который мы могли бы использовать гистограмма для визуализации различий в несжатом и сжатом изображении форматы. Если ваш проект предполагает обнаружение изменений цвета между изображениями, гистограммы окажутся очень полезными, и гистограммы также весьма удобны как подготовительный шаг перед выполнением Пороговое значение или Обнаружение края.

Гистограммы в оттенках серого

Сначала мы начнем с изображений в градациях серого и гистограмм, а затем перейдем к цветные изображения.Вот сценарий Python для загрузки изображения в оттенках серого вместо полного цвета, а затем создайте и отобразите соответствующую гистограмму. Первое несколько строк:

  "" "
 * Создание гистограммы оттенков серого для изображения.
 *
 * Использование: python GrayscaleHistogram.py 
"" "
import sys
импортировать numpy как np
импорт skimage.color
импорт skimage.io
импортировать skimage.viewer
из matplotlib импортировать pyplot как plt

# читать изображение на основе аргумента имени файла в командной строке;
# считываем изображение как полутоновое с самого начала
image = skimage.io.imread (fname = sys.argv [1], as_gray = True)

# отобразить изображение
viewer = skimage.viewer.ImageViewer (изображение)
viewer.show ()

В программе у нас есть новый импорт из matplotlib , чтобы получить доступ к инструменты, которые мы будем использовать для построения гистограммы. Заявление

из matplotlib import pyplot as plt

загружает библиотеку pyplot и дает ей более короткое имя, plt .

Далее мы используем изображение .io.imread () для загрузки нашего изображения. Мы используем первый параметр командной строки в качестве имени файла изображения, как мы это делали в Урок Skimage Images. Второй параметр в skimage.io.imread () указывает функции на преобразование изображения в оттенки серого с диапазоном значений от 0 до 1 при загрузке изображения. В этом уроке мы продолжим работать с изображениями в диапазоне значений от 0 до 1. Помните, что мы можем преобразовать изображение обратно в диапазон от 0 до 255 с помощью функция skimage.util.img_as_ubyte .

Skimage не предоставляет специальной функции для вычисления гистограмм, но мы можем использовать функция нп. гистограмма вместо:

  # создать гистограмму
гистограмма, bin_edges = np.histogram (изображение, интервалы = 256, диапазон = (0, 1))

Параметр интервалов определяет размер гистограммы или количество «интервалов», используемых для гистограмма. Мы передаем 256 , потому что хотим увидеть количество пикселей для каждое из 256 возможных значений в изображении в градациях серого.

Параметр диапазон — это диапазон значений, который каждый пиксель изображения может имеют. Здесь мы передаем 0 и 1, что является диапазоном значений нашего входного изображения после его преобразования. в оттенки серого.

Первый вывод функции np.histogram — это одномерный массив NumPy, с 256 строками и одним столбцом, представляющим количество пикселей с цветом значение, соответствующее индексу. Т.е. первое число в массиве — это количество пикселей, найденных со значением цвета 0, и последний Число в массиве — это количество пикселей, найденных со значением цвета 255.Второй вывод np.histogram — это массив с краями бина, одним столбцом и 257 строками (на один больше, чем сама гистограмма). Между ячейками нет промежутков, это означает, что конец первой ячейки является началом второй и так далее. Для последнего бина массив также должен содержать стоп, поэтому в нем на один элемент больше, чем в гистограмме.

Далее мы обратим наше внимание на отображение гистограммы, воспользовавшись преимуществом средств построения библиотеки matplotlib .

  # настроить и нарисовать фигуру гистограммы
plt.figure ()
plt.title («Гистограмма в градациях серого»)
plt.xlabel ("значение оттенков серого")
plt.ylabel ("пиксели")
plt.xlim ([0.0, 1.0]) # <- именованные аргументы здесь не работают

plt.plot (bin_edges [0: -1], гистограмма) # <- или здесь
plt.show ()

Создаем сюжет с plt.figure () , затем пометьте фигуру и оси координат с помощью plt.title () , plt.xlabel () и plt.ylabel () функций.Последний шаг в подготовка рисунка заключается в том, чтобы установить пределы значений на Ось x с вызовом функции plt.xlim ([0.0, 1.0]) .

Списки аргументов переменной длины
Обратите внимание, что мы не можем использовать именованные параметры для plt.xlim () или plt.plot () функций. Это потому, что эти функции определены взять произвольное количество из безымянных аргументов. Дизайнеры написали функции таким образом, потому что они очень универсальны, и создание именованных параметры для всех возможных способов их использования были бы сложными.

Наконец, мы создаем сам график гистограммы с plt.plot (bin_edges [0: -1], гистограмма) . Мы используем левых краев бина в качестве x-позиций для значений гистограммы, индексируя массив bin_edges , чтобы игнорировать последнее значение ( правый край последнего бина). Затем мы заставляем его появиться с помощью plt.show () . Когда мы запускаем программу на этом изображении саженца растения,

Гистограммы в matplotlib
Matplotlib предоставляет специальную функцию для вычисления и отображения гистограмм: plt.hist () . Мы не будем использовать его в этом уроке, чтобы понять, как рассчитать гистограммы более подробно. На практике рекомендуется использовать эту функцию, потому что она визуализирует гистограммы более точно, чем plt.plot () . Здесь вы можете использовать его, вызвав plt.hist (image.flatten (), bins = 256, range = (0, 1)) вместо np.histogram () и plt.plot () ( * .flatten () - это функция numpy, которая преобразует наши двумерные изображение в одномерный массив).

программа выдает эту гистограмму:

Использование маски для гистограммы (25 мин)
Посмотрев на гистограмму выше, вы заметите, что там большое число очень темных пикселей, как показано на диаграмме выступом вокруг значение оттенков серого 0,12. Это не так уж и удивительно, поскольку исходное изображение в основном черный фон. Что, если мы хотим сосредоточиться более пристально на листе саженец? Вот тут-то и появляется маска!
Перейдите на рабочий стол / семинары / обработка изображений / 05-создание-гистограмм каталог и отредактируйте GrayscaleMaskHistogram.py программа. Скелет программа является копией программы маски выше, с комментариями, показывающими, где вносить изменения.
Сначала используйте такой инструмент, как ImageJ, чтобы определить координаты (x, y) ограничивающая рамка вокруг листа саженца. Затем, используя приемы из Рисование и побитовые операции эпизода, создайте маску с белым прямоугольником, закрывающим эту ограничивающую рамку.
После того, как вы создали маску, примените ее к входному изображению перед передачей это к нп.гистограмма функция. Затем запустите программу GrayscaleMaskHistogram.py и наблюдайте за полученным результатом. гистограмма.
Решение
  "" "
 * Создание гистограммы оттенков серого для изображения.
 *
 * Использование: python GrayscaleMaskHistogram.py <имя файла>
"" "
import sys
импортировать numpy как np
импорт skimage.draw
импорт skimage.io
импортировать skimage.viewer
из matplotlib импортировать pyplot как plt

# читать изображение на основе аргумента имени файла в командной строке;
# считываем изображение как полутоновое с самого начала
img = skimage.io.imread (fname = sys.argv [1], as_gray = True)

# отобразить изображение
viewer = skimage.viewer.ImageViewer (img)
viewer.show ()

# здесь создаем маску, используя np.zeros () и skimage.draw.rectangle ()
маска = np.zeros (shape = img.shape, dtype = "bool")
rr, cc = skimage.draw.rectangle (начало = (199, 410), конец = (384, 485))
маска [rr, cc] = True

# замаскируйте изображение и создайте новую гистограмму
гистограмма, bin_edges = np.histogram (img [маска], интервалы = 256, диапазон = (0,0, 1,0))

# настроить и нарисовать фигуру гистограммы
plt.figure ()

plt.title («Гистограмма в оттенках серого»)
plt.xlabel ("значение оттенков серого")
plt.ylabel («количество пикселей»)
plt.xlim ([0.0, 1.0])
plt.plot (bin_edges [0: -1], гистограмма)

plt.show ()
  
Ваша гистограмма замаскированной области должна выглядеть примерно так:

Цветовые гистограммы

Мы также можем создавать гистограммы для полноцветных изображений в дополнение к оттенкам серого. гистограммы. Мы уже видели цветовые гистограммы в Эпизод "Основы изображения". Программа для создания цветная гистограмма начинается знакомым образом:

  "" "
 * Программа на Python для создания цветовой гистограммы.*
 * Использование: python ColorHistogram.py <имя файла>
"" "
import sys
импорт skimage.io
импортировать skimage.viewer
из matplotlib импортировать pyplot как plt

# прочитать исходное изображение в полном цвете на основе команды
# строковый аргумент
image = skimage.io.imread (fname = sys.argv [1])

# отобразить изображение
viewer = skimage.viewer.Viewer (изображение)
viewer.show ()

Импортируем нужные библиотеки, читаем изображение на основе параметра командной строки (на этот раз в цвете), а затем отобразить изображение.

Затем мы создаем гистограмму, вызывая np.гистограмма функция три раз, по одному разу для каждого из каналов. Мы получаем отдельные каналы, нарезка изображения по последней оси. Например, мы можем получить канал красного цвета позвонив по номеру r_chan = image [:,:, 0] .

  # кортеж для выбора цвета каждой строки канала
colors = ("r", "g", "b")
channel_ids = (0, 1, 2)

# создаем график гистограммы с тремя линиями, одна для
# каждый цвет
plt.xlim ([0, 256])
для channel_id, c в zip (channel_ids, colors):
    гистограмма, bin_edges = np.гистограмма (
        изображение [:,:, channel_id], bins = 256, range = (0, 256)
    )
    plt.plot (bin_edges [0: -1], гистограмма, цвет = c)

plt.xlabel ("Значение цвета")
plt.ylabel («Пиксели»)

plt.show ()

Нарисуем линию гистограммы для каждый канал имеет разный цвет, поэтому мы создаем кортеж цветов для использовать для трех линий с

цвета = ("r", "g", "b")

строка кода. Затем мы ограничиваем диапазон оси x с помощью plt.xlim () вызов функции.

Затем мы используем структуру управления для , чтобы перебрать три каналов, построив для каждого из них линию гистограммы соответствующего цвета. Это может быть новым синтаксисом Python для вас, поэтому мы уделим время, чтобы обсудить, что происходит в заявлении для .

Встроенная в Python функция zip () принимает серию из одного или нескольких списков и возвращает итератор из кортежей , где первый кортеж содержит первый элемент каждого из списков, второй содержит второй элемент каждого списков и так далее.

Итераторы, кортежи и
zip ()
В Python итератор или повторяемый объект , по сути, является чем-то которые можно повторять с помощью структуры управления для . Кортеж - это последовательность объектов, как список. Однако кортеж нельзя изменить, а кортеж обозначается круглыми скобками вместо квадратных. В zip () Функция принимает один или несколько повторяемых объектов и возвращает итератор. кортежей, состоящих из соответствующих порядковых объектов из каждого параметр.
Например, рассмотрим эту небольшую программу на Python:
  список1 = (1, 2, 3, 4, 5)
list2 = ("a", "b", "c", "d", "e")

для x в zip (список1, список2):
    печать (х)
  
Выполнение этой программы даст следующий результат:
(1, "а")
(2, «б»)
(3, ‘c’)
(4, ‘d’)
(5, ‘e’)

В нашей программе цветовой гистограммы мы используем кортеж (channel_id, c) в качестве для переменной .При первом прохождении цикла переменная channel_id принимает значение значение 0 , относящееся к положению канала красного цвета, а переменная c содержит строку "r" . Второй раз через цикл значениями являются позиция зеленого канала и "g" , а третье время они позиции синего канала и "б" .

Внутри цикла для наш код выглядит так же, как и для градаций серого. пример.Рассчитываем гистограмму для текущего канала с помощью

гистограмма, bin_edges = np.histogram (image [:,:, channel_id], bins = 256, range = (0, 256))

, а затем добавьте строку гистограммы правильного цвета в участок с

plt.plot (bin_edges [0: -1], гистограмма, цвет = c)

вызов функции. Обратите внимание на использование наших переменных цикла, channel_id и c .

Наконец, мы маркируем наши оси и отображаем гистограмму, показанную здесь:

Цветовая гистограмма с маской (25 мин)
Мы также можем применить маску к изображениям, мы применяем процесс цветовой гистограммы таким же образом, как и для гистограмм в градациях серого.Рассмотрим этот образ пластина колодца, где были применены различные химические датчики к воде и различные концентрации соляной кислоты и гидроксида натрия:
Предположим, нас интересует цветовая гистограмма одного из датчиков в изображение планшета с лунками, в частности, седьмая лунка слева в самом верхнем ряд, который показывает реакцию эритрозина B с водой.
Используйте ImageJ, чтобы найти центр этого колодца и радиус (в пикселях) хорошо.Затем перейдите к Desktop / workshops / image-processing / 05-Creating-histograms directory, и отредактируйте программу ColorHistogramMask.py .
Руководствуясь комментариями в программе ColorHistogramMask.py , создайте круговая маска, чтобы выбрать только желаемую лунку. Затем используйте эту маску, чтобы применить операцию цветовой гистограммы для этого колодца. Когда вы выполняете программу на изображение plate-01.tif , ваша программа должна отображать maskedImg , который будет выглядеть так:
И программа должна создать цветную гистограмму, которая выглядит следующим образом:
Решение
Вот модифицированная версия ColorHistogramMask.py , который произвел предыдущие изображения.
  "" "
 * Программа на Python для создания цветовой гистограммы на замаскированном изображении.
 *
 * Использование: python ColorHistogramMask.py <имя файла>
"" "
import sys
импорт skimage.io
импортировать skimage.viewer
импорт skimage.draw
импортировать numpy как np
из matplotlib импортировать pyplot как plt

# прочитать исходное изображение в полном цвете на основе команды
# строковый аргумент
image = skimage.io.imread (fname = sys.argv [1])

# отобразить исходное изображение
viewer = skimage.viewer.ImageViewer (изображение)
viewer.show ()

# создаем круговую маску для выбора 7-й лунки в первом ряду
# НАПИШИТЕ СВОЙ КОД ЗДЕСЬ
маска = np.zeros (shape = image.shape [0: 2], dtype = "bool")
circle = skimage.draw.circle (240, 1053, radius = 49, shape = image.shape [: 2])
маска [круг] = 1

# только для отображения:
# сделаем копию изображения, назовем его masked_image и
# используйте np.logical_not () и индексирование, чтобы применить к нему маску
# НАПИШИТЕ СВОЙ КОД ЗДЕСЬ
masked_img = изображение [:]
masked_img [np.logical_not (маска)] = 0

# создать новое окно и отобразить maskedImg, чтобы проверить
# срок действия вашей маски
# НАПИШИТЕ СВОЙ КОД ЗДЕСЬ
viewer = skimage.просмотрщик.ImageViewer (masked_img)
viewer.show ()

# список для выбора цвета каждой строки канала
colors = ("r", "g", "b")
channel_ids = (0, 1, 2)

# создаем график гистограммы с тремя линиями, одна для
# каждый цвет
plt.xlim ([0, 256])
для (channel_id, c) в zip (channel_ids, colors):
    # измените это, чтобы использовать круговую маску для применения гистограммы
    # операция на 7 лунку первого ряда
    # ИЗМЕНИТЬ КОД ЗДЕСЬ
    гистограмма, bin_edges = np.histogram (
        изображение [:,:, channel_id] [маска], ячейки = 256, диапазон = (0, 256)
    )

    plt.график (гистограмма, цвет = c)

plt.xlabel ("значение цвета")
plt.ylabel («количество пикселей»)

plt.show ()
  

Гистограммы для морфометрического теста (10 мин)
Используя программы градаций серого и цветных гистограмм, которые мы разработали в этом выпуске, создать гистограммы для колоний бактерий в Рабочий стол / мастерские / обработка изображений / 10 задач справочник. Спасти гистограммы для дальнейшего использования.

Ключевые моменты
Мы можем загружать изображения в оттенках серого, передав параметр as_gray = True в изображение .io.imread () функция.
Мы можем создавать гистограммы изображений с помощью функции np.histogram .
Мы можем разделить каналы RGB изображения с помощью операций нарезки.
Мы можем отображать гистограммы, используя matplotlib pyplot figure () , title () , xlabel () , ylabel () , xlim () , plot (155 и show () функций.

`Что такое гистограмма изображения (с использованием гистограммы)`

В этой статье я расскажу о гистограммах изображений, о том, что это такое и как их использовать. Люди обычно пугаются первого взгляда на них. Гистограммы изображений выглядят как те ужасные математические графики, которые мы так счастливы забыть после окончания учебы! Да, это графики, но их очень легко интерпретировать. И они чрезвычайно полезно в фотографии, когда вы узнаете очень простые основы!

Прежде всего, что они нам дают? Представьте, что вы снимаете на ярком солнце.Вы сделали снимок и посмотрели на него на маленьком дисплее камеры. Вы хотите знать, насколько хорошо экспозиция такая, если удалось получить полный динамический диапазон освещения сцены. Что ты видишь? Не слишком много ... Экран слишком мал, чтобы реально оценить изображение. Кроме того, этот ужасный солнечный свет превращает экран в зеркало, и вы вряд ли увидеть что угодно ... Кроме гистограммы, которую вы можете легко показать с помощью одной кнопки нажмите на зеркалки Nikon. Гистограмма обычно видна даже в таких сложных условиях, потому что производители фотоаппаратов стараются использовать хорошие контрастные цвета.И от этого по гистограмме вы узнаете, насколько хорошая экспозиция изображения намного лучше, чем даже глядя на это изображение на большом экране компьютера! Если экспозиция неоптимальная, вы немедленно посмотрите, как это улучшить, по гистограмме изображения. Сделайте еще один снимок, проверьте гистограмму снова ... И так до тех пор, пока не получится идеальная экспозиция.

Теперь, когда вы знаете, почему гистограмма изображений так полезна, давайте перейдем к самому страшному: узнать, что такое гистограмма. Но сначала нам нужно знать, что такое изображение, как оно есть. представлены.

Изображение - это набор пикселей (точек) разного цвета. Пиксели такие маленькие, что мы не различать их, они смешиваются, образуя законченное изображение. В красочных изображения, цвет каждого пикселя описывается несколькими значениями, представляющими процентное соотношение основных цветов, смешанных для достижения этого цвета. Но давайте сначала посмотрим на монохромный изображения для простоты. В монохромных изображениях каждый пиксель представлен одним значение интенсивности уровня серого, которое описывает, насколько он яркий.0 означает, что нет свет вообще, значит это черный цвет. Максимальное значение в диапазоне (которое часто 255) означает, что применяется максимально возможное количество света, производящее белый цвет. Средние значения (обычно около 127) - это средне-серые цвета.

Гистограмма изображения - это график, показывающий частоту появления различных цветов. интенсивности на изображении. Проще говоря, он показывает, сколько пикселей всех возможных цветов есть на изображении. Каждая полоса на гистограмме изображения представляет один уровень интенсивности.0 (черный) обычно отображается слева, а 255 (белый) справа. Посмотри как высоко полоса есть, и вы видите, сколько пикселей изображения имеют соответствующий цвет. Позвольте мне дать несколько примеров.

Во-первых, для простоты представим, что наше изображение имеет уменьшенный диапазон яркости, скажем 0 (черный) до 20 (белый). 10 - это средний серый цвет, а 5 - темно-серый. Гистограмма образца Показанный ниже означает, что на нашем изображении есть 17 черных пикселей с интенсивностью 0 (крайний левый столбец), 26 почти черных пикселей (интенсивность 1), 53 пикселя с интенсивностью 2, и 96 пикселей с интенсивностью 3.Тут есть пробел: нет темно-серых пикселей с интенсивности 4, 5, 6 и 7. Затем 24 пикселя с интенсивностью 8 и т. д. до 60 белых пикселей. (интенсивность 20). И это все, что есть на страшной гистограмме! Просто количество пиксели разных цветов!

Упрощенная гистограмма с уменьшенным диапазоном интенсивности от 0 (черный) до 20 (белый)

А теперь рассмотрим более реалистичные примеры. Следующее изображение содержит четыре серых линии одинаковой ширины.Это изображение открыто в Окно ручной настройки Photo Sense, в котором также отображается его гистограмма. Там На изображении присутствуют только четыре цвета, одинаковое количество пикселей для каждого цвета. Это очевидно из гистограммы, которая показывает четыре столбца одинаковой высоты.

Изображение только с четырьмя цветами

Следующее изображение содержит градиент от темно-серого до средне-серого. Опять ты может видеть на гистограмме только темные и средние серые значения.

Изображение с градиентом от темного к среднему серому.

Напоследок посмотрим на реальные фото. Они красочные, а гистограмма показывает все его цветовые каналы: красный, зеленый и синий.

Что вы видите на гистограмме следующего изображения? Большинство цветов в левой части гистограммы, что означает, что они темные. Мы можем заключить, глядя только на гистограмму, видно, что изображение в целом очень темное, недоэкспонированное. И это действительно так. Если во время съемки вы плохо видите само изображение По какой-то причине достаточно взглянуть на его гистограмму, чтобы оценить экспозицию.Теперь вы знаете, что делать: увеличивать экспозицию (уменьшать выдержку, увеличивать диафрагмы и / или увеличьте число ISO) и сделайте снимок снова!

Темное недоэкспонированное изображение.

Если повторно снимать этот снимок уже поздно, попробуйте улучшить его экспозицию в программное обеспечение. Это фото снова показано ниже после автоматической обработки. в Photo Sense с еще большим увеличением яркости вручную. Ты это видишь многие значения яркости переместились вправо на гистограмме, показывая, что изображение стало намного ярче.

Та же фотография, обработанная в Photo Sense.

Во время съемки я всегда смотрю на гистограммы, чтобы проверить экспозицию. Цифровые зеркальные камеры Nikon могут быть настроенным на отображение большой легко читаемой гистограммы при нажатии одной кнопки. Я не использую отдельные гистограммы цветовых каналов, одна гистограмма яркости вполне достаточно, чтобы проверить выдержку.

На что именно я смотрю? Прежде всего, я стараюсь, чтобы гистограмма не «разрезан» ни на темной, ни на светлой стороне.Если значительный объем изображения данные приближаются к стороне гистограммы и внезапно «срезаются» по краю, это означает что камера отсекла некоторые значения, не удалось захватить все данные. В В следующем примере показан крайний случай, когда гистограмма обрезана как на левая и правая стороны. Мы потеряли детали в небе, большая часть которых обрезан (полностью белый). Мы также потеряли детали в темноте. тени, которые полностью черные. И мы не можем восстановить потерянные данные путем настройки яркости изображения в программном обеспечении, поскольку эти данные обрезаются, это все просто сплошного белого или черного цвета.Мы не можем получить детали в облака и в затененной земле, если мы сами их не нарисуем.

Безнадежное разоблачение: отбрасываются и белые, и черные.

В большинстве случаев будет обрезана только одна сторона. Обычно легко исправить, регулируя экспозицию. Увеличьте экспозицию, если гистограмма обрезана на левой стороне уменьшите экспозицию, если она обрезана с правой стороны. Вы также можете подумать о корректировке экспозиции, если гистограмма не обрезан, но вы видите, что изображение в целом светлое или темное (как на первой фотографии).Однако это не всегда хорошая идея. Например, при ночной съемке вы, естественно, получите темные фотографии со смещенной влево гистограммой. Только убедитесь, что гистограмма не обрезана, и все в порядке.

Однако предыдущий пример иллюстрирует случай, когда камера просто невозможно захватить весь динамический диапазон сцены. Небо слишком яркая и земля слишком темная по сравнению друг с другом, камера не может захватить их обоих с одной экспозицией.Гистограмма изображения обрезан с двух сторон. Если вы улучшите одну сторону, отрегулировав выдержка камеры, это еще больше ухудшит обратную сторону. Это больше трудно решить, вам, вероятно, потребуется выполнить брекетинг экспозиции, чтобы создать композицию с расширенным динамическим диапазоном (HDR) из нескольких экспозиций. Мы поговорим о HDR-фотографии когда-нибудь в будущем.

В конце концов, каких гистограмм мы должны достичь? Если ты съемка в нормальных условиях (не в особых условиях, как в темноте), вы в целом желаете получить более или менее равномерно распределенные интенсивности в гистограмме.В следующем примере показано, что я считаю близким для идеальной гистограммы, которой я стараюсь добиться при съемке.

Гистограмма, близкая к идеальной для прицеливания во время стрельбы.

Можно сказать, что этому "идеальному" изображению недостает контраста, что тоже заметно из гистограммы: есть только несколько темных и светлых пикселей. Однако это очень легко исправить по своему вкусу в программном обеспечении при постобработке. В В следующем примере показана та же фотография, обработанная (в основном автоматически) в Photo Sense.Фотография стала намного контрастнее, гистограмма растянута. заполнить также темные и светлые места.

Та же хорошо экспонированная фотография, обработанная в Photo Sense.

`Не забудьте проверить!`

Photo Sense : удобная программа для пакетной обработки фотографий

Не забывайте, что при съемке вы не создаете фотографию, а собирают только всю доступную визуальную информацию, столько, сколько возможный.Позже, используя эту информацию, вы создаете фотографию в программном обеспечении. Постобработка. Это тот же процесс, что и до цифровой эры. Если во время съемки у вас не получилось получить достаточно деталей, вы пропустили фотографию: программное обеспечение вряд ли вам сильно поможет, или, по крайней мере, вам нужно будет потратить огромное количество времени, чтобы «нарисовать» пропущенные данные изображения. И изображение гистограмма - лучший инструмент, который поможет вам убедиться, что вы сняли достаточное количество данных при съемке.Но не имея идеального (контрастная, яркая и т. д.) фотография прямо с камеры абсолютно нормально и следовало ожидать, поэтому Photo Sense и другие приложения для редактирования изображений существуют!

`гистограмм изображений в OpenCV. Понимание гистограмм изображений с помощью… | by Raghunath D`

Процесс выравнивания гистограммы - это метод обработки изображения для настройки контрастности изображения путем изменения гистограммы изображения.

Интуиция, лежащая в основе этого процесса, заключается в том, что гистограммы с большими пиками соответствуют изображениям с низким контрастом, где фон и передний план либо темные, либо светлые. Следовательно, выравнивание гистограммы растягивает пик по всему диапазону значений, что приводит к улучшению глобального контраста изображения.

Обычно применяется к полутоновым изображениям и имеет тенденцию создавать нереалистичные эффекты, но часто используется там, где требуется высокий контраст, например, в медицинских или спутниковых изображениях.

OpenCV предоставляет функцию cv2.equalizeHist для выравнивания гистограммы изображения. Сигнатура следующая:

 cv2.equalizeHist (изображение)

Выравнивание гистограммы для изображений с шкалой серого:

Давайте теперь посмотрим, как мы можем легко выровнять изображение в оттенках серого и показать его. Вот код:

 def show_grayscale_equalized (image): 
 grayscale_image = cv2.cvtColor (image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
 eq_grayscale_image = cv2.equalizeHist (grayscale_image) 
 plt.imshow (eq_grayscale_image, cmap = 'gray') 
 plt.show ()

Выравнивание гистограммы для цветных изображений:

Самый наивный подход состоит в применении одного и того же процесса ко всем трем RGB каналы по отдельности и объединение их вместе. Проблема в том, что этот процесс изменяет относительное распределение цвета и, следовательно, может привести к резким изменениям цветового баланса изображения.

 def show_rgb_equalized (изображение): 
 каналов = cv2.split (изображение) 
 eq_channels = [] 
 для канала, цвет в zip (каналы, ['B', 'G', 'R']): 
 eq_channels.append (cv2.equalizeHist (ch))  eq_image = cv2 .merge (eq_channels) 
 eq_image = cv2.cvtColor (eq_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) 
 plt.imshow (eq_image) 
 plt.show ()

Пример:

 import cv2. imread ('dark-tones.jpg') ############### 
 # Histogram Equalizationchannels = cv2.split (image) eq_channels = [] 
 для ch, цвет в zip (каналы, ['B', 'G', 'R']): 
 eq_channels.append (cv2.equalizeHist (ch)) eq_image = cv2.merge (eq_channels) cv2. namedWindow ("Исходный", cv2.WINDOW_AUTOSIZE) 
 cv2. namedWindow ("Выровненное изображение", cv2.WINDOW_AUTOSIZE ("Исходное изображение") cv2.imsho , image) 
 cv2.imshow ("Equalized Image", eq_image) cv2.waitKey () 
 cv2.destroyAllWindows () ############ 
 # Построить гистограмму для выровненного изображения # показать гистограмму 
 каналов = ('b', 'g', 'r') # теперь мы разделяем цвета и строим каждый в гистограмме 
 для i, цвет в enumerate (channels): 
 histogram = cv2.calcHist ([eq_image], [i], None, [256], [0, 256]) 
 plt.plot (гистограмма, цвет = цвет) 
 plt.xlim ([0, 256]) plt.show ()

В качестве альтернативы можно сначала преобразовать изображение в цветовое пространство HSV, , а затем применить выравнивание гистограммы только к каналу яркости или значения, оставив оттенок и насыщенность изображения неизменными.

Вот код, который применяет выравнивание гистограммы к каналу значений цветового пространства HSV :

 def show_hsv_equalized (image): 
 H, S, V = cv2.split (cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2HSV)) 
 eq_V = cv2.equalizeHist (V) 
 eq_image = cv2.cvtColor (cv2.merge ([H, S, eq_V]), cv2.COLOR_HSV6R. (eq_image) 
 plt.show ()

`Гистограмма изображения — ArcGIS Pro | Документация`

Гистограммы изображения визуально суммируют распределение непрерывной числовой переменной путем измерения частоты, с которой определенные значения появляются на изображении. Ось x на гистограмме изображения представляет собой числовую линию, которая отображает диапазон значений пикселей изображения, который был разделен на числовые диапазоны или интервалы.Для каждого бункера нарисована полоса, ширина которой представляет диапазон числовой плотности бункера; высота полосы представляет количество пикселей, попадающих в этот диапазон. Понимание распределения ваших данных - важный шаг в процессе исследования данных.

`переменная`

Для гистограмм изображений требуется одна непрерывная числовая переменная по оси x, состоящая из значений пикселей определенной полосы изображения.

`Преобразование`

Некоторые аналитические методы требуют нормального распределения данных.Когда данные искажены (распределение непропорционально), вы можете захотеть преобразовать данные, чтобы сделать их нормальными. Гистограммы позволяют исследовать влияние логарифмических преобразований и преобразований квадратного корня на распределение ваших данных. Для справки: вы можете добавить на гистограмму наложение нормального распределения, установив флажок «Показать нормальное распределение» на панели свойств диаграммы.

`Логарифмическое преобразование`

Логарифмическое преобразование часто используется, когда данные имеют положительно искаженное распределение и есть несколько очень больших значений.Если эти большие значения присутствуют в вашем наборе данных, логарифмическое преобразование поможет сделать дисперсии более постоянными и нормализовать ваши данные.

Например, положительно перекошенное распределение на диаграмме слева преобразуется в нормальное распределение с помощью логарифмического преобразования на диаграмме справа:

Логарифмические преобразования могут применяться только к числам больше нуля.

`Преобразование квадратного корня`

Преобразование квадратного корня похоже на логарифмическое преобразование в том, что оно уменьшает правый перекос набора данных.В отличие от логарифмических преобразований, преобразования квадратного корня можно применять к нулю.

Преобразования квадратного корня можно применять только к числам, большим или равным нулю.

`Число интервалов`

Число интервалов по умолчанию равно квадратному корню из числа записей в вашем наборе данных. Это можно отрегулировать, изменив значение «Количество ячеек» на вкладке «Данные» на панели «Диаграмма». Изменение количества бункеров позволяет вам видеть более или менее подробную информацию в структуре ваших данных.

`Статистика`

Некоторая базовая описательная статистика вычисляется и отображается на гистограммах. Среднее и медианное значение отображаются в каждой строке, а одно стандартное отклонение выше и ниже среднего отображается двумя линиями. Вы можете щелкнуть эти элементы в таблице статистики или условных обозначениях диаграммы, чтобы включить или выключить их.

На вкладке «Данные» панели «Свойства диаграммы» отображается таблица статистики, содержащая следующую статистику для выбранного числового поля:

Среднее значение
Медиана
Стандартное отклонение
Счетчик
Минимум
Макс
Сумма
Нули
Асимметрия
эксцесс

Если исходный слой диаграммы имеет набор выбора, в таблице статистики будет один столбец, отображающий статистику для всего набора данных, и один столбец, отображающий статистику только для набора выбора.

Если исходный слой диаграммы является тематическим или категориальным набором данных с полями, отличными от значения числа переменной, количество ячеек не будет рассчитываться для суммы. Это значение по умолчанию. Если вы хотите, чтобы вычисление суммы включало количество ячеек для вашей диаграммы, щелкните Переменная и установите флажок Настроить для количества ячеек.

Таблица статистики включает элементы управления для включения и выключения линий среднего, медианного значения и стандартного отклонения гистограммы, а также для изменения их цвета.

Вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши в таблице статистики и выбрать Копировать таблицу, Копировать строку или Копировать значение, чтобы скопировать и вставить статистику из панели свойств диаграмм в другие окна или приложения.

`Оси`

`Границы оси Y`

Границы оси Y по умолчанию устанавливаются на основе диапазона значений данных, представленных на оси Y. Эти значения можно настроить, введя новое значение привязки оси. Установка границ оси может использоваться как способ сохранить согласованный масштаб диаграммы для сравнения. Нажатие кнопки сброса возвращает привязку оси к значению по умолчанию.

`Числовой формат`

Вы можете отформатировать способ отображения числовых значений на оси, указав категорию числового формата или задав строку настраиваемого формата.Например, $ #, ### можно использовать как строку настраиваемого формата для отображения значений валюты.

`Направляющие`

Направляющие линии или диапазоны могут быть добавлены к диаграммам в качестве справки или способа выделить важные значения. Чтобы добавить направляющую, перейдите на вкладку «Направляющие» на панели «Свойства диаграммы» и нажмите «Добавить направляющую». Чтобы нарисовать линию, введите значение, в котором вы хотите нарисовать линию. Чтобы создать диапазон, введите начальное и конечное значения. При желании вы можете добавить текст в свое руководство, указав значение Label.

`Внешний вид`

`Заголовки и описание`

Диаграммы и оси получают заголовки по умолчанию в зависимости от имен переменных и типа диаграммы.Их можно редактировать на вкладке «Общие» панели «Свойства диаграммы». Вы также можете предоставить описание диаграммы, которое представляет собой блок текста, который отображается в нижней части окна диаграммы.

`Визуальное форматирование`

Когда активно окно диаграммы, становится доступной контекстная лента формата диаграммы, позволяющая визуально форматировать диаграмму. Параметры форматирования диаграммы включают следующее:

Изменение размера, цвета и стиля шрифта, используемого для заголовков осей, меток осей, текста описания и текста легенды
Изменение цвета, ширины и типа линии для сетки и оси линии
Изменение цвета фона диаграммы

Дополнительные сведения о том, как настроить внешний вид графика гистограммы, см. в разделе Изменение внешнего вида диаграммы.

Отзыв по этой теме?

`Сопоставление гистограммы. Как создать гистограмму для… | Али Пуррамезан Фард`

`Что такое гистограмма изображения?`

Перед тем, как начать определение гистограммы, для простоты мы используем изображения в оттенках серого. Позже я также объясню процесс создания цветных изображений.

Гистограмма изображения показывает распределение интенсивности изображения. Другими словами, гистограмма изображения показывает количество пикселей в изображении, имеющем определенное значение интенсивности.В качестве примера предположим, что нормальное изображение с интенсивностью пикселей варьируется от 0 до 255. Чтобы сгенерировать его гистограмму, нам нужно только подсчитать количество пикселей, имеющих значение интенсивности 0, затем 1 и перейти к 255. На рисунке 1, у нас есть образец изображения 5 * 5 с пиксельным разнообразием от 0 до 4. На первом этапе создания гистограммы мы создаем таблицу гистограммы, подсчитывая количество яркостей каждого пикселя. Затем мы можем легко сгенерировать гистограмму, создав столбчатую диаграмму на основе таблицы гистограмм.

  Рисунок 1 : Процесс создания гистограммы изображения Как создать гистограмму изображения? 
 В Python мы можем использовать следующие две функции для создания и отображения гистограммы изображения.
  Код 1 : Создание гистограммы В большинстве случаев, когда мы создаем гистограмму, мы нормализуем гистограмму путем деления количества пикселей с каждым значением интенсивности на нормализующий коэффициент, который является умножением ширины изображения и высоты изображения.Для простоты использования, если входное изображение функции generate_histogram является цветным изображением, мы сначала преобразуем его в изображение в градациях серого (см. Строку № 6).
 Как выровнять гистограмму изображения? 
 Выравнивание гистограммы обычно используется для повышения контрастности изображения. Соответственно, этот метод не может гарантировать постоянное улучшение качества изображения. Вычисление CDF (кумулятивная функция распределения) - это распространенный способ выравнивания гистограммы изображения. На рис.2 мы рассчитали CDF для образца изображения, созданного на рис.1. Кроме того, на рис.3 представлена выровненная гистограмма предыдущего образца.
  Рисунок 2:  Расчет CDF.  Рисунок 3:  Выровненная гистограмма. Чтобы вычислить выровненную гистограмму в python, я создал следующие коды:
  Код 2:  Выравнивающая гистограмма Вот 3 разных изображения, снятых мной и использованных в качестве примеров. Как показано на рисунке 4, для первого изображения гистограмма показывает, что количество пикселей с низкой интенсивностью больше, чем более ярких пикселей.Совершенно обратная ситуация наблюдается для второго изображения, где плотность более ярких пикселей намного больше, чем более темных. На третьем изображении гистограмма полунормальная.
 Что такое гистограммы цифровых фотоаппаратов: тона и контраст 
 Понимание гистограмм изображений, вероятно, является наиболее важным понятием, с которым необходимо ознакомиться при работе с изображениями с цифровой камеры. Гистограмма может сказать вам, правильно ли было экспонировано ваше изображение, резкое или плоское освещение и какие настройки подойдут лучше всего.Это улучшит ваши навыки не только на компьютере, но и как фотографа.
 Каждый пиксель в изображении имеет цвет, полученный с помощью некоторой комбинации основных цветов: красного, зеленого и синего (RGB). Каждый из этих цветов может иметь значение яркости от 0 до 255 для цифрового изображения с глубиной цвета 8 бит. Гистограмма RGB получается, когда компьютер просматривает каждое из этих значений яркости RGB и подсчитывает, сколько из них находится на каждом уровне от 0 до 255. Существуют и другие типы гистограмм, хотя все они будут иметь тот же базовый макет, что и пример гистограммы, показанный ниже.
 ТОНН 
 Область, в которой присутствует большая часть значений яркости, называется «тональным диапазоном». Тональный диапазон может сильно различаться от изображения к изображению, поэтому развитие интуиции того, как числа соотносятся с фактическими значениями яркости, часто имеет решающее значение - как до, так и после того, как фотография была сделана. Не существует единой «идеальной гистограммы», которую все изображения должны пытаться имитировать; гистограммы должны просто отражать тональный диапазон сцены и то, что фотограф хочет передать.
 
 Приведенное выше изображение является примером, который содержит очень широкий тональный диапазон с маркерами, чтобы показать, где области сцены соответствуют уровням яркости на гистограмме. Эта прибрежная сцена содержит очень мало средних тонов, но имеет много областей теней и светлых участков в нижнем левом и верхнем правом углу изображения соответственно. Это переводится в гистограмму, которая имеет большое количество пикселей как с левой, так и с правой стороны.
 
 Освещение часто не такое экстремальное, как в последнем примере.Условия обычного и равномерного освещения в сочетании с правильно экспонированным объектом обычно дают гистограмму с пиками в центре, постепенно переходящими в тени и светлые участки. За исключением прямых солнечных лучей, отражающихся от верхней части здания и некоторых окон, сцена с лодкой справа освещена довольно равномерно. У большинства камер не возникнет проблем с автоматическим воспроизведением изображения с гистограммой, аналогичной гистограмме, показанной в примере с лодкой.
 ВЫСОКИЕ И НИЗКИЕ КЛЮЧЕВЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ 
 Хотя большинство камер в автоматическом режиме экспозиции создают гистограммы, ориентированные на средние тона, распределение пиков в гистограмме также зависит от тонального диапазона объекта.Изображения, в которых большая часть тонов находится в тени, называются «в низком ключе», тогда как изображения в «высоком ключе» большинство тонов находятся в светлых участках.
 Перед тем, как фотография будет сделана, полезно оценить, подходит ли ваш объект к высокому или низкому ключу. Поскольку камеры измеряют отраженный, а не падающий свет, они не могут оценить абсолютную яркость своего объекта. В результате многие камеры содержат сложные алгоритмы, которые пытаются обойти это ограничение и оценить, насколько ярким должно быть изображение.Эти оценки часто приводят к изображению, средняя яркость которого находится в средних тонах. Обычно это приемлемо, однако сцены в высоком и низком ключе часто требуют, чтобы фотограф вручную настраивал экспозицию относительно того, что камера будет делать автоматически. Хорошее практическое правило состоит в том, что вам нужно будет вручную регулировать экспозицию всякий раз, когда вы хотите, чтобы средняя яркость вашего изображения выглядела ярче или темнее, чем средние тона.
 Следующий набор изображений был бы получен, если бы я использовал настройку автоэкспозиции моей камеры.Обратите внимание, как среднее количество пикселей приближается к полутонам.
 Большинство цифровых фотоаппаратов лучше воспроизводят сцены с низким ключом, поскольку они не позволяют любой области становиться настолько яркой, что она превращается в сплошной белый, независимо от того, насколько темной может стать остальная часть изображения. С другой стороны, в сценах с высоким ключом изображения часто получаются значительно недоэкспонированными. К счастью, недоэкспонирование обычно более снисходительно, чем переэкспонирование (хотя это ухудшает соотношение сигнал / шум).Детали никогда не могут быть восстановлены, когда область становится настолько переэкспонированной, что становится полностью белой. Когда это происходит, говорят, что светлые участки «обрезаны» или «раздуты».
 Гистограмма - хороший инструмент для определения того, произошло ли отсечение, поскольку вы можете легко увидеть, когда светлые участки сдвинуты к краю диаграммы. Некоторое обрезание обычно нормально в таких областях, как зеркальные отражения на воде или металле, когда солнце попадает в кадр или когда присутствуют другие яркие источники света.В конечном счете, количество вырезок зависит от фотографа и того, что он хочет передать.
 КОНТРАСТ 
 Гистограмма также может описывать степень контраста. Контрастность - это мера разницы в яркости между светлыми и темными участками сцены. Широкие гистограммы отражают сцену со значительным контрастом, тогда как узкие гистограммы отражают меньший контраст и могут казаться плоскими или тусклыми. Это может быть вызвано любой комбинацией объекта и условий освещения.Фотографии, сделанные в тумане, будут иметь низкий контраст, в то время как снимки, сделанные при ярком дневном свете, будут иметь более высокий контраст.
 Контраст может оказать значительное визуальное влияние на изображение за счет выделения текстуры, как показано на изображении выше. Вода с высокой контрастностью имеет более глубокие тени и более выраженные блики, создавая текстуру, которая «выскакивает» на зрителя.
 Контраст также может различаться для разных регионов одного изображения в зависимости от объекта и освещения. Мы можем разделить предыдущее изображение лодки на три отдельные области, каждая со своей отдельной гистограммой.
 Верхняя область наиболее контрастна из всех трех, потому что изображение создается из света, который сначала не отражается от поверхности воды. Это создает более глубокие тени под лодкой и ее уступами и более сильные блики в областях, обращенных вверх и непосредственно открытых. Средняя и нижняя области полностью созданы из рассеянного отраженного света и поэтому имеют более низкий контраст; как если бы кто-то фотографировал в тумане. Нижняя область более контрастна, чем средняя, несмотря на гладкое и монотонное голубое небо, потому что она содержит комбинацию тени и более интенсивного солнечного света.
Гистограмма изображения: Гистограммы цифровых камер: яркость и цвет