SVEUČILIŠTE U ZAGREBU

FAKULTET ORGANIZACIJE I INFORMATIKE

V A R A Ž D I N

Luka Rajčević

Histogram u digitalnoj obradi slika

ZAVRŠNI RAD

Varaždin, 2010.

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU

FAKULTET ORGANIZACIJE I INFORMATIKE

V A R A Ž D I N

Luka Rajčević

Redoviti student

Broj indeksa: 38117/09-R.

Smjer: Informacijski sustavi

Preddiplomski studij

Histogram u digitalnoj obradi slika

ZAVRŠNI RAD

Mentor:

Doc. Dr. sc. Zvonimir Sabati, redoviti profesor

Varaždin, svibanj 2010.

I

Sadržaj

1. UVOD ..................................................................................................................................................................1

2. PRIMJENE HISTOGRAMA .............................................................................................................................2

2.1. KADA SE KORISTI HISTOGRAM? .......................................................................................................................2 2.3. KONSTRUKCIJA HISTOGRAMA .........................................................................................................................2

3. PRIMJERI HISTOGRAMA ..............................................................................................................................3

3.1. JEDNOSTAVNI HISTOGRAMI .............................................................................................................................3 3.2. RGB HISTOGRAM ...........................................................................................................................................4

4. INTERPRETIRANJE HISTOGRAMA .............................................................................................................5

4.1 OSVJETLJENJE (EXPOSURE) ..............................................................................................................................5 4.2 KONTRAST (CONTRAST) ..................................................................................................................................6 4.3 PODREZIVANJE (CLIPPING) ..............................................................................................................................7

5. ZAKLJUČAK .....................................................................................................................................................8

1

1. Uvod

Općenito, histogram je način prikazivanja određenog skupa podataka koji je raspoređen po

grupama. Histogram je grafički prikaz, i dosta često se koristi u statistici zbog svoje

jednostavnosti prikaza. Također, histogram se koristi i u obradi digitalne fotografije. Kako?

Zašto? Pa odgovor je vrlo jednostavan. Naš sustav percepcije može, samim pogledom na neku

sliku, odrediti jesu li fokus slike ili kadar dobri, ali neke složenije stvari kao npr. balans tonova i

boja na slici nije moguće tako precizno odrediti 'golim' okom. Za pomoć u određivanju i

eventualnom korigiranju takvih stvari nam služi grafikon, tj. grafički prikaz – histogram.

2

2. Primjene histograma

2.1. Kada se koristi histogram?

Prilikom fotografiranja s digitalnim fotoaparatom mi ustvari u njegovu memoriju snimamo

određeni broj piksela. Pošto fotoaparati koriste RGB model boja, te informacije se spremaju u

RGB obliku. Današnji fotoaparati imaju rezoluciju oko 10MP što čini otprilike 9,980,928

piksela, s rezolucijom od 3648x2736. U ovisnosti o dubini boje (npr. 8,16 ili 32 bita), dobijemo

dosta veliku vrijednost. Tako velika količina podataka je jako teška za procjenu, ako se gleda

svaki piksel zasebno, i baš tu nam koristi histogram. Njegova uloga je važna onda kada imamo

jako veliki broj uzoraka (piksela) koje je nepraktično promatrati zasebno.

2.3. Konstrukcija histograma

Dakle, snimljena fotografija se sastoji od piksela. Već smo konstatirali da se radi o jako velikom

broju piksela koje nekako treba posložiti tj. grupirati prema nekom kriteriju. Kriterij za

grupiranje piksela je svjetlina (tamnoća) piksela. Za 8-bitnu sliku postoji različitih

svjetlina boje. Za grupiranje piksela prema svjetlini nam služe računalni program ili sam

program u digitalnom aparatu. Tako grupirani podaci (pikseli) se prikazuju u grafičkom obliku

koji nazivamo histogram. Pošto postoji 256 mogućih svjetlina, na apscisi (x-osi) će se nalaziti

brojevi od 0-255 koji predstavljaju različite svjetline, od najtamnije (crne) do najsvijetlije

(bijele). Na ordinati (y-osi) će se nalaziti broj piksela koji sadrži svjetlinu odreženog intenziteta.

Dakle, najjednostavniji prikaz histograma bi bio ovakav:

Slika 2.1 Histogram

3

Sa slike se vrlo jednostavno vidi način na koji nastaje histogram (a koji je ranije vec objašnjen).

X-os histograma se grubo može podjeliti na 3 područja: sjene, srednji tonovi i svjetline. Prva

vrijednost na x-osi je crna boja a posljednja je bijela. Između njih se nalaze 254 ostale 'nijanse'.

3. Primjeri histograma

3.1. Jednostavni histogrami

Kako bi još lakše razumjeli kako nastaju histogrami tj. kako se stvara njihov graf, iskoristiti ću

vrlo jednostavne ''fotografije'' uz pomoć kojih je lako pokazati način nastajanja histograma.

SLIKA HISTOGRAM

Slika 3.1. Jednostavni histogrami

Dakle, na slici 3.1. se vrlo jednostavno vidi nastanak svakog od histograma. Npr. prvi histogram

ima samo piksele srednjeg tona. Drugi histogram ima jednak broj piksela crne i bijele boje, pa je

njegov prikaz simetričan, visina je jednaka i za najsvjetlije i za najtamnije tonove. Na trećem

histogramu ima više piksela crne boje, što se odmah odražava na histogram.

4

3.2. RGB histogram

U prethodnom primjeru su bili pokazani histogrami jednostavnih slika, tj. onih u sivoj skali.

Međutim, histogram koji se ipak danas najviše koristi u digitalnoj obradi fotografije je RGB

histogram (R=Red, G=Green, B=Blue). Svaki piksel na nekoj slici koja se pohranjuje u

digitalnom formatu se dobije kombinacijom crvene, zelene i plave boje. To se odnosi i na slike iz

prošlog primjera, što znači da su ono također bili RGB histogrami, isto kao i fotografije 'u boji'.

RGB histogram nastaje spajanjem (kompozicijom) histograma 3 osnovne boje, tj. nastaje

spajanjem 'Red' histograma, 'Green' histograma i 'Blue' histograma. Nastaje tako da se prvo

naprave tri histograma za boje, i onda se oni komponiraju ovisno o tome kakvu boju daje piksel.

Na slijedećem primjeru se može vidjeti glavni RGB histogram, ali također i osnovni (R,G i B)

histogrami.

Slika 3.2 RBG histogrami

5

4. Interpretiranje histograma

Kao što sam već rekao u uvodu: „Naš sustav percepcije može, samim pogledom na neku sliku,

odrediti jesu li fokus slike ili kadar dobri, ali neke složenije stvari kao npr. balans tonova i boja

na slici nije moguće tako precizno odrediti 'golim' okom.“ Te se upravo balans tonova i boja te

osvjetljenje mogu očitati iz histograma.

4.1 Osvjetljenje (exposure)

Određivanje osvjetljenja je vrlo jednostavno uz pomoć histograma. Najjednostavnije je to

prikazati na nekom primjeru:

Slika 4.1 Osvjetljenje-histogrami

Dakle, i bez pogleda na sliku možemo odrediti je li ona dobro osvjetljena. Sjetimo se samo

osnovnog pojma histograma (* na apscisi se nalaze točke različite svjetline, od najtamnije do

najsvijetlije). Prema tome, dakle, prvi histogram (prvu sliku) možemo smatrati tamnom

(underexposed) zato što mu je najveći broj piksela tamnijih nijansi, dok je druga svijetla

(overexposed) zato što ima više svijetlih piksela. Da bi se uvjerili da je to tako, evo i originalnih

slika:

Slika 4.2 osvjetljenje-slike

Interpretacija svjetline uz pomoć histograma je bila točna jer se jasno vidi da je lijeva slika

tamna, a desna svijetla.

6

4.2 Kontrast (Contrast)

Kao što je bilo jednostavno odrediti osvjetljenje slike uz pomoć njenog histograma, niti kontrast

nije jako zahtjevan posao. Kontrast je mjera za razliku između svijetlih i tamnih tonova na slici.

Kod snimanja fotografije poželjno je imati što širi histogram, jer je tada kontrast veći (postoji širi

spektar nijansi), dok je kod uskog histograma kontrast manji. Na slijedećem primjeru ću objasniti

kontraste.

Slika 4.3 Kontrast

Na slici 4.3 se vidi sve rečeno ranije. Histogram prve slike (lijevo) ima širi raspon pa je i kontrast

boja veći, za razliku od histograma druge slike (desno) čiji je histogram uži, a samim time i

raspon boja.

7

4.3 Podrezivanje (Clipping)

Još jedna stvar koja se može spoznati interpretacijom histograma je tzv. podrezivanje odnosno

clipping. Na histogramima se osvjetljenje opisuje u 8-bitnom rasponu (od 0 do 255), no može se

dogoditi da se na slici pojave pikseli koji imaju svjetlinu veću od 255 ili manju od 0. Gdje se

onda oni prikazuju? Na slijedećem jednostavnom primjeru ću pokazati efekt podrezivanja.

Slika 4.4 Podrezivanje

Na ovom histogramu se vidi da postoje pikseli koji su vrlo svijetli. To je prikazano uskom

izdignutom linijom u desnom uglu histograma. Razlog zašto se ti pikseli nalaze na desnoj strani

je slijedeći: pošto u normalnom histogramu nema „mjesta“ za piksele izvan raspona od 0-255,

umjesto njihove prave svjetline dodjeljuje im se najbliža koja postoji u histogramu. Dakako, to

su uvijek krajnje vrijednosti (bijela i crna boja piksela).

8

5. Zaključak

Ovim seminarom sam ukratko objasnio što je to histogram, kako nastaje i kako se koristi za

određivanje različitih svojstava na slici. Histogram je vrlo važan, i čimbenik je kojeg treba

uvažavati ako se želi postići dobra fotografija. Velik broj digitalnih fotoaparata nudi mogućnost

prikazivanja histograma što uvelike olakšava stvaranje kvalitetnih slika. Osim što je pogodan pri

samom stvaranju slike (pri fotografiranju), histogram se može koristiti i u dodatnoj obradi

digitalne fotografije, i čini moćno sredstvo za postizanje boljih i kvalitetnijih digitalnih

fotografija.

9

Literatura

1. Dickman J., Kinghorn J. (2009). Perfect digital photography 2nd edition, McGraw Hill,

New York

2. Dennis P. Curtin (2007). The textbook of digital photography 2nd edition, Boston

3. „Gram, kilogram, histogram“ , članak dostupan 29.05.2010. na

http://www.fotografija.hr/clanci/tehnike/243-gram-kilogram-histogram

4. „Histogram“, članak dostupan 29.05.2010. na

http://fotoholik.info/2010/01/07/histogram/

DODATNA LITERATURA:

1. Camera histograms: Tone and Contrast , dostupno 29.05.2010. na:

http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/histograms2.htm

2. Steve Hoffman: A practical guide to interpreting RGB histograms, članak dostupan

29.05.2010. na http://www.sphoto.com/techinfo/histograms/histograms2.htm