Гистограмма (фотография)

Изображение и гистограмма в программе GIMP.

Гистогра́мма (в фотографии) — это график статистического распределения элементов цифрового изображения с различной яркостью, в котором по горизонтальной оси представлена яркость, а по вертикали — относительное число пикселей с конкретным 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 (исключения составляют дорогостоящие зеркальные камеры), а гистограмма для всех цветовых каналов (см. Цветоделение) доступна уже на компьютере, в приложениях для обработки растровой графики.

Основные сведения

Гистогра́мма изображе́ния (иногда: 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. Академическое представление идеальной формы гистограммы изображения — пологая гауссиана, в которой мало совсем тёмных и совсем ярких цветов, а по мере приближения к средним цветам, их количество увеличивается. Справедливо для съёмок при достаточном заполняющем освещении (влияющем на всю сцену) и отсутствии источников света в кадре.

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).

Редактирование уровней

Многие фоторедакторы (напр. Adobe Photoshop, GIMP) и программы проявки Raw-файлов (UFRAW, PhotoOne, CaptureNX) позволяют осуществлять редактирование уровней изображения. Оно может производиться следующими методами:

• 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)

Алгоритм построения

Строим массив, заполняем нулями. Обычно массив [0..255]

Цикл, для каждого пиксела:

Выделяем нужный цветовой канал или находим яркость по формуле. Пиксел -> значение

Полученное значение должно укладываться в диапазон индексов массива, например [0..255].

Увеличиваем значение элемента массив[значение] на 1.

Конец цикла.

Полученный массив и представляет собой гистограмму, элементы массива — означают высоты столбиков.

Реализация на Python:

# coding:utf
"""Пользователь вводит имя файла с изображением,
гистограммы которого нужно построить.
Строятся гистограммы по каждому из каналов, по яркости(Luminance), и RGB гистограмма.
Программа строит гистограммы и сохраняет в текущей папке.
Полученные гистограммы практически не отличаются от гистограмм,
полученных в коммерческих программах
Для работы программы необходим Python 2.7 с установленной PIL"""
from PIL import Image, ImageDraw # модули из PIL

def lum(c): #цвет пиксела RGB -> значение яркости
	#формула, которая обычно используется для определения яркости 
	return int(0.3*c[0] + 0.59*c[1] + 0.11*c[2])  
def r(c): #цвет пиксела RGB -> значение R
	return c[0]
def g(c): #цвет пиксела RGB -> значение G
	return c[1]
def b(c): #цвет пиксела RGB -> значение B
	return c[2]
def drawhist(hname, H, harr):
	""" Рисуем диаграмму, сохраняем в файл в текущую папку
	hname - имя файла
	H - высота рисунка
	harr - массив с высотами столбиков в гистограмме
	"""
	W = len(harr) #кол-во элементов массива
	hist = Image.new("RGB", (W, H), "white") #создаем рисунок в памяти
	draw = ImageDraw.Draw(hist) #объект для рисования на рисунке
	maxx = float(max(harr)) #высота самого высокого столбика
	if maxx == 0: #столбики равны 0
		draw.rectangle(((0, 0), (W, H)), fill="black")
	else:
		for i in range(W):
			draw.line(((i, H),(i, H-harr[i]/maxx*H)), fill="black") #рисуем столбики
	del draw #удаляем объект
	hist.save(hname) #сохраняем рисунок в файл
# список с функциями и префиксами названий файлов
fnlist = [(lum, "luminosity_"), (r, "r_channel_"), (g, "g_channel_"), (b, "b_channel_")]
fname = input("input file name: ") #Ввод имени файла, гистограмму кот. нужно построить
im = Image.open(fname) #открываем файл
# получаем список вида [(n1, c1), (n2, c2), ...], где
# c - цвет пиксела в RGB
# n - количество пикселов, имеющих данный цвет
clrs = im.getcolors(im.size[0]*im.size[1])
# ширина, высота гистограммы.
# Ширину менять не стоит, т.к. все ф-и отображаются в [0..255]
W, H = 256, 100
for fn, hname in fnlist: #перебираем все функции
	harr = [0 for i in range(W)] #создаем массив [0, 0, 0, ...] длины W
	for n, c in clrs: #перебираем список созданный выше
		index = fn(c) #fn - отображение цвета в яркость или выделение цветового канала
		#индексы элементов массива показывают значения яркости и прочего. Диапазон [0..255]
		#значения элементов массива = количество пикселов с опред. значением яркости и т.д.
		harr[index] += n 
	drawhist(hname + "hist.png", H, harr) #рисуем гистограмму
# Нарисовали гистограммы по яркости и каналам, теперь
# Рисуем гистограмму RGB
rharr = [0 for i in range(W)]
gharr = list(rharr)
bharr = list(rharr)
for n, c in clrs:
	rharr[r(c)] += n
	gharr[g(c)] += n
	bharr[b(c)] += n
harr = [(rharr[i] + gharr[i] + bharr[i])/3 for i in range(W)]
drawhist("RGB_hist.png", H, harr)

Использование в фототехнике

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

Ссылки

• Minolta Z10. Руководство пользователя. C.30 «Дисплей покадрового воспроизведения и гистограмма».
• статья «Гистограмма» на photoscape  (рус.)