直方图,看这一篇就够了!

直方图,看这一篇就够了!

西数科技

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直方图是大家非常熟悉的一个后期工具,但是大多数人可能都只是用它来观察一张照片的曝光分布趋势,实际上直方图可以挖掘的信息非常庞大,许多照片细节都隐藏在直方图之中,学会阅读直方图是非常重要的一课。

首先,我们简单认识一下直方图:

直方图的横轴表示亮度,从左到右表示亮度从低到高。

直方图的纵轴表示像素数量,从下到上表示像素从少到多。

直方图在某个亮度区间的凸起越高,就表示在这个亮度区间内的像素越多。比如这个直方图的凸起就主要集中在左侧,也就是说这张照片的亮度整体偏低。

直方图分为四个基本类型:RGB直方图、通道直方图、明度直方图和颜色直方图。

要充分认识直方图,就必须得了解RGB色彩模型。

我们之所以能够看到这个世界,是因为有光的存在,光的三原色是红绿蓝,但这三种光叠加到一起后得到白色,其中任意两种原色相加得到另一种原色的补色,例如红色+绿色=黄色,互补于蓝色。互补色相加得到白色,例如蓝色+黄色=白色。

我们的显示器就是基于RGB模型制造出来的,它通过发出红绿蓝这三种光线,然后混合出丰富的色彩。一个像素一般由三个子像素构成,分别是红色、绿色和蓝色子像素,当它们都发出最强的光线时,这个像素就是白色,用RGB(255,255,255)表示。

同理,如果一个像素是:

那就表示这个像素中的红色子像素发出30强度的光线,绿色子像素发出60强度的光线,蓝色子像素发出90强度的光线,最终得到了青蓝色。

每一个像素都必须要赋予一个RGB值,这样我们的显示器才能正确显示它们,也就是说一张100万像素的照片,它就会产生100万个R值、100万个G值、100万个B值。R、G、B的取值范围从0-255,如果其中有1000个像素中的R值为0,那么在红色直方图的0色阶上就会有1000个相对高度的凸起。这样就绘制出了通道直方图。

例如这个直方图的意思就是在一张12166656像素的照片中,有123034个像素中的G值为33。

绘制出通道直方图之后,我们将通道直方图叠加,就可以得到RGB直方图:

大家可以看到,RGB直方图就是通道直方图的叠加,例如红色通道直方图最左边的峰和绿色通道直方图最左边的峰组成了RGB直方图最左端的双峰,红色通道直方图右边的峰、绿色通道直方图右边的峰、蓝色通道左边的峰组成了RGB直方图中最粗壮的峰,而蓝色通道右边的峰组成的RGB右边的小峰。

与RGB直方图相似的一个直方图叫明度直方图:

明度直方图与RGB直方图的区别在哪里呢?简而言之,RGB直方图是通道直方图的叠加,而明度直方图是复合计算单个像素之后绘制的直方图。

比如上面的直方图中,RGB直方图最左侧有凸起,那是因为红色通道直方图最左侧有凸起,叠加到RGB直方图中就也有凸起了。

明度直方图最左侧没有凸起,那是因为明度直方图是计算单个像素的复合值,换言之,只有当一个像素中的R、G、B值同时为0 的时候,明度直方图的最左端才有凸起,而RGB直方图只要有任意一个像素中的任意一个R、G、B值为0,它的最左端就有凸起。

在大多数情况下,二者的区别不大,但是从某种程度上来说,明度直方图更能反映一张照片的亮度分布趋势。

最后一种类型的直方图就是颜色直方图,所谓颜色直方图,我们可以理解为加了颜色的RGB直方图:

它也是三个通道直方图的叠加,如果红色通道直方图与绿色通道直方图叠加在一起时,就是黄色,如果绿色通道直方图与蓝色通道直方图叠加到一起时,就是青色,如果红色通道直方图与蓝色通道直方图叠加到一起时就是洋红色,如果三个通道直方图叠加到一起时就是灰色,如果没有叠加,那就是自身的颜色。

与直方图相似的一个工具是分量图:

分量图也是一种图形化工具,它是一列一列的计算像素,然后把计算结果叠加成图形表现出来,而直方图是把整张图一起计算,然后把计算结果叠加成图形表现出来。

也就是说,分量图是与画面位置相关对应的,而直方图则是打乱排列的。

所以大家看分量图会觉得很简单,很轻松,因为它是具象的;而直方图则会有些困难,有些迷惑,因为它是抽象的。

例如这张照片的分量图是这样的:

很明显,从左到右,红色和绿色都要高一些,蓝色都要低一些,所以画面会更强烈的呈现出红色和绿色的混合色,也就是黄色。

大家注意画面中的一个弧形,红、绿、蓝三个分量都有这么一个弧形。这个弧形对应的是什么呢?当然是天空了,因为天空实际上呈现出的是灰色,所以说红绿蓝的值几乎是相等的,所以说这三根弧线很一致。

然后大家再看弧线的左侧都有一个下切,这又是什么呢?大家一看画面就知道,那是因为有一根草切入到了天空之中,并且亮度比较低,所以在分量图中呈现出一个下切。

然后再看分量图的中间有一个凸起,这是分量图中最高的一个凸起了,它对应的又是什么呢?其实对应的就是猫的毛发,因为它的亮度是画面中最高的。

所以经过我们这样一分析,大家可以发现分量直方图简直太牛了,可以精确到如此清晰的细节,这是直方图无法做到的。

我们再看一个例子:

这张照片的直方图是这样的:

蓝色通道直方图在最左侧没有凸起,也就意味着没有任何一个像素中的B值为0,而红色和绿色通道直方图在最左侧有很多凸起,这就意味着有很多个像素中的R值和G值为0,因此画面的阴影部分会更强烈的呈现出蓝色。

而在高光部分红色的凸起最靠右,绿色凸起在中间,蓝色凸起在左边,这是因为这张照片中的高光部分是人脸和衣服,而人脸和衣服的RGB值是R>G>B,所以呈现出这样一个特征。

我们再看一下分量图:

可以看到,在分量图中,蓝色的下部是最高的,这也就意味着照片中所有像素中的B值都是比较大的。

在红色、绿色和蓝色分量图中,都有一个八字形,这个八字形是什么呢?其实就是照片中人物的衣服,因为衣服的亮度比较高,所以这三个八字的位置都相对比较高,而又因为R>G>B,所以红色高于绿色高于蓝色。

而最中间最高的凸起部分就是人脸了,因为人脸的亮度是最高的,所以凸起也最高。

通过直方图,我们可以完成校色、调色等等工作,例如:

直方图的变化是:

关于直方图的具体应用,以后有机会再与大家分享。希望通过这样的一些讲解,能够帮助大家更好的理解直方图和分量图,挖掘出照片的每一个信息

转自:叶明摄影