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如何从“直方图”上判断一张照片的曝光是否准确

2014-8-14 21:56| 发布者: 行摄霞浦| 查看: 3447| 评论: 0

      我们都知道关于曝光的三要素是:快门,光圈和感光度。那么如何知道这三组数据的组合是完美的,或者说要如何判断曝光是否准确了?要一步一步来。谈到曝光,我想,必须得先讲讲直方图了。

一、什么是直方图

      直方图也叫柱状图,它以坐标轴上波形图的形式显示照片的曝光精度,其横轴表示亮度等级,从左侧0(暗色调)到右侧255(亮色调),将照片的亮度等级分为256级,而纵轴则表示每个亮度等级下的像素个数,峰值越高说明该明暗值的像素数量越多,在画面中所占的面积也就越大,将纵轴上这些像数值点连接起来,就形成了连续的直方图波形。也就是说直方图的横轴从左到右表示亮度的越高,纵轴从下到上表示像素越多。亮度从0—2550表示黑,255表示白。如果某个地方的峰越高,表示在这个亮度下的像素越多。通过直方图的横轴和纵轴我们可以理性地判断曝光是否合适,影像的层次是否丰富,是否超出了数码相机的动态范围等等。 

以这幅图片为例:

样片

直方图

     拿这个直方图来说,它的分布是非常均匀的,说明各个亮度区间的像素分布是很均匀的。这种平滑型呈现的照片就是正确曝光照片,正确曝光照片的亮度色调分布应该是比较平均的,表现在直方图上其曲线形状看上起平滑饱满,由左端0位置开始,渐进变化,平滑过渡到右端255这个位置,在各亮度等级上均有像数表现,并且在左端(最暗处)和右端(最亮处)没有溢出现象,保留着各亮度的细节层次。

二、直方图的参数如何读

    我问一个问题:两个直方图完全一样的图片,两幅图片的画面就一定是一样的吗?

    答案当然是NO,因为直方图它记录的是像素的亮度信息,换言之,我们把上面所有的像素都不改变,只是改变它们的相对位置,直方图一点儿都不会改变,但画面内容可能就脱胎换骨了。

    理解上面这一点很重要,对于我们理解直方图的本质有很大帮助。好吧,上面的都是一些人尽皆知的知识,下面的才是我要讲的,回到刚才这幅图。这幅图右边有色阶,数量,百分比这几个参数,它们的含义是什么呢?

    大家打开直方图,把你的鼠标放在直方图的某个位置,就会出现这三个参数,它们分别代表:

色阶:指针所在地方的亮度,即从0-255的某个值。

数量:在这个亮度下的像素值,比如上面这幅图的意思就是在138这个色阶下,有1915个像素。

百分比:当前色阶在整个色阶中的位置。

选取直方图

    好吧,上面这个还有进阶的知识。当你按住鼠标左键往右拉的时候,你会发现它们有变化。

色阶:你选取的色阶的范围,比如上面这个就是从115216这个范围的色阶。

数量:在这个范围下的像素总数。

百分比:这里的百分比就不是位置的百分比了,而是你选取的范围的像素在整个像素中的百分比。

    等等,有人会说,这个照片的像素总数才207284,怎么这个范围下的像素就有227728呢?这不是自相矛盾吗?

    非常好的观察力,因为我是选的RGB通道,像素总数是要乘以三的,后面我会专门讲到各个通道的。

    好吧,经过上面的学习,你又进一步了解了直方图了,但还不够,还有更复杂的。继续以这幅直方图为例,左边还有几个参数,平均值,标准偏差,中间值,像素。这几个参数的含义是什么呢?

平均值:平均值越高,照片整体就越偏亮,以128为中间值。

    它的算法是:图像的亮度总值÷图像像素总数。

    拿上面这幅图为例,它的平均值是117,离128很近是吧,所以曝光属于正常型的。

标准偏差:标准偏差是统计学名词。一种量度数据分布的分散程度之标准,用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小,这些值偏离平均值就越少,反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。

    标准偏差公式:样本标准偏差S = Sqrt[(∑(xi-x)^2) /N-1],公式中代表总和,x拔代表所采用的样本x的均值,^2代表二次方,Sqrt代表平方根。

    上面这些都不重要,了解就好,我们需要知道的是标准偏差与照片画面的关系。标准偏差越大,画面对比越明显,反之亦然。

中间值:将图像所有像素的亮度值通过从从小到大排列后,位置在最中间的数值。即将数据分成两部分,一部分大于该数值,一部分小于该数值。(如果有偶数个像素,就有两个位于中间的数,取前面的一个)

    中间值的意义在于从另一个侧面来反映画面的整体亮度,是否是过曝或欠曝。它与平均值互补,不过没有平均值准确,具体缘由自己体会。

像素:这个不多讲了,大家都很熟悉的。

三、通道是怎么回事

    看完并理解上面这些,你对直方图应该是有一个比较全面的理解了,不过,想要真正理解直方图还需要一些知识。


图片说明

    通道里面分为很多种:RGB,红,绿,蓝,明度,颜色。首先,我们要明白直方图里面的数量和像素不是同一个概念。

    当我们选择RGB通道的时候,最大数量值=像素值×3。而当我们选择其他通道时,最大数量值=像素值。举个例子:

    RGB通道下,色阶为一百时,数量为3119;在R通道下,色阶为一百时,数量为945G通道下,色阶为一百时,数量为1610;在B通道下,色阶为一百时,数量为564

    你会发现,RGB通道下的数量值为R+G+B得出来的。也就是说RGB通道实际上是把RGB各个通道的数值相加得到的。

    而像素是什么?我们是把RGB三种颜色最后混合而成的颜色看成一个颜色,这就是我们所说的像素,相信你可以理解为什么在单RGB通道下最大数量值=像素值了。同理,RGB通道和明度通道也不一样。这是RGB通道:

    这是明度通道:

明度通道

    也许你会有疑问,直方图不就是反映亮度信息的吗?为什么RGB通道和明度通道下的直方图还不一样呢?这是计算方法导致的。明度统计的是每个像素的复合值,而像素的亮度值的计算方法为:30%×R+59%×G+11%×B

    这里又与前面的像素相对应了,像素是一个复合值。

    看了前面这么多,相信各位也有些晕了……坚持住,关于直方图还有最后一点儿内容。我以红色通道的直方图来讲一下。

红色通道

    大家看到这个直方图能想到什么?

    说明红色信息主要分布在中间和暗部,亮部分布不多。单个通道的直方图信息对于我们调色和纠正色偏有很大的作用。

四、直方图的高速缓存级别

    最后再讲一下直方图的高速缓存级别。这个是什么意思呢?先看一下图吧。

缓存级别为3

    这是缓存级别为3

缓存级别为1

    这是缓存级别为1

    我就不去讲它的计算原理了,我就直白的讲一下:

    缓存级别越高,直方图生成的越快,但越不准确(简单讲一下原理,缓存级别越高,它就不会去计算每一个像素的值,而是将几个像素合并为一个像素计算)。
如果你需要讲缓存级别改为1,点击右上角的三角形就行了。

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