히스토그램의 음영 처리–8가지 소문과 이 그래프에 대한 실제 사실/Naver Papago

Shedding Light on the Histogram – 8 Rumors and the Real Facts About this Graph

A Post By: Herb Paynter

포스트 프로덕션에서 히스토그램의 목적과 해석에 대해 수십개의 기사와 많은 비디오가 게시되었습니다. 카메라 캡처 및 포스트 프로덕션 프로세스 모두에 사용됩니다.

이 작은 그래프에 대해 히스토그램의 일반적인 목적을 분명히 보여 주는 몇톤의 펄프가 생성되었습니다. 하지만 이 그래프에 대해서는 아직도 배울 것이 많습니다. 이 기사는 주로 후반 작업에 대한 관심에 초점을 맞추면서 몇가지 문제를 명확하게 할 것이다.

There have been dozens of articles and many videos published about the purpose and interpretation of the histogram in post-production. It serves a purpose in both the camera capture and post-production processes.

Tons of pulp has been generated about this tiny graph clarifying the general purpose of the histogram. But there is still much to be learned about this graph. This article will clarify some issues while focusing mainly on post-production concerns.

The individual RGB values are dominant in this image. Only the cracks in the sidewalk and spots of white in the cement cause the spikes on the outside edges of the graph.이 영상에서는 개별 RGB값이 우세하다. 보도에 나 있는 균열과 시멘트에 묻어 있는 흰색 반점만 그래프 바깥쪽 가장자리에 뾰족한 수가 있다.

제가 읽은 일부 기사에서는 히스토그램을 디지털 사진의 성배처럼 묘사하고 이상적인 히스토그램 모양까지 묘사했습니다. 다른 이들은 히스토그램을 일종의 디지털 심전도 같은 이미지 상태의 정확한 발견이라고 설명합니다. 그럼에도 불구하고, 다른 사람들은 통계 피드백의 가치를 완전히 그리고 그것의 주요 목적을 완전히 간과하고 있다. 다음은 히스토그램에 대한 자습서 및 기사의 실제 인용문입니다.

Some articles I’ve read portray the histogram as the Holy Grail of digital photography and even describe an ideal histogram shape. Others describe the histogram as an accurate revelation of image health, sort of like a digital EKG. Still, others downplay the value of the statistical feedback completely and totally miss its primary purpose. Listed below are actual quotes from tutorials and articles about the histogram.

The two histograms reveal more information than you might think. The RGB graph reveals the same solid yellow and blue colors while the Luminosity graph represents the combined RGB luminosity (effectively, the grayscale equivalent values).두개의 히스토그램은 생각보다 더 많은 정보를 나타냅니다. RGB그래프에 동일한 단색의 노란 색 및 파란 색 색상이 표시되는 반면에 Luminosity그래프는 결합된 RGB휘도를 나타낸다(사실상 그레이 스케일 등가 값).

저는 수십년 동안 이미지를 수정해 왔습니다. 그 그래프가 공개되기 훨씬 전에 저는 그 후로 매일 그것에 대해 연구해 왔기 때문에 저는 소문들과 사실들을 확인하고 싶습니다. 히스토그램의 기본적인 기능과 한계를 이해했으면, 이 기능이 견고한 피드백 리소스라는 것을 알게 될 것입니다.

히스토그램의 수직 라인 정의

RUMOR#1:히스토그램은 디지털 이미지의 그래픽 Blueprint입니다. 수평 스팬은 이미지의 음색 범위를 나타내고, 수직 라인은 이미지의 대조를 반영한다. 수직 라인이 클수록 그림이 더 많은 대비를 포함한다.

사실:가로 축은 이미지의 음색 범위(가장 어두운 색조에서 가장 밝은 빛까지)를 반영하지만, 수직선은 대비에 대해 거의 드러내지 않는다. 사실, 수평 분포는 전체적인 대조를 보여 줍니다. 대부분 오른쪽에 위치한 신호음은 매우 밝은 이미지를 나타내는 반면 왼쪽을 선호하는 신호음은 더 어둡고 차분한 이미지를 나타냅니다.

맨 오른쪽의 벽이 흰색이고 그래프의 맨 왼쪽 벽이 짙은 검정색을 나타냅니다. 그래프의 가장 높은(수직)피크는 다른 색과 관련된 특정 색 신호음이 포함된 픽셀의 가장 높은 비율을 나타낼 뿐입니다. 그래프에서 가장 낮은 수직 수준은 이미지의 픽셀 수가 가장 적은 색조 색상을 나타냅니다.

I’ve been adjusting images for decades; long before the graph was publicly introduced and I’ve worked with it every day since so I’d like to weigh-in on rumors and clarify some facts. Once you understand the histogram’s primary function and limitations, you’ll find it to be a solid feedback resource.

The Histogram’s Vertical Lines Defined

RUMOR #1: The histogram is a graphic blueprint of a digital image. The horizontal span represents the image’s tonal range and the vertical lines reflect the contrast of the image; the higher the vertical lines, the more contrast the picture contains.

FACT: The horizontal axis does reflect the image’s tonal range (from the darkest tones to the lightest), though the vertical lines reveal little about its contrast. Actually, the horizontal distribution is what reveals the overall contrast. Tones located mostly on the right reveal very light (or high-key) images while tones favoring the left side are darker (low-key) images.

The extreme right side wall represents white and the extreme left wall of the graph represents solid black. The highest (vertical) peak of the graph merely indicates the highest ratio of pixels containing that particular color tone as it relates to the others. The lowest vertical level on the graph indicates the tone color with the least number of pixels in the image.

The left graph represents a high-key or light toned image. The histogram on the right represents a low-key or dark toned image.왼쪽 그래프는 높은 키 또는 밝은 색조의 이미지를 나타냅니다. 오른쪽의 히스토그램은 차분하거나 어두운 색조의 이미지를 나타냅니다.

히스토그램 모양

RUMOR#2:히스토그램에 선호되는 "산"모양이 있습니다. 이상적인 모양은 한쪽에서 "지면"으로 시작하여 중앙 가까이에 벨 모양이 되고 다른 쪽에서는 땅으로 가늘어지는 하나의 봉우리를 보여 준다. 이상적인 히스토그램에는 그래프의 왼쪽에서 오른쪽에 이르기까지 모든 채널의 정보가 포함됩니다.

FACT:영상이 있는 만큼의 히스토그램 모양이 있습니다. 좋거나 나쁜 히스토그램은 없고 이상적인 히스토그램 같은 것은 없습니다. 이 그래프들이 각각의 이미지의 음률을 반영하기 때문에, 여러분은 비슷한 두가지를 발견하기가 힘들 것입니다.

Histogram Shape

RUMOR #2: There is a preferred “mountain” shape for a histogram. The ideal shape displays a single peak beginning at the “ground” on one side, reaching upward into a bell shape near the middle, and tapering down to the ground on the other side. An ideal histogram contains information from all channels everywhere, from the left to the right in the graph.

FACT: There are as many histogram shapes as there are images. There is no such thing as a good or bad histogram and there is no such thing as an ideal histogram. Because these graphs reflect each image’s distribution of tones, you’ll be hard-pressed to find any two alike.

Only images containing mostly middle tones will actually display a true bell (mountain) shape on the histogram as in the one top left.대부분의 중간 신호음이 포함된 영상만 왼쪽 위에 있는 것처럼 히스토그램에 실제 벨(산)모양을 표시합니다.

오려내기

RUMOR#3:히스토그램의 맨 왼쪽 및 맨 오른쪽 면은 그래프의 "측면 벽"에 닿지 않아야 합니다. 왼쪽이나 오른쪽이 충돌하고 벽을 따라 수직으로 위로 이동하는 경우,"클리핑"이라는 바람직하지 않은 효과가 발생하여 검은 색이나 흰색"detail 없는 "영역이 이미지에 표시될 것이다. 경고 표지(Blinkiesandtriangle)를 이용하여 그래프의 두 측정선에서 클리핑을 피한다.

사실, 높은 키(흰색 배경에 중간 정도의 대비)를 가지고 있는지 아니면 낮게 빛나는지에 따라, 산의 어느 한쪽 면이 실제 토우 절벽처럼 보일 수도 있어요. 실제 조명의 역동성은 이러한 벽을 덮고 있는 그래프를 꽤 받아들일 만하게 만든다. 흰색의 매끄러운 배경에 대해 캡처한 사진은 일부러 중간에서 나온 흰색 배경에 노출됩니다.

Clipping

RUMOR #3: The extreme left and extreme right sides of the histogram should never hit the “sidewalls” of the graph. If the left or right side hits and travels vertically up the wall, an undesirable effect called “clipping” will occur, indicating that either solid black or solid white “no-detail” areas will be visible in the image. Utilize the warning signs (The Blinkies and triangles) and avoid clipping on either tonal extremes of the graph.

FACT: Depending on whether the image is high-key (medium contrast on a pure white background) or low-key (dramatic lighting with a black background), either side of the mountain may actually resemble a tonal cliff. Real-life lighting dynamics make these wall-climbing graphs quite acceptable. Photos captured against white seamless backdrops are purposely exposed to produce dropout white backgrounds.

The U.S. Air Force Thunderbirds screaming across a very bright mid-summer South Florida sky were captured against totally white clouds. The apparent clipping shown in the histogram accurately reports the totally white clouds.매우 밝은 한 여름 여름 날씨의 남부 플로리다 하늘을 가로질러 울부짖는 미 공군의 천둥 소리가 흰 구름에 포착되었습니다. 히스토그램에 표시된 분명한 클리핑은 완전한 흰색 클라우드를 정확하게 보고합니다.

톤 분포

4번 RUMOR:그래프 양쪽에 상당한 간격을 표시하는 히스토그램을 조정하여 톤을 더욱 고르게 분포시켜야 합니다. 모양이 좋은 히스토그램은 행복한 히스토그램입니다.

사실:실제 조명은 모든 장면에 깊은 그림자와 밝은 하이라이트가 모두 있어야 한다고 요구하지 않는다. 이미지가 밝거나 어두운 경우가 있어 일반적인 신인 편집 실수를 드러낼 수 있다. 많은 경우 이러한 극단적인 결과는 이미지가 이러한 방식으로 과잉 수정될 경우 상실될 수 있는 정서적 분위기를 조성한다.

Tone Distribution

RUMOR #4: Histograms that display significant gaps on either side of the graph should be adjusted to distribute the tones more evenly. A well-shaped histogram is a happy histogram.

FACT: Real life lighting doesn’t demand that every scene contain both deep shadows and bright highlights. Images are sometimes brightened or darkened unnecessarily revealing a typical rookie editing mistake. Many times these bookend extremes establish an emotional mood that would be lost if the images were over-corrected in this manner.

This low-key shaded scene contains very little highlight shades at all.어두운 녹색 잎 2-히스토그램의 음영 처리된 빛-생산 후에 사용하는 방법

이 조용한 음영 처리된 장면에는 전혀 하이라이트 음영이 포함되어 있지 않다.

Adjusting the image destroys the rich colors of the low-key scene.수정된 다크 그린 리프 2-히스토그램의 음영 처리 라이트-생산 후에 사용하는 방법

이미지를 조정하면 절제된 화면의 풍부한 색상이 손상됩니다.

히스토그램 간격

RUMOR#5:히스토그램 산의 윤곽이 부드러운 상태로 유지되어 산의 모양에 틈이나 균열이 없어야 합니다. 이러한 부드러운 톤 전환은 사진의 전체 시각 범위를 유지하는 데 필요합니다. 히스토그램의 실루엣 갭은 점진적인 톤의 변화를 나타내며, 그 결과 결합 또는 후 처리 단계가 발생합니다. JPEG이미지는 8비트에 불과하기 때문에 이러한 간격이 나타납니다.

사실:히스토그램에 256개의 수직 막대만 표시됩니다. 각 가로 막대는 전체 음색 범위의 0.5%(0.4%)미만을 나타낸다(100%/256=0.390625%). 사진에 넓은 영역(구름 없는 하늘)에 걸쳐 매우 점진적으로 색조가 변경되더라도 JPEG이미지가 반복 저장 기능에 의해 성능이 저하되어 있는 경우에만 눈이 "밴딩"을 인식합니다.

JPEG영상에는 검정(단색)과 흰색(색상 없음)사이의 최대 256개 수준(8비트)이 포함되어 있습니다. JPEG파일을 열어 여러번 저장하면 신호음 수준의 수가 크게 줄어들 수 있으며 톤-밴드가 발생할 수 있습니다.

Histogram Gaps

RUMOR #5: The silhouette of the histogram mountain should remain smooth, displaying no gaps or fissures in the mountain shape. These smooth tone transitions are necessary to maintain the photo’s full visual range. Gaps in the histogram’s silhouette indicate an interruption in the gradual tones and will result in banded or posterized stages. These gaps appear because the JPEG image is only 8-bit.

FACT: There are only 256 vertical bars presented in the Histogram. Each horizontal bar represents less than one-half of one percent (0.4%) of the total tonal range (100% / 256 = 0.390625%). Even if a photo contains a very gradual change in tones across a wide area (like an unclouded sky), your eyes will only perceive “banding” if the JPEG image has been degraded by repeated Save functions.

JPEG images contain a maximum of 256 levels (8-bits) of tone between black (solid color) and white (no color). Once JPEG files have been opened and saved a number of times, the number of tone levels can become significantly reduced and tone-banding may occur.

These two histograms appear quite different though the images are very similar. As you can see, “gappy” pictures rarely interrupt the flowing tones in a photo and often clarify more detail.이러한 두 히스토그램은 이미지가 매우 비슷하지만 매우 다르게 나타납니다. 보시다시피,"유쾌한 "사진들은 사진 속의 흐르는 소리를 방해하는 경우가 거의 없고 종종 더 자세한 내용을 밝히기도 합니다.

전체 범위 이미지

영상에 고해상도 디지털 영상에 포함된 전체 세부 정보 범위를 표시하려면 RUMOR#6:8비트 영상(그레이 스케일 1/ARB채널당 256레벨의 tone/컬러)이 필요합니다.

사실:인간의 눈은 장면이나 이미지의 세부 사항에 초점을 맞추도록 설계되어 있다. 세밀함은 대비의 산물이며, 대비는 인접한 색이 큰 차이를 나타낼 때만 눈에 띕니다. 대부분의 경우 표시되는 색이 적을수록 이러한 색의 차이가 더 명확해 집니다. 이것은 나쁘게 들리지만 실제로는 꽤 유익하다. 그것은 대중적인 논리에 역행할지도 모르지만 인식해야 할 근본적인 진리가 있다. 색이 가장 낮은 사진(비트 깊이라고도 함)은 가장 자세한 사진입니다.

Full Range Images

RUMOR #6: 8-bit images (256 levels of tone/color per Grayscale/RGB channel) are required for an image to display the full range of detail contained in a high-resolution digital image.

FACT: The human eye is designed to focus on detail in a scene or image. Detail is a product of contrast, and contrast is only noticeable when adjacent colors display significant differences. For the most part, the fewer colors that are displayed, the more obvious are the differences in those colors. This sounds bad but it is actually quite beneficial. It may fly in the face of popular logic but there is a fundamental truth to be recognized. The picture with the least colors (also known as bit depth) is many times the most detailed picture.

데이토나 비치 밴드 홀의 히스토그램에 750ppm조명-사후 생산 시 사용 방법
데이토나 비치 밴드셀 15포스트 750x
맨 위의 이미지는 RGB채널당 256단계 또는 최대 16,800,000,000색 상의 색상을 담고 있다. 아래쪽 이미지는 RGB채널당 15개 수준에 불과하며, 3375개 수준에 불과하다. 이 이미지는 위쪽 이미지에 사용되는 톤의 5%미만을 사용합니다. 비트 깊이에 대해 살거나 죽지 마라. 그것은 중요하지만, 인생의 다른 문제들과 같이, 더 많은 것들이 반드시 더 나은 것은 아니다.

물론, 이러한 감소된 색 관찰에는 합리적인 한계가 있다. 색 수준이 너무 낮으면 색 간의 부드러운 전환이 사라지기 때문에 세부 정보도 손실됩니다.

이 연습을 해 보세요:포토샵에서 전체 길이의 사진을 열고, 다른 레이어의 이미지를 복제하세요. 히스토그램(윈도우 7히스토그램)을 엽니다. 이제 Image>Adjustment>Posterize를 선택한 다음, 숫자 15를 입력하고 이미지를 Preview(미리 보기)로 봅니다. 영상을 미리 보면서 Histogram(히스토그램)윈도우를 봅니다. 그래프는 256대신에 15개의 수직 열만 표시하지만 이미지는 거의 같게 보일 것이다.

제가 말씀 드리고 싶은 것은 일반적으로 부드러운 히스토그램의 "간격"이 반드시 시각적인 재앙을 나타내는 것은 아니라는 점입니다. 대신에 약간의 틈이 있다면 당신의 이미지에 조금만 더 많은 극적 효과를 줄 수 있을 것이다.

부드러운 물결

RUMOR#7:디지털 캡처는 부드러운 연속 톤을 보존하기 위해 가능한 한 가장 많은 톤을 표시해야 합니다.

사실:자연은 극한 수준의 동적 범위와 진정한 연속적인 톤 눈금을 제공하지만,"연속 톤"디지털 이미지는 존재하지 않습니다. "디지털"이라는 단어가 이 말을 확인시켜 준다. 사실상 모든 디지털 이미지는 개별 신호음 값을 표시하는 정사각형 픽셀로 구성되어 있습니다. 연속적인 음색에 대한 지각은 환상이다.

The top image contains 256 levels of color per RGB channel; or up to 16,800,000,000 colors. The bottom image contains only 15 levels of color per RGB channel; only 3375 possible colors. This image uses less than 5% of the tones that are used in the top image. Don’t live or die on the issue of bit depth. It is important, but like other issues in life, more isn’t necessarily better.

There is, of course, a reasonable limit to this reduced color observation. Too few levels of color will lose the smooth transitions between colors and thus will also lose detail.

Try this exercise: open a full-range photo in Photoshop and duplicate the image on another layer. Open the Histogram (Window/Histogram). Now select Image > Adjustments > Posterize, enter the number 15 and view the image as a Preview. Watch the Histogram window as you preview the image. The graph will display only 15 vertical columns instead of 256 but the image will look pretty much the same.

The point I’m making is that “gaps” in a normally smooth histogram doesn’t necessarily indicate a visual disaster. Instead, a few gaps might just inject a little more drama in your images.

Smooth Flowing Tones

RUMOR #7: Digital captures should display the highest number of tones possible in order to preserve the smooth continuous tones.

FACT: While nature provides an extreme level of dynamic range and true continuous tone gradation, there is no such thing as “continuous tone” digital images. The word “digital” affirms this statement. Virtually all digital images are comprised of square pixels displaying individual tone values. The perception of continuous tone is an illusion.

These blue pixels were captured from the sky of the Thunderbirds image above. The patch of sky appears as continuous tone in the original picture although the enlarged individual pixels vary quite a bit in value. The top histogram shows the combined channel luminance while the bottom shows individual RGB channel values. It’s complicated.픽셀 패치-히스토그램의 음영 처리 라이트-사후 생산 시 사용 방법이 파란 픽셀들은 위의 선더버드 이미지의 하늘에서 잡혔다. 확대된 개별 픽셀이 상당한 값 차이를 보이지만 하늘은 원래 사진에서 연속적인 톤으로 나타납니다. 상단 히스토그램에는 총 채널 휘도가 표시되어 있으며, 하단에는 개별 RGB채널 값이 표시되어 있다. 복잡해요.

소모 참조

RUMOR#8:히스토그램은 어둡기에서 밝기까지(100%–0%)이미지의 모든 내부 색상 및 신호음에 대한 완전한 체계적이고 통계적 계산입니다.

사실:각 히스토그램은 모든 색조와 색상의 상대적 배치 및 분포를 나타내지만, 크기로 인해, 정확도에 심각한 제한이 있습니다. 소프트웨어 히스토그램을 편집할 때는 가로 그래프의 폭이 256픽셀에 불과하기 때문에 각 표시가 가장 기본적인 개요입니다. 만약 가능한 모든 색의 범위가 하나의 그래프로 표현된다면, 그 차트는 좋은 크기의 방의 벽을 차지할 것이다!

Exhaustive Reference

RUMOR #8: A Histogram is an exhaustive systematic and statistical accounting of all the internal colors and tones of an image, from dark to light (100% – 0%).

FACT: Each histogram does reveal the relative placement and distribution of all tones and colors, but due to its size, there is a serious limitation to its accuracy. Since editing software histograms are based on a horizontal graph only 256 pixels wide, each representation is a basic overview at best. If the full range of possible colors were truly represented by a single graph, the chart would occupy the wall of a good size room!

Both the top and bottom tonal adjustments were severe enough to create significant gaps in the histogram and to alter the shift of tones in each range, though there are no visible interruptions in the smoothness of each gradation.마지막 경고

상단 및 하단 신호음 조정은 히스토그램에 큰 공백을 만들고 각 범위에서 신호음의 변화를 변경할 수 있을 만큼 충분히 심했지만, 각 눈금의 부드러움에 시각적인 방해는 없었습니다.

숫자를 나누어 볼게요. 이 256픽셀 넓이 그래프는 8비트(256수준)보간을 사용하여 각 영상의 잠재적인 컬러 범위를 보여 줍니다. 이는 모든 1680 만 색상이 겨우 256개의 수평 지점 히스토그램으로 표시된다는 것을 의미합니다. 신호음의 레벨이 0.4%씩 증가합니다. 그 그래프는 음색의 미세한 변화 사이의 차이를 크게 과장한다.

Let me break down the numbers. This 256 pixel-wide graph portrays each image’s potential color range using an 8-bit (256 level) interpolation. This means that all 16.8 million possible colors are represented in a mere 256 horizontal point histogram. Tones change levels in 0.4% increments. The graph significantly exaggerates the difference between minor shifts in tonal value.

The two bottom patches are separated by only 1% in tone, though your eyes may have trouble seeing the difference. The top band shows a gradual change between the two values.

5758%

두개의 하단 패치는 단지 1%의 톤으로 분리되어 있지만, 당신의 눈은 차이를 발견하는 데 문제가 있을 수 있다. 상단 밴드는 두 값 사이에 점진적인 변화를 보여 준다.

이게 다 무슨 뜻이죠? 간단히 말해, 히스토그램은 전반적인 신호음 분포에 대해 양호한 추정을 제공하지만, 정확한 측정을 위해 신뢰할 수 없습니다. 그래프에서 몇개의 틈은 사람의 눈에 거의 보이지 않을 것이다.

포장하다

히스토그램은 디지털 이미지의 구성 및 음색 모양에 대한 개요를 제공하기 위한 귀중한 계측기입니다. 그것은 결코 무서운 참조 도구로 의도되지 않았다.

편집 단계를 진행하면서 히스토그램을 사용하여 상호 작용적인 피드백을 전달하는 방법을 배우지만, 히스토그램이 제공하는 정보에 대한 그래프를 높이 평가하는 것이 대부분입니다.

히스토그램에 표시되지 않는 것은 이미지가 숨겨진 세부 정보를 드러내기 위해 내부 조정이 필요한지 여부입니다. 그것은 전혀 별개의 화제다

픽셀을 이리저리 밀면서 초점을 맞춥니다.

What does all this mean? Quite simply, the histogram delivers a good estimation of overall tone distribution but cannot be relied on for accurate measurement. A few gaps in the graph will rarely be visible to the human eye.

Wrap Up

The histogram is a valuable instrument intended to deliver a quick overview of the makeup and tonal shape of digital images. It was never intended to be a scary reference tool.

Learn to use the histogram to deliver interactive feedback as you work through your editing steps but appreciate the graph for the information it provides; mostly defining the distribution of tones, highlights, and shadows.

What the histogram does not show is whether the image requires internal adjustments to reveal hidden detail. That’s another topic altogether.

Push pixels around and stay focused.

Herb Paynter is the owner of Imageprep Communications, photographer, author, and print consultant suffering in sunny Ormond Beach Florida. He is an award winning Photoshop plug-in software developer who has been teaching digital imaging and production image editing for more than twenty years. Check his blog The Way Eyes See It, download his iBook Digital Color Photography from the iTunes store or view his digital color video series at Gotta Know Videos.com.