今天图老师小编给大家精心推荐个详细解析如何判断图片的曝光是否准确教程,一起来看看过程究竟如何进行吧!喜欢还请点个赞哦~
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谈到曝光,我想,我必须得讲直方图了。首先,我们来了解一下直方图。有的人可能会说:什么直方图,我打接触相机的时候就会用了,这个有什么可讲的?好吧,等我讲完了你再讲这番话也不迟。
以这幅图片为例:
先介绍一下直方图最基础的知识吧。
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0255。 0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。
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。
弄懂了上面这几句话,你对直方图就有了一个最基本的了解了,但实际上直方图的东西还有很多很多。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0255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。
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115到216这个范围的色阶。
数量:在这个范围下的像素总数。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。
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。
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。
继续拿出这幅图,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拔)^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。
好吧,上面这些都不重要,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。
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。
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:
在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945
在G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RBG通道实际上是把R,G,B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R,G,B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:
(本文来源于图老师网站,更多请访问http://www.tulaoshi.com/pmsj/)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。
放点佐料调剂一下,案例鲜活,简单易懂:《设计师必备小知识!教你看懂照片直方图》
我以红色通道的直方图来讲一下。
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。
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。
这是缓存级别为3
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。
直方图对于我们理解曝光有很大的帮助!
比如:
这一幅明显是过曝的照片。
这一幅明显是欠曝的照片。
哇,这一幅曝光正好,高光低光皆有,是正确的曝光。
好吧,如果你信了我上面的话,说明你还是没有了解到直方图的本质。正如我前面所讲的,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。
一定要记住这句话:直方图它记录的是像素的亮度信息,其他什么都不代表。
曝光准不准确,与亮度分布是否均匀没有必然联系。
上面三幅直方图对应的图片是:
上面这点就是直方图的局限性,直方图只反映亮度信息,其他什么都不代表,与曝光正确与否也没有必然联系。
前面提到了直方图的局限性,我之所以要先讲局限性,是要让大家不要过于迷信直方图,不要在头脑中形成什么样什么样的直方图才是曝光准确的,什么样的直方图则不是曝光准确的。
那么直方图到底该怎么用呢?
答案是结合拍摄环境用。
直方图在摄影中的作用是显而易见的,特别是在阳光强烈看不清屏幕的情况下,你很难判断曝光是否准确,这时候结合直方图就能对曝光作一个大概的判断了。
对于结合拍摄环境使用的具体一点儿就是:比如你在拍雪景的时候,你硬要低光和中间调都有大量像素,一般情况下是不现实的。再比如,你在拍乌云的时候,你硬要高光部分有大量像素,一般情况下这也是不现实的。
你要结合你所处的拍摄环境对直方图的形态有一个大概估计,而不是盲目的追求低光,中间调和高光都有像素,当然这需要一定的摄影经验的积累。一个常用的快速提高方法就是,看一些典型环境下的照片的直方图。
对于以上这两幅照片,大家能明显感觉到不同,但不同之处在哪里呢?这时候我前面讲的直方图的知识就派上大用场了。
下面分别是两幅图片的直方图:
平均值:第一幅略高。证明第一幅的平均亮度要高一点儿,不过这点儿差距基本上不太影响画面效果。
标准偏差:第二幅明显高,这意味这什么?意味着第二幅照片的画面对比效果更强烈。
中间值:一样的。
再观察直方图本身:第一幅的直方图更窄,特别是阴影部分的像素明显较第二幅更少,为了更加准确的得到结果,我们对像素进行计算。
(本文来源于图老师网站,更多请访问http://www.tulaoshi.com/pmsj/)大家可以看到:第一幅色阶从070(低光)的数量为61701,百分比为6.01。而第二幅为92054,百分比未8.96,明显第二幅低光部分的像素更多,且在画面中所占比例更大,再看一下蓝色通道:
明显第二幅蓝色通道的像素分布范围更广,无论是低光还是高光都比第一幅多,这也就是为什么第二幅的天空比第一幅蓝的原因。
以上内容是对我之前讲的直方图知识的一个运用,如果熟练掌握了的话,对于调色和识图(识别后期手段)是很有帮助的。那么怎么用直方图来判断曝光呢?
以这幅图片为例,这是在白天拍的风景,它的平均值为145,为正常范围。直方图是连续的没有间断,证明亮度变化平缓,符合白天风景的特征。标准偏差正常,其实标准偏差并没有一个固定的标准,它可以作为你校对处理前后图片的一个参考数据。低光,中间调,高光的百分比正常,符合白天风景的特征。
蓝色通道平均值为178,因为蓝色主要集中于天空,所以较整体水平偏高,也属正常。
另:对于曝光这种东西本来就不适宜将其完全数据化,没有一个绝对的正确曝光值。不是说平均值一定要为多少,百分比一定为多少,直方图一定要怎样才是曝光准确,它只是一个参考,是一个工具。
曝光是否准确还要结合你的拍摄意图来判断。比如你想拍LOMO,这时候你就不能用正常的标准偏差来衡量了,因为LOMO的标准偏差普遍较高。比如你想拍日系,你也不能用正常的平均值来衡量,因为日系的平均值普遍较高,因此,曝光是否准确一定要结合你的拍摄意图来进行讨论。
最后,多相信自己的眼睛,如果自己喜欢,哪怕在别人看来曝光可能不准,也随它去吧。
来源:http://www.tulaoshi.com/n/20160216/1574934.html
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