Sveučilište u MostaruFakultet Strojarstva i Računarstva

Diplomski studij računarstva

Histogram

Seminarski rad iz kolegija Digitalna obrada slike

Student:

Profesor: dr. sc. Irena Galić

Mostar, listopad 2013.

Sadržaj

Sadržaj

1. Uvod...............................................................................................................................................1

2. Primjena histograma u slici.............................................................................................................2

3. RGB histogram................................................................................................................................6

4. Interpretacija histograma...............................................................................................................7

4.1. Osvijetljenje.................................................................................................................................7

4.2. Kontrast.......................................................................................................................................8

4.3. Podrezivanje................................................................................................................................8

5. Praktična primjena histograma.....................................................................................................10

6. Zaključak.......................................................................................................................................11

Literatura..............................................................................................................................................12

1.Uvod

1. Uvod

Histogram je grafički način prikazivanja skupa podataka koji su raspoređeni u određenim

grupama ili kategorijama. Prvi korak u kreiranju histograma je prikupljanje podataka i

razvrstavanje prikupljenih podataka u kategorije. Nadalje, moramo odrediti koje su varijable

zavisne, a koje nezavisne. Karakteristika po kojoj grupiramo podatke u kategorije predstavlja

nezavisnu varijablu, a broj prikupljenih podataka koji spadaju u određenu kategoriju

predstavlja zavisnu varijablu. Histogram je zapravo stupčasti graf, koji na osi apscisi ima

vrijednosti nezavisne varijable, a na ordinati vrijednosti zavisne varijable. Oznake na osima

trebale bi biti linearno raspoređene. Graf se crta tako da se prvo na apscisi nanesu

vrijednosti svih kategorija, čime dobivamo apscisu podijeljenu na intervale. Zatim se broj

podataka koji odgovaraju toj kategoriji crta kao horizontalna linija iznad odgovarajućeg

intervala. To je razlog zbog kojeg dobivamo stupčasti graf.

Histogram ima široku primjenu, a posebno je pogodan za prikaz rezultata ispitivanja

provedenog na velikom broju uzoraka, tj. kada nije pogodno prikazivati vrijednost svakog

pojedinog ispitanog uzorka. Kao primjer mogu se navesti brojna statistička ispitivanja, koja

se mogu odnositi na bilo što.

Ono što je bitnije u sklopu predmeta Digitalna obrada slike je primjena histograma u

multimediji, točnije na slici. Zbog toga će u nastavku biti riječi o takvoj primjeni histograma.

1

2. Primjena histograma u slici

2. Primjena histograma u slici

Jedna od najvažnijih primjena histograma je u digitalno slici, a to se ne odnosi isključivo na

digitalne fotoaparate, već i na skenere i slične uređaje. Međutim digitalne fotoaparate

posjeduje velik broj ljudi,stoga ćemo primjenu histograma prvo opisati na primjeru slikanja

digtalne fotografije, odnosno kako možemo procijeniti snimljenu fotografiju.

Jednostavne čimbenike poput fokusa ili kadra možemo odmah vidjeti gledajući snimljenu

fotografiju na LCD monitoru. Međutim neke složenije stvari poput balansa boja i tonova

možemo odrediti isključivo gledanjem snimljene fotografije. Vjerovatno jedna od ajvažnijih

stvari za ispravana rad i potpuno razumijevanje digitalne fotografije je zapravo razumijevanje

histograma. Histogramom možemo zaključiti je li ekspozicija prilikom snimanja bila dobra,

kakvo je bilo osvijetljenje te njegovom primjenom možemo naknadno popraviti već

snimljene fotografije.

Prilikom snimanja digitalnim fotoaparatom ovisno o CCD čipu snimamo određeni broj

piksela. Informacija o boji se sprema u RGB formatu. Informacija o boji za svaki piksel je

kombinacija triju primarnih boja: crvene, zelene i plave. Za svaku boju koristimo 8 bita, što

znači da na jedan piksel spada 24 bita. To zapravo znači da možemo pohraniti 28 =256 nijansi

crvene, zelene ili plave boje. Danas digitalni fotoaparati imaju rezoluciju i preko 10

megapiksela (10*106 piksela), što znači da se pohranjuje velika količina podataka koju bi bilo

jako teško procijeniti promatrajući svaki piksel zasebno. Tu zato u primjenu dolazi histogram

Stvari koje nas zanimaju na digitalnoj fotografiji jest zapravko liko su snimljeni pikseli svijetli

ili tamni, odnsono osvijetljenej fotografije. Osvijetljenje pojedinog pisela predstavlja

cijelobrojna pozitivna vrijednost između 0 i 255, gdje 0 predstavlja potpunu tamnu, a 255

potpuno svijetlu. A ako govorimo samo o sivoj skali, onda nam 0 predstavlja crnu boju , a 255

bijelu, a kada se radi o slikama u boji tada je najtamnija nijansa određene boje označen asa

0, a najsvijetlija nijasna sa 255.

Histogram zapravo promatra sliku u cijelini i određuje koliki broj piksela ima određeno

osvijetljenje, što znači da će na apcisi biti vrijednosto osvijetljenja od 0 do 255, a na osi

2

2. Primjena histograma u slici

ordinata broj piksela koji imaju odgovarajuća osvijetljenja. Dio hitograma gdje ej smiješten

najveći broj vrijednosti osvijetljenja zaniva se raspon tonova. Raspon tonova jako varira za

različite slike i ne postojineki idealni histogram kojeg bi se trebalo primjenjivati za sve slike.

Primjer histograma možemo vidjeti na slici 1 i slici 2.

Slika 1. Primjer histograma

Slika 2. Primjer histograma

Ovim primjerima vidimo oblik histograma, no ako se nismo s njim prije susreli možda nam je

teško shvatiti kako on zapravo funkcjonira. Stoga radi jednostavnit histograma promatrat

ćemo sliku koja se sastoji sa stepeničasto raspoređenim nijansama sive boje što možemo

vidjeti na slici 3.

3

2. Primjena histograma u slici

Slika 3. Jednostavni primjer histograma sa stepeničasto raspoređenim nijansama sive boje

Na ovoj slici vidimo da su svi stipci histograma jednake visine, zbog toga što je broj piksela

svakog odsječka jednak. Na idućoj slici, odnosno slici 4. vidimo nekoliko jednostavnih

histograma.

Slike HIstogrami

Slika 4. Nekoliko jednostavnih histograma

4

2. Primjena histograma u slici

Bitno je naglasiti da izgled histograma ne ovisi o raspodjeli piksela na slici ili o orijentaciji

slike, već isključivo ovisi o tome koliki broj piksel aima isto osvijetljenje. Na slici 5. Možemo

vidjeti nekoliko histograma kao primjer neovisnosti histograma o rasporedu slika. Možemo

vidjeti tri sličice koje imaju isti histogram, ali su pikseli skroz drugačije raspoređeni.

Slike HIstogrami

Slika 5. Neovisnost histograma o rasporedu piksela

5

3. RGB histogram

3. RGB histogram

U predhodnom poglavlju prikazani su primjeri histograma jednostavnih slika u sivoj skali. U

tim slikama svaki piskel je bio opisan nijansom sive boje, gdje 0 označava crnu boju, a 255

označava bijelu boju. No u digitalnom obliku siva boja se pohranjuje kao kombinacija crvene

zelene i plave boje, tko da sve ri boje uvek imaju iste vrijednosti za sive nijanse. Tako na

primjer crna boja je prikazana kombinacijom 0R + 0G + 0B, siva boja na sredini skale sa 127R

+ 127G + 127B, a bijela boja sa 255R + 255G + 255B. RGB histogram je najčešće korišteni

histogram.

Histogram po boji može prikazati tri odvojena histograma za svaku boju dok je RGB

histogram kompozicija ta tri histograma. RGB histogram i nastaje tako da se prvo odrede tri

nezavisna histograma po bojama, a zatim spajamo jedan nezavisno o tome koja je boja došla

od kojeg piksela.

Slika 6. RGB histogram kao kompozicija tri neovisna histograma

6

4. Interpretacija histograma

4. Interpretacija histograma

4.1. OsvijetljenjeVećina digitalnih fotoaparata koje rade u automatskom modu će uvjek nastojati proizvesti

sliku sa histogramom koji se uzdiže u sredini a prema krajevima se spušta kao št se može

vidjeti na slici 2.

No izgled histograma ovisi i od scene gdje se snima. Ako na primjer snimamo sliku na kojoj

prevladavaju tamniji tonovi tada će cijeli histogram biti pomaknut u lijevo, a ako se radi o

slici gdje prevladavaju svijetliji tonovi histogram će biti pomaknut udesno. Primjer možemo

vidjeti na slikama 7 i 8.

Slika 7. Histogram tamnije slike Slika 8. Histogram svijetlije slike

7

4. Interpretacija histograma

Ako bi koristili automatske postavke digitalnog fotoaparata prilikom slikanja ovakvih scena

najvjerovatnije nebi dobili zadovoljavajuće slike jer digitalni fotoaparati imaju ugrađene

algoritme kojima predviđaju koliko bi uslikani objekt trebao biti osvijetljen i kao rezultatl

toga dobili bi slike pomaknutog histograma prema sredini, tako da bi prva slika bila dosta

svijetlija (overexposed) a druga slika dosta tamnija (underexposed).

4.2. KontrastIz histograma se također može očitati kakav je kontrast na snimljenoj slici. Kontrast je mjera

za razliku između svijetlijih i tamnijih djelova na slici. Slike koje imaju dobar kontrast imat će

širi historgram dok slike sa slabijim kontrastom imat će uži histogram. Na slikama ispod

vidimo da desna slika ima puno bole izražen kontrast, dok je desna pomalo i zamagljena zbog

smanjenog kontrasta.

Slika 9.Kontrast kod histograma

Poznavajući ovaj efekt naknadno možemo popraviti loš kontrast na već snimljenim slikama.

Jednostavno se nekim od programa za digitalnu obradu slike razvuče histogram i gleda ša će

se dobiti. Ova metoda se naziva izjednačavanje histograma i može se korisiti za poboljšanje

slika oje imaju pojedina područja slabijeg kontraska. No problem ove metode jest što se

pojačavanjme kontrasta pojačava i pozadinski šum što nekad može još više pokvariti sliku.

4.3. PodrezivanjeJoš možemo navesti i efekt koji se nazva podrezivanje. Do podrezivanja dolazi kad je

brojčana vrijednost koja opisuje osvijetljenje određenih piksela prevelika da se zapiše u

8

4. Interpretacija histograma

8bitnom rasponu, odnosno kad na slici postoji veći broj presvijelih ili pretamnih piksela.

Češća je situacija da postoji veliki broj presvijetlih piksela, a do toga dolazi kada je na slici

prisutna jaka refleksija od naprimjer metala ili vode i sl. Podrezivanje se na histogramu

očituje kao izdizanje uz krajnje rubove. Ako je puno pretamnih piksela izdizanje će biti na

lijevoj strani, a ako je puno presvijetlih piksela izdizanje će biti na desnoj strani. Razlog tome

je što se pikselima koji imaju osvijetljenej izvan dostupnog raspona pridružuju najbliže

vrijednosti , a to su 0 ili 255.

Ako ima puno takvih piiksela jasno je da dolazi do izdizanja na rubovima histograma. Primjer

podrezivanja možemo vidjeti na slici 10.

Slika 10 .Podrezivanje

9

5. Praktična primjena histograma

5. Praktična primjena histograma

Digitalni fotoaparati većinom imaju ugrađen algoritam za određivanje i prikaz histograma, no

modifikacija histograma na samom aparatu najčešće nije moguća. Iako neki fotoaparati

imaju mogućnost prikaza histograma prije okiranja. Tako da promatranjem histograma

korisnik bolje može zaključiti, odnosno procijeniti hoće li uslikati dobru sliku gledano sa

tehničke strane, nego da gleda samo sliku na LCD ekranu iz razloga jer je ekran dosta malen i

često ima drugačiji privid osvijetljenosti, pa prebacivanjem slike na računar dobijemo posve

drugačije osvijetljenu sliku.

Napredniji način korištenja histograma je naravno na računaru pomoću aplikacija za obradu

digitalnih slika. Ovako se naknadno mogu popraviti već snimljene slike. Kao primjer

korištenja ovakvih aplikacija mogu se navesti slike sa predugim ili prekratkim vremenom

ekspozicije ili slike kod kojih nije dobar kontrast. Postoji veliki broj aplikacija za obradu

digitalnih slika koje imaju mogućnost prikaza i modificiranja histograma,a neki od

najpoznatijih su Photoshop, Gimp, Paint Shop Pro i mnoge druge aplikacije.

Slika 10 : Histogram programa Photoshop

10

6. Zaključak

6. Zaključak

U ovom seminarskom radu je ukratko opisan histogram te njegove primjene na digitalnoj

slici. Danas veliki broj digitalnih fotoaparata ima mogućnost prikaza histograma, pa čak i

mogućnost modifikacije histograma odmah na samom uređaju. Histogram je jedan od

osnovnih alata za korigiranje slike, odnosno jednostavan alat koji može dosta pomoći pri

obradi slike kako što možemo vidjeti u predhodnim poglavljima, od podešavanja osvjetljenja,

kontrasta, do podrezivanja i sa još mnogo drugih mogućnosti. Na kraju možemo reći da je

histogram zapravo jedan od osnovih alata koji se koriti za digitalnu obradu slike.

11

Literatura

Literatura

1. Histogram Equalization, http://cache.freescale.com/files/dsp/doc/app_note/AN4318.pdf

(1.10.2013)

2. Histogram , http://www.songho.ca/dsp/histogram/histogram.html (1.10.2013)

3. Understanding Histograms, http://www.luminous-landscape.com/tutorials/understanding-

series/understanding-histograms.shtml (1.10.2013)

4. Histogram, http://www.fotografija.hr/histogram/933/ (1.10.2013)

5. Image histogram, http://en.wikipedia.org/wiki/Image_histogram (1.10.2013)

6. What's a histogram?, http://www.scantips.com/simple1b.html (1.10.2013)

7. http://www.photoshopessentials.com/photo-editing/histogram/ (1.10.2013)

12