如何判断一张照片的曝光是否准确

一、什么是直方图

判断曝光要一步一步来。谈到曝光,我想,必须得先讲讲直方图了。
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:

如何判断一张照片的曝光是否准确

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0―255,0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。

如何判断一张照片的曝光是否准确

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。

如何判断一张照片的曝光是否准确

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。

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。
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。

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。

如何判断一张照片的曝光是否准确

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。
这是明度通道:

如何判断一张照片的曝光是否准确

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。

如何判断一张照片的曝光是否准确

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。

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。

如何判断一张照片的曝光是否准确

缓存级别为3

如何判断一张照片的曝光是否准确

缓存级别为1

直方图对于我们理解曝光有很大的帮助!比如:

如何判断一张照片的曝光是否准确

不同的曝光程度

第一幅明显是过曝的照片,地儿幅明显是欠曝的照片。第三幅曝光正好,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:

如何判断一张照片的曝光是否准确

直方图对应的样片

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。

五、直方图的应用

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。

如何判断一张照片的曝光是否准确

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。
直方图知识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。

如何判断一张照片的曝光是否准确

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。

来源:zhihu叶明标签:, 2014/02/18
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  1. 刘庆2014/02/20 16:57 回复

    受教了…受教了……

  2. 小丑鱼2014/02/21 10:29 回复

    说的太好了!简直够学好长一段时间了。

  3. 乌鸦不会飞2014/02/21 10:37 回复

    这个看直方图的是PS么?
    我的PS cs3没有显示色阶,数量,百分比的信息。。

  4. 幽林孤虎2014/04/16 15:34 回复

    这只是讲了怎样看直方图,并没有讲《如何判断一张照片的曝光师傅准确》。把直方图的意义讲的比较好。感谢楼主分享!

  5. 想不到2014/05/06 06:48 回复

    很好的教材,欣赏学习。

  6. 菜鸟级2014/06/26 17:01 回复

    直方图的信息讲的很详细,对于我一个初学者来说指导意义不大,到底还是不知道怎样去判断一张照片的曝光是够准备,了解直方图那么多信息的意义呢

  7. cxh.me2014/07/02 11:47 回复

    受教了

  8. baguette2014/10/10 18:23 回复

    谢谢分享

  9. 12015/10/07 13:56 回复

    感谢分享

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