Het histogram. Wat is het? Wat kun je er mee?

Geplaatst: 19 juli 2011 in De basis van fotografie

Het histogram van een opgenomen digitale foto kan achterop de digitale camera zichtbaar worden gemaakt en het is te gebruiken om de belichting te optimaliseren. We proberen hier met een cursus histogram inzicht te geven in hoe het histogram je kan helpen om tot een goed belichte foto te komen.

Voordat we het werken met het histogram gaan bespreken, moeten we eerst even stil staan bij twee andere zaken: hoe wordt de interne lichtmeting van een digitale camera geregeld en de daaruit volgende belichting en wat wordt er eigenlijk weergegeven in het histogram?

De camera probeert elke opname een helderheid van 50% grijs te geven.

Lichtmeting van een digitale camera

In elke digitale camera is een lichtmeter ingebouwd. Deze meet het gereflecteerde licht van het onderwerp en niet het opvallende licht, zoals met een losse lichtmeter kan. Welke deel van het onderwerp wordt gemeten, kan ingesteld worden. Bij Spotmeting wordt een concreet punt met een oppervlak van 2 tot 5% van het totaal zoekerbeeld gemeten. Bij Centrumgewogen meting wordt dat gebied uitgebreid tot een tiental procenten. Bij Matrixmeting (ook Patroon of Evaluatief) wordt met ‘intelligente’ algoritmen het hele zoekerbeeld geanalyseerd en op basis van deze meting worden sluitertijd en diafragma door de camera ingesteld. Als alleen het hoofdonderwerp juist belicht moet zijn, dan wordt veelal Spotmeting gebruikt, waarbij echter de kans bestaat dat de rest van de foto overbelicht wordt (donker hoofdonderwerp) of sterk onderbelicht wordt (helder hoofdonderwerp). Spotmeting wordt vaak bij tegenlicht gebruikt of als onbelangrijke heldere puntlichtbronnen in het onderwerp aanwezig zijn. Wil je dat de opname volledig binnen de mogelijkheden van het contrastbereik goed belicht is, dan verdient Matrixmeting de voorkeur.

Instellingen voor optimale belichting

Hoe de meetmethode ook is, bij elke gemeten waarde hoort een zodanige combinatie van gevoeligheid, sluitertijd en diafragma, dat de helderheid van de uiteindelijke opname overeenkomt met die van het oorspronkelijke onderwerp. Hoe ‘weet’ de camera welke combinatie tot de juiste helderheid leidt? Hiervoor is in het belichtingsprogramma ingebouwd dat de gemiddelde helderheid van de output 50% moet zijn. Met Matrixmeting betekent dat dus dat wanneer je de kleuren van de foto omzet naar helderheidswaarden (grijs) en deze door elkaar mengt, het hele plaatje middengrijs wordt (afb. 1). Voor 75% van de dagelijkse onderwerpen zal dit 50%-principe leiden tot een goed belichte opname. Waar gaat het mis? Bevat het onderwerp veel heldere elementen – witte kleding, een sneeuwvlakte, witte muur – dan zal de camera hiervan toch 50% grijs willen maken en wordt de foto dus onderbelicht. Zijn er veel donkere onderdelen in een onderwerp – nacht, zwarte kleding, donkere achtergrond – dan zal de camera de belichtingsvariabelen zo sturen dat ook nu een 50% grijs plaatje ontstaat, dus overbelicht. Je kunt zelf de proef op de som nemen door in de P-stand van de camera zonder belichtingscorrectie een foto te nemen van een wit, van een grijs en van een zwart vel papier. De drie opnames zullen dan hetzelfde resultaat opleveren, zijnde 50% grijs, waarbij dus alleen de foto van het grijze papier juist belicht is en overeenkomt met de werkelijkheid.

Belichtingscompensatie

Om de juiste belichting te krijgen, moet het principe van het belichtingsprogramma worden aangepast. Een digitale camera is daartoe uitgerust met de zogeheten Belichtingscompensatie (Exposure Compensation). Als je een wit, helder onderwerp goed wil belichten, dan moet met positieve waarden van de belichtingscompensatie gewerkt worden en bij een donker onderwerp is de belichtingscompensatie negatief. De eenheid van de belichtingscompensatie is Ev (Exposure Value), wat overeenkomt met een stop (tweemaal meer of minder licht). Het witte vel papier of een geheel witte skipiste fotografeer je met +2 Ev (twee stops overbelichten) en een nachtopname met -2 Ev (twee stops onderbelichten).

De verdeling van de helderheid van de verschillende kleuren in het histogram.

Het histogram

De helderheid van een opname is dus afhankelijk van diverse factoren en kan door de fotograaf worden beïnvloed met lichtmeetmethode en belichtingscompensatie. Omdat het voor het menselijke oog niet eenvoudig is om de helderheid van een onderwerp in te schatten, vanwege zijn grote dynamische bereik en accommodatievermogen, heb je als fotograaf een hulpmiddel nodig om de helderheid te kunnen beoordelen. Hiertoe is het histogram ontwikkeld. Het is een grafische weergave van de helderheidsverdeling van de kleuren van de pixels. In 256 stappen worden van geheel zwart (links) en geheel wit (rechts) alle gradaties van grijs van de afzonderlijke pixels opgeteld. In veel gevallen lijkt het op een soort bergetappe-diagram van de Tour de France (afb. 2).

De helderheid van de primaire kleuren en de hoogte afhankelijk van het aantal pixels.

Kleurhelderheid

Elke kleur heeft zijn eigen helderheid en veroorzaakt een piek op een bepaalde plaats in het histogram. De hoogte van de piek is afhankelijk van het totaal aantal pixels met die helderheid (afb. 3). Die hoogte is echter relatief. Zijn alle helderheden in ongeveer gelijke hoeveelheid aanwezig, dan zijn alle ‘bergen’ hoog. Is één helderheid overheersend in het onderwerp, dan zullen de pieken van de andere helderheden laag worden weergegeven (afb. 4).

Gelijke aantallen pixels van verschillende helderheid (links) en groot aantal pixels van ongeveer gelijke helderheid (rechts).

Diagram lezen

In principe loopt bij de meeste onderwerpen het histogram van geheel links naar rechts. Begint het diagram meer naar rechts en ligt de piek ook verder naar rechts, dan kan dit betekenen dat de foto overbelicht is. Eindigt het diagram niet uiterst rechts en ligt ook het zwaartepunt naar links, dan kan de foto onderbelicht zijn (afb. 5). Voor ‘normale’ onderwerpen is een histogram dat over de gehele breedte verdeeld is met de piek in het midden het ideale diagram duidend op een goede belichting. Toch kan dit niet als standaard worden genomen, omdat er omstandigheden zijn waarbij het histogram juist een afwijkende vorm moet hebben.

Goed belicht, overbelicht en onderbelicht.

Verzadiging en contrast

Een nachtfoto (low key), een foto van een wit voorwerp op een witte achtergrond (high key), een foto met weinig contrast of juist heel veel. Al deze voorbeelden hebben een niet-ideaal verlopend histogram en zijn toch goed belicht (afb. 6a, b, en c). Ook hoeft het zwaartepunt niet altijd in het midden te liggen. Zijn er veel blauwe tinten aanwezig, dan zal de piek meer naar links liggen dan bij veel gele gradaties, omdat blauw van zichzelf een geringe helderheid heeft dan geel (afb. 7). Tenslotte spelen ook de verzadiging en het contrast nog een rol. Worden de kleuren minder verzadigd of contrastrijk gemaakt, dan zal het histogram naar het midden worden gedrukt en bij grotere verzadiging of contrast (S-curve) wordt het diagram verbreed (afb. 8).

Onderwerpen met afwijkende histogrammen.

Belichten op het histogram

Met het inzicht welke factoren de belichting bepalen en wat het helderheidshistogram op de camera betekent, kan dit histogram een goed hulpmiddel zijn bij het bepalen van de juiste belichting van een onderwerp. Over het algemeen zal de lichtmeting van de camera weinig steekjes laten vallen en hoef je slechts bij de genoemde afwijkende omstandigheden in te grijpen door de lichtmeetmethode aan te passen of de belichting te compenseren. Een belangrijk facet hierbij is het voorkomen van geheel zwarte of geheel witte pixels. Omdat dit lastig te zien is in het histogram, kennen veel camera’s een soort belichtingsalarm, waarbij in de terugkijkweergave witte pixels, en soms ook zwarte, een kleur krijgen of gaan knipperen. Zijn dit onderdelen van het onderwerp die niet relevant zijn, dan kun je de belichting zo laten. Is er wel detail in deze gebieden vereist, dan zal de belichting moeten worden aangepast.

De invloed van kleur op de ligging van het histogram.

Kleurnauwkeurigheid en belichtingsruimte

Het histogram dat wordt vertoond, heeft betrekking op 8-bits JPEG en een overbelicht onderdeel (255, 255, 255) zal nooit meer detail kunnen bevatten. Zie je echter knipperende hooglichten en neem je op in RAW, dan is met Exposure en Recovery in de RAW-conversie vaak toch nog detail te herstellen. Deze digitale belichtingscompensatie komt echter de kleurnauwkeurigheid van de herstelde hooglichten niet ten goede en daarom blijft nauwkeurig belichten, ondanks de extra belichtingsmarge bij fotograferen in RAW, erg belangrijk.

Invloed van verzadiging en contrast op de vorm van het histogram.

Conclusie cursus histogram

Het histogram is een goed hulpmiddel om op de camera de juiste belichting te kunnen bepalen. Gezien de veelheid aan onderwerpen kan het echter vele gedaanten aannemen en is geen enkel verloop van het histogram de ideale standaard. Door te fotograferen in RAW (12- of 14-bits), krijg je meer belichtingsruimte dan in JPEG (8-bits), maar dat geeft niet de vrijheid om slordig te gaan fotograferen. Werk je in JPEG met onderwerpen met hoge contrasten of veel heldere kleuren, neem dan op in Adobe­RGB en houd de verzadigings- en contrastinstellingen van de camera zeer gematigd, om zo het histogram (en daarmee het detail) letterlijk binnen de perken te houden. In Photoshop kun je de opname dan vervolgens gecontroleerd fijnregelen.

Auteur: Pieter Dhaeze

(Bron: Focus.nl)

Advertenties

Geef een reactie

Vul je gegevens in of klik op een icoon om in te loggen.

WordPress.com logo

Je reageert onder je WordPress.com account. Log uit / Bijwerken )

Twitter-afbeelding

Je reageert onder je Twitter account. Log uit / Bijwerken )

Facebook foto

Je reageert onder je Facebook account. Log uit / Bijwerken )

Google+ photo

Je reageert onder je Google+ account. Log uit / Bijwerken )

Verbinden met %s