Het histogram is een handig hulpmiddel om te beoordelen of je foto juist is belicht. Het histogram is een grafiek op je LCD scherm die je laat zien hoe de lichttonen van de foto zijn verdeeld. De grafiek is verdeeld over 5 stops licht, van -2 tot 0 en van 0 tot +2, net zoals je op de lichtmeter van je camera ziet. De 5 stops komt overeen met het dynamisch bereik van de sensor (hoewel er meestal nog een stop links en rechts te halen valt als je in RAW formaat fotografeert).
Hoe vaker een bepaalde waarde in de foto voor komt hoe hoger de grafiek voor die lichttoon wordt. De donkere tonen staan aan de linkerkant, de lichte tonen aan de rechterkant in de grafiek. In beide uiterste waarden is er geen detail meer te zien als delen van de foto daar in vallen, dat zie je bijvoorbeeld als zwarte schaduwen of een volledig witte lucht.
Als de foto juist is belicht past de hele grafiek binnen de randen. De grafiek zelf hoeft niet gelijkmatig verdeeld te zijn, maar de grafiek moet zijn gestopt voor hij links of rechts over de rand valt (het maakt niet uit als hij boven het beeld uit loopt). Past de grafiek niet binnen de randen, dan heb je te maken met onderbelichting (de grafiek loopt links over de rand) of overbelichting (de grafiek loopt rechts over de rand) en moet je mogelijk de belichting aanpassen om een goed resultaat te krijgen.
Een histogram dicteert niet of een foto al dan niet goed is. Het is een hulpmiddel om zaken in te kunnen schatten, maar uiteindelijk gaat het om wat je met een foto wil vertellen, en hoe je dat het beste kunt vertellen.
Omdat Herrias in een vraag had over het dichtlopen van de kleuren van de rode Geraniums heb ik besloten om een artikel te schrijven over het histogram. In dit artikel ga ik dus wat dieper in op het histogram. De teksten en plaatjes zijn weer een beetje van mij en een beetje van het internet. Tot slot eindig ik met een filmpje over ETTR. Een onderwerp waar je ook heel eenvoudig een compleet boekwerk over kunt schrijven, maar in mijn ogen een mooie afsluiting is van de theorie achter het histogram en wat je vervolgens met de kennis van het histogram kunt doen bij het maken van de foto.
Tot zover de inleiding. Tijd om ons te verdiepen in het histogram...
Met een histogram kun je zien of je foto “goed” belicht is. Het woord goed staat hier tussen de bekende haakjes, omdat (maar dat zien we later) er niet een goed is, net zo min als er een fout is. Het histogram kun je trouwens vinden op het scherm van een camera of als een functie van een fotobewerkingspakket.
Waarom zit het histogram op je camera? Het beeldscherm achter op je camera is vaak iets helderder afgesteld omdat je ook in daglicht nog wilt kunnen zien wat er op een foto staat. Maar daardoor zijn zowel de kleurweergave als het contrast niet erg betrouwbaar. Een vlak dat voor het oog heel helder is, kan daardoor in werkelijkheid behoorlijk donker zijn. Het histogram op je camera geeft je de informatie over jouw foto.
Een histogram is een grafiek waarbij voor iedere helderheidswaarde een staaf beschikbaar is. De hoogte van de staaf een maat is voor hoe vaak die helderheidswaarde voorkomt ten opzichte van andere helderheidswaarden. Een histogram is dus een grafische weergave van een telling van helderheidswaarden.
Elk beeldpunt in je foto krijgt een waarde toebedeeld tussen 0 en 255. Alle pixels met dezelfde helderheid worden opgestapeld. Zo krijg je een reeks staafjes van donker (links) naar licht (rechts): een grafiek die verloopt van absoluut zwart (waarde 0, uiterst links) tot absoluut wit (waarde 255, uiterst rechts).
Iedere helderheidswaarde wordt geteld hoe vaak deze voorkomt in de foto. In plaats van getallen bij de verticale as te zetten, worden de gevonden waarden in de fotografie verdeeld tussen 0 (onderaan) en ‘meeste’ (bovenaan). De top van de grafiek staat dus niet voor een waarde als honderd of honderdduizend, maar voor ‘meeste’. Hoeveel ‘meeste’ precies is, is helemaal niet belangrijk. Het gaat om de verhoudingen. Het aantal pixels van een bepaalde helderheid (verticaal) in het histogram van je foto hangt af van het aantal megapixels van de sensor in je digitale camera of van het formaat van je digitale foto, zowel voordat of nadat je die hebt verkleind met een programma.
Het aantal helderheidswaarden in het histogram (horizontaal) hangt af van de bitdiepte van je foto. Voor een JPEG loopt de horizontale as van 0 (zwart, links) tot 255 (wit, rechts) zodat je histogram bij 8-bits bestaat uit 256 staafjes (2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 = 256); bij een 16 bits opname zijn dat 65.536 staafjes. Voor het beoordelen van het histogram van je digitale foto heb je deze informatie niet nodig: alleen de vorm van het histogram is belangrijk.
Een histogram is dus niks anders dan een verdeling van pixels en inzicht in hoe vaak een bepaalde helderheid voor komt. Neem onderstaand histogram.
Je ziet links in dit histogram dat er veel pixels zijn geteld met een donkere tint, in het midden zie je dat er weinig pixels zijn geteld met een middentint en rechts zie je dat er veel pixels zijn geteld met een lichte tint. Ook is duidelijk te zien dat nergens in de foto 100% zwart of 100% wit voorkomt. Dat is belangrijk want hieruit kun je concluderen dat het beeld alle details van het onderwerp bevat.
Als je wat nader naar het histogram-tool kijkt, dan zie je dat je verschillende histogrammen kunt bekijken: 1. RGB-histogram 2. Kleuren-histogram 3. Lichtsterkte-histogram
Er zijn drie soorten histogrammen omdat onze ogen fundamenteel verschillen van pixels. De kleuren op de sensor worden gevormd door een combinatie van drie elementaire kleuren: Rood, Groen en Blauw. De kleur van een pixel wordt daarin gedefinieerd met 8 bits voor de rood-component, 8 bits voor de groen-component en 8 bits voor de blauw-component. Samen zijn deze 24 bits goed voor 16,7 miljoen kleuren.
Voor menselijke ogen zijn die kleuren niet allemaal even helder. Zo nemen we groen veel helderder waar als rood. En rood wordt op haar beurt weer helderder waargenomen dan blauw. De ogen van verschillende dieren verschillen op dit punt (gevoeligheid voor bepaalde kleuren) van dat van mensen. Dit is de reden waarom wij bijvoorbeeld een bepaald prooidier wel eenvoudig kunnen zien en het roofdier wat jaagt op dit prooidier hier meer moeite mee heeft. Dit heeft alles te maken met evolutie, maar daar ga ik nu niet verder op in. In het kort komt het er op neer dan mensen een voordeel hebben als het oog gevoeliger is voor de kleur groen (voor het vinden van voedsel).
Een RGB-histogram toont de drie kleurkanalen gecombineerd, maar via een afzonderlijk kleurkanaal kunt je controleren welke specifieke kleuren een piek vertonen in een foto. Histogrammen van afzonderlijke kanalen geven ook een indicatie of de witbalansinstelling correct is wanneer je een 18% grijskaart fotografeert. Als de drie kanalen (rood, groen en blauw) grafieken hebben met een piek op hetzelfde punt in de afzonderlijke kleurkanalen, dan zou dit betekenen dat de kleurbalans correct is ingesteld. Als er een verschil is tussen de drie kanalen, is een aanpassing nodig om de juiste witbalans te krijgen.
Nogmaals, in het histogram gaat het om helderheid van pixels in je digitale foto en niet om de kleur. Felrood en knalgeel vind je aan de rechterkant en donkergroen en donkerblauw aan de linker kant van het histogram. Als je je digitale foto omzet naar zwart-wit, blijft het histogram precies hetzelfde. Het histogram is dus feitelijk een grafiek van grijswaarden. Ofwel een optelsom van drie histogrammen, voor elk van de kleurkanalen rood, groen en blauw in je digitale foto.
Het gebruik van een 'gekleurd' histogram kan nuttig zijn bij een foto waarin één kleur overheerst. Daar waar de histogrammen voor het rode, blauwe en groene kanaal elkaar overlappen, worden mengkleuren getoond. Bijvoorbeeld geel voor de combinatie van rood en groen en lila voor de combinatie van rood en blauw. Waar pixels van alledrie de kleuren voorkomen, is het histogram grijs.
De kleurdiepte wordt bepaald door het aantal waarden dat per kleurkanaal (Rood, Groen of Blauw) kan worden vastgelegd. Als we spreken over 24 bits kleurdiepte, wil dat zeggen dat er per kanaal 8 bits kan worden opgeslagen (3 x 8 = 24). Voor een goed begrip van clippen is het nodig je te realiseren dat de hoeveelheid kleuren door deze kleurdiepte dus begrensd is.
Ondanks dat we ons best doen om onze beelden goed te belichten, zitten er in een beeld soms onderwerpen met helderheden die buiten het bereik van de camera liggen. Dit komt omdat het contrast (de verhouding tussen donker en licht) vaak voor onze camera’s te groot is. Een topcamera kan op dit moment ongeveer 9 stops overbruggen, de mindere camera’s moeten het met een stopje minder doen. Als voor een topcamera het contrastverschil groter dan die 9 stops is, dan moet zelfs bij zo’n camera een keuze worden gemaakt welk deel van het onderwerp over- of onderbelicht zal zijn.
De pixels die met een helderheid buiten het bereik van de 9 stops vallen worden als 100% zwart of 100% wit weergegeven, zitten dus uiterst links of uiterst rechts, en zijn in het histogram als “geclipped” zichtbaar. Hoewel er in werkelijkheid een verschil van helderheid in de “pixels” zit, kan de camera dit niet vastleggen. We verliezen hier dus informatie.
Als het histogram aangeeft dat er veel 100% zwarte en/of 100% witte pixels in je opname aanwezig zijn, weet je zeker dat er clipping is opgetreden. Maar je weet nog niet waar. Misschien is je onderwerp prima belicht, maar zitten er in de achtergrond een paar minder belangrijke beeldelementen waarvoor de clipping helemaal niet belangrijk is. Het heeft in dat geval geen zin om de belichting af te stemmen op die minder belangrijke beeldelementen. De meeste camera’s kunnen de gebieden met 100% witte pixels zichtbaar maken. Je kunt dan precies zien waar de clipping eindigt en waar nog doortekening aanwezig is.
Komen we nu bij de vraag welk histogram nu “het juiste histogram” is? Het juiste histogram bestaat niet. Een low key foto vertoont een heel ander histogram (berg aan de linkerkant van het histogram) dan een high key foto (berg aan de rechterkant van de foto) en beide histogrammen kunnen dan ook goed zijn. Het gaat er maar net om welk effect je wilt bereiken.
Wel kun je op basis van een histogram bijvoorbeeld zien dat je te maken hebt met foto met een laag contrast; het verschil tussen de lichtste en donkerste tinten is niet zo groot als mogelijk is. Dit uit zich in het histogram door leegtes links en rechts van “de berg”; het diagram begint niet direct links/rechts, maar er zit nog ruimte voorn het begin van “de berg” en na het einde van “de berg”.
Wanneer de buitenste schuifregelaars opgeschoven worden tot aan de voet van de “berg”, dan worden de tonen opnieuw ingedeeld, maar nu over het hele bereik uitgesmeerd. Hierdoor komt er diepzwart tot volledig wit in de foto en wordt de foto dus veel contrastrijker. De middelste regelaar regelt naar wens de helderheid van het middengebied. Ook hier geldt: er is geen goed en geen fout. Doe dit dan ook “naar smaak”.
Clipping in het wit, bijvoorbeeld van de lichtjes in de ogen of van reflectie via sieraden, is niet per definitie een probleem. Soms is clipping van de lucht zelfs niet te voorkomen of gewenst (denk aan een tegenlichtopname). Maar als bijvoorbeeld een overhemd 100% wit is, dan zul je de belichting moeten aanpassen. Het kan zijn dat andere delen van de foto vervolgens in het zwart clippen. In de studio is dat natuurlijk op te lossen, maar bij buitenopnamen is dit zelfs met inflitsen of een reflectiescherm niet altijd te voorkomen. Vreemd genoeg komt clippen van de donkere tinten meestal natuurlijker over dan clippen van de lichte tinten. Dat is de reden dat camera’s alleen waarschuwen voor de 100% witte pixels.
Histogrammen zijn leuk om de verdeling van de helderheid van de kleurtonen binnen een scene te zien, maar ze zijn verre van accuraat. Ten eerste zijn histogrammen op je camera gebaseerd op de JPEG-thumbnail en niet het RAW-bestand, daarnaast zegt ze niets over de totale kwaliteit van de foto, het gaat alleen over de helderheid van de verschillende tinten en de verdeling van die tinten..
Met een histogram kun je ook kijken of er een mogelijke kleurzweem in je foto zit. Via de afzonderlijke kleurkanalen kun je zien of de kleurkanalen ongeveer dezelfde vorm hebben of dat een kleur oververtegenwoordigd is.
Kortom: gebruik het histogram, maar realiseer je ook wat de plus- én minpunten zijn en wanneer je het histogram wel of niet moet vertrouwen.
Zelf gebruik ik het histogram tijdens een shoot niet of nauwelijks, hooguit een enkele keer als extra hulpmiddel. De mogelijkheid om clippende hooglichten te laten knipperen op het display zet ik soms aan. Een hulpmiddel om er zeker van te zijn dat er geen storende highlights bevinden op essentiële plekken, zoals in het gezicht.
Van het histogram naar “nog beter belichten” kom je bijna als vanzelfsprekend bij ETTR (Expose To The Right). Onderstaand filmpje (voor de alleen Nederlands sprekenden: helaas in het Engels) laat duidelijk zien de voordelen van juist belichten zijn.
Laatst bijgewerkt door Henry op 05 jan 2018 10:28, in totaal 1 keer bewerkt.
