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画质评价之1-对比度和宽容度(兼谈直方图)
画质评价-对比度和宽容度,兼谈直方图的理解-色墨
当你开始调整一个照片的时候,是否有无从下手的感觉,那么多调整选项,我该先用那个呢?用了后,图像有会变成什么样子呢?
所以,你必须先知道描述一个图象画质的若干个指标、概念。这第一讲,我们先从对比度和宽容度谈起。为什么要选择两个来谈,是因为这两个东西基本上可以看作是矛盾的两个对立面。
首先这两个概念都是针对整幅图像而言的,所谓针对整幅图像,意思就是说无论你是个给我一个大图还是小图,看不看得清局部无所谓,只要是能看到整个图象,我就能得出结论的图像指标。
对比度:图像上最亮的地方和最暗的地方的差别大小。这里的差别,不仅仅是指最大值和最小值的区别,还跟最大值和最小值各自占有的能量比例有关。说这么多概念都没用,这里举个例子,下图从左到右,对比度依次增大,大家一看就明白了。
附图:
可以清楚地看到,随着对比度增大,黑的地方越来越黑、面积越来越大,白的地方也是一样,整个画面变得‘通透’起来,色彩也越来越浓。1好像蒙了一层雾,2有点数码相机拍摄的原始照片的感觉,虽然黑白都有,但是面积不大,色彩也没有突现出来。3,处理的恰好,4,有点过了,5,树叶的细节都看不清了。
等等,对比度加大后,为什么原来的细节,特别是暗处和高光处(譬如黄色的叶子)都看不清了呢?这个很好理解,其实增大对比度的后果就是黑得更黑,白得更白,由于数码相机数字化的表示范围是有限的,0-255,再黑黑不过0,再白白不过255,于是到后来,所有暗处的细节全部成了0,自然什么都看不出来了。
那你要问,如果一台数码相机,拍摄某个场景的时候,黑的地方啥都看不见,亮的地方也啥都看不见,是不是说明这个相机不好呢?是的——引出宽容度的概念:照片表示的细节的能力覆盖的实际场景的亮度范围大小。
由于捕捉下来的东西,如果由于宽容度不够,丢失了细节,那么想从软件恢复不大可能。所以,照片宽容度的上限是取决于相机的,后期几乎无能为力。要测量相机宽容度很容易,挑选一个场景,譬如白天屋内,朝着窗户拍摄,由于外面的光线要比屋内强很多,所以要同时把外面的和里面的都拍清楚,就需要相机有足够的宽容度了。逆光拍摄人像也是一个很考验相机宽容度的场景。
当拍摄的照片进了电脑,后期处理的时候,对比度和宽容度就成了冤家,一般来说,对比度越大,宽容度就越小;反之宽容度越大的照片,对比度看起来就越小。譬如上面的例图,当对比度小的时候,绿色的树页和黄色的树页分布都很清楚,但是,随着对比度增大,慢慢的,绿色的树页处于阴影的全部成了黑色,而黄色的树叶的高光部分则慢慢变成了白色,无法再分辨。
那么,好的一个数码作品,再处理的时候就要考虑二者的折衷了,一般的原则即:增大对比度,去掉灰蒙蒙的感觉,但是注意不要让所表现的主体或这所需要的细节随着对比度的增大而丧失。除非你要的就是这种极端的对比度效果。
好了,两者的概念清楚了,相信现在给你一幅图片,您也能对其对比度和宽容度两个参数做出评价。现在的问题是:是否有一种定量的参考,可以让我们很容易的看出1)对比度是否足够?2)如果丢失细节,那么丢失了多少?
答案就是——直方图。
不要以为这是一个多么深奥难懂的话题,其实直方图的概念非常的简单。就是一个统计。怎么统计?前面讲到,数字化的图像,其亮度的范围是0-255,(255是一个byte,8位二进制能表示的最大整数,24位真彩色(3个8位)的图像都是这样。而对于16位每通道的图像来说,这个范围是0-65535)。那么,具体亮度为0的有多少像素呢?亮度为1的呢?....为255的呢?好了,我们把每个像素的亮度都统计一遍,不就知道了吗?直方图基本上就是如此,只不过显示的是相对的数量。
一个典型的直方图:
附图:
区域1表示接近纯黑(看不出细节)的像素多少,区域2表示暗部像素的多少,区域3表示中间亮度,4表示高光部分,5则表示接近纯白(看不出细节)得像素多少。
解读直方图(以下是一般规律,不一定都准确):
1)两头大中间小表示对比度大。两头大说明阴影和高光的区域特别多,这样图象看起来子让对比度大了。相反中间凸出则表示对比度小。
附图:
             
2)两顶头有冲击,说明细节已经失去。有冲击表明大量为0或者255得像素,一般的原因是调节对比度多大,造成暗部全部小于0被强制为0 。
附图:
3)1,5两个区域没有像素,一般表示图象发灰,利用自动色阶、自动对比度可以很轻易纠正。
附图:
4)1,2,3,4,5基本按照逐步递减关系,1最大,表示曝光不足。
附图:
5)1,2,3,4,5,基本按照递增关系,5最大,表示曝光过度。
附图:
好了,会看直方图,你的左脚就迈进了数码暗房的大门了。
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