UNIVERZITET U ZENICI Pedagoški fakultet u Zenici smjer MATEMATIKA I INFORMATIKA akademska godina 20062007 studentica VELIDA HALILOVIĆ broj_indexa 3552MI

RAČUNARSKA GRAFIKA Seminarski rad

HISTOGRAMI SLIKE

Kakanj mart 2007

2

Uvod

Općenito histogram je definiran kao način prikazivanja podataka raspoređenih u

određene kategorije ili grupe Prvi korak u kreiranju histograma je skupljanje podataka i

razvrstavanje prikupljenih podataka u kategorije Nadalje moramo odrediti koje su varijable

zavisne a koje nezavisne Karakteristika po kojoj smo grupirali podatke u kategorije

predstavlja nezavisnu varijablu a broj prikupljenih podataka koji upadaju u određenu

kategoriju predstavlja zavisnu varijablu

Histogram je stupčasti graf koji na osi apscisa ima vrijednosti nezavisne varijable a na

osi ordinata vrijednosti zavisne varijable Oznake na osama trebale bi biti linearno raspoređene

Graf se crta tako da se prvo na osu apscise nanesu vrijednosti svih kategorija čime dobivamo

osu apscise podijeljenu na intervale Zatim se broj podataka koji odgovaraju toj kategoriji crta

kao horizontalna linija iznad odgovarajućeg intervala To je razlog zbog kojeg dobijamo

stupčasti graf

Da bi pojasnili ono što smo gore napisali navodimo jedan jednostavan primjer Uzmimo

da posmatramo snage motora automobila Zanima nas u kojem rasponu se kreću snage

automobila te kako su te snage raspoređene Broj uzoraka koje posmatramo je 400 automobila

a snaga je izražena u konjskim snagama Kao rezultat ispitivanja dobijamo određenu količinu

podataka koja je data u tablici 1 Kao što vidimo iz tablice kategorija po kojoj razvrstavamo

automobile je snaga motora u konjskim snagama Imamo 8 kategorija i one su 16-46 konjskih

snaga 46-76 76-106 itd U desnom stupcu dat je broj automobila čija snaga motora ulazi u

zadani raspon Histogram crtamo na temelju tablice 1 i on je prikazan na slici 1

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 možemo navesti brojna statistička ispitivanja koja se

mogu odnositi na bilo šta

3

Raspon snaga (konji)

Broj automobila

16-46 2 46-76 103 76-106 153 106-136 50 136-166 58 166-196 22 196-226 11 226-256 1

Tablica 1 Primjer

Slika 1 Histogram

U tablici 1 je naveden primjer komulativnog histograma

Histogrami imeju široku primjenu u tonskim mapamato su prugasti dijagrami koji prikazuju

vrijednosti promjenljivih u određenim intervalima i sa određenim koeficijentomNa osnovu

histograma možete brzo da zaključite relativan raspored informacija na različitim nivoima

intenziteta i položaj informacija u spektru intenzitetaNa primjerhistogram slike pokazuje

koliko se uzoraka nalazi na svakom intenzitetnom nivou

Ako se većina informacija o prikazu nalazi na određenom području intenzitetato područje

može da se proširi tako da se dobije jači kontrastAko se na jednom ili drugom kraju histograma

nalazi malo ili nimalo informacijataj dio ulaza može da se obriše a ostatak informacija može da

se proširi na cio intenzitetni spektar

Alati za histograme obično imaju klizače koji omogućuju postavljanje krajnjih tačaka

Ako je riječ o digitalnoj obradi slike histogram je alat za grafičku analizu snimke gdje je

moguće čitanje podataka o kontrastu i dinamičkom opseguHistograme je moguće pronaći kod

naprednih amaterskih i profesionalnih fotoaparata kao i pri svakom ozbiljnijem programu

namijenjenom pregledu i obradi fotografija

4

Primjena histograma u fotografiji

Jedna od vrlo važnih primjena histograma je u digitalnoj fotografiji To se ne odnosi

isključivo na digitalne fotoaparate nego npr i na skenere Međutim budući da digitalne kamere

danas posjeduje veliki broj ljudi upotrebu histograma ćemo opisati na primjeru snimanja

digitalne fotografije Kako možemo procijeniti snimljenu fotografiju Jednostavne faktore

poput fokusa ili kadra možemo odmah vidjeti gledajući snimljenu fotografiju na LCD display-

u Međutim neke složenije stvari poput balansa boja i tonova ne možemo dobro odrediti

isključivo gledanjem snimljene fotografije Razumijevanje histograma je vjerojatno najvažnija

stvar za ispravan rad i potpuno razumijevanje digitalne fotografije Histogram nam može reći

da li je ekspozicija prilikom snimanja bila dobra kakvo je osvjetljenje te njegovom primjenom

možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije

Prilikom snimanja digitalnom kamerom ovisno o rezoluciji CCD čipa snimamo

određeni broj piksela Informacija o boji sprema se u RGB formatu tj informacija o boji za

svaki piksel je kombinacija triju primarnih boja crvene zelene i plave Za svaku boju koristimo

8 bita a to znači 24 bita po pikselu To zapravo znači da možemo pohraniti 28=256 nijansi

crvene zelene ili plave boje U današnje vrijeme posve je normalno da digitalne kamere imaju

rezoluciju 5 megapiksela (5106 piksela) Očito je da snimanjem digitalnih fotografija

pohranjujemo ogromnu količinu podataka Tako veliku količinu podataka je iznimno teško

procijeniti ako gledamo svaki piksel zasebno Kao što je navedeno u prvom poglavlju

histogram je pogodan za korištenje kada imamo jako veliki broj uzoraka koje je sasvim

nepraktično promatrati pojedinačno Zbog toga je primjena histograma u digitalnoj fotografiji

bitna

Jedna od stvari koja nas zanima na digitalnoj fotografiji jest koliko su snimljeni pikseli

svijetli ili tamni odnosno osvjetljenje fotografije Osvjetljenje pojedinog piksela je

predstavljeno cjelobrojnom pozitivnom vrijednošću između 0 i 255 0 predstavlja potpuno

tamno a 255 potpuno svijetlo Ako ne govorimo o fotografiji u boji nego samo o sivoj skali

(engl grayscale) 0 predstavlja crnu boju a 255 bijelu Kada se radi o fotografijama u boji tada

je logično najtamnija nijansa određene boje označena s 0 a najsvjetlija nijansa s 255

5

Histogram zapravo promatra fotografiju u cjelini i određuje koliki broj piksela ima

određeno (isto) osvijetljenje To znači da će na osi apscisa biti vrijednosti osvjetljenja od 0 do

255 a na osi ordinata broj piksela koji imaju odgovarajuće osvjetljenje Valja primijetiti da je i

ovdje prisutna za histograme karakteristična podjela na kategorije s tom razlikom da sada

kategorija nije raspon između dvaju brojeva nego kvantizirana vrijednost između 0 i 255 Na

slici 2 prikazan je primjer histograma digitalne fotografije Dio histograma gdje je smješten

najveći broj vrijednosti osvjetljenja naziva se raspon tonova (engl tonal range) Raspon tonova

jako varira za različite fotografije i ne postoji neki idealni histogram koji bi trebalo

primijenjivati na sve fotografije

Slika 2 Primjer histograma

Program pomoću kojeg vršimo korekcije naših slika i boja na slikama je Photoshop

U Photoshopu to je dijagram slike svedene na sive tonove na kome linije označavaju broj

piksela svake nijanse sive na skali od 0 do 255

Možda se pitate zašto je to važno Glavno je to što posmatranjem histograma možete zaključiti da li je slika dovoljno kontrastna da biste mogli uspešno primeniti korekcije Ako imate naizgled lošu fotografiju ili loše skeniranu sliku proučavanjem histograma ustanovićete vrijedi li da pokušate da je popravite ili je najbolje da je bacite i krenete od početka Ako su sve linije nagomilane na jednom delu dijagrama vjerovatno nećete spasiti sliku podešavanjem boja S druge strane ukoliko su linije relativno ravnomjerno raspoređene duž cijelog histograma velika je vjerovatnoća da se slika može iskoristiti

6

Komanda Histogram ima još jednu funkciju a to je da pruži uvid u tonski opseg slike To se ponekad zove registar (engl key type) Kaže se da je slika tamnog registra (engl low key) prosječnog registra (engl average key) ili svijetlog registra (engl high key) u zavisnosti od toga da li na njoj preovlađuju tamni srednji ili svijetli tonovi Slika koja je cijela srednjesive boje imaće samo jednu liniju na sredini histograma

Treba da zapamtite samo sljedeće ako su linije na histogramu prilično ravnomjerno raspoređene radi se o slici prosječnog registra Ukoliko na slici preovladavaju svijetli tonovi većina linija biće koncentrisana na desnoj strani histograma dok će na lijevoj strani biti samo nekoliko linija S druge strane ako se radi o slici koja je pretežno tamna većina linija će biti s lijeve strane

U ovom dijelu navodimo nekoliko jednostavnih histograma radi boljeg razumijevanja

kako se od fotografije dobije histogram Radi jednostavnosti posmatramo slike koji se sastoje

od različitih nijansi sive boje (grayscale) Na slici 4 prikazana je slika koja se sastoji od

stepeničasto raspoređenih nijansi sive boje a odmah ispod nje prikazan je njezin histogram

Slika 3 Podešavanje boje slike

7

Slika 4 Primjer histograma Broj piksela svakog odsječka (stepenice) slike je 2048 tako da su svi stupci

histograma jednake visine i predstavljaju vrijednost od 2048 piksela Inače se na osi ordinata

histograma ne označava kvantitativna vrijednost broja piksela već postoji fiksna visina kojoj se

dodjeljuje najveći broj piksela koji imaju isto osvjetljenje Visine ostalih stupaca se podešavaju

relativno prema najvišem stupcu

Na slici 5 prikazano je nekoliko jednostavnih slika na lijevoj strani dok su na desnoj

strani odgovarajući histogrami

Slike Histogrami

Slika 5 Primjeri histograma

8

Bitno je naglasiti da izgled histograma ne ovisi o rasporedu piksela na slici niti o

orijentaciji slike već samo o tome koliki broj piksela ima isto osvjetljenje To znači da bi

histogram sa slike 4 izgledao isto bez obzira ako bi npr izvornu sliku zarotirali za 180

stupnjeva Dodatni primjer neovisnosti histograma o rasporedu piksela prikazan je na slici 6

Prikazane su potpuno 3 različite slike Ove slike se sastoje od istih piksela a razlikuju se o

razmještaju piksela Za sve 3 slike dobivamo identične histograme

Slike Histogrami

Slika 6 Neovisnost histograma o rasporedu piksela

Pored histograma po sivoj skali koji se obično koriste u fotografifji i evo vidjeli smo na koji način se primjenjujumi histograme možemo koristiti i po bojama

9

RGB histogrami i histogrami po bojama

U prethodnom dijelu prikazani su primjeri histograma jednostavnih slika u sivoj skali U

tim slikama svaki piksel je opisan jednom nijansom sive bojom gdje 0 znači crnu a 255 bijelu

Međutim siva boja se u digitalnom obliku pohranjuje kao kombinacija crvene zelene i plave

ali tako da sve 3 boje uvijek imaju istu vrijednost osvjetljenja Tako kombinacija 0R+0G+0B

predstavlja crnu 127R+127G+127B sivu u sredini skale a 255R+255G+255B bijelu boju To

zapravo znači da su svi histogrami prikazani u prethodnom poglavlju također RGB histogrami

kao i oni koje dobijemo iz fotografija za koje kažemo da su u boji RGB histogrami je

najčešće korišteni histogram Histogram po boji (engl color histogram) može prikazati 3

odvojena histograma za svaku boju a RGB histogram će biti kompozicija ova 3 histograma

RGB histogram nastaje tako da prvo odredimo tri neovisna histograma po bojama koje zatim

spajamo u jedan neovisno o tome koja je boja došla od kojeg piksela

Ovo će biti puno jasnije ako pogledamo sliku 7 na kojoj je prikazana originalna fotografija te

odgovarajući histogrami (R G B i RGB)

Slika 7 Primjer RGB histograma

10

Histogrami po bojama mogu dobro poslužiti za određivanje na kojem kanalu je došlo do

podrezivanja (engl clipping)

Primjer

Osvjetljenje i kontrast slike u Photoshop-u se realizuje na sljedeći način

Ako samo treba da podesite tonski opseg slike koja je skeniranjem postala suvuše tamna okvir za dijalog BrightnessContrast (Image rarr Adjustments rarr BrightnessContrast) nudi lak način da podesite sve odjednom Umjesto da posebno podešava svijetle srednje i tamne tonove opcija BrightnessContrast primjenjuje istu korekciju na cijelu sliku

Mada okvir za dijalog BrightnessContrast ne sadrži sve funkcije koje nude komande Levels i Curves pa čak i Variations prednost mu je što se koristi brzo i lako Ponekad vam samo to i treba Mnoge slike ćete poboljšati ako im samo neznatno povećate svjetloću i kontrast Kao i obično obavezno potvrdite opciju Preview da biste videli kako promjene koje obavljate utiču na sliku

Slika 9 Poboljšanje slike u Photoshop-u

Slika 8 Podrezivanje(clipping)

11

Poboljšavanje slike u prostornoj domeni

Svrha poboljšanja slike je da se dobije slika koja je pogodnija za neku specifičnu prinjenu nego originalTehnike poboljšanja slike ovise o primjenii to su uglavnom empirijskeMetode za poboljšanje mogu se podijeliti na operacije na tačkiprostorne operacijeupotreba transformacijai tehnike pseudokoloriranja

Primjer

Negativ slike se dobija transformacijom v=f(u)=L-u i ovo je korisno kod prikaza medicinskih slika

Slika 11Primjeri rastezanja kontrasta slike

Slika 12Primjer ograničavanja slike Slika 13Primjer izdvajanja intervala

Slika 10 Primjer negativa slike

12

Praktična primjena histograma

Gledano s praktičnog stajališta običan korisnik će se sa histogramom najvjerovatnije

sresti prilikom korištenja digitalnog fotoaparata Digitalni fotoaparati srednje i više klase imaju

ugrađen algoritam za određivanje i prikaz histograma te mogu prikazivati histograme

snimljenih fotografija Modifikacija histograma u samom aparatu najčešće nije moguća ali zato

bolji aparati imaju mogućnost prikaza histograma kadra prije okidanja Promatranjem

histograma korisnik može puno bolje procijeniti kakvu je fotografiju snimio nego da samo

gleda u snimku Razlog tomu je što je LCD display malen i što gledanje na display pod

različitim kutovima daju drugačiji privid osvjetljenosti pa slika nakon što je prebacimo na

računalo može izgledati sasvim drugačije nego što nam se prvotno čini Tu je još utjecaj

okolnog osvjetljenja prilikom promatranja snimljene fotografije na display-u (sunčano

oblačno magla) utjecaj ako nosimo sunčane naočale i sl To su sve razlozi zbog kojih je

pogodno znati pročitati histogram sa LCD display-a zato što on kvantitivno prikazuje

osvjetljenje fotografije i vanjski utjecaji nemaju toliki utjecaj na njegov izgled prilikom

promatranja u npr prirodnom okruženju Na taj način na licu mjesta možemo procijeniti hoće li

fotografija ispasti dobro ili neće tj da li treba ponoviti snimanje s promijenjenim postavkama

fotoaparata

Drugi malo napredniji način korištenja histograma je na računalu pomoću aplikacija za

obradu digitalne fotografije Ovako možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije Kao

primjer za korištenje ovakvih aplikacija možemo navesti fotografije koje su snimljene sa

predugim ili prekratkim vremenom ekspozicije (slika 8) ili fotografije kod kojih nije dobar

kontrast (slika 9) Postoji veliki broj aplikacija za obradu digitalnih fotografija koje imaju

mogućnost prikaza i modificiranja histograma a najpoznatiji su svakako Photoshop i Paint

Shop Pro Da ne bi bilo zabune i mnogi manji programi imaju mogućnost modificiranja

fotografije pomoću histograma a kao primjer možemo navesti program LView Pro Na slici 13

prikazan je prozor za modifikaciju histograma programa LView Pro

13

Slika 14Alat za histograme programa Lview Pro

Ovdje neću ulaziti u detalje korištenja ovog alata ali ću opisati neke osnovne funkcije

Kontrast možemo povećati smanjivanjem raspona Input level na nove vrijednosti od npr 50-

200 a Output level ostavimo nepromijenjen Smanjivanje kontrasta postiže se povećavanjem

raspona Input level i smanjivanjem raspona Output level Na Low key ćemo kliknuti ako je

fotografija previše tamna Drugim riječima klikom na Low key pomičemo cijeli histogram u

desno a fotografija postaje svjetlija Isto tako na High key ćemo kliknuti ako želimo potamniti

sliku čime će se cijeli histogram pomaknuti ulijevo

Histogram se također može primijeniti na video a takva primjena histograma najčešće

je prisutna u obliku računalnih aplikacija Pomoću takvih alata možemo određivati histograme

pojedinih okvira (engl frame) video zapisa Druga primjena može biti filtriranje video zapisa

pomoću histograma Tako se npr za promjenu kontrasta video zapisa može koristiti metoda

izjednačavanja histograma

Primjer

Slika 15 Izjednačavanje histograma

14

Zaključak

U ovom seminarskom radu je ukratko opisano i navedeno šta je histogramkoje su njegove karakteristike i prednosti pri korištenju u digitalnoj fotografijite kako se primjenjuju histogrami u segmentiranoj obradi slike Cilj svega prezentiranog je da se korisniku olakša obrada slika ili dijelova slika kako bi dobio što veći kvalitet slikeili izgled željene slikePomoću histograma dobijamo preglednije rezultate posmatrane materije ili posmatranog problemaTako nam je omogućena preciznija manipulacija sa bilo kojom vrstom grafičkih podataka

15

Literatura

httpwwwmarginalsoftwarecomHowtoScanimage_histogramshtm httpwwwsphotocomtechinfohistogramshistogramshtm

httpenwikipediaorgwikiHistogram_equalization

httpwwwzemrisferhr

httpwwwmathhr

httpdianazesoiferhr

16

Sadržaj Uvod2 Primjena histograma u fotografiji4 RGB histogrami i histogrami po bojama 9 Poboljšavanje slike u prostornoj domeni11 Praktična primjena histograma12 Zaključak14 Literatura15 Sadržaj16

2

Uvod

Općenito histogram je definiran kao način prikazivanja podataka raspoređenih u

određene kategorije ili grupe Prvi korak u kreiranju histograma je skupljanje podataka i

razvrstavanje prikupljenih podataka u kategorije Nadalje moramo odrediti koje su varijable

zavisne a koje nezavisne Karakteristika po kojoj smo grupirali podatke u kategorije

predstavlja nezavisnu varijablu a broj prikupljenih podataka koji upadaju u određenu

kategoriju predstavlja zavisnu varijablu

Histogram je stupčasti graf koji na osi apscisa ima vrijednosti nezavisne varijable a na

osi ordinata vrijednosti zavisne varijable Oznake na osama trebale bi biti linearno raspoređene

Graf se crta tako da se prvo na osu apscise nanesu vrijednosti svih kategorija čime dobivamo

osu apscise podijeljenu na intervale Zatim se broj podataka koji odgovaraju toj kategoriji crta

kao horizontalna linija iznad odgovarajućeg intervala To je razlog zbog kojeg dobijamo

stupčasti graf

Da bi pojasnili ono što smo gore napisali navodimo jedan jednostavan primjer Uzmimo

da posmatramo snage motora automobila Zanima nas u kojem rasponu se kreću snage

automobila te kako su te snage raspoređene Broj uzoraka koje posmatramo je 400 automobila

a snaga je izražena u konjskim snagama Kao rezultat ispitivanja dobijamo određenu količinu

podataka koja je data u tablici 1 Kao što vidimo iz tablice kategorija po kojoj razvrstavamo

automobile je snaga motora u konjskim snagama Imamo 8 kategorija i one su 16-46 konjskih

snaga 46-76 76-106 itd U desnom stupcu dat je broj automobila čija snaga motora ulazi u

zadani raspon Histogram crtamo na temelju tablice 1 i on je prikazan na slici 1

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 možemo navesti brojna statistička ispitivanja koja se

mogu odnositi na bilo šta

3

Raspon snaga (konji)

Broj automobila

16-46 2 46-76 103 76-106 153 106-136 50 136-166 58 166-196 22 196-226 11 226-256 1

Tablica 1 Primjer

Slika 1 Histogram

U tablici 1 je naveden primjer komulativnog histograma

Histogrami imeju široku primjenu u tonskim mapamato su prugasti dijagrami koji prikazuju

vrijednosti promjenljivih u određenim intervalima i sa određenim koeficijentomNa osnovu

histograma možete brzo da zaključite relativan raspored informacija na različitim nivoima

intenziteta i položaj informacija u spektru intenzitetaNa primjerhistogram slike pokazuje

koliko se uzoraka nalazi na svakom intenzitetnom nivou

Ako se većina informacija o prikazu nalazi na određenom području intenzitetato područje

može da se proširi tako da se dobije jači kontrastAko se na jednom ili drugom kraju histograma

nalazi malo ili nimalo informacijataj dio ulaza može da se obriše a ostatak informacija može da

se proširi na cio intenzitetni spektar

Alati za histograme obično imaju klizače koji omogućuju postavljanje krajnjih tačaka

Ako je riječ o digitalnoj obradi slike histogram je alat za grafičku analizu snimke gdje je

moguće čitanje podataka o kontrastu i dinamičkom opseguHistograme je moguće pronaći kod

naprednih amaterskih i profesionalnih fotoaparata kao i pri svakom ozbiljnijem programu

namijenjenom pregledu i obradi fotografija

4

Primjena histograma u fotografiji

Jedna od vrlo važnih primjena histograma je u digitalnoj fotografiji To se ne odnosi

isključivo na digitalne fotoaparate nego npr i na skenere Međutim budući da digitalne kamere

danas posjeduje veliki broj ljudi upotrebu histograma ćemo opisati na primjeru snimanja

digitalne fotografije Kako možemo procijeniti snimljenu fotografiju Jednostavne faktore

poput fokusa ili kadra možemo odmah vidjeti gledajući snimljenu fotografiju na LCD display-

u Međutim neke složenije stvari poput balansa boja i tonova ne možemo dobro odrediti

isključivo gledanjem snimljene fotografije Razumijevanje histograma je vjerojatno najvažnija

stvar za ispravan rad i potpuno razumijevanje digitalne fotografije Histogram nam može reći

da li je ekspozicija prilikom snimanja bila dobra kakvo je osvjetljenje te njegovom primjenom

možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije

Prilikom snimanja digitalnom kamerom ovisno o rezoluciji CCD čipa snimamo

određeni broj piksela Informacija o boji sprema se u RGB formatu tj informacija o boji za

svaki piksel je kombinacija triju primarnih boja crvene zelene i plave Za svaku boju koristimo

8 bita a to znači 24 bita po pikselu To zapravo znači da možemo pohraniti 28=256 nijansi

crvene zelene ili plave boje U današnje vrijeme posve je normalno da digitalne kamere imaju

rezoluciju 5 megapiksela (5106 piksela) Očito je da snimanjem digitalnih fotografija

pohranjujemo ogromnu količinu podataka Tako veliku količinu podataka je iznimno teško

procijeniti ako gledamo svaki piksel zasebno Kao što je navedeno u prvom poglavlju

histogram je pogodan za korištenje kada imamo jako veliki broj uzoraka koje je sasvim

nepraktično promatrati pojedinačno Zbog toga je primjena histograma u digitalnoj fotografiji

bitna

Jedna od stvari koja nas zanima na digitalnoj fotografiji jest koliko su snimljeni pikseli

svijetli ili tamni odnosno osvjetljenje fotografije Osvjetljenje pojedinog piksela je

predstavljeno cjelobrojnom pozitivnom vrijednošću između 0 i 255 0 predstavlja potpuno

tamno a 255 potpuno svijetlo Ako ne govorimo o fotografiji u boji nego samo o sivoj skali

(engl grayscale) 0 predstavlja crnu boju a 255 bijelu Kada se radi o fotografijama u boji tada

je logično najtamnija nijansa određene boje označena s 0 a najsvjetlija nijansa s 255

5

Histogram zapravo promatra fotografiju u cjelini i određuje koliki broj piksela ima

određeno (isto) osvijetljenje To znači da će na osi apscisa biti vrijednosti osvjetljenja od 0 do

255 a na osi ordinata broj piksela koji imaju odgovarajuće osvjetljenje Valja primijetiti da je i

ovdje prisutna za histograme karakteristična podjela na kategorije s tom razlikom da sada

kategorija nije raspon između dvaju brojeva nego kvantizirana vrijednost između 0 i 255 Na

slici 2 prikazan je primjer histograma digitalne fotografije Dio histograma gdje je smješten

najveći broj vrijednosti osvjetljenja naziva se raspon tonova (engl tonal range) Raspon tonova

jako varira za različite fotografije i ne postoji neki idealni histogram koji bi trebalo

primijenjivati na sve fotografije

Slika 2 Primjer histograma

Program pomoću kojeg vršimo korekcije naših slika i boja na slikama je Photoshop

U Photoshopu to je dijagram slike svedene na sive tonove na kome linije označavaju broj

piksela svake nijanse sive na skali od 0 do 255

Možda se pitate zašto je to važno Glavno je to što posmatranjem histograma možete zaključiti da li je slika dovoljno kontrastna da biste mogli uspešno primeniti korekcije Ako imate naizgled lošu fotografiju ili loše skeniranu sliku proučavanjem histograma ustanovićete vrijedi li da pokušate da je popravite ili je najbolje da je bacite i krenete od početka Ako su sve linije nagomilane na jednom delu dijagrama vjerovatno nećete spasiti sliku podešavanjem boja S druge strane ukoliko su linije relativno ravnomjerno raspoređene duž cijelog histograma velika je vjerovatnoća da se slika može iskoristiti

6

Komanda Histogram ima još jednu funkciju a to je da pruži uvid u tonski opseg slike To se ponekad zove registar (engl key type) Kaže se da je slika tamnog registra (engl low key) prosječnog registra (engl average key) ili svijetlog registra (engl high key) u zavisnosti od toga da li na njoj preovlađuju tamni srednji ili svijetli tonovi Slika koja je cijela srednjesive boje imaće samo jednu liniju na sredini histograma

Treba da zapamtite samo sljedeće ako su linije na histogramu prilično ravnomjerno raspoređene radi se o slici prosječnog registra Ukoliko na slici preovladavaju svijetli tonovi većina linija biće koncentrisana na desnoj strani histograma dok će na lijevoj strani biti samo nekoliko linija S druge strane ako se radi o slici koja je pretežno tamna većina linija će biti s lijeve strane

U ovom dijelu navodimo nekoliko jednostavnih histograma radi boljeg razumijevanja

kako se od fotografije dobije histogram Radi jednostavnosti posmatramo slike koji se sastoje

od različitih nijansi sive boje (grayscale) Na slici 4 prikazana je slika koja se sastoji od

stepeničasto raspoređenih nijansi sive boje a odmah ispod nje prikazan je njezin histogram

Slika 3 Podešavanje boje slike

7

Slika 4 Primjer histograma Broj piksela svakog odsječka (stepenice) slike je 2048 tako da su svi stupci

histograma jednake visine i predstavljaju vrijednost od 2048 piksela Inače se na osi ordinata

histograma ne označava kvantitativna vrijednost broja piksela već postoji fiksna visina kojoj se

dodjeljuje najveći broj piksela koji imaju isto osvjetljenje Visine ostalih stupaca se podešavaju

relativno prema najvišem stupcu

Na slici 5 prikazano je nekoliko jednostavnih slika na lijevoj strani dok su na desnoj

strani odgovarajući histogrami

Slike Histogrami

Slika 5 Primjeri histograma

8

Bitno je naglasiti da izgled histograma ne ovisi o rasporedu piksela na slici niti o

orijentaciji slike već samo o tome koliki broj piksela ima isto osvjetljenje To znači da bi

histogram sa slike 4 izgledao isto bez obzira ako bi npr izvornu sliku zarotirali za 180

stupnjeva Dodatni primjer neovisnosti histograma o rasporedu piksela prikazan je na slici 6

Prikazane su potpuno 3 različite slike Ove slike se sastoje od istih piksela a razlikuju se o

razmještaju piksela Za sve 3 slike dobivamo identične histograme

Slike Histogrami

Slika 6 Neovisnost histograma o rasporedu piksela

Pored histograma po sivoj skali koji se obično koriste u fotografifji i evo vidjeli smo na koji način se primjenjujumi histograme možemo koristiti i po bojama

9

RGB histogrami i histogrami po bojama

U prethodnom dijelu prikazani su primjeri histograma jednostavnih slika u sivoj skali U

tim slikama svaki piksel je opisan jednom nijansom sive bojom gdje 0 znači crnu a 255 bijelu

Međutim siva boja se u digitalnom obliku pohranjuje kao kombinacija crvene zelene i plave

ali tako da sve 3 boje uvijek imaju istu vrijednost osvjetljenja Tako kombinacija 0R+0G+0B

predstavlja crnu 127R+127G+127B sivu u sredini skale a 255R+255G+255B bijelu boju To

zapravo znači da su svi histogrami prikazani u prethodnom poglavlju također RGB histogrami

kao i oni koje dobijemo iz fotografija za koje kažemo da su u boji RGB histogrami je

najčešće korišteni histogram Histogram po boji (engl color histogram) može prikazati 3

odvojena histograma za svaku boju a RGB histogram će biti kompozicija ova 3 histograma

RGB histogram nastaje tako da prvo odredimo tri neovisna histograma po bojama koje zatim

spajamo u jedan neovisno o tome koja je boja došla od kojeg piksela

Ovo će biti puno jasnije ako pogledamo sliku 7 na kojoj je prikazana originalna fotografija te

odgovarajući histogrami (R G B i RGB)

Slika 7 Primjer RGB histograma

10

Histogrami po bojama mogu dobro poslužiti za određivanje na kojem kanalu je došlo do

podrezivanja (engl clipping)

Primjer

Osvjetljenje i kontrast slike u Photoshop-u se realizuje na sljedeći način

Ako samo treba da podesite tonski opseg slike koja je skeniranjem postala suvuše tamna okvir za dijalog BrightnessContrast (Image rarr Adjustments rarr BrightnessContrast) nudi lak način da podesite sve odjednom Umjesto da posebno podešava svijetle srednje i tamne tonove opcija BrightnessContrast primjenjuje istu korekciju na cijelu sliku

Mada okvir za dijalog BrightnessContrast ne sadrži sve funkcije koje nude komande Levels i Curves pa čak i Variations prednost mu je što se koristi brzo i lako Ponekad vam samo to i treba Mnoge slike ćete poboljšati ako im samo neznatno povećate svjetloću i kontrast Kao i obično obavezno potvrdite opciju Preview da biste videli kako promjene koje obavljate utiču na sliku

Slika 9 Poboljšanje slike u Photoshop-u

Slika 8 Podrezivanje(clipping)

11

Poboljšavanje slike u prostornoj domeni

Svrha poboljšanja slike je da se dobije slika koja je pogodnija za neku specifičnu prinjenu nego originalTehnike poboljšanja slike ovise o primjenii to su uglavnom empirijskeMetode za poboljšanje mogu se podijeliti na operacije na tačkiprostorne operacijeupotreba transformacijai tehnike pseudokoloriranja

Primjer

Negativ slike se dobija transformacijom v=f(u)=L-u i ovo je korisno kod prikaza medicinskih slika

Slika 11Primjeri rastezanja kontrasta slike

Slika 12Primjer ograničavanja slike Slika 13Primjer izdvajanja intervala

Slika 10 Primjer negativa slike

12

Praktična primjena histograma

Gledano s praktičnog stajališta običan korisnik će se sa histogramom najvjerovatnije

sresti prilikom korištenja digitalnog fotoaparata Digitalni fotoaparati srednje i više klase imaju

ugrađen algoritam za određivanje i prikaz histograma te mogu prikazivati histograme

snimljenih fotografija Modifikacija histograma u samom aparatu najčešće nije moguća ali zato

bolji aparati imaju mogućnost prikaza histograma kadra prije okidanja Promatranjem

histograma korisnik može puno bolje procijeniti kakvu je fotografiju snimio nego da samo

gleda u snimku Razlog tomu je što je LCD display malen i što gledanje na display pod

različitim kutovima daju drugačiji privid osvjetljenosti pa slika nakon što je prebacimo na

računalo može izgledati sasvim drugačije nego što nam se prvotno čini Tu je još utjecaj

okolnog osvjetljenja prilikom promatranja snimljene fotografije na display-u (sunčano

oblačno magla) utjecaj ako nosimo sunčane naočale i sl To su sve razlozi zbog kojih je

pogodno znati pročitati histogram sa LCD display-a zato što on kvantitivno prikazuje

osvjetljenje fotografije i vanjski utjecaji nemaju toliki utjecaj na njegov izgled prilikom

promatranja u npr prirodnom okruženju Na taj način na licu mjesta možemo procijeniti hoće li

fotografija ispasti dobro ili neće tj da li treba ponoviti snimanje s promijenjenim postavkama

fotoaparata

Drugi malo napredniji način korištenja histograma je na računalu pomoću aplikacija za

obradu digitalne fotografije Ovako možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije Kao

primjer za korištenje ovakvih aplikacija možemo navesti fotografije koje su snimljene sa

predugim ili prekratkim vremenom ekspozicije (slika 8) ili fotografije kod kojih nije dobar

kontrast (slika 9) Postoji veliki broj aplikacija za obradu digitalnih fotografija koje imaju

mogućnost prikaza i modificiranja histograma a najpoznatiji su svakako Photoshop i Paint

Shop Pro Da ne bi bilo zabune i mnogi manji programi imaju mogućnost modificiranja

fotografije pomoću histograma a kao primjer možemo navesti program LView Pro Na slici 13

prikazan je prozor za modifikaciju histograma programa LView Pro

13

Slika 14Alat za histograme programa Lview Pro

Ovdje neću ulaziti u detalje korištenja ovog alata ali ću opisati neke osnovne funkcije

Kontrast možemo povećati smanjivanjem raspona Input level na nove vrijednosti od npr 50-

200 a Output level ostavimo nepromijenjen Smanjivanje kontrasta postiže se povećavanjem

raspona Input level i smanjivanjem raspona Output level Na Low key ćemo kliknuti ako je

fotografija previše tamna Drugim riječima klikom na Low key pomičemo cijeli histogram u

desno a fotografija postaje svjetlija Isto tako na High key ćemo kliknuti ako želimo potamniti

sliku čime će se cijeli histogram pomaknuti ulijevo

Histogram se također može primijeniti na video a takva primjena histograma najčešće

je prisutna u obliku računalnih aplikacija Pomoću takvih alata možemo određivati histograme

pojedinih okvira (engl frame) video zapisa Druga primjena može biti filtriranje video zapisa

pomoću histograma Tako se npr za promjenu kontrasta video zapisa može koristiti metoda

izjednačavanja histograma

Primjer

Slika 15 Izjednačavanje histograma

14

Zaključak

U ovom seminarskom radu je ukratko opisano i navedeno šta je histogramkoje su njegove karakteristike i prednosti pri korištenju u digitalnoj fotografijite kako se primjenjuju histogrami u segmentiranoj obradi slike Cilj svega prezentiranog je da se korisniku olakša obrada slika ili dijelova slika kako bi dobio što veći kvalitet slikeili izgled željene slikePomoću histograma dobijamo preglednije rezultate posmatrane materije ili posmatranog problemaTako nam je omogućena preciznija manipulacija sa bilo kojom vrstom grafičkih podataka

15

Literatura

httpwwwmarginalsoftwarecomHowtoScanimage_histogramshtm httpwwwsphotocomtechinfohistogramshistogramshtm

httpenwikipediaorgwikiHistogram_equalization

httpwwwzemrisferhr

httpwwwmathhr

httpdianazesoiferhr

16

Sadržaj Uvod2 Primjena histograma u fotografiji4 RGB histogrami i histogrami po bojama 9 Poboljšavanje slike u prostornoj domeni11 Praktična primjena histograma12 Zaključak14 Literatura15 Sadržaj16

3

Raspon snaga (konji)

Broj automobila

16-46 2 46-76 103 76-106 153 106-136 50 136-166 58 166-196 22 196-226 11 226-256 1

Tablica 1 Primjer

Slika 1 Histogram

U tablici 1 je naveden primjer komulativnog histograma

Histogrami imeju široku primjenu u tonskim mapamato su prugasti dijagrami koji prikazuju

vrijednosti promjenljivih u određenim intervalima i sa određenim koeficijentomNa osnovu

histograma možete brzo da zaključite relativan raspored informacija na različitim nivoima

intenziteta i položaj informacija u spektru intenzitetaNa primjerhistogram slike pokazuje

koliko se uzoraka nalazi na svakom intenzitetnom nivou

Ako se većina informacija o prikazu nalazi na određenom području intenzitetato područje

može da se proširi tako da se dobije jači kontrastAko se na jednom ili drugom kraju histograma

nalazi malo ili nimalo informacijataj dio ulaza može da se obriše a ostatak informacija može da

se proširi na cio intenzitetni spektar

Alati za histograme obično imaju klizače koji omogućuju postavljanje krajnjih tačaka

Ako je riječ o digitalnoj obradi slike histogram je alat za grafičku analizu snimke gdje je

moguće čitanje podataka o kontrastu i dinamičkom opseguHistograme je moguće pronaći kod

naprednih amaterskih i profesionalnih fotoaparata kao i pri svakom ozbiljnijem programu

namijenjenom pregledu i obradi fotografija

4

Primjena histograma u fotografiji

Jedna od vrlo važnih primjena histograma je u digitalnoj fotografiji To se ne odnosi

isključivo na digitalne fotoaparate nego npr i na skenere Međutim budući da digitalne kamere

danas posjeduje veliki broj ljudi upotrebu histograma ćemo opisati na primjeru snimanja

digitalne fotografije Kako možemo procijeniti snimljenu fotografiju Jednostavne faktore

poput fokusa ili kadra možemo odmah vidjeti gledajući snimljenu fotografiju na LCD display-

u Međutim neke složenije stvari poput balansa boja i tonova ne možemo dobro odrediti

isključivo gledanjem snimljene fotografije Razumijevanje histograma je vjerojatno najvažnija

stvar za ispravan rad i potpuno razumijevanje digitalne fotografije Histogram nam može reći

da li je ekspozicija prilikom snimanja bila dobra kakvo je osvjetljenje te njegovom primjenom

možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije

Prilikom snimanja digitalnom kamerom ovisno o rezoluciji CCD čipa snimamo

određeni broj piksela Informacija o boji sprema se u RGB formatu tj informacija o boji za

svaki piksel je kombinacija triju primarnih boja crvene zelene i plave Za svaku boju koristimo

8 bita a to znači 24 bita po pikselu To zapravo znači da možemo pohraniti 28=256 nijansi

crvene zelene ili plave boje U današnje vrijeme posve je normalno da digitalne kamere imaju

rezoluciju 5 megapiksela (5106 piksela) Očito je da snimanjem digitalnih fotografija

pohranjujemo ogromnu količinu podataka Tako veliku količinu podataka je iznimno teško

procijeniti ako gledamo svaki piksel zasebno Kao što je navedeno u prvom poglavlju

histogram je pogodan za korištenje kada imamo jako veliki broj uzoraka koje je sasvim

nepraktično promatrati pojedinačno Zbog toga je primjena histograma u digitalnoj fotografiji

bitna

Jedna od stvari koja nas zanima na digitalnoj fotografiji jest koliko su snimljeni pikseli

svijetli ili tamni odnosno osvjetljenje fotografije Osvjetljenje pojedinog piksela je

predstavljeno cjelobrojnom pozitivnom vrijednošću između 0 i 255 0 predstavlja potpuno

tamno a 255 potpuno svijetlo Ako ne govorimo o fotografiji u boji nego samo o sivoj skali

(engl grayscale) 0 predstavlja crnu boju a 255 bijelu Kada se radi o fotografijama u boji tada

je logično najtamnija nijansa određene boje označena s 0 a najsvjetlija nijansa s 255

5

Histogram zapravo promatra fotografiju u cjelini i određuje koliki broj piksela ima

određeno (isto) osvijetljenje To znači da će na osi apscisa biti vrijednosti osvjetljenja od 0 do

255 a na osi ordinata broj piksela koji imaju odgovarajuće osvjetljenje Valja primijetiti da je i

ovdje prisutna za histograme karakteristična podjela na kategorije s tom razlikom da sada

kategorija nije raspon između dvaju brojeva nego kvantizirana vrijednost između 0 i 255 Na

slici 2 prikazan je primjer histograma digitalne fotografije Dio histograma gdje je smješten

najveći broj vrijednosti osvjetljenja naziva se raspon tonova (engl tonal range) Raspon tonova

jako varira za različite fotografije i ne postoji neki idealni histogram koji bi trebalo

primijenjivati na sve fotografije

Slika 2 Primjer histograma

Program pomoću kojeg vršimo korekcije naših slika i boja na slikama je Photoshop

U Photoshopu to je dijagram slike svedene na sive tonove na kome linije označavaju broj

piksela svake nijanse sive na skali od 0 do 255

Možda se pitate zašto je to važno Glavno je to što posmatranjem histograma možete zaključiti da li je slika dovoljno kontrastna da biste mogli uspešno primeniti korekcije Ako imate naizgled lošu fotografiju ili loše skeniranu sliku proučavanjem histograma ustanovićete vrijedi li da pokušate da je popravite ili je najbolje da je bacite i krenete od početka Ako su sve linije nagomilane na jednom delu dijagrama vjerovatno nećete spasiti sliku podešavanjem boja S druge strane ukoliko su linije relativno ravnomjerno raspoređene duž cijelog histograma velika je vjerovatnoća da se slika može iskoristiti

6

Komanda Histogram ima još jednu funkciju a to je da pruži uvid u tonski opseg slike To se ponekad zove registar (engl key type) Kaže se da je slika tamnog registra (engl low key) prosječnog registra (engl average key) ili svijetlog registra (engl high key) u zavisnosti od toga da li na njoj preovlađuju tamni srednji ili svijetli tonovi Slika koja je cijela srednjesive boje imaće samo jednu liniju na sredini histograma

Treba da zapamtite samo sljedeće ako su linije na histogramu prilično ravnomjerno raspoređene radi se o slici prosječnog registra Ukoliko na slici preovladavaju svijetli tonovi većina linija biće koncentrisana na desnoj strani histograma dok će na lijevoj strani biti samo nekoliko linija S druge strane ako se radi o slici koja je pretežno tamna većina linija će biti s lijeve strane

U ovom dijelu navodimo nekoliko jednostavnih histograma radi boljeg razumijevanja

kako se od fotografije dobije histogram Radi jednostavnosti posmatramo slike koji se sastoje

od različitih nijansi sive boje (grayscale) Na slici 4 prikazana je slika koja se sastoji od

stepeničasto raspoređenih nijansi sive boje a odmah ispod nje prikazan je njezin histogram

Slika 3 Podešavanje boje slike

7

Slika 4 Primjer histograma Broj piksela svakog odsječka (stepenice) slike je 2048 tako da su svi stupci

histograma jednake visine i predstavljaju vrijednost od 2048 piksela Inače se na osi ordinata

histograma ne označava kvantitativna vrijednost broja piksela već postoji fiksna visina kojoj se

dodjeljuje najveći broj piksela koji imaju isto osvjetljenje Visine ostalih stupaca se podešavaju

relativno prema najvišem stupcu

Na slici 5 prikazano je nekoliko jednostavnih slika na lijevoj strani dok su na desnoj

strani odgovarajući histogrami

Slike Histogrami

Slika 5 Primjeri histograma

8

Bitno je naglasiti da izgled histograma ne ovisi o rasporedu piksela na slici niti o

orijentaciji slike već samo o tome koliki broj piksela ima isto osvjetljenje To znači da bi

histogram sa slike 4 izgledao isto bez obzira ako bi npr izvornu sliku zarotirali za 180

stupnjeva Dodatni primjer neovisnosti histograma o rasporedu piksela prikazan je na slici 6

Prikazane su potpuno 3 različite slike Ove slike se sastoje od istih piksela a razlikuju se o

razmještaju piksela Za sve 3 slike dobivamo identične histograme

Slike Histogrami

Slika 6 Neovisnost histograma o rasporedu piksela

Pored histograma po sivoj skali koji se obično koriste u fotografifji i evo vidjeli smo na koji način se primjenjujumi histograme možemo koristiti i po bojama

9

RGB histogrami i histogrami po bojama

U prethodnom dijelu prikazani su primjeri histograma jednostavnih slika u sivoj skali U

tim slikama svaki piksel je opisan jednom nijansom sive bojom gdje 0 znači crnu a 255 bijelu

Međutim siva boja se u digitalnom obliku pohranjuje kao kombinacija crvene zelene i plave

ali tako da sve 3 boje uvijek imaju istu vrijednost osvjetljenja Tako kombinacija 0R+0G+0B

predstavlja crnu 127R+127G+127B sivu u sredini skale a 255R+255G+255B bijelu boju To

zapravo znači da su svi histogrami prikazani u prethodnom poglavlju također RGB histogrami

kao i oni koje dobijemo iz fotografija za koje kažemo da su u boji RGB histogrami je

najčešće korišteni histogram Histogram po boji (engl color histogram) može prikazati 3

odvojena histograma za svaku boju a RGB histogram će biti kompozicija ova 3 histograma

RGB histogram nastaje tako da prvo odredimo tri neovisna histograma po bojama koje zatim

spajamo u jedan neovisno o tome koja je boja došla od kojeg piksela

Ovo će biti puno jasnije ako pogledamo sliku 7 na kojoj je prikazana originalna fotografija te

odgovarajući histogrami (R G B i RGB)

Slika 7 Primjer RGB histograma

10

Histogrami po bojama mogu dobro poslužiti za određivanje na kojem kanalu je došlo do

podrezivanja (engl clipping)

Primjer

Osvjetljenje i kontrast slike u Photoshop-u se realizuje na sljedeći način

Ako samo treba da podesite tonski opseg slike koja je skeniranjem postala suvuše tamna okvir za dijalog BrightnessContrast (Image rarr Adjustments rarr BrightnessContrast) nudi lak način da podesite sve odjednom Umjesto da posebno podešava svijetle srednje i tamne tonove opcija BrightnessContrast primjenjuje istu korekciju na cijelu sliku

Mada okvir za dijalog BrightnessContrast ne sadrži sve funkcije koje nude komande Levels i Curves pa čak i Variations prednost mu je što se koristi brzo i lako Ponekad vam samo to i treba Mnoge slike ćete poboljšati ako im samo neznatno povećate svjetloću i kontrast Kao i obično obavezno potvrdite opciju Preview da biste videli kako promjene koje obavljate utiču na sliku

Slika 9 Poboljšanje slike u Photoshop-u

Slika 8 Podrezivanje(clipping)

11

Poboljšavanje slike u prostornoj domeni

Svrha poboljšanja slike je da se dobije slika koja je pogodnija za neku specifičnu prinjenu nego originalTehnike poboljšanja slike ovise o primjenii to su uglavnom empirijskeMetode za poboljšanje mogu se podijeliti na operacije na tačkiprostorne operacijeupotreba transformacijai tehnike pseudokoloriranja

Primjer

Negativ slike se dobija transformacijom v=f(u)=L-u i ovo je korisno kod prikaza medicinskih slika

Slika 11Primjeri rastezanja kontrasta slike

Slika 12Primjer ograničavanja slike Slika 13Primjer izdvajanja intervala

Slika 10 Primjer negativa slike

12

Praktična primjena histograma

Gledano s praktičnog stajališta običan korisnik će se sa histogramom najvjerovatnije

sresti prilikom korištenja digitalnog fotoaparata Digitalni fotoaparati srednje i više klase imaju

ugrađen algoritam za određivanje i prikaz histograma te mogu prikazivati histograme

snimljenih fotografija Modifikacija histograma u samom aparatu najčešće nije moguća ali zato

bolji aparati imaju mogućnost prikaza histograma kadra prije okidanja Promatranjem

histograma korisnik može puno bolje procijeniti kakvu je fotografiju snimio nego da samo

gleda u snimku Razlog tomu je što je LCD display malen i što gledanje na display pod

različitim kutovima daju drugačiji privid osvjetljenosti pa slika nakon što je prebacimo na

računalo može izgledati sasvim drugačije nego što nam se prvotno čini Tu je još utjecaj

okolnog osvjetljenja prilikom promatranja snimljene fotografije na display-u (sunčano

oblačno magla) utjecaj ako nosimo sunčane naočale i sl To su sve razlozi zbog kojih je

pogodno znati pročitati histogram sa LCD display-a zato što on kvantitivno prikazuje

osvjetljenje fotografije i vanjski utjecaji nemaju toliki utjecaj na njegov izgled prilikom

promatranja u npr prirodnom okruženju Na taj način na licu mjesta možemo procijeniti hoće li

fotografija ispasti dobro ili neće tj da li treba ponoviti snimanje s promijenjenim postavkama

fotoaparata

Drugi malo napredniji način korištenja histograma je na računalu pomoću aplikacija za

obradu digitalne fotografije Ovako možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije Kao

primjer za korištenje ovakvih aplikacija možemo navesti fotografije koje su snimljene sa

predugim ili prekratkim vremenom ekspozicije (slika 8) ili fotografije kod kojih nije dobar

kontrast (slika 9) Postoji veliki broj aplikacija za obradu digitalnih fotografija koje imaju

mogućnost prikaza i modificiranja histograma a najpoznatiji su svakako Photoshop i Paint

Shop Pro Da ne bi bilo zabune i mnogi manji programi imaju mogućnost modificiranja

fotografije pomoću histograma a kao primjer možemo navesti program LView Pro Na slici 13

prikazan je prozor za modifikaciju histograma programa LView Pro

13

Slika 14Alat za histograme programa Lview Pro

Ovdje neću ulaziti u detalje korištenja ovog alata ali ću opisati neke osnovne funkcije

Kontrast možemo povećati smanjivanjem raspona Input level na nove vrijednosti od npr 50-

200 a Output level ostavimo nepromijenjen Smanjivanje kontrasta postiže se povećavanjem

raspona Input level i smanjivanjem raspona Output level Na Low key ćemo kliknuti ako je

fotografija previše tamna Drugim riječima klikom na Low key pomičemo cijeli histogram u

desno a fotografija postaje svjetlija Isto tako na High key ćemo kliknuti ako želimo potamniti

sliku čime će se cijeli histogram pomaknuti ulijevo

Histogram se također može primijeniti na video a takva primjena histograma najčešće

je prisutna u obliku računalnih aplikacija Pomoću takvih alata možemo određivati histograme

pojedinih okvira (engl frame) video zapisa Druga primjena može biti filtriranje video zapisa

pomoću histograma Tako se npr za promjenu kontrasta video zapisa može koristiti metoda

izjednačavanja histograma

Primjer

Slika 15 Izjednačavanje histograma

14

Zaključak

U ovom seminarskom radu je ukratko opisano i navedeno šta je histogramkoje su njegove karakteristike i prednosti pri korištenju u digitalnoj fotografijite kako se primjenjuju histogrami u segmentiranoj obradi slike Cilj svega prezentiranog je da se korisniku olakša obrada slika ili dijelova slika kako bi dobio što veći kvalitet slikeili izgled željene slikePomoću histograma dobijamo preglednije rezultate posmatrane materije ili posmatranog problemaTako nam je omogućena preciznija manipulacija sa bilo kojom vrstom grafičkih podataka

15

Literatura

httpwwwmarginalsoftwarecomHowtoScanimage_histogramshtm httpwwwsphotocomtechinfohistogramshistogramshtm

httpenwikipediaorgwikiHistogram_equalization

httpwwwzemrisferhr

httpwwwmathhr

httpdianazesoiferhr

16

Sadržaj Uvod2 Primjena histograma u fotografiji4 RGB histogrami i histogrami po bojama 9 Poboljšavanje slike u prostornoj domeni11 Praktična primjena histograma12 Zaključak14 Literatura15 Sadržaj16

4

Primjena histograma u fotografiji

Jedna od vrlo važnih primjena histograma je u digitalnoj fotografiji To se ne odnosi

isključivo na digitalne fotoaparate nego npr i na skenere Međutim budući da digitalne kamere

danas posjeduje veliki broj ljudi upotrebu histograma ćemo opisati na primjeru snimanja

digitalne fotografije Kako možemo procijeniti snimljenu fotografiju Jednostavne faktore

poput fokusa ili kadra možemo odmah vidjeti gledajući snimljenu fotografiju na LCD display-

u Međutim neke složenije stvari poput balansa boja i tonova ne možemo dobro odrediti

isključivo gledanjem snimljene fotografije Razumijevanje histograma je vjerojatno najvažnija

stvar za ispravan rad i potpuno razumijevanje digitalne fotografije Histogram nam može reći

da li je ekspozicija prilikom snimanja bila dobra kakvo je osvjetljenje te njegovom primjenom

možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije

Prilikom snimanja digitalnom kamerom ovisno o rezoluciji CCD čipa snimamo

određeni broj piksela Informacija o boji sprema se u RGB formatu tj informacija o boji za

svaki piksel je kombinacija triju primarnih boja crvene zelene i plave Za svaku boju koristimo

8 bita a to znači 24 bita po pikselu To zapravo znači da možemo pohraniti 28=256 nijansi

crvene zelene ili plave boje U današnje vrijeme posve je normalno da digitalne kamere imaju

rezoluciju 5 megapiksela (5106 piksela) Očito je da snimanjem digitalnih fotografija

pohranjujemo ogromnu količinu podataka Tako veliku količinu podataka je iznimno teško

procijeniti ako gledamo svaki piksel zasebno Kao što je navedeno u prvom poglavlju

histogram je pogodan za korištenje kada imamo jako veliki broj uzoraka koje je sasvim

nepraktično promatrati pojedinačno Zbog toga je primjena histograma u digitalnoj fotografiji

bitna

Jedna od stvari koja nas zanima na digitalnoj fotografiji jest koliko su snimljeni pikseli

svijetli ili tamni odnosno osvjetljenje fotografije Osvjetljenje pojedinog piksela je

predstavljeno cjelobrojnom pozitivnom vrijednošću između 0 i 255 0 predstavlja potpuno

tamno a 255 potpuno svijetlo Ako ne govorimo o fotografiji u boji nego samo o sivoj skali

(engl grayscale) 0 predstavlja crnu boju a 255 bijelu Kada se radi o fotografijama u boji tada

je logično najtamnija nijansa određene boje označena s 0 a najsvjetlija nijansa s 255

5

Histogram zapravo promatra fotografiju u cjelini i određuje koliki broj piksela ima

određeno (isto) osvijetljenje To znači da će na osi apscisa biti vrijednosti osvjetljenja od 0 do

255 a na osi ordinata broj piksela koji imaju odgovarajuće osvjetljenje Valja primijetiti da je i

ovdje prisutna za histograme karakteristična podjela na kategorije s tom razlikom da sada

kategorija nije raspon između dvaju brojeva nego kvantizirana vrijednost između 0 i 255 Na

slici 2 prikazan je primjer histograma digitalne fotografije Dio histograma gdje je smješten

najveći broj vrijednosti osvjetljenja naziva se raspon tonova (engl tonal range) Raspon tonova

jako varira za različite fotografije i ne postoji neki idealni histogram koji bi trebalo

primijenjivati na sve fotografije

Slika 2 Primjer histograma

Program pomoću kojeg vršimo korekcije naših slika i boja na slikama je Photoshop

U Photoshopu to je dijagram slike svedene na sive tonove na kome linije označavaju broj

piksela svake nijanse sive na skali od 0 do 255

Možda se pitate zašto je to važno Glavno je to što posmatranjem histograma možete zaključiti da li je slika dovoljno kontrastna da biste mogli uspešno primeniti korekcije Ako imate naizgled lošu fotografiju ili loše skeniranu sliku proučavanjem histograma ustanovićete vrijedi li da pokušate da je popravite ili je najbolje da je bacite i krenete od početka Ako su sve linije nagomilane na jednom delu dijagrama vjerovatno nećete spasiti sliku podešavanjem boja S druge strane ukoliko su linije relativno ravnomjerno raspoređene duž cijelog histograma velika je vjerovatnoća da se slika može iskoristiti

6

Komanda Histogram ima još jednu funkciju a to je da pruži uvid u tonski opseg slike To se ponekad zove registar (engl key type) Kaže se da je slika tamnog registra (engl low key) prosječnog registra (engl average key) ili svijetlog registra (engl high key) u zavisnosti od toga da li na njoj preovlađuju tamni srednji ili svijetli tonovi Slika koja je cijela srednjesive boje imaće samo jednu liniju na sredini histograma

Treba da zapamtite samo sljedeće ako su linije na histogramu prilično ravnomjerno raspoređene radi se o slici prosječnog registra Ukoliko na slici preovladavaju svijetli tonovi većina linija biće koncentrisana na desnoj strani histograma dok će na lijevoj strani biti samo nekoliko linija S druge strane ako se radi o slici koja je pretežno tamna većina linija će biti s lijeve strane

U ovom dijelu navodimo nekoliko jednostavnih histograma radi boljeg razumijevanja

kako se od fotografije dobije histogram Radi jednostavnosti posmatramo slike koji se sastoje

od različitih nijansi sive boje (grayscale) Na slici 4 prikazana je slika koja se sastoji od

stepeničasto raspoređenih nijansi sive boje a odmah ispod nje prikazan je njezin histogram

Slika 3 Podešavanje boje slike

7

Slika 4 Primjer histograma Broj piksela svakog odsječka (stepenice) slike je 2048 tako da su svi stupci

histograma jednake visine i predstavljaju vrijednost od 2048 piksela Inače se na osi ordinata

histograma ne označava kvantitativna vrijednost broja piksela već postoji fiksna visina kojoj se

dodjeljuje najveći broj piksela koji imaju isto osvjetljenje Visine ostalih stupaca se podešavaju

relativno prema najvišem stupcu

Na slici 5 prikazano je nekoliko jednostavnih slika na lijevoj strani dok su na desnoj

strani odgovarajući histogrami

Slike Histogrami

Slika 5 Primjeri histograma

8

Bitno je naglasiti da izgled histograma ne ovisi o rasporedu piksela na slici niti o

orijentaciji slike već samo o tome koliki broj piksela ima isto osvjetljenje To znači da bi

histogram sa slike 4 izgledao isto bez obzira ako bi npr izvornu sliku zarotirali za 180

stupnjeva Dodatni primjer neovisnosti histograma o rasporedu piksela prikazan je na slici 6

Prikazane su potpuno 3 različite slike Ove slike se sastoje od istih piksela a razlikuju se o

razmještaju piksela Za sve 3 slike dobivamo identične histograme

Slike Histogrami

Slika 6 Neovisnost histograma o rasporedu piksela

Pored histograma po sivoj skali koji se obično koriste u fotografifji i evo vidjeli smo na koji način se primjenjujumi histograme možemo koristiti i po bojama

9

RGB histogrami i histogrami po bojama

U prethodnom dijelu prikazani su primjeri histograma jednostavnih slika u sivoj skali U

tim slikama svaki piksel je opisan jednom nijansom sive bojom gdje 0 znači crnu a 255 bijelu

Međutim siva boja se u digitalnom obliku pohranjuje kao kombinacija crvene zelene i plave

ali tako da sve 3 boje uvijek imaju istu vrijednost osvjetljenja Tako kombinacija 0R+0G+0B

predstavlja crnu 127R+127G+127B sivu u sredini skale a 255R+255G+255B bijelu boju To

zapravo znači da su svi histogrami prikazani u prethodnom poglavlju također RGB histogrami

kao i oni koje dobijemo iz fotografija za koje kažemo da su u boji RGB histogrami je

najčešće korišteni histogram Histogram po boji (engl color histogram) može prikazati 3

odvojena histograma za svaku boju a RGB histogram će biti kompozicija ova 3 histograma

RGB histogram nastaje tako da prvo odredimo tri neovisna histograma po bojama koje zatim

spajamo u jedan neovisno o tome koja je boja došla od kojeg piksela

Ovo će biti puno jasnije ako pogledamo sliku 7 na kojoj je prikazana originalna fotografija te

odgovarajući histogrami (R G B i RGB)

Slika 7 Primjer RGB histograma

10

Histogrami po bojama mogu dobro poslužiti za određivanje na kojem kanalu je došlo do

podrezivanja (engl clipping)

Primjer

Osvjetljenje i kontrast slike u Photoshop-u se realizuje na sljedeći način

Ako samo treba da podesite tonski opseg slike koja je skeniranjem postala suvuše tamna okvir za dijalog BrightnessContrast (Image rarr Adjustments rarr BrightnessContrast) nudi lak način da podesite sve odjednom Umjesto da posebno podešava svijetle srednje i tamne tonove opcija BrightnessContrast primjenjuje istu korekciju na cijelu sliku

Mada okvir za dijalog BrightnessContrast ne sadrži sve funkcije koje nude komande Levels i Curves pa čak i Variations prednost mu je što se koristi brzo i lako Ponekad vam samo to i treba Mnoge slike ćete poboljšati ako im samo neznatno povećate svjetloću i kontrast Kao i obično obavezno potvrdite opciju Preview da biste videli kako promjene koje obavljate utiču na sliku

Slika 9 Poboljšanje slike u Photoshop-u

Slika 8 Podrezivanje(clipping)

11

Poboljšavanje slike u prostornoj domeni

Svrha poboljšanja slike je da se dobije slika koja je pogodnija za neku specifičnu prinjenu nego originalTehnike poboljšanja slike ovise o primjenii to su uglavnom empirijskeMetode za poboljšanje mogu se podijeliti na operacije na tačkiprostorne operacijeupotreba transformacijai tehnike pseudokoloriranja

Primjer

Negativ slike se dobija transformacijom v=f(u)=L-u i ovo je korisno kod prikaza medicinskih slika

Slika 11Primjeri rastezanja kontrasta slike

Slika 12Primjer ograničavanja slike Slika 13Primjer izdvajanja intervala

Slika 10 Primjer negativa slike

12

Praktična primjena histograma

Gledano s praktičnog stajališta običan korisnik će se sa histogramom najvjerovatnije

sresti prilikom korištenja digitalnog fotoaparata Digitalni fotoaparati srednje i više klase imaju

ugrađen algoritam za određivanje i prikaz histograma te mogu prikazivati histograme

snimljenih fotografija Modifikacija histograma u samom aparatu najčešće nije moguća ali zato

bolji aparati imaju mogućnost prikaza histograma kadra prije okidanja Promatranjem

histograma korisnik može puno bolje procijeniti kakvu je fotografiju snimio nego da samo

gleda u snimku Razlog tomu je što je LCD display malen i što gledanje na display pod

različitim kutovima daju drugačiji privid osvjetljenosti pa slika nakon što je prebacimo na

računalo može izgledati sasvim drugačije nego što nam se prvotno čini Tu je još utjecaj

okolnog osvjetljenja prilikom promatranja snimljene fotografije na display-u (sunčano

oblačno magla) utjecaj ako nosimo sunčane naočale i sl To su sve razlozi zbog kojih je

pogodno znati pročitati histogram sa LCD display-a zato što on kvantitivno prikazuje

osvjetljenje fotografije i vanjski utjecaji nemaju toliki utjecaj na njegov izgled prilikom

promatranja u npr prirodnom okruženju Na taj način na licu mjesta možemo procijeniti hoće li

fotografija ispasti dobro ili neće tj da li treba ponoviti snimanje s promijenjenim postavkama

fotoaparata

Drugi malo napredniji način korištenja histograma je na računalu pomoću aplikacija za

obradu digitalne fotografije Ovako možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije Kao

primjer za korištenje ovakvih aplikacija možemo navesti fotografije koje su snimljene sa

predugim ili prekratkim vremenom ekspozicije (slika 8) ili fotografije kod kojih nije dobar

kontrast (slika 9) Postoji veliki broj aplikacija za obradu digitalnih fotografija koje imaju

mogućnost prikaza i modificiranja histograma a najpoznatiji su svakako Photoshop i Paint

Shop Pro Da ne bi bilo zabune i mnogi manji programi imaju mogućnost modificiranja

fotografije pomoću histograma a kao primjer možemo navesti program LView Pro Na slici 13

prikazan je prozor za modifikaciju histograma programa LView Pro

13

Slika 14Alat za histograme programa Lview Pro

Ovdje neću ulaziti u detalje korištenja ovog alata ali ću opisati neke osnovne funkcije

Kontrast možemo povećati smanjivanjem raspona Input level na nove vrijednosti od npr 50-

200 a Output level ostavimo nepromijenjen Smanjivanje kontrasta postiže se povećavanjem

raspona Input level i smanjivanjem raspona Output level Na Low key ćemo kliknuti ako je

fotografija previše tamna Drugim riječima klikom na Low key pomičemo cijeli histogram u

desno a fotografija postaje svjetlija Isto tako na High key ćemo kliknuti ako želimo potamniti

sliku čime će se cijeli histogram pomaknuti ulijevo

Histogram se također može primijeniti na video a takva primjena histograma najčešće

je prisutna u obliku računalnih aplikacija Pomoću takvih alata možemo određivati histograme

pojedinih okvira (engl frame) video zapisa Druga primjena može biti filtriranje video zapisa

pomoću histograma Tako se npr za promjenu kontrasta video zapisa može koristiti metoda

izjednačavanja histograma

Primjer

Slika 15 Izjednačavanje histograma

14

Zaključak

U ovom seminarskom radu je ukratko opisano i navedeno šta je histogramkoje su njegove karakteristike i prednosti pri korištenju u digitalnoj fotografijite kako se primjenjuju histogrami u segmentiranoj obradi slike Cilj svega prezentiranog je da se korisniku olakša obrada slika ili dijelova slika kako bi dobio što veći kvalitet slikeili izgled željene slikePomoću histograma dobijamo preglednije rezultate posmatrane materije ili posmatranog problemaTako nam je omogućena preciznija manipulacija sa bilo kojom vrstom grafičkih podataka

15

Literatura

httpwwwmarginalsoftwarecomHowtoScanimage_histogramshtm httpwwwsphotocomtechinfohistogramshistogramshtm

httpenwikipediaorgwikiHistogram_equalization

httpwwwzemrisferhr

httpwwwmathhr

httpdianazesoiferhr

16

Sadržaj Uvod2 Primjena histograma u fotografiji4 RGB histogrami i histogrami po bojama 9 Poboljšavanje slike u prostornoj domeni11 Praktična primjena histograma12 Zaključak14 Literatura15 Sadržaj16

5

Histogram zapravo promatra fotografiju u cjelini i određuje koliki broj piksela ima

određeno (isto) osvijetljenje To znači da će na osi apscisa biti vrijednosti osvjetljenja od 0 do

255 a na osi ordinata broj piksela koji imaju odgovarajuće osvjetljenje Valja primijetiti da je i

ovdje prisutna za histograme karakteristična podjela na kategorije s tom razlikom da sada

kategorija nije raspon između dvaju brojeva nego kvantizirana vrijednost između 0 i 255 Na

slici 2 prikazan je primjer histograma digitalne fotografije Dio histograma gdje je smješten

najveći broj vrijednosti osvjetljenja naziva se raspon tonova (engl tonal range) Raspon tonova

jako varira za različite fotografije i ne postoji neki idealni histogram koji bi trebalo

primijenjivati na sve fotografije

Slika 2 Primjer histograma

Program pomoću kojeg vršimo korekcije naših slika i boja na slikama je Photoshop

U Photoshopu to je dijagram slike svedene na sive tonove na kome linije označavaju broj

piksela svake nijanse sive na skali od 0 do 255

Možda se pitate zašto je to važno Glavno je to što posmatranjem histograma možete zaključiti da li je slika dovoljno kontrastna da biste mogli uspešno primeniti korekcije Ako imate naizgled lošu fotografiju ili loše skeniranu sliku proučavanjem histograma ustanovićete vrijedi li da pokušate da je popravite ili je najbolje da je bacite i krenete od početka Ako su sve linije nagomilane na jednom delu dijagrama vjerovatno nećete spasiti sliku podešavanjem boja S druge strane ukoliko su linije relativno ravnomjerno raspoređene duž cijelog histograma velika je vjerovatnoća da se slika može iskoristiti

6

Komanda Histogram ima još jednu funkciju a to je da pruži uvid u tonski opseg slike To se ponekad zove registar (engl key type) Kaže se da je slika tamnog registra (engl low key) prosječnog registra (engl average key) ili svijetlog registra (engl high key) u zavisnosti od toga da li na njoj preovlađuju tamni srednji ili svijetli tonovi Slika koja je cijela srednjesive boje imaće samo jednu liniju na sredini histograma

Treba da zapamtite samo sljedeće ako su linije na histogramu prilično ravnomjerno raspoređene radi se o slici prosječnog registra Ukoliko na slici preovladavaju svijetli tonovi većina linija biće koncentrisana na desnoj strani histograma dok će na lijevoj strani biti samo nekoliko linija S druge strane ako se radi o slici koja je pretežno tamna većina linija će biti s lijeve strane

U ovom dijelu navodimo nekoliko jednostavnih histograma radi boljeg razumijevanja

kako se od fotografije dobije histogram Radi jednostavnosti posmatramo slike koji se sastoje

od različitih nijansi sive boje (grayscale) Na slici 4 prikazana je slika koja se sastoji od

stepeničasto raspoređenih nijansi sive boje a odmah ispod nje prikazan je njezin histogram

Slika 3 Podešavanje boje slike

7

Slika 4 Primjer histograma Broj piksela svakog odsječka (stepenice) slike je 2048 tako da su svi stupci

histograma jednake visine i predstavljaju vrijednost od 2048 piksela Inače se na osi ordinata

histograma ne označava kvantitativna vrijednost broja piksela već postoji fiksna visina kojoj se

dodjeljuje najveći broj piksela koji imaju isto osvjetljenje Visine ostalih stupaca se podešavaju

relativno prema najvišem stupcu

Na slici 5 prikazano je nekoliko jednostavnih slika na lijevoj strani dok su na desnoj

strani odgovarajući histogrami

Slike Histogrami

Slika 5 Primjeri histograma

8

Bitno je naglasiti da izgled histograma ne ovisi o rasporedu piksela na slici niti o

orijentaciji slike već samo o tome koliki broj piksela ima isto osvjetljenje To znači da bi

histogram sa slike 4 izgledao isto bez obzira ako bi npr izvornu sliku zarotirali za 180

stupnjeva Dodatni primjer neovisnosti histograma o rasporedu piksela prikazan je na slici 6

Prikazane su potpuno 3 različite slike Ove slike se sastoje od istih piksela a razlikuju se o

razmještaju piksela Za sve 3 slike dobivamo identične histograme

Slike Histogrami

Slika 6 Neovisnost histograma o rasporedu piksela

Pored histograma po sivoj skali koji se obično koriste u fotografifji i evo vidjeli smo na koji način se primjenjujumi histograme možemo koristiti i po bojama

9

RGB histogrami i histogrami po bojama

U prethodnom dijelu prikazani su primjeri histograma jednostavnih slika u sivoj skali U

tim slikama svaki piksel je opisan jednom nijansom sive bojom gdje 0 znači crnu a 255 bijelu

Međutim siva boja se u digitalnom obliku pohranjuje kao kombinacija crvene zelene i plave

ali tako da sve 3 boje uvijek imaju istu vrijednost osvjetljenja Tako kombinacija 0R+0G+0B

predstavlja crnu 127R+127G+127B sivu u sredini skale a 255R+255G+255B bijelu boju To

zapravo znači da su svi histogrami prikazani u prethodnom poglavlju također RGB histogrami

kao i oni koje dobijemo iz fotografija za koje kažemo da su u boji RGB histogrami je

najčešće korišteni histogram Histogram po boji (engl color histogram) može prikazati 3

odvojena histograma za svaku boju a RGB histogram će biti kompozicija ova 3 histograma

RGB histogram nastaje tako da prvo odredimo tri neovisna histograma po bojama koje zatim

spajamo u jedan neovisno o tome koja je boja došla od kojeg piksela

Ovo će biti puno jasnije ako pogledamo sliku 7 na kojoj je prikazana originalna fotografija te

odgovarajući histogrami (R G B i RGB)

Slika 7 Primjer RGB histograma

10

Histogrami po bojama mogu dobro poslužiti za određivanje na kojem kanalu je došlo do

podrezivanja (engl clipping)

Primjer

Osvjetljenje i kontrast slike u Photoshop-u se realizuje na sljedeći način

Ako samo treba da podesite tonski opseg slike koja je skeniranjem postala suvuše tamna okvir za dijalog BrightnessContrast (Image rarr Adjustments rarr BrightnessContrast) nudi lak način da podesite sve odjednom Umjesto da posebno podešava svijetle srednje i tamne tonove opcija BrightnessContrast primjenjuje istu korekciju na cijelu sliku

Mada okvir za dijalog BrightnessContrast ne sadrži sve funkcije koje nude komande Levels i Curves pa čak i Variations prednost mu je što se koristi brzo i lako Ponekad vam samo to i treba Mnoge slike ćete poboljšati ako im samo neznatno povećate svjetloću i kontrast Kao i obično obavezno potvrdite opciju Preview da biste videli kako promjene koje obavljate utiču na sliku

Slika 9 Poboljšanje slike u Photoshop-u

Slika 8 Podrezivanje(clipping)

11

Poboljšavanje slike u prostornoj domeni

Svrha poboljšanja slike je da se dobije slika koja je pogodnija za neku specifičnu prinjenu nego originalTehnike poboljšanja slike ovise o primjenii to su uglavnom empirijskeMetode za poboljšanje mogu se podijeliti na operacije na tačkiprostorne operacijeupotreba transformacijai tehnike pseudokoloriranja

Primjer

Negativ slike se dobija transformacijom v=f(u)=L-u i ovo je korisno kod prikaza medicinskih slika

Slika 11Primjeri rastezanja kontrasta slike

Slika 12Primjer ograničavanja slike Slika 13Primjer izdvajanja intervala

Slika 10 Primjer negativa slike

12

Praktična primjena histograma

Gledano s praktičnog stajališta običan korisnik će se sa histogramom najvjerovatnije

sresti prilikom korištenja digitalnog fotoaparata Digitalni fotoaparati srednje i više klase imaju

ugrađen algoritam za određivanje i prikaz histograma te mogu prikazivati histograme

snimljenih fotografija Modifikacija histograma u samom aparatu najčešće nije moguća ali zato

bolji aparati imaju mogućnost prikaza histograma kadra prije okidanja Promatranjem

histograma korisnik može puno bolje procijeniti kakvu je fotografiju snimio nego da samo

gleda u snimku Razlog tomu je što je LCD display malen i što gledanje na display pod

različitim kutovima daju drugačiji privid osvjetljenosti pa slika nakon što je prebacimo na

računalo može izgledati sasvim drugačije nego što nam se prvotno čini Tu je još utjecaj

okolnog osvjetljenja prilikom promatranja snimljene fotografije na display-u (sunčano

oblačno magla) utjecaj ako nosimo sunčane naočale i sl To su sve razlozi zbog kojih je

pogodno znati pročitati histogram sa LCD display-a zato što on kvantitivno prikazuje

osvjetljenje fotografije i vanjski utjecaji nemaju toliki utjecaj na njegov izgled prilikom

promatranja u npr prirodnom okruženju Na taj način na licu mjesta možemo procijeniti hoće li

fotografija ispasti dobro ili neće tj da li treba ponoviti snimanje s promijenjenim postavkama

fotoaparata

Drugi malo napredniji način korištenja histograma je na računalu pomoću aplikacija za

obradu digitalne fotografije Ovako možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije Kao

primjer za korištenje ovakvih aplikacija možemo navesti fotografije koje su snimljene sa

predugim ili prekratkim vremenom ekspozicije (slika 8) ili fotografije kod kojih nije dobar

kontrast (slika 9) Postoji veliki broj aplikacija za obradu digitalnih fotografija koje imaju

mogućnost prikaza i modificiranja histograma a najpoznatiji su svakako Photoshop i Paint

Shop Pro Da ne bi bilo zabune i mnogi manji programi imaju mogućnost modificiranja

fotografije pomoću histograma a kao primjer možemo navesti program LView Pro Na slici 13

prikazan je prozor za modifikaciju histograma programa LView Pro

13

Slika 14Alat za histograme programa Lview Pro

Ovdje neću ulaziti u detalje korištenja ovog alata ali ću opisati neke osnovne funkcije

Kontrast možemo povećati smanjivanjem raspona Input level na nove vrijednosti od npr 50-

200 a Output level ostavimo nepromijenjen Smanjivanje kontrasta postiže se povećavanjem

raspona Input level i smanjivanjem raspona Output level Na Low key ćemo kliknuti ako je

fotografija previše tamna Drugim riječima klikom na Low key pomičemo cijeli histogram u

desno a fotografija postaje svjetlija Isto tako na High key ćemo kliknuti ako želimo potamniti

sliku čime će se cijeli histogram pomaknuti ulijevo

Histogram se također može primijeniti na video a takva primjena histograma najčešće

je prisutna u obliku računalnih aplikacija Pomoću takvih alata možemo određivati histograme

pojedinih okvira (engl frame) video zapisa Druga primjena može biti filtriranje video zapisa

pomoću histograma Tako se npr za promjenu kontrasta video zapisa može koristiti metoda

izjednačavanja histograma

Primjer

Slika 15 Izjednačavanje histograma

14

Zaključak

U ovom seminarskom radu je ukratko opisano i navedeno šta je histogramkoje su njegove karakteristike i prednosti pri korištenju u digitalnoj fotografijite kako se primjenjuju histogrami u segmentiranoj obradi slike Cilj svega prezentiranog je da se korisniku olakša obrada slika ili dijelova slika kako bi dobio što veći kvalitet slikeili izgled željene slikePomoću histograma dobijamo preglednije rezultate posmatrane materije ili posmatranog problemaTako nam je omogućena preciznija manipulacija sa bilo kojom vrstom grafičkih podataka

15

Literatura

httpwwwmarginalsoftwarecomHowtoScanimage_histogramshtm httpwwwsphotocomtechinfohistogramshistogramshtm

httpenwikipediaorgwikiHistogram_equalization

httpwwwzemrisferhr

httpwwwmathhr

httpdianazesoiferhr

16

Sadržaj Uvod2 Primjena histograma u fotografiji4 RGB histogrami i histogrami po bojama 9 Poboljšavanje slike u prostornoj domeni11 Praktična primjena histograma12 Zaključak14 Literatura15 Sadržaj16

6

Komanda Histogram ima još jednu funkciju a to je da pruži uvid u tonski opseg slike To se ponekad zove registar (engl key type) Kaže se da je slika tamnog registra (engl low key) prosječnog registra (engl average key) ili svijetlog registra (engl high key) u zavisnosti od toga da li na njoj preovlađuju tamni srednji ili svijetli tonovi Slika koja je cijela srednjesive boje imaće samo jednu liniju na sredini histograma

Treba da zapamtite samo sljedeće ako su linije na histogramu prilično ravnomjerno raspoređene radi se o slici prosječnog registra Ukoliko na slici preovladavaju svijetli tonovi većina linija biće koncentrisana na desnoj strani histograma dok će na lijevoj strani biti samo nekoliko linija S druge strane ako se radi o slici koja je pretežno tamna većina linija će biti s lijeve strane

U ovom dijelu navodimo nekoliko jednostavnih histograma radi boljeg razumijevanja

kako se od fotografije dobije histogram Radi jednostavnosti posmatramo slike koji se sastoje

od različitih nijansi sive boje (grayscale) Na slici 4 prikazana je slika koja se sastoji od

stepeničasto raspoređenih nijansi sive boje a odmah ispod nje prikazan je njezin histogram

Slika 3 Podešavanje boje slike

7

Slika 4 Primjer histograma Broj piksela svakog odsječka (stepenice) slike je 2048 tako da su svi stupci

histograma jednake visine i predstavljaju vrijednost od 2048 piksela Inače se na osi ordinata

histograma ne označava kvantitativna vrijednost broja piksela već postoji fiksna visina kojoj se

dodjeljuje najveći broj piksela koji imaju isto osvjetljenje Visine ostalih stupaca se podešavaju

relativno prema najvišem stupcu

Na slici 5 prikazano je nekoliko jednostavnih slika na lijevoj strani dok su na desnoj

strani odgovarajući histogrami

Slike Histogrami

Slika 5 Primjeri histograma

8

Bitno je naglasiti da izgled histograma ne ovisi o rasporedu piksela na slici niti o

orijentaciji slike već samo o tome koliki broj piksela ima isto osvjetljenje To znači da bi

histogram sa slike 4 izgledao isto bez obzira ako bi npr izvornu sliku zarotirali za 180

stupnjeva Dodatni primjer neovisnosti histograma o rasporedu piksela prikazan je na slici 6

Prikazane su potpuno 3 različite slike Ove slike se sastoje od istih piksela a razlikuju se o

razmještaju piksela Za sve 3 slike dobivamo identične histograme

Slike Histogrami

Slika 6 Neovisnost histograma o rasporedu piksela

Pored histograma po sivoj skali koji se obično koriste u fotografifji i evo vidjeli smo na koji način se primjenjujumi histograme možemo koristiti i po bojama

9

RGB histogrami i histogrami po bojama

U prethodnom dijelu prikazani su primjeri histograma jednostavnih slika u sivoj skali U

tim slikama svaki piksel je opisan jednom nijansom sive bojom gdje 0 znači crnu a 255 bijelu

Međutim siva boja se u digitalnom obliku pohranjuje kao kombinacija crvene zelene i plave

ali tako da sve 3 boje uvijek imaju istu vrijednost osvjetljenja Tako kombinacija 0R+0G+0B

predstavlja crnu 127R+127G+127B sivu u sredini skale a 255R+255G+255B bijelu boju To

zapravo znači da su svi histogrami prikazani u prethodnom poglavlju također RGB histogrami

kao i oni koje dobijemo iz fotografija za koje kažemo da su u boji RGB histogrami je

najčešće korišteni histogram Histogram po boji (engl color histogram) može prikazati 3

odvojena histograma za svaku boju a RGB histogram će biti kompozicija ova 3 histograma

RGB histogram nastaje tako da prvo odredimo tri neovisna histograma po bojama koje zatim

spajamo u jedan neovisno o tome koja je boja došla od kojeg piksela

Ovo će biti puno jasnije ako pogledamo sliku 7 na kojoj je prikazana originalna fotografija te

odgovarajući histogrami (R G B i RGB)

Slika 7 Primjer RGB histograma

10

Histogrami po bojama mogu dobro poslužiti za određivanje na kojem kanalu je došlo do

podrezivanja (engl clipping)

Primjer

Osvjetljenje i kontrast slike u Photoshop-u se realizuje na sljedeći način

Ako samo treba da podesite tonski opseg slike koja je skeniranjem postala suvuše tamna okvir za dijalog BrightnessContrast (Image rarr Adjustments rarr BrightnessContrast) nudi lak način da podesite sve odjednom Umjesto da posebno podešava svijetle srednje i tamne tonove opcija BrightnessContrast primjenjuje istu korekciju na cijelu sliku

Mada okvir za dijalog BrightnessContrast ne sadrži sve funkcije koje nude komande Levels i Curves pa čak i Variations prednost mu je što se koristi brzo i lako Ponekad vam samo to i treba Mnoge slike ćete poboljšati ako im samo neznatno povećate svjetloću i kontrast Kao i obično obavezno potvrdite opciju Preview da biste videli kako promjene koje obavljate utiču na sliku

Slika 9 Poboljšanje slike u Photoshop-u

Slika 8 Podrezivanje(clipping)

11

Poboljšavanje slike u prostornoj domeni

Svrha poboljšanja slike je da se dobije slika koja je pogodnija za neku specifičnu prinjenu nego originalTehnike poboljšanja slike ovise o primjenii to su uglavnom empirijskeMetode za poboljšanje mogu se podijeliti na operacije na tačkiprostorne operacijeupotreba transformacijai tehnike pseudokoloriranja

Primjer

Negativ slike se dobija transformacijom v=f(u)=L-u i ovo je korisno kod prikaza medicinskih slika

Slika 11Primjeri rastezanja kontrasta slike

Slika 12Primjer ograničavanja slike Slika 13Primjer izdvajanja intervala

Slika 10 Primjer negativa slike

12

Praktična primjena histograma

Gledano s praktičnog stajališta običan korisnik će se sa histogramom najvjerovatnije

sresti prilikom korištenja digitalnog fotoaparata Digitalni fotoaparati srednje i više klase imaju

ugrađen algoritam za određivanje i prikaz histograma te mogu prikazivati histograme

snimljenih fotografija Modifikacija histograma u samom aparatu najčešće nije moguća ali zato

bolji aparati imaju mogućnost prikaza histograma kadra prije okidanja Promatranjem

histograma korisnik može puno bolje procijeniti kakvu je fotografiju snimio nego da samo

gleda u snimku Razlog tomu je što je LCD display malen i što gledanje na display pod

različitim kutovima daju drugačiji privid osvjetljenosti pa slika nakon što je prebacimo na

računalo može izgledati sasvim drugačije nego što nam se prvotno čini Tu je još utjecaj

okolnog osvjetljenja prilikom promatranja snimljene fotografije na display-u (sunčano

oblačno magla) utjecaj ako nosimo sunčane naočale i sl To su sve razlozi zbog kojih je

pogodno znati pročitati histogram sa LCD display-a zato što on kvantitivno prikazuje

osvjetljenje fotografije i vanjski utjecaji nemaju toliki utjecaj na njegov izgled prilikom

promatranja u npr prirodnom okruženju Na taj način na licu mjesta možemo procijeniti hoće li

fotografija ispasti dobro ili neće tj da li treba ponoviti snimanje s promijenjenim postavkama

fotoaparata

Drugi malo napredniji način korištenja histograma je na računalu pomoću aplikacija za

obradu digitalne fotografije Ovako možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije Kao

primjer za korištenje ovakvih aplikacija možemo navesti fotografije koje su snimljene sa

predugim ili prekratkim vremenom ekspozicije (slika 8) ili fotografije kod kojih nije dobar

kontrast (slika 9) Postoji veliki broj aplikacija za obradu digitalnih fotografija koje imaju

mogućnost prikaza i modificiranja histograma a najpoznatiji su svakako Photoshop i Paint

Shop Pro Da ne bi bilo zabune i mnogi manji programi imaju mogućnost modificiranja

fotografije pomoću histograma a kao primjer možemo navesti program LView Pro Na slici 13

prikazan je prozor za modifikaciju histograma programa LView Pro

13

Slika 14Alat za histograme programa Lview Pro

Ovdje neću ulaziti u detalje korištenja ovog alata ali ću opisati neke osnovne funkcije

Kontrast možemo povećati smanjivanjem raspona Input level na nove vrijednosti od npr 50-

200 a Output level ostavimo nepromijenjen Smanjivanje kontrasta postiže se povećavanjem

raspona Input level i smanjivanjem raspona Output level Na Low key ćemo kliknuti ako je

fotografija previše tamna Drugim riječima klikom na Low key pomičemo cijeli histogram u

desno a fotografija postaje svjetlija Isto tako na High key ćemo kliknuti ako želimo potamniti

sliku čime će se cijeli histogram pomaknuti ulijevo

Histogram se također može primijeniti na video a takva primjena histograma najčešće

je prisutna u obliku računalnih aplikacija Pomoću takvih alata možemo određivati histograme

pojedinih okvira (engl frame) video zapisa Druga primjena može biti filtriranje video zapisa

pomoću histograma Tako se npr za promjenu kontrasta video zapisa može koristiti metoda

izjednačavanja histograma

Primjer

Slika 15 Izjednačavanje histograma

14

Zaključak

U ovom seminarskom radu je ukratko opisano i navedeno šta je histogramkoje su njegove karakteristike i prednosti pri korištenju u digitalnoj fotografijite kako se primjenjuju histogrami u segmentiranoj obradi slike Cilj svega prezentiranog je da se korisniku olakša obrada slika ili dijelova slika kako bi dobio što veći kvalitet slikeili izgled željene slikePomoću histograma dobijamo preglednije rezultate posmatrane materije ili posmatranog problemaTako nam je omogućena preciznija manipulacija sa bilo kojom vrstom grafičkih podataka

15

Literatura

httpwwwmarginalsoftwarecomHowtoScanimage_histogramshtm httpwwwsphotocomtechinfohistogramshistogramshtm

httpenwikipediaorgwikiHistogram_equalization

httpwwwzemrisferhr

httpwwwmathhr

httpdianazesoiferhr

16

Sadržaj Uvod2 Primjena histograma u fotografiji4 RGB histogrami i histogrami po bojama 9 Poboljšavanje slike u prostornoj domeni11 Praktična primjena histograma12 Zaključak14 Literatura15 Sadržaj16

7

Slika 4 Primjer histograma Broj piksela svakog odsječka (stepenice) slike je 2048 tako da su svi stupci

histograma jednake visine i predstavljaju vrijednost od 2048 piksela Inače se na osi ordinata

histograma ne označava kvantitativna vrijednost broja piksela već postoji fiksna visina kojoj se

dodjeljuje najveći broj piksela koji imaju isto osvjetljenje Visine ostalih stupaca se podešavaju

relativno prema najvišem stupcu

Na slici 5 prikazano je nekoliko jednostavnih slika na lijevoj strani dok su na desnoj

strani odgovarajući histogrami

Slike Histogrami

Slika 5 Primjeri histograma

8

Bitno je naglasiti da izgled histograma ne ovisi o rasporedu piksela na slici niti o

orijentaciji slike već samo o tome koliki broj piksela ima isto osvjetljenje To znači da bi

histogram sa slike 4 izgledao isto bez obzira ako bi npr izvornu sliku zarotirali za 180

stupnjeva Dodatni primjer neovisnosti histograma o rasporedu piksela prikazan je na slici 6

Prikazane su potpuno 3 različite slike Ove slike se sastoje od istih piksela a razlikuju se o

razmještaju piksela Za sve 3 slike dobivamo identične histograme

Slike Histogrami

Slika 6 Neovisnost histograma o rasporedu piksela

Pored histograma po sivoj skali koji se obično koriste u fotografifji i evo vidjeli smo na koji način se primjenjujumi histograme možemo koristiti i po bojama

9

RGB histogrami i histogrami po bojama

U prethodnom dijelu prikazani su primjeri histograma jednostavnih slika u sivoj skali U

tim slikama svaki piksel je opisan jednom nijansom sive bojom gdje 0 znači crnu a 255 bijelu

Međutim siva boja se u digitalnom obliku pohranjuje kao kombinacija crvene zelene i plave

ali tako da sve 3 boje uvijek imaju istu vrijednost osvjetljenja Tako kombinacija 0R+0G+0B

predstavlja crnu 127R+127G+127B sivu u sredini skale a 255R+255G+255B bijelu boju To

zapravo znači da su svi histogrami prikazani u prethodnom poglavlju također RGB histogrami

kao i oni koje dobijemo iz fotografija za koje kažemo da su u boji RGB histogrami je

najčešće korišteni histogram Histogram po boji (engl color histogram) može prikazati 3

odvojena histograma za svaku boju a RGB histogram će biti kompozicija ova 3 histograma

RGB histogram nastaje tako da prvo odredimo tri neovisna histograma po bojama koje zatim

spajamo u jedan neovisno o tome koja je boja došla od kojeg piksela

Ovo će biti puno jasnije ako pogledamo sliku 7 na kojoj je prikazana originalna fotografija te

odgovarajući histogrami (R G B i RGB)

Slika 7 Primjer RGB histograma

10

Histogrami po bojama mogu dobro poslužiti za određivanje na kojem kanalu je došlo do

podrezivanja (engl clipping)

Primjer

Osvjetljenje i kontrast slike u Photoshop-u se realizuje na sljedeći način

Ako samo treba da podesite tonski opseg slike koja je skeniranjem postala suvuše tamna okvir za dijalog BrightnessContrast (Image rarr Adjustments rarr BrightnessContrast) nudi lak način da podesite sve odjednom Umjesto da posebno podešava svijetle srednje i tamne tonove opcija BrightnessContrast primjenjuje istu korekciju na cijelu sliku

Mada okvir za dijalog BrightnessContrast ne sadrži sve funkcije koje nude komande Levels i Curves pa čak i Variations prednost mu je što se koristi brzo i lako Ponekad vam samo to i treba Mnoge slike ćete poboljšati ako im samo neznatno povećate svjetloću i kontrast Kao i obično obavezno potvrdite opciju Preview da biste videli kako promjene koje obavljate utiču na sliku

Slika 9 Poboljšanje slike u Photoshop-u

Slika 8 Podrezivanje(clipping)

11

Poboljšavanje slike u prostornoj domeni

Svrha poboljšanja slike je da se dobije slika koja je pogodnija za neku specifičnu prinjenu nego originalTehnike poboljšanja slike ovise o primjenii to su uglavnom empirijskeMetode za poboljšanje mogu se podijeliti na operacije na tačkiprostorne operacijeupotreba transformacijai tehnike pseudokoloriranja

Primjer

Negativ slike se dobija transformacijom v=f(u)=L-u i ovo je korisno kod prikaza medicinskih slika

Slika 11Primjeri rastezanja kontrasta slike

Slika 12Primjer ograničavanja slike Slika 13Primjer izdvajanja intervala

Slika 10 Primjer negativa slike

12

Praktična primjena histograma

Gledano s praktičnog stajališta običan korisnik će se sa histogramom najvjerovatnije

sresti prilikom korištenja digitalnog fotoaparata Digitalni fotoaparati srednje i više klase imaju

ugrađen algoritam za određivanje i prikaz histograma te mogu prikazivati histograme

snimljenih fotografija Modifikacija histograma u samom aparatu najčešće nije moguća ali zato

bolji aparati imaju mogućnost prikaza histograma kadra prije okidanja Promatranjem

histograma korisnik može puno bolje procijeniti kakvu je fotografiju snimio nego da samo

gleda u snimku Razlog tomu je što je LCD display malen i što gledanje na display pod

različitim kutovima daju drugačiji privid osvjetljenosti pa slika nakon što je prebacimo na

računalo može izgledati sasvim drugačije nego što nam se prvotno čini Tu je još utjecaj

okolnog osvjetljenja prilikom promatranja snimljene fotografije na display-u (sunčano

oblačno magla) utjecaj ako nosimo sunčane naočale i sl To su sve razlozi zbog kojih je

pogodno znati pročitati histogram sa LCD display-a zato što on kvantitivno prikazuje

osvjetljenje fotografije i vanjski utjecaji nemaju toliki utjecaj na njegov izgled prilikom

promatranja u npr prirodnom okruženju Na taj način na licu mjesta možemo procijeniti hoće li

fotografija ispasti dobro ili neće tj da li treba ponoviti snimanje s promijenjenim postavkama

fotoaparata

Drugi malo napredniji način korištenja histograma je na računalu pomoću aplikacija za

obradu digitalne fotografije Ovako možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije Kao

primjer za korištenje ovakvih aplikacija možemo navesti fotografije koje su snimljene sa

predugim ili prekratkim vremenom ekspozicije (slika 8) ili fotografije kod kojih nije dobar

kontrast (slika 9) Postoji veliki broj aplikacija za obradu digitalnih fotografija koje imaju

mogućnost prikaza i modificiranja histograma a najpoznatiji su svakako Photoshop i Paint

Shop Pro Da ne bi bilo zabune i mnogi manji programi imaju mogućnost modificiranja

fotografije pomoću histograma a kao primjer možemo navesti program LView Pro Na slici 13

prikazan je prozor za modifikaciju histograma programa LView Pro

13

Slika 14Alat za histograme programa Lview Pro

Ovdje neću ulaziti u detalje korištenja ovog alata ali ću opisati neke osnovne funkcije

Kontrast možemo povećati smanjivanjem raspona Input level na nove vrijednosti od npr 50-

200 a Output level ostavimo nepromijenjen Smanjivanje kontrasta postiže se povećavanjem

raspona Input level i smanjivanjem raspona Output level Na Low key ćemo kliknuti ako je

fotografija previše tamna Drugim riječima klikom na Low key pomičemo cijeli histogram u

desno a fotografija postaje svjetlija Isto tako na High key ćemo kliknuti ako želimo potamniti

sliku čime će se cijeli histogram pomaknuti ulijevo

Histogram se također može primijeniti na video a takva primjena histograma najčešće

je prisutna u obliku računalnih aplikacija Pomoću takvih alata možemo određivati histograme

pojedinih okvira (engl frame) video zapisa Druga primjena može biti filtriranje video zapisa

pomoću histograma Tako se npr za promjenu kontrasta video zapisa može koristiti metoda

izjednačavanja histograma

Primjer

Slika 15 Izjednačavanje histograma

14

Zaključak

U ovom seminarskom radu je ukratko opisano i navedeno šta je histogramkoje su njegove karakteristike i prednosti pri korištenju u digitalnoj fotografijite kako se primjenjuju histogrami u segmentiranoj obradi slike Cilj svega prezentiranog je da se korisniku olakša obrada slika ili dijelova slika kako bi dobio što veći kvalitet slikeili izgled željene slikePomoću histograma dobijamo preglednije rezultate posmatrane materije ili posmatranog problemaTako nam je omogućena preciznija manipulacija sa bilo kojom vrstom grafičkih podataka

15

Literatura

httpwwwmarginalsoftwarecomHowtoScanimage_histogramshtm httpwwwsphotocomtechinfohistogramshistogramshtm

httpenwikipediaorgwikiHistogram_equalization

httpwwwzemrisferhr

httpwwwmathhr

httpdianazesoiferhr

16

Sadržaj Uvod2 Primjena histograma u fotografiji4 RGB histogrami i histogrami po bojama 9 Poboljšavanje slike u prostornoj domeni11 Praktična primjena histograma12 Zaključak14 Literatura15 Sadržaj16

8

Bitno je naglasiti da izgled histograma ne ovisi o rasporedu piksela na slici niti o

orijentaciji slike već samo o tome koliki broj piksela ima isto osvjetljenje To znači da bi

histogram sa slike 4 izgledao isto bez obzira ako bi npr izvornu sliku zarotirali za 180

stupnjeva Dodatni primjer neovisnosti histograma o rasporedu piksela prikazan je na slici 6

Prikazane su potpuno 3 različite slike Ove slike se sastoje od istih piksela a razlikuju se o

razmještaju piksela Za sve 3 slike dobivamo identične histograme

Slike Histogrami

Slika 6 Neovisnost histograma o rasporedu piksela

Pored histograma po sivoj skali koji se obično koriste u fotografifji i evo vidjeli smo na koji način se primjenjujumi histograme možemo koristiti i po bojama

9

RGB histogrami i histogrami po bojama

U prethodnom dijelu prikazani su primjeri histograma jednostavnih slika u sivoj skali U

tim slikama svaki piksel je opisan jednom nijansom sive bojom gdje 0 znači crnu a 255 bijelu

Međutim siva boja se u digitalnom obliku pohranjuje kao kombinacija crvene zelene i plave

ali tako da sve 3 boje uvijek imaju istu vrijednost osvjetljenja Tako kombinacija 0R+0G+0B

predstavlja crnu 127R+127G+127B sivu u sredini skale a 255R+255G+255B bijelu boju To

zapravo znači da su svi histogrami prikazani u prethodnom poglavlju također RGB histogrami

kao i oni koje dobijemo iz fotografija za koje kažemo da su u boji RGB histogrami je

najčešće korišteni histogram Histogram po boji (engl color histogram) može prikazati 3

odvojena histograma za svaku boju a RGB histogram će biti kompozicija ova 3 histograma

RGB histogram nastaje tako da prvo odredimo tri neovisna histograma po bojama koje zatim

spajamo u jedan neovisno o tome koja je boja došla od kojeg piksela

Ovo će biti puno jasnije ako pogledamo sliku 7 na kojoj je prikazana originalna fotografija te

odgovarajući histogrami (R G B i RGB)

Slika 7 Primjer RGB histograma

10

Histogrami po bojama mogu dobro poslužiti za određivanje na kojem kanalu je došlo do

podrezivanja (engl clipping)

Primjer

Osvjetljenje i kontrast slike u Photoshop-u se realizuje na sljedeći način

Ako samo treba da podesite tonski opseg slike koja je skeniranjem postala suvuše tamna okvir za dijalog BrightnessContrast (Image rarr Adjustments rarr BrightnessContrast) nudi lak način da podesite sve odjednom Umjesto da posebno podešava svijetle srednje i tamne tonove opcija BrightnessContrast primjenjuje istu korekciju na cijelu sliku

Mada okvir za dijalog BrightnessContrast ne sadrži sve funkcije koje nude komande Levels i Curves pa čak i Variations prednost mu je što se koristi brzo i lako Ponekad vam samo to i treba Mnoge slike ćete poboljšati ako im samo neznatno povećate svjetloću i kontrast Kao i obično obavezno potvrdite opciju Preview da biste videli kako promjene koje obavljate utiču na sliku

Slika 9 Poboljšanje slike u Photoshop-u

Slika 8 Podrezivanje(clipping)

11

Poboljšavanje slike u prostornoj domeni

Svrha poboljšanja slike je da se dobije slika koja je pogodnija za neku specifičnu prinjenu nego originalTehnike poboljšanja slike ovise o primjenii to su uglavnom empirijskeMetode za poboljšanje mogu se podijeliti na operacije na tačkiprostorne operacijeupotreba transformacijai tehnike pseudokoloriranja

Primjer

Negativ slike se dobija transformacijom v=f(u)=L-u i ovo je korisno kod prikaza medicinskih slika

Slika 11Primjeri rastezanja kontrasta slike

Slika 12Primjer ograničavanja slike Slika 13Primjer izdvajanja intervala

Slika 10 Primjer negativa slike

12

Praktična primjena histograma

Gledano s praktičnog stajališta običan korisnik će se sa histogramom najvjerovatnije

sresti prilikom korištenja digitalnog fotoaparata Digitalni fotoaparati srednje i više klase imaju

ugrađen algoritam za određivanje i prikaz histograma te mogu prikazivati histograme

snimljenih fotografija Modifikacija histograma u samom aparatu najčešće nije moguća ali zato

bolji aparati imaju mogućnost prikaza histograma kadra prije okidanja Promatranjem

histograma korisnik može puno bolje procijeniti kakvu je fotografiju snimio nego da samo

gleda u snimku Razlog tomu je što je LCD display malen i što gledanje na display pod

različitim kutovima daju drugačiji privid osvjetljenosti pa slika nakon što je prebacimo na

računalo može izgledati sasvim drugačije nego što nam se prvotno čini Tu je još utjecaj

okolnog osvjetljenja prilikom promatranja snimljene fotografije na display-u (sunčano

oblačno magla) utjecaj ako nosimo sunčane naočale i sl To su sve razlozi zbog kojih je

pogodno znati pročitati histogram sa LCD display-a zato što on kvantitivno prikazuje

osvjetljenje fotografije i vanjski utjecaji nemaju toliki utjecaj na njegov izgled prilikom

promatranja u npr prirodnom okruženju Na taj način na licu mjesta možemo procijeniti hoće li

fotografija ispasti dobro ili neće tj da li treba ponoviti snimanje s promijenjenim postavkama

fotoaparata

Drugi malo napredniji način korištenja histograma je na računalu pomoću aplikacija za

obradu digitalne fotografije Ovako možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije Kao

primjer za korištenje ovakvih aplikacija možemo navesti fotografije koje su snimljene sa

predugim ili prekratkim vremenom ekspozicije (slika 8) ili fotografije kod kojih nije dobar

kontrast (slika 9) Postoji veliki broj aplikacija za obradu digitalnih fotografija koje imaju

mogućnost prikaza i modificiranja histograma a najpoznatiji su svakako Photoshop i Paint

Shop Pro Da ne bi bilo zabune i mnogi manji programi imaju mogućnost modificiranja

fotografije pomoću histograma a kao primjer možemo navesti program LView Pro Na slici 13

prikazan je prozor za modifikaciju histograma programa LView Pro

13

Slika 14Alat za histograme programa Lview Pro

Ovdje neću ulaziti u detalje korištenja ovog alata ali ću opisati neke osnovne funkcije

Kontrast možemo povećati smanjivanjem raspona Input level na nove vrijednosti od npr 50-

200 a Output level ostavimo nepromijenjen Smanjivanje kontrasta postiže se povećavanjem

raspona Input level i smanjivanjem raspona Output level Na Low key ćemo kliknuti ako je

fotografija previše tamna Drugim riječima klikom na Low key pomičemo cijeli histogram u

desno a fotografija postaje svjetlija Isto tako na High key ćemo kliknuti ako želimo potamniti

sliku čime će se cijeli histogram pomaknuti ulijevo

Histogram se također može primijeniti na video a takva primjena histograma najčešće

je prisutna u obliku računalnih aplikacija Pomoću takvih alata možemo određivati histograme

pojedinih okvira (engl frame) video zapisa Druga primjena može biti filtriranje video zapisa

pomoću histograma Tako se npr za promjenu kontrasta video zapisa može koristiti metoda

izjednačavanja histograma

Primjer

Slika 15 Izjednačavanje histograma

14

Zaključak

U ovom seminarskom radu je ukratko opisano i navedeno šta je histogramkoje su njegove karakteristike i prednosti pri korištenju u digitalnoj fotografijite kako se primjenjuju histogrami u segmentiranoj obradi slike Cilj svega prezentiranog je da se korisniku olakša obrada slika ili dijelova slika kako bi dobio što veći kvalitet slikeili izgled željene slikePomoću histograma dobijamo preglednije rezultate posmatrane materije ili posmatranog problemaTako nam je omogućena preciznija manipulacija sa bilo kojom vrstom grafičkih podataka

15

Literatura

httpwwwmarginalsoftwarecomHowtoScanimage_histogramshtm httpwwwsphotocomtechinfohistogramshistogramshtm

httpenwikipediaorgwikiHistogram_equalization

httpwwwzemrisferhr

httpwwwmathhr

httpdianazesoiferhr

16

Sadržaj Uvod2 Primjena histograma u fotografiji4 RGB histogrami i histogrami po bojama 9 Poboljšavanje slike u prostornoj domeni11 Praktična primjena histograma12 Zaključak14 Literatura15 Sadržaj16

9

RGB histogrami i histogrami po bojama

U prethodnom dijelu prikazani su primjeri histograma jednostavnih slika u sivoj skali U

tim slikama svaki piksel je opisan jednom nijansom sive bojom gdje 0 znači crnu a 255 bijelu

Međutim siva boja se u digitalnom obliku pohranjuje kao kombinacija crvene zelene i plave

ali tako da sve 3 boje uvijek imaju istu vrijednost osvjetljenja Tako kombinacija 0R+0G+0B

predstavlja crnu 127R+127G+127B sivu u sredini skale a 255R+255G+255B bijelu boju To

zapravo znači da su svi histogrami prikazani u prethodnom poglavlju također RGB histogrami

kao i oni koje dobijemo iz fotografija za koje kažemo da su u boji RGB histogrami je

najčešće korišteni histogram Histogram po boji (engl color histogram) može prikazati 3

odvojena histograma za svaku boju a RGB histogram će biti kompozicija ova 3 histograma

RGB histogram nastaje tako da prvo odredimo tri neovisna histograma po bojama koje zatim

spajamo u jedan neovisno o tome koja je boja došla od kojeg piksela

Ovo će biti puno jasnije ako pogledamo sliku 7 na kojoj je prikazana originalna fotografija te

odgovarajući histogrami (R G B i RGB)

Slika 7 Primjer RGB histograma

10

Histogrami po bojama mogu dobro poslužiti za određivanje na kojem kanalu je došlo do

podrezivanja (engl clipping)

Primjer

Osvjetljenje i kontrast slike u Photoshop-u se realizuje na sljedeći način

Ako samo treba da podesite tonski opseg slike koja je skeniranjem postala suvuše tamna okvir za dijalog BrightnessContrast (Image rarr Adjustments rarr BrightnessContrast) nudi lak način da podesite sve odjednom Umjesto da posebno podešava svijetle srednje i tamne tonove opcija BrightnessContrast primjenjuje istu korekciju na cijelu sliku

Mada okvir za dijalog BrightnessContrast ne sadrži sve funkcije koje nude komande Levels i Curves pa čak i Variations prednost mu je što se koristi brzo i lako Ponekad vam samo to i treba Mnoge slike ćete poboljšati ako im samo neznatno povećate svjetloću i kontrast Kao i obično obavezno potvrdite opciju Preview da biste videli kako promjene koje obavljate utiču na sliku

Slika 9 Poboljšanje slike u Photoshop-u

Slika 8 Podrezivanje(clipping)

11

Poboljšavanje slike u prostornoj domeni

Svrha poboljšanja slike je da se dobije slika koja je pogodnija za neku specifičnu prinjenu nego originalTehnike poboljšanja slike ovise o primjenii to su uglavnom empirijskeMetode za poboljšanje mogu se podijeliti na operacije na tačkiprostorne operacijeupotreba transformacijai tehnike pseudokoloriranja

Primjer

Negativ slike se dobija transformacijom v=f(u)=L-u i ovo je korisno kod prikaza medicinskih slika

Slika 11Primjeri rastezanja kontrasta slike

Slika 12Primjer ograničavanja slike Slika 13Primjer izdvajanja intervala

Slika 10 Primjer negativa slike

12

Praktična primjena histograma

Gledano s praktičnog stajališta običan korisnik će se sa histogramom najvjerovatnije

sresti prilikom korištenja digitalnog fotoaparata Digitalni fotoaparati srednje i više klase imaju

ugrađen algoritam za određivanje i prikaz histograma te mogu prikazivati histograme

snimljenih fotografija Modifikacija histograma u samom aparatu najčešće nije moguća ali zato

bolji aparati imaju mogućnost prikaza histograma kadra prije okidanja Promatranjem

histograma korisnik može puno bolje procijeniti kakvu je fotografiju snimio nego da samo

gleda u snimku Razlog tomu je što je LCD display malen i što gledanje na display pod

različitim kutovima daju drugačiji privid osvjetljenosti pa slika nakon što je prebacimo na

računalo može izgledati sasvim drugačije nego što nam se prvotno čini Tu je još utjecaj

okolnog osvjetljenja prilikom promatranja snimljene fotografije na display-u (sunčano

oblačno magla) utjecaj ako nosimo sunčane naočale i sl To su sve razlozi zbog kojih je

pogodno znati pročitati histogram sa LCD display-a zato što on kvantitivno prikazuje

osvjetljenje fotografije i vanjski utjecaji nemaju toliki utjecaj na njegov izgled prilikom

promatranja u npr prirodnom okruženju Na taj način na licu mjesta možemo procijeniti hoće li

fotografija ispasti dobro ili neće tj da li treba ponoviti snimanje s promijenjenim postavkama

fotoaparata

Drugi malo napredniji način korištenja histograma je na računalu pomoću aplikacija za

obradu digitalne fotografije Ovako možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije Kao

primjer za korištenje ovakvih aplikacija možemo navesti fotografije koje su snimljene sa

predugim ili prekratkim vremenom ekspozicije (slika 8) ili fotografije kod kojih nije dobar

kontrast (slika 9) Postoji veliki broj aplikacija za obradu digitalnih fotografija koje imaju

mogućnost prikaza i modificiranja histograma a najpoznatiji su svakako Photoshop i Paint

Shop Pro Da ne bi bilo zabune i mnogi manji programi imaju mogućnost modificiranja

fotografije pomoću histograma a kao primjer možemo navesti program LView Pro Na slici 13

prikazan je prozor za modifikaciju histograma programa LView Pro

13

Slika 14Alat za histograme programa Lview Pro

Ovdje neću ulaziti u detalje korištenja ovog alata ali ću opisati neke osnovne funkcije

Kontrast možemo povećati smanjivanjem raspona Input level na nove vrijednosti od npr 50-

200 a Output level ostavimo nepromijenjen Smanjivanje kontrasta postiže se povećavanjem

raspona Input level i smanjivanjem raspona Output level Na Low key ćemo kliknuti ako je

fotografija previše tamna Drugim riječima klikom na Low key pomičemo cijeli histogram u

desno a fotografija postaje svjetlija Isto tako na High key ćemo kliknuti ako želimo potamniti

sliku čime će se cijeli histogram pomaknuti ulijevo

Histogram se također može primijeniti na video a takva primjena histograma najčešće

je prisutna u obliku računalnih aplikacija Pomoću takvih alata možemo određivati histograme

pojedinih okvira (engl frame) video zapisa Druga primjena može biti filtriranje video zapisa

pomoću histograma Tako se npr za promjenu kontrasta video zapisa može koristiti metoda

izjednačavanja histograma

Primjer

Slika 15 Izjednačavanje histograma

14

Zaključak

U ovom seminarskom radu je ukratko opisano i navedeno šta je histogramkoje su njegove karakteristike i prednosti pri korištenju u digitalnoj fotografijite kako se primjenjuju histogrami u segmentiranoj obradi slike Cilj svega prezentiranog je da se korisniku olakša obrada slika ili dijelova slika kako bi dobio što veći kvalitet slikeili izgled željene slikePomoću histograma dobijamo preglednije rezultate posmatrane materije ili posmatranog problemaTako nam je omogućena preciznija manipulacija sa bilo kojom vrstom grafičkih podataka

15

Literatura

httpwwwmarginalsoftwarecomHowtoScanimage_histogramshtm httpwwwsphotocomtechinfohistogramshistogramshtm

httpenwikipediaorgwikiHistogram_equalization

httpwwwzemrisferhr

httpwwwmathhr

httpdianazesoiferhr

16

Sadržaj Uvod2 Primjena histograma u fotografiji4 RGB histogrami i histogrami po bojama 9 Poboljšavanje slike u prostornoj domeni11 Praktična primjena histograma12 Zaključak14 Literatura15 Sadržaj16

10

Histogrami po bojama mogu dobro poslužiti za određivanje na kojem kanalu je došlo do

podrezivanja (engl clipping)

Primjer

Osvjetljenje i kontrast slike u Photoshop-u se realizuje na sljedeći način

Ako samo treba da podesite tonski opseg slike koja je skeniranjem postala suvuše tamna okvir za dijalog BrightnessContrast (Image rarr Adjustments rarr BrightnessContrast) nudi lak način da podesite sve odjednom Umjesto da posebno podešava svijetle srednje i tamne tonove opcija BrightnessContrast primjenjuje istu korekciju na cijelu sliku

Mada okvir za dijalog BrightnessContrast ne sadrži sve funkcije koje nude komande Levels i Curves pa čak i Variations prednost mu je što se koristi brzo i lako Ponekad vam samo to i treba Mnoge slike ćete poboljšati ako im samo neznatno povećate svjetloću i kontrast Kao i obično obavezno potvrdite opciju Preview da biste videli kako promjene koje obavljate utiču na sliku

Slika 9 Poboljšanje slike u Photoshop-u

Slika 8 Podrezivanje(clipping)

11

Poboljšavanje slike u prostornoj domeni

Svrha poboljšanja slike je da se dobije slika koja je pogodnija za neku specifičnu prinjenu nego originalTehnike poboljšanja slike ovise o primjenii to su uglavnom empirijskeMetode za poboljšanje mogu se podijeliti na operacije na tačkiprostorne operacijeupotreba transformacijai tehnike pseudokoloriranja

Primjer

Negativ slike se dobija transformacijom v=f(u)=L-u i ovo je korisno kod prikaza medicinskih slika

Slika 11Primjeri rastezanja kontrasta slike

Slika 12Primjer ograničavanja slike Slika 13Primjer izdvajanja intervala

Slika 10 Primjer negativa slike

12

Praktična primjena histograma

Gledano s praktičnog stajališta običan korisnik će se sa histogramom najvjerovatnije

sresti prilikom korištenja digitalnog fotoaparata Digitalni fotoaparati srednje i više klase imaju

ugrađen algoritam za određivanje i prikaz histograma te mogu prikazivati histograme

snimljenih fotografija Modifikacija histograma u samom aparatu najčešće nije moguća ali zato

bolji aparati imaju mogućnost prikaza histograma kadra prije okidanja Promatranjem

histograma korisnik može puno bolje procijeniti kakvu je fotografiju snimio nego da samo

gleda u snimku Razlog tomu je što je LCD display malen i što gledanje na display pod

različitim kutovima daju drugačiji privid osvjetljenosti pa slika nakon što je prebacimo na

računalo može izgledati sasvim drugačije nego što nam se prvotno čini Tu je još utjecaj

okolnog osvjetljenja prilikom promatranja snimljene fotografije na display-u (sunčano

oblačno magla) utjecaj ako nosimo sunčane naočale i sl To su sve razlozi zbog kojih je

pogodno znati pročitati histogram sa LCD display-a zato što on kvantitivno prikazuje

osvjetljenje fotografije i vanjski utjecaji nemaju toliki utjecaj na njegov izgled prilikom

promatranja u npr prirodnom okruženju Na taj način na licu mjesta možemo procijeniti hoće li

fotografija ispasti dobro ili neće tj da li treba ponoviti snimanje s promijenjenim postavkama

fotoaparata

Drugi malo napredniji način korištenja histograma je na računalu pomoću aplikacija za

obradu digitalne fotografije Ovako možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije Kao

primjer za korištenje ovakvih aplikacija možemo navesti fotografije koje su snimljene sa

predugim ili prekratkim vremenom ekspozicije (slika 8) ili fotografije kod kojih nije dobar

kontrast (slika 9) Postoji veliki broj aplikacija za obradu digitalnih fotografija koje imaju

mogućnost prikaza i modificiranja histograma a najpoznatiji su svakako Photoshop i Paint

Shop Pro Da ne bi bilo zabune i mnogi manji programi imaju mogućnost modificiranja

fotografije pomoću histograma a kao primjer možemo navesti program LView Pro Na slici 13

prikazan je prozor za modifikaciju histograma programa LView Pro

13

Slika 14Alat za histograme programa Lview Pro

Ovdje neću ulaziti u detalje korištenja ovog alata ali ću opisati neke osnovne funkcije

Kontrast možemo povećati smanjivanjem raspona Input level na nove vrijednosti od npr 50-

200 a Output level ostavimo nepromijenjen Smanjivanje kontrasta postiže se povećavanjem

raspona Input level i smanjivanjem raspona Output level Na Low key ćemo kliknuti ako je

fotografija previše tamna Drugim riječima klikom na Low key pomičemo cijeli histogram u

desno a fotografija postaje svjetlija Isto tako na High key ćemo kliknuti ako želimo potamniti

sliku čime će se cijeli histogram pomaknuti ulijevo

Histogram se također može primijeniti na video a takva primjena histograma najčešće

je prisutna u obliku računalnih aplikacija Pomoću takvih alata možemo određivati histograme

pojedinih okvira (engl frame) video zapisa Druga primjena može biti filtriranje video zapisa

pomoću histograma Tako se npr za promjenu kontrasta video zapisa može koristiti metoda

izjednačavanja histograma

Primjer

Slika 15 Izjednačavanje histograma

14

Zaključak

U ovom seminarskom radu je ukratko opisano i navedeno šta je histogramkoje su njegove karakteristike i prednosti pri korištenju u digitalnoj fotografijite kako se primjenjuju histogrami u segmentiranoj obradi slike Cilj svega prezentiranog je da se korisniku olakša obrada slika ili dijelova slika kako bi dobio što veći kvalitet slikeili izgled željene slikePomoću histograma dobijamo preglednije rezultate posmatrane materije ili posmatranog problemaTako nam je omogućena preciznija manipulacija sa bilo kojom vrstom grafičkih podataka

15

Literatura

httpwwwmarginalsoftwarecomHowtoScanimage_histogramshtm httpwwwsphotocomtechinfohistogramshistogramshtm

httpenwikipediaorgwikiHistogram_equalization

httpwwwzemrisferhr

httpwwwmathhr

httpdianazesoiferhr

16

Sadržaj Uvod2 Primjena histograma u fotografiji4 RGB histogrami i histogrami po bojama 9 Poboljšavanje slike u prostornoj domeni11 Praktična primjena histograma12 Zaključak14 Literatura15 Sadržaj16

11

Poboljšavanje slike u prostornoj domeni

Svrha poboljšanja slike je da se dobije slika koja je pogodnija za neku specifičnu prinjenu nego originalTehnike poboljšanja slike ovise o primjenii to su uglavnom empirijskeMetode za poboljšanje mogu se podijeliti na operacije na tačkiprostorne operacijeupotreba transformacijai tehnike pseudokoloriranja

Primjer

Negativ slike se dobija transformacijom v=f(u)=L-u i ovo je korisno kod prikaza medicinskih slika

Slika 11Primjeri rastezanja kontrasta slike

Slika 12Primjer ograničavanja slike Slika 13Primjer izdvajanja intervala

Slika 10 Primjer negativa slike

12

Praktična primjena histograma

Gledano s praktičnog stajališta običan korisnik će se sa histogramom najvjerovatnije

sresti prilikom korištenja digitalnog fotoaparata Digitalni fotoaparati srednje i više klase imaju

ugrađen algoritam za određivanje i prikaz histograma te mogu prikazivati histograme

snimljenih fotografija Modifikacija histograma u samom aparatu najčešće nije moguća ali zato

bolji aparati imaju mogućnost prikaza histograma kadra prije okidanja Promatranjem

histograma korisnik može puno bolje procijeniti kakvu je fotografiju snimio nego da samo

gleda u snimku Razlog tomu je što je LCD display malen i što gledanje na display pod

različitim kutovima daju drugačiji privid osvjetljenosti pa slika nakon što je prebacimo na

računalo može izgledati sasvim drugačije nego što nam se prvotno čini Tu je još utjecaj

okolnog osvjetljenja prilikom promatranja snimljene fotografije na display-u (sunčano

oblačno magla) utjecaj ako nosimo sunčane naočale i sl To su sve razlozi zbog kojih je

pogodno znati pročitati histogram sa LCD display-a zato što on kvantitivno prikazuje

osvjetljenje fotografije i vanjski utjecaji nemaju toliki utjecaj na njegov izgled prilikom

promatranja u npr prirodnom okruženju Na taj način na licu mjesta možemo procijeniti hoće li

fotografija ispasti dobro ili neće tj da li treba ponoviti snimanje s promijenjenim postavkama

fotoaparata

Drugi malo napredniji način korištenja histograma je na računalu pomoću aplikacija za

obradu digitalne fotografije Ovako možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije Kao

primjer za korištenje ovakvih aplikacija možemo navesti fotografije koje su snimljene sa

predugim ili prekratkim vremenom ekspozicije (slika 8) ili fotografije kod kojih nije dobar

kontrast (slika 9) Postoji veliki broj aplikacija za obradu digitalnih fotografija koje imaju

mogućnost prikaza i modificiranja histograma a najpoznatiji su svakako Photoshop i Paint

Shop Pro Da ne bi bilo zabune i mnogi manji programi imaju mogućnost modificiranja

fotografije pomoću histograma a kao primjer možemo navesti program LView Pro Na slici 13

prikazan je prozor za modifikaciju histograma programa LView Pro

13

Slika 14Alat za histograme programa Lview Pro

Ovdje neću ulaziti u detalje korištenja ovog alata ali ću opisati neke osnovne funkcije

Kontrast možemo povećati smanjivanjem raspona Input level na nove vrijednosti od npr 50-

200 a Output level ostavimo nepromijenjen Smanjivanje kontrasta postiže se povećavanjem

raspona Input level i smanjivanjem raspona Output level Na Low key ćemo kliknuti ako je

fotografija previše tamna Drugim riječima klikom na Low key pomičemo cijeli histogram u

desno a fotografija postaje svjetlija Isto tako na High key ćemo kliknuti ako želimo potamniti

sliku čime će se cijeli histogram pomaknuti ulijevo

Histogram se također može primijeniti na video a takva primjena histograma najčešće

je prisutna u obliku računalnih aplikacija Pomoću takvih alata možemo određivati histograme

pojedinih okvira (engl frame) video zapisa Druga primjena može biti filtriranje video zapisa

pomoću histograma Tako se npr za promjenu kontrasta video zapisa može koristiti metoda

izjednačavanja histograma

Primjer

Slika 15 Izjednačavanje histograma

14

Zaključak

U ovom seminarskom radu je ukratko opisano i navedeno šta je histogramkoje su njegove karakteristike i prednosti pri korištenju u digitalnoj fotografijite kako se primjenjuju histogrami u segmentiranoj obradi slike Cilj svega prezentiranog je da se korisniku olakša obrada slika ili dijelova slika kako bi dobio što veći kvalitet slikeili izgled željene slikePomoću histograma dobijamo preglednije rezultate posmatrane materije ili posmatranog problemaTako nam je omogućena preciznija manipulacija sa bilo kojom vrstom grafičkih podataka

15

Literatura

httpwwwmarginalsoftwarecomHowtoScanimage_histogramshtm httpwwwsphotocomtechinfohistogramshistogramshtm

httpenwikipediaorgwikiHistogram_equalization

httpwwwzemrisferhr

httpwwwmathhr

httpdianazesoiferhr

16

Sadržaj Uvod2 Primjena histograma u fotografiji4 RGB histogrami i histogrami po bojama 9 Poboljšavanje slike u prostornoj domeni11 Praktična primjena histograma12 Zaključak14 Literatura15 Sadržaj16

12

Praktična primjena histograma

Gledano s praktičnog stajališta običan korisnik će se sa histogramom najvjerovatnije

sresti prilikom korištenja digitalnog fotoaparata Digitalni fotoaparati srednje i više klase imaju

ugrađen algoritam za određivanje i prikaz histograma te mogu prikazivati histograme

snimljenih fotografija Modifikacija histograma u samom aparatu najčešće nije moguća ali zato

bolji aparati imaju mogućnost prikaza histograma kadra prije okidanja Promatranjem

histograma korisnik može puno bolje procijeniti kakvu je fotografiju snimio nego da samo

gleda u snimku Razlog tomu je što je LCD display malen i što gledanje na display pod

različitim kutovima daju drugačiji privid osvjetljenosti pa slika nakon što je prebacimo na

računalo može izgledati sasvim drugačije nego što nam se prvotno čini Tu je još utjecaj

okolnog osvjetljenja prilikom promatranja snimljene fotografije na display-u (sunčano

oblačno magla) utjecaj ako nosimo sunčane naočale i sl To su sve razlozi zbog kojih je

pogodno znati pročitati histogram sa LCD display-a zato što on kvantitivno prikazuje

osvjetljenje fotografije i vanjski utjecaji nemaju toliki utjecaj na njegov izgled prilikom

promatranja u npr prirodnom okruženju Na taj način na licu mjesta možemo procijeniti hoće li

fotografija ispasti dobro ili neće tj da li treba ponoviti snimanje s promijenjenim postavkama

fotoaparata

Drugi malo napredniji način korištenja histograma je na računalu pomoću aplikacija za

obradu digitalne fotografije Ovako možemo naknadno popraviti već snimljene fotografije Kao

primjer za korištenje ovakvih aplikacija možemo navesti fotografije koje su snimljene sa

predugim ili prekratkim vremenom ekspozicije (slika 8) ili fotografije kod kojih nije dobar

kontrast (slika 9) Postoji veliki broj aplikacija za obradu digitalnih fotografija koje imaju

mogućnost prikaza i modificiranja histograma a najpoznatiji su svakako Photoshop i Paint

Shop Pro Da ne bi bilo zabune i mnogi manji programi imaju mogućnost modificiranja

fotografije pomoću histograma a kao primjer možemo navesti program LView Pro Na slici 13

prikazan je prozor za modifikaciju histograma programa LView Pro

13

Slika 14Alat za histograme programa Lview Pro

Ovdje neću ulaziti u detalje korištenja ovog alata ali ću opisati neke osnovne funkcije

Kontrast možemo povećati smanjivanjem raspona Input level na nove vrijednosti od npr 50-

200 a Output level ostavimo nepromijenjen Smanjivanje kontrasta postiže se povećavanjem

raspona Input level i smanjivanjem raspona Output level Na Low key ćemo kliknuti ako je

fotografija previše tamna Drugim riječima klikom na Low key pomičemo cijeli histogram u

desno a fotografija postaje svjetlija Isto tako na High key ćemo kliknuti ako želimo potamniti

sliku čime će se cijeli histogram pomaknuti ulijevo

Histogram se također može primijeniti na video a takva primjena histograma najčešće

je prisutna u obliku računalnih aplikacija Pomoću takvih alata možemo određivati histograme

pojedinih okvira (engl frame) video zapisa Druga primjena može biti filtriranje video zapisa

pomoću histograma Tako se npr za promjenu kontrasta video zapisa može koristiti metoda

izjednačavanja histograma

Primjer

Slika 15 Izjednačavanje histograma

14

Zaključak

U ovom seminarskom radu je ukratko opisano i navedeno šta je histogramkoje su njegove karakteristike i prednosti pri korištenju u digitalnoj fotografijite kako se primjenjuju histogrami u segmentiranoj obradi slike Cilj svega prezentiranog je da se korisniku olakša obrada slika ili dijelova slika kako bi dobio što veći kvalitet slikeili izgled željene slikePomoću histograma dobijamo preglednije rezultate posmatrane materije ili posmatranog problemaTako nam je omogućena preciznija manipulacija sa bilo kojom vrstom grafičkih podataka

15

Literatura

httpwwwmarginalsoftwarecomHowtoScanimage_histogramshtm httpwwwsphotocomtechinfohistogramshistogramshtm

httpenwikipediaorgwikiHistogram_equalization

httpwwwzemrisferhr

httpwwwmathhr

httpdianazesoiferhr

16

Sadržaj Uvod2 Primjena histograma u fotografiji4 RGB histogrami i histogrami po bojama 9 Poboljšavanje slike u prostornoj domeni11 Praktična primjena histograma12 Zaključak14 Literatura15 Sadržaj16

13

Slika 14Alat za histograme programa Lview Pro

Ovdje neću ulaziti u detalje korištenja ovog alata ali ću opisati neke osnovne funkcije

Kontrast možemo povećati smanjivanjem raspona Input level na nove vrijednosti od npr 50-

200 a Output level ostavimo nepromijenjen Smanjivanje kontrasta postiže se povećavanjem

raspona Input level i smanjivanjem raspona Output level Na Low key ćemo kliknuti ako je

fotografija previše tamna Drugim riječima klikom na Low key pomičemo cijeli histogram u

desno a fotografija postaje svjetlija Isto tako na High key ćemo kliknuti ako želimo potamniti

sliku čime će se cijeli histogram pomaknuti ulijevo

Histogram se također može primijeniti na video a takva primjena histograma najčešće

je prisutna u obliku računalnih aplikacija Pomoću takvih alata možemo određivati histograme

pojedinih okvira (engl frame) video zapisa Druga primjena može biti filtriranje video zapisa

pomoću histograma Tako se npr za promjenu kontrasta video zapisa može koristiti metoda

izjednačavanja histograma

Primjer

Slika 15 Izjednačavanje histograma

14

Zaključak

U ovom seminarskom radu je ukratko opisano i navedeno šta je histogramkoje su njegove karakteristike i prednosti pri korištenju u digitalnoj fotografijite kako se primjenjuju histogrami u segmentiranoj obradi slike Cilj svega prezentiranog je da se korisniku olakša obrada slika ili dijelova slika kako bi dobio što veći kvalitet slikeili izgled željene slikePomoću histograma dobijamo preglednije rezultate posmatrane materije ili posmatranog problemaTako nam je omogućena preciznija manipulacija sa bilo kojom vrstom grafičkih podataka

15

Literatura

httpwwwmarginalsoftwarecomHowtoScanimage_histogramshtm httpwwwsphotocomtechinfohistogramshistogramshtm

httpenwikipediaorgwikiHistogram_equalization

httpwwwzemrisferhr

httpwwwmathhr

httpdianazesoiferhr

16

Sadržaj Uvod2 Primjena histograma u fotografiji4 RGB histogrami i histogrami po bojama 9 Poboljšavanje slike u prostornoj domeni11 Praktična primjena histograma12 Zaključak14 Literatura15 Sadržaj16

14

Zaključak

U ovom seminarskom radu je ukratko opisano i navedeno šta je histogramkoje su njegove karakteristike i prednosti pri korištenju u digitalnoj fotografijite kako se primjenjuju histogrami u segmentiranoj obradi slike Cilj svega prezentiranog je da se korisniku olakša obrada slika ili dijelova slika kako bi dobio što veći kvalitet slikeili izgled željene slikePomoću histograma dobijamo preglednije rezultate posmatrane materije ili posmatranog problemaTako nam je omogućena preciznija manipulacija sa bilo kojom vrstom grafičkih podataka

15

Literatura

httpwwwmarginalsoftwarecomHowtoScanimage_histogramshtm httpwwwsphotocomtechinfohistogramshistogramshtm

httpenwikipediaorgwikiHistogram_equalization

httpwwwzemrisferhr

httpwwwmathhr

httpdianazesoiferhr

16

Sadržaj Uvod2 Primjena histograma u fotografiji4 RGB histogrami i histogrami po bojama 9 Poboljšavanje slike u prostornoj domeni11 Praktična primjena histograma12 Zaključak14 Literatura15 Sadržaj16

15

Literatura

httpwwwmarginalsoftwarecomHowtoScanimage_histogramshtm httpwwwsphotocomtechinfohistogramshistogramshtm

httpenwikipediaorgwikiHistogram_equalization

httpwwwzemrisferhr

httpwwwmathhr

httpdianazesoiferhr

16

Sadržaj Uvod2 Primjena histograma u fotografiji4 RGB histogrami i histogrami po bojama 9 Poboljšavanje slike u prostornoj domeni11 Praktična primjena histograma12 Zaključak14 Literatura15 Sadržaj16

16

Sadržaj Uvod2 Primjena histograma u fotografiji4 RGB histogrami i histogrami po bojama 9 Poboljšavanje slike u prostornoj domeni11 Praktična primjena histograma12 Zaključak14 Literatura15 Sadržaj16