Comprendere l’istogramma è uno step fondamentale per maneggiare correttamente la porzione dei software di fotoritocco dedicata all’esposizione.

L’istogramma può apparire come un concetto ostico all’inizio ma imparare a leggerlo e capire quali informazioni ci restituisce è molto importante.

Il livello di luminosità in fotografia viene chiamato tono e ogni foto è composta da molteplici valori di luminosità (valori tonali) disposti in diverse aree dell’immagine. I valori tonali vengono grossolanamente divisi in 5 categorie ovvero:

  • Ombre (toni di luminosità più scuri)
  • Mezzi toni (toni di luminosità intermedi)
  • Alte luci (toni di luminosità più chiari)

All’interno delle ombre e delle alte luci distinguiamo i

  • Neri (la porzione più scura delle ombre)
  • Bianchi (la porzione più luminosa delle alte luci)

In ognuna di queste categorie sono presenti una moltitudine di valori tonali (livelli di luminosità) differenti e l’istogramma è uno strumento fondamentale per leggere i valori tonali presenti nell’immagine e saperlo interpretare ci permette di gestirli al meglio sia in fase di scatto che in fase di post-produzione.

L’istogramma è una rappresentazione grafica della distribuzione dei pixel che compongono la nostra immagine sulla base dei loro valori tonali (livelli di luminosità) (Fig.1).

Fig. 1 A sinistra (A) un generico istogramma di un’immagine in bianco e nero. L’istogramma mostra la distribuzione dei pixel per i differenti valori tonali (valori di luminosità). Più il picco è alto più è alta la percentuale dei pixel che hanno uno specifico valore tonale. A destra (B) sono rappresentate le posizioni nell’istogramma delle 5 diverse categorie in cui vengono generalmente suddivisi i valori tonali disponibili in un’immagine. A partire dalla zona all’estrema sinistra dell’istogramma e spostandoci verso destra troveremo: Neri, Ombre, Mezzi toni, Luci, Bianchi. La maggior parte dei pixel dell’istogramma in A è distribuita tra le ombre e i mezzitoni più scuri.

Per semplicità cominciamo da un istogramma ottenuto da un’immagine in bianco e nero.

Quando ci riferiamo alla profondità in bit di una immagine digitale stiamo descrivendo la quantità di valori tonali che possono comparire in quell’immagine.

Un’immagine a 8 bit ha 256 valori tonali possibili ovvero 256 valori diversi di luminosità partendo da 0 (Nero assoluto) a 255 (Bianco assoluto).

Se fotografassimo un foglio nero che occupa tutta l’inquadratura, tutti i pixel dell’immagine avranno valori prossimi al nero assoluto e quindi valore tonale 0.

Se fotografassimo invece un foglio nero e uno bianco posti uno di fianco all’altro avremo che una metà dei pixel sarà nera e una metà sarà bianca ovvero metà dei pixel avrà un valore tonale pari a 0 e metà un valore tonale di 255.

Se fotografassimo un foglio il cui colore è un grigio medio, i pixel avranno tutti un valore tonale intermedio fra 0 e 255 (Fig. 2).

Fig. 2 Rappresentazione dei differenti istogrammi ottenuti per (A) immagine totalmente nera, (B) immagine grigia, (C) immagine al 50% nera e 50% bianca. I pixel si distribuiscono: nel caso di A tutti all’estrema sinistra dell’istogramma, al centro nel caso di B, nell’estrema sinistra e nell’estrema destra per C

Le immagini che catturiamo con la nostra macchina fotografica difficilmente avranno valori unici di luminosità ma i valori tonali saranno distribuiti tra il nero e il bianco in una misura che dipende da quanti elementi scuri, grigi e chiari sono inclusi nell’inquadratura.

Analizziamo quindi gli istogrammi associati ad alcune immagini in bianco e nero per capire come variano in relazione a ciò che è presente nella scena.

In Fig. 3 prevalgono i toni medi e le ombre come si può vedere dalla distribuzione dei pixel nell’istogramma in alto a sinistra.

Per comprendere come ad ogni parte dell’immagine è associata una zona nell’istogramma ho evidenziato in rosso un’area di cielo in cui la luminosità è molto alta e i toni soni vicini al bianco assoluto.

A quest’area, limitata rispetto al resto dell’immagine, corrisponde una piccola porzione vicino alla parte destra più estrema dell’istogramma.

Fig. 3 Glendalough, Irlanda – Andrea Cerquone Perpetuini

La Fig. 4 è caratterizzata da un forte contrasto come si può vedere dalla distribuzione dei valori tonali nell’istogramma in alto a sinistra.

Le zone grigie sono molto poche mentre la maggior parte dei pixel ha valori tonali inclusi nella regione delle ombre e in quella delle alte luci.

In generale, quando un’immagine ha una distribuzione di questo tipo viene definita ad alto contrasto. Un alto contrasto nell’immagine indica la presenza contemporanea di regioni molto luminose e regioni molto scure.

Queste immagini possono essere difficili da gestire sia in fase di scatto che in fase di post-produzione.

Ad esempio, in fase di scatto l’esposimetro della fotocamera potrebbe leggere in una scena ad alto contrasto una riflettanza totale del 18% e giudicare l’immagine correttamente esposta.

I limiti di gamma dinamica del sensore potrebbero però portare ad avere zone in ombra troppo scure e zone luminose troppo chiare sebbene l’esposizione sia (almeno numericamente) corretta.

In questo caso è possibile sopperire usando una tecnica chiamata bracketing in cui vengono effettuati più scatti ad esposizioni diverse in modo da cogliere tutti i dettagli delle zone in ombra e delle zone luminose.

I differenti scatti possono poi essere uniti in post-produzione per ottenere un’immagine HDR (High-Dynamic Range) e superare le limitazioni del sensore.

Fig. 4 – Il Selciato dei Giganti, Irlanda del Nord – Andrea Cerquone Perpetuini

Immagini a colori

Nel caso di immagini in bianco e nero i pixel non hanno un colore ma variano in valori tonali per passare da neri a bianchi tramite diverse gradazioni di grigio.

Nelle immagini a colori dobbiamo immaginare che ogni colore abbia il suo range di toni. I vari toni di un colore sono ottenuti aggiungendo il bianco o il nero al colore stesso per generare toni più chiari o più scuri rispettivamente per quel colore.

Se abbiamo un tono scuro di rosso, aggiungendo del bianco otterremo un tono più chiaro, viceversa aggiungendo il nero.

Se consideriamo cosa abbiamo detto nella lezione sul sensorela nostra fotocamera registrerà la luce in tre canali di colore ovvero Rosso (Red), Verde (Green) e Blu (Blue) che determina la nomenclatura RGB.

Quando apriremo un’immagine RGB con un software che ci permette di visualizzare l’istogramma avremo la possibilità di visualizzare la distribuzione dei valori tonali per i singoli colori come si può osservare in Fig 5.

Fig. 5 Nella figura si nota come l’istogramma mostra la distribuzione dei pixel per i tre colori primari che compongono la foto (rosso, verde e blu). Gli altri colori mostrati nell’istogramma (giallo, magenta, turchese) sono mostrati nelle aree in cui i colori si sovrappongono a coppie mentre il grigio è mostrato nelle regioni dell’istogramma in cui tutti e tre i colori sono presenti. Grand central station, New York, USA – Andrea Cerquone Perpetuini 

L’istogramma di Lightroom mostra la distribuzione dei pixel nei tre colori principali che compongono la foto (rosso, verde e blu).

Nelle zone in cui le distribuzioni si sovrappongono l’istogramma mostra i colori ottenuti. Le aree in cui il rosso si sovrappone al verde sono mostrate nell’istogramma in giallo.

Le aree in cui il rosso si sovrappone al blu sono mostrate in magenta mentre le are di sovrapposizione tra blu e verde sono mostrate in turchese.

La regione grigia è quella in cui abbiamo la sovrapposizione di tutti e tre i colori.

Non sempre l’istogramma di una foto a colori viene mostrato con la distribuzione separata dei tre canali.

Molti software infatti visualizzeranno l’intensità generale dei pixel indipendentemente dal canale colore a cui appartengono e in questo caso l’istogramma avrà il medesimo aspetto di quello osservato nelle foto in bianco e nero.

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