This is My 'Bờ-Lốc'

Histogram không hề xa lạ với những người chụp ảnh và xử lý ảnh số, ta có thể thấy Histogram trên máy ảnh, trong Photoshop (Ps), Camera RAW (ACR), Lightroom (Lr) hay bất kỳ phần mềm xư lý ảnh số nào. Trên mạng thì có rất nhiều bài viết về Histogram rồi, mình chỉ tổng hợp lại những kiến thức đã học được trên mạng và cố gắng truyền đạt lại cho các bạn sao cho dễ hiểu nhất, vì mình thấy trên diễn đàn hình như chưa có một bài viết riêng nào dành cho Histogram.

Một điều thường gặp với những bạn mới mày mò học chỉnh sửa ảnh là hầu hết các bạn sẽ nhìn vào màn hình và dùng mắt để ước lượng ánh sáng màu sắc cho bức ảnh, và điều này dẫn đến một hệ quả là nếu bạn dùng một cái màn hình của khựa giá 947.300VND để làm Ps và gửi ảnh cho một khách hàng đại gia với màn hình iMac nghìn đô thì bạn sẽ không bao giờ gặp lại họ lần thứ hai. Đấy là chưa kể có thể mắt bạn bị lé. Trong trường hợp này hạ sách là bán xe để mua một cái iMac, trung sách là sử dụng Histogram, thượng sách là vừa bán xe mua iMac mà lại vừa dùng Histogram.

Độ rộng Histogram và mức độ chi tiết của ảnh

Mình sẽ nói về trung sách, như các bạn đã biết, một bức ảnh được tạo thành nhờ những điểm ảnh có mức độ sáng tối khác nhau, và càng có nhiều mức độ sáng tối càng có nhiều chi tiết trong ảnh, nếu tất cả các điểm ảnh đều có cùng một độ sáng, ảnh sẽ không có một chi tiết nào hết.



Và hãy nhìn Histogram của từng vùng



Các bạn rất dễ dàng nhận thấy sự khác nhau về độ rộng của ba Histogram này. Histogram càng rộng (trải dài) ảnh càng chi tiết và ngược lại, càng hẹp thì càng ít chi tiết.

Vậy là các bạn đã có thể biết rằng để ảnh càng chi tiết cứ kéo dài Histogram ra, nhưng kéo dài đến đâu? Cái gì cũng có giới hạn của nó, kể cả Histogram.

Đọc hiểu Histogram

Nhìn vào một Histogram, các bạn sẽ thấy một phần giống như đồi núi nhấp nhô nằm trong một ô hình chữ nhật. Ta tạm gọi hình chữ nhật có chiều thẳng đứng là trục Y, chiều ngang là trục X. Chiều cao của phần đồi núi tương ứng với trục Y biểu thị số lượng điểm ảnh (Pixel), chiều dài của phần đồi núi tương ứng với trục X biểu thị dải sáng tối của bức ảnh (Tonal Range). Phần trục X biểu thị độ rộng của Histogram được chia thành 256 mức và được đánh số từ 0 đến 255 (0, 1, 2 …, 254, 255), điểm đầu 0 tương ứng với màu đen hoàn toàn, điểm cuối 255 tương ứng với trắng hoàn toàn, ở 2 đầu ảnh ảnh đều không có chi tiết mà chỉ là đen hoặc trắng.



Đến đây các bạn có thể nhìn vào Histogram để biết được rằng phần lớn chi tiết trong ảnh có độ sáng ra sao, từ đó có thể biết bức ảnh nghiêng về sáng hay tối.



Để ý Histogram của hai hình trên, các bạn có thể thấy có những vạch sọc thẳng đứng, đó là những đoạn Histogram bị khuyết đồng nghĩa với việc ở độ sáng tương tứng với đoạn khuyết đó không có 1 điểm ảnh nào, mình sẽ minh họa rõ hơn bằng hình dưới đây.



Các bạn có thể thấy với hình càng ít mức độ sáng thì Histogram càng bị khuyết nhiều, ở hình dưới cùng mình đánh số của độ sáng tương ứng. Điểm 0 đen hoàn toàn nằm ở gốc bên trái Histogram, và có nhiều điểm ảnh có giá trị 0 (vùng đen rộng) nên điểm này cao nhất, các điểm còn lại tương tụ có chiều cao tương ứng với phần diện tích mà nó chiếm. Nhìn vào hình ở giữa với 50 mức độ sáng các bạn đã thấy có thể phân biệt được các vùng sáng khác nhau, hình dưới cùng có 10 mức thì phân biệt rõ ràng, hình trên cùng đủ dải từ 0 đến 255 nhìn mịn và mượt nhất. Như vậy nếu Histogram càng đều, liên tục thì độ chuyển sáng tối trong hình càng mượt đẹp.

Nhiều khi màn hình kém chất lượng luôn hiển thị rõ càng vùng chuyển sáng làm bạn nghĩ ảnh hỏng nhưng không phải, hoặc khi màn hình quá bé nên bạn không phát hiện ảnh đã hỏng, lúc đấy điều cần làm là nhìn vào Histogram. Hai hình dưới đây nếu để kích thước vừa màn hình (15”) sẽ không thấy sự khác biệt (trừ Histogram), nhưng phóng to lên sẽ thấy vùng chuyển sáng ở phần mũi không được mượt (banding)



Vậy là ngoài việc kéo dài Histogram, độ liền mạch của Histogram cũng ảnh hưởng đến chi tiết ảnh, khi chỉnh sửa ảnh số, các bạn cố gắng giữ cho Histogram được đều và liền mạch không ngắt quãng để giữ nhiều nhất chi tiết ảnh.
Ví dụ cụ thể

Giờ khi các bạn đã biết cơ bản về Histogram, hãy lấy một bức ảnh cụ thể làm ví dụ tối ưu hóa ảnh bằng cách quan sát Histogram. Ở đây mình sẽ sử dụng Camera RAW (ACR) của Ps, có chức năng tương đương với Develop của Lr


ACR cho phép chúng ta can thiệt vào 5 vùng riêng biệt của dải sáng, có nghĩa là khi ta chỉnh một vùng thì ảnh hưởng rất ít đến các vùng còn lại. Năm vùng từ tối nhất đến sáng nhất bao gồm Blacks, Shadows, Midtones, Highlights, Whites. Năm vùng sáng đó được chia ra như hình trên (mình chỉ ước lượng để vẽ minh họa cho các bạn chứ không hoàn toàn chính xác như vậy) và được điều khiển bằng năm thanh trượt (Slide) tương ứng mà mình đã nối bằng vạch đỏ (các bạn phóng to ảnh đển nhìn rõ vạch). Dựa vào 5 thanh điều chỉnh này các bạn có thể chỉnh lại Histogram theo ý muốn để được một bức ảnh giữ được nhiều chi tiết nhất.
Nhìn vào Histogram của hình trên các bạn dễ dàng thấy có hai vấn đề: 1. Phần đồ thị bị cắt ở mép trái của Histogram, có nghĩa là có những chi tiết của ảnh ở đó đã bị biến thành đen hoàn toàn, bất cứ thông tin nào đến và vượt quá vạch 0 của Histogram sẽ chỉ là màu đen trên ảnh; 2. Histogram này không đủ dải sáng, chưa chiếm hết độ rộng Max của trục Y, không có chi tiết nào của ảnh nằm trong vùng White, ảnh bị thiếu sáng và chưa có độ chi tiết cao nhất có thể có. Một chú ý khác cũng dễ dàng để thấy khi nhìn Histogram là ảnh có các Pixel phần lớn nằm ở cùng Blacks (tất nhiên) và Shadows nên tổng thể nhìn tấm ảnh bị tối.
Việc đầu tiên là mình sẽ kéo đồ thị sang bên phải để làm cho tấm ảnh bớt tối. Để làm điều này mình sẽ kéo thanh Exposure lên khoảng +2


Bây giờ, có thể có bạn sẽ thắc mắc, tại sao không kéo thanh Highlights hoặc Whites, khi kéo hai thanh này đều có thể làm đồ thị rộng ra chiếm đủ dải sáng, lý do gì phải dùng Exposure? Để trả lời uẩn khúc này các bạn có thể nhìn lại vào phần chia vùng sáng mình vẽ ở trên. Tuy 5 vùng được chia ra nhưng không có nghĩa là khi kéo một thanh chỉnh thì mọi ảnh hưởng hoàn toàn nằm trong vùng của nó, mà nó vẫn ảnh hưởng đến các vùng xung quanh (nhưng ít thôi) để đảm bảo độ đều mượt của Histogram, nếu không đồ thị có thể sẽ bị đứt khi chỉnh một vùng lên thông số quá xa vạch 0. Lại nhìn vào phần chia vùng, các bạn cũng có thể dễ dàng thấy vùng Midtones là cách đều các vùng còn lại nhất vì nó ở giữ, nên nó sẽ ảnh hưởng đều đến 4 vùng xung quanh hơn các vùng khác, và để làm tổng thể bức ảnh bớt tối, chúng ta kéo vùng Midtones sang phải.
Nếu bạn kéo vùng Highlights hay Whites, vì hai vùng này cách xa vùng Blacks và Shadows hơn, vùng Whites là xa nhất vì bên phải nó không tiếp giáp với vùng nào chứa chi tiết ảnh nữa, nên nó sẽ không tạo ra một ảnh hưởng đều cho các vùng như Midtones được. Do đó khi các bạn thay vì kéo Exposure mà kéo Whites thì ảnh sẽ sáng lên nhưng ảnh hưởng giảm theo thứ tự Highlights-->Midtones-->Shadows-->Blacks, và do đó vùng Blacks và Shadows do ít chịu ảnh hưởng nên bức ảnh sẽ vẫn tối nhiều dù dải sáng thì đã đủ. Tương tự nếu kéo vùng Highlights có khá hơn nhưng không phải là sự lựa chọn tối ưu. Nhìn hình dưới các bạn sẽ thấy vùng tối của ảnh không cải thiện là mấy.


Quay trở lại lúc trước khi mình kéo thanh Exposure lên +2, bức ảnh tuy sáng hơn nhưng nhìn Histogram ta vẫn thấy vùng Shadows vẫn tập trung phần lớn điểm ảnh, chúng ta cần đẩy vùng này dịch sang phải để nó sáng hơn, mình tiếp tục kéo thanh Shadows sang phải hết cỡ có thể.


Các chi tiết vùng tối ta đã có thể thấy rõ hơn. Lúc này vùng Highlights và Whites lại có vẻ chiếm ưu thế. Các bạn lưu ý là về tổng thể thì mắt người dễ phân biệt chi tiết ở vùng Midtones nhất, nếu ảnh không có yếu tố gì đặc biệt thì có gắng đẩy đồ thị làm sao điểm ảnh tập trung nhiều ở cùng Midtones và loanh quanh đó thì nhìn ảnh sẽ rõ ràng. Do ảnh này không có yếu tố nghệ thuật đặc biệt gì cả nên mình kéo tiếp thanh Highlights về phía trái để đẩy phần này về phía Midtones


Giờ các bạn đã có thể thấy rõ hơn các chi tiết ở phần núi đỏ phía trên, về cơ bản bức ảnh đã khá hơn rất nhiều, mình tinh chỉnh một chút nữa để đảm bảo dải sáng của ảnh vì để ý ở 2 mép đồ thì thì phần vạch 0 vẫn cắt đồ thị (vẫn có chi tiết bị biến thành Solid Color) và vẫn còn thiếu một chút nữa đồ thị mới chạm vạch 255. Do đó mình kéo cả 2 thanh Blacks và Whites lên để lấy them chi tiết vùng Blacks và bổ xung dải sáng cho vùng Whites.


Đến đây các bạn có thể thấy chỉ bằng việc nhìn vào Histogram và điều chỉnh lại nó các bạn đã có thể sửa một bức ảnh thiếu sáng thành một bức ảnh tốt hơn với nhiều chi tiết. Tất nhiên mọi thứ chưa phải chính xác 100%, mình chỉ muốn đưa ra một phương pháp để các bạn có thể tham khảo, với ACR các bạn có thể làm được nhiều điều nữa tốt hơn cho bức ảnh này.

Read more: http://forum.vietdesigner.net