1. 개요
사진의 밝기 분포를 나타낸 히스토그램.2. 도입
보통 RAW 파일을 현상할 수 있는 소프트웨어에는 히스토그램을 볼 수 있는 기능이 내장돼있으며, 다음과 같이 나타난다.이러한 그래프가 무엇을 나타내는지 알아보자.
우선, (가)와 같이 100×100 픽셀의 이미지를 생각해보자. 이 이미지에는 흰색 ■부터 검정 ■까지의 밝기를 가지는 픽셀이 랜덤하게 배치돼있다. 이제 가로축을 밝기, 세로축을 이러한 픽셀의 개수라고 해보자. 그렇다면 (나)와 같은 히스토그램이 나오게 된다.
즉, 우리가 다루는 히스토그램은 이산화된 밝기에 대하여 픽셀의 개수의 상댓값을 나타내게 되는 것이다.
그러나 일반적으로 이 이산화된 개수를 매우 늘리고, 픽셀이 많다고 가정하면, 히스토그램은 근사적으로 곡선의 형태가 나오게 된다. 이로써 맨위에 첨부된 스크린샷과 같이 곡선이 나오게 된다.
3. 상세
이 히스토그램을 보면서 사진의 대략적인 밝기 분포를 추정케한다.위는 이상적인 세 경우에 대해서 나오는 히스토그램을 예시로 든 것이다.
(가)의 경우에는 어두운 영역의 픽셀들이 분포한다는 것을 알 수 있다. 그러한 사진의 예시로써 야경 사진이나, 로우키 포트레이트 등이 있다.
(나)의 경우에는 중간 밝기 영역의 픽셀들이 균일하게 분포[1]한다는 것을 알 수 있다. 다만, 굉장히 이상적인 사례로 현실 사진에서는 이러한 히스토그램이 나오기는 힘들다.
(다)의 경우에는 밝은 영역의 픽셀들이 분포한다는 것을 알 수 있다. 그러한 사진에서는 하이키 포트레이트 등이 있다.
여기서 눈썰미가 있는 사람은 이미 깨달았겠지만, 히스토그램은 어디까지나 참고지표다. 픽셀들의 밝기 분포를 알 수 있을 뿐 이것으로 사진이 어둡다, 밝다고는 판단하기에는 단편적인 관점이라는 것.
따라서 히스토그램 자체는 현재 사진에서 픽셀들의 밝기 분포가 어디에 몰려있고, 그로인해 어떠한 분위기, 예를 들어 밝은 사진, 어두운 사진 등, 를 내는지만 참고로 해야한다.
이것을 뒷받침하는 예가 흐린 날 해수욕장에서 어두운 옷을 입은 사람을 찍은 포트레이트이다. 배경은 밝고, 옷은 검기 때문에 히스토그램은 밝은 곳과 어두운 곳 두 줄 다 나타날 것이다. 따라서 이러한 경우에는 히스토그램 만으로 노출을 판단할 수 없고, 사진의 분위기나 여러 요소를 취합하여 노출을 결정해야 한다.
가장 좋은 히스토그램 활용법은 촬영시 참고하면서 너무 양끝단으로 치우지지 않았는지 확인하면서 최대한 양끝단에 치우치는 양을 줄이면서 노출을 잡아 RAW 현상 시 관용도를 확보하는 방법이라 할 수 있겠다.
4. 클리핑
카메라가 받아들일 수 있는 광량은 한계가 있어 특정 수치 이하의 광량은 모두 검정으로, 이상의 광량은 흰색로 처리한다.또한 보정 시 슬라이더를 잘못 조정하여 노출 값을 지나치게 올리거나 내리면 컴퓨터가 감당할 수 있는 밝기 이상이나 이하가 되어 검정과 흰색으로 처리되게 된다.
따라서 다음의 경우는 절망적인 상황이라 볼 수 있다.
- RAW파일을 처음 열었을 때 히스토그램의 양끝단의 수치가 매우 높거나, 양끝단 쪽으로 히스토그램이 매우 몰려있음.
- 이 경우는 블랙홀, 화이트홀 현상이 심각하게 이루어졌다는 방증이다.
- 보정 시 히스토그램이 움직이다, 양끝단에 심하게 치닿게 됨[2]
- 이 경우는 픽셀을 살리기 위해서 과한 보정을 포기하여야 한다.
이 경우에는 소프트웨어가 제공하는 클리핑 기능으로 블랙, 화이트 픽셀 클리핑 기능을 사용해 현재 블랙, 화이트 픽셀의 분포가 어떤지 확인하면 도움이 될 수 있다.