이미지 히스토그램

사용법

1. 이미지 드롭 또는 선택 (큰 이미지는 분석 속도 위해 긴 변 1024px로 축소).
2. RGB 오버레이와 개별 채널 간 전환.
3. 매우 밝거나 매우 어두운 픽셀 많을 때 로그 스케일로 — 꼬리 부분 읽기 좋음.

자주 묻는 질문

휘도가 뭐고 RGB 평균과 왜 안 맞아?

휘도는 녹색에 훨씬 큰 가중치(≈72%), 빨강(≈21%)·파랑(≈7%) — Rec. 709 기준 인간 시각에 맞춤. 단순 RGB 평균은 파랑·빨강 과대 평가.

이미지가 클리핑된 것처럼 보이는 이유?

맨 왼쪽 또는 맨 오른쪽 빈이 이웃보다 훨씬 높으면, 픽셀이 순흑색·순백색에 뭉쳐있음 — 디테일 손실. 재내보내기 전 노출이나 콘트라스트 낮추면 보통 복구.

로그 스케일은 언제 켜야 하나?

한 칸이 나머지를 압도할 때다. 배경이 넓고 평평한 사진은 픽셀 대부분이 몇 개의 값에 몰리고, 선형 그래프에서는 그 봉우리 때문에 나머지가 전부 바닥에 깔린다. 로그 스케일은 높은 칸을 눌러서 적은 개수도 보이게 한다. 이를테면 날아간 하이라이트의 수백 픽셀 같은 것이다. 데이터가 아니라 세로축의 대응만 바뀐다.

히스토그램의 규칙적인 빈틈이나 양끝 봉우리는 무슨 뜻인가?

일정한 간격으로 빈 칸이 늘어선 빗 모양은, 이미 양자화된 이미지를 나중에 늘렸다는 뜻이다. 8비트 파일에 레벨이나 커브를 크게 걸면 쓸 수 있는 256개 값이 더 넓은 범위로 퍼지면서 사이사이가 비게 된다. 양끝에 몰린 봉우리는 클리핑이다. 계조가 순수한 검정이나 흰색으로 뭉개졌다는 뜻이다. 둘 다 눈으로는 잘 안 보이므로, 더 편집하기 전에 히스토그램을 읽어볼 가치가 있다.

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