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이미지 히스토그램

이미지 드롭 → RGB·휘도 분포, 채널별 평균·중앙값·클리핑 통계.

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.

자세한 설명

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빨강, 초록, 파랑, 그리고 휘도 채널에 대해 256구간 히스토그램을 만들고(휘도는 Rec. 709 가중치 사용) 선형 또는 로그 축으로 그립니다. 검정이나 흰색에서의 잘림을 찾거나, 노출을 판단하거나, 두 사진의 색 기울기를 비교하거나, 생성한 이미지가 기대한 계조 범위에 닿는지 확인할 때 씁니다. 단일 채널로 바꾸면 채널별 통계(평균, 중앙값, 최소, 최대)를 볼 수 있습니다.

쓸모 있는 정보는 그래프의 양 끝에 있습니다. 0번이나 255번 구간에 딱 붙은 뾰족한 봉우리는 픽셀이 잘렸다는 뜻이고, 잘린 픽셀은 단지 어둡거나 밝은 것이 아니라 데이터를 잃은 것입니다. 하나의 값만 기록된 영역에서는 나중에 아무리 보정해도 디테일이 돌아오지 않습니다. 반대로 어느 쪽 끝에도 한참 못 미치고 끝나는 히스토그램은 범위가 놀고 있다는 뜻이며, 아무것도 잃지 않고 늘릴 수 있습니다.

로그 축이 있는 이유는 선형 축이 작은 빈도를 가리기 때문입니다. 수백만 화소 이미지에서 날아간 하이라이트 수백 개는 수십만에 이르는 봉우리 옆에서 보이지 않으므로, 선형 그래프에서 깨끗해 보이는 사진에도 잘린 영역이 있을 수 있습니다. 양이 아니라 존재 여부를 찾을 때는 로그로 바꾸십시오.

여기서 휘도는 Rec. 709 가중합이며, sRGB와 HD 영상의 표준이고 눈이 그렇듯 초록에 파랑보다 훨씬 큰 가중치를 둡니다. 세 채널의 평균과 같지 않고 지각적 밝기도 아니므로, 히스토그램이 128에 몰려 있다고 해서 이미지가 중간 회색으로 보인다는 뜻은 아닙니다.

집계는 브라우저가 디코딩해 낸 픽셀을 설명하며, 그것이 반드시 파일이 담고 있는 값은 아닙니다. 다른 변환기로 현상한 로 파일, 브라우저가 적용한 내장 프로파일이 있는 이미지, 표시용으로 축소된 사진은 같은 원본에서도 서로 다른 히스토그램을 만듭니다. 섬네일이 아니라 실제로 신경 쓰는 내보내기 파일을 넣으십시오.

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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