平然编译
获得正确的直方图
那么怎样的直方图才算是最合适的呢？我们可以做一个比方：同时有3位摄影家拍摄一个装在篮子里的苹果照片，下面那一种情况才算是最好的照片呢？
1． 光线黯淡，充满神秘色彩的图像
2． 画面明亮，苹果的细节清楚、细致，几乎不像是这个世界的物体
3． 正确的反映了苹果和篮子在现实世界的真实色彩
也许每个观察者不同的观察角度会导致不同的结果，这很正常，但我们打开每幅图像的直方图时，会发现他们有很相似的地方。事实上，3幅照片都非常出色，每位艺术家对被拍摄物体不同的解释方法，使得许多的直方图相对于各自的图像画面来说都是"最合适"的。
原图和直方图的比较
直方图和原图像是不可分开而视的，因为合适的直方图是直接反映原图像所包含的图像信息和创作者所想表现的图像内容。如果原图像的高光部分本身不包含任何细节，那么任何高端扫描仪也不可能读出内容来；但正如以往我们在传统暗房处理照片一样，普通扫描仪只有在进行正确的扫描后，才会获得正确的图像信息。
当原图像的对比度非常低时，整个直方图的横向范围会很短，这是因为整个图像中像素(Pixcel)的灰度值没有在0~255之间（对于八位色彩图像而言）均匀地分布。一般来说，补正这类图像需要强制性地把直方图的灰度级别均匀分布开来，让它在暗部(从3到10之间的值)到高光部分(接近245)的范围间分布。但是需要注意的是：我们这里只是针对"一般性"的情况，对于有特殊意图的拍摄手法所获取的图像，比如说拍摄背景部分出现"幽灵"的效果时，直方图是不用进行修改的。最终确定想得到什么样的图像，很大程度上取决于你想表现的效果。就像引进Zone
systems，设定被摄物体各个点在胶片画面中的位置一样，在数码图像中，我们通过操作直方图的方式，设定图像扫描值在最终输出媒体上的位置。因此，有必要把原图像的输入和最终输出结合起来，用直方图进行观察。这样做的目的只有一个：尽量完美地输出图像数据。
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| good-1.jpg |
good-2.jpg |
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| good-3.jpg |
good-4.jpg |
| 这里所出示的4幅都是属于标准的直方图。一般来说，作为标准图像（具有丰富过渡层次的图像），其最合适直方图的典型特征是如图所示的，即：从左端到右端的每一个辉度级别都有相对应的图形存在，也就是说，值是平均分布的。可以看到，整个直方图从全黑Zone0到全白ZoneX的全域，都保持着值。但是，两端点间图像如何反映出来，是和具体的图像有关的。如果是有意识地拍摄一幅充满雾气模糊的湖畔风景，或是拍摄太阳下的雪景，那么图象中也许不会包含有极端性的高光部分或暗部；此时的直方图，会出现值分布不连续的现象，但这也是正常的。 |
请看看以下4幅直方图的例子：
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| 图1 bad-1.jpg |
图2 bad-2.jpg |
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| 图3-1 bad-3.jpg |
图3-2 bad-4.jpg |
图1：这是一副拍摄姑娘在海滨浴场晒太阳图像的直方图。原照片天空晴朗，阳光明媚，但是在图像扫描过程中曝光被降低，使暗部信息丢失，成为现在的状态。最好的办法是重新调整扫描仪中亮度有关的参数，再次扫描；相比之下，在图像软件中调整这幅直方图，很难得到满意的图像效果。
图2：这幅直方图的不足是高光部分的细节在扫描过程中丢失掉了，而且整个辉度级别出现多处断层。处理方法推荐重新设定扫描仪的亮度参数，重新扫描。
图3-1：这幅直方图中，可以看出辉度范围的两端--高光处和阴影处都没有画质的细节。我们在PhotoShop中可以强制调节高光和阴影（利用Levels或Curves命令），结果如图3-2所示，辉度范围出现了很大程度的断裂，这表示细节已经损失。所以应该试一试在扫描前就已经调节好亮度的两个极端，把高光和阴影尽可能的扫描进来。(完)
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