C’est quoi un histogramme ?
La définition de Wikipédia :
L’histogramme est un outil « visuel » qui permet de détecter certaines anomalies ou de faire un diagnostic avant d’engager une démarche d’amélioration. Utilisé dans ce cadre, l’histogramme est un outil « qualitatif ». Pour pouvoir bien mener l’étude de la dispersion d’un paramètre à l’aide d’un ou de plusieurs histogrammes, il faut avoir une bonne connaissance du paramètre étudié…
Voilà qui est dit ! Mais nous ne sommes pas plus avancé…
Dans le domaine de la photographie numérique (peu importe la méthode d’acquisition), l’histogramme est un outils particulièrement important est précieux. Il indique la répartition des pixels de l’image en fonction de leur luminosité.
La figure n°1 montre deux exemples d’histogrammes visibles grâce à l’outil niveau de Photoshop ainsi que sur l’écran LCD d’un Canon 5D.
Ce graphique est un révélateur efficace du rendu de la photographie en matière d’exposition (contraste, surexposition, sous exposition, etc.).
La figure n°2, ci-dessous, donne la lecture de l’histogramme :
- en abscisse on trouve la quantité de lumière (ou l’intensité lumineuse) sur 256 niveaux, allant de 0 (le noir) à 255 (le blanc)
- l’ordonnée indique la quantité de pixels pour chacun des niveaux de luminosité.
On peut qualifier « d’idéal », l’histogramme représenté sur les figures 2 et 3. L’histogramme dit « en bosse de dromadaire » montre, en effet, une répartition relativement homogène sur l’ensemble des niveaux de 0 à 255 (noir à blanc). Une photographie présentant un tel graphique serait une photographie parfaitement exposée.
C’est de la théorie, et dans la pratique ?
Avant toute chose, sachez que cet article n’a pas pour vocation de parler de l’outil « Niveaux » de Photoshop (ou autres). Autrement dit, la correction des niveaux d’une image fera l’objet d’un second article.
Nous allons maintenant entrer dans le vif du sujet en regardant quelques exemples concrets d’histogrammes.
Exemple n°1 : Ce premier histogramme montre une photo correctement exposée.
La quantité de pixels dans les basses lumières (coté gauche) montre que les ombres dans l’image contiennent suffisamment d’informations. Des ombres denses (la bosse à gauche) mais pas « bouchées » (le feuillage de l’arbre ainsi que l’arrière plan).
Dans les hautes lumières, même constat, les zones les plus claires contiennent suffisammemt de matière.
Entre les deux, les tons moyens; la quantité de pixel s’étale de manière relativement homogène (malgré quelques pics dû à quelques aplats dans les nuages).
Exemple n°2 : Ce second histogramme montre un graphique décalé vers la gauche. Cette photographie n’a aucun pixel dans la partie correspondant aux lumières hautes (à droite).
Cette image est, de manière évidente, sous-exposée. Ce type d’erreur est toutefois « rattrapable » car il y a une bonne quantité de « matière » dans les zones sombres ainsi que dans les tons moyens.
Exemple n°3 : ici nous avons l’exemple inverse. L’histogramme est décalé vers la droite alors que dans la
zone correspondant aux lumières basses, il manque des pixels.
Cette photographie est surexposée mais comme pour l’exemple ci-dessus, il est possible de rattraper cette erreur d’exposition.
Exemple n°4 : ici, il s’agit d’une photographie manquant manifestement de contraste. Tous les pixels sont regroupés dans la zone correspondant aux lumières moyennes.
En revanche, il y a une absence de pixels dans celles correspondant aux lumière basses (à gauche) et aux lumières hautes (à droite). Là encore, c’est « potentiellement » corrigeable.
Exemple n°5 : dans cet exemple, l’histogramme montre un pic important coté droit du graphique (zone des lumières hautes). Un tel pic arrivant jusqu’au maximum de l’ordonnée indique une perte importante d’information (ici dans les hautes lumières). Sur l’image, la zone incriminée est bien évidemment le ciel : il est « cramé » ou « brûlé » !
Malheureusement, dés lors qu’il y a une perte de cette importance dans les hautes lumières, ce n’est pas rattrapable. Il n’y a plus de matière dans cette zone.
Exemple n°6 : à l’instar de l’exemple précédent, l’histogramme montre cette fois-ci un pic important coté gauche du graphique (zone des basses lumières). Un tel pic arrivant jusqu’au maximum de l’ordonnée indique une perte importante d’information (ici dans les ombres). Sur l’image, les maisons sont totalement noires
Malheureusement, là encore, ce n’est pas corrigeable. Les ombres sont complètements bouchées, il est inutile de chercher à les faire monter (à faire réapparaître de la matière).
Exemple n°7 : dernier exemple. Cette photographie est très contrastée. Il y a une perte d’information à la fois dans les ombres (certaines sont complètements bouchées) ainsi que dans certaines zone à forte luminosité. Enfin, il n’y a pas suffisamment de pixels dans la zone intermédiaire (nuances moyennes).
Cette photo est complètement ratée et est irrécupérable.
Faut-il systématiquement le prendre en considération ?
Comme nous venons de le voir, l’histogramme est un outil particulièrement utile pour contrôler la qualité d’exposition d’une photographie. Seulement voilà, rien n’est simple avec le numérique. Si cet outil est particulièrement précis, il n’en reste pas moins que le photographe que vous êtes doit parfois en faire abstraction. C’est contradictoire me diriez vous ?
En effet, la lecture de l’histogramme doit être interprété selon le type de sujet que photographiez. Nous allons voir cela avec quelques nouveaux exemples :
Exemple n°1 : vous là reconnaissez ? Alors que l’histogramme présente un défaut la fois dans les hautes et les basses lumière, on ne peut pas conclure que cette photographie est ratée (contrairement à ce qui est dit à l’exemple n°4).
En effet, il s’agit là d’une photographie de paysage dans la brume. Or pour restituer une atmosphère de brume, il ne faut surtout pas chercher à « étirer » l’histogramme de tel sorte à le corriger (en renforçant le contraste général). Conclusion, l’histogramme est tout à fait normal compte tenu du sujet.
Exemple n°2 : cet histogramme montre une quantité importante de pixels dans les très basses lumières. Il y a même certaines zones de l’image complètement bouchées (le pic à l’extrême gauche arrive au maximum de l’ordonnée.
Pourtant on ne peut en aucun cas qualifier cette photographie de ratée. En effet, dans cet exemple la scène est fortement contrasté avec ce flux de lumière particulièrement ciblé sur l’assiette. Le choix à la prise de vue a été de privilégier fort logiquement les couverts sur la table. Les ombres autours permettent de concentrer le regard sur le sujet principal.
D’autres techniques photographiques peuvent donner pour résultat des histogrammes différents et loin de l’histogramme « parfait ». Le high-key et le low-key (cf. ci-dessous) en sont de bons exemples.
High-key : technique très utilisée en portrait ou photographie de mode. Les hautes lumières prédominent fortemment mettant en évidence les parties les plus sombres (exemple les yeux, la bouche, etc.).
Low-key : Les basses lumières prédominent mettant en évidence les parties les plus claires de l’image.
Conclusion
L’histogramme est l’outils indispensable mais il faut garder à l’esprit que sa lecture doit être systématiquement contrebalancée par le type de photographie qu’il est sensé mesurer.
Rappelez-vous cette phrase dans la définition de l’histogramme de Wikipédia :
…il faut avoir une bonne connaissance du paramètre étudié…
Le paramètre ici, de mon point de vue, c’est ce que l’auteur de la photo cherche à montrer.
Ne devenez pas un maniaque de l’histogramme, ne jurez pas que par lui. Une zone cramée ou bouchée, une photographie trop claire ou trop sombre n’est pas toujours synonyme de photographie ratée. La démarche artistique prend une très bonne part dans le jugement d’une image (certes elle ne doit pas non plus justifier toutes les erreurs), le tout et de combiner les deux pour obtenir des images qui parlent aux autres.
bien bien ce tuto 🙂
Bravo et merci . En tant que débutant cela m’a été très très profitable. Est-il possible de me prevenir lors de la parution de la suite?
A propos je crois qu’il y a une coquille au dernier exemple » assiette »Exemple n°2 : cet histogramme montre une quantité importante de pixels dans les très basses lumières. Il y a même certaines zones de l’image complètement bouchées (le pic à l’extrême droite arrive au maximum de l’ordonnée.
LE PIC A GAUCHE « Il me semble »
Merci pour ce commentaire. Effectivement, il y a une erreur, merci vivement de me l’avoir signalé, je corrige de suite.
Pour la suite, il suffit de s’inscrire au flux RSS ;). A bientôt.
Je viens de tomber sur cet article … en cherchant voir comment tu faisais ton post traitement.
Bon c’est bien de faire un article clair, simple à comprendre et qui aide bien mais à quand la suite ?! 🙂
Tu as raison, la suite tarde à venir tout simplement parce que je suis un gros fainéant 🙂 Promis je bosserais la dessus, mais comme c’est du boulot, je le ferais lorsque j’aurais un peu plus de temps. En tout cas, merci pour ton intéret 😉
Bravo pour cette lumineuse explication des histogrammes et la qualité des graphiques qui l’illustrent.
Merci pour cet article interessant & bien illustré
Merci pour vos explications de qualité. J’apprécie.
J’avoue que je peine sur la compréhension mais la lumière entre davantage avec votre explication que je vais relire. Merci
Merci pour cette généreuse contribution en temps et en bels exemples donnés
Bien à nous tous! (grâce à vous)
Bonjour,
l’article que j’attendais pour améliorer mes prises de vues, révision indispensable avant de partir photographier en Ecosse, où il serait préférable de ne rien rater de ces paysages sublimes
c’est explications et surtout exemples sont limpides et très proche de la pratique, et non seulement de la théorie. L’une des mes meilleurs explications trouvé sur le web.
bon courage pour la suite
Jacques
Super, et lumineux
Il n’y a pas d’autre mot. C’est claire, bien aéré, facile à lire et comprendre. Je débute et ça va me servir tout de suite.
merci; et le suite?
super. c’est enfin le premier article clair que je lis sur le sujet