Comprendre les histogrammes
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Dans cette section:
Qu'est-ce qu'un histogramme?
Tout d'abord, qu'est-ce qu'un pixel?
Comment fonctionne l'histogramme?
Un exemple simplifié
Comment interpréter l'histogramme?
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Depuis l'avénement de la photo numérique, un nouvel outil a vu le jour: l'histogramme.  Tout le monde en a vu, que ce soit sur l'appareil photo directement, ou dans les logiciels de retouches, tel que Adobe Photoshop, etc.  Tout le monde en a vu, oui, mais beaucoup de gens se demandent (1) à quoi ça sert et (2) comment l'utiliser.  Cette section est destinée à lever le voile sur cet utilitaire très pratique et beaucoup moins compliqué qu'il n'y paraît!

Qu'est-ce qu'un histogramme? haut
 
Vous en avez entendu parler, mais vous n'arrivez pas à voir de quoi il s'agit?  C'est très simple!  Et comme une image vaut mille mots, en voici un exemple:
 
Voici un exemple typique d'un histogramme, pris dans l'option "Levels" d'Adobe Photoshop...
 
À première vue, il est vrai qu'il n'est pas super facile de comprendre à quoi ça peut servir, mais c'est un outil très pratique à utiliser, surtout lors de la prise de vue avec un appareil numérique!  Grosso-modo, dites-vous que l'histogramme vous donne, en un coup d'oeil, la distribution des lumières et/ou des teintes dans votre images.

Ok, ok, c'est trop compliqué?  Je simplifie en vous expliquant davantage.  Je le répète, c'est plus simple que ça en a l'air...
 
Tout d'abord, qu'est-ce qu'un pixel? haut
 
Bon, alors tout d'abord, vous savez déjà probablement que chacune des images et/ou photographies numériques sont composées de "pixels".  Ces pixels sont en quelque sorte les éléments de base, les "points" qui forment une espèce de gigantesque mosaïque qu'est l'image en question.  Chacun de ces points ne porte qu'une seule couleur.

Cette couleur qui compose le pixel est codée selon un agencement de type "RGB", (ou "RVB" - pour "Rouge", "Vert" et "Bleu" en français).  Les 3 lettres que sont le "R", le "G" et le "B" sont les couleurs de base en imagerie numérique, et elles ont codées sur des valeurs allant de 0 à 255 (donc, le rouge aura une valeur de "0" si l'image ne contient aucune couleur rouge, et "255" si elle a un maximum de rouge, et ainsi de suite).  Une image complètement noire, c'est-à-dire n'ayant aucune "couleur", portera donc la valeur R=0, G=0 et B=0, et une image complètement blanche, c'est-à-dire ayant toutes les "couleurs", aura donc une valeur de R=255, G=255 et B=255.  En jouant avec des valeurs différentes pour chacune des lettres "R", "G" et "B", vous obtenez donc toutes les couleurs possibles en modes "RGB":
 
Exemple d'une palette permettant de choisir les valeurs "RGB" pour la colorisation de pixels, dans Adobe Photoshop...
 
Donc, ce que vous avez à retenir ici, c'est qu'un pixel est un petit carré qui compose une image, et que ce carré est composé de trois valeurs pouvant aller de 0 à 255.  Plus ces trois valeurs s'approchent de 255, plus ce pixel sera "clair", et plus ces trois valeurs sont proches de 0, plus ce pixel sera "foncé".  Si les valeurs sont plus proches de la médiane (du mileu - donc près de 128), plus le pixel aura un ton "moyen".
 
Comment fonctionne l'histogramme? haut
 
Une fois que vous connaissez la composition du "pixel", c'est encore plus facile de comprendre.  Dans le fond, tout ce que fait l'histogramme, c'est de prendre, pour chacun des pixels de votre image, la "moyenne" des trois valeurs de "RGB" (donc si vos trois valeurs sont respectivement "255", "255" et "255" - pour la couleur blanche - la valeur moyenne sera de "255"), et de classer chacun des pixels de votre image sur une échelle de 0 à 255.
 
L'histogramme "général" sous Adobe Photoshop...
 
Ensuite, le classement se fait comme suit: il y a un compte du total de pixels qui composent votre image dont la valeur moyenne RGB est de "0", et représente le nombre en colonne, tout à fait à la gauche de l'histogramme.  Et il continue avec le nombre de pixels composant votre image, dont la valeur RGB moyenne est de "1", et ainsi de suite, jusqu'à l'extrémité droite de l'histogramme, qui représente le nombre total de pixels composant votre image, dont la valeur RGB moyenne est de "255".

Tous les histogrammes calculent le nombre total de pixels composant l'image (dans le cas de l'istogramme illustré ci-haut, on peut voir que l'histogramme analyse un total de 328440 pixels), et donnent les valeurs statistiques propres à la distribution de tous ces pixels à travers l'image, par rapport à la "courbe normale" (exemple: ils donnent la valeur moyenne, la valeur médiane, etc.).
 
Un exemple simplifié haut
 
Voici un exemple grossier, qui vous illustrera très simplement le fonctionnement de l'histogramme, ou la façon dont il "classe" les pixels en fonction de leur valeur "RGB".  Pour les fins de l'exemple, nous prendrons une petite image très simple, constituée de 16 pixels au total (soit une image de 4 pixels de haut, par 4 pixels de large), et constituée de telle sorte qu'elle n'a qu'un (1) pixel de valeur RBG "0" (complètement noir), trois (3) pixels de valeur RGB "63" (gris foncé), de cinq (5) pixels de valeur RGB "127" (gris moyen), de quatre (4) pixels de valeur RGB "190" (gris pâle) et de trois (3) pixels de valeur RGB "255" (complètement blanc):
 
 
Tel que mentionné ci-dessus, la distribution se révèlerait donc être la suivante, en ordre de "valeur RGB":
  • 1 pixel "RGB 0";
  • 3 pixels "RGB 63";
  • 5 pixels "RGB 127";
  • 4 pixels "RGB 190";
  • 3 pixels "RGB 255".
Classés sur un plan cartésien, où l'axe des "X" (horizontal) serait l'ordre de des valeurs "RGB" en partant de 0 jusqu'à 255, et où l'axe des "Y" (vertical) représente le nombre de pixels, on obtiendrait donc l'histogramme suivant:

 
 
Évidemment, l'histogramme n'a pas vraiment le même aspect qu'un histogramme "réel", mais c'est tout simplement pour illustrer la façon dont le classement des pixels est réalisé.  Dans le cas d'une vraie image, qu'elle soit en couleurs ou en noir et blanc, il existe normalement plusieurs, plusieurs pixels distribués entre les valeurs RGB 0 et 255 (et non pas seulement 16 pixels répartis en 5 valeurs RBG seulement!), ce qui fait que les histogrammes sont plus densément constitués.
 
Comment interpréter l'histogramme? haut
 
Maintenant que vous savez que l'histogramme ne fait que compiler, en ordre croissant, le total des pixels ayant la même valeur "RGB", vous comprenez que tout ce qui se trouve à l'extrême gauche est forcément foncé, tout ce qui se trouve à l'extrême droite est forcément très pâle (tendant vers le blanc parfait), et tout ce qu'il y a entre les deux est un compromis plus ou moins foncé entre les tons foncés et les tons clairs.

La plus rapide façon d'interpréter l'histogramme est donc de tirer les trois conclusions suivantes:
  • quand la courbe de l'histogramme est prononcée vers la gauche, l'image a plus de pixels foncés que de pixels pales;
  • quand la courde de l'histogramme est prononcée vers la droite, l'image a donc plus de pixels pales que foncés;
  • et quand la courbe est plutôt balancée également de part et d'autre, l'image a plutôt une forte concentration de tons "moyens".
Avec seulement ces trois conclusions rapides, vous êtes maintenant en mesure de juger rapidement de l'exposition de vos prises de vue!!  Et c'est pourquoi l'histogramme représente un si grand avantage sur un appareil photo numérique, puisque souvent, les petits écrans ACL de ces appareils nous montrent une image relativement satisfaisante, mais une fois l'image téléchargée sur l'ordinateur, on se rend compte que l'image est soit trop foncée (sous-exposée), soit trop pale (surexposée), ou encore ayant trop de pixels dans les tons moyens (l'image est alors fade - ou manquant de contraste - les couleurs ne sont pas vives et tranchantes, etc.).

De ce fait, si après la prise d'une vue, en regardant votre écran ACL votre image vous paraît satisfaisante, un rapide coup d'oeil du côté de l'histogramme vous révélera si celle-ci est sous-exposée, surexposée, trop dans les tons moyens, ou alors si elle est correctement exposée!  N'est-ce pas formidable?  Donc, si elle n'est pas correcte, vous pouvez la reprendre avant de vivre une déception une fois arrivé à votre ordinateur!! 

 
 
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