[Hậu kỳ căn bản] Cách đọc histogram của một tấm ảnh – 50mm Vietnam – Chuyên trang Nhiếp Ảnh

Tiếp tục với những kiến thức căn bản về hậu kỳ, lần này, 50mm Vietnam sẽ hướng dẫn các bạn cách đọc histogram của một tấm ảnh ngay trên máy ảnh hoặc trên màn hình của phần mềm hậu kỳ. Đây là một trong những thứ rất quan trọng để giúp bạn có thể đưa tấm ảnh của mình về đúng trạng thái với những gì mà mắt bạn đã nhìn thấy.

Vậy histogram là gì?

Histogram là một đồ thị hình chữ nhật mô tả việc phân bố các pixels của tấm ảnh trên từng khu vực sáng tối. Trong đó, trục tung (chiều dọc) của Histogram biểu thị số lượng pixel đang có tại khu vực đó, càng dâng cao thì tức là chi tiết của ảnh đang nằm ở khu vực đó. Ngược lại, có khu vực quá thấp thì đồng nghĩa với việc không có nhiều chi tiết tại khu vực này. Còn trục hoành, nó biểu thị tông sáng của tấm ảnh theo theo chiều từ trái sang phải, từ tối sang sáng.

Histogram có thể được kích hoạt trong quá trình xem ảnh trên tất cả các máy ảnh DSLR có trên thị trường với nhiều hiển thị khác nhau. Bạn cũng có thể xem nó trên phần mềm xử lý ảnh chuyên nghiệp như: Photoshop, Lightroom hoặc thậm chí là trên phần mềm miễn phí đi kèm máy ảnh như ViewNX chẳng hạn. Có 3 loại histogram đang phổ biến là:

• Red, Green, Blue biểu thị cho từng kênh màu của ảnh
• RGB là gộp chung giá trị của ba kênh trên thành 1 giá trị duy nhất
• Luminosity biểu thị sự phân bố pixel theo tông sáng, không tồn tại khái niệm màu sắc, sử dụng với ảnh đen trắng. Nếu bạn để ý thì Luminosity luôn có hình dạng khác so với RGB

Trong điều kiện thông thường, nếu để chế độ xem mặc định ở các máy ảnh, dữ liệu mà chúng ta nhìn thấy chủ yếu là Luminosity Histogram có độ chính xác về ánh sáng khá cao. Khi mang vào phần mềm xử lý ảnh như Lightroom chẳng hạn, nó lại được chuyển về dạng RGB để phục vụ công việc hậu kỳ màu sắc. Nhưng, dù là kiểu gì đi chăng nữa, chúng ta vẫn có thể phát hiện ra ảnh của mình bị cháy sáng hoặc tối ảnh dựa theo độ nghiêng của nó. Mà nghiêng như thế nào thì sẽ được đề cập ở ngay phần dưới đây.

Câu truyện về tông sáng trên trục hoành của histogram

Quay lại về vấn đề trục hoành của histogram, như tôi đã nói ở trên, nó là nơi biểu thị tông sáng của tấm ảnh, từ mức tối đen cho tới trắng bệch, tức là có liên quan đến việc cháy sáng và tối ảnh và cũng liên quan luôn tới khái niệm kỹ thuật Full RGB Level (0-255) mà chúng ta hay thấy khi mua TV/Monitor. Nhưng, có một điều khá buồn cười là không ai thích áp dụng đánh số từ 0 đến 255 cho trục hoành cả. Thay vào đó, họ chia trục hoành thành 5 khu vực và gọi các khu vực này bằng những cái tên dễ thương hơn như:

• Blacks: Đúng như tên gọi, Blacks là khu vực được coi là tối nhất trên ảnh. Các pixel tại đây gần như không thể nhìn thấy rõ ràng trên màn hình, thường được coi là màu đen mặc dù nhìn theo tham số kỹ thuật, nó không phải là màu đen hoàn toàn.
• Shadows: Đây là khu vực nằm trên Black, thường là khu vực có màu xám đậm, vẫn được tính là khu vực tối nhưng mắt người hoàn toàn có thể nhìn thấy chúng trên ảnh. Tôi có thể lấy ví dụ như hình ảnh một người đang ngồi dưới bóng cây giữa trời nắng, ảnh được phơi sáng chuẩn thì các pixel của người đó sẽ nằm hết ở khu vực Shadows.
• Midtones (Lightroom gọi là Exposures): Đây là khu vực nằm ở giữa histogram, có độ xám trung tính. Các pixel ở khu vực này được thể hiện với độ sáng / tối vừa đủ để chi tiết có thể nổi bật trên bức hình ngay sau khi chụp xong, điển hình là da người nếu như bạn tập trung đo sáng vào chúng, trong điều kiện ánh sáng đầy đủ.
• Highlights: Đối lập với Shadows, đây là khu vực thể hiện ánh sáng mạnh nhưng không trắng hoàn toàn, các chi tiết vẫn được hiển thị rõ trên màn hình và có độ sáng cao hơn hẳn so với Midtones.
• Whites: Đối lập với Blacks, đây được coi là khu vực sáng nhất. Các pixel gần như không thể nhìn rõ trên màn hình và được coi là màu trắng, từ trắng đục cho tới màu trắng bệch hoàn toàn.

Thực chất, cách phân chia này được xây dựng trên cơ sở The Zone System (Hệ thống vùng sáng) của Ansel Adams và Fred Archer vào năm 1939. Trong hệ thống này, hai tác giả đã vẽ ra một Dải nhạy sáng (Dynamic Range) của phim cuộn đen trắng, chia nó thành 11 vùng khác nhau, đánh số thứ tự la mã từ 0 cho tới X, mỗi vùng tương ứng với 1 stop và chú thích các vùng này nên dành cho những chi tiết nào trên ảnh, tạo thành thước đo sáng hữu hiệu cho những bức hình được chụp ra.

Cho tới ngày nay, hệ thống này vẫn đúng với thế hệ máy DSLR hiện tại. Nhưng, do hạn chế của định dạng file JPG và màn hình máy tính nên mọi chi tiết chỉ thể hiện tốt trong phạm vi từ Vùng III cho tới Vùng VII. Mọi chi tiết nằm sau 2 vùng này đều có thể bị mất khi xem trên các thiết bị điện tử khác nhau, vì vậy bạn hãy lưu ý điều này khi hậu kỳ một tấm ảnh!

Cuối cùng là đọc histogram của tấm ảnh nào

Với lượng kiến thức thu được ở trên, có lẽ bạn đã phần nào hiểu được histogram và có thể mường tượng nó quan trọng như thế nào khi hậu kỳ rồi. Vì vậy, tôi sẽ chia sẻ luôn với các bạn ba bước căn bản để đọc histogram trong quá trình hậu kỳ của mình.

1. Nhìn qua ảnh, chưa quan tâm đến histogram, dùng mắt thường phán đoán là ảnh bị cháy sáng hoặc bị tối bệt
2. Nhìn vào histogram để xác định lại bước 1 lần nữa dựa trên số Pixel đang dồn tại các khu vực nào. Nếu bị nghiêng hết về cạnh trái mà cảnh lúc chụp là trời sáng, ảnh có thể bị tối. Làm điều ngược lại khi bị nghiêng về cạnh phải.
3. Bắt đầu tìm kiếm 5 khu vực: Blacks, Shadows, Midtones, Highlights, Whites trên ảnh. Xác định rõ chủ thể của bức ảnh, độ sáng của nó trước khi chụp trông như thế nào, tìm cách đưa nó về đúng vị trí tương ứng trên histogram.

Để minh họa rõ hơn cho bước trên, các bạn hãy xem hai bức ảnh ví dụ dưới đây. Trong ảnh thứ nhất, tôi đã chỉ ra 3 trường hợp cơ bản với histogram mà bạn thường hay gặp. Sang ảnh thứ hai, đây là kết quả phân tích và đánh dấu các vị trí tương ứng với 5 khu vực trên Histograms, dựa theo sự quan sát vùng sáng. Bạn hãy lấy nó làm tham chiếu cho những tấm hình khác.

Vậy là đã xong công việc phân tích, các bạn hãy chuẩn bị tinh thần cho số tiếp theo của series Hậu kỳ căn bản. Lần tới, tôi sẽ hướng dẫn các bạn thao tác hậu kỳ một bức ảnh thật sự và có tư vấn nhanh trên fanpage của 50mm. Đừng bỏ qua nhé!