Lo primero que hay que decir del histograma es que no es un concepto fotográfico, sino estadístico. Así, se trata de una herramienta para representar la frecuencia con que aparecen valores dentro de una serie, de manera que cada línea o barra vertical indica la frecuencia con la que una variable determinada toma un valor concreto.
En nuestro caso, en horizontal tenemos los valores de luminosidad, y en vertical el porcentaje de pixels de la imagen que poseen ese valor. Para una imagen de “n” bits de color, los posibles valores en horizontal serán 2n. Así, un JPG (8 bits) tendrá 256 valores, un RAW (12, habitualmente) tendrá 4096, y en un editor gráfico habitualmente trabajaremos con 65536 (216) datos de luminosidad posibles.
En algunos casos esta información se muestra dividida en pasos de exposición (EV), lo cual es muy práctico si queremos exprimir al máximo la información que puede capturar nuestro sensor. Este tipo de usos más avanzados los veremos en artículos posteriores.
Cuando empezamos con fotografía, de todas formas, nos daremos cuenta de que somos capaces de interpretar los histogramas sin plantearnos nada de esto, y es que la universalidad de su uso (lo encontramos en cualquier cámara de gama media o alta, y en cualquier editor gráfico), y las posibilidades de ensayo y error que nos da el formato digital, harán que inevitablemente vayamos comprendiendo su funcionamiento “a ojo”.
Histograma en color (Lightroom) y unificado (Photoshop) de una misma imagen
Ya sabemos también que en imagen digital trabajamos con los valores independientes del rojo, verde y azul de cada puntos que, sumados, nos ofrecen la información completa del color. Si mostramos a la vez esos tres valores (junto con el resultado global) tendremos cuatro histogramas distintos, información que muchas veces aparece superpuesta en un único gráfico.
Qué información nos ofrece el histograma
Ya que sabemos qué es, es hora de plantearnos cómo sacarle partido. Lo primero es más intuitivo es que la distribución del peso del histograma a la izquierda o la derecha nos dirá si en la imagen predominan los tonos oscuros o los claros. Si repasamos alguna toma subexpuesta o sobreexpuesta podremos apreciar claramente este punto.
Imagen oscura vs. imagen clara
Por otro lado, un histograma comprimido en poco espacio nos indica que la mayoría de los pixels de la fotografía tienen niveles de luminosidad muy parejos, lo cual a su vez nos dice que el nivel de contraste es bajo. Según se ubique este bloque más a la izquierda o a la derecha, se tratará de una imagen de bajo contraste en clave alta o baja.
Imagen de bajo contraste vs. imagen de alto contraste
También, una distribución donde aparezcan varias barras verticales separados entre sí puede asociarse a varios tipos de imagen. Puede ser, por un lado, un dato perfectamente normal para una fotografía con un tono dominante, que se ve “roto” por detalles concretos con distinta luminosidad: una silueta negra sobre un fondo claro, un detalle brillante que aparece sobre un fondo negro, etc.
Por otro, nos encontramos con este tipo de histogramas “en peine“ en fotografías excesivamente procesadas, o que han sido tratadas digitalmente partiendo de un original de baja calidad. Si, por ejemplo, tomamos una imagen de 8 bits (256 valores posibles) y la convertimos a 16 bits (65536 valores), sólo estaremos aprovechando una pequeñísima parte de la información de luminosidad posible, dejando enormes huecos en la gráfica entre una barra y la siguiente.
Imagen original, y pasada a 4 bits y de vuelta a 16
Si os habéis fijado, siempre hemos hablado de fotografías de clave alta, de poco contraste, o de gamas más o menos grandes de luminosidad, pero sólo hemos usado conceptos como “subexpuestas” o “sobreexpuestas” como ejemplo. Esto es porque un histograma, sin ninguna otra información, no nos dice nada sobre la calidad de una imagen: cada tipo de fotografía debe tener la luminosidad que debe tener, y los valores que para una sean correctos no lo serán para otra.
Por eso, he omitido la famosa frase de que “un buen histograma debe cubrir todos los valores, del más oscuro al más claro”, porque hay muchos tipos de imágenes donde será un error tratar de conseguir este tipo de gráfica. Al fin y al cabo, las cámaras y los editores de imágenes tratan de conseguir esa distribución “perfecta” con sus valores automáticos, y los fotógrafos nos pasamos el día contradiciéndolos y tratando de tomar el control.
En la siguiente parte de esta serie usaremos imágenes de las que habéis subido a nuestro grupo de Flickr para analizar sus histogramas, y descubrir sobre el terreno qué podemos aprender de él.
Foto | Antonio Guerrero, de nuestro grupo de Flickr
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