×
Belajar Membaca Dan Memahami Histogram Dalam Fotografi
Pengembangan

Belajar Membaca dan Memahami Histogram Dalam Fotografi

Kembali1 of 2

Histogram dapat ditemukan di hampir semua software editing gambar modern. Ini melahirkan asumsi bahwa kamera digital terbaru (termasuk beberapa kamera kompak) dapat menampilkan histogram juga.

Memahami apa yang ditampilkan oleh histogram sangat dianjurkan dan ini memang pengetahuan yang cukup penting bagi Anda yang ingin maju dalam fotografi. Meski demikian, banyak fotografer pemula yang tampaknya tidak memahami apa yang ditampilkan histogram. Tidak ada yang salah atau memalukan dengan itu. Mungkin pada awalnya histogram terlihat agak rumit. Tapi sebenarnya histogram tidak begitu sulit dipahami asalkan Anda mau mencari tahu bagaimana caranya.

Dalam artikel pemula ini, saya akan berbagi pengetahuan bagaimana cara membaca dan memahami apa yang ditampilkan oleh histogram. Mudah-mudahan pada akhir tutorial ini, Anda mau belajar “membaca” histogram dan melihat apakah mereka berguna untuk kebutuhan fotografi Anda atau tidak. Mari kita buktikan.

Pemahaman Umum

Histogram adalah representasi grafis nilai-nilai tonal dari sebuah gambar. Dengan kata lain, itu menunjukkan sejumlah tone kecerahan tertentu yang ditemukan dalam foto Anda, mulai dari hitam (brightness 0%) lalu ke putih (brightness 100%).

Seperti yang ditunjukkan pada gambar histogram di atas, tone gelap yang ditampilkan ada di sisi kiri histogram. Dan ketika Anda bergerak ke kanan tone akan menjadi lebih terang. Sedangkan bagian tengah histogram adalah midtone” yang bisa dikatakan sebagai tone yang normal. Histogram tergantung eksposur tetapi juga dipengaruhi oleh tone kurva dan pengaturan lainnya.

Shadow Clipping dan Highlight Clipping

Jika pada bagian tertentu pada histogram muncul grafik tinggi seperti garis tipis yang menyentuh tepi kanan atau kiri maka itu artinya bagian tersebut telah kehilangan detil, dan ini dinamakan sebagai “Clipping.

Highlight Clipping adalah apabila grafik tampil menyentuh “sisi kanan” histogram yang artinya bahwa bagian tersebut kehilangan detil karena kelebihan cahaya (over exposure) sampai-sampai hanya terlihat putih saja. 

Sedangkan Shadow Clipping adalah apabila grafik tampil menyentuh “sisi kiri” histogram yang artinya bahwa bagian tersebut kehilangan detil karena kekurangan cahaya (under exposure) dan hanya terlihat hitam atau gelap. Intinya bahwa highlight tampil bagian kanan histogram dan shadow tampil di bagian kiri histogram. Paham?

Saat Anda memotret, kedua kasus di atas masih dapat diperbaiki dengan mengatur segitiga eksposur (baca di sini tutorial segitiga eksposur). Namun, Anda harus ingat bahwa itu semua tergantung bagaimana kondisi pencahayaan di tempat Anda memotret. Sebagai contoh, jika ada matahari dalam gambar Anda, wajar saja itu akan sangat cerah dan akhirnya bagian tertentu pada gambar menjadi benar-benar putih, maka terjadilah highlight dan histogram akan memberitahukan itu dalam bentuk grafik clipping.

Jika Anda ingin mencegah terjadinya clipping sebelum gambar diambil, maka gunakan mode Live View saat memotret dan bukan Viewfinder. Karena hanya dengan mode Live View Anda bisa menampilkan histogram secara realtime. Sehingga Anda bisa melihat sendiri grafik histogram dari objek yang akan Anda ambil.

Color Channel

Histogram biasanya menampilkan informasi untuk tiga warna primer yaitu Red, Green dan Blue, yang dikenal sebagai histogram RGB. Coba Anda perhatikan kembali beberapa gambar histogram di atas. Anda akan melihat bahwa rata-rata histogram di atas terdiri dari beberapa diagram yang ditandai dengan warna yang berbeda. Tiga dari diagram tersebut mewakili channel warna Red, Green dan Blue. Diagram Gray menunjukkan bahwa semua tiga warna tersebut saling tumpang tindih. Sedangkan diagram Yellow, Cyan dan Magenta menunjukan bahwa hanya ada dua channel warna yang tumpang tindih.

Histogram dan Eksposur

Beberapa fotografer menggunakan histogram sebagai representasi grafis dari kadar eksposur sebuah gambar. Karena memang histogram ini sangat membantu untuk mengevaluasi eksposur berdasarkan histogram itu sendiri, sehingga kita bisa mengambil kesimpulan apakah hasil gambar akan “baik” atau “buruk”.

Kembali1 of 2