ヒストグラム
読み: ひすとぐらむ
画像内の各輝度値 (または色値) に属するピクセル数の分布をグラフ化したもの。露出やコントラストの客観的な評価に用いる。
画像ヒストグラムは、横軸に輝度値 (0-255)、縦軸にその輝度値を持つピクセルの数をプロットした棒グラフである。画像全体の明暗分布を一目で把握でき、露出の過不足やコントラストの状態を客観的に判断するための基本ツールとして、カメラの背面液晶から Lightroom や Photoshop まで幅広く利用される。撮影現場では液晶画面の明るさに騙されやすいため、ヒストグラムによる客観的な露出確認が不可欠である。
- 露出の判断: ヒストグラムが左端 (0 付近) に偏っていれば露出不足、右端 (255 付近) に偏っていれば露出過多を示す。両端で値が切れている (クリッピング) 場合は白飛びや黒つぶれが発生しており、RAW 現像でも復元が困難になる。デジタル撮影では「右寄せ露出」(ETTR) で S/N 比を最大化する手法もある
- コントラストの評価: 分布が狭い範囲に集中していればコントラストが低く (眠い画像)、0 から 255 まで広く分散していればコントラストが高い。ヒストグラム平坦化 (Equalization) はこの分布を均一に引き伸ばし、コントラストを自動改善する古典的アルゴリズムである
- RGB チャンネル別表示: 赤・緑・青の各チャンネルを個別にヒストグラム表示することで、色かぶりやホワイトバランスの偏りを検出できる。たとえば青チャンネルだけが右に偏っていれば、画像全体が青みがかっていることを示す
画像処理プログラミングでは OpenCV の cv2.calcHist() で高速にヒストグラムを計算でき、cv2.equalizeHist() で平坦化を適用する。CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) は画像を小ブロックに分割して局所的に平坦化を行う改良版で、医療画像や監視カメラ映像のコントラスト改善に実用されている。