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浅谈GAMMA校正
做图像处理时需要弱化光照影响。发现Gamma校正有效果，但也仅限于知道有这个指数关系，查阅了一些博客和网站，现整理如下。
1 关于人眼和计算机
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人眼对暗部细节比较敏感。
人眼不同于摄像机，接收光子来感知光线。比如：在一间小黑屋中每增加一盏灯，摄像机都能线性增加亮度。但是人眼在黑暗时增加一盏灯时感受明显，往后随着灯的个数增长人眼并不会有明显感受。如果将实验做成图表，如下图所示，蓝色为人眼紫色为摄像机。
这种特性有一个生物学原因：它使我们的视野能够在更广泛的亮度范围内运行。否则，我们在户外遇到的典型亮度范围将太大。参考以下三图，第一幅为原始图，第二幅为 5 bits 线性编码的图像，第三幅为 5 bits Gamma编码的图像。
一方面，可以看出Gamma编码后的图像相比于线性编码的图像，明显有更多的暗部色阶。这是不是说明了人和数学的和谐统一？Gamma编码刚好满足了人眼对暗部细节敏感的特性。另一方面，Gamma编码后的图像色阶更均匀，可以去测试线性和Gamma编码的直方图对比也曾现出均匀分布的特性。 -
计算机中的图片存储和显示通常为 8 bit，也就是256个色阶。
真实自然界图像 >> 图像存储 > 显示器输出 < 人眼接受 ，通过上述两点，受限于当下有限的存储和显示，需要在图像的转移（处理）过程中尽可能保留暗部细节，用以满足人眼的暗部敏感需求。
2 Gamma 工作流程
物理显示设备上luminance的生成，通常和它输入的信号不成正比的，存在非线性的关系。例如传统的CRT电视或显示器上，是通过电子枪的发射高速电子，投射在电视平面的荧光粉上使之发光，而通过不同输出电压来调节电子束功率，就可以调节显示的Luminance。但因为电压的幂定律( power-law)响应的缘故(心理物理量和物理量并不成线性增长关系，而是幂函数的形式)。最终显示的在屏幕上的效果受电压影响大概是原理的Power 2.5左右(通常是2.35到2.55之间) 。而这个Power函数的指数数值，就是我们俗称的gamma。记作： I ∝ V s γ I \propto V_{s}^{\gamma} I∝Vsγ
如下图所示：
Gamma校正工作流程其实就是一个简单的图像复现过程，因为前面提到的两个问题，所有存储时先进行Gamma压缩在显示时在Gamma还原。最后 G a m m a = = 1 \mathrm{Gamma == 1} Gamma==1。
如下图所示，对输入信号做一次关于gamma的逆处理( 1 / g a m m a = 1 / 2.2 = 0.45 ) \mathrm{1/gamma = 1/2.2 = 0.45)} 1/gamma=1/2.2=0.45))，这样两个非线性的相逆的曲线使得最终的输出成为线性。
流程参考该图：
Ref
[1-Cn Blog][https://www.cnblogs.com/TracePlus/p/4168447.html]
[2][http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/gamma-correction.htm]
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/148591.html原文链接：https://javaforall.cn
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