PotatoPie 4.0 实验教程(23) —— FPGA实现摄像头图像伽马(Gamma)变换

文章讲述了Gamma校正技术在图像处理中的应用,包括纠正显示器非线性响应、色彩校正和增强对比度。主要内容涵盖了原理、CRT显示器的Gamma特性、人眼感知与物理亮度的差异,以及如何通过Gamma校正实现线性色彩输出和改善光照计算的准确性。

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为什么要进行Gamma校正

图像的 gamma 校正是一种图像处理技术,用于调整图像的亮度和对比度,让显示设备显示的亮度和对比度更符合人眼的感知。Gamma 校正主要用于修正显示设备的非线性响应,以及在图像处理中进行色彩校正和图像增强。

以前,大多数监视器是阴极射线管显示器(CRT)。这些显示器有一个物理特性就是两倍的输入电压产生的不是两倍的亮度。输入电压产生约为输入电压的2.2次幂的亮度,这叫做显示器Gamma。

Gamma也叫灰度系数,每种显示设备都有自己的Gamma值,都不相同,有一个公式:设备输出亮度 = 电压的Gamma次幂,任何设备Gamma基本上都不会等于1,等于1是一种理想的线性状态,这种理想状态是:如果电压和亮度都是在0到1的区间,那么多少电压就等于多少亮度。对于CRT,Gamma通常为2.2,因而,输出亮度 = 输入电压的2.2次幂,你可以从本节第二张图中看到Gamma2.2实际显示出来的总会比预期暗,相反Gamma0.45就会比理想预期亮,如果你讲Gamma0.45叠加到Gamma2.2的显示设备上,便会对偏暗的显示效果做到校正,这个简单的思路就是本节的核心

人类所感知的亮度恰好和CRT所显示出来相似的指数关系非常匹配(我猜并不是巧合,可能是物理原因)。为了更好的理解所有含义,请看下面的图片:

第一行是人眼所感知到的正常的灰阶,亮度要增加一倍(比如从0.1到0.2)你才会感觉比原来变亮了一倍(这里的意思是说比如一个东西的亮度0.3,让人感觉它比原来变亮一倍,那么现在这个亮度应该成为0.6,而不是0.4,也就是说人眼感知到的亮度的变化并非线性均匀分布的。问题的关键在于这样的一倍相当于一个亮度级,例如假设0.1、0.2、0.4、0.8是我们定义的四个亮度级别,在0.1和0.2之间人眼只能识别出0.15这个中间级,而虽然0.4到0.8之间的差距更大,这个区间人眼也只能识别出一个颜色)。然而,当我们谈论光的物理亮度,比如光源发射光子的数量的时候,底部(第二行)的灰阶显示出的才是物理世界真实的亮度。如底部的灰阶显示,亮度加倍时返回的也是真实的物理亮度(译注:这里亮度是指光子数量和正相关的亮度,即物理亮度,前面讨论的是人的感知亮度;物理亮度和感知亮度的区别在于,物理亮度基于光子数量,感知亮度基于人的感觉,比如第二个灰阶里亮度0.1的光子数量是0.2的二分之一),但是由于这与我们的眼睛感知亮度不完全一致(对比较暗的颜色变化更敏感),所以它看起来有差异。

因为人眼看到颜色的亮度更倾向于顶部的灰阶,显示器使用的也是一种指数关系(电压的2.2次幂),所以物理亮度通过监视器能够被映射到顶部的非线性亮度;因此看起来效果不错(译注:CRT亮度是是电压的2.2次幂而人眼相当于2次幂,因此CRT这个缺陷正好能满足人的需要)。

显示器的这个非线性映射的确可以让亮度在我们眼中看起来更好,但当渲染图像时,会产生一个问题:我们在应用中配置的亮度和颜色是基于显示器所看到的,这样所有的配置实际上是非线性的亮度/颜色配置。请看下图:

点线代表线性颜色/亮度值(译注:这表示的是理想状态,Gamma为1),实线代表显示器显示的颜色。如果我们把一个点线线性的颜色翻一倍,结果就是这个值的两

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