[my note]about gamma correction

本文探讨了Gamma校正的概念及其在显示设备、人类视觉系统和摄影中的应用。解释了不同设备上的Gamma值差异,以及如何调整以匹配人眼的非线性响应。此外,还讨论了在摄影中如何使用Gamma校正来改善图像质量。



Correct terminology: 

1. Gamma, usually is 2.5 from CRT device because of lighting by voltage.  LCD display has different gamma value, Besides, display device are not limited by gamma 2.5. However, new display still made with a gamma value. ex. Apple display is 1.8. 


2. In human vision aspect,  LMS cones have a non-linear response function.  In dark, L = L^0.4; In bright, L = L^0.5;  this response curve have no direct relationship with Gamma in display.  they look alike,  it is coincidence. 


3.  Gamma correction in Camera. Our eyes do not perceive light the way cameras do.

To make the image which captured from radiance close to eye perception,  add a gamma 2.2 which based on sRGB.(most of display device use sRGB). 


4.  

Credit to : http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/gamma-correction.htm

内容概要:本文设计了一种基于PLC的全自动洗衣机控制系统内容概要:本文设计了一种,采用三菱FX基于PLC的全自动洗衣机控制系统,采用3U-32MT型PLC作为三菱FX3U核心控制器,替代传统继-32MT电器控制方式,提升了型PLC作为系统的稳定性与自动化核心控制器,替代水平。系统具备传统继电器控制方式高/低水,实现洗衣机工作位选择、柔和过程的自动化控制/标准洗衣模式切换。系统具备高、暂停加衣、低水位选择、手动脱水及和柔和、标准两种蜂鸣提示等功能洗衣模式,支持,通过GX Works2软件编写梯形图程序,实现进洗衣过程中暂停添加水、洗涤、排水衣物,并增加了手动脱水功能和、脱水等工序蜂鸣器提示的自动循环控制功能,提升了使用的,并引入MCGS组便捷性与灵活性态软件实现人机交互界面监控。控制系统通过GX。硬件设计包括 Works2软件进行主电路、PLC接梯形图编程线与关键元,完成了启动、进水器件选型,软件、正反转洗涤部分完成I/O分配、排水、脱、逻辑流程规划水等工序的逻辑及各功能模块梯设计,并实现了大形图编程。循环与小循环的嵌; 适合人群:自动化套控制流程。此外、电气工程及相关,还利用MCGS组态软件构建专业本科学生,具备PL了人机交互C基础知识和梯界面,实现对洗衣机形图编程能力的运行状态的监控与操作。整体设计涵盖了初级工程技术人员。硬件选型、; 使用场景及目标:I/O分配、电路接线、程序逻辑设计及组①掌握PLC在态监控等多个方面家电自动化控制中的应用方法;②学习,体现了PLC在工业自动化控制中的高效全自动洗衣机控制系统的性与可靠性。;软硬件设计流程 适合人群:电气;③实践工程、自动化及相关MCGS组态软件与PLC的专业的本科生、初级通信与联调工程技术人员以及从事;④完成PLC控制系统开发毕业设计或工业的学习者;具备控制类项目开发参考一定PLC基础知识。; 阅读和梯形图建议:建议结合三菱编程能力的人员GX Works2仿真更为适宜。; 使用场景及目标:①应用于环境与MCGS组态平台进行程序高校毕业设计或调试与运行验证课程项目,帮助学生掌握PLC控制系统的设计,重点关注I/O分配逻辑、梯形图与实现方法;②为工业自动化领域互锁机制及循环控制结构的设计中类似家电控制系统的开发提供参考方案;③思路,深入理解PL通过实际案例理解C在实际工程项目PLC在电机中的应用全过程。控制、时间循环、互锁保护、手动干预等方面的应用逻辑。; 阅读建议:建议结合三菱GX Works2编程软件和MCGS组态软件同步实践,重点理解梯形图程序中各环节的时序逻辑与互锁机制,关注I/O分配与硬件接线的对应关系,并尝试在仿真环境中调试程序以加深对全自动洗衣机控制流程的理解。
### 伽马校正的概念与实现方法 伽马校正(Gamma Correction)是图像处理和计算机图形学中一个重要的概念,用于补偿显示设备的非线性特性。它确保了图像在不同设备上呈现一致的颜色和亮度。伽马校正是基于人眼对亮度的感知是非线性的这一事实[^3]。 伽马校正的核心思想是通过幂函数调整像素值,使得输入信号与输出信号之间的关系满足特定的指数关系。其数学表达式为: \[ V_{\text{out}} = V_{\text{in}}^\gamma \] 其中 \( V_{\text{in}} \) 是输入像素值,\( V_{\text{out}} \) 是输出像素值,\(\gamma\) 是伽马值。当 \(\gamma > 1\) 时,图像会变得更暗;当 \(\gamma < 1\) 时,图像会变得更亮[^3]。 在实际应用中,伽马校正通常分为两个阶段:编码和解码。编码阶段将原始数据转换为适合传输或存储的形式,而解码阶段则将数据还原为适合显示的形式。例如,在视频传输中,发送方会对图像进行伽马编码,接收方再进行伽马解码以恢复原始图像质量[^4]。 以下是伽马校正的一个简单实现示例,使用 Python 和 NumPy 进行图像处理: ```python import numpy as np import cv2 def apply_gamma_correction(image, gamma): # 归一化到 [0, 1] 范围 normalized_image = image / 255.0 # 应用伽马校正 corrected_image = np.power(normalized_image, 1 / gamma) # 转换回 [0, 255] 范围 return (corrected_image * 255).astype(np.uint8) # 示例:加载图像并应用伽马校正 image = cv2.imread("example.jpg") gamma_corrected_image = apply_gamma_correction(image, gamma=2.2) cv2.imwrite("gamma_corrected_example.jpg", gamma_corrected_image) ``` 上述代码实现了对输入图像的伽马校正功能。通过调整参数 `gamma` 的值,可以控制图像的亮度和对比度[^4]。 ###
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