【图形学】我理解的伽马校正（GammaCorrection）写在前面我相信几乎所有做图像处理方面的人都听过伽马校正（GammaCorrection）这一个名词，但真正明白它是什么、为什么要有它、以及怎么用它的人其实不多。我也不例外。最初我查过一些资料，但很多文章的说法都不一样，有些很晦涩难懂。直到我最近在看《RealTimeRendering，3rdEdition》这本书的时候，才开始慢慢对它有所理解。本人才疏学浅，写的这篇文章很可能成为网上另一篇误导你的“伽马传说”，但我尽可能把目前了解的资料和可能存在的疏漏写在这里。如有错误，还望指出。伽马的传说关于这个方面，龚大写过一篇文章，但我认为其中的说法有不准确的地方。从我找到的资料来看，人们使用伽马曲线来进行显示最开始是源于一个巧合：在早期，CRT几乎是唯一的显示设备。但CRR有个特性，它的输入电压和显示出来的亮度关系不是线性的，而是一个类似幂律（pow-law）曲线的关系，而这个关系又恰好跟人眼对光的敏感度是相反的。这个巧合意味着，虽然CRT显示关系是非线性的，但对人类来说感知上很可能是一致的。我来详细地解释一下这个事件：在很久很久以前（其实没多久），全世界都在使用一种叫CRT的显示设备。这类设备的显示机制是，使用一个电压轰击它屏幕上的一种图层，这个图层就可以发亮，我们就可以看到图像了。但是，人们发现，咦，如果把电压调高两倍，屏幕亮度并没有提高两倍啊！典型的CRT显示器的伽马曲线大致是一个伽马值为2.5的幂律曲线。显示器的这类伽马也称为displaygamma。由于这个问题的存在，那么图像捕捉设备就需要进行一个伽马校正，它们使用的伽马叫做encodinggamma。所以，一个完整的图像系统需要2个伽马值：-encodinggamma：它描述了encodingtransferfunction，即图像设备捕捉到的场景亮度值（sceneradiancevalues）和编码的像素值（encodedpixelvalues）之间的关系。-displaygamma：它描述了displaytransferfunction，即编码的像素值和显示的亮度（displayedradiance）之间的关系。如下图所示：而encodinggamma和displaygamma的乘积就是真个图像系统的end-to-endgamma。如果这个乘积是1，那么显示出来的亮度就是和捕捉到的真实场景的亮度是成比例的。上面的情景是对于捕捉的相片。那么对于我们渲染的图像来说，我们需要的是一个encodinggamma。如果我们没有用一个encodinggamma对shader的输出进行校正，而是直接显示在屏幕上，那么由于displaygamma的存在就会使画面失真。至此为止，就是龚大所说的伽马传说。由此，龚大认为全部的问题都出在CRT问题上，跟人眼没有任何关系。但是，在《Real-timeRendering》一书中，指出了这种乘积为1的end-to-endgamma的问题。看起来，乘积为1的话，可以让显示器精确重现原始场景的视觉条件。但是，由于原始场景的观察条件和显示的版本之间存在两个差异：1）首先是，我们能够显示的亮度值其实和真实场景的亮度值差了好几个数量级，说通俗点，就是显示器的精度根本达不到真实场景的颜色精度（大自然的颜色种类几乎是无穷多的，而如果使用8-bit的编码，我们只能显示256^3种颜色）；2）这是一种称为surroundeffect的现象。在真实的场景中，原始的场景填充了填充了观察者的所有视野，而显示的亮度往往只局限在一个被周围环境包围的屏幕上。这两个差别使得感知对比度相较于原始场景明显下降了。也就是我们一开始说的，对光的灵敏度对不同亮度是不一样的。如下图所示（来源：Youtube:ColorisBroken）：为了中和这种现象，所以我们需要乘积不是1的end-to-endgamma，来保证显示的亮度结果在感知上和原始场景是一致的。根据《Real-timeRendering》一书中，推荐的值在电影院这种漆黑的环境中为1.5，在明亮的室内这个值为1.125。个人电脑使用的一个标准叫sRGB，它使用的encodinggamma大约是0.45（也就是1/2.2）。这个值就是为了配合displaygamma为2.5的设备工作的。这样，end-to-endgamma就是0.45*2.5=1.125了。这意味着，虽然CRT的displaygamma是2.5，但我们使用的encodinggamma应该是1.125/2.5=1/2.2，而不是1/2.5。这样才能保证end-to-endgamma为1.125，从而在视觉上进行了补偿。虽然现在C...
