图像色彩中的gamma的理解
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“广义Gamma"
前提:人眼对自然亮度的感知是非线性的;展示的媒介的灰阶预算是有限的
有趣的实验:物体反射率检测
面对这样一个完美的从黑到白过渡的油漆颜料体系,我们如果去检测一下中灰油漆的反射率,再把它和纯白油漆的反射率相比较。若我们定义白油漆的反射率是100%,黑油漆的反射率是0%,你会发现,中灰油漆的反射率不是直觉中的50%,而是一个在20%上下徘徊的数值。
这个实验说明了第一点:人眼对亮度的感知非线性面对这样一个完美的从黑到白过渡的油漆颜料体系,我们如果去检测一下中灰油漆的反射率,再把它和纯白油漆的反射率相比较。若我们定义白油漆的反射率是100%,黑油漆的反射率是0%,你会发现,中灰油漆的反射率不是直觉中的50%,而是一个在20%上下徘徊的数值。
同样另外一个实验,用铅笔素描,在白纸上实现中灰的效果,那么铅笔的覆盖率是多少?80%
物理反射率 = 心理上的主观感受 ^ Gamma
假设光照适宜的场景中有一个中灰色的物体,反射率是白纸的0.2,我们采样到它的时候,应当把0.2的物理能量用0.454的Gamma放大到0.5的灰阶地位记录下来,这样一来,暗部区域就分配到128个灰阶了。我们充分地利用了存储空间,如果在拍照的时候不进行Gamma校正,那么中灰物体会被映射为0.2记录下来,那么此时,暗部仅分配到50个灰阶,暗部采样严重不足,高光采样冗余
Gamma=2.2怎么来的?是实践中目测调整出来并最终确定的,其实说良心话,只要是0.5中灰对应白色的20%左右,画面看起来都是靠谱的,所以当年的Gamma特别多种多样,在2.2上下浮动(1.8-2.5),1996年微软和惠普在特定的光照条件下测试人观看显示器的感受,他们认为,把8位图像中128号灰(0.5灰)这个抽象的、代表心目中中灰色的数值,对应以白像素21.8%的亮度显示出来,由黑到白的渐变过渡看起来会比较均匀。最终对应的Gamma就是2.2。那么他们定了这个标准,后世的硬件也就都往上面靠了,包括拍照的时候,编码Gamma也就取了1/2.2=0.454。这样能保证整个编码解码系统总Gamma是1,高保真,自然界中的色值能在屏幕上相对完好的再现
为什么一直强调低动态图像?这个其实涉及到“自然景象再现成画面”这样一个复杂的事情,自然界是高动态的,亮度可以非常亮,也可以有一些明亮的光源,所以我在描述中灰的物理量的时候,我不可能描述成场景中最亮的物体亮度的20%,这个最亮的概念会非常不好确定。同一个明亮的场景中,中灰纸张应该是白纸反射率的20%而不是灯泡能量的20%。我如果把高亮物体牵涉仅来,事情就乱了。但是我可以用绘画举例子,画布的动态范围是有限的,最亮不过是画布上的留白,屏幕的动态范围也是有限的,最亮不过是白像素。所以在低动态范围的语境下,我可以安全的定义,中灰蜡笔的反射率是白色蜡笔的20%左右,中灰像素的亮度是白像素亮度的20%左右,而不是现实场景中最亮物体的20%。这一点是很关键的
一切的前提必须是:灰阶预算很紧张,只有灰阶有限,我们才需要考虑中灰映射给谁的问题,如果灰阶足足的够用,硬盘不要钱了,网线足够粗,我们主流不再使用8位每通道图片记录亮度信息的话,Gamma是没必要的,我们直接把自然界的0.2记录在文件上,显示器读取到0.2,也直接显示就好了——32位每通道的hdr格式就是这样的。32位格式中,中灰就被记作0.218,所以在32位环境中拉一个0-1的渐变是这样的,很明显暗部被压缩了,高光区很多
总之一句话:灰阶有限的前提下,因为人眼对自然的非线性感知特性,我们才需要Gamma校正(灰阶有限4个字特别重要!!!)
本质:亮度的非线性存储/还原算法
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苹果的Macintosh系统,它家的扫描仪Gamma=1/1.72,它家的QuickDraw软件存放生成的RGB值,用到帧缓存Gamma=1/1.45,然后送到它家2.5的显示器,出来总Gamma结果是1.0。这才是完全封闭的系统,每个环节都可控