伽马校正的算法

1万 · 2024-9-8 18:23

本帖最后由 zhuomuniao110 于 2024-9-8 18:24 编辑

伽马校正（Gamma Correction）是一种用于调整图像或显示设备上的亮度或色彩的非线性算法。其目的是将物理输出（如LED的亮度或显示屏的亮度）与人眼的感知亮度更好地匹配。人眼对亮度变化并不是线性敏感，而是更接近对数或幂函数关系，因此直接使用线性亮度变化会导致亮度感知不均匀。伽马校正通过非线性函数对输入值进行调整，使得视觉效果更加自然。

伽马校正的基本原理
伽马校正使用以下公式来调整亮度或颜色：

其中：

Vout 是经过伽马校正后的输出亮度值。
Vin是输入的亮度值（通常归一化为0到1的范围）。
γ 是伽马值，通常在2.0到2.4之间，用于调整亮度响应曲线。

1万 · 2024-9-8 18:23

伽马校正的应用场景
显示器：显示器的亮度响应通常是非线性的，因此在显示图像时，伽马校正用于补偿这种非线性，使得图像亮度更符合人眼的感知。

LED亮度控制：用于调节LED亮度时，由于LED的亮度与电流的关系是线性的，而人眼对亮度的感知是非线性的，因此直接线性调节LED的PWM占空比会导致视觉上亮度变化不均匀。通过伽马校正，可以让LED的亮度变化看起来更加平滑。

图像处理：在图像存储和传输过程中，伽马校正可以用于调整色彩值，以确保图像在不同设备上显示时，亮度和对比度的感知一致。

1万 · 2024-9-8 18:25

伽马校正的效果伽马值 γ>1\gamma > 1 会使图像整体变得更暗，因为输入值较小的区域（如暗部）被压缩，而较大的值（如亮部）被拉伸。
例如，γ=2.2\gamma = 2.2是常见的伽马校正值，常用于显示器或电视屏幕。
伽马值 γ<1\gamma < 1 则会使图像整体变亮。
实现伽马校正在实际应用中，伽马校正可以通过简单的查表（LUT，Look-Up Table）来实现。以下是伽马校正的一个简单示例，假设我们有一个8位的亮度值范围（0-255）

1万 · 2024-9-8 18:26

我们可以预先计算好经过伽马校正的值：
伽马校正算法的伪代码

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#define GAMMA 2.2  // 伽马值，通常在2.0到2.4之间

#define MAX_BRIGHTNESS 255  // 亮度的最大值



byte gammaCorrectionTable[256];



void setup() {

  // 计算伽马校正表

  for (int i = 0; i < 256; i++) {

    float normalized = i / 255.0;  // 将亮度值归一化到 0 到 1 之间

    gammaCorrectionTable[i] = (byte)(pow(normalized, GAMMA) * 255.0);  // 应用伽马公式

  }

}



void loop() {

  // 使用gammaCorrectionTable进行亮度控制，例如在PWM输出时：

  int inputBrightness = analogRead(A0);  // 假设从一个输入读取亮度值

  int correctedBrightness = gammaCorrectionTable[inputBrightness];

  analogWrite(ledPin, correctedBrightness);  // 输出伽马校正后的亮度

}

使用伽马校正的优势
亮度均匀：通过匹配人眼的感知特性，伽马校正可以让亮度变化更加平滑，避免亮度突变。
图像质量提升：在显示设备和图像处理过程中，伽马校正能够确保图像在不同设备上显示一致，改善细节表现。
伽马校正的应用可以极大提升视觉体验，尤其在涉及LED亮度控制或图像显示的场景下。

1万 · 2024-9-8 18:27

伽马值为 2.2 的查找表（数组示例）

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byte gammaCorrectionTable[256] = {

  0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 

  0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 

  4, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 9, 9, 10, 10, 11, 12, 12, 13, 14, 15, 

  16, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 

  31, 33, 34, 35, 36, 37, 39, 40, 41, 43, 44, 45, 47, 48, 50, 51, 

  53, 54, 56, 57, 59, 61, 62, 64, 66, 67, 69, 71, 73, 74, 76, 78, 

  80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98, 100, 102, 104, 106, 109, 

  111, 113, 115, 118, 120, 122, 125, 127, 129, 132, 134, 137, 139, 

  142, 144, 147, 149, 152, 154, 157, 160, 162, 165, 168, 170, 173, 

  176, 179, 181, 184, 187, 190, 193, 196, 199, 202, 205, 208, 211, 

  214, 217, 220, 223, 226, 229, 233, 236, 239, 242, 245, 249, 252, 

  255

};

说明：

这个数组中的每个元素对应于原始亮度值经过伽马校正后的值，输入范围为 0-255。
当伽马值为γ=2.2 时，亮度值经过伽马校正后，较低的值会保持更小，较大的值增加得更快，从而形成非线性的亮度感知。
例如，输入亮度值 127（接近中间值），校正后的输出值为 102，这反映了人眼对亮度的非线性感知。

你可以使用类似的方法生成不同伽马值的查找表。如果伽马值变化，表中的数据也会随之改变。

只看该作者 · 2024-9-9 08:00

所以很多难题最终都是靠数学来实现的

只看该作者 · 2024-9-9 21:51

查表法速度快一些。

只看该作者 · 2024-9-11 21:31

查表法配置起来麻烦点