伽马校正(gamma correction)学习笔记

版权声明:本文为原博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/w450468524/article/details/51649651
作者:

学习HDR和Bloom特效的过程中,接触到了伽马矫正的问题。查阅了不少资料,这一篇讲的最清楚,下面的图片也是来自该文章。

这应该说是一个历史遗留问题,以前的CRT显示器是使用电子显像管,通过控制电流大小来控制显示屏幕上的亮度。然而亮度和电流之间的关系并非是线性的,也就是说电流强度变为2倍,显示的亮度并非是两倍,而是由公式1决定:

Vout=(Vin)gamma

,其中 gamma为CRT显示器的伽马值。

然而对于现实中的大部分摄像机或成像设备来讲,输入能量和记录在图片文件中的颜色亮度之间的关系却是线性的。这就导致显示器显示的图像与摄像设备捕捉的实际图像不一致,为了校正这个差异,摄像机在保存图像时会自动对数据进行一个伽马校正,如公式2:

Vout=(Vin)1/gamma

, gamma依旧为显示器的伽马值。这样,当显示器显示图像时,公式2的输出作为公式1的输入,最后抵消了显示器的 gamma值造成的误差。

Vdisplay=(Vcamera(1/gamma))gamma=Vcamera

从而还原图像原本的色彩。如下图所示:

红线表示显示器的伽马值,蓝线表示摄像机保存图片时进行的校正,紫线表示二者合成之后的结果。可以看出,显示器的gamma值越高,图像越偏暗。sRGB标准中,默认显示设备的gamma值为2.2。

同样,进行3D渲染时,程序内部使用的是线性的颜色,直到最后渲染结果要输出到显示器上时,我们需要对渲染结果进行公式2的校正,正如摄像机所做的那样,这样保证我们渲染的结果能够正确的在显示器上显示。但是,前提是我们加载的纹理中的数据是线性空间中的。

正如前面所说,大部分图像捕捉设备在保存图片时会自动加上伽马校正,也就是说图片中存储的是非线性空间中的颜色(gamma值为0.45时的称之为sRGB空间),如果我们在渲染时直接使用图片存储的颜色数据,然后最终输出到屏幕时,再手动进行一次伽马校正,则会导致纹理过亮,因为我们进行了两次伽马校正。所以,读取纹理数据时,若纹理颜色是sRGB空间中的,我们需要对其“反伽马”校正,转化到线性空间中来,以保证光照计算的正确。只需将glTexImage2D中的internalformat设置为sRGB,OpenGL会自动进行转换,效率比手动高得多。

需要注意的是,像法线贴图,高光贴图等通常是在线性空间中生成的的,无需进行反伽马校正。是否用sRGB格式读入纹理,要视情况而定。

留下评论