伽马的重要性

伽玛可能是显示和成像中最严重的规范。大多数人有听说过，至少在称为“伽玛校正”的背景下。但是实际上是什么，为什么这是一件好事，真是朦胧。

伽玛是使显示图像“看起来正确”的重要因素，并且对颜色的准确性有重大影响，并确定使图像看起来平滑和自然所需的每个像素的钻头数量。这很重要，当然值得花一些时间。

>>优点，坏和无关的显示规格

伽玛

简而言之，伽玛（从技术上讲：“音调响应”）与给定的显示器如何将输入信号级别转化为输出光强度有关。与您可能期望的相反，这种关系不是线性的。

如果您几十年来运行时钟，那么到几乎围绕使用的阴极射线管（CRT）的几乎唯一显示的时间，伽马曲线随附该技术。由于电子枪在CRT中的工作方式，因此输入信号级别（V）与屏幕上的光强度（i）之间的关系遵循幂律曲线，这意味着一种形式：

i = kv^X

我发誓，那是你唯一从我那里得到的数学。

这里的“ X”是在通过增益因子（k）缩放以确定光强度之前升高输入信号的功率。它成为希腊字母伽玛（γ）代表这个“力量”数字的标准，并且该名称很快被用来指代响应曲线本身。只要该伽马数大于1（在CRT中，从理论上讲，恰好是2.5），曲线将看起来像这样：

这意味着，随着输入信号的逐渐增加，屏幕发射的光最初仅增加了非常慢，然后越来越快地朝信号范围的高端迅速增加。您会认为这是一件坏事，但是人的眼睛实际上几乎以相反的方式对光的反应：

换句话说，我们对范围下端的光级变化非常敏感（目前将眼睛适应的亮度范围是什么），但对高端变化相对不敏感。两条曲线（人眼和CRT的曲线）有效地相互抵消，使对输入信号级别的线性更改实际上看起来是线性的：

伽马校正

伽玛是一件好事，因为它使事情看起来正确，对吗？年轻的帕达万（Padawan）不太快。如果您希望场景在被相机拍摄时看起来正确（与仅由计算机组成的相反），屏幕上的光线需要像亲自面对面一样变化。这意味着相机必须像眼睛一样表现，其响应曲线是显示屏中预期的倒数。这就是“伽马校正”的含义。因此，相机自己的响应曲线通常看起来像这样：

现在，系统对输入的总体响应（原始场景的光）现在是线性的，使屏幕上的情况看起来很自然。

“相机曲线”不能完全是显示屏曲线的倒数，或者在低端（接近零光线）的斜坡将非常陡峭。系统中的噪声问题不可避免地会出现。定义这些曲线的标准通常在低端插入线性部分。结果仍然足够接近显示曲线的倒数，可以很好地工作，同时实现了更实用的设计。

但是，即使在曲线的“底部”端的线性截面上，其中的一个效果是用于传达亮度范围下部中“亮度”（亮度）信息的代码浓度。由于眼睛的工作方式，这是一件好事。由于我们对弱光的变化更加敏感，因此在此范围内相邻水平之间的步长尽可能小。如果编码以直接的线性方式完成，我们需要更多的位来编码从黑色到白色的整个范围，而不会在结果中看到可见的步骤或“频段”。

据大多数估计，感知平滑的线性编码将需要每个样品约14位。但是，这种非线性的，反伽马形式形式创建了非常可感染的图像，只有8-9位灰度或每颜色。

请注意，在上图中显示的情况下，假设显示伽马为2.5的8位系统 - 超过一半的可用8位代码仅涵盖了黑色和白色之间的光强度范围的20％。

我们不再在CRT成为主要显示技术的世界中更加复杂的是，这一切都变得更加复杂。LCD，OLED和其他现代显示类型无法像CRT那样远程工作，并且自然而然地提供了这种不错的幂律响应曲线。当您施加越来越多的电压时，LCD像素遵循从黑色状态到白色状态的一种S曲线。像这样（不代表任何特定产品，这只是我整理在一起的草图）：

确切的曲线并不重要。关键是它看起来完全没有像非常理想的“ CRT”响应。为了解决这个问题，每个LCD模块都包含人工校正其自然响应，使其看起来更像CRT。这通常是在列驱动程序中完成的，基本上只是一堆D/A转换器，这些转换器将传入的视频数据更改为LCD像素的驱动器级别。

由于这是人为的纠正，因此总有可能做错了。如果响应曲线与给定标准（或至少非常接近）指定的曲线不匹配，则显示的图像看起来不会正确。如果有效的伽马值太低 - 使曲线比原本应该（至少与制作图像时假定的曲线相比），那么低端区域（阴影等）看起来会轻巧且清洗外出，整体图像看起来会褪色且平坦。超出预期的伽玛，随着弱光级别向黑色移动，阴影细节丢失了，使图像看起来太黑暗和“对比”。

更糟糕的是，在三个颜色子像素（RGB）中，“本地”响应并不相同。这意味着校正应唯一应用于每种颜色。跨初选的响应曲线不匹配会导致颜色误差。实际上，响应曲线误差是LCD中颜色准确性问题的主要原因之一。如果红色通道的有效伽马值比绿色和蓝色要低一些，则中档的灰色可能会出现明显的粉红色色调，因为红色相对强调。这种错误会影响灰色音调以外的其他颜色，甚至更多。

包起来

伽玛不是您经常看到的用于显示的规格，尤其是在移动市场中。但这对任何大小的屏幕的外观都有巨大影响。随着图像质量和颜色准确性变得越来越重要，期望看到这个较少考虑的项目更多的关注。