所谓gamma校正，实际上是一个颜色的非线性变换。下面来解释这个变换曲线存在的原因。
在我的知识星球中，我正在教大家如何编程实现摄影图像的后期处理与优化。目前我的进度在图像的畸变校正这一部分，如下图所示：
图像Gamma矫正是一种调整图像对比度和亮度的方法。它使用幂律函数来调整图像的灰度级分布，以改变图像的显示效果。
在电视和图形监视器中，显像管发生的电子束及其生成的图像亮度并不是随显像管的输入电压线性变化，电子流与输入电压相比是按照指数曲线变化的，输入电压的指数要大于电子束的指数。这说明暗区的信号要比实际情况更暗，而亮区要比实际情况更高。所以，要重现摄像机拍摄的画面，电视和监视器必须进行伽玛补偿。这种伽玛校正也可以由摄像机完成。我们对整个电视系统进行伽玛补偿的目的，是使摄像机根据入射光亮度与显像管的亮度对称而产生的输出信号，所以应对图像信号引入一个相反的非线性失真，即与电视系统的伽玛曲线对应的摄像机伽玛曲线，它的值应为1/γ，我们称为摄像机的伽玛值。电视系统的伽玛值约为2.2，所以电视系统的摄像机非线性补偿伽玛值为0.45。彩色显像管的伽玛值为2.8，它的图像信号校正指数应为1/2.8=0.35，但由于显像管内外杂散光的影响，重现图像的对比度和饱和度均有所降低，所以彩色摄像机的伽玛值仍多采用0.45。在实际应用中，我们可以根据实际情况在一定范围内调整伽玛值，以获得最佳效果。
色彩校正（Color Correction ）是指用相同的方法改变图像中的所有像素的颜色值，以得到不同得显示效果。图像采集系统在获得数字图像时，由于一起或环境光照或人为因素的影响，采集的图像往往与原始图像有很大差别。颜色校正可以在一定程度上减少这种差别。
Gamma校正原理： 假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0. 783203 。
在gamma空间中，rgb会变为(1的2.2幂次，1的2.2幂次，1的2.2幂次),颜色值会发生改变，这样方便在显示器中显示的时候，正确显示（因为在显示器中显示时，会使得图像变暗）
所有被勾选了“Static”的GameObject，其中的Mesh Filter中的mesh都会被合并到 "Combined Mesh (root: scene)" 中。
Gamma源于CRT（显示器/电视机）的响应曲线，即其亮度与输入电压的非线性关系。
理想的显示系统(如CRT显示器)、采像设备(工业相机)与输入的视频信号(真实的图像信息)成正比，但显示系统或采像设备存在的硬件特性指数Gamma(>1)会使其输出较原始图像产生非线性失真，失真程度由具体系统的Gamma值决定，如下图所示，水平方向为真实的图像亮度，垂直方向为显示设备的输出亮度或采像设备采集到的亮度。
首先，要区分照度和亮度，照度是一个客观的量，亮度是一个主观的量，不同的人看相同照度的物体所感受到的亮度是不一样的。对于照度线性变化的物体，人眼感受到的亮度不是线性的。人眼对于低照度的物体更敏感，这意味着对于照度为2、3、4的三个物体，人眼能够区分，而对于照度为222、223、224的三个物体，人眼不能区分。
我以前讲过，ISP在将图像编码为我们常用的8位图像之前，会进行一次所谓的色调重建的过程。而且，这个过程不仅仅是对图像的压缩保存需要，对图像的显示也是需要的：
gamma校正原理： 假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0. 783203 。
偶然在IPOL见到了这篇paper，虽然之前复现的一些paper已经可以较好的处理低照度下的色彩恢复，然而在光度强度很大的情况下怎么恢复还不清楚，并且如果出现图片中既有很亮的部分，又有很暗的部分，又不知道怎么处理了。这篇paper，正式为了解决这一问题，他的局部颜色矫正，和He KaiMing的暗通道去雾有相似的想法，值得借鉴。论文地址为：http://www.ipol.im/pub/art/2011/gl_lcc/ 。IPOL是一个非常好的学习数字图像处理的网站，上面的论文都是提供配套源码的，如果平时在数字图像处理方面想找一些Idea，不妨上去看看。
最近在用 OpenCV 识别棋盘棋子，基本的思路是这样的：先转灰度，再做高斯模糊和二值化，此时棋盘格上有的有棋子，有的无棋子；通过迭代腐蚀，消去棋子，再迭代膨胀回来，就得到了一个纯净的棋盘；识别棋盘，标定位置，对原图做透视变换、仿射变换，得到矩形棋盘；利用霍夫圆形检测或轮廓检测取得棋子；借助于机器学习识别棋子，最终得到对弈局面。
早期的 CRT 显示器存在非线性输出的问题,简单来说,你给 CRT 显示器输入(input)一个 0.5(**注意,输入范围为[0,1]), CRT 显示器的输出(output)并不是 0.5,而是约等于 0.218,输入与输出间存在一个指数大概为 2.2 的幂次关系:
图中可以看到，sRGB和Rec.709的色域虚线一样，三原色的位置是相同的，那么它们之间的区别就是：传递函数不同
过去, 大多数监视器是阴极射线管显示器(CRT). 这些监视器有一个物理特性就是两倍的输入电压产生的不是两倍的亮度. 输入电压产生约为输入电压的 2.2 次幂的亮度. 这本质上是一个问题, 但是由于一个神奇的巧合, CRT显示器的这一特性被保留了下来.
偶然见到了这篇paper，虽然之前复现的一些paper已经可以较好的处理低照度下的色彩恢复，然而在光度强度很大的情况下怎么恢复还不清楚，并且如果出现图片中既有很亮的部分，又有很暗的部分，又不知道怎么处理了。这篇paper，正式为了解决这一问题，他的局步颜色矫正，和He KaiMing的暗通道去雾有相似的想法，值得借鉴。
图2中左图为原图，中图为gamma = 1/2.2在校正结果，原图中左半侧的灰度值较高，右半侧的灰度值较低，经过gamma = 1/2.2校正后(中图)，左侧的对比度降低(见胡须)，右侧在对比度提高(明显可以看清面容)，同时图像在的整体灰度值提高。
本系列的前作当中介绍了HDR技术的相关技术与标准，本文将从更基础的知识点出发，重点介绍HDR技术的两大关键基础-亮度与颜色中的前者。
Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作，使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系：
注：本文为博主参考书籍和他人文章并加上自己的理解所编，作为学习笔记使用并将其分享出去供大家学习。若涉及到引用您的文章内容请评论区告知！如有错误欢迎指正！
2013年发表在TIP上的对比度增强算法AGCWD（Efficient contrast enhancement using adaptive gamma correction with weighting distribution）
还在苦恼的调光照吗，有木有想过，其实不一定是光照的原因，来看看这两张用了同一光照的threejs渲染对比图：
最早是去年才开始接触这个东西, 至于具体是什么原理, google一大堆 我只是想说的是, 大部分的国产自研引擎没有关注这个 对于国内的卡通幻想风格可能影响不是特别大 但是对于真实感的光照, 是非常有必要进行校正处理的 要不然出来的结果不是正确的 之前在折腾一个烘焙中间件时也被这个问题烦了很久 因为烘焙做了校正, 而引擎没有, 实时的效果跟烘焙的效果就差别很大 最后无奈就关掉了 正确的做法其实还是应该给引擎增加Gamma校正的支持, 反正也没几行代码 另外说一下特效. 很多人可能觉得特效不参与光照运算, 所
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
warning('off','images:initSize:adjustingMag')
简单理解：人对光强度的感知是非线性的。亮度的范围如果是[0,1]，0是黑色，1是纯白色，那么0.5应该代表的是中间灰色吗？NO!!人能感知到的中间灰度值是亮度为0.2左右的光强。
在github上搜索代码Auto Gamma Correction，找到一个比较古老的代码，详见：https://github.com/PedramBabakhani/Automatic-Gamma-Correction，配套的代码使用VHDL语言写的，看了半天一个for循环没有，是在看不懂，幸好里面有篇算法对应的论文下载，论文名字叫《ASIC implementation of automatic gamma correction based on average of brightness 》，下载看了下，大概搞明白了他的大概意思。
本文是使用python进行图像基本处理系列的第三部分，在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作，见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》和《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part II》，下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。 本文介绍的内容基本反映了我本人学习的图像处理课程中的内容，并不会加入任何工程项目中的图像处理内容，本文目的是尝试实现一些基本图像处理技术的基础知识，出于这个原因，本文继续使用 SciKit-Image,numpy数据包执行大多数的操作，此外，还会时不时的使用其他类型的工具库，比如图像处理中常用的OpenCV等： 本系列分为三个部分，分别为part I、part II以及part III。刚开始想把这个系列分成两个部分，但由于内容丰富且各种处理操作获得的结果是令人着迷，因此不得不把它分成三个部分。系列所有的源代码地址：GitHub-Image-Processing-Python。 在上一篇文章中，我们已经完成了以下一些基本操作。为了跟上今天的内容，回顾一下之前的基本操作：
研究重点：尽管功能性磁共振成像发现表明，皮质连通性网络在抑郁症治疗选择中发挥作用，但其临床应用仍然有限。近来，方法学研究进展揭示，类似于使用EEG的连通性网络，是一种更容易在临床实践中实现的工具。
主观健忘（Subjective memory complaints，SMC）代表认知成分中的事件记忆出现问题，是老年人阿尔茨海默病的预测因子。本试验的目的是在双盲、随机和假对照的平行实验下，研究经颅交流电刺激（tACS）于内侧前额叶皮层（mPFC）对SMC患者情景记忆改善的效果。16名SMC参与者在mPFC上接受了主动或假的theta tACS治疗。记录脑电图，并进行Rey听觉语言学习测试（RAVLT）。通过RAVLT测量，tACS可显著改善情景记忆表现。与假手术组相比，脑电图数据显示主动tACS导致theta功率下降；中央后、脑岛和扣带回的theta, alpha和gamma电流源密度（CSD）下降；theta和gamma相位同步减少。此外，RAVLT延迟回忆评分与theta频带的左下回CSD之间存在显著相关性。本研究结果显示，mPFC的theta tACS可以通过调节大脑额叶和颞叶区域的活动来改善SMC患者的事件记忆，因此可以被认为是治疗健忘的潜在干预手段。
TensorFlow进行简单的图像处理 简单概述 作为计算机视觉开发者，使用TensorFlow进行简单的图像处理是基本技能，而TensorFlow在tf.image包中支持对图像的常见的操作包括： 亮度调整 对比度调整 饱和度调整 图像采样插值放缩 色彩空间转换 Gamma校正 标准化 图像的读入与显示我们通过OpenCV来实现，这里需要注意一点，OpenCV中图像三个通道是BGR，如果你是通过tensorflow读取的话三个通过顺序是RGB。图像读取的代码如下： 1.opencv方式 src = cv
由于Sensor漏电流存在，刚把镜头放入一个全黑的环境，Sensor输出的原始数据不为0；而我们希望全黑时原始数据为0。
算法：幂律变换是是非线性变换。幂律变换应用在图像校正，对漂白的图片或者是过黑的图片进行修正。
ISP（image signal processing），图像信号处理芯片，在手机摄像头和车载摄像头等领域有着广泛应用，是图像信号处理的核心芯片。
研究目的：利用EEG研究PTSD患者睡眠期间异常的大脑活动，确定其睡眠期间稳定的EEG特征。
最近在研究深度学习中图像数据处理的细节，基于的平台是PyTorch。心血来潮，总结一下，好记性不如烂笔头。
当gamma>1，高光部分动态范围被压缩，低光部分动态范围被扩展(使低光部分的细节可以看清)，图像整体变暗；
定义颜色变化相关类ColorTransform,并且定义RGB和Hsl的相互转换逻辑方法:
在【模式识别】SVM实现人脸表情分类一文中，我曾使用Hog特征+SVM的方式实现表情分类，但对于Hog特征的原理并未做深入整理。此篇将结合scikit-image来简单分析Hog特征的原理和维度关系。因为没看过原论文，因此自己的理解可能会有偏差，如有错误，欢迎评论区指正。
下述解释援引自理查德·斯泽利斯基(Richard Szeliski)的<<计算机视觉算法和应用>>一书。
ISP(Image Signal Processor)，即图像处理，主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理，主要功能有线性纠正、噪声去除、坏点去除、内插、白平衡、自动曝光控制等，依赖于ISP才能在不同的光学条件下都能较好的还原现场细节，ISP技术在很大程度上决定了摄像机的成像质量。它可以分为独立与集成两种形式。
我在这篇文章里详细介绍了光场数据的处理过程，如果你是研究光场领域的新手，这篇文章对你来说应该是非常有用的。声明一下：一切理解都是本人观点，如有疑问，还望在评论中留言。如需转载请与本人联系，谢谢合作！
该系统的最大贡献为提出基于梯度的HoG（locally normalized Histogram of Oriented Gradient）特征，该特征的计算流程分为5步，分别如下所示：
这是OpenCV图像处理专栏的第十二篇文章，今天为大家介绍一个用于解决光照不均匀的图像自适应校正算法。光照不均匀其实是非常常见的一种状况，为了提升人类的视觉感受或者是为了提升诸如深度学习之类的算法准确性，人们在解决光照不均衡方面已经有大量的工作。一起来看看这篇论文使用的算法吧，论文名为：《基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法》。
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在前面的文章《图像的表示（1）》里，我们提出了一个问题：从我们眼睛看见的『画面』，到我们用手机、电脑所处理的『图像数据』，其中经历了什么？从这个问题出发，我们探讨了『图像的定义是什么』和『图像成像的原理是什么』这两个问题，接下来我们继续探讨下个问题：『怎样对图像进行数学描述』。全文分为如下几节内容：
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