伽玛校正及其重要性
gamma校正算法灰度值
gamma校正算法灰度值
Gamma校正是一种非线性操作，用于调整图像的灰度值，使其更符合人眼的视觉特性。
在数字图像处理中，Gamma校正通常用于改善图像的对比度和亮度，使得图像看起来更加自然和舒适。
Gamma校正的原理是基于人眼对亮度的感知是非线性的，即人眼对亮度的感知随着亮度的增加而加速增加，随着亮度的减小而减缓减小。
因此，通过将图像的灰度值进行非线性变换，可以更好地匹配人眼的感知特性，提高图像的可视效果。
在数学上，Gamma校正通常使用以下公式实现：
O=I^gamma
其中 O 是校正后的灰度值，I 是原始灰度值，gamma 是校正系数。
当gamma 大于 1 时，图像的对比度会增强，当 gamma 小于 1 时，图像的
对比度会降低。
在实现上，通常需要将输入的灰度值进行映射变换，以得到校正后的灰度值。
这个映射关系可以用一个曲线来表示，这个曲线就是Gamma校正曲线。
Gamma校正的方法有很多种，包括简单的幂函数、分段函数、多项式函数等。
不同的方法可以适用于不同的场景和需求，需要根据具体情况选择适合的方法。
伽马校正
伽马相机原理范文
伽马相机原理范文伽马校正的原理可以通过以下步骤来解释：1.亮度级别：在数字图像中，每个像素都有一个亮度级别，通常表现为0到255的灰度值。
亮度级别越高，像素越亮。
但是，显示器和打印机等设备不能线性地显示所有亮度级别。
2.伽马编码：为了解决显示器和打印机的非线性特性，伽马编码被引入到图像处理中。
伽马编码使用非线性函数来调整图像的亮度级别，使得显示和打印设备可以更好地显示和打印图像。
3.伽马值：伽马值是一个标识亮度级别的参数，通常用γ表示。
较高的伽马值会使图像的亮度范围变窄，而较低的伽马值会使图像的亮度范围变宽。
例如，伽马值为2时，亮度级别的变化会更加剧烈，而伽马值为0.5时，亮度级别的变化将更加平缓。
4.伽马校正：伽马校正是通过改变图像的亮度级别分布来调整图像的亮度和对比度。
首先，它测量图像中各个亮度级别的分布情况，并计算出亮度级别与显示设备的输出之间的非线性关系。
然后，它根据这些关系调整图像的亮度级别，以使图像在显示设备上得到更平衡的显示。
伽马校正可以通过以下公式来表示：Ou t = In^γ其中，Out表示校正后的亮度级别，In表示原始的亮度级别，γ表示伽马值。
伽马校正对于图像处理和显示非常重要。
它可以提高图像在不同显示设备上的视觉效果，使图像更具吸引力和可读性。
此外，伽马校正还可以应用于图像的制作和传输过程中，以确保图像质量的一致性。
总结起来，伽马相机原理是一种基于图像的灰度直方图进行调整的数字图像处理技术。
通过使用伽马编码和伽马值，伽马校正可以改善图像的亮度和对比度，提高图像在显示设备上的可视化效果。
这一原理在数字图像处理和显示技术中起着重要的作用。
单片机 pwm调光 伽马校正
单片机pwm调光伽马校正1. 引言1.1 概述概述部分是对整篇文章的简要介绍，帮助读者了解文章的主要内容和目的。
在概述部分，我们可以简要介绍单片机PWM调光和伽马校正的概念和作用，以及本文的结构和目的。
概述部分的内容可以如下编写：引言单片机PWM调光是一种常见的调光技术，广泛应用于照明控制、电机控制等领域。
通过改变PWM信号的占空比，可以实现对光亮度或电机转速的调节。
而伽马校正是一种非线性校正方法，用于调整输入信号与输出亮度之间的关系，使其更符合人眼对亮度的感知特性。
本文将深入探讨单片机PWM调光和伽马校正的原理、应用场景及在PWM调光中的应用，旨在帮助读者全面了解并运用这两种技术。
文章结构本文将分为三个部分进行介绍。
第一部分是引言部分，主要是对单片机PWM调光和伽马校正的概述以及本文的结构和目的进行介绍。
第二部分是正文部分，将详细阐述单片机PWM调光和伽马校正的原理、应用场景以及伽马校正在PWM调光中的具体应用方式和效果。
最后一部分是结论部分，对全文进行总结，并对未来的发展进行展望。
目的本文的目的是帮助读者深入了解单片机PWM调光和伽马校正这两种技术的原理和应用，使读者能够在实际项目中准确使用这两种技术，并发挥它们的作用。
通过本文的学习，读者将能够更好地掌握PWM调光和伽马校正这两个关键技术，为光亮度调节和电机控制等应用领域提供技术支持和解决方案。
同时，本文也对未来的发展进行了展望，以引领读者关注相关技术的最新动态和发展趋势。
通过本文的阅读，读者将了解到单片机PWM调光和伽马校正的基本原理、应用场景及其在实际项目中的应用方式和效果。
希望本文能够帮助读者在相关领域的工作和研究中取得更好的成果。
1.2 文章结构文章结构是指文章的整体布局和组织方式。
本文将分为三个主要部分：引言、正文和结论。
引言部分介绍文章的背景和目的。
在引言的概述部分（1.1），将简要介绍单片机PWM调光和伽马校正的概念和作用。
在文章结构部分（1.2），将详细说明文章整体的组织结构。
伽马校正GammaCorrection
伽马校正GammaCorrection⼀. 伽马校正简介：伽马校正⽤来对照相机等电⼦设备传感器的⾮线性光电转换特性进⾏校正。
如果图像原样显⽰在显⽰器等上，画⾯就会显得很暗。
伽马校正通过预先增⼤ RGB 的值来排除影响，达到对图像校正的⽬的。
伽马校正做了什么↑⼆. 伽马校正算法：⾮线性变换是由下式引起的，其中I_in和I_out 被归⼀化，限定在 [0,1] 范围内，c是常数，g为伽马变量，通常取 2.2。
该式引起⾮线性变换↑我们只需要进⾏上⾯⾮线性变换的逆变换就可以进⾏伽马校正了，伽马校正式⼦如下：伽马校正算法↑三. 伽马校正python实现，其中c=1，g=2.21import cv22import numpy as np3import matplotlib.pyplot as plt45# gamma correction6def gamma_correction(img, c=1, g=2.2):7 out = img.copy()8 out /= 255.9 out = (1/c * out) ** (1/g)1011 out *= 25512 out = out.astype(np.uint8)1314return out1516# Read image17 img = cv2.imread("../paojie.jpg").astype(np.float)18# Gammma correction19 out = gamma_correction(img)20# Save result21 cv2.imshow("result", out)22 cv2.imwrite("out.jpg", out)23 cv2.waitKey(0)24 cv2.destroyAllWindows()四. 实验结果：原图↑伽马校正后↑说⽩了，照相机等电⼦设备传感器在成像时会使得图像变暗，变得不真实，我们采⽤伽马校正来校正图像，使得图像明亮真实。
Gamma校正
Gamma校正一、历史的巧合在早期介绍Gamma校正的文章中都是这样说的：由于CRT显示器响应曲线的非线性关系，即亮度与输入电压呈指数为2.2的幂函数关系,如下图中实线所示。
如果直接將相机或摄像机采集到的线性图像输入，图像就会被压得很暗，因此就需要对输入图像做一个与CRT响应曲线相反的校正如下图中虚线所示，將图像提亮,使输出与原图保持一致，这就是图像的Gamma校正，Gamma值为2.2。
这种说法在很长一段时间内被视为对Gamma校正的经典解释。
现在的显示器大多数用的是LCD，这种显示器已不具备CRT这样的特性，应该说可以不需要或者是用另外的参数来做Gamma校正。
但是生产厂商还是通过硬件或软件方法使其保持有Gamma=2.2响应曲线，也就是说输入图像仍然需要做2.2的Gamma校正。
这是为什么呢？原来输入图像的Gamma校正不仅是为了补偿CRT的响应曲线，更重要的是能真实反映人眼对亮度感知的特性和合理分配8位图像的阶值。
这个美妙的历史巧合一直延续至今。
但是现在CRT显示器已被淘汰，再沿用这样的解释就会引起更多的混乱与矛盾，因此有必要回归到Gamma 校正的真实意图。
二、人眼视觉与中灰色人眼对亮度的感知是非线性的，也就是感知与亮度的增加不是成正比的，在一个小黑屋中，当点燃第一支蜡烛时会感受到亮度有很大提高，如果已经点燃了100支蜡烛，再点燃第101支蜡烛时感觉到亮度的变化是很微小，尽管第101支蜡烛与第一支蜡烛对亮度的贡献是相同的。
总量为A，变化量为ΔA，人的感觉取决于ΔA／A，而不是ΔA。
相同的ΔA，总量越小感觉越明显，也就是在较暗的环境下对亮度的变化更为敏感。
因此在从黑色到白色线性分佈的色板中，人眼感知到的中灰色不在色板中间，而是在物理亮度为白色的20%左右的地方，如下图所示。
所以摄影用的灰卡称为18%灰，即为白卡18%反射率。
三、8位图像的灰阶分配相机的光电传感器是线性元件，将光的强度线性地转换为电信号，再通过A-D转换为数字信号，在8位图像中就是0－255（0为黑色，255为白色），由于是线性分佈，亮度为20％白色的值为255x0.2=51。
gamma校正方法
gamma校正方法gamma校正啊，这可是个挺有趣的东西呢。
你可以把gamma校正想象成是给图像或者显示内容化个妆。
在我们的数字世界里，图像的颜色和亮度如果不经过处理，有时候看起来就会很奇怪。
比如说，可能会太暗或者颜色对比度过高，就像一个人穿了超级夸张的衣服，看着很不协调。
gamma校正就是来调整这个的。
它主要是对图像的亮度进行一种非线性的调整。
简单来说呢，就是改变图像中不同亮度值的分布。
如果gamma值大于1，那图像就会变得更暗一些，就像是给图像戴了个深色的滤镜。
而如果gamma值小于1呢，图像就会变亮，就像开了个小灯照着一样。
在实际应用里呀，gamma校正可太有用啦。
在我们的电脑屏幕或者手机屏幕上，要是没有gamma校正，那显示出来的画面可能就不是设计师想要的效果。
比如说，游戏画面如果没有正确的gamma校正，那些黑暗的场景可能就黑成一片，啥都看不见，你就没法好好玩游戏啦。
电影也是一样，要是gamma不对，色彩和明暗就不对劲儿，就像看一场被搞砸了色调的电影，多扫兴呀。
那这个gamma校正具体是怎么做到的呢？其实是通过一个数学公式啦。
不过你不用太担心这个复杂的公式，只要知道它能把输入的亮度值按照一定的规则转化成输出的亮度值就好。
就像是把一些不听话的小朋友（亮度值）按照一定的规矩排好队，让整个画面看起来更和谐。
对于一些搞图像设计或者视频制作的人来说，gamma校正就像是他们的魔法棒。
他们可以根据自己的创意和想要表达的氛围来调整gamma值。
想要那种神秘的暗色调，就把gamma值调大一点；想要明亮欢快的感觉，就把gamma值弄小一点。
不过呢，gamma校正也不是随便乱调的。
如果调得太过了，图像也会变得失真，就像化浓妆化过头了一样。
所以还是要根据具体的情况，找到那个最合适的gamma 值，让图像或者视频看起来刚刚好，就像给它们穿上了最合身、最漂亮的衣服一样。
伽马值校正
伽马值校正
伽马值校正是在图像处理中的一项重要步骤，用于调整图像的亮度和对比度。
伽马值是描述输入和输出光强关系的非线性函数，伽马值校正旨在矫正显示器的响应特性，使图像在显示过程中看起来更为自然。
1.伽马值的概念：
伽马值是用来描述输入和输出之间关系的数学函数。
典型的伽马值为2.2，它表示显示器输出的亮度与输入信号的关系为输出=输入^(1/2.2)。
2.图像亮度调整：
伽马值校正可以用来调整图像的整体亮度。
通过改变伽马值，可以增强或减弱图像的整体亮度，使其在不同显示设备上呈现一致的外观。
3.对比度调整：
伽马值校正也可以影响图像的对比度。
通过调整伽马值，可以改变图像中不同灰度级之间的亮度差异，从而调整图像的对比度。
4.颜色校正：
伽马值校正不仅可以应用于灰度图像，还可以用于彩色图像的每个颜色通道。
这有助于保持图像的色彩平衡，避免在显示过程中出现色偏。
5.显示设备的响应矫正：
许多显示设备的响应曲线与标准伽马值有所差异。
伽马值校正可以用于矫正显示设备的响应，以确保图像在不同设备上都能够呈现一致的视觉效果。
6.数字图像处理：
在数字图像处理中，伽马值校正通常是在图像采集和显示的过程中进行的。
在传感器采集到的图像和最终显示之间，通过伽马值校正来调整图像的亮度和对比度。
伽马值校正是数字图像处理中一个重要的步骤，它有助于确保图像在不同显示设备上具有一致的外观，并提高图像的视觉质量。
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正确理解伽玛校正及其重要性
随着有源矩阵快速发展，薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)市场已重新定义无数人的生活、工作和娱乐方式。
从高清(HD)电视到桌面、笔记本和计算机，从智能手机到汽车信息娱乐系统，TFT-LCD以这样或那样的方式无处不在。
尽管电视厂商一般不以"伽玛"本身作为卖点，但这一术语自阴极射线管(CRT)电视时代便已存在，并且仍是目前TFT-LCD的重要幕后特征。
就现代LCD电视而言，伽玛技术将清晰度提高到较新水平。
每个LCD电视厂商必须在开发过程中的某个点重视伽玛。
否则，他们可以有世界上绝对最好的显示屏技术，却因为不能准确重建图像而没人买他们的显示屏。
这里所说的"不准确"指色彩表现和光强度，远达不到准确还原/重建源图像应有的水平。
那么，电视中这种神秘的所谓"伽玛"是什么呢?它与许多放射性衰变相关的高能"伽玛辐射"不是一回事。
首先，我们简要讨论伽玛在CRT电视系统中含义。
然后，说明其如何向TFT-LCD电视系统转化，以及为什么我们应该或需要了解这一技术。
伽玛与CRT电视
CRT电视工作时，采用电子束轰击屏幕上的磷光质涂层。
通过相应的电子束扫描，轰击这些磷光体可在屏幕上"描绘"图像。
电子枪所加控制电压与屏幕产生光强度之间的关系本质上是非线性的，近似于一阶方式幂律方程(表示为Y(x)=x a)，称为CRT伽玛响应。
人眼对光强，即"亮度"，具有本能的非线性敏感(光感)。
眼睛对较低灰度(较暗)光亮的变化最敏感。
眼睛的这种自然响应与CRT相反的固有响应非常相近。
这是一个意外、却非常有用的副作用，通过对源数据进行单一校正可补偿系统非线性，使眼睛感受到一致的亮度变化。
源数据编码方式必须考虑CRT响应和眼睛已知亮度响应。
摄像机按视频信号红、绿、蓝颜色分量(RGB)进行伽玛校正，视频需要以摄像系统读取亮度变化类似于人眼读取的相同方式编码。
由于CRT响应与此相反，因此光强度的感觉是线性的。
伽玛校正还具有其他优点，如降低视频信号噪声，提高低电平有效分辨率(这两个因素关系到生成效果的一致性)。
在幂律方程中，对于给定系统来说，亮度(简单地)等于施加的电子枪电压提高到某一乘幂。
这个幂是伽玛系数(γ)，这个公式近似定义了CRT的整体转换函数。
一般情况下，典型CRT伽玛应为2.2至2.5。
伽玛系数越高，图像对比度越大，而且增加了黑暗部分的深度(因为低电平分辨率加大)。
伽玛系越小，会使图像显得模糊或单调(因为低电平分辨率下降)。
伽玛响应为1.0的系统视为线性，但从各种原因角度看并非都有利。
最关键的是，不能还原颜色和对比度感觉正确的伽玛校正图像。
总之，伽玛校正为系统伽玛响应进行必要补偿，保证(至少接近)摄像机摄入的亮度与CRT电视显示的相同，使眼睛看到正确的图像效果，图1。
图1: 基础伽玛校正与伽玛响应曲线。
（相对亮度、输入电平、伽玛校正、CTR 伽玛响应）
伽玛与TFT-LCD电视
除了都能显示视频图像外，TFT-LCD与CRT基本没有共同之处。
最显著的特点是，LCD不采用电子枪和磷光体生成亮度。
而是采用电压控像素控制透过像素的光。
这种光源于背光，一般为冷阴极荧光灯(CCFL)或发光二极管(LED)阵列。
简言之，电压传送(V/T)曲线定义显示屏的输入响应及其生成的亮度。
尽管与CRT不同，但TFT-LCD也采用"伽玛"，只是这个术语必须稍做重新定义。
为了使LCD照亮像素，液晶(LC)像素单元需要有施加的电压，使其能够传送光，在屏幕上显示亮度(注意，"光源"是LCD显示屏背光，一般为CCFL或LED)。
为像素施加的模拟电压由数/模转换器决定，转换器根据给进来的图像/视频数据生成数字编码(谈到电视视频内容，伽玛编码早在CRT电视时代就有了)。
所加电压与传送(V/T传递函数)之间的关系为TFT-LCD伽玛响应，其本质上是非线性的，这是由于LC单元传送能力的性质决定的。
不过，这种响应未必是我们在CRT电视中看到的所需非线性响应。
因此，LCD电视伽玛往往需要非常近似地模拟CRT伽玛响应。
主要理由如下：首先是历史原因，因为所有原来的视频都是经过CRT伽玛校正的。
第二，是利用人眼(亮度)的本能响应。
当然，LCD的固有伽玛响应并非都是一样的，随着显示屏技术和厂商会有很大变化。
显示屏伽玛响应可由厂商改变，他们可以根据最终系统所需的可视性能选择特定的伽玛响应，图2。
图2: 各种系统伽玛响应曲线（相对亮度、输入电平、数字灰度输入）
数字视频数据(往往为LVDS形式)必须采用数-模转换器(DAC)进行转换，生成用于像素的模拟电压。
伽玛采用显示屏源/列极驱动器中的分段非线性DAC进行粗略校正(有意使其成为非线性)。
源极驱动器DAC决定可以为像素施加多少个不同的阶跃电压(例如，8位DAC生成28或256级灰度)。
每步阶跃电压感觉到的灰度亮度变化与显示屏伽玛响应(V/T曲线)和眼睛响应有关，图3。
图3: 伽玛响应相关亮度变化对比（伽玛、感觉到的亮度）。