問題タブ [gamma]

私は最近、sRGB変換とそれに伴ういくつかの利点について読んでいます。GPU Gems 3の非常に便利な記事を読みました。これは、いくつかの自動メソッドと手動シェーダーで記述されたメソッドをカバーする無料で利用できるようになりました。記事は次のとおりです。

https://developer.nvidia.com/gpugems/GPUGems3/gpugems3_ch24.html

自動変換の代わりに手動変換を利用することが有益なのはどのような場合ですか？glTexImage2Dに渡されたGL_SRGB_EXTを使用し、GL_EXT_framebuffer_sRGBを使用すると、手動で変換する必要がないように思われますか？

HSI 色空間を使用して写真のガンマを変更する必要があります。RGB を HSI 色空間に変更し、ガンマ値で強度を変更する必要があることを知りました。しかし、HSIは色相、彩度、強度にすぎないため、画像のガンマ値を見つける方法がわかりません。ガンマ値を見つける方法を知っている人はいますか? 私はほとんど何もオンラインで見つけることができません。

私はユーザーにいくつかの画像処理機能を提供するAndroidアプリを構築しています。しかし、画像変換関数を適用する前に、画像を改善するためにガンマ補正を行いたいと思います。ガンマ補正の実行方法は知っていますが、画像自体には画像が作成されたときのガンマ値がないため、どのガンマ値を使用するかわかりません。特定の画像のガンマ値を選択する方法に関する情報は非常に役立ちます。

ガンマ補正の必要性を完全に理解するには問題があります。皆さんが私を助けてくれることを願っています。

隣接する 256 個のピクセルを表示するとします。これらのピクセルは、黒から白への滑らかなグラデーションである必要があります。0..255.人間の目の非線形性のため、モニターはこれらの値を単純に線形の輝度値に変換してはなりません。隣接するピクセルの輝度値(1/256)*I_max, (2/256)*I_max, et ceteraが .

幸いなことに、モニターは人間の目に対して相反する非線形性を持っています。つまり、線形グレー値0..255をフレーム バッファーに入れると、モニターはそれらを非線形輝度値 x^gamma に変換します。ただし、私たちの目は逆に非線形であるため、滑らかな線形グラデーションを認識します。モニターの非線形性と私たちの目の非線形性は、互いに打ち消し合います。

では、なぜガンマ補正が必要なのでしょうか? モニターが常に線形の輝度値を生成することを望んでいるという本を読んだことがあります。それらによると、モニターの非線形性は、グレー値をフレームバッファーに書き込む前に補償する必要があります。これは、ガンマ補正によって行われます。ただし、ここでの問題は、私が理解している限り、モニターが線形の輝度値を生成するときに、線形の輝度値を認識しない (つまり、滑らかで安定した勾配を認識しない) ことです。

私が見る限り、線形グレー値をフレーム バッファに入れれば完璧です。モニターはこれらの値を非線形の輝度値に変換し、私たちの目は再び線形の明るさの値を認識します。これは、目が相互に非線形であるためです。フレーム バッファ内のグレー値をガンマ補正する必要はなく、モニタに強制的に線形の輝度値を生成させる必要もありません。

これらのことを見る私の方法の何が問題なのですか？ありがとう

ガンマ関数とログ ガンマ関数の C または C++ バージョンを探しています。

推奨されるコードまたはライブラリはありますか?

可能であれば、実装の原理を知りたいです。

ありがとうございました！！！

imnoise を使用せずに 6 種類のノイズを画像に追加しましたが、まだどこにも見つからなかった 1 つのタイプ、ガンマ ノイズがあります!!!

imnoise なしで画像にガンマ ノイズを追加するにはどうすればよいですか??

最初の質問の答えがあれば、ヒストグラムから画像に追加されたノイズの種類を認識する方法についてアドバイスをいただければ幸いです??

私が思いついた1つの解決策は、両方のヒストグラム（元の画像とノイズのある画像）を差し引いてノイズヒストグラムを見つけ、その分布関数でそれを認識することです。このソリューションは機能しますか?

値が 0 ～ 255 のグレースケール画像の単純なガンマ補正式を探しています。

画面のガンマが 2.2 だとしましょう (これは LCD 画面なので、おそらくもっと複雑な手順で推定する必要がありますが、画面がうまく動作していると仮定しましょう)。

次の式のうち、正しいのはどれか。

1. Corrected = 255 * (Image/255).^2.2

また

2. Corrected = 255 * (Image/255).^(1/2.2)

(これらは MATLAB コードになる予定ですが、MATLAB を使用していない人でも理解できることを願っています)

私はインターネットを見回してきましたが、両方の式が回っているのを見つけました。(2) が正しいと思います。私の混乱は、「ガンマ値」を実際のガンマ値の逆数と呼ぶ傾向によるものですが、彼らが話していることを知っている人々からのフィードバックを本当に感謝しています.. .