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  传递或伽玛函数在视频图像的可视化中起着决定性的作用。本文探讨了各种传递函数的概述、它们的发展历程和用途。在下一篇中,我们将介绍那些用于HDR10、HLG和Dolby Vision要求的内容。

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  了解伽玛编码对于从事专业色彩或电影和电视母带工作人员,以及“家庭影院”发烧友来说都是必不可少的知识。可惜的是,它也可能是最令人困惑的话题之一,因为我们的视觉工作方式与大多数电子设备完全不同。伽马编码和传递函数的相关技术都是为了向我们的眼睛提供图像,该图像是针对我们肉眼观察世界的方式进行了优化,这和摄像机等电子设备观察世界的方式有很大区别。 微信号:hdavcomcn

  了解伽玛的第一步是了解亮度或亮度这个术语以及它与数字成像世界的关系。当我们谈论亮度信息时,我们谈论的是一个场景的亮度值。这与颜色无关。 微信号:860275582

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  具有亮度和色度信息的图像

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  当我们谈论伽玛时,我们谈论的是我们如何映射介于黑白之间的亮度值。Gamma 定义了我们如何处理这些中间值。这最终也会对颜色产生影响,但颜色不是这里的焦点。在电视和电影世界中,伽马曲线会根据其使用用途而有所变化。例如,计算机屏幕的伽马曲线与电视不同,数字电影放映机也使用不同的伽马曲线。因此,了解您的内容将在哪里观看变得至关重要,因为它会影响您需要掌握的伽马配置文件。

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  只有亮度信息的图像

  在互联网上用一个被其他明亮元素包围的小屏幕显示这些差异是一件棘手的事情,但如果你仔细观察,你会注意到随着我们的伽马曲线数量不断增加,我们的中间色调变得更暗。特别要注意舞者两侧或腿内侧的空气中的灰尘,它们的外观会逐渐变暗。还需要注意的是,伽玛的变化不会改变图像的黑点或白点,它们只会改变黑白之间的亮度值,即中间色调。

  虽然这些差异可能看起来非常微妙,但随着图像尺寸的增加,它们会更加明显。当一个图像占据整面几十平方米的墙壁时(就像在电影院里一样),变化将非常突出。

  

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  同一图像的不同表示会改变其传递函数

  那么为什么我们有不同的伽马曲线以及它们来自哪里呢?为什么我们需要伽马射线。换句话说,电子传感器以线性光观察世界,而人类会优先注意到暗部区域的信息,相反,在我们几乎感知不到信息在于明亮区域,它可能不需要那么多信息。然而,回顾伽马的历史,伽马编码还有另一个主要用途,那就是 CRT(阴极射线显像管,现在已经被淘汰)。

  由于 CRT 是电视早期市面上唯一大规模应用的显示设备,因此它显示和响应光线的方式产生了对伽马编码的需求。巧合的是,CRT 以类似于我们眼睛的非线性方式对光作出反应。CRT 需要大量的电力才能产生甚至是暗部图像,但是随着显示器光输出的增加,电力需求不会线性增加。相反,它们会执行您在下图中看到的操作:

  如您所见,需要大量的功率输入才能获得 CRT 最大光输出的一半。但那时,显示剩余 50% 的光输出所需的功率要少得多。

  

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  那么当来自照相机的图像传输到 CRT 屏幕时会发生什么?

  根据相机和应用反向伽玛后捕获的图像

  你可以想象,我们有一个问题。由于 CRT 屏幕没有以线性方式再现光线,因此生成的图像比相机中记录的原始场景要暗得多。我们如何解决这个问题?理想情况下,我们希望这条线是直的,以便重现相机捕获的线性光,并且我们可以看到原来的场景。答案是反向伽马。

  反向伽马是一种抵消 CRT 响应影响的方法。虽然不一定是精确的逆向数学,但它的总体目标是预先纠正伽马曲线的作用。这意味着记录的图像比现实生活中出现的更亮,因此当伽马曲线穿过它们时,它们会缩小到我们期望看到的样子。通过将 1 除以伽马曲线(在本例中为 2.2)可以轻松计算出数学反函数。即 2.2 的反伽马为 1/2.2 = 0.45,如下图所示:

  

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  2.2倒数的图形表,即0.45

  与正常的伽马曲线一样,反向伽马点不会改变黑点或白点,但会改变我们所有的中间色调值。在反函数的情况下,您这样做是因为预期给定的伽马函数将应用于它。

  然而,在现实中,许多反函数并不是精确的反数学函数,经常被轻微甚至适度修改。有时这可能是因为相机制造商可能希望改变记录传感器动态范围的方式,以优化性能、减少噪音等。这是索尼、RED、Arri 或松下等电影摄影机制造商之间的重大差异之一。

  

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  图像中的 Gamma 和 HDR 传递函数

  自 CRT 电视发明以来,电影、视频和视听技术发生了巨大变化。摄像机仍然具有线性读取光线的传感器,但这些数据现在可以以多种格式保存,包括 RAW 和日志数据功能。因此,反向伽马运算不一定像以前那样以摄像机输出格式编码。此外,CRT 是过去的产物。从那时起,我们转向 LCD、OLED、数字投影和激光显示技术。

  所以有人可能会问:现在为什么还需要伽马?如果我们对我们的显示设备有更多的控制权,为什么我们不能坚持使用 1.0 的传递函数,这样我们的输入就等于我们的输出并且不需要转换?好吧,我们的确可以,但是以不引入阴影条带的方式进行操作,需要在超出当前消费级显示和存储媒体能力的比特深度下运行。

  伽玛提高图像质量。

  需要记住一个关键的科学事实:我们的人眼很擅长检测阴影的变化,但不太擅长区分非常明亮区域的细微差异。这个特性不同于对光线具有线性响应并同等优先考虑所有区域的相机传感器。

  下图显示了 8 比特伽马编码图像与使用线性亮度值创建然后再次伽马编码,以在您眼前的屏幕上查看的图像相比的外观。这是一个很好的例子,说明了为什么我们在日常用途的传输和存储中不使用线性亮度值。

  

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  以 8 比特编码的伽马示例(顶部)及其在线性光中的等效项(底部和更明显的条带)

  在这两种渐变中,仔细观察底部的一种,您会发现渐变开始显示出比顶部更明显的条带。这表明线性编码比我们的人眼更优先考虑明亮区域的准确性,这是以不太准确的阴影为代价的。

  因此,既然伽马校正是由 CRT 对功率输入的响应定义的,那么问题就出现了:伽马真的是成像的最佳传递函数吗? 既然我们现在已经不受 CRT 屏幕的限制,是否还有另一条曲线可以更好地服务于人类视觉?随着高动态范围 (HDR) 成像的出现,杜比对其进行了一些研究。

  Barten Ramp斜坡曲线

  正如我们在之前的文章中讨论的那样,“Barten Ramp”是一个非常有用的图表,它绘制了大多数人可能会开始看到渐变色带的位置,它为潜在的 HDR 视频绘制了高达 10,000 尼特的示例。绿色区域显示您看不到条带的位置,红色区域显示可能发生分色的位置,因此是问题区域。

  

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  条带区(红色)和一些位深度所在的简化 Barten 斜坡图

  对于图像质量,我们希望视频始终保持在 Barten 阈值以下。但是,正如您在上图中所见,要使用标准的伽马传递函数来做到这一点,我们需要每个通道达到 15 比特。如果我们只为每个通道分配 10 比特,我们最暗的区域仍然会出现条带缺陷。除了每通道 15 比特对商业或消费系统的要求非常高之外,它也是对数据的非常低效的使用。在图像的中间和明亮部分分配的数据比需要的多得多。以13 个对数位编码的图像它也保持在 Barten 阈值以下,但对阴影的编码效率低下,其中分配了比必要更多的值。

  我们真正想要的是一条保持在 Barten 阈值以下并尽可能接近曲线以保持最佳编码效率的曲线。这是 ST 标准标准化的地方。2084,也称为“PQ”传递函数。

  PQ EOTF (ST.2084)

  感知量化(PQ)传递函数专门设计用于最大限度地提高人类视觉的亮度编码效率,也因此得名。正如您在下面看到的,它允许信号覆盖 0.001 到 10,000 尼特,而仅使用12 比特就没有明显的条带。

  

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  具有 10 比特 (HDR10) 和 12 比特 (Dolby Vision) EOTF PQ 功能的 Barten 斜坡曲线

  EOTF 是一个首字母缩写词,代表“电光传递函数”。Gamma 也是一种 EOTF,但自从 HDR 图像被开发用于在家用中观看以来,该术语的使用率确实增加了。这个名字看起来很吓人,但别怕:它真正指的是用于将电信号转换为我们眼睛自然看到的光学信号的传递函数;因此,其实就是电光关系。当相机记录场景时会发生相反的功能,在这种情况下,它被称为 OETF(光电传递函数),不再是 EO 而是OE。

  由于 PQ 在如此宽的亮度范围内的效率,它被用于 HDR10、HDR10+ 和杜比视界标准。HDR10 以每通道 10 比特利用到它,而杜比视界以每通道 12 比特对其内容进行编码,使其始终保持在 Barten 阈值以下。

  PQ 有趣的一点是,我们都可能会认为 HDR10 和 10+ 仅使用 10 比特(因为它高于 Barten 阈值)从概念上看是错误的标准。但实际不是!在现实世界中,图像特征如颗粒和噪声断裂带(会被隐藏起来)甚至视频编解码器的类型(HEVC、AV1 等)也是,因此 10 比特信号并不像想象的那样问题那么大.

  请记住,在一台电视机上的色调或颜色与在另一台采用不同技术的电视机上的感知方式不同,例如 QD-OLED 就是这种情况。

  我们还应该提到,BBC(英国公共广播公司)开发了另一个 EOTF,它与 PQ 的 HDR 功能不同。这被称为混合对数伽玛 (HLG)。它使用将传统伽马编码与对数编码系统相结合的传递函数,用于图像最亮的部分。这允许信号包含 SDR(标准动态范围)和 HDR 图像,从而与现有电视向下兼容。由于这种向下兼容性,许多人将 HLG 视为首选的 EOTF,用于广播混合了 SDR 和 HDR 显示器的 HDR 内容。. 这就是为什么它被选择用于电视直播赛事(欧洲电视网、奥运会和许多著名的体育赛事等)

  如今的传递函数

  既然我们已经掌握了必要的知识,现在似乎是快速了解当今使用的不同传递函数的最佳时机,因为它们会根据色彩空间和产品的预期目标而有所不同。应该注意的是,虽然这里的列表是常用的,但可以强制颜色空间使用交替传递函数;它们不一定相互关联。颜色空间和传递函数是独立的操作,但通常使用特定颜色空间的图像也会按照惯例使用特定的传递函数。

  

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  与您最常见的色彩空间相关的传递函数比较表

  总之

  我们已经了解了 gamma 是什么、它存在的原因以及它如何影响图像。从 CRT 显示器诞生开始,伽马编码几十年来一直是次要目的。但随着数字视频的发展,其相关的比特深度是对人类重要的视觉细节进行优先排序和编码的关键。随着家用观看的高动态范围图像的出现,已经诞生了新的传递函数。当以每通道 12 比特运行时,PQ EOTF 允许对 0.001-10000 尼特的范围进行编码,而不会出现明显的条带。HLG 是一种替代型的 HDR EOTF,它结合了伽马和对数编码,在电视直播活动的 HDR 广播中具有广阔的前景。