在图像信号处理（ISP，Image Signal Processor）中，Gamma 校正（Gamma Correction）是一个关键步骤，用于调整图像的亮度响应，使其符合人眼对光强的非线性感知特性，同时适配显示设备的物理特性。以下是针对 ISP 中 Gamma 校正 的详细解析：
1. Gamma 校正的背景与原理
为什么需要 Gamma 校正？
传感器线性响应：相机传感器（CMOS/CCD）捕获的光信号是线性的（光强与电压成正比），但人眼对亮度的感知是 非线性 的（对暗部更敏感）。
显示设备非线性：传统 CRT 显示器（以及现代 LCD/OLED）的亮度输出与输入电压呈幂函数关系，通常近似为 Vout=VinγVout=Vinγ。
目标：通过 Gamma 校正，补偿传感器线性数据与显示设备/人眼非线性的差异，使图像在显示时更自然。
Gamma 曲线
公式：Gamma 校正通过幂律变换实现：
Vout=VinγVout=VinγVinVin：原始线性亮度值（0~1）。
VoutVout：校正后的亮度值。
典型 Gamma 值：
编码 Gamma（图像存储）：通常取 γ≈0.45γ≈0.45（如 sRGB 标准）。
解码 Gamma（显示设备）：通常取 γ≈2.2γ≈2.2（补偿显示器的非线性）。
2. ISP 中的 Gamma 校正流程
在 ISP 处理链中，Gamma 校正通常位于 色彩校正 之后、图像压缩/编码 之前，具体步骤包括：
线性 RAW 数据输入：传感器输出的原始数据是线性的。
去马赛克与白平衡：将 Bayer 格式 RAW 数据转换为 RGB 图像。
色彩校正矩阵（CCM）：调整颜色响应。
Gamma 校正：将线性 RGB 值转换为非线性编码值。
色调映射与压缩（如 JPEG 编码）。
Gamma 校正的作用
动态范围压缩：将高动态范围（HDR）的线性数据适配到低动态范围（LDR）的显示设备。
暗部细节增强：通过提升暗部亮度，避免图像暗区细节丢失。
颜色准确性：确保颜色在不同设备间一致显示。
3. Gamma 校正的挑战与优化
常见问题
过度校正：Gamma 值过小（如 γ<0.45γ<0.45）导致图像过亮，丢失亮部细节。
校正不足：Gamma 值过大（如 γ>0.5γ>0.5）导致图像过暗，暗部噪点明显。
与显示设备的匹配：若显示设备的 Gamma 未正确反向补偿（如 γ=2.2γ=2.2），图像会偏暗或偏亮。
优化方法
自适应 Gamma：根据场景亮度动态调整 Gamma 值（如 HDR 场景使用分段 Gamma）。
Gamma 曲线平滑：避免硬截断，采用 S 形曲线或对数变换优化过渡。
与色调映射结合：在 HDR 处理中，Gamma 校正与局部色调映射算法协同工作。
4. Gamma 校正的实际应用
示例：sRGB 标准
编码 Gamma：γ=1/2.2≈0.45γ=1/2.2≈0.45（线性转非线性）。
解码 Gamma：显示器使用 γ=2.2γ=2.2（非线性转线性）。
公式：
VsRGB={12.92VlinearVlinear≤0.0031308,1.055Vlinear1/2.4−0.055Vlinear>0.0031308.VsRGB={12.92Vlinear1.055Vlinear1/2.4−0.055Vlinear≤0.0031308,Vlinear>0.0031308.
ISP 中的实现
查找表（LUT）：预计算 Gamma 曲线，通过查表快速完成像素值映射。
硬件加速：ISP 芯片内置 Gamma 校正模块，支持实时处理。
5. Gamma 与其他图像处理步骤的关系
与色调映射（Tone Mapping）：Gamma 校正是全局亮度调整，而色调映射可处理局部对比度。
与色彩空间转换：Gamma 校正通常在 RGB 色彩空间完成，需与 YUV 转换等步骤协同。
与降噪：Gamma 校正会放大暗部噪点，需在降噪后执行。
6. Gamma 校正的误区
Gamma ≠ 对比度调整：Gamma 校正改变亮度分布，但对比度调整是线性拉伸。
Gamma 校正不可逆：若未保留原始线性数据，多次 Gamma 校正会导致信息损失。
总结
在 ISP 中，Gamma 校正 是连接传感器数据与显示设备的关键桥梁，通过非线性映射优化图像感知质量。其核心目标是：
适配人眼与显示设备的非线性响应。
压缩动态范围并增强细节。
确保跨设备色彩一致性。
实际应用中需结合场景需求、显示设备特性及 ISP 算法综合优化 Gamma 值及曲线形态。