在线性和非线性RGB空间中使用颜色时的实际区别是什么？

Question

在线性和非线性RGB空间中使用颜色时的实际区别是什么？

graphicscolorsrgbcolor-spacecolor-coding

130

线性RGB空间的基本特征是什么，非线性RGB空间的基本特性又是什么？当谈论每个通道中8（或更多）位的值时，会发生什么变化？

在OpenGL中，颜色是3+1个值，也就是指RGB+alpha，每个通道保留8位，这是我理解清楚的部分。

但是当涉及到伽马校正时，我不明白在非线性RGB空间中工作的影响是什么。

由于我知道如何在图像处理软件中使用曲线，我的解释是在线性RGB空间中，您采用现有的值，并且没有进行任何操作和附加数学函数，而在非线性空间中，每个通道通常按照经典的幂函数行为进行演变。

即使我将此解释视为真实解释，我仍然不清楚真正的线性空间是什么，因为在计算后，所有非线性RGB空间都变成了线性空间，最重要的是我不明白非线性颜色空间更适合人眼的部分，因为据我所知，最终所有RGB空间都是线性的。

- Ken

实际上，在SVG中，您可以指定线性或标准RGB作为您的颜色空间，但我不清楚其效果是什么，除了这似乎很重要 :-) - Michael Mullany

@MichaelMullany 这个线性的东西看起来更像是给用户的提示，而不是真正的独特品质。 - Ken

有件事帮助了我：我想是一位数学老师告诉我“听到 linear 就想成直线”。不确定这是否会对你有所帮助，但对我来说，那真是个恍然大悟的时刻。 - Joe Plante

Gamma 相关阅读：我需要对最终的颜色输出进行 Gamma 校正吗？ - legends2k

2个回答

1

我不是“人类颜色检测专家”，但我在YUV->RGB转换中遇到了类似的问题。对于R/G/B通道，有不同的权重，因此如果您将源颜色更改x，则RGB值会以不同的数量更改。

正如所说，我不是专家，但是我认为，如果您想进行一些颜色校正转换，应该在YUV空间中进行，然后将其转换为RGB（或在RGB上执行数学等效操作，注意数据丢失）。此外，我不确定YUV是否是颜色的最佳本地表示，但视频摄像机提供了该格式，这就是我遇到问题的地方。

这里是神奇的YUV->RGB公式，包括秘密数字：http://www.fourcc.org/fccyvrgb.php

- ern0

1

注意RGB<->YUV转换及其反向转换。我不确定是否在每种情况下都是如此，但是YUV颜色空间有时会转换为16-235的范围，而不是24位RGB中的0-255。因此，每次进行颜色空间转换时，您可能会丢失数据。大多数人倾向于说尽可能保持在同一颜色空间内。 - Joe Plante

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Dan Hulme · Accepted Answer

假设你正在使用RGB颜色：每个颜色由三个强度或亮度表示。你需要选择“线性RGB”和“sRGB”之间的一个。现在，我们将简化问题，忽略三种不同的强度，只假设你只有一种强度：也就是说，只处理灰度。

在线性颜色空间中，你存储的数字与它们所表示的强度之间的关系是线性的。实际上，这意味着如果你把数字加倍，那么强度（灰度的亮度）就会加倍。如果你想要将两个强度加在一起（因为你正在计算两个光源的强度贡献，或者因为你正在在不透明物体上添加透明物体），你可以简单地将这两个数字相加。如果你进行任何2D混合、3D阴影或几乎所有的图像处理，那么你需要的是线性颜色空间中的强度，这样你可以通过加、减、乘、除数字来对强度产生相同的影响。大多数颜色处理和渲染算法只能使用线性RGB才能得到正确的结果，除非你为所有内容添加额外的权重。

听起来非常简单，但是存在一个问题。人类眼睛对光的敏感度在低强度下更加细微，而在高强度下则更粗糙。也就是说，如果你列出所有你可以区分的强度，那么较暗的强度比较亮的强度更多。换句话说，你可以更好地区分灰色的深浅。特别地，如果你使用8位来表示你的强度，并且在线性颜色空间中进行表示，你会得到过多的亮色阴影，而较暗的区域则出现带状图案，同时在亮区域中，你浪费了许多位数来区分用户看不出差异的近白色阴影。

为了避免这个问题，并最大程度利用这8位，我们倾向于使用sRGB。sRGB标准告诉你使用哪种曲线来将颜色变成非线性的。曲线在底部越浅，就可以拥有更多的深灰色，而在顶部则越陡峭，使你拥有更少的浅灰色。如果你把数字加倍，则强度增加的不止一倍。这意味着如果你将sRGB颜色相加，最终结果会比预期的轻。如今，大多数显示器解释它们的输入颜色为sRGB。因此，当你要在屏幕上显示一种颜色或将其存储在每通道8位的纹理中时，请将它存储为sRGB，以便最大限度地利用这8位。

现在我们遇到了一个问题：我们想要在线性空间中处理颜色，但是要将其存储在sRGB中。这意味着你需要在读取时进行sRGB到线性转换，并在写入时进行线性到sRGB转换。由于我们已经说过，线性8位强度没有足够的深灰色，因此这会引起问题，因此还有一条实用规则：如果可以避免使用8位线性颜色，则不要使用8位线性颜色。现在约定俗成的做法是，8

float s = read_channel();
float linear;
if (s <= 0.04045) linear = s / 12.92;
else linear = pow((s + 0.055) / 1.055, 2.4);

反过来，如果你想将一张图片写成sRGB格式，对于每个线性强度值应使用下面的公式：

float linear = do_processing();
float s;
if (linear <= 0.0031308) s = linear * 12.92;
else s = 1.055 * pow(linear, 1.0/2.4) - 0.055; ( Edited: The previous version is -0.55 )

在这两种情况下，浮点值s的范围都从0到1，因此如果您正在读取8位整数，则首先要除以255，如果您正在写入8位整数，则最后要乘以255，与通常的操作方式相同。这就是您需要了解的所有关于使用sRGB的内容。

到目前为止，我只处理了一种强度，但是有更聪明的方法来处理颜色。人眼可以更好地分辨不同的亮度而不是不同的色调（更确切地说，它具有比色度更好的亮度分辨率），因此您可以通过将亮度与色调分开存储来更好地利用您的24位。这就是YUV、YCrCb等表示方法尝试做的事情。Y通道是颜色的总体亮度，并且使用的比其他两个通道更多的位数（或具有更高的空间分辨率）。这样，您就不需要像处理RGB强度那样总是应用曲线。YUV是一个线性颜色空间，因此如果您在Y通道中的数字翻倍，您将使颜色的亮度翻倍，但是您无法像使用RGB颜色那样将YUV颜色相加或相乘，因此它不用于图像处理，只用于存储和传输。

我认为这回答了您的问题，因此我会以一条快速的历史注释结束。在sRGB之前，旧的CRT显示器内建有非线性性。如果您为像素加倍电压，则亮度不仅会加倍。对于每个监视器，这个变量都不同，称为伽马。这种行为很有用，因为它意味着您可以获得比光更暗的颜色，但是这也意味着除非您事先进行校准，否则您无法确定用户的CRT上颜色的亮度。 伽马校正表示转换您开始使用的颜色（可能是线性），并将其转换为用户CRT的伽马。OpenGL来自这个时代，这就是为什么它的sRGB行为有时会让人感到困惑的原因。但是现在GPU供应商往往遵循我上面描述的约定：当您在纹理或帧缓冲区中存储8位强度时，它是sRGB的；当您处理颜色时，它是线性的。例如，在OpenGL ES 3.0中，每个帧缓冲区和纹理都有一个“sRGB标志”，您可以打开它以在读取和写入时启用自动转换。您根本不需要显式执行sRGB转换或伽马校正。