Gamma Correction 이해하기

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감마 보정 이해하기
감마는 중요하지만 가상의 모든 디지탈 이미지 시스템의 잘 이해되지 않는 특징이다. 그것은 한 픽셀의 숫자 값과 그것의 실제 luminance(밝기) 사이의 관계를 정의한다. 감마 없이, 디지털 카메라에 의해 찍힌 음영들은 그것이 우리의 눈에 나타나는 것처럼 나타나지 않을 것이다 (표준 모니터에서) 그것은 또한 gamma correction, gamma encoding 또는 comma compression이라고 언급되지만, 이러한 것들은 모두 유사한 개념을 말한다. gamma가 어떻게 작동하는지를 이해하는 것은 어떤이의 노출 기법을 개선시킬 수 있다. 게다가 어떤 사람이 이미지 editing을 더 잘 하도록 도와준다.

왜 감마가 유용한가
1. 우리의 눈은 빛을 카메라의 방식대로 인지하지 않는다.
디지털 카메라로, 광자의 개수가 두배인 것이 그 센서를 히트했을 떄, 그것은 신호를 두 배 받는다 ("linear" 관계). 꽤 논리적이다, 그렇지 않냐? 그것은 우리의 눈이 작동하는 방식이 아니다. 대신에 우리는 두 배가 밝아진 빛을 조금 더 밝게 인식하다 - 그리고 더 높은 빛의 강도에 대해 점점더 밝아진다 ("nonlinear" 관계).

카메라와 비교해서, 우리는 밝은 톤에서 유사한 변화에 민감한 것 보다, 어두운 톤에서 변화에 좀 더 민감하다. 이 특이성에 생물학적 이유가 있따: 그것은 우리의 시각이 광도의 더 넓은 범위로 작동하게 해준다. 그렇지 않다면, 우리가 바깥에서 마주하는 밝기에서 일반적인 범위는 너무 압도적일 것이다.

그러나 모든 이러한 것이 어떻게 gamma와 관련이 있는가? 이 경우에, gamma는 우리의 눈의 민감도와 카메라의 빛의 민감도 사이를 변환하는 것이다. 디지털 이미지가 저장될 때, 그것은 그러므로 "gamma encoded" 된다 - 한 파일의 두배인 값이 밀접하게 우리가 두 배의 밝기로 인식하는 것과 대응되게 하기 위해서이다.

기술적 note : 감마는 Vout = Vin^gamma에 의해 정의된다. 거기에서, Vout은 output luminance value이고, Vin은 input/actual luminance value이다. 이 공식은 위의 blue line이 커브가 되도록 한다. gamma < 1일 때, 그 라인은 위로 휘고. 반면에 1보다 크면 그 반대가 된다.

2. Gamma encoded images는 좀 더 효율적으로 톤들을 저장한다.
gamma encoding은 톤 레벨들을 우리의 눈이 그것들을 인식하는 방식과 더 가깝게 재분산시키기 때문에, 더 적은 비트들이 주어진 톤의 범위를 묘사하기 위해 필요하다. 그렇지 않다면, 더 밝은 톤을 묘사하기 위해서 추가 비트가 필요할 것이다 (거기에서 카메라는 상대적으로 좀 더 민감하다), 그리고 비트의 부족은 더 어두운 톤을 묘사하는데 없어질 것이다(거기에서 카메른 상대적으로 덜 민감하다):

linear encoding이 어두운 톤을 묘사하는데 얼마나 불충분한 levels을 사용하는지 주목해라 - 비록 이것은 밝은 톤을 묘사하는데 초과 levels을 이끈다. 반면에, gamma encoded gradient는 그 톤들을 전체 범위에 걸쳐 균등하게 분산시킨다 ("인지적으로 일관된"). 이것은 또한 차후의 이미지 editing, color 그리고 히스토그램들이 자연적, 인지적으로 획일된 톤에 기반하게 한다.

그러나, 실 세계 이미지들은 일반적으로 적어도 256 레벨들을 가지고 있다 (8 bits), 그리고 이것은 톤들이 더 부드럽게 나타나게 만드는데 충분하고, 한 프린트에서 연속적이게 만드는데 충분하다. 만약 대신에 linear encoding이 사용되었다면, 8배한 레벨들 (11 bits)가 이미지 posterization을 피하기 위해 요구되어질 것이다.

GAMMA WORKFLOW : ENCODING & CORRECTION
이러한 모든 이익들에도 불구하고, gamma encoding은 이미지를 저장하고 보여주는 전체 프로세스에 복잡한 레이어를 추가한다. 다음 단계는 대부분의 사람들이 혼란스러워 하는 곳이다. 이 파트를 천천히 읽어라. gamma encoded image는 그것이 viewed될 때, "gamma correction"을 가져야만 한다 - 이것은 효과적으로 그것이 원래 scene의 light로 다시 변환하게 끔한다. 다시말해서, gamma encoding의 목적은 그 이미지를 저장하기 위함이다 - 이미지를 보여주기 위함이 아니라. 운좋게도 이 두 번째 단계 ("display gamma")는 자동적으로 너의 모니터와 비디오카드에 의해 수행된다. 다음의 다이어그램은 이 모든 것이 어떻게 들어맞는지를 보여준다:

1. Image gamma. 한 캡쳐된 이미지가 표준 JPEG 또는 TIFF 파일로 변환될 때 이것은 너의 카메라 또는 RAW development software에 의해 적용된다. 그것은 native camera 톤의 levels들을 인지적으로 획일된(perceptually uniform)것으로 재분배 시킨다. 그것으로 인해 이것은, 주어진 bit depth를 가장 효율적으로 사용한다. (gamma = 1/2.2를 사용하여 우리의 눈의 민감도로 만든다)

2. Display Gamma. 이것은 너의 video card와 너의 비디오카드와 디스플레이 장치의 순수 영향을 말한다. 그래서 그것은 사실 몇 가지 gammas들로 구성되었을 지도 모른다. 그 display gamma의 주된 목적은 file의 gamma를 보상하는 것이다 - 그것으로 인해 이것은 이미지가 너의 스크린에 보일 때 비현실적으로 밝아지지 않도록 보장한다. 더 높은 display gamma는 더 큰 대조를 가진 더 어두운 이미지를 만들어 낸다.

3. System Gamma. 이것은 한 이미지에 적용된 모든 감마 값의 순수 효과를 나타낸다. 그리고 또한 "viewing gamma"로서 언급된다. 한 scene의 믿음직스러운 생산을위해, 이것은 이상적으로 직선과 가까워야 한다 (gamma = 1.0). 한 직선은 input (original scene)이 output과 같도록 보장한다 (너의 스크린에 또는 프린트에서 보여지는 색) 그러나, 그 system gamma는 가끔씩 대조를 개선시키기 위해 1.0보다 더 크게 설정된다. 이것은 디스플레이 장치의 dynamic range때문에 제한을 보상하는데 도와줄 수 있다. 또는 이상적이지 않은 viewing conditions와 이미지 flare 때문이다.

Image File Gamma
정확한 이미지 gamma는 보통 파일 내에 삽입된 color profile에 의해 명시된다. 대부분의 이미지 파일들은 1/2.2의 encoding gamma를 사용한다 (sRGB와 Adobe RGB 1988 color를 사용하는 것들), 그러나 큰 예외는 RAW files을 가진 것이다. 그것은 linear gamma를 사용한다. 그러나, RAW image viewers는 일반적으로 1/2.2의 표준 인코딩 감마를 추정하여 이러한 것들을 보여준다, 왜냐하면 그렇지 않으면 너무 어둡게 나타나기 때문이다:

만약 어떠한 color profile도 삽입되지 않는다면, 1/2.2의 standard gamma가 보통 가정된다. embedded colorprofile이 없는 파일들은 일반적으로 많은 PNG와 GIF 파일들을 포함한다, "save for the web" 세팅을 사용하여 만들어진 몇 몇 JPEG 이미지들도 그렇다.

Technical Note on Camera Gamma. 대부분의 디지털 카메라들은 빛을 선형으로 기록한다. 그래서 그것들의 gamma는 1.0으로 가정되지만, 그림자와 highlights에 대해 이것은 유효하지 않을 것이다. 그 경우에, file gamma는 encoding gamma와 카메라의 감마의 조합을 나타낼지도 모른다. 그러나, 그 카메라의 감마는 보통 비교적 무시할 수 있다. 카메라 제조업자들은 보통 미묘한 tonal curves를 적용할지도 모른다. 이것은 또한 파일의 감마에 영향을 줄 수 있다.

Display Gamma
이것은 너가 monitor calibration을 수행하고 contrast setting을 조절할 때 통제하는 감마이다. 운좋게도, 그 산업은 표준 display gamma 2.2로 수렴해왔다. 그래서 어떤 이도 다른 값의 장단점에 걱정할 필요 없다. 더 오래된 맥킨토시 컴퓨터들은 1.8의 디스플레이 감마를 사용했고, 이것은 맥이 아닌 이미지들을 일반적인 PC에 상대적으로 더 밝게 나타나게 만든다. 그러나 이것은 더 이상 사실이 아니다.

display gamma가 이미지 파일의 감마를 보상하는 것을 회상하고, 이 보상의 순수 결과가 system/overall gamma라는 것을 기억해라. standard gamma encoded image file에 대해, display gamma를 바꾸는 것은 그러므로, 한 이미지에서 다음의 전반적인 영향을 갖을 것이다:

만약 너가 위의 차트를 따라오는데 어려움이 있다면, 절망하지 말아라. 처음에 어떻게 tonal curves가 image 밝기와 대조에 영향을 주는지 이해하는 것은 좋은 아이디어다. 그렇지 않다면, 너는 그냥 질적 이해를 위한 초상화 이미지를 볼 수 있다.

어떻게 그 차트를 해석할 것인가. (맨 왼쪽) 첫 번째 사진은 상당히 밝다. 왜냐하면 그 image gamma는 display gamma에 의해 올바르지 않기 때문이다. 이것은 전반적인 system gamma가 위로 휘게 만들었다. 두 번째 사진에서, 그 display gamma는 그 이미지 파일 gamma를 완전히 올바르게 하지는 않는다. 이것은 여전히 조금 위로 휘게 하는 전반적 시스템 감마를 만들어 낸다. (그래서 그러므로 여전히 그 이미지는 다소 밝다). 세 번째 사진에서 그 display gamma는 정확히 그 이미지 gamma를 올바르게 한다, 이것은 전반적인 선형 system gamma를 만들어 낸다.마지막으로 네 번째 사진에서 display gamma는 그 이미지 감마에 대해 과도하게 보상하고, 이것은 아래쪽을 휘게하는 전반적인 시스템 gamma를만들어낸다. (그것으로 인해 이미지를 어둡게 한다).

그 overall display gamma는 실제로 native monitor/LCD gamma와 디스플레이 자체 내에 또는 비디오카드에 의해 적용되는 gamma corrections으로 구성된다. 그러나, 각각의 효과는 디스플레이 장치의 타입에 매우 의존적이다.

CRT Monitors. 조금 이상한 engineering 행운 때문에, CRT의 native gamma는 2.5이다 - 거의 우리의 눈에 역수이다. gamma-encoded file의 값들은 그러므로 스크린에 곧장 보내지고, 그것들은 자동적으로 보정되고 거의 괜찮게 나타난다. 그러나 ~1/1.1의 작은 감마보정은 전반적인 2.2의 디스플레이 감마를 얻기위해 적용되어질 필요가 있다. 이것은 보통 제조상의 기본 설정에 의해 설정되지만, 또한 monitor calibration동안 설정되어질 수 있다.

LCD Monitors. LCD 모니터들은 너무 운 좋지 않았다; 한 overall display gamma 2.2를 보장하는 것은 상당한 보정을 요구하고, 그래서 그것들은 CRT보다 덜 일관된다. 그러므로 LCD는 입력 값이 의도된 디스플레이 감마를 사용하여 묘사되도록 하기 위해서 look-up table(LUT)이라고 불리는 어떤 것을 요구한다. 이 주제에 대해 좀 더 보려면 monitor calibration : look-up tables에 있는 튜토리얼을 보아라.

Technical Note : 그 디스플레이 감마는 조금 혼라스러울 수 있다. 왜냐하면 이 용어는 종종 감마 보정과 상호적으로 바뀌어서 사용되어지기 때문이다. 왜냐하면 그것은 파일 감마를 위해 보정하기 때문이다. 그러나, 각각에 대해 주어진 값들은 항상 동일하지 않다. 감마 보정은 가끔씩 보상 목적으로하는 인코딩 감마의 관점에서 명시된다 - 이것은 적용되는 실제 감마가 아니다. 예를들어, "1.5의 감마보정"이 적용된 실제 감마는 종종 1/1.5와 같다. 1/1.5의 감마가 1.5의 감마를 상쇄하기 때문이다. 더 높은 감마 보정 값은 그러므로, 그 이미지를 발게 한다. (높은 디스플레이 감마와 반대로)