HTML5/JavaScript 图像自动Gamma校正 — 打造图像处理类库第一步

港控/mmm° 2022-07-15 03:41 519阅读 0赞

今天为大家带来的是一篇关于**图像自动Gamma校正**的文章，主要是利用了html5的**canvas**做图像处理。一般处理Gamma校正都是通过用户手动调节Gamma值来完成的，自动Gamma校正则是通过一系列的计算得出理想的Gamma值后再做处理。网上关于JavaScript做Gamma校正的文章很少，而自动Gamma校正的文章可以说是几乎找不到，这篇文章里图像自动Gamma校正的相关内容，是我通过查阅有限的资料实现的，所以还是挺有成就感的。今天分享给大家，如果文中有不正确的地方，欢迎大家指出来；有更好的想法也欢迎大家提出来，我们一起探讨学习。感兴趣的话可到文末的链接下载源码，程序的效果如下：

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忽略gif图片画质过差的问题，你会发现自动Gamma校正后，图片的整体亮度提高了，石头的细节部分也能看到了。因为这里选用的图片原本是比较暗的，所以最后图片变亮了，如果选用的图片过亮，经过自动Gamma校正后，图片则会变暗。

**1. 关于Gamma（伽马）  
1.1 什么是Gamma**

Gamma（伽马）是图像处理和视频制作中常用的技术用语。它定义了一个像素的数值和它的实际亮度之间的关系。从数学的角度来说，Gamma是用来改变某些输入值的“幂指数”。可以用如下简短的公式进行说明。

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下面分别以2，1和0.5的Gamma值为例来简单说明这个公式

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根据函数图，Gamma与输入、输出值间的关系就一目了然了，简单总结如下：  
①当Gamma值比1大时，在输入值相同的情况下，输出值减小；  
②当Gamma值为1时，输出值不变；  
③当Gamma值比1小时，在输入值相同的情况下，输出值增加。  
  
**1.2 什么是Gamma校正**  
我是以前使用Photoshop时，才第一次接触到伽马校正(Gamma Correction)，但当时并不知道Gamma校正的含义，现在通过一系列调查，才对它有了一个清晰的认识。简而言之，Gamma校正是对动态范围内亮度的非线性存储/还原算法，即输入值进行的非线性操作，使输出值与输入值呈指数关系；从效果上来说Gamma校正调整图像的整体亮度，没有校正的图像看起来可能会存在过亮或太暗的情况，所以想要图像显示效果更完美，Gamma校正就显得很重要了。

使用Photoshop做Gamma校正时，如果设置的Gamma比1大，输出值会增加，即图片会变亮；而如果设置的Gamma值比1小时，输出值会减小，即图片会变暗。似乎不符合我们上一节针对公式所做的总结，刚好是相反的，这是因为PhotoShop是以Gamma的倒数作为输入值的幂，来计算输出值，如下所示：

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我们后面的实现也是基于这个公式。  
  
**1.3 为什么需要Gamma校正**  
主要的原因有两个方面：

① 人类对于外界刺激变化程度的感受，不是线性的，是指数形式的，如下图所示：

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也就是亮度相同的几盏灯，人类对于1盏灯→2盏灯产生的亮度变化感受，与2盏灯→4盏灯的变化感受是相同的。

而且人类对于较暗的细节更加敏感，光越亮我们对于亮度的变化就不是那么敏感了。所以通过Gamma校正，可以尽可能的保留暗的部分的细节，以满足人眼对暗部敏感的需求。

② 图片文件的色阶很有限，24位色图片每个通道只有2^8个色阶，总共只能显示2^24种颜色；而且亮度级别过于庞大，如果按照线性方案进行存储，那么存储/传输的代价就会变得很昂贵。

**2. 基本运用**

调整亮度，以及灰度图像中的Gamma校正，使用上一节介绍的指数函数把每个像素的RGB值进行变换。具体执行下列转换公式（假定像素值的取值范围为0到255）：

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使用之前提到的输入值的倒数幂，来完成Gamma校正。

**3. 如何实现Gamma校正  
①** 利用 **canvas = document.createElement('canvas');** 创建出 **canvas** 元素；  
**②** 再通过 **canvas.getContext('2d')**方法得到 **CanvasRenderingContext2D** 对象，这个对象实现了画布绘制所使用的大多数方法；  
**③** 然后调用 **CanvasRenderingContext2D** 对象的 **drawImage()** 方法将图片绘制到 **canvas** 上；  
**④** 之后使用 **CanvasRenderingContext2D** 对象的 **getImageData()** 方法得到 **ImageData** 对象，该对象拷贝了画布指定矩形的像素数据，即该对象中的每个像素，都保存着 RGBA 值，也就是红、绿、蓝以及 alpha 通道，这些数据 **(color/alpha信息)**以数组形式存在，并存储于  **ImageData**对象的 **data** 属性中；  
**⑤** 对每个像素的RGB值进行Gamma校正，调用的是我们自己实现的 **resetPixelColor()** 方法；  
**⑥** 最后，调用 **CanvasRenderingContext2D** 对象的 **putImageData()**方法将图像数据拷贝回画布上，这时 **canvas** 上的数据就是经过Gamma校正后的了，如果要得到图片数据，再通过调用 **canvas.toDataURL('image/png')** 方法就可以得到Base64的图片数据。

下面把Gamma校正的代码贴出来：

**4. 如何实现自动Gamma校正**

上一节的方法中调用过 **getGammaVal()** 方法来计算出gamma值，这节就具体介绍下这个值的计算过程：  
**①** 将图片的像素数据转变为**非RGB**的数据来计算均值，我们这里是将其转变为灰度数据。之所以要转变成非RGB的的色彩模式，是因为如果使用RGB的数据来计算均值，可能会造成色彩平衡偏移。  
**②** 将计算出来的均值带入 **gammaVal = log(mean/255)/log(midrange)** 这个公式中，就可以得到**Gamma值**了。  
总的来说，计算Gamma值的过程并不复杂，但之前在调查这部分内容花费了我挺多时间的，因为网上的资料实在是太少了。好了，接下来就把代码贴出来：

function getGammaVal() {
    	var pixData = imageData.data;
    	var grayNum = pixData.length / 4;
    	var totalGrayVal = 0;
    	for (var i = 0; i < pixData.length; i += 4) {
    		/* RGB to Luma: 
    		 * http://stackoverflow.com/questions/37159358/save-canvas-in-grayscale */
    		//var grayscale = pix[i] * 0.2126 + pix[i+1] * 0.7152 + pix[i+2] * 0.0722;
    		var grayscale = (pixData[i] + pixData[i+1] + pixData[i+2]) / 3;
    		totalGrayVal = totalGrayVal + grayscale;
    	}
    	var mean = totalGrayVal / grayNum;
    	var gammaVal = Math.log10(mean/255) / Math.log10(0.5);
    	return gammaVal;
    }

**需要注意的问题：**

之前用火狐浏览器运行程序没报错，但是在谷歌的Chrome浏览器运行程序的时候，报了一个错 auto\_gamma.js:31 Uncaught DOMException: Failed to execute 'getImageData' on 'CanvasRenderingContext2D': The canvas has been tainted by cross-origin data.这是为了阻止欺骗，浏览器会追踪 imageData。当你把一个“跟canvas的域不同的”图片放到canvas上，这个canvas就成为 “tainted”(被污染的，脏的)，浏览器就不让你操作该canvas 的任何像素。这对于阻止多种类型的XSS/CSRF攻击（两种典型的跨站攻击）是非常有用的。

**解决方案：**

[https://github.com/mrdoob/three.js/wiki/How-to-run-things-locally][https_github.com_mrdoob_three.js_wiki_How-to-run-things-locally]我参考的这个链接里的内容，将程序运行于Server上，使图片和canvas处于同一个域，因为刚好安装了node.js的环境，所以我就直接 **npm install http-server**，然后再启动 **http-server** 加载html就可以了。

**程序源代码：**

[基于H5/JS实现图像自动Gamma校正][H5_JS_Gamma]

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[Center 2]: /images/20220715/d2dc8117c072483480e3ab9f11c1090c.png
[Center 3]: /images/20220715/067228fdccce4209a77c16cadfcb5853.png
[Center 4]: /images/20220715/86dfbb464fac426380934dd8361d45a4.png
[Center 5]: /images/20220715/9a0fd6096b6d465fbe512ae79a864ea5.png
[https_github.com_mrdoob_three.js_wiki_How-to-run-things-locally]: https://github.com/mrdoob/three.js/wiki/How-to-run-things-locally
[H5_JS_Gamma]: http://download.csdn.net/detail/u013347241/9673422