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@@ -14,7 +14,7 @@
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人类所感知的亮度恰好和CRT所显示出来相似的指数关系非常匹配。为了更好的理解所有含义,请看下面的图片:
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第一行是人眼所感知到的正常的灰阶,亮度要增加一倍(比如从0.1到0.2)你才会感觉比原来变亮了一倍(译注:这里的意思是说比如一个东西的亮度0.3,让人感觉它比原来变亮一倍,那么现在这个亮度应该成为0.6,而不是0.4,也就是说人眼感知到的亮度的变化并非线性均匀分布的。问题的关键在于这样的一倍相当于一个亮度级,例如假设0.1、0.2、0.4、0.8是我们定义的四个亮度级别,在0.1和0.2之间人眼只能识别出0.15这个中间级,而虽然0.4到0.8之间的差距更大,这个区间人眼也只能识别出一个颜色)。然而,当我们谈论光的物理亮度,比如光源发射光子的数量的时候,底部(第二行)的灰阶显示出的才是物理世界真实的亮度。如底部的灰阶显示,亮度加倍时返回的也是真实的物理亮度(译注:这里亮度是指光子数量和正相关的亮度,即物理亮度,前面讨论的是人的感知亮度;物理亮度和感知亮度的区别在于,物理亮度基于光子数量,感知亮度基于人的感觉,比如第二个灰阶里亮度0.1的光子数量是0.2的二分之一),但是由于这与我们的眼睛感知亮度不完全一致(对比较暗的颜色变化更敏感),所以它看起来有差异。
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@@ -22,7 +22,7 @@
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监视器的这个非线性映射的确可以让亮度在我们眼中看起来更好,但当渲染图像时,会产生一个问题:我们在应用中配置的亮度和颜色是基于监视器所看到的,这样所有的配置实际上是非线性的亮度/颜色配置。请看下图:
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点线代表线性颜色/亮度值(译注:这表示的是理想状态,Gamma为1),实线代表监视器显示的颜色。如果我们把一个点线线性的颜色翻一倍,结果就是这个值的两倍。比如,光的颜色向量\(\bar{L} = (0.5, 0.0, 0.0)\)代表的是暗红色。如果我们在线性空间中把它翻倍,就会变成\((1.0, 0.0, 0.0)\),就像你在图中看到的那样。然而,由于我们定义的颜色仍然需要输出的监视器上,监视器上显示的实际颜色就会是\((0.218, 0.0, 0.0)\)。在这儿问题就出现了:当我们将理想中直线上的那个暗红色翻一倍时,在监视器上实际上亮度翻了4.5倍以上!
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@@ -30,7 +30,7 @@
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因为所有中间亮度都是线性空间计算出来的(译注:计算的时候假设Gamma为1)监视器显以后,实际上都会不正确。当使用更高级的光照算法时,这个问题会变得越来越明显,你可以看看下图:
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## Gamma校正
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@@ -81,7 +81,7 @@ void main()
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结果就是纹理编辑者,所创建的所有纹理都是在sRGB空间中的纹理,所以如果我们在渲染应用中使用这些纹理,我们必须考虑到这点。在我们应用gamma校正之前,这不是个问题,因为纹理在sRGB空间创建和展示,同样我们还是在sRGB空间中使用,从而不必gamma校正纹理显示也没问题。然而,现在我们是把所有东西都放在线性空间中展示的,纹理颜色就会变坏,如下图展示的那样:
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纹理图像实在太亮了,发生这种情况是因为,它们实际上进行了两次gamma校正!想一想,当我们基于监视器上看到的情况创建一个图像,我们就已经对颜色值进行了gamma校正,所以再次显示在监视器上就没错。由于我们在渲染中又进行了一次gamma校正,图片就实在太亮了。
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@@ -125,7 +125,7 @@ float attenuation = 1.0 / distance;
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双曲线比使用二次函数变体在不用gamma校正的时候看起来更真实,不过但我们开启gamma校正以后线性衰减看起来太弱了,符合物理的二次函数突然出现了更好的效果。下图显示了其中的不同:
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这种差异产生的原因是,光的衰减方程改变了亮度值,而且屏幕上显示出来的也不是线性空间,在监视器上效果最好的衰减方程,并不是符合物理的。想想平方衰减方程,如果我们使用这个方程,而且不进行gamma校正,显示在监视器上的衰减方程实际上将变成\((1.0 / distance^2)^{2.2}\)。若不进行gamma校正,将产生更强烈的衰减。这也解释了为什么双曲线不用gamma校正时看起来更真实,因为它实际变成了\((1.0 / distance)^{2.2} = 1.0 / distance^{2.2}\)。这和物理公式是很相似的。
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