Het mysterie van gamma-correctie

De Verborgen Curve

Als je een RGB-waarde leest van (128, 128, 128) uit een beeldbestand, denk je misschien dat die precies de helft van de helderheid van (255, 255, 255) weergeeft. Dat is niet zo. Hij vertegenwoordigt ongeveer 21,5% van de fysieke lichtintensiteit — minder dan een kwart. Dit verschil is het gevolg van gamma-encoding, en het negeren daarvan is een van de meest gemaakte fouten in kleur­berekeningen.

Waarom Gamma Bestaat

Gamma-encoding heeft historische wortels in CRT-monitoren, waarvan de fosforlaag niet-lineair reageerde op spanning — grofweg een machtscurve met γ ≈ 2,2. Beeldbestanden worden gecodeerd met de inverse curve (γ ≈ 1/2,2 ≈ 0,4545) zodat de niet-lineariteit van de CRT wordt opgeheven en het beeld er correct uitziet.

Maar er is een diepere reden dat gamma in het LCD-tijdperk blijft bestaan: het sluit aan bij het menselijk zicht. We zijn veel gevoeliger voor verschillen in donkere tonen dan in lichte. Gamma-encoding reserveert meer van het 0–255-bereik voor donkere waarden, waar we de fijnste nuances kunnen onderscheiden, en perst de lichte samen, waar we minder kritisch zijn. Het is een vorm van perceptuele compressie.

Het wiskundige probleem

Als je het gemiddelde van twee kleuren berekent — bijvoorbeeld het mengen van (255, 0, 0) (rood) en (0, 0, 0) (zwart) — dit rechtstreeks doen in gamma-gecodeerde sRGB levert je (128, 0, 0) op. Maar fysisch gezien vraagt het juiste middenpunt om eerst te linearizeren, dan te middelen in lineaire ruimte, en daarna opnieuw te encoderen:

Lineair rood = 1,0, lineair zwart = 0,0. Gemiddelde = . Terug naar sRGB gecodeerd ≈ . Het verschil is enorm — de gamma-naïeve blend is dan hij zou moeten zijn.