线性 RGB 空间的基本属性是什么，非线性空间的基本属性是什么？当谈论这 8 个（或更多）位中每个通道内的值时，会发生什么变化？
在 OpenGL 中，颜色是 3+1 值，我的意思是 RGB+alpha，每个通道保留 8 位，这是我清楚的部分。
但是当谈到伽玛校正时，我不明白在非线性 RGB 空间中工作的效果是什么。
因为我知道如何在图形软件中使用曲线进行照片编辑，所以我的解释是，在线性 RGB 空间中，您可以按原样获取值，没有任何操作，也没有附加数学函数，而是当它每个都是非线性的通道通常遵循经典的幂函数行为。
即使我认为这个解释是真实的，我仍然不知道什么是真正的线性空间，因为在计算之后，所有非线性 RGB 空间都变成了线性的，最重要的是我没有得到非线性空间的部分- 线性色彩空间更适合人眼，因为最终所有 RGB 空间对于我所理解的都是线性的。
假设您正在使用 RGB 颜色：每种颜色都用三种强度或亮度表示。您必须在“线性 RGB”和“sRGB”之间进行选择。现在，我们将通过忽略三种不同的强度来简化事情，并假设您只有一种强度：也就是说，您只处理灰色阴影。
在线性色彩空间中，您存储的数字与它们所代表的强度之间的关系是线性的。实际上，这意味着如果将数字加倍，强度就会加倍（灰色的亮度）。如果您想将两个强度加在一起（因为您要根据两个光源的贡献来计算强度，或者因为您要在不透明对象的顶部添加一个透明对象），您可以通过添加两个数字在一起。如果您正在执行任何类型的 2D 混合或 3D 着色，或几乎任何图像处理，那么您希望您的强度在线性色彩空间中，因此您只需对数字进行加、减、乘和除即可对强度产生相同的影响。大多数颜色处理和渲染算法只能用线性 RGB 给出正确的结果，除非你给所有东西添加额外的权重。
这听起来很容易，但有一个问题。人眼对光的敏感度在低强度下比在高强度下要好。也就是说，如果你列出所有你能分辨的强度，那么暗的比亮的多。换句话说，你可以比浅灰色更好地区分深灰色。特别是，如果您使用 8 位来表示您的强度，并且您在线性颜色空间中执行此操作，您最终会得到太多的浅色阴影，而没有足够的深色阴影。您在黑暗区域会出现条带，而在明亮区域，您会在用户无法区分的不同色调的近白色上浪费一些位。
为了避免这个问题，并充分利用这 8 位，我们倾向于使用sRGB。sRGB 标准告诉您要使用的曲线，以使您的颜色非线性。曲线在底部较浅，因此您可以使用更多深灰色，而在顶部更陡峭，因此您可以使用更少的浅灰色。如果你把数字加倍，你的强度就会增加一倍以上。这意味着如果将 sRGB 颜色加在一起，最终会得到比应有的颜色更亮的结果。如今，大多数显示器将其输入颜色解释为 sRGB。因此，当您在屏幕上添加颜色或将其存储在每通道 8 位纹理中时，请将其存储为 sRGB，以便充分利用这 8 位。
你会注意到我们现在有一个问题：我们希望我们的颜色在线性空间中处理，但存储在 sRGB 中。这意味着您最终会在读取时进行 sRGB 到线性的转换，并在写入时进行线性到 sRGB 的转换。正如我们已经说过的，线性 8 位强度没有足够的暗度，这会导致问题，因此还有一条更实用的规则：如果可以避免，请不要使用 8 位线性颜色。遵循 8 位颜色始终为 sRGB 的规则已成为惯例，因此您在将强度从 8 位扩大到 16 位或从整数到浮点的同时进行 sRGB 到线性的转换；同样，当您完成浮点处理后，在转换为 sRGB 的同时缩小到 8 位。如果你遵守这些规则，
当您读取 sRGB 图像并且需要线性强度时，请将此公式应用于每个强度：
float s = read_channel();
float linear;
if (s <= 0.04045) linear = s / 12.92;
else linear = pow((s + 0.055) / 1.055, 2.4);
反过来说，当您想将图像写入 sRGB 时，请将此公式应用于每个线性强度：
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 s 的值都在 0 到 1 之间，因此如果您正在读取 8 位整数，则首先要除以 255，如果您正在编写 8 位整数，则要先乘以 255最后，就像你通常做的那样。这就是使用 sRGB 所需要知道的全部内容。
到目前为止，我只处理了一种强度，但还有一些更聪明的方法可以处理颜色。人眼可以比不同的色调更好地分辨不同的亮度（从技术上讲，它比色度具有更好的亮度分辨率），因此您可以通过将亮度与色调分开存储来更好地利用 24 位。这就是 YUV、YCrCb 等表示尝试做的事情。Y 通道是颜色的整体亮度，并且比其他两个通道使用更多的位（或具有更高的空间分辨率）。这样，您就不需要（总是）像使用 RGB 强度那样应用曲线。YUV 是一个线性颜色空间，因此如果将 Y 通道中的数字加倍，颜色的亮度就会加倍，但不能像 RGB 颜色那样将 YUV 颜色相加或相乘，所以它
我认为这回答了你的问题，所以我将以一个简短的历史记录结束。在 sRGB 之前，旧的 CRT 曾经内置了非线性。如果将像素的电压加倍，则强度将增加一倍以上。每个监视器还有多少不同，这个参数称为gamma。这种行为很有用，因为它意味着你可以获得比亮更多的暗，但这也意味着你无法判断你的颜色在用户的 CRT 上有多亮，除非你先校准它。伽玛校正意味着转换您开始使用的颜色（可能是线性的）并将它们转换为用户 CRT 的伽玛。OpenGL 来自这个时代，这就是为什么它的 sRGB 行为有时会有点令人困惑。但是 GPU 供应商现在倾向于使用我上面描述的约定：当您在纹理或帧缓冲区中存储 8 位强度时，它是 sRGB，而当您处理颜色时，它是线性的。例如，一个 OpenGL ES 3.0，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。您根本不需要明确地进行 sRGB 转换或伽马校正。
我不是“人类颜色检测专家”，但我在 YUV->RGB 转换上遇到过类似的事情。R/G/B 通道有不同的权重，所以如果你改变源颜色 x，RGB 值会改变不同的数量。
如前所述，我不是专家，无论如何，我认为，如果您想做一些颜色正确的转换，您应该在 YUV 空间中进行，然后将其转换为 RGB（或对 RGB 进行数学等效操作，请注意数据丢失）。此外，我不确定 YUV 是颜色的最佳原生表示，但摄像机提供了这种格式，这就是我遇到问题的地方。
这是包含秘密数字的神奇 YUV->RGB 公式：http ://www.fourcc.org/fccyvrgb.php