利用 RGB
颜色模型可以方便地调整图像的
RGB
分量值，这对校正偏色很有用。色彩校正的基本原理如下：
其中， Mij 表示各颜色的校正矩阵，一般利用标准色卡的对比实验来得到。
2、伽马校正（Gamma）
在处理 RGB
图像时经常遇到的一个问题是色彩的准确度问题，即
RGB
图像往往会因为显示硬件的不同而出现不一致的结果。这样导致的问题是，在某一操作平台制作好的图像，显示到另外一台机器上，效果却差相当多。这是因为并非所以的显示器都是相同的，常常会因为显示器摆放的位置，显示器周围的光照或者亮度的调整值不同，而产生不同的显示效果理论上来说，RGB 各数值与实际屏幕上所显示的色彩应该是一模一样的。但是，实际情形上并非如此。实际影响这种结果的因素，统称 Gamma。每一台显示器的 Gamma 值都不尽相同，因此即
使某一个色彩能够吻合，但是其余的色彩却可能出现差别，由此导致显示效果的差别。
Gamma 校正是一种非常重要的颜色处理方法。其基本思想是，对 R ， G ，B 每一个色彩空间进行分段，在每一段中利用线性函数来校正。这一系列的线性函数的产生，是基于对 Gamma 曲线的补偿，即利用一系列线性函数来代替 Gamma
曲线关于函数
y=x
的对称曲线。
Gamma矫正对图像有显著的影响，不同的Gamma曲线可以取得不同的效果。 Gamma矫正模块主要是对图像进行亮度空间非线性的转化，从而来适配相应的图像显示设备。Gamma矫正会影响到整个图像的对比度。对比度越高，整个图像的通透性越好，让人眼视觉效果更加明显。Gamma矫正也会影响到图像的色彩，对比度越高，整个图像的色彩饱和度也越高。
另外通过Gamma校正能够提高图像对比度。同时也分为全局gamma和RGBgamma。
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