前言

接触图形学中颜色相关的概念许久了，色域，LDR，HDR，ToneMapping，伽马空间，线性空间，sRGB，ACES等名词也都算耳熟能详，但一直以来都是零散细碎的知识点，从来没系统整理过。

个人一直关注UE的发展和官方油管频道，恰巧看到了一个颜色管线的视频，算是事无巨细的详解了上面每一个概念和他们之间的关系，遂有此文，与诸君共赏。

今天我们要讨论发生在引擎和渲染过程中的颜色管线以及特定的颜色转换

线性渲染

我们先想象一个简化版的渲染管线，一个纹理输入，在线性空间下渲染，经过后处理，最后显示在窗口中（或者存储到一个文件中）

我们先从中间看起，即Linear Rendering in RGB，既然是渲染，我们首先应该关注的就是颜色值

颜色值代表光量，可以是范围很大的值，也可以是范围很小的值

并且他们是线性的，这意味着如果我们将颜色值翻倍，我们得到的光量也是翻倍的

他们用于引擎的工作环境和运行时环境的颜色空间中

在更加深入之前，我们先了解一下颜色的基础知识

颜色基础知识

一般我们在谈论颜色空间的时候，同时涵盖了颜色编码和颜色空间这两个概念，我们先来看颜色空间

颜色空间

实际上除了RGB之外还有很多别的颜色空间，但是他们都可以表示同样的颜色值（也都是三个值），并且有公式可以用于他们之间的值转换

既然我们目前在讨论渲染，那我们就用RGB进行讲解

首先我们可以把RGB颜色空间想像成R，G，B三个互相垂直的坐标轴组成的坐标系，当他们的范围都是0-1时，得到的Cube如图所示

但是RGB颜色规范也有很多，并不一定是三个互相垂直的坐标轴，例如Rec709（sRGB），Rec2020，P3D65，AdobeRGB等

可以看到Rec709的红绿蓝不再互相垂直，并且表示的颜色范围有限

接下来让我们学习如何比较这两个颜色空间的值

我们知道，图片和显示器可以是不同的颜色空间

一个Rec709的显示器，一个Rec709的图片，图片将会被显示的很好，因为两者颜色空间一致，颜色值可以一一映射

但一个Rec709的显示器显示一个Rec2020的图片就会导致图片饱和度过低，因为一部分颜色映射失败了，Rec2020被设计为显示到具有充分饱和度的显示器上，而不是Rec709

颜色编码

颜色空间告诉我们什么是红色，绿色，蓝色，而颜色编码则是我们存储这些值的方式

颜色编码在图片（PNG，JPEG，MP4，EXR等），信号（HDMI）和显示器上都有应用

图片是一种float编码，很适合保存线性数据，但在信号方面，信号并不是一个高位深的数据，所以有另一种编码方式

事实上从信号到显示器有一系列不同编码（甚至是Camera Log）

说了这么久的光量，是时候形象的展示下了

蓝色部分是理想的输入输出存储函数，而黑色线条则是光电传输函数，之所以是0.218，是因为

$0.5^{2.2}=0.218$

而人眼对于暗部变化最敏感，基于此的编码方式则为sRGB编码，好巧不巧，我们前面的颜色空间中也有sRGB颜色空间（Rec709），需要注意区分两者概念

提到上面的图，就不得不提及伽马矫正（伽马编码）这一概念了

图像的伽玛编码用于通过利用人类感知光和颜色的非线性方式来优化对图像进行编码时的比特使用或用于传输图像的带宽。 [ 1 ]在常见的照明条件下（既不是漆黑也不是耀眼的明亮），人类对亮度（明度）的感知遵循近似幂函数（与伽玛函数无关），对较暗色调之间的相对差异具有更大的敏感性比较浅的色调之间，符合亮度感知的史蒂文斯幂定律。如果图像不是伽马编码的，它们会分配太多的比特或太多的带宽来处理人类无法区分的高光，而分配太少的比特或太少的带宽来处理人类敏感的阴影值，并且需要更多的比特/带宽来维持相同的视觉质量。 [ 2 ] [ 1 ] [ 3 ]浮点图像的伽玛编码不是必需的（并且可能会适得其反），因为浮点格式已经提供了对数曲线的分段线性近似。 [ 4 ]

尽管伽马编码最初是为了补偿阴极射线管(CRT) 显示器的亮度特性而开发的，但这并不是它在现代系统中的主要目的或优势。在 CRT 显示器中，光强度随电子枪电压呈非线性变化。通过伽玛压缩改变输入信号可以消除这种非线性，从而使输出图像具有预期的亮度。然而，显示设备的伽马特性在图像和视频的伽马编码中不起影响。他们需要伽玛编码来最大限度地提高信号的视觉质量，而不管显示设备的伽玛特性如何。 [ 1 ] [ 3 ] CRT 物理原理与视频传输所需的伽马编码逆的相似性是巧合和工程的结合，这简化了早期电视机中的电子设备。 [ 5 ]