Gamma校正是图像处理领域中的一种非线性操作，其目的在于调整图像的亮度与颜色强度，以适配人眼的视觉感知特性以及显示设备的物理特性。接下来，我们将详细其工作原理。
我们要了解人眼感知的非线性特性。人眼对亮度的敏感度并不是线性的，也就是说，暗部的细微变化比亮部更容易被人眼察觉。例如，从10到20勒克斯的变化，可能比从100到110勒克斯的变化更为显著。为了优化数据的位数分配，减少暗部的量化噪声，我们需要通过非线性的编码方式，压缩亮部信息，同时扩展暗部信息。
显示设备的物理特性也是Gamma校正考虑的重要因素。传统的CRT显示器，其输入电压与亮度之间的关系呈现出一个幂函数的关系，即V²≈亮度。虽然现代显示设备的技术已经突破了这种限制，但为了保持与旧设备的兼容性，仍然沿用了Gamma校正的技术。为了补偿这种物理特性，我们在图像编码时会进行预补偿（应用1/γ），当显示在设备上时，设备会应用γ，从而使整体的响应线性化。
从数学原理上来看，Gamma编码（压缩）的过程是将输入的线性光信号经过变换，常用的γ值大约为2.2。解码（Gamma扩展）的过程则是在显示时应用相应的变换，恢复其线性亮度。编码与解码的过程相互抵消，保持了亮度的线性关系。
在实际的应用场景中，Gamma校正发挥着重要的作用。在图像存储与传输领域，例如sRGB等标准就采用了近似Gamma 2.2的编码方式，这不仅可以节省带宽和存储空间，还能确保图像在不同设备上的准确显示。在图像处理领域，为了进行正确的光照计算，我们需要将图像从sRGB空间转换到线性空间（去Gamma），处理后再转回（重Gamma），以避免混合错误。
关于标准和实现方式，sRGB标准使用分段曲线来近似Gamma 2.2，特别是在低亮度区域进行线性变换，以避免噪声的产生。而对于现代设备，它们可能内置了Gamma调整功能，以确保色彩的准确性。
以一个简单的示例流程来说，当相机拍摄图像并保存时，它会应用1/2.2的Gamma压缩，并存储为sRGB格式。当图像在显示器上显示时，显示器会应用2.2的Gamma扩展，从而还原出真实的亮度。在图形渲染过程中，着色器会先读取sRGB纹理并进行去Gamma转换（转为线性值），计算光照后再进行重Gamma输出。
Gamma校正是一种通过幂函数变换适配人眼与设备特性的关键技术，它确保了图像从采集到显示的高效与准确。其核心在于编码时的压缩与解码时的扩展，结合标准（如sRGB）实现了跨平台的一致性。
