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电视背光补偿
TV Backlight Compensation
2020 — 2022，它一次次回到首页
黑点是上首页（≥ 50 分）的那次投稿，空心点是没冲上去的投稿，点越大分数越高。
导读
这篇文章讲作者如何用摄像头拍摄电视显示纯白画面，测量屏幕亮度/颜色不均匀，并通过软件校正（可能是生成补偿用的着色器或查找表），让整块屏幕看起来更均匀。文中涉及测量、参数优化和实际效果。评论里有人质疑方法可以更简单、更精确，也有人指出问题未必来自背光，而是液晶面板或光学元件。
为什么经久不衰：它展示了一个低成本、可复现的显示校准黑客实践，把专业色彩校准问题变成家用可尝试的实验，所以多年后仍被讨论。
HN 评论精选
质疑全局校正和随机优化的必要性，提出逐像素通道重映射的简单替代方案。
首先，这篇文章真的很酷，我喜欢这种有趣的 hack。不过有几处我不太明白。第一，为什么整幅图像都用同一组全局的增益和偏移标量，而不是逐像素的值？这个图案并不均匀，校正为什么是均匀的？第二，为什么优化只是随机生成新值，而不是用梯度下降之类更好的算法？这种随机搜索似乎很浪费。第三，为什么这非得是一个优化问题，不能直接看那张光斑图吗？每个像素本应是白色，但我们看到的是 (R_max, G_max, B_max)，其中 G_max 和 B_max 都小于 R_max，使像素偏红。那只要把每个像素的绿、蓝通道重新映射到 [0, R_max] 就行了。这样显示白色时每个像素都会得到相同的灰度值 (R_max, R_max, R_max)。这在着色器里应该很直接。
sorenjan查看英文原文
First of, really cool article. I love fun hacks like this. There's a few things I don't get. The first one is why he's using the same global scalar values for gain and offset for the entire image, instead of pixel-wise values. The pattern isn't uniform, so why is the correction? The second is why the optimization is just randomizing new values instead of using a better algorithm like gradient decent. This kind of stochastic search seems really wasteful. The third is why it needs to be an optimization problem at all, why not just look at the blob image? Each pixel is supposed to be white, but we see (R_max, G_max, B_max), where both G_max and B_max is < R_max, making the pixel red. So just remap the green and blue channel for each pixel to [0, R_max] instead. Then each pixel will have the same gray value of (R_max, R_max, R_max) when displaying white. This should be really straight forward in a shader.
有显示制造经验者认为不均匀更可能源于液晶面板/光学，而非背光。
顺便说一句，我很怀疑这里看到的是背光均匀性问题。这实际上是液晶元件本身的问题，可能在一定程度上还涉及光学。我们以前制造过对均匀性和色彩准确性要求极高的高级显示器（比如在内窥镜手术中分辨健康与癌变组织）。LCD 制造虽然不可思议，但人眼在合适条件下非常擅长挑出差异。为了实现均匀、可重复、可靠的色彩和图像表现，显示器必须施加各种校正。
robomartin查看英文原文
BTW, I doubt very much that what you are seeing here is backlight uniformity problems. This is actually an issue with the LCD element, the liquid crystal itself, and, possibly, to some extent, the optics. We used to manufacture advanced displays where uniformity and color accuracy was super important (think being able to identify healthy vs. cancerous tissue during endoscopic surgery). As incredible as LCD manufacturing is, the eye is amazing at being able to pick-out differences under the right conditions. All kinds of corrective work had to be applied to the displays in order to achieve uniform, repeatable and reliable color and image rendering performance.
专业放映机校色同样用相机生成LUT来修复随时间漂移的均匀性。
我就是靠这个吃饭的。索尼数字电影放映机使用一种 LCD 面板（SXRD），其均匀性会随时间漂移。一台专用相机会花大约 35 分钟生成 LUT，把投影图像恢复到均匀的白色。
drumdude查看英文原文
I do this for a living. Sony digital cinema projectors use a type of LCD panel (SXRD) where the uniformity drifts over time. A special camera takes about 35 minutes to create a LUT to restore the projected image to a uniform white.
类似问题：手机拍纸扫描因光照不均，且无固定基准，难以直接套用。
这几乎和我正在解决的一个问题一模一样：把一张质量很差的纸张照片变成干净扫描件，让纸背景的各种灰度都变成统一的 #ffffff 白色。显然的解法（均衡化、转位图等）都不行，因为左上角的白（比如 #ccc）和右下角的白（比如 #888）差别很大，而且由于糟糕的照明，这种偏移是不均匀的。很高兴看到这篇文章，希望这个方案能对我的问题有帮助（不过我没法获得固定的基准真值——每张照片的光照都会变）。
Rygian查看英文原文
This is almost identical to a problem I'm trying to solve, which is to turn a potato-quality picture of a sheet of paper into a clean scan, turning whatever levels of gray conform the paper background become a uniform #ffffff white. The obvious solutions (equalizing, converting to bitmap, …) don't work because what's white in the top left (say #ccc) is wildly different from what's white in the bottom right (say #888), and the shift is non-uniform due to potato-quality lighting. Glad I caught this post, I hope the solution can contribute to my problem (although I do not have a way to obtain a fixed ground truth — lighting will change for each picture.)
历次讨论
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