伽马值，是显示器的物理属性，固定的，不变的，不可校正的。显示器伽马在不同的上下文环境中，有不同的含义，一个意思是指显示器的输出图像对输入信号的失真，另一个意思是指这种失真的具体数值。

显示器伽马在不同的上下文环境中，有不同的含义，一个意思是指显示器的输出图像对输入信号的失真，另一个意思是指这种失真的具体数值。由于显示器伽马和文件伽马是固定不变的，伽马校正过程是校正计算机的系统伽马，使得显示器伽马、系统伽马、文件伽马三个变换的叠加为1.0,从而使最终显示器的图像和原始场景一样，不存在失真。

RGB值与功率并非简单的线性关系，而是幂函数关系，这个函数的指数称为Gamma值，一般为2.2，而这个换算过程，称为Gamma校正。

为什么显示器要Gamma校正呢？因为人眼对亮度的感知和物理功率不成正比，而是幂函数的关系，这个函数的指数通常为2.2，称为Gamma值。

打个比方，功率为50%的灰色，人眼实际感知亮度为

而人眼认为的50%中灰色，实际功率为

所以RGB中的灰度值，为了考虑到较小的存储范围(0~255)和较平衡的亮暗部比例，所以需要进行Gamma校正，而不是直接对应功率值，因此RGB值RGB颜色值不能简单直接相加，而是必须用2.2次方换算成物理光功率后才能进行下一步计算。这一点在下面的灰度计算公式中就有所体现。

Gamma校正的应用之一，就是明度和灰度计算公式。

RGB明度计算公式：

L取值范围为0~1

RGB灰度计算公式：

注意这里的2.2次方和2.2次方根，RGB颜色值不能简单直接相加，而是必须用2.2次方换算成物理光功率。因为RGB值与功率并非简单的线性关系，而是幂函数关系，这个函数的指数称为Gamma值，一般为2.2，而这个换算过程，称为Gamma校正。

这就好比密码通信，文件伽马是加密过程，系统伽马和显示器伽马是文件伽马的一种反作用，是解密过程，最后看到的结果和原始信息一样。

是曲线优化调整，是亮度和对比度的辅助功能，强力伽马优化模式可以对画面进行细微的明暗层次调整，控制整个画面对比度表现，再现立体美影像，此项技术的关键就在于“强力伽马曲线优化模式”，对每一帧画面都进行固定的伽马调整，画面的亮度和对比度得到大大的优化，画质也可以得到了大大的提升。专业上用的比较多，一般用不到。