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伽马校正是一种常用的图像处理方法，广泛应用于图像增强和调色中。传统的伽马校正方法由于涉及大量浮点数运算，效率较低，难以满足实时处理的需求。为了提高计算效率，研究者提出了一种基于颜色表(LUT，Lookup Table)的快速伽马校正方法。
在图像处理中，伽马校正是一种非线性亮度调节技术，通过调整图像亮度分布，使其更符合人眼感知特性。传统的伽马校正方法通常采用函数形式进行运算，这种方法在计算时需要执行大量的浮点数乘法、除法和指数运算，尤其是在处理高分辨率图像时，计算量会显著增加，导致效率低下。
为了解决这一问题，研究者提出了一种基于颜色表的快速伽马校正方法。这种方法的核心在于，首先确定图像像素的取值范围。对于彩色图像，像素值通常在0到255之间，共256个可能取值。如果已知伽马值K，在0到255之间的任意整数值，经过“归一化、预补偿、反归一化”操作后，结果将是唯一的，并且仍然落在0到255的范围内。
伽马校正的核心步骤包括以下几个：
通过这种方法，可以显著减少计算量，因为只需预先计算256个像素值对应的LUT值，后续处理时直接从LUT中取值即可。
在实际编程中，OpenCV库提供了便捷的API来实现这一方法。以下是代码实现的主要步骤：
这种方法的主要优点在于计算效率的显著提升。由于LUT预先计算完成，后续处理仅需O(1)时间复杂度，整体复杂度降为O(256)。这样即使处理高分辨率图像，效率仍然足够高。
此外，这种方法还支持多通道图像（如RGB、HSV等），可以在不影响其他通道校正效果的情况下，独立处理每个通道的伽马校正。
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