要了解Log視頻，我們首先要知道相機是怎麼工作的。
相機與眼睛
當光線通過鏡頭，照在傳感器上，傳感器上的每個感光點（像素）都會測量接收到的離散光量。這裡的測量結果一般是線性的。其中光強度（光子數）加倍，信號輸出就會加倍。然後，每個像素的信號從傳感器發送到圖像處理器，在圖像處理器中被編碼為數字值並記錄。（比如說，杯子裡裝了一滴水，傳感器就記錄裝了一滴水。杯子裝了10滴水，就記錄10滴。裝了100滴水，就記錄100滴，這就是測量的線性記錄）
但人類感知光的方式並不是這樣的。人類的眼睛無法從絕對、離散的測量角度來感知光的數值。恰恰相反的是，我們人眼通常是以相對的非線性方式，來感知光的亮度的。實際上，人類視覺在感知光線方面大致是對數的。這到底是什麼意思呢？
為了說明這個問題，我們來做個實驗。假設您在一個完全黑暗的房間裡，裡面沒有光，所以您什麼也看不到。這時候如果我們點燃一根蠟燭，那麼您就能夠看清一點了。如果我們在房間裡架一臺攝像機，攝像機也能看到一些影像。
假如我們需要更多的光，再點燃一根蠟燭。從物理上講，這時候屋內發射的光子數量會增加一倍，並且攝像機的傳感器，實際上也會檢測並拍攝到比以前多一倍的光量。同時您的眼睛也會感知到亮度相對之前增加了一倍。
再次，假設我們再點燃另一支蠟燭。這時，我們的眼睛和相機感知到的數值就開始不同了，三隻蠟燭發出的光子數量是單只蠟燭的三倍，攝像機傳感器上檢測到的亮度信息也是之前的三倍。但是你的眼睛沒有。它感知到的亮度不是單支蠟燭的三倍，可能只是2.5倍。
我們再增加蠟燭的數量，假設我們再添加到第四根蠟燭，從相機的角度來看，蠟燭的光量是單只蠟燭光量的四倍，但對於我們的眼睛來說，光量僅為它的三倍，八支蠟燭的光量是單只蠟燭光量的八倍，但我們人眼看起來只是亮度的四倍。
如果我們添加到第17根蠟燭，我們也許根本就看不出來16根蠟燭和17根到底有什麼區別，但是相機將繼續測量光子數值，並隨之線性的增加。到現在為止，您或許可以看到線性光感知和對數光感知之間的區別了。
那麼，這與Log模式有什麼關係呢？
伽瑪校正的視頻
我們的眼睛和相機之間的差異，意味著並非所有光的編譯信息都是一樣的。由於我們根本不會注意到圖像最亮部分的變化，但是會對畫面暗部的變化十分敏感。所以知道了這些，那我們在實際拍攝的時候，就可以對畫面的暗部信心和亮部信息的記錄區別對待了，而不是平均的記錄亮部和暗部的信息。實際上，實際拍攝中我們就是這樣操作的。
由於攝像機硬碟的存儲空間有限，工程師需要有效地利用這種情況。他們開發了一種方法，可以在我們眼睛最敏感的部分圖像上（例如陰影）保持圖像質量，但又不會增加帶寬或存儲需求。
此過程稱為伽瑪編碼，它是在相機內部完成的。在圖像傳感器測量到了光信號之後，該信息就會被發送到圖像處理器，處理器就會將其轉換為數字值並記錄。在此轉換過程中，有一個數學函數公式，將相機的線性感光度轉換為對數數值，這就是伽瑪編碼。具有將圖像的較暗色調範圍擴展到更多位信息上的能力，同時將較亮色調範圍壓縮到更少位。
這種做法很有效，因為它可以在有限的存儲範圍內更有效地分配數字信息（類似於我們的眼睛所感知的方式）。更多的比特用於我們的眼睛敏感的色調範圍，而更少的比特分配給我們感知較少的色調範圍。
但是，經過伽瑪編碼的圖像會跟我們實際的場景看起來不同。如果要讓圖像跟我們實際看起來的場景一樣，就需要恢復其線性亮度。
此過程稱為伽瑪校正，它被廣泛的應用在我們的計算機和顯示器中。事實上，伽瑪校正與伽瑪編碼其實是一套相反的編譯過程。此過程就是反向應用數學變換函數公式，將圖像恢復為線性亮度標度。
這種伽瑪校正很有必要，因為它代表圖像中的色調範圍，就是我們的眼睛期望看到的那樣。
簡而言之，伽瑪編碼通過丟棄一些我們眼睛不會真正注意到的明亮部分的信息，然後使用這些可用的空間來存儲我們感知敏銳的黑暗部分，從而提高了畫質而且節省了空間。然後，伽馬校正會在圖像中保留色調信息的圖像，該信息更能代表人眼實際看到的場景。
Log視頻
這就是Log模式發揮作用的地方。在相機CPU對光信息進行編碼之前，Log圖像配置文件會將數學函數應用於圖像傳感器的輸出編譯過程中。如果這聽起來像gamma編碼，請注意，他們的區別在於——用於Log編碼的數學函數是對數曲線（Log模式因此得名）。這是一條更具侵略性的曲線，可在更廣泛的色調範圍內擴展亮度信息。這意味著Log圖像比標準伽瑪編碼要平坦得多。
這種方法會使用更多的數字信息來存儲圖像的陰影和中間色調信息，從而保留更多細節的較低光量圖像。這樣可以減少暗部噪點，提高後期處理的精度。同時，相比於標準的伽瑪編碼視頻而言，不會增加額外的存儲空間。Log提供了控制亮度（灰色陰影）的更多細微步驟，因此您可以根據自己的需要，靈活地調整圖像的外觀。
當然，這也意味著當您在顯示器上查看圖像時，它看起來將不會像在現實世界中那樣。這是為什麼？由於您的顯示器使用的標準伽瑪校正而不是對數的校正，因此圖像看起來仍然會褪色。但是，通過反向應用相應的對數函數也可以很容易地解決此問題，這正是某些LUT所做的工作。您可以理解為這是對數視頻的伽馬校正，同時您還可以在應用後對其進行深入調整。
總而言之，Log記錄的視頻可以在圖像原來的動態範圍內保留更多細節。保留的細節使您可以更主動地控制圖像，類似於原始素材，而且還沒有巨大的文件大小。這意味著您可以在後期製作中進行更自如的調整，所需求的硬體設備與標準視頻文件也沒有什麼不同。就是說，Log本身並不意味著最終交付/查看，因此您將需要在工作流程中添加一些步驟來糾正圖像（使用LUT或其他方式）。