四川虹欧显示器件有限公司 (中国四川省绵阳市经济开发区绵州大道中段186号长虹工业园, Sichuan 0, 621000, CN)
| 权 利 要 求 书 1. 一种减少等离子显示屏的动态伪轮廓的方法， 其特征在于， 包括： 获得当前帧和相邻上一帧内同一区域内各个同一位置的像素点数 据； 通过各个同一位置上的所述像素点数据运算出所述区域内像素的 平均伪轮廓评测值； 如果所述平均伪轮廓评测值大于阈值时， 对当前帧的所述区域内 的各个位置的像素点进行优化编码。 2. 根据权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述运算出所述区域内像 素的平均伪轮廓评测值的过程包括： 获取各个同一位置像素点在当前帧、相邻上一帧中的编码统计值; 获取各个同一位置像素点在当前帧、 相邻上一帧中的灰度等级差 值； 通过每个像素点的所述编码统计值、 所述灰度等级差值和此像素 点在当前帧中的灰度等级值运算出此像素点的伪轮廓评测值； 通过获取的各个同一位置像素点的伪轮廓评测值运算出此区域内 的平均伪轮廓评测值。 3. 根据权利要求 2所述的方法， 其特征在于， 通过以下公式获取各个同 一位置像素点在当前帧、 相邻上一帧中的编码统计值： 其中， P为子场序号， m为将当前帧、 相邻上一帧分别划分出的 子场个数， n为帧号， SP(P)为第 p子场的权重值， l O)- ^0)1为 像素点 B在当前帧 n和相邻上一帧 n-1中第 p子场的编码异或值。 4. 才艮据权利要求 2所述的方法， 其特征在于， 所述运算出伪轮廓评测值 的过程包括： 获取所述编码统计值与所述灰度等级差值之间的差值， 釆用该差 值与像素点在当前帧中的灰度等级值的乘积作为伪轮廓评测值； 其中， 所述灰度等级差值釆用以下公式运算得出： 其中， I为该位置像素点在第 n帧或第 n-1帧中的灰度等级值， （X, y ) 为像素点坐标位置。 根据权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述优化编码的过程包括: 按照所述区域内的每个像素点的灰度等级， 在基准编码表中选择 目应的编码并输出。 根据权利要求 5所述的方法， 其特征在于， 所述在基准编码表中选择 相应的编码的过程包括： 判断所述基准编码表中是否存在与所述像素点灰度等级相同的灰 度等级， 如果存在， 则按照像素点的灰度等级查找出对应的编码并输出； 如果不存在， 则在基准编码表中选择出与像素点的灰度等级最邻 近的灰度等级所对应的编码输出， 并将像素点的灰度等级与基准编码 表中最邻近灰度等级的差值做误差扩散处理。 一种减少等离子显示屏的动态伪轮廓的装置， 其特征在于， 包括： 读取单元， 用于获得当前帧和相邻上一帧内同一区域内各个同一 位置的像素点数据； 运算单元， 用于通过读取单元获得的所述像素数据运算出所述区 域内像素的平均伪轮廓评测值； 优化单元， 用于判断出所述平均伪轮廓评测值大于阈值时， 对当 前帧的所述区域内的各个位置像素进行优化编码。 根据权利要求 7所述的装置， 其特征在于， 所述运算单元包括： 编码统计值模块， 用于获取各个同一位置像素点在当前帧、 相邻 上一帧中的编码统计值； 灰度运算模块， 用于获取各个位置像素点在当前帧、 相邻上一帧 中的灰度等级差值； 评测值运算模块， 用于通过每个像素点的所述编码统计值、 所述 灰度等级差值和像素点在当前帧中的灰度等级值运算出伪轮廓评测 值； 均值模块， 用于通过获取的各个同一位置像素点的伪轮廓评测值 运算出此区域内的平均伪轮廓评测值。 9. 根据权利要求 8所述的装置， 其特征在于， 所述编码统计值模块包括: 分割子模块， 用于将每帧像素数据划分为各个子场； 运算子模块， 用于将每个位置像素点在当前帧、 相邻上一帧的每 个子场中的编码异或值与该子场权重值相乘， 再将各个子场中的乘积 值求和作为该位置像素的编码统计值； 存储子模块， 用于存储获取的所有各个同一位置像素点的编码统 计值； 所述评测值运算模块包括： 差值子模块， 用于获取所述编码统计值与所述灰度等级差值之间 的差值， 积值子模块， 用于釆用所述差值与像素点在当前帧中的灰度等级 值的乘积作为伪轮廓评测值。 10. 根据权利要求 7所述的装置， 其特征在于， 所述优化单元包括判别模 块、 编码模块和误差扩散模块： 所述判别模块， 用于判断出所述平均伪轮廓评测值大于阈值时， 触发所述编码模块； 所述编码模块， 用于查找出像素点的灰度等级匹配基准编码表中 相同灰度等级所对应的编码输出； 或当像素点的灰度等级在所述基准 编码表中没有相同的灰度等级时， 则在基准编码表中选择出与像素点 的灰度等级最邻近的灰度等级所对应的编码输出， 并触发所述误差扩 散模块； 所述误差扩散模块， 用于将像素点的灰度等级与基准编码表中最 邻近灰度等级的差值做误差扩散处理。 |
S 11 : 获得当前帧和相邻上一帧内同一区域内各个同 一位置的像素数据；
S 12: 通过所述像素数据运算出所述区域内像素的平 均伪轮廓评测值；
S 13: 如果平均伪轮廓评测值大于阈值时， 对当前帧的所述区域内的各 个位置像素进行优化编码和误差扩散。 由于两个连续的帧的灰度等级相似， 子场编码的分布模式不同时， 伪轮 廓产生的 4既率较大。 如图 5所示， 其描述了产生伪轮廓时 的编码分布模式情况。 在子场权重 [1 , 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128]下， 灰度 127的编码为 11111110, 灰度 128的编码为 00000001 , 若显示某帧图像 边缘图像灰度 127, 该图像下帧显示的边缘图像灰度为 128, 则 127过渡到 128时， 动态伪轮廓就发生了， 按照理想的状态下， 人眼是先感知到 127灰 度， 然后感知到 128灰度， 但是实际情况不是这样， 参见子场分离显示技术 的原理， 在连续显示 127至 128时， 点亮的编码顺序： 1111111000000001 , 不同灰度显示的转换期间， 人眼对图像已经积分了八次。 每积分一次即感知 一个灰度等级。 如果这八次积分里面感知的灰度等级大大的偏 离了显示的灰 度等级， 人眼即感觉到了动态伪轮廓。 比如， 灰度显示从 127变到 128。 按 显示的顺序从第一子场到第八子场 4 列分别为 11111110和 00000001。 以上 图形式依次积、分为 127, 63 , 31 , 15 , 7, 3 , 1 , 0, 128。 当积、分为 0时， 人 眼即感觉到明显的暗条紋。 本发明根据前后两帧的同一区域内的像素的平 均 伪轮廓评测值进行判别， 伪轮廓识别率较高， 因为动态图像是帧与帧图像叠 加效果， 所以检测前后帧之间相同位置像素点的伪轮廓 现象。 对容易出现伪 轮廓的像素及时进行优化编码和误差扩散处理 ， 能够有效降低图像的伪轮廓 现象， 消除人眼视觉上的伪轮廓感觉。 在对像素进行评测时， 有多种形式的伪轮廓评测值， 如 MPD算法运算 的数值等， 下面通过本发明的实施例二说明本发明釆用的 伪轮廓评测值。 参 见图 6, 包括：
S21 : 获取当前帧和相邻上一帧的同一区域内各个同 一位置像素数据； 获取的像素数据包括： 在此区域内的各个同一位置上， 当前帧的像素编 码值、 相邻上一帧的编码值， 此位置的坐标所属的子场权重， 以及该位置所 属的子场在当前帧中的灰度等级、 在相邻上一帧中的灰度等级。
S22: 获取各个同一位置像素点在当前帧、 相邻上一帧中的编码统计值； 首先将一帧像素数据划分为各个子场， 等离子显示屏控制器接收外部输 入的 RGB图像信号和控制信号， 将一场图像划分成几个子场， 每个子场都 包括复位时间、 寻址时间、 维持时间。 获取每个位置像素点在两个帧 （当前 帧、 相邻上一帧） 的每个子场中的编码异或值与该子场权重值相 乘， 再将各 个子场中乘积值求和作为该位置像素的编码统 计值 A, 直到获取完所有各个 同一位置像素点的编码统计值。 运算公式如下： 其中， P、 m为子场序号， n为帧号， SP(P)为第 P子场的权重值， 如 1、 2、 4、 8、 16、 32、 64或 128, B为该像素的灰度等级所对应的编码， "„VW，"„-i V ^在 p个子场下前后帧是否点亮还是熄灭， 编码值为 0或 1 值。 此处 Bn是指每个像素在 P个子场下的编码值如 10101001。
S23: 获取各个位置像素点在当前帧、 相邻上一帧中的灰度等级差值； 其中， I为该位置像素在第 η帧 中的灰度等级值， （X, y ) 为像素坐标位置。
S24: 通过所述编码统计值、 所述灰度等级差值和像素在当前帧中的灰 度等级值运算出伪轮廓评测值； 获取所述编码统计值与所述灰度等级差值之间 的差值， 釆用该差值与像 素在当前帧中的灰度等级值的乘积作为伪轮廓 评测值 C, 伪轮廓评测值
C = (A - B)I n (x, y) ;
S25： 通过获取的各个伪轮廓评测值运算出此区域内 的平均伪轮廓评测 值； 将获取到的该区域内的各个伪轮廓评测值求和 后做平均运算， 获得该区 域内的平均伪轮廓评测值。
S26: 判断所述伪轮廓评测值是否大于阈值， 如果否， 即小于阈值， 则 说明此区域内不会产生伪轮廓现象， 执行 S27; 如果是， 即大于阈值， 则执 行 S28;
S27: 直接按照每个像素的灰度等级所对应的编码输 出；
S28: 将此区域内的每个像素的灰度等级按照基准编 码表选择编码输出； 基准编码表是经过挑选的与灰度等级对应的编 码， 基准编码表中的各个 灰度等级所对应的编码之间不会产生伪轮廓现 象。 在选择过程中， 如果像素 的灰度等级在挑选编码表 （即基准编码表） 中没有相同的灰度等级， 则用挑 选编码表中与其最邻近灰度等级的编码显示， 这样他们之间会有个差值， 对 这个差值作误差扩散处理到邻近点去。 误差扩散是当色彩深度降低时， 将像素颜色的变化误差， 扩散开去。 这 使得肉眼在观察图片的时候， 相邻的像素点集合整体的误差变小， 下面举一 例来说明要容易理解的多。 例如： 在原 256 级灰度图象上有一个像素点， 灰度等级是 120 (0〜255), 如果要将像素点转换成 16 级灰度， 最简单的方法是将像素点除以 16, 那 么转换后的值就是 120/16=7.5 保留整数位后就是 7。 这样转换后的值就有 了 0.5 的误差。 最简单的误差扩散方法是将这 0.5 的误差放到这个点右边、 右下、 下边的点上,如图 7所示， 可以按 3:2:3 的比例把它分配到右边， 右下, 下边的点上， 即把右边和下边点的灰度等级加上 （0.5* 16)*3/8=3, 把右下点 加上 （0.5* 16)*2/8=2, 这样处理完整个图形， 要比直接去除误差的效果要好 的多。 基准编码表可按照某一种原则作为进行优化编 码的形式。 这种编码形式 的过渡可以抑制伪轮廓的处理，那么同点像素 之间灰度过渡可以抑制伪轮廓， 而且不同像素位置由于编码形式类似， 那么人眼对不同像素位置的积分效应 也不会产生明显的伪轮廓。 但是整场统一编码的缺点在于存在灰度等级的 缺 失。 为了补偿这一点， 可以运用灰度的误差扩散进行。 本发明在两帧中选择像素的区域范围可以按照 数据流的情况选择， 也可 以将整个帧中的像素均作为评测的对象。 本发明通过平均伪轮廓评测值作为判断依据， 可有效防止伪轮廓现象的 发生； 另外， 平均伪轮廓评测值综合了前、 后帧的同一位置像素、 及加权值， 判断的准确度高， 运算过程简单、 高效。 上面详细说明了本发明的方法流程， 本发明的方法流程可以由多种结构 的装置实现， 下面给出优选的实施例说明本发明的装置， 参见图 8中实施例 三的结构图， 包括： 存储上一帧像素点数据的帧存储器 82 ,对当前帧像素点数据和上一帧像 素点数据进行伪轮廓检测的单元 81 ,对当前帧像素点数据进行灰度调整的单 元 83 , 对像素点数据进行误差扩散处理的单元 84。 本发明的实施例四还提供一种装置， 该装置的结构如图 9所示， 包括： 读取单元 91 , 用于读取当前帧和相邻上一帧内同一区域内各 个同一位置 的像素点数据； 运算单元 92 , 用于通过读取单元获得的所述像素数据运算出 所述区域内 像素的平均伪轮廓评测值； 优化单元 93 , 用于判断出所述平均伪轮廓评测值大于阈值时 ， 对当前帧 的所述区域内的各个位置像素进行优化编码。 优选地， 装置中的所述运算单元 92包括： 编码统计值模块 921 , 用于获取各个同一位置像素点在当前帧、 相邻上 一帧中的编码统计值； 灰度运算模块 922 , 用于获取各个位置像素点在当前帧、 相邻上一帧中 的灰度等级差值； 评测值运算模块 923 , 用于通过每个像素点的所述编码统计值、 所述灰 度等级差值和像素点在当前帧中的灰度等级值 运算出伪轮廓评测值； 均值模块 924 , 用于通过获取的各个同一位置像素点的伪轮廓 评测值运 算出此区域内的平均伪轮廓评测值。 优选地， 装置中的所述编码统计值模块 921包括： 分割子模块 9211 , 用于将每帧像素数据划分为各个子场； 运算子模块 9212 , 用于将每个位置像素点在当前帧、 相邻上一帧的每个 子场中的编码异或值与该子场权重值相乘， 再将各个子场中的乘积值求和作 为该位置像素的编码统计值； 存储子模块 9213 ,用于存储获取的所有各个同一位置像素点的 码统计 值； 所述评测值运算模块 923包括： 差值子模块 9231 ,用于获取所述编码统计值与所述灰度等级差 之间的 差值， 积值子模块 9232 ,用于釆用所述差值与像素点在当前帧中的灰 等级值 的乘积作为伪轮廓评测值。 优选地， 装置中的所述优化单元 93包括： 判别模块 931、 编码模块 932 和误差扩散模块 933 ; 所述判别模块 931 , 用于判断出所述平均伪轮廓评测值大于阈值时 ， 触 发所述编码模块 932 ; 所述编码模块 932 , 用于查找出像素点的灰度等级匹配基准编码表 中相 同灰度等级所对应的编码输出； 或当像素点的灰度等级在所述基准编码表中 没有相同的灰度等级时， 则在基准编码表中选择出与像素点的灰度等级 最邻 近的灰度等级所对应的编码输出， 并触发所述误差扩散模块 933; 所述误差扩散模块 933 , 用于将像素点的灰度等级与基准编码表中最邻 近灰度等级的差值做误差扩散处理。 本发明上述方法实施例中的方案均可通过本发 明的装置实施例实现， 在 此^——赘述。 本发明通过平均伪轮廓评测值作为判断依据， 并对数据进行优化编码及 扩散处理， 可有效防止伪轮廓现象的发生； 另外， 平均伪轮廓评测值综合了 前、 后帧的同一位置像素、 及加权值， 判断的准确度高， 运算过程简单、 高 效。 此外， 还考虑到人眼的视觉特性， 即人的视觉对暗场的亮度变化感觉更 敏感。 这也就是说， 在出现伪轮廓情况相同的情况下， 画面暗的伪轮廓比画 面亮的伪轮廓更难使人眼适应。 因此需要考虑加权， 这是指根据当前灰度等 级确定各个灰度等级的加权。 显然， 本领域的技术人员应该明白， 上述的本发明的各模块或各步骤可 以用通用的计算装置来实现， 它们可以集中在单个的计算装置上， 或者分布 在多个计算装置所组成的网络上， 可选地， 它们可以用计算装置可执行的程 序代码来实现， 从而， 可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执 行， 或 者将它们分别制作成各个集成电路模块， 或者将它们中的多个模块或步骤制 作成单个集成电路模块来实现。 这样， 本发明不限制于任何特定的硬件和软 件结合。 以上所述仅为本发明的优选实施例而已， 并不用于限制本发明， 对于本 领域的技术人员来说， 本发明可以有各种更改和变化。 凡在本发明的^"神和 原则之内， 所作的任何修改、 等同替换、 改进等， 均应包含在本发明的保护 范围之内。
Next Patent: HIGH POWER LED ILLUMINATING DEVICE