一种彩色等离子显示器拟和多项式灰度处理方法

摘要

本发明公开的一种彩色等离子显示器拟和多项式灰度处理方法，按以下步骤进行：首先划分显示屏的亮度区间，使每个亮度区间的最小对比度灵敏阈值为常量；其次根据测得PDP工作时的最大亮度和最小亮度求得各亮度区间的输入灰度级；然后进行灰度校正，得到灰度校正后各亮度区间的输出灰度级；再根据输入灰度级、输出灰度级求得多项式系数；最后得出灰度校正变换关系。本发明的方法在不引起其它指标恶化的情况下，使灰度损失和畸变太大减小，使图像的显示品质有了明显提高。

说明书

技术领域

本发明涉及一种显示器的灰度处理方法，特别涉及一种彩色等离子显示器AC-PDP的图像灰度处理方法。

背景技术

彩色等离子体显示器AC-PDP是21世纪最有希望的高清晰度显示器件，其中真实再现灰度(颜色深度)的能力是评价PDP显示品质的重要指标。传统灰度校正方法从理论上讲，要求信号在整个传输系统中具有线性关系，传递系数尽可能接近1。同时，考虑到人眼对亮度刺激响应的非线性关系等原因，对校正系数做了适当修正，在阴极射线管CRT电视中得到了广泛应用。PDP的特性不同于CRT，传统的灰度校正方法不适用于作为数字显示器件的PDP。

彩色PDP作灰度校正时，应对R、G、B数字信号分别作不同的处理，使三基色信号的传输特性相同，原始彩色和再现彩色的色系数之比不变，保证没有色度失真和亮度失真，目前主要有以下几种方法：γ校正法、均匀色空间灰度校正和分段线性校正。

1)γ校正法

该方法是参考CRT的灰度校正方法得到的，校正的基本公式为

            Do＝mG(Di/n)^(γ)

式中：Do是输出灰度级；Di是输入灰度级；m是校正后的最大灰度级数，n是校正前的最大灰度级数一般n不大于m；G是白点校正因子；γ是灰度校正系数，通常取值为2.2～2.8之间，基本符合CRT的电光转换特性。在CRT电视系统中，校正前后的图像信号都是模拟量，是连续信号，如果处理的好，基本不存在灰度损失。对PDP来说，Di是预校正后的数字灰度信号，即使γ满足系统线性传输特性的要求，Do也无法消除Di数字化带来的亮度失真，而且Do本身的数字化灰度校正会进一步在灰度的舍入中带来失真。实际应用表明，这种不当的校正方法存在严重的灰度损失，要么使图像暗区的细节丢失，或者使某些原本连续的灰度级有明显突变的感觉。

2)均匀色空间灰度校正

该方法认为只有视觉上的明度等级而非物理上的亮度等级才是有效的灰度级，因此在LED全彩屏应用中，利用均匀色空间明度和亮度关系的逆变化进行灰度校正，即

Do＝m((Di/n+0117)×4)³/100

该方法较γ校正法在图像的低灰度区间有了改善，但整个亮度区间的灰度损失仍然较大。该方法对三基色的校正系数完全一样，这对作为高端显示器的PDP来说是不合适的，因为各基色的色系数不同，在明度变化均匀的情况下各基色亮度变化的比例不同，不同的观看环境也会影响明度等级划分。

3)分段线性校正

该方法把输入灰度按区间分为0，1，2，3，127，128，129，255，对应的输出为0，0.5，1，1.5，63.5，64，66，255，或者输入灰度分为0-64-129-255，对应输出为0-48-288-1023，各输入输出子区间的亮度呈线性变化。它的主要目标是把8bit数据转换为9bit或10bit，基本消除了前两种方法在灰度级上的舍入误差，显示可分辨的最大灰度等级仍为256级，只是把表征灰度级的数值间距拉大。和前两种方法相比，该方法具有较强的针对性，实施上会增加固定的硬件成本和设计难度，并以提高PDP驱动的子场数和牺牲亮度为代价。如果输入灰度级为9bit或10bit，这种方法和前两种方法没有本质的区别。

发明内容

本发明的目的是提供一种彩色等离子显示器拟和多项式灰度处理方法，解决了上述彩色PDP灰度校正方法中所存在的问题，使灰度损失和畸变大大减小。

本发明所采用的技术方案为，一种彩色等离子显示器拟和多项式灰度处理方法，按以下步骤进行：

首先，划分显示屏的亮度区间，使每个亮度区间的最小对比度灵敏阈值dSmin为常量；

其次，将某一环境下测得PDP工作时的最大亮度Lmax和最小亮度Lmin代入下式：Lmin＝(1+dSmin)^(n-1)*Lmin，

求得最大可分辨灰度级n＝1+ln(Lmax/Lmin)/ln(1+dSmin)，即得到各亮度区间的输入灰度级n；

然后，根据下式：mΔL＝(1+dSmin)^(n-1)*Lmin进行灰度校正，得到灰度校正后各亮度区间的输出灰度级m，其中ΔL为最小亮度间隔；

再将上述步骤得到的各亮度区间的输入灰度级n、输出灰度级m代入下式：

$>\left(\begin{array}{}>>>>m>1>>>>>>>m>2>>>>>>>>>>>m>n>>>>>>=\left(\begin{array}{}>>sup>>n>1>3sup>>>sup>>n>n>2sup>>>>>n>1>>>>1>>>>sup>>n>2>3sup>>>sup>>n>n>2sup>>>>>n>2>>>>1>>>>>>>>>>>>>>sup>>n>n>3sup>>>sup>>n>n>2sup>>>>>n>n>>>>1>>>>\left(\begin{array}{}>>>>k>3>>>>>>>k>2>>>>>>>k>1>>>>>>>k>0>>>>>>,>>\end{array}\right)\end{array}\right)\end{array}\right)$

求得多项式系数k3、k2、k1、k0值；

最后，将各多项式系数k值代入m＝k3n+k2n+k1n+k0，即得到灰度校正变换关系。

最小亮度间隔为ΔL取值为0.5Cd～0.8Cd。

由于本发明的灰度处理方法与现有的处理方法相比，在不引起其它指标恶化的情况下，使灰度损失和畸变大大减小，使图像的显示品质有了明显提高。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。

显示器件再现场景的亮度范围要比原始场景的亮度范围小得多，但仍能给人真实的现场感受，主要原因是人眼的明暗感觉是相对的，也就是说，在一定的观看环境下，只要保证图像的灰度和对比度与原始场景相符合，就可以给我们舒适的观赏感受。

根据这一原则，要减少PDP灰度校正时的灰度损失和畸变，而不引起其他指标的恶化，就必须考虑屏的特性，结合人眼视觉灵敏度特性等主要因素，本发明提出了拟和多项式灰度处理方法。

在一定的环境和亮度范围内，人眼可感知的最小亮度变化dL和场景亮度L之比近似为常量，由dL产生的感觉上的变化dSmin，是感觉的最小单位。感觉和亮度的对数在一定亮度区间具有线性关系，亮度L＞100cd/m时，dSmin近似为常量。

如果显示的最小亮度为Lmin，最大亮度为Lmax，最小对比度灵敏阈值为dSmin，则有

Lmin＝(1+dSmin)^(n-1)*Lmin

那麽，在一定观看条件下的最大可分辨灰度级为n＝1+ln(Lmax/Lmin)/ln(1+dSmin)。

输入灰度级n不仅和图像的自身亮度有关，还决定于某种观看环境下的对比度和人眼的灵敏度。

等离子体显示器PDP灰度校正，应该根据输入的数字化灰度值，结合它显示的亮度范围和人眼在不同亮度区间的不同灵敏度阈值，重新划分亮度等级，实现最佳的灰度显示。以常用的寻址显示分离驱动方法为例，PDP显示多灰度等级的原理是通过调节维持脉冲数来实现的，因此一般需要把维持脉冲数按8421码分为多组，这样显示的最小亮度间隔为ΔL，其取值控制在0.5Cd～0.8Cd，假定显示屏能显示的灰度级为m，人眼可分辨的灰度级为n，即输入灰度级，那么使下式成立的m值就是灰度校正的输出值

mΔL＝(1+dSmin)^(n-1)*Lmin

根据dSmin在不同亮度区间变化的情况，把PDP的亮度分为若干区间，使每个亮度区间dSmin近似为常量，根据每个区间的亮度最小值dSmin和该区间人眼可分辨的灰度级n，计算对应的亮度值L，就可求出从物理参量考虑m级等分亮度得到的灰度级，即校正输出的灰度。在实际应用中，可采用四阶多项式拟合的方法求出灰度校正变换关系

m＝k3n+k2n+k1n+k0.....(1)

式中：m、n是输出和输入灰度级；k3、k2、k1、k0是多项式系数。

将上面求得的m、n代入式(1)，可求得ki的值如下式

$>\left(\begin{array}{}>>>>m>1>>>>>>>m>2>>>>>>>>>>>m>n>>>>>>=\left(\begin{array}{}>>sup>>n>1>3sup>>>sup>>n>n>2sup>>>>>n>1>>>>1>>>>sup>>n>2>3sup>>>sup>>n>n>2sup>>>>>n>2>>>>1>>>>>>>>>>>>>>sup>>n>n>3sup>>>sup>>n>n>2sup>>>>>n>n>>>>1>>>>\left(\begin{array}{}>>>>k>3>>>>>>>k>2>>>>>>>k>1>>>>>>>k>0>>>>>>->->->>(>2>)>>>\end{array}\right)\end{array}\right)\end{array}\right)$

即得到灰度校正变换关系。

以某42寸彩色PDP作为实施例

在室内环境下，测得PDP工作时的最大亮度Lmax＝192cd/m，最小亮度Lmin＝3192cd/m，屏的亮度区间划分和灰度计算见下表：

  亮度区间  dsmin取值  输入灰度度n  输出灰度m  0～10  11～30  31～100  101～192  0.05  0.018  0.014  0.009  0～32  33～93  94～186  187～255  0～8  9～34  35～136  137～255

将表中各亮度区间测得的输入灰度n值、输出灰度m值代入式(2)中，

$>\left(\begin{array}{}>>>>m>1>>>>>>>m>2>>>>>>>>>>>m>n>>>>>>=\left(\begin{array}{}>>sup>>n>1>3sup>>>sup>>n>n>2sup>>>>>n>1>>>>1>>>>sup>>n>2>3sup>>>sup>>n>n>2sup>>>>>n>2>>>>1>>>>>>>>>>>>>>sup>>n>n>3sup>>>sup>>n>n>2sup>>>>>n>n>>>>1>>>>\left(\begin{array}{}>>>>k>3>>>>>>>k>2>>>>>>>k>1>>>>>>>k>0>>>>>>->->->>(>2>)>>>\end{array}\right)\end{array}\right)\end{array}\right)$

求得k3＝00010，k2＝-00322，k1＝06584，k0＝-1.5888，代入式(1)

m＝k3n+k2n+k1n+k0.....(1)

即得到灰度校正变换关系。

本发明的处理方法要比其他方法再现的灰度级多，经计算，其结果表明，γ校正法和均匀色空间灰度校正的平均灰度损失分别为1017％、617％，而本发明的拟合多项式处理方法为4.5％。

本发明的处理方法应当综合平衡各项指标才能达到好的显示效果，还可结合其他一些方法，如对灰度校正进行简单的空间误差扩散，进一步改善灰度校正曲线等。