CN100367329C - 处理显示在显示装置上的视频图像数据的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用在等离子显示板上的新的抖动方法。前欧洲专利申请提出了一种用于等离子显示板的抖动方法，它在视频序列中重复使用三维抖动图案。第一维对应于多个视频帧，第二维对应于多个视频行，第三维对应于视频行中的多个单元或多个像素。已经发现该抖动图案对一些视频等级具有在屏幕上的均质表面中产生明显图案的缺陷，从而降低了图像质量。为了克服这个缺陷，本发明为抖动图案提出一个新的自由度。为表示输入视频等级的数据字的多个最低有效位中不同项提供不同的抖动图案。本发明能够抑制当使用常用的抖动图案时等离子屏幕上出现的干扰图案。

Description

处理显示在显示装置上的视频图像数据的方法和设备
技术领域
本发明涉及一种处理显示在显示装置上的视频图像数据的方法和设备。特别地，本发明与一种用来提高显示在诸如等离子显示板(PDP)或其它显示装置之类的矩阵显示器上显示的图像的图像质量的视频处理密切相关，在这类显示装置中，像素值控制着显示器上产生对应数量的小发光脉冲。
背景技术
目前，等离子体技术使其能够在没有任何视角限制的情况下实现大尺寸(远远超出了CRT的限制)并且厚度非常有限的彩色平板显示。
就最新一代的欧洲电视而言，在提高图像质量方面已经做了大量的工作。因此，像等离子体技术之类的新技术必须提供与标准电视技术一样或更高的图像质量。一方面，等离子体技术使得“无限制”  的屏幕尺寸、诱人的屏幕厚度等成为可能；但另一方面，它也带来一种新的会降低图像质量的假象。
大多数这类假象与阴极射线管电视图像的假象不同，并使它们更明显，因为人们在无意中已经习惯于过去那种电视的假象。
等离子显示板(PDP)使用只能处于“开”或“关”的放电单元的矩阵阵列。另外，与其中由发光的模拟控制来表示灰度级的CRT和LED不同，等离子显示板通过调制每一帧(保持脉冲)的光脉冲个数来控制灰度级。这种时间调制由人眼在与人眼的时间响应相对应的一段时间的积累。
由于视频幅度决定在给定频率出现的光脉冲的数量，，幅度越大意味着光脉冲越多，即处于“开”状态的时间越长。正因如此，这种调制方式被称为PWM，即脉宽调制。
脉宽调制是造成等离子显示板图像质量问题，即较低灰度的画像质量的原因之一，这个问题在图像的暗区尤甚。这是由于显示的亮度与脉冲的数量呈线性关系，但是人眼的响应和其对噪声的敏感度却不是线性的这样的实事造成的。人眼在暗区比在亮区域更敏感。这意味着，尽管现代的等离子显示板能够为每一个颜色成分R，G，B显示255个离散的视频等级，但在暗区中量化误差将更易于觉察。而且，等离子显示板显示中所需的消除灰度系数操作增加了视频暗区中的量化误差，导致可觉察出分辨率降低了。
有一些使用抖动方法来减少等离子显示板中量化误差的可感受性的已知方案。
从具有申请号00250099.9的申请人的前欧洲专利申请中可以知道对等离子显示板的单元使用三维静态抖动图案来改善灰度重现。这三维分别对应于等离子显示板上的帧数，行数和列数。使用某些视频等级的这种图案，在均质的表面可以看见对应于不同视频等级的格状图案，这就降低了图像质量。
从EP-A-0 994 457中得知，它在存储器中存储了一组的抖动图案，并根据时间数据(场数据)和指示显示板中像素位置的位置数据来选择合适的抖动图案。在另一个实施例中，独立于输入数据字所表示的视频等级使用不同的抖动图案。不同的视频等级范围定义如下，例如：0...15，16...31，32...47和48...63。
从US-A-6,069,609中得知，它在存储器中存了一许多的抖动图案，称之为“抖动类型”。根据8位输入数据字中的高五位来选择这些抖动图案，低三位依据抖动类型决定用八种抖动值中的哪一个需要进行抖动。
发明内容
为了克服使用静态三维抖动图案时图像质量降低的缺陷，本发明提出了一种抖动技术，该技术在表示输入视频等级的数据字的一系列最低有效位中对不同的项使用不同的抖动图案。在抖动图案本身也是三维的情况下，本发明使用准四维抖动图案，其中第四维表示输入视频等级数据字的一系列最低位有效位中的项。本发明能够抑制使用三维抖动图案时等离子体屏幕上出现的干扰图案。
输入的数据字需要转换成另一种在其中它们具有的位数要比后续的子域编码过程所需要的最终比特分辨率更高的形式。该比特分辨率需要对应于该抖动过程的比特分辨率而提高。
这个转换过程最好在输入视频等级被放大以补偿视频源中的灰度校正的消除灰度系数计算步骤中完成，。
在这种所允许的视频等级数受到限制的情况下，为了通过将子域码字分配给那些对动态伪轮廓不敏感的视频等级来优化子域编码处理的目的，格式转换过程也可以在其中将被减少的视频等级组的数据字转换成具有更少比特的数据字的重定比例步骤中完成。
当抖动单元由用于表示输入视频等级的数据字的一系列最低有效位中不同项的不同抖动图案的表和向存储在表中的抖动图案之一赋予给定视频等级的选择器组成时，根据本发明的用于处理视频图像的装置有很大优点。这就是本发明的一个简单实现。
更有利之处在于，对输入视频信号的每一个颜色分量R，G，B，是否都可以在抖动单元中为其设定抖动图案专用表。这样可以在抖动过程中用单一时钟信号，例如用于抖动过程中抖动编号检索的像素时钟。
附图说明
附图中示出了本发明的实施例，对其更详细的解释见后续的描述。
图1显示的是子域中的等离子体单元被小脉冲激活的示意图；
图2显示的是基于像素的抖动和基于单元的抖动的示意图；
图3显示的是基于单元的3维静态抖动图案；
图4显示的是当每一个颜色成分都有一个固定的较低视频等级和使用利用静态抖动图案的抖动技术时屏幕上出现的图案的效果；
图5示出了图4所示图案的时间积分结果；
图6示出了图3所示的对于在一种颜色成分的不同输入视频等级的图案的时间积分的结果；
图7显示的是根据本发明对于不同输入视频等级的基于单元的三维抖动图案；
图8示出了根据本发明对于不同输入视频等级但仅针对一帧的修正形式的基于单元的三维抖动图案；
图9示出了当使用利用如图7或图8所示的抖动图案的抖动技术时屏幕上出现的图案结果；
图10示出了本发明在等离子显示板中的电路实现方框图；
图11示出了抖动单元的方框图；
图12示出了抖动评估单元的方框图；
具体实施例方式
图1中示出了等离子显示板发光的一般原理。如前所提及，等离子体单元只能处于开或关。因此，处于开状态的等离子体单元以小脉冲发光。通过调制每一帧周期内小脉冲的个数就能产生不同的颜色。这样就要将一个帧周期分为所谓的子域SF。每一个子域SF都赋给一个特定的权值，这个权值用来决定在这个子域中应该产生多少光脉冲。光的产生由子域码字控制。子域码字是控制子域激活或未激活的二进制数。被置为1的每个比特激活相应的子域SF。被置为0的每个比特使相应的子域SF处于未激活状态。在激活的子域SF中产生所指定数量的光脉冲，而未被激活的子域则不发光。图1给出了带有12个子域SF的典型子域组织结构。图的上部还列出了子域的权值。
图中的帧周期比所有子域周期之和略长，这是因为对非标准的视频源来说，视频行可能受到晃动，为确保所有的子域SF能够适合晃动的视频行，就要使所有子域的总时间量略小于标准视频行。
为了便于说明，这里给出术语子域的定义：子域是对单元依次连续进行如下动作的时间周期：
1.在其中单元不是处于具有高电压的激发状态就是处于具有低电压的中性状态的写入/寻址周期。
2.在其中以短电压脉冲使气体放电的保持周期，该短电压脉冲产生相应的短发光脉冲。当然，只有预先被激活的单元才能产生发光脉冲，而处于中性状态的单元不存在气体放电。
3.在其中消除单元中的电荷的擦除周期，。
在一些特殊的等离子体驱动方案(NFC编码)中，寻址周期或者擦除周期并不是出现在每一个子域之中，而是在一组子域之前或之后执行有选择的寻址/擦除。
如前所述，等离子体使用PWM(脉宽调制)来产生不同的灰度。与亮度近似是所施加的阴极电压的平方的CRT不同，等离子显示板中亮度与放电脉冲数量呈线性关系。因此，在脉宽调制之前，必须向输入视频信号分量R，G，B施加近似平方的灰度系数函数。
将灰度系数函数应用于输入视频数据的结果见下表，其中应用平方灰度系数函数(以16位分辨率进行计算)。在将平方消除灰度系数函数应用于输入视频数据之后，在下一列中描绘了该消除灰度系数函数的效果。这一列中的数值是将前一列中的平方数值除以255并舍位后得到的。这样做保证了输出视频范围与输入视频范围相一致。
8比特输入视频数据(X) 16比特消除灰度系数数据(X**2) 8比特输出视频数据(X**2/255) 11比特消除灰度系数数据(X**2)/32 8比特输入视频数据X) 16比特消除灰度系数数据(X**2) 8比特输出视频数据(X**2/255) 11比特消除灰度系数数据(X**2)/32
    0   0     0     0     128   16384     64     512
    1   1     0     0     129   16641     65     520
    2   4     0     0     130   16900     66     528
    3   9     0     0     131   17161     67     536
    4   16     0     0     132   17424     68     544
    5   25     0     0     133   17689     69     552
    6   36     0     1     134   17956     70     561
    7   49     0     1     135   18225     71     569
    8   64     0     2     136   18496     72     578
    9   81     0     2     137   18769     73     586
    10   100     0     3     138   19044     74     595
    11   121     0     3     139   19321     75     603
    12   144     0     4     140   19600     76     612
    13   169     0     5     141   19881     77     621
    14   196     0     6     142   20164     79     630
    15   225     0     7     143   20449     80     639
    16   256     1     8     144   20736     81     648
    17   289     1     9     145   21025     82     657
    18   324     1     10     146   21316     83     666
    19   361     1     11     147   21609     84     675
    20   400     1     12     148   21904     85     684
    21   441     1     13     149   22201     87     693
    22   484     1     15     150   22500     88     703
    23   529     2     16     151   22801     89     712
    24   576     2     18     152   23104     90     722
    25   625     2     19     153   23409     91     731
    26   676     2     21     154   23716     93     741
    27   729     2     22     155   24025     94     750
    28   768     3     24     156   24336     95     760
    29   841     3     26     157   24649     96     770
    30   900     3     28     158   24964     97     780
    31   961     3     30     159   25281     99     790
    32   1024     4     32     160   25600     100     800
    33   1089     4     34     161   25921     101     810
    34   1156     4     36     162   26244     102     820
    35   1225     4     38     163   26569     104     830
    36   1296     5     40     164   26896     105     840
    37   1369     5     42     165   27225     106     850
    38   1444     5     45     166   27556     108     861
    39   1521     5     47     167   27889     109     871
    40   1600     6     50     168   28224     110     882
 8比特输入视频数据(X) 16比特消除灰度系数数据(X**2) 8比特输出视频数据(X**2/255) 11比特消除灰度系数数据(X**2)/32 8比特输入视频数据(X) 16比特消除灰度系数数据(X**2) 8比特输出视频数据(X**2/255) 11比特消除灰度系数数据(X**2)/32
    41     1681     6     52     169     28561     112     892
    42     1764     6     55     170     28900     113     903
    43     1849     7     57     171     29241     114     913
    44     1936     7     60     172     29584     116     924
    45     2025     7     63     173     29929     117     935
    46     2116     8     66     174     30276     118     946
    47     2209     8     69     175     30625     120     957
    48     2304     9     72     176     30976     121     968
    49     2401     9     75     177     31329     122     979
    50     2500     9     78     178     31684     124     990
    51     2601     10     81     179     32041     125     1001
    52     2704     10     84     180     32400     127     1012
    53     2809     11     87     181     32761     128     1023
    54     2916     11     91     182     33124     129     1035
    55     3025     11     94     183     33489     131     1046
    56     3136     12     98     184     33856     132     1058
    57     3249     12     101     185     34225     134     1069
    58     3364     13     105     186     34596     135     1081
    59     3481     13     108     187     34969     137     1092
    60     3600     14     112     188     35344     138     1104
    61     3721     14     116     189     35721     140     1116
    62     3844     15     120     190     36100     141     1128
    63     3969     15     124     191     36481     143     1140
    64     4096     16     128     192     36864     144     1152
    65     4225     16     132     193     37249     146     1164
    66     4356     17     136     194     37636     147     1176
    67     4489     17     140     195     38025     149     1188
    68     4624     18     144     196     38416     150     1200
    69     4761     18     148     197     38809     152     1212
    70     4900     19     153     198     39204     153     1225
    71     5041     19     157     199     39601     155     1237
    72     5184     20     162     200     40000     156     1250
    73     5329     20     166     201     40401     158     1262
    74     5476     21     171     202     40804     160     1275
    75     5625     22     175     203     41209     161     1287
    76     5776     22     180     204     41616     163     1300
    77     5929     23     185     205     42025     164     1313
    78     6084     23     190     206     42436     166     1326
    79     6241     24     195     207     42849     168     1339
    80     6400     25     200     208     43264     169     1352
    81     6561     25     205     209     43681     171     1365
    82     6724     26     210     210     44100     172     1378
    83     6889     27     215     211     44512     174     1391
    84     7056     27     220     212     44944     176     1404
    85     7225     28     225     213     45369     177     1417
8比特输入视频数据(X) 16比特消除灰度系数数据(X**2) 8比特输出视频数据(X**2/255) 11比特消除灰度系数数据(X**2)/32 8比特输入视频数据(X) 16比特消除灰度系数数据(X**2) 8比特输出视频数据(X**2/255)   11比特消除灰度系数数据(X**2)/32
    86   7396     29     231     214   45796     179     1431
    87   7569     29     236     215   46225     181     1444
    88   7744     30     242     216   46656     182     1458
    89   7921     31     247     217   47089     184     1471
    90   8100     31     253     218   47524     186     1485
    91   8281     32     258     219   47961     188     1498
    92   8464     33     264     220   48400     189     1512
    93   8649     33     270     221   48841     191     1526
    94   8836     34     276     222   49284     193     1540
    95   9025     35     282     223   49729     195     1554
    96   9216     36     288     224   50176     196     1568
    97   9409     36     294     225   50625     198     1582
    98   9604     37     300     226   51076     200     1596
    99   9801     38     306     227   51529     202     1610
    100   10000     39     312     228   51984     203     1624
    101   10201     40     318     229   52441     205     1638
    102   10404     40     325     230   52900     207     1653
    103   10609     41     331     231   53361     209     1667
    104   10816     42     338     232   53824     211     1682
    105   11025     43     344     233   54289     212     1696
    106   11236     44     351     234   54756     214     1711
    107   11449     44     357     235   55225     216     1725
    108   11664     45     364     236   55696     218     1740
    109   11881     46     371     237   56169     220     1755
    110   12100     47     378     238   56644     222     1770
    111   12321     48     385     239   57121     224     1785
    112   12544     49     392     240   57600     225     1800
    113   12769     50     399     241   58081     227     1815
    114   12996     50     406     242   58564     229     1830
    115   13225     51     413     243   59049     231     1845
    116   13456     52     420     244   59536     233     1860
    117   13689     53     427     245   60025     235     1875
    118   13924     54     435     246   60516     237     1891
    119   14161     55     442     247   61009     239     1906
    120   14400     56     450     248   61504     241     1922
    121   14641     57     457     249   62001     243     1937
    122   14884     58     465     250   62500     245     1953
    123   15129     59     472     251   63001     247     1968
    124   15376     60     480     252   63504     249     1984
    125   15625     61     488     253   64009     251     2000
    126   15876     62     496     254   64516     253     2016
    127   16129     63     504     255   65025     255     2032
正如从标题为8比特输出视频数据的这些列中的数值可以看出的，对于较小的输入值，许多输入等级被映射到相同的输出等级。这是由于被255除并舍位造成的。换句话说，对于较暗的区域，量化步调比对应于非线性量化的较高区域高。特别地，小于16的值都被映射为0(对应于4比特视频数据分辨率，这对视频信号处理是不能接受的)。
抖动是一种用来避免由于舍位而造成的丢失幅度分辨率比特的已知技术。如果所需的分辨率可供使用，这种技术只能在舍位之前工作。但是本申请的情况就是这样，因为在消除灰度系数操作之后的视频数据具有16比特的分辨率，并且在相应的列中没有两个相同的值。从原理上讲，通过舍位，抖动可恢复与丢失的比特同样多的比特。但是，这样就会降低抖动噪声频率，并且随着抖动位数的增加而变得更易于觉察。
1比特抖动对应于将可使用的输出等级的数量乘2，2比特抖动对应于将可使用的输出等级的数量乘4，3比特抖动对应于将可使用的输出等级的数量乘8。
看上面的表，特别是那些小于16的输入值表明最少需要3比特抖动才能用一个“CRT”显示装置所要求的灰度级描绘更正确地重现256个视频等级。
上表中标题为11比特消除灰度系数的列包含了来自消除灰度系数单元的输出数据。这些值是从通过将标题为16比特消除灰度系数数据的列中的数值除以32或更好是通过5比特的舍位得到的。后面将说明如何在抖动过程中应用这些数值。
下面详细说明基于单元的抖动。
基于单元的抖动如图2所示，与通常将抖动数值加在平板像素上不同，这里将抖动数值加在每一个平板单元上。平板像素由三个单元组成：红色，绿色和蓝色单元，这三个单元在每个像素的视频行中对准。基于单元的抖动具有再现抖动噪声更细并使其更不容易引起观众的注意的优点。
因为抖动图案被定义位单元方式，所以不能利用象误差扩散之类的技术，以避免某一单元在不同颜色的相邻单元中扩散时图像的染色。由于已经观察到有时会出现令人讨厌的舍位误差的扩散和属于视频信号的运动图案之间的低频运动干扰，这并不是较大的缺点。误差扩散在静态图像中工作很好。
不使用误差扩散，而是向抖动图案加入一个新的自由度。从三维抖动图案出发就可以导出四维抖动图案。在解释四维抖动图案之前先理解已经公开的专利号为00250099.9的前欧洲专利的三维抖动图案的概念是很有益的。特别提及此文献也是为了新发明的公开。
图3给出了三维抖动图案的一个例子，该例子中使用了3比特抖动。这意味着抖动数值的范围是从0到7。这种三维静态抖动图案定义为4*4*4单元的立方体(各具有4个单元的4条线，从4个帧中重复提取)。
使用3比特抖动技术需要以大于最终分辨率的3比特进行消除灰度系数操作。假定最终分辨率是8比特的分辨率。因此，子域编码范围是从0到255。消除灰度系数操作的输出范围是从0到2040。要注意的是3比特抖动的最大抖动值是7。如果将该数值与2040相加，结果是2047，这正是11比特二进制数的最大可能值％11111111111。也可以使用一个比2040略小的数，例如2032。这样做的优点在于其相应的值可以通过简单地截掉5个最低有效位而从16比特消除灰度系数数据中得到。
从上面的表中能推出其它一些例子：如果子域编码范围是从0到175，则消除灰度系数运算的输出范围应该是从0到1400；最后，如果编码的范围是从0到127，则输出范围应该是从0到1016。对于每个面板单元和每一帧，把相应的抖动图案值加在消除灰度系数函数的输出上，进而截到最后的比特数。
最终的比特分辨率无须达到8比特分辨率。在具有申请号01250158.1的申请人的另一件欧洲专利申请中，说明了由于该组输入视频电平的抽取以避免动态伪轮廓而造成最终比特分辨率仅位6比特的例子。这种情况中需要由消除灰度系数单元和重定尺度单元提供9比特的数据字，因此要从16位消除灰度系数数据字中舍去相应的7比特。如果视频范围是从0到36，那么在9比特分辨率中消除灰度系数操作的输出范围应是从0到10。
图3中所示的3比特抖动图案是静态的。这意味着要在整个显示板上重复使用这个抖动图案。从图3中可以看出抖动图案是在面板的水平方向上重复的。但是，它也可以在垂直方向和时间方向上重复。
要注意的是，当在时间上积分时，所提出的图案对所有面板单元总得出相同的值。如果不是这样的话，在某些情况中，与其它对应于不希望的固定的寄生静态图案的单元相比，一些单元能获得幅度补偿。
三维抖动图案的一个问题是，在具有均质表面的静态图像中，对于一些视频等级会出现一些明显的图案。可以这样看这个问题，例如对于消除灰度系数操作后的1/8的视频灰度级，要用3比特抖动来显示。在这种情况下，当使用了以前的抖动技术时，等离子显示板上将出现如图4所示的图案。这个图案在4帧范围的时间积分后对于每一种颜色都给出具有2*2正方形的格状图案。在图5中对此进行了图示。由于在图5中为“0”的像素总处于“关”状态，而其它的像素在四帧中“开”一次，这是一种在后四帧中也出现的静态图案。在大块的单色区域和以某种单一颜色成份为主的区域中这种图案非常明显。
在图6中，示出了视频等级0，1/8，1/4，...，7/8的抖动图案的时间积分。所显示的图案都是针对某一种彩色分量，即红色的图案。需要指出的是，干扰图案不仅出现在八个最低的视频等级上，而且也出现在视频等级1，9/8，5/4，11/8等等上。当然，由于人眼对相对的亮度/色度差异更敏感，所以多数的干扰图案集中在较低的视频范围中(暗景物)。
使用修正的三维抖动图案，可将该带有噪声的静态图案减小为一半大小的格状图案，但在这种情况下，以前的图案将出现在另外的视频等级中。
另外一种抑制这种图案的思路是使用基于8帧的抖动，但是这种情况下，该抖动的瞬时频率太低，而导致出现闪烁问题。
事实上，不可能仅仅使用一个三维抖动图案来抑制所有抖动值的带噪静态图案。因此，本发明的思路是使用维数超过三的抖动图案。这就相当于下面要说明的四维抖动图案的原理。
图7给出了消除灰度系数X，X*1/8，X*1/4，X*3/8，X*1/2，X*5/8，X*3/4，X*7/8后不同视频等级的八个不同的抖动图案的示例，其中X表示从0到255中的任何一个数字。图中仅仅没有给出那些对所有项为零的等级X不重要的抖动图案。所描绘的图案对于彩色分量R是有效的。同样，图7中所示的抖动图案可以以图3的形式来描述。就实现时所需的软件和硬件开销方面来考虑，更好的是以图7中的形式存储抖动图案。这是因为，对每一个单元，只需要在存储器中存储1个比特。抖动图案中的项的估算是以这样的方式进行的：在给予“1”项的每种情况下将二进制值％111加到输入值上，在给予“0”项的每种情况下不加值或加0值。由于对于舍掉三个最低有效位后的这些值，对更高的比特没有效果，这种情况下，不需要加上一个小于7的值。图7的表示中已经考虑了舍位效应。
四维抖动图案在3比特抖动情况下定义为一个8*4*4*4的立方单元(8级范围，4个等离子体单元，4条线，4帧)。应指出，可以找到其它的四维抖动图案。也可以定义其它的立方体和不同的图案。
很容易发现一个问题：因为每一帧中的顺序是R，G，B，R，所以像素要与正确的项相对应。可通过每当已读出一行的四项时围绕其简单低形成一个包围来解决这个问题可。下一个项紧跟着同一的第一项等等。然而，由于彩色分量的处理是以半并行的方式进行的，存在的问题是表中的索引计数器要正确增加。对于一个像素的每个彩色分量，计数器要增加三次，并且每一个彩色分量的抖动单元必须存取已存储抖动图案的存储器。存储器必须非常快，因为取抖动单元对存储器的存取之间的延时不能太长以保证半并行方式的进行。
一种可供选择的实现方式是为每一帧和每一个视频等级的每一个彩色分量存储各自的表。这种情况下，使用模4计数器就很容易为每个像素找到正确的项。计数器以并行方式递增并且很容易用一个时钟信号实现。每一种彩色分量的抖动图案使用独立的存储器。这就能避免单一存储器被多重访问的问题。图8给出了用于不同视频等级和彩色分量R，G，B的抖动图案，不过这仅仅是针对第一帧。其余各帧的抖动图案没有给出，但它们很容易从图7中导出。因为它们在屏幕上产生相同的图案，所以可以认为这两种可供选择的抖动图案是相同的。
选择图7和图8的抖动图案以便减少带噪静态图案的大小，行闪烁，和由不同抖动图案之间的不对称引起的噪声。
图9示出了类似图6中的这些抖动图案的时间积分。从图中可明显看出带噪静态图案的大小确实减小了，代替具有2*2像素块的格状图案，产生具有1*1像素块的格状图案。当然，具有1*1像素块的格状图案比起2*2像素块的格状图案更不容易被注意，因此利用根据本发明的抖动图案确实提高了的图像质量。
图10示出了本发明的实现电路。输入的R，G，B视频数据送入消除灰度系数单元10，消除灰度系数单元10执行11比特消除灰度系数函数，并在输出端传送11比特视频数据RGB。抖动评估单元12根据来自消除灰度系数单元10的消除灰度系数数据计算抖动数值，其中DR表示红色，DG表示绿色，而DB表示蓝色。这样就需要同步信号H和V以决定当前处理的是哪一个像素和哪一个视频行及帧数处于有效状态。这些信息用于对其中存储着抖动图案的查阅表寻址。在该用于估算每一个分量的视频等级范围的单元中使用R、G、B分量。在计算单元11中，把得到的抖动数值和消除灰度输出值相加并将其得到数据字的三个最低有效位舍位，以获得最终的输出值R，G，B。这些值送入子域编码单元13，它在控制单元16的控制下进行子域编码。子域编码码字存在存储单元14中。从该存储器单元中读出和向该存储器单元写入也由外部控制单元16控制。对等离子显示板的寻址来说，子域码字从存储装置中读出并收集一行的所有码字以产生一个非常长的码字，这个码字可以应用在线形等离子显示板寻址。这是在串并转换单元15中进行的。控制单元16为等离子显示板控制产生所有的扫描脉冲和保持脉冲。它接收水平同步信号和垂直同步信号以进行参考定时。
图11给出了计算单元11的组成部分。参考数字110表示加法器，它将抖动值DR，DG，DB加到11比特消除灰度系数数据R，G，B上。参考数字111表示舍位阶段，在这里将得到的11比特数据字的三位最低有效位舍位。最终输出得到的8比特数据字，他们用于在子域编码单元13中进行子域编码。
图12显示的是抖动评估单元12的详细结构。参考数字120表示存有抖动图案的表。为了能够存储全部的四维抖动图案，存储器被分成八个扇区，每个扇区具有与输入值的三个最低有效位中的项对应的八个不同的可能输入值之一的抖动图案。对于存储器的寻址，提供如下组成部分。首先，将输入值送入选择器121，三个最低有效位决定指针122中需要哪个值。这个指针指向存储器扇区的起点。此外，提供一组三个模4计数器123到125。一个是帧计数器123，一个是行计数器124，一个是像素计数器125。帧计数器123决定4个连续帧需要4*4表中的哪一个表，行计数器124决定4*4表中的行，而像素计数器125决定被选中的行中的位置。所有三个模4计数器由相同的时钟信号Φ计时，该时钟信号Φ对应于等离子显示板信号处理中的像素时钟。通过将帧计数器中的项乘以16，行计数器的项乘以4，并把得到的值加位置计数器中的项加到指针122的指针值来确定存储器寻址的正确地址。读出得到地址中的项，并确定由抖动估算单元12输出哪一个抖动值DR。为达到这一目的，提供第二个选择器126。如果读出的值是“1”，则应输出抖动值7；如果读出的值是“0”，则应输出值0。图12所示的组成部分仅仅是针对彩色分量R，其它彩色分量G，B也需要同样的组成部分。
特别地，本发明可以特别用于等离子显示板。目前，在诸如电视，计算机显示器之类的消费电子产品中使用等离子显示板。但是，本发明可以在光发射/产生由子域中的小脉冲控制的矩阵显示中得到应用，其中，用脉宽调制原理来控制亮度。
要注意的是，公开的实施例是一个示例，而抖动的比特数，尺寸，及类型可以随发明的其它实施例而修改。

Claims (12)

1.一种处理显示在显示装置上的视频图像数据的方法，该显示装置对于每个像素具有多个发光元素，下文称之为与像素的彩色分量对应的单元，其中将抖动方法应用于视频数据以便改善视频图像中的灰度级描绘，其中把从抖动图案中得到的抖动值与表示输入视频等级的数据字相加，其特征在于，对不同的输入视频等级使用不同的抖动图案，其中用来表示输入视频等级的数据字的多个最低有效位中的项决定将哪个抖动图案用于抖动处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于使用基于单元的抖动，并且抖动图案是三维抖动图案，其中第一维与多个视频帧数相对应，第二维与多个视频行相对应，而第三维与视频行中的多个单元或像素相对应。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将抖动比特输入到抖动处理之前，当该抖动比特将用于该抖动方法时，将输入视频等级的数据字转换成具有比最终比特分辨率所需的比特多的数据字。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于抖动方法包括在已将抖动比特加到转换后的数据字之后对附加比特进行舍位的步骤。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于数据字的转换在输入视频等级被放大以补偿视频源中的灰度系数修正的消除灰度系数计算步骤中进行的。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于数据字的转换是在重定比例步骤中进行的，在重定比例步骤中，当抖动比特用于该抖动方法时，输入视频等级被线性转换成具有比最终比特分辨率所需的比特多的数据字。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于重定比例步骤基于一组可允许输入视频等级的抽取，以降低最终的比特分辨率。
8.根据权利要求1所述的方法应用在等离子体显示装置的视频信号处理中。
9.一种处理显示在显示装置(17)上的视频图像的设备，显示装置(17)具有多个与视频图像像素的彩色分量对应的发光元素，所述设备包括：抖动评估单元(12)，用于计算抖动数值(DR，DG，DB)；以及包括加法器(110)和舍位阶段(111)的计算单元(11)，加法(110)将抖动数值加在视频图像数据上，然后在舍位阶段(111)中对得到的数据字的多个最低有效位舍位，其特征在于，抖动评估单元(12)由不同抖动图案(120)的表和选择器(121)构成，该不同抖动图案(120)的表用于表示输入视频等级的数据字多个最低有效位中的不同项；而该选择器(121)根据表示输入视频等级的数据字的最低有效位中的项向存储在表中的抖动图案(120)之一分配一个给定的视频等级。
10.根据权利要求9所述的设备，其特征在于表中的抖动图案是三维图案，第一维对应于多个视频帧，第二维对应于多个视频行，第三维对应于视频行中的多个单元或视频行中的多个像素，并且通过帧计数器(123)，行计数器(124)，单元/像素计数器(125)，和由选择器(121)设定的指针(122)对该表进行寻址。
11.根据权利要求9所述的设备，其特征在于表中用于抖动图案(120)的项是1比特的数值，并且设备包括另一个选择器(126)，如果已从表中读出“1”项，那么所述选择器(126)根据抖动数值的特定比特分辨率输出最大的可能抖动数值，或从表中读出“0”项，则输出一个小于最大可能抖动数值的数值。
12.根据权利要求9所述的设备，其特征在于对于每个彩色分量(R，G，B)，在抖动评估单元(12)中提供抖动图案的特定表。
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