CN101496092A - 两种不同的多色显示之间感知的色彩匹配方法 - Google Patents

Abstract

一种用于将具有多个第一信号的第一基色组的色彩表示转换为具有第一域内的多个第二信号的第二基色组的色彩匹配方法。由于人对光强度比对色度更为敏感，本色彩匹配方法匹配光强度。本方法通过利用资源分布的优化使强度差最小化。还附加了一个在基色级别平滑基色之间的强度差的附加步骤。这增强了具有多个色彩级别内逐渐变化的图像的视觉质量。当色彩在色域之外时，一个额外的白色被添加到亮度信息。这就提供了更高的对比度。此外，还就周围基色的构成考虑了每个基色的色彩交互作用。

Description

两种不同的多色显示之间感知的色彩匹配方法

技术领域

本发明涉及色彩匹配方法，尤其涉及两种不同的多色显示之间感知的色彩匹配方法。

背景技术

当今的显示技术采用了人类视觉的特性来重新生成色彩，而不是以对应于每种色彩的确切频率来发出光束。因此，显示具有不同的基色配置，其需要一种相应色彩匹配算法。如图1所示，生成色彩的最简单的方法是使用三原色，如发光显示器上的红色(R)、绿色(G)和蓝色(B)。

图1和2示出了常规的R′G ′B′-条纹显示和RGBW模式显示。最近，有多个的有关从RGB到RGBW屏幕的色彩匹配的研究工作。RGBW屏幕包括四种基色，如红色(R)、绿色(G)、蓝色(B)和白色(W)。然而，由于色域的不同，RGBW显示的彩色图像可能与常规的R′G′B′-条纹显示的有所不同。色彩匹配是必要的以便匹配性能。

参考图1和2，我们假定两个全像素的大小相同。即使它们使用相同的背光强度，两个色域将相互交叉，但是不会完全重叠。因此，除非增大光强度的范围使得目标色域成为源色域的一个超集，否则不可能精确地将一种颜色从一个色域转换到另一个色域。大多数色彩匹配算法都采用色彩剪裁或色彩重新映射。

在常规的色彩匹配方法中，假定(R′，G′，B′)是传统R′G′B′-条纹显示中的色彩值，而(R，G，B，W)是RGBW显示中对应的值。简单将其匹配的方法如下面的公式所示：

$R=\frac{4}{3}{R}^{\′},$ $G=\frac{4}{3}{G}^{\′},$ $B=\frac{4}{3}{B}^{\′},$ W＝0

使用因子4/3是因为其是两个画面之间子像素的面积的比率。然而，如果该值大于全强度的四分之三，则新显示的值将会溢出。因此，我们必须剪裁该值以便确信新值的集合在有效范围之内。另一方面，存在一个额外的白色的色点，其可以被分解为r，g，b。

W＝k_rr+k_gg+k_bb，k_r+k_g+k_b＝1

其中k_r、k_g、k_b分别是色彩空间的亮度的红色、绿色和蓝色分量的系数。例如，NTSC标准中使用(0.299，0.587，0.114)。由于R′，G′，B′的某些部分将结合成为亮度，常规的色彩匹配方法将R′，G′，B′中的公共的量转变为色点W。这类似于由Morgan等人提出的实现方法：

$W=\frac{4}{3}\min (R^{\′},G^{\′},B^{\′}),$ $R=\frac{4}{3}{R}^{\′}-W,$ $G=\frac{4}{3}{G}^{\′}-W,$ $B=\frac{4}{3}{B}^{\′}-W$

将色彩分配到额外的白点中还可以释放R，G，B基色中的更多未用空间用于进一步的色彩增强处理。然而，如果R′，G′，B′之间的差异较大，那么R，G，B的某些值可能仍将溢出。因此，需要一个附加的处理来将色域之外的色彩值转换落入目标色域的范围之内。Morgan等人建议剪裁色彩。于是多个溢出的值将被映射为单个的值。色彩匹配函数变为非内射的。其结果是在那些溢出的值中找不出差异。为了避免这一不足之处，Tanioka提出了一种缩减一部分值的比例以便能够在有效范围内压缩溢出值的方法。这种收缩方法遭受色彩的变化的缩减，并且由此降低了对比度。另一方面，Lee等人提出了一种具有色调和饱和度保护的重新映射的方法。尽管这种方法能够保持色度，但其牺牲了重要的光强度。如上所述，要精确地匹配两个非重叠色域的所有的值是不可能的。

U.S.专利No.6,885,380和6,897,876公开了一种用于转换三色输入信号到四种或更多种色彩输出信号的方法。根据全像素范围内子像素的空间排列，引入一个色彩坐标变换矩阵以便将所有的颜色转换到XYZ色彩空间。虽然计算比较简单，而且其可以保留转换色域的重叠部分内的色彩的精确度，色域之外的颜色仍然存在亮度递减和色彩精确度降级的问题。U.S专利No.6,885,380和6,897,876中使用的方法仅考虑了单个全像素的配置，忽略了由周围的像素造成的干扰。

因此，需要提供一种解决上述提及的问题的色彩匹配方法。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种用于将具有多个第一信号的第一基色组的色彩表示转换为具有第一域内的多个第二信号的第二基色组的方法。本发明的方法包括步骤：(a)将第一域内的第一信号转换为第二域内的第一组内的基色的相应光强度值；(b)根据第一信号的第一函数计算第二组内的相关基色的第二信号；(c)通过匹配第二域内的第一组内的相应基色的相应光强度值，分别计算第二域内的第二组内的基色的相应光强度值；以及(d)将第二域内的第二组内的其它基色的相应光强度值转换为第一域内的第二信号。

本发明的色彩匹配方法考虑了人类视觉感知特征。由于相比色度，人对亮度更为敏感，本发明的色彩匹配方法不仅考虑匹配色度而且考虑了光强度。此外，当色彩在色域范围之外时，我们通过增加额外的白色来保持亮度信息，虽然可能引入色彩冲蚀效应。如果两个画面的画面特性相似，这种不利的效应可能并不显著。这种处理色域外的色彩的色彩匹配方法可以提供更高的对比度，这对于显示具有多个级别的色彩变化特别有益，如日出和日落景象。

附图说明

图1示出了常规的R′G′B′-条纹显示；

图2示出了常规的RGBW模式显示；

图2A示出了ABCD模式显示；

图3A示出了源画面(R′G′B′-条纹)的色域；

图3B示出了目标画面(RGBW)的色域；

图4A到4D示出了本发明的色彩匹配方法的流程图；

图5示出了源画面(R′G′B′-条纹)的构成；

图6示出了目标画面(RGBW)的构成。

具体实施方式

参考图1和图2，它们示出了常规的R′G′B′-条纹显示和RGBW模式显示。常规R′G′B′-条纹显示10包括多个第一组11、12。每个第一组包括三个原色R、G和B。例如，第一组11包括红色基色111、绿色基色112和蓝色基色113。常规RGBW显示20包括多个第二组21、22。每个第二组包括四个基色R、G、B和W。例如，第二组21包括红色基色211、绿色基色212、蓝色基色213和白色基色214。假定(R′，G′，B′)是第一组的基色的第一信号，而(R，G，B，W)是第二组的基色的第二信号。为示意目的，选择R′G′B′-条纹显示作为源画面，RGBW模式显示作为目标画面。

然而，第二组的基色并不限于(R，G，B，W)。第二组的基色可能是(R，G，B，Y)、(R，G，B，C)或(R，G，B，C，M，Y)等等。其中，Y是黄色基色，而C是青色基色。此外，第二组的基色数量并不限于四种。第二组的基色数量可能是五种或六种等等。参考图2A，ABCD显示20A包括多个的第二组21A、22A。每个第二组包括四个基色A、B、C和D。例如，第二组21A包括基色(A)211A、基色(C)212A、基色(B)213和基色(D)214A。基色(A、B、C和D)并不限于(R，G，B，W)，而是可以为任何的颜色。

根据本发明的第一个实施例，公开了一种用于将具有多个第一信号的第一组基色的色彩表示转换为具有多个第二信号的第二组基色。第二组内的相关基色的第二信号是根据色彩输入信号的第一函数计算的。在本实施例中，相关基色是第二组内的W。第一函数包括最小化函数以及第一比率。最小化函数用于确定来自第一信号(R′，G ′，B′)的最小值，而第一比率用于乘以该最小值，以便计算相关基色W的第二信号。假定所有的基色灰度(gamma)因子是相同的。因此，可以根据公式(1)计算相关基色W的第二信号。

$W={\left(\frac{4}{3}\right)}^{\frac{1}{\mathrm{\γ}}}\min (R^{\′},G^{\′},B^{\′})$

公式(1)

其中，第一比率为(4/3)^1/γ。使用因子4/3是因为其是两个画面之间子像素的面积的比率。由于相比于色度，人对光强度更为敏感，本发明的方法考虑匹配光强度。此外，人的视觉感知亮度是非线性的。作为通常使用线性电压驱动色彩强度的物理设备，需要平衡校正因子。该处理为灰度校正。假定物理设备使用8-位来表示色彩强度等级；由此总共有256个等级。因此，第二组内的相关基色的第二信号和第一域内的第一信号分别被转换为相关基色的相应光强度值和第二域内的第一组内的基色的相应光强度值。

假定每个基色的灰度校正因子γ相等。根据上述假设，相关基色W的相应标称光强度值为(W/255)^γ；第一组内的基色R的相应标称光强度值为(R′/255)^γ；第一组内的基色G的相应标称光强度值为(G′/255)^γ；而第一组内的基色B的相应标称光强度值为(B′/255)^γ；其中，255是256个色彩强度等级的最大值。

忽略背光亮度和透明度的影响，根据第一组内的相应基色的相应光强度值和第二域内的相关基色的相应光强度值，分别计算第二域内的第二组内的其它基色的相应光强度值。即，第二组内的基色R的相应光强度值为4/3(R′/255)^γ-(W/255)^γ。第二组内的基色G的相应光强度值为4/3(G′/255)^γ-(W/255)^γ。第二组内的基色B的相应光强度值为4/3(B′/255)^γ-(W/255)^γ。

最后，第二域内的第二组内的基色的相应光强度值被转换为第一域内的第二信号。基于上述假设，可以根据如下的公式(2)、(3)和(4)分别计算基色R、G、B的第二信号。

$R=255{[\frac{4}{3}{\left(\frac{R^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}-{\left(\frac{W}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}]}^{\frac{1}{\mathrm{\γ}}}$

公式(2)

$G=255{[\frac{4}{3}{\left(\frac{G^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}-{\left(\frac{W}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}]}^{\frac{1}{\mathrm{\γ}}}$

公式(3)

$B=255{[\frac{4}{3}{\left(\frac{B^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}-{\left(\frac{W}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}]}^{\frac{1}{\mathrm{\γ}}}$

公式(4)

然而，如果R′、G′、B′之间的差异巨大，则R、G、B的某些值可能仍将溢出。因此，需要一个附加的处理以便将色域之外的色彩值转换落入目标色域的范围之内。在本发明中，我们采用了一种通过保持亮度但是牺牲色度匹配的扩展方法。当色彩在色域之外时，我们通过增加额外的白色来保持亮度信息。该算法分为四种情形。

在计算第二域内的第二组内的其它基色的相应光强度值之前，判断最小值min.(R′，G′，B′)是否大于第一系数。在本实施例中，第一系数为(4/3)^1/γ255，其中255是目标画面能够显示的最大值。如果该最小值大于第一系数，则相关基色W的第二信号将被设置为第一常量，而将根据第一组内的相应基色的相应光强度值和该第一常量，分别计算第二域内的第二组内的其它基色的相应光强度值。该第一常量是色彩强度等级的最大值，而且在本实施例中第一常量为255。相关基色W的第二信号为255。

此外，根据基色R′的相应光强度值计算基色R的相应光强度值，根据基色G′的相应光强度值计算基色G的相应光强度值，根据基色B′的相应光强度值计算基色B的相应光强度值。如果最小值min.(R′，G′，B′)大于第一系数(4/3)^1/γ255，那么公式(2)、(3)和(4)分别简化为：

$R=255{[\frac{4}{3}{\left(\frac{R^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}-1]}^{\frac{1}{\mathrm{\γ}}}$

公式(5)

$G=255{[\frac{4}{3}{\left(\frac{G^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}-1]}^{\frac{1}{\mathrm{\γ}}}$

公式(6)

$B=255{[\frac{4}{3}{\left(\frac{B^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}-1]}^{\frac{1}{\mathrm{\γ}}}$

公式(7)

如果最小值不大于第一系数，则基色R、G和B的第二信号的其中一个被设置为第二常量，而且根据第一组内的相应基色的相应色彩输入光强度值和第二域内的相关基色W的相应光强度值，分别计算第二域内的第二组内的其它基色的相应色彩输出光强度值。该第二常量是色彩强度等级的最小值，而且在本实施例中该第二常量为0。

换句话说，当基色R′的第一信号是最小值时，基色R的第二信号为第二常量，根据基色G′和基色R′的相应光强度值计算基色G的相应光强度值，根据基色B′和基色R′的相应光强度值计算基色B的相应光强度值。公式(1)、(2)、(3)和(4)分别简化为：

$W={\left(\frac{4}{3}\right)}^{\frac{1}{\mathrm{\γ}}}{R}^{\′}$

公式(8)

R＝0

公式(9)

$\text{G=255}{\left\{\frac{4}{3}\right[{\left(\frac{G^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}-{\left(\frac{R^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}\left]\right\}}^{\frac{1}{\mathrm{\γ}}}$

公式(10)

$\text{B=255}{\left\{\frac{4}{3}\right[{\left(\frac{B^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}-{\left(\frac{R^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}\left]\right\}}^{\frac{1}{\mathrm{\γ}}}$

公式(11)

当基色G′的第一信号是最小值时，基色G的第二信号是第二常量，根据基色R′和基色G′的相应光强度值计算基色R的相应光强度值，根据基色B′和基色G′的相应光强度值计算基色B的相应光强度值。

$W={\left(\frac{4}{3}\right)}^{\frac{1}{\mathrm{\γ}}}{G}^{\′}$

公式(12)

$\text{R=255}{\left\{\frac{4}{3}\right[{\left(\frac{R^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}-{\left(\frac{G^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}\left]\right\}}^{\frac{1}{\mathrm{\γ}}}$

公式(13)

G＝0                                公式(14)

$\text{B=255}{\left\{\frac{4}{3}\right[{\left(\frac{B^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}-{\left(\frac{G^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}\left]\right\}}^{\frac{1}{\mathrm{\γ}}}$

公式(15)

当基色B′的第一信号是最小值时，基色B的第二信号是第二常量，根据基色R′和基色B′的相应光强度值计算基色R的相应光强度值，根据基色G′和基色B′的相应光强度值计算基色G的相应光强度值。

$W={\left(\frac{4}{3}\right)}^{\frac{1}{\mathrm{\γ}}}{B}^{\′}$

公式(16)

$\text{R=255}{\left\{\frac{4}{3}\right[{\left(\frac{R^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}-{\left(\frac{B^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}\left]\right\}}^{\frac{1}{\mathrm{\γ}}}$

公式(17)

$\text{G=255}{\left\{\frac{4}{3}\right[{\left(\frac{G^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}-{\left(\frac{B^{\′}}{255}\right)}^{\mathrm{\γ}}\left]\right\}}^{\frac{1}{\mathrm{\γ}}}$

公式(18)

R＝0                               公式(19)

根据本发明的第二个实施例，公开了一种用于将具有第一信号(R′，G′，B′)的基色的第一组(R′G′B′-条纹)的色彩表示转换为具有第一域内的第二信号(R，G，B，W)的基色的第二组(RGBW模式)。然而，不同画面的特性可能不同，特别是如果画面有不同的基色，并且不同的基色具有不同的排列配置。在大多数情况下，两个色域是不同的。可能不存在目标画面内的任意色彩完全匹配源画面内的色彩的情形。

参考图3A和图3B，它们示出了源画面(R′G′B′-条纹)的色域以及目标画面(RGBW)的色域。源画面(R′G′B′-条纹)的色域不同于目标画面(RGBW)的色域。因此，某些颜色不能完全从源画面匹配到目标画面。例如，源画面(R′G′B′-条纹)的色域内的色彩Y1可以匹配到目标画面(RGBW)的色域内的色彩Y2，但是源画面(R′G′B′-条纹)的色域内的色彩X1不能匹配目标画面(RGBW)的色域之外的色彩X2。

常规的色彩匹配方法是匹配相同的色度值。因此，常规的色彩匹配方法必须利用复杂的反正切(tan^-1)函数或者平方函数来匹配色度。本发明的色彩匹配方法考虑匹配每个基色的光强度，并且具有下述优点。

如果色彩在色域内，则匹配源画面的每个原始基色的光强度隐含匹配了色度。

光强度的计算要比色度的计算更简单。光强度线性是极端不可能的。

人对光强度要比对色度更为敏感。

根据本发明的色彩匹配方法，第一域内的第一信号(R′，G′，B′)根据源画面的特性，被转换到第二域内的第一组内的基色的相应光强度值，如图4A的步骤403中所示。源画面的特性包括：灰度校正因子，色彩子像素的透明区域，背光强度，如下所述的用于改变色彩值的位数(开关液晶以控制通过色彩子像素发射光的光强度的步骤变化的数量)。

假设R′、G′、B′是第一域内的R′G′B′画面的红色、绿色、蓝色的第一信号。假设γ_R′、γ_G′、γ_B′是R′G′B′画面的红色、绿色、蓝色基色的相应灰度校正因子。假设T_R′、T_G′、T_B′是R′G′B′画面的红色、绿色、蓝色过滤器的相应透明度。假设A_R′、A_G′、A_B′是R′G′B′画面的相应红色、绿色、蓝色基色区域。假设L_R′、L_G′、L_B′是完全接通R′G′B′画面的红色、绿色、蓝色基色的相应亮度。假设I_R′、I_G′、I_B′是值R′、G′、B′处的R′G′B′画面的红色、绿色、蓝色基色的相应光强度。假设I_R′ ⁰、I_G′ ⁰、I_B′ ⁰是完全接通R′G′B′画面的红色、绿色、蓝色基色的相应光强度。假设m是R′G′B′画面中的每个基色的色彩深度的位数。

$\⇒\left\{\begin{array}{c}{I}_{R^{\′}}={\left(\frac{R^{\′}}{2^m-1}\right)}^{{\mathrm{\γ}}_{R^{\′}}}{I}_{R^{\′}}^0\\ I_{G^{\′}}={\left(\frac{G^{\′}}{2^m-1}\right)}^{{\mathrm{\γ}}_{G^{\′}}}{I}_{G^{\′}}^0\\ I_{B^{\′}}={\left(\frac{B^{\′}}{2^m-1}\right)}^{{\mathrm{\γ}}_{B^{\′}}}{I}_{B^{\′}}^0\end{array}\right.$

公式(20)

其中

$\left\{\begin{array}{c}{I}_{R^{\′}}^0=T_{R^{\′}}{A}_{R^{\′}}{L}_{R^{\′}}\\ I_{G^{\′}}^0=T_{G^{\′}}{A}_{G^{\′}}{L}_{G^{\′}}\\ I_{B^{\′}}^0=T_{B^{\′}}{A}_{B^{\′}}{L}_{B^{\′}}\end{array}\right.$

公式(21)

由于人对光强度比对色度更为敏感，本发明的色彩匹配方法考虑匹配每个原始基色的光强度。此外，人的视觉感知亮度是非线性的。当物理设备通常使用线性电压驱动色彩强度时，需要平衡校正因子。该处理为灰度校正。假定该物理设备使用8-位来表示色彩强度等级；由此总共有256个等级(m＝8)。

由于上述参数是已知的，可以计算值R′、G′、B′处R′G′B′画面的基色(红，绿，蓝)的相应光强度I_R′、I_G′、I_B′。类似地，RGBW画面的基色(红，绿，蓝，白)的光强度可以如下表示：

假设R、G、B、W是第一域内的RGBW画面的红色、绿色、蓝色、白色基色的第二信号。假设γ_R、γ_G、γ_B、γ_W是RGBW画面的红色、绿色、蓝色、白色基色的相应灰度校正因子。假设T_R、T_G、T_B、T_W是RGBW画面的红色、绿色、蓝色、白色过滤器的相应透明度。假设A_R、A_G、A_B、A_W是RGBW画面的相应红色、绿色、蓝色、白色基色区域。假设L_R、L_G、L_B、L_W是完全接通RGBW画面的红色、绿色、蓝色、白色基色的相应亮度。假设I_R、I_G、I_B、I_W是值R、G、B、W处的RGBW画面的红色、绿色、蓝色、白色基色的相应光强度。假设I_R ⁰、I_R ⁰、I_B ⁰、I_W ⁰是完全接通RGBW画面的红色、绿色、蓝色、白色基色的相应光强度。假设n是RGBW画面中的每个基色的色彩深度的位数。

$\left\{\begin{array}{c}{I}_R={\left(\frac{R}{2^n-1}\right)}^{{\mathrm{\γ}}_R}{I}_R^0\\ I_G={\left(\frac{G}{2^n-1}\right)}^{{\mathrm{\γ}}_G}{I}_G^0\\ I_B={\left(\frac{B}{2^n-1}\right)}^{{\mathrm{\γ}}_B}{I}_B^0\\ I_W={\left(\frac{W}{2^n-1}\right)}^{{\mathrm{\γ}}_w}{I}_W^0\end{array}\right.$

公式(22)

其中

$\left\{\begin{array}{c}{I}_R^0=T_R{A}_R{L}_R\\ I_G^0=T_G{A}_G{L}_G\\ I_B^0=T_B{A}_B{L}_B\\ I_W^0=T_W{A}_W{L}_W\end{array}\right.$

公式(23)

假设I_R ^t、I_G ^t、I_B ^t是RGBW画面中全像素的红色、绿色、蓝色的总的光强度。假设Y′、U′(或C′_b)、V′(或C′_r)分别是R′G′B′画面中的全像素的亮度、蓝色色度和红色色度，而Y、U(或C_b)、V(或C_r)分别是RGBW画面中全像素的亮度、蓝色色度和红色色度。由于假定R′G′B′和RGBW画面中使用的色彩空间是相同的，所以使用了相同的亮度(luma)和色度系数值。在本发明的本实施例中，我们假定源画面是R′G′B′画面。如果源画面不是R′G′B′画面，则源画面的每个基色必须如步骤404中所示，分解为基本的原始基色(R′G′B′)。

$\left\{\begin{array}{c}{Y}^{\′}=k_r\frac{R^{\′}}{2^m-1}+k_g\frac{G^{\′}}{2^m-1}+k_b\frac{B^{\′}}{2^m-1}\\ U^{\′}=C_b^{\′}={\mathrm{\ϵ}}_b(B^{\′}-Y^{\′})\\ V^{\′}=C_r^{\′}={\mathrm{\ϵ}}_r(R^{\′}-Y^{\′})\end{array}\right.$

公式(24)

$\left\{\begin{array}{c}Y=k_r\frac{R}{2^n-1}+k_g\frac{G}{2^n-1}+k_b\frac{B}{2^n-1}+\frac{W}{2^n-1}\\ U=C_b={\mathrm{\ϵ}}_b(\frac{B}{2^n-1}+k_b\frac{W}{2^n-1}-Y)\\ V=C_r={\mathrm{\ϵ}}_r(\frac{R}{2^n-1}+k_r\frac{W}{2^n-1}-Y)\end{array}\right.$

公式(25)

假设k_r、k_g、k_b是该模型中使用的色彩空间的相应红色、绿色、蓝色色彩的亮度系数，而ε_r、ε_g、ε_b是该模型中使用的色彩空间的相应红色、绿色、蓝色色彩的色度系数。在上述公式(24)和(25)中，其中k_r+k_g+k_b＝1。

那么，如步骤405所示将所有的原始基色的分量相加。因此，RGBW画面内的全像素的红色、绿色、蓝色的总的光强度用公式如下表示：

$\⇒\left\{\begin{array}{c}{I}_R^t=I_R+k_r{I}_w\\ I_G^t=I_G\text{+}{k}_g{I}_W\\ I_B^t=I_B+k_b{I}_W\end{array}\right.$

公式(26)

由于相比色度，人的视觉对亮度更为敏感，本发明的色彩匹配方法是基于光强度均衡来执行的。如果R′G′B′画面的色彩在RGBW画面的色域范围之内，则使得每个原始基色的光强度相等同样隐含了色度相等。由此：

$\left\{\begin{array}{c}{I}_{R^{\′}}=I_R^t\\ I_{G^{\′}}=I_G^t\\ I_{B^{\′}}=I_B^t\end{array}\right.$

公式(27)

然而，在公式(26)中，在RHS(右手侧)有4个变量I_R、I_G、I_B、I_W，而在LHS(左手侧)仅有3个已知的变量I_R′、I_G′、I_B′。这不是一个满秩线性等式的系统。为了正确解决这一问题，增加了一个附加的约束。参考步骤406，从目标画面选择一个相关基色。在本实施例中，相关基色是第二组RGBW画面内的白色基色。由于相关基色(白色基色)是其它基色(红、绿和蓝色)的线性组合，最优的情形是赋以其分量光强度等于R，G，B的最小光强度的相关基色(白色基色)的值。

参考步骤407，计算第一组(R′G′B′画面)的基色(R′，G′，B′)投影到RGBW画面的相关基色的值。由于我们想要确信该投影值在0≤W≤2ⁿ-1范围内，而且R、G、B在W上的作用不相等，该投影值是必要的。假设W_R′、W_G′、W_B′是第一组(R′G′B′画面)的基色(R′，G′，B′)投影到RGBW画面的相关基色中的值。

$\left\{\begin{array}{c}{I}_{R^{\′}}={\left(\frac{W_{R^{\′}}}{2^n-1}\right)}^{{\mathrm{\γ}}_W}{k}_r{I}_W^0\\ I_{G^{\′}}={\left(\frac{W_{G^{\′}}}{2^n-1}\right)}^{{\mathrm{\γ}}_W}{k}_g{I}_W^0\\ I_{B^{\′}}={\left(\frac{W_{B^{\′}}}{2^n-1}\right)}^{{\mathrm{\γ}}_W}{k}_b{I}_W^0\end{array}\right.0$

公式(28)

$\⇒\left\{\begin{array}{c}{W}_{R^{\′}}={\left(\frac{I_{R^{\′}}}{k_r{I}_W^0}\right)}^{\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_W}}(2^n-1)\\ W_{G^{\′}}={\left(\frac{I_{G^{\′}}}{k_g{I}_W^0}\right)}^{\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_W}}(2^n-1)\\ W_{B^{\′}}={\left(\frac{I_{B^{\′}}}{k_b{I}_W^0}\right)}^{\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_W}}(2^n-1)\end{array}\right.$

公式(29)

参考步骤408，由于最佳的资源分配，选择W＝min {W_R′，W_G′，W_B′}作为额外的约束，然后可以计算R、G、B的解。另一方面，尽管将最小光强度赋值给相关基色中将是最优解，但其增大了单个全像素内的基色之间的差异。由于我们的眼睛对较高的对比度敏感，其结果是色彩感觉的粗糙性，特别是对于具有色彩逐渐变化的景物的图像以及具有类似黑色背景中的白色文本的非常明亮和锐利色彩的图像。为了提高色彩的平滑度，附加了一个附加条件而不是如上选择最优解。参考步骤409，减小相关基色的第二信号以便使得目标画面的基色之间的光强度差异最小化。换言之，就是使得最小基色的光强度与相关基色的光强度相等。因此，可以如下计算相关基色的第二信号：

$\text{W=}{\left(\frac{1}{2}\right)}^{\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_W}}\min \{W_{R^{\′}},W_{G^{\′}},W_{B^{\′}}\}$

公式(30)

也就是说，在根据公式(20)和(21)计算了值R′、G′、B′处R′G′B′画面的基色(红，绿，蓝)的相应光强度I_R′、I_G′、I_B′之后，可以根据第二域内的第一组的基色的相应光强度值I_R′、I_G′、I_B′的第一函数，计算第二组内的相关基色的第二信号。详细来说，如公式(29)所示，根据第二域内的第一组内的基色的相应光强度值I_R′、I_G′、I_B′，计算第一组基色投影到相关基色中的值W_R′、W_G′、W_B′。然后，根据投影值W_R′、W_G′、W_B′确定一个最小值，而且将该最小值乘以第一系数，以便计算相关基色的第二信号，如公式(30)所示。该第一系数为

一旦固定了相关基色的第二信号，则可以如下计算其它基色的第二信号(R，G，B)：

如在步骤410和411中所示，假设I_R ^r、I_G ^r、I_B ^r是减去RGBW画面的白色基色中的相应分量之后的其它基色(红、绿和蓝色)的剩余光强度。

$\left\{\begin{array}{c}{I}_R^r=I_R^t-k_r{I}_W\\ I_G^r=I_G^t-k_g{I}_W\\ I_B^r=I_B^t-k_b{I}_W\end{array}\right.$

公式(31)

$\⇒\left\{\begin{array}{c}R={\left(\frac{I_R^r}{I_R^0}\right)}^{\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_R}}(2^n-1)\\ G={\left(\frac{I_G^r}{I_G^0}\right)}^{\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_G}}(2^n-1)\\ B={\left(\frac{I_B^r}{I_B^0}\right)}^{\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_B}}(2^n-1)\end{array}\right.$

公式(32)

因此，可以根据第二域内的第一组内的相应基色的相应光强度值和第二组内的相关基色的第二信号，分别计算第二域内的第二组内的基色的相应光强度值I_R ^r、I_G ^r、I_B ^r、I_W。

在计算了相关基色的第二信号之后，可以如公式(22)所示，根据第二组内的相关基色的第二信号获得相关基色的光强度值I_W。如公式(31)所示，相应红色、绿色和蓝色基色的亮度系数k_r、k_g、k_b分别乘以相关基色的相应光强度值I_W，以便形成相关基色内的相应红色、绿色和蓝色基色的相应光强度分量，然后从第二域内的第一组内的相应基色的相应光强度值I_R′、I_G′、I_B′中减去该相应光强度分量，以便形成第二域内的第二组内的基色的相应光强度值I_R ^r、I_G ^r、I_B ^r，其中如公式(27)所示，RGBW画面中的全像素的红、绿、蓝色的总的光强度I_R ^t、I_G ^t、I_B ^t等于第二域内的第一组内的相应基色的相应光强度值I_R′、I_G′、I_B′。

如公式(32)，在计算了第二域内的第二组内的基色的相应光强度值I_R ^r、I_G ^r、I_B ^r之后，第二域内的第二组内的其它基色的相应光强度值I_R ^r、I_G ^r、I_B ^r被转换为第一域内的其它基色的第二信号(R，G，B)，其中公式(32)是由公式(22)推导而来的。

然而，如果R′，G′，B′之间的差异较大，则某些R、G、B值仍将溢出。因此，需要附加的处理以便将色域外的色彩值转换落入目标色域的范围之内。在本发明中，我们采用了一种通过保持亮度的扩展方法，只是色度将被漂移。当色彩在色域之外时，我们通过增加额外的白色来保持亮度信息。

因此，在计算了RGBW画面的基色的第二信号R、G、B、W之后，我们进一步考虑 $I_C^r>I_C^0$ 的情形，其中C∈{R，G，B|W_C′≠min{W_R′，W_G′，W_B′}}。换言之，我们确定第二域内的第二组内的基色的相应光强度值是否大于第二组内的完全接通的基色的相应光强度值，如步骤412所示。

当第二域内的第二组内的基色的相应光强度值大于第二组内的完全接通的基色的相应光强度值时，通过从第二组内的相应基色的相应光强度值中减去第二组内的完全接通的基色的相应光强度值，计算第二组内的基色的相应额外的光强度值。

如果剩余光强度超出目标画面的范围，则如步骤413所示，计算每个基色的额外的光强度。假设I_R ^e、I_G ^e、I_B ^e是与RGBW画面内相应完全接通的红色、绿色、蓝色的光强度相比较的剩余光强度的额外光强度。

$\left\{\begin{array}{c}{I}_R^e=I_R^r-I_R^0\\ I_G^e=I_G^r-I_G^0\\ I_B^e=I_B^r-I_B^0\end{array}\right.$

公式(33)

必须进行误差校正以便为所有基色匹配强度。于是免去了求单个全像素内的基色的值的差异的最小值的条件。也就是说，在公式(30)中，第一系数将该值从

修正到1以便增大相关基色的第二信号。根据第二组内的基色的相应额外光强度值，计算相关基色的相应误差校正值。

然后，如步骤414中所示的，计算每个原始基色的额外的光强度投影到相关基色之上的值。假设W_R ^e、W_G ^e、W_B ^e是相关基色的值，包含由于额外的R、G、B基色强度导致的误差校正。

$\⇒\left\{\begin{array}{c}{W}_R^e={\left(\frac{I_R^e+k_r{I}_W}{I_R^0}\right)}^{\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_R}}(2^n-1)\\ W_G^e={\left(\frac{I_G^e+k_g{I}_W}{I_G^0}\right)}^{\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_G}}(2^n-1)\\ W_B^e={\left(\frac{I_B^e+k_b{I}_W}{I_B^0}\right)}^{\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_B}}(2^n-1)\end{array}\right.$

公式(34)

然后，根据最小值确定第二组内的最小基色，并根据相关基色的相应误差校正值确定第二组内的最大基色。参考步骤415，我们消除了光强度差异的最小化限制直到最优性约束，即W＝min{W_R′，W_G′，W_B′}。

假设 $C_{\min }=C\∈\{R,G,B|W_{C^{\′}}=\min \{W_{R^{\′}},W_{G^{\′}},W_{B^{\′}}\}\}$ 公式(35)

$C_{\max }^e=C\∈\{R,G,B|W_C^e=\max \{W_R^e,W_G^e,W_B^e\}\}$ 公式(36)

计算最小基色C_min的光强度值

并根据相关基色的相应误差校正值W_R ^e、W_G ^e、W_B ^e，计算第二组内的基色的相应误差校正光强度值。然后，我们确定第二组内的基色的每个相应误差校正光强度值是否小于或等于最小基色C_min的光强度值即，检测该颜色是否在目标画面的色域范围之内。

参考步骤416，我们检测最小基色的光强度在投影到相关基色上的值的误差校正的光强度范围内。参考步骤417，我们确定该颜色是否在目标画面的色域范围之内。如果所有基色 ${\left(\frac{W_{C\∈\{R,G,B\}}^e}{2^n-1}\right)}^{{\mathrm{\γ}}_W}{k}_g{I}_W^0\≤I_{C_{\min }},$ 则该颜色必定在RGBW画面的色域范围之内。选择

$W=W_{C_{\max }^e}^e$

公式(37)

$\⇒\left\{\begin{array}{c}R={\left(\frac{I_{R^{\′}}-k_r{I}_W}{I_R^0}\right)}^{\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_R}}(2^n-1)\\ G={\left(\frac{I_{G^{\′}}-k_g{I}_W}{I_G^0}\right)}^{\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_G}}(2^n-1)\\ B={\left(\frac{I_{B^{\′}}-k_b{I}_W}{I_B^0}\right)}^{\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_B}}(2^n-1)\end{array}\right.$

公式(38)

参考步骤418，当第二组内的基色的相应误差校正光强度值小于或等于最小基色C_min的光强度值

则所调整的相关基色的第二信号等于相关基色的相应误差校正值的最大值，如公式(37)。根据相关基色的调整后的第二信号计算相关基色的光强度值I_W，如公式(22)。根据相关基色的光强度值I_W和第一组内的基色的相应光强度值I_R′、I_G′、I_B′，计算其它基色的调整的第二信号R、G、B，如公式(38)。

在现有技术中，如果色彩在目标画面的色域之外，则现有技术使用裁剪、收缩或重新变换方法。上面已经描述了现有技术的问题。

另一方面，根据本发明的色彩匹配方法，如果 ${\left(\frac{W_{C_{\max }^e}^e}{2^n-1}\right)}^{{\mathrm{\γ}}_W}{k}_{C_{\max }^e}{I}_W^0>I_{C_{\min }},$ 则

公式(39)

参考步骤419、420和421，当最大基色的误差校正光强度值大于最小基色C_min的光强度值

时，最小基色C_min的调整的第二信号等于0，而且最大基色C_max ^e的调整后的第二信号等于色彩强度的最大级别值(2ⁿ-1)。对于其它的基色C(≠C_min，C_max ^e)(不是最小基色和最大基色)，我们确定其它基色C(≠C_min，C_max ^e)的误差校正光强度值是否大于最小基色的光强度值

如果其它基色C(≠C_min，C_max ^e)的误差校正光强度值大于最小基色的光强度值

则其它基色C(≠C_min，C_max ^e)的调整的第二信号等于色彩强度的最大级别值(2ⁿ-1)。如果其它基色的误差校正光强度值不大于最小基色的光强度值

则根据其它基色C(≠C_min，C_max ^e)的光强度值I_C ^t和第一组内的相应最小基色C′_min的光强度值

计算其它基色C(≠C_min，C_max ^e)的调整的第二信号，如公式(39)。然后，根据第一组内的相应最小基色C_min的光强度值

和最大基色C_max ^e的光强度值

计算相关基色的调整的第二信号。

因此，补偿附加的白色以便保持高对比度，即使是可能引入色彩冲蚀效应。然而，对于RGBW画面的色域以外的颜色来说，这是亮度和色度之间的一种折衷。由于亮度更为重要，而且两种类型的画面可能具有类似的特性，色彩冲蚀效应可能并不显著。

本发明的方法考虑了人的视觉感知特性。由于相比色度，人对亮度更为敏感，本发明的色彩匹配方法考虑匹配光强度而不是色度。此外，当色彩在色域范围之外时，我们通过增加额外的白色来保持亮度信息。这种处理色域外的色彩的色彩匹配方法可以提供更高的对比度，这对于显示具有多个级别的色彩变化特别有益，如日出和日落景象。

上述的本发明的色彩匹配方法仅仅提及了从一个色彩空间到另一个色彩空间的匹配色彩的方法。其假定色彩匹配是从源画面的单个全像素到目标画面的单个全像素的、忽略了周围的颜色的影响而执行的。然而，由于存在周围色彩子像素，在多个实际应用中其不是十分的理想。由于人的眼睛对于色彩识别的分辨率更为不敏感，因此，除了由于周围的色彩子像素产生的效果，识别一个微小的点的颜色是困难的。因此，我们可以采用几种基色生成颜色来欺骗我们的眼睛。由此，如果我们想要以更好的方式匹配色彩，我们就不得不考虑那些基色点的空间分布，以便计算感知的光强度而不仅仅是利用物理光强度。因此，本发明的色彩匹配方法进一步包括一个预处理和一个后处理以便克服色彩交互作用。

如步骤402所示，该预处理就是从源画面的色谱中采样颜色，以便计算有关第一组内的周围基色的构成的每个基色的色彩交互作用。如步骤422所示，该后处理就是基于第二组内的周围基色当中的色彩交互作用，对于目标画面的色谱重新采样色彩。

两种处理都由两个部分组成。第一部分是色点的分布。不同的色点的组合将触发不同的感觉。光强度与平方反比定律成比例。第二部分是不同颜色和光强度的敏感性。人的眼睛有一个确定的色彩混合窗口范围。而且，亮度的感知等于一个对数可读标尺而不是线性标尺。因此，可以根据不同的构成应用不同的加权。

参考图5，图中示出了源画面(R′G′B′-条纹)的构成。为了计算有关第一组内的周围基色的构成的每个基色的色彩交互作用，将第一矩阵与第一信号相乘。第一矩阵包括多个第一因子，该第一因子与平方反比距离的值成比例，而且该距离为从所选择的基色到周围基色的距离。

所选择的基色为G′_0，0。从所选择的基色G′_0，0到周围基色G′_-1，0的距离为r₁，而从所选择的基色G′_0，0到周围基色G′_0，1的距离也是r₁。从所选择的基色G′_0，0到对角周围基色G′_-1，-1的距离为

我们假定r₁为3。根据平方反比定律，所选择的基色G′_0，0和周围基色G′_-1，0之间的第一因子为1/9，而所选择的基色G′_0，0和周围基色G′_0，1之间的第一因子也是1/9。所选择的基色G′_0，0和对角周围基色G′_-1，-1之间的第一因子为1/18。此外，我们假定色彩混合窗口的范围为3×3全像素，即，第一矩阵的第一列维数和第一行维数都为3。

因此，考虑到基色点的空间分布，根据公式(40)计算修改后的第一信号：

$\stackrel{\‾}{N_{\mathrm{0,0}}}=\left[\begin{array}{ccc}{F}_{-1,-1}& F_{0,-1}& F_{1,-1}\\ F_{-\mathrm{1,0}}& F_{\mathrm{0,0}}& F_{1,0}\\ F_{-\mathrm{1,1}}& F_{\mathrm{0,1}}& F_{\mathrm{1,1}}\end{array}\right]\×\left[\begin{array}{ccc}{N}_{-1,-1}& N_{0,-1}& N_{1,-1}\\ N_{-\mathrm{1,0}}& N_{\mathrm{0,0}}& N_{\mathrm{1,0}}\\ N_{-\mathrm{1,1}}& N_{\mathrm{0,1}}& N_{\mathrm{1,1}}\end{array}\right]$

公式(40)

在本实施例中，第一矩阵各因子为如下：

$\left[\begin{array}{ccc}{F}_{-1,-1}& F_{0,-1}& F_{1,-1}\\ F_{-1,0}& F_{\mathrm{0,0}}& F_{\mathrm{1,0}}\\ F_{-\mathrm{1,1}}& F_{\mathrm{0,1}}& F_{\mathrm{1,1}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}\frac{1}{18}& \frac{1}{9}& \frac{1}{18}\\ \frac{1}{\text{9}}& 1& \frac{1}{9}\\ \frac{1}{18}& \frac{1}{9}& \frac{1}{18}\end{array}\right]$

例如，可以根据周围基色G_-1，-1、G′_0，-1、G′_1，-1、G′_-1，0、G′_1，0、G′_-1，1、G′_0，1、G′_1，1以及第一矩阵，计算所选择的基色G′_0，0的第一信号G′_0，0(N＝G′)。对于源画面的所有基色，可以根据公式(40)计算修改后的第一信号，以便计算有关第一组内的周围基色的构成的每个基色的色彩交互作用。

参考图6，图中示出了目标画面(RGBW)的构成。如果如上所述利用该预处理来采样来自源画面的色谱的颜色，则在执行了色彩匹配方法之后必须使用后处理，对于目标画面的色谱的基色进行重新采样。根据第二组内的周围基色之中的色彩交互作用，使用第二矩阵来重新采样第二信号。该第二矩阵包括多个第二因子，该第二因子与平方反比距离的值成比例，而且该距离为从所选择的基色到周围基色的距离。

所选择的基色为G_0，0。从所选择的基色G_0，0到周围基色G_-1，0的距离为r₂，从所选择的基色G_0，0到周围基色G_0，1的距离也是r₂。从所选择的基色G_0，0到对角周围基色G_-1，-1的距离为

基于RGB和RGBW画面的几何结构，我们假定r₂为2。根据平方反比定律，所选择的基色G_0，0和周围基色G_-1，0之间的第二因子为1/4，而所选择的基色G_0，0和周围基色G_0，1之间的第二因子也是1/4。所选择的基色G_0，0和对角周围基色G_-1，-1之间的第二因子为1/8。此外，我们假定色彩混合窗口的范围为3×3全像素，即，第二矩阵的第二列维数和第二行维数都为3。

因此，对于目标画面的色谱的色彩的重新采样，根据公式(41)计算修改后的第二信号：

$\stackrel{\‾}{M}=\left[\begin{array}{ccc}{S}_{-1,-1}& S_{0,-1}& S_{1,-1}\\ S_{-\mathrm{1,0}}& S_{\mathrm{0,0}}& S_{1,0}\\ S_{-\mathrm{1,1}}& S_{\mathrm{0,1}}& S_{\mathrm{1,1}}\end{array}\right]\×\left[\begin{array}{ccc}{M}_{-1,-1}& M_{0,-1}& M_{1,-1}\\ M_{-\mathrm{1,0}}& M_{\mathrm{0,0}}& M_{\mathrm{1,0}}\\ M_{-\mathrm{1,1}}& M_{\mathrm{0,1}}& M_{\mathrm{1,1}}\end{array}\right]$

公式(41)

在本实施例中，第二矩阵的第二因子为如下：

$\left[\begin{array}{ccc}{S}_{-1,-1}& S_{0,-1}& S_{1,-1}\\ S_{-1,0}& S_{\mathrm{0,0}}& S_{\mathrm{1,0}}\\ S_{-\mathrm{1,1}}& S_{\mathrm{0,1}}& S_{\mathrm{1,1}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}\frac{1}{8}& \frac{1}{4}& \frac{1}{8}\\ \frac{1}{\text{4}}& 1& \frac{1}{4}\\ \frac{1}{8}& \frac{1}{4}& \frac{1}{8}\end{array}\right]$

例如，在执行了本发明的色彩匹配方法之后，所选择的基色G的第二信号M_0，0(M＝G)是已知的，可以根据公式(41)计算修改后的第二信号M_0，0。其中由于匹配了光强度，周围基色的修改的第二信号M_-1，-1、M_0，-1、M_1，-1、M_-1，0、M_1，0、M_-1，1、M_0，1、M_1，1被假定为与相应第一信号相同。上述的过程描述了1阶均匀色彩交互作用。类似地，可以基于同样的原理考虑更高阶的均匀色彩交互作用。

虽然已经示意并描述了本发明的实施例，本领域的技术人员可以作各种各样的修改和改进。因此所描述的本发明的实施例仅为示意，而不是限制意义。意图是本发明并不限于所示意的特定形式，而且所有主张本发明的精神和范围的修改都在所附权利要求书定义的范围之内。

Claims (42)

1、一种用于将具有多个第一信号的第一基色组的色彩表示转换为具有第一域内的多个第二信号的第二基色组的方法，包括步骤：

将第一域内的第一信号转换为第二域内的第一组基色的相应光强度值；

根据第一信号的第一函数，计算第二组内的相关基色的第二信号；

通过匹配第二域内的第一组内的相应基色的相应光强度值，分别计算第二域内的第二组内的基色的相应光强度值；以及

将第二域内的第二组内的其它基色的相应光强度值转换为第一域内的第二信号。

2、根据权利要求1的方法，其中第一组为R′G′B′-条纹，第二组为RGBW模式。

3、根据权利要求2的方法，其中相关基色为白色基色，而且步骤(b)进一步包括步骤：

(b1)根据第二域内的第一组内的基色的相应光强度值，计算第一组基色投影到相关基色内的值；以及

(b2)根据投影值确定最小值。

4、根据权利要求3的方法，其中在步骤(b2)之后进一步包括步骤：

将所述最小值乘以第一系数，以便计算相关基色的第二信号。

5、根据权利要求4的方法，其中第一系数为

γ_w是相关基色的相应灰度校正因子。

6、根据权利要求5的方法，其中步骤(c)进一步包括步骤：

(c1)根据第二组内的相关基色的第二信号，计算相关基色的光强度值；

(c2)将相应红色、绿色和蓝色基色的亮度系数分别乘以相关基色的光强度值，以便形成相关基色内的相应红色、绿色和蓝色基色的相应光强度分量；以及

(c3)从第二域内的第一组内的相应基色的相应光强度值中减去所述相应光强度分量，以便形成第二域内的第二组内的基色的相应光强度值。

7、根据权利要求6的方法，其中在步骤(d)之后进一步包括步骤：

确定第二域内的第二组内的基色的相应光强度值是否大于第二组内的完全接通的基色的相应光强度值。

8、根据权利要求7的方法，其中当第二域内的第二组内的基色的相应光强度值大于第二组内的完全接通的基色的相应光强度值时，进一步包括步骤：

(e1)通过从第二组内的相应基色的相应光强度值中减去第二组内的完全接通的基色的相应光强度值，计算第二组内的基色的相应额外光强度值；

(e2)根据第二组内的基色的相应额外光强度值，计算相关基色的相应误差校正值；

(e3)根据所述最小值和相关基色的相应误差校正值，分别确定第二组内的最小基色和最大基色；

(e4)计算所述最小基色的光强度值；

(e5)根据相关基色的相应误差校正值，计算第二组内的基色的相应误差校正光强度值；以及

(e6)确定第二组内的基色的每一个相应误差校正光强度值是否小于或等于最小基色的光强度值。

9、根据权利要求8的方法，其中当第二组内的基色的相应误差校正光强度值小于或等于最小基色的光强度值时，进一步包括步骤：

(e71)计算相关基色的第二信号等于相关基色的相应误差校正值的最大值；

(e81)根据相关基色的第二信号，计算相关基色的光强度值；

(e91)根据相关基色的光强度值和第一组内的基色的相应光强度值，计算其它基色的第二信号。

10、根据权利要求8的方法，其中当最大基色的误差校正光强度值大于最小基色的光强度值时，进一步包括步骤：

(e72)设置最小基色的第二信号等于0，并且设置最大基色的第二信号等于色彩强度的最大级别值；

(e82)确定其它基色的误差校正光强度值是否大于最小基色的光强度值；

(e92)当其它基色的误差校正光强度值大于最小基色的光强度值时，设置其它基色的第二信号等于色彩强度的最大级别值；

(e102)当其它基色的误差校正光强度值不大于最小基色的光强度值时，根据其它基色的光强度值和第一组内的相应最小基色的光强度值，计算其它基色的第二信号；以及

(e112)根据第一组内的相应最小基色的光强度值和第二组内的最大基色的光强度值，计算相关基色的第二信号。

11、根据权利要求2的方法，其中相关基色为W，而且步骤(b)进一步包括步骤：

(b1)根据第一信号确定最小值；以及

(b2)将第一比率乘以所述最小值，以便计算相关基色W的第二信号。

12、根据权利要求11的方法，其中步骤(c)进一步包括步骤：

(c1)确定所述最小值是否大于第一系数；

(c2)当所述最小值大于所述第一系数时，设置相关基色W的第二信号为第一常量，根据第一组内的相应基色的相应光强度值和所述第一常量，分别计算第二域内的第二组内的其它基色的相应光强度值；以及

(c3)当所述最小值不大于所述第一系数时，设置基色R、G和B的第二信号的其中一个为第二常量，根据第一组内的相应基色的相应色彩输入光强度值和第二域内的相关基色W的相应光强度值，分别计算第二域内的第二组内的其它基色的相应色彩输出光强度值。

13、根据权利要求12的方法，其中第一系数为(3/4)^1/γ255。

14、根据权利要求12的方法，其中在步骤(c2)中，根据基色R′的相应光强度值，计算基色R的相应光强度值，根据基色G′的相应光强度值，计算基色G的相应光强度值，根据基色B′的相应光强度值，计算基色B的相应光强度值。

15、根据权利要求12的方法，其中在步骤(c3)中，基色R′的第一信号是所述最小值，基色R的第二信号为第二常量，根据基色G′和基色R′的相应光强度值，计算基色G的相应光强度值，根据基色B′和基色R′的相应光强度值计算基色B的相应光强度值。

16、根据权利要求12的方法，其中在步骤(c3)中，基色G′的第一信号是所述最小值，基色G的第二信号是第二常量，根据基色R′和基色G′的相应光强度值计算基色R的相应光强度值，根据基色B′和基色G′的相应光强度值计算基色B的相应光强度值。

17、根据权利要求12的方法，其中在步骤(c3)中，基色B′的第一信号是所述最小值，基色B的第二信号是第二常量，根据基色R′和基色B′的相应光强度值，计算基色R的相应光强度值，根据基色G′和基色B′的相应光强度值，计算基色G的相应光强度值。

18、根据权利要求12的方法，其中第一常量是色彩强度等级的最大值。

19、根据权利要求12的方法，其中第二常量是色彩强度等级的最小值。

20、根据权利要求11的方法，其中第一组内的基色的总的光强度值与第二组内的基色的总的光强度值相同。

21、根据权利要求11的方法，其中第一比率为(4/3)^1/γ。

22、根据权利要求1的方法，其中在步骤(a)之前还包括步骤：

将第一矩阵与第一信号相乘，以便计算有关第一组内的周围基色的构成的每一个基色的色彩交互作用。

23、根据权利要求22的方法，其中第一矩阵包括多个第一因子，所述第一因子与平方反比距离的值成比例，所述距离为从所选择的基色到周围基色的距离。

24、根据权利要求23的方法，其中第一矩阵还包括第一列维数和第一行维数，所述第一列维数和第一行维数是周围基色的色彩混合窗口的范围。

25、根据权利要求22的方法，其中在步骤(d)之后还包括步骤：

基于第二组内的周围基色中的色彩交互作用，利用第二矩阵重新采样第二信号。

26、根据权利要求25的方法，其中第二矩阵包括多个第二因子，所述第二因子与平方反比距离的值成比例，所述距离为从所选择的基色到周围基色的距离。

27、根据权利要求26的方法，其中第二矩阵还包括第二列维数和第二行维数，所述第二列维数和第二行维数是周围基色的色彩混合窗口的范围。

28、一种用于确定第二组的相关基色的第二信号的方法，所述第二组具有带有第一域内的多个第二信号的多个基色，所述第二信号被转换于表示色彩的第一域内的第一组的基色的多个第一信号，包括步骤：

将第一域内的第一信号转换为第二域内的第一组内的基色的相应光强度值。

根据第二域内的第一组内的基色的相应光强度值，计算第一组基色投影到相关基色的值；

根据投影值确定最小值；以及

将所述最小值乘以第一系数，以便计算相关基色的第二信号。

29、根据权利要求28的方法，其中第一组为R′G′B′-条纹，第二组为RGBW模式，相关基色为白色基色。

30、根据权利要求28的方法，其中第一系数为

γ_w是相关基色的相应灰度校正因子。

31、一种用于在将具有多个第一信号的第一基色组的色彩表示转换为具有第一域内的多个第二信号的第二基色组之后，计算第二组的调整后的第二信号的方法，所述第二信号在第二组的色域之外，包括步骤：

通过从第二组内的相应基色的相应光强度值中减去第二组内的完全接通的基色的相应光强度值，计算第二组内的基色的相应额外的光强度值；

根据第二组内的基色的相应额外光强度值，计算相关基色的相应误差校正值；

根据最小值和相关基色的相应误差校正值，分别确定第二组内的最小基色和最大基色；

计算最小基色的光强度值；

根据相关基色的相应误差校正值，计算第二组内的基色的相应误差校正光强度值；

确定第二组内的基色的每一个相应误差校正光强度值是否小于或等于最小基色的光强度值；以及

当第二组内的基色的相应误差校正光强度值中的每一个小于或等于最小基色的光强度值时，根据第一算法计算调整的第二信号；以及当第二组内的基色的相应误差校正光强度值中的每一个不小于或等于最小基色的光强度值时，根据第二算法计算调整的第二信号。

32、根据权利要求31的方法，其中当第二组内的基色的相应误差校正光强度值小于或等于最小基色的光强度值时，所述第一算法包括步骤：

(g11)计算等于相关基色的相应误差校正值的最大值的相关基色的调整的第二信号；

(g12)根据相关基色的调整后的第二信号，计算相关基色的光强度值；

(g13)根据相关基色的光强度值和第一组内的基色的相应光强度值，计算其它基色的调整的第二信号。

33、根据权利要求31的方法，其中当最大基色的误差校正光强度值大于最小基色的光强度值时，所述第二算法包括步骤：

(g21)设置最小基色的调整的第二信号等于0，而且设置最大基色的调整后的第二信号等于色彩强度的最大级别值；

(g22)确定其它基色的误差校正光强度值是否大于最小基色的光强度值；

(g23)当其它基色的误差校正光强度值大于最小基色的光强度值时，设置其它基色的调整的第二信号等于色彩强度的最大级别值；

(g24)当其它基色的误差校正光强度值不大于最小基色的光强度值时，根据其它基色的光强度值和第一组内的相应最小基色的光强度值，计算其它基色的调整的第二信号；以及

(g25)根据第一组内的相应最小基色的光强度值和第二组内的最大基色的光强度值，计算相关基色的调整的第二信号。

34、一种用于计算有关第一组内的周围基色的构成的每一个基色的色彩交互作用的方法，包括步骤：

定义一个周围基色的范围；

计算多个第一因子，每个第一因子与平方反比距离的值成比例，所述距离为从所选择的基色到周围基色的距离；

形成包含第一因子的第一矩阵；以及

将第一矩阵与所选择基色和周围基色的第一信号相乘，以获得所选择基色的修改的第一信号。

35、根据权利要求34的方法，其中第一组为R′G′B′-条纹。

36、根据权利要求35的方法，其中第一矩阵还包括第一列维数和第一行维数，所述第一列维数和第一行维数表示周围基色的范围。

37、根据权利要求36的方法，其中第一矩阵为3×3矩阵，而且第一矩阵的各因子如下： $\left[\begin{array}{ccc}\frac{1}{18}& \frac{1}{9}& \frac{1}{18}\\ \frac{1}{9}& 1& \frac{1}{9}\\ \frac{1}{18}& \frac{1}{9}& \frac{1}{18}\end{array}\right].$

38、一种用于在将具有多个第一信号的第一基色组的色彩表示转换为具有多个第二信号的第二基色组之后，基于第二组内的周围基色中的色彩交互作用，计算修改后的第二信号的方法，包括步骤：

定义一个周围基色的范围；

计算多个第二因子，每个第二因子与平方反比距离的值成比例，所述距离为从所选择的基色到周围基色的距离；

形成包含第二因子的第二矩阵；以及

通过利用第二矩阵，计算所选择基色的修改的第二信号。

39、根据权利要求38的方法，其中第一组为R′G′B′-条纹，第二组为RGBW模式。

40、根据权利要求39的方法，其中第二矩阵还包括第二列维数和第二行维数，所述第二列维数和第二行维数表示周围基色的范围。

41、根据权利要求40的方法，其中第二矩阵为3×3矩阵，而且第二矩阵的各因子如下： $\left[\begin{array}{ccc}\frac{1}{8}& \frac{1}{4}& \frac{1}{8}\\ \frac{1}{4}& 1& \frac{1}{4}\\ \frac{1}{8}& \frac{1}{4}& \frac{1}{8}\end{array}\right].$

42、根据权利要求38的方法，其中所选择基色的修改的第二信号是根据第二矩阵、所选择基色的第二信号、以及周围基色的相应第一信号计算的。

Images