CN101533599A - 在显示器系统中减少量化误差的方法 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种在显示器系统中减少量化误差的方法。本申请描述了通过使用伽马调节[1220]，伽马量化[1270]，以及噪声源[1250]，在量化显示器系统[1280]中提供增加的伽马精确性的实施例。提供了用于在3基色和多基色显示器系统中改进图像质量的系统和方法两种实施例。

Description

在显示器系统中减少量化误差的方法
本申请是基于2005年6月3日提出的、申请号为200580018803.9、发明名称为“在量化显示器系统中增加伽马精确性”的发明申请的分案申请。
技术领域
本发明涉及用于在量化显示器系统中提供增加的伽马(Gamma)精确性的各种实施例的系统和方法。
背景技术
在下列权利共有的美国专利申请中，揭示了用于为图像显示器设备提高成本/性能曲线的新型子像素排列，这些申请中每一个的全部在这里通过参考引用：(1)美国专利申请序列号No.09/916,232(“‘232申请”)，标题为“ARRANGEMENT OF COLOR PIXELS FOR FULL COLOR IMAGINGDEVICES WITH SIMPLIFIED ADDRESSING”，申请日2001年7月25日；(2)美国专利申请序列号No.10/278,353(“‘353申请”)，标题为“IMPROVEMENTS TO COLOR FLAT PANEL DISPLAY SUB-PIXELARRANGEMENTS AND LAYOUTS FOR SUB-PIXEL RENDERING WITHINCREASED MODULATION TRANSFER FUNCTION RESPONSE”，申请日2002年10月22日；(3)美国专利申请序列号No.10/278,352(“‘352申请”)，标题为“IMPROVEMENTS TO COLOR FLAT PANEL DISPLAY SUB-PIXELARRANGEMENTS AND LAYOUTS FOR SUB-PIXEL RENDERING WITHSPLIT BLUE SUB-PIXELS”，申请日2002年10月22日；(4)美国专利申请序列号No.10/243,094(“‘094申请”)，标题为“IMPROVED FOUR COLORARRANGEMENTS AND EMITTERS FOR SUB-PIXEL RENDERING”，申请日2002年9月13日；(5)美国专利申请序列号No.10/278,328(“‘328申请”)，标题为“IMPROVEMENTS TO COLOR FLAT PANEL DISPLAY SUB-PIXELARRANGEMENTS AND LAYOUTS WITH REDUCED BLUE LUMINANCEWELL VISIBILITY”，申请日2002年10月22日；(6)美国专利申请序列号No.10/278,393(“‘393申请”)，标题为“COLOR DISPLAY HAVINGHORIZONTAL SUB-PIXEL ARRANGEMENTS AND LAYOUTS”，申请日2002年10月22日；(7)美国专利申请序列号No.10/347,001(“‘001申请”)，标题为“IMPROVED SUB-PIXEL ARRANGEMENTS FOR STRIPEDDISPLAYS AND METHODS AND SYSTEMS FOR SUB-PIXEL RENDERINGSAME”，申请日2003年1月16日。
对于在水平方向具有偶数个子像素的特定子像素重复组，揭示了下列系统和技术来产生改进，例如，正确的点反转模式和其它改进，在这里通过参考引用它们的全部内容：(1)标题为“IMAGE DERADATION CORRECTIONIN NOVEL LIQUID CRYSTAL DISPLAY”的美国专利申请序列号10/456,839；(2)标题为“IMAGE DEGRADATION IN NOVEL LIQUID CRYSTALDISPLAY”的美国专利申请序列号10/455,925；(3)标题为“SYSTEM ANDMETHOD OF PERFORMANCE DOT INVERSION WITH STANDARDDRIVERS AND BACKPLANE ON NOVEL DISPLAY PANEL LAYOUT”的美国专利申请序列号10/455,931；(4)标题为“SYSTEM AND METHOD FORCOMPENSATING FOR VISUAL EFFECTS UPON PANELS HAVING FIXEDPATTERN NOISE WITH REDUCED QUANTIZATION ERROR”的美国专利申请序列号10/455,927；(5)标题为“DOT INVERSION ON NOVEL DISPLAYPANEL LAYOUTS WITH EXTRA DRIVERS”的美国专利申请序列号10/456,806；(6)标题为“LIQUID CRYSTAL DISPLAY BACKPLANELAYOUTS AND ADDRESSING FOR NON-STANDARD SUBPIXELARRANGEMENTS”的美国专利申请序列号10/456,838；(7)2003年10月28号申请的、标题为“IMAGE DEGRADATION CORRECTION IN NOVELLIQUID CRYSTAL DISPLAY WITH SPLIT BLUE SUBPIXEL”的美国专利申请序列号10/696,236；(8)2004年3月23号申请的、标题为“IMPROVEDTRANSISTOR BACKPLANE FOR LIQUID CRYSTAL DISPLAYCOMPRISING DIFFERENT SIZED SUBPIXEL”的美国专利申请序列号10/807,604。
当与这些申请中以及如下公有美国专利中所进一步揭示的子像素着色(SPR)系统和方法结合的时候，这些改善将特别明显：(1)美国专利申请序列号No.10/051,612(“‘612申请”)，标题为“CONVERSION OF RGB PIXELFORMAT DATA TO PENTILE MATRIX SUB-PIXEL DATA FORMAT”，申请日2002年1月16日；(2)美国专利申请序列号No.10/150,355(“‘355申请”)，标题为“METHODS AND SYSTEMS FOR SUB-PIXEL RENDERING WITHGAMMA ADJUSTMENT”，申请日2002年5月17日；(3)美国专利申请序列号No.10/215,843(“‘843申请”)，标题为“METHODS AND SYSTEMS FORSUB-PIXEL RENDERING WITH ADAPTIVE FILTERING”，申请日2002年8月8日；(4)美国专利申请序列号No.10/379,767，标题为“SYSTEMS ANDMETHODS FOR TEMPORAL SUB-PIXEL RENDERING OF IMAGE DATA”，申请日2003年3月4日；(5)美国专利申请序列号No.10/379,765，标题为“SYSTEMS AND METHODS FOR MOTION ADAPTIVE FILTERING”，申请日2003年3月4日；(6)的美国专利申请序列号No.10/379,766，标题为“SUB-PIXEL RENDERING SYSTEM AND METHOD FOR IMPROVEDDISPLAY VIEWING ANGLES”申请日2003年3月4日；(7)美国专利申请序列号No.10/409,413，标题为“IMAGE DATA SET WITH EMBEDDEDPRE-PIXEL RENDERED IMAGE”，申请日2003年4月7日。在这里引入这些专利的全部作为参考。
在权利共有的并共同等待审批的下列美国专利申请中，揭示了全范围转换和映射的改进：(1)美国专利申请序列号No.10/691,200，标题为“HUEANGLE CALCULATION SYSTEM AND METHODS”，申请日2003年10月21日；(2)美国专利申请序列号No.10/691,377，标题为“METHOD ANDAPPARATUS FOR CONVERTING FROM SOURCE COLOR SPACE TORGBW TRARGET COLOR SPACE”，申请日2003年10月21日”，申请日2003年10月21日；(3)美国专利申请序列号No.10/691,396，标题为“METHODAND APPARATUS FOR CONVERTING FROM A SOURCE COLOR SPACETO A TRARGET COLOR SPACE”，申请日2003年10月21日；和(4)美国专利申请序列号No.10/690,716，标题为“GAMUT CONVERSION SYSTEMAND METHODS”，申请日2003年10月21日。在这里引入这些专利的全部作为参考。
在下列申请中描述了额外的优点：(1)美国专利申请序列号No.10/696,235，标题为“DISPLAY SYSTEM HAVING IMPROVED MULTIPLEMODES FOR DISPLAYING IMAGE DATA FROM MULITIPLE INPUTSOURCE FORMATS”，申请日2003年10月28日；和(2)美国专利申请序列号No.10/696,026，标题为“SYSTEM AND METHOD FOR PERFORMINGIMAGE RECONSTRUCTION AND SUBPIXEL RENDERING TO EFFECTSCALING FOR MULTI-MODE DISPLAY”，申请日2003年10月28日。
此外，下列共有并共同等待审批的申请的全部在这里作为参考引用：(1)美国专利申请序列号[008831.0064号专利代理人备审案件]，标题为“SYSTEMAND METHOD FOR IMPROVING SUB-PIXEL RENDERING OFIMAGEDATA IN NON-STRIPED DISPLAY SYSTEMS”；(2)美国专利申请序列号[008831.0065号专利代理人备审案件]，标题为“SYSTEMS AND METHODSFOR SELECTING A WHITE POINT FOR IMAGE DISPLAY”；(3)美国专利申请序列号[008831.0066号专利代理人备审案件]，标题为“NOVELSUBPIXEL LAYOUTS AND ARRANGEMENTS FOR HIGH BRIGHTNESSDISPLAYS”；(4)美国专利申请序列号[008831.0067号专利代理人备审案件]，标题为“SYSTEMS AND METHODS FOR IMPROVED GAMUT MAPPINGFROM ONE IMAGE DATA SET TO ANOTHER”；(5)美国专利申请序列号[008831.0068号专利代理人备审案件]，标题为“IMPROVED SUBPIXELRENDERING FILTERS FOR HIGH BRIGHTNESS SUBPIXEL LAYOUTS”。在这里引入全部这些专利申请作为参考。本说明书中提到的所有专利申请以它们的全部在这里通过参考引用。
发明内容
在一个实施例中，揭示了一种显示器系统，所述显示器系统包括图像源，图像处理引擎和显示器，以及一种减少量化误差的方法，所述方法的步骤包括：生成噪声信号，对所述噪声信号进行缩放，所述缩放取决于图像信号；将缩放的噪声信号与所述图像信号相加为组合的信号；并对所述组合的信号进行量化。
在另一个实施例中，揭示了一种显示器系统，所述显示器系统包括：显示器，所述显示器具有输出响应曲线；输入伽马表；线性图像处理；以及输出伽马表，其中从所述显示器的输出响应曲线的数据生成所述输入伽马表，并且进一步其中所述输出伽马表从所述输入伽马表生成并且所述输出伽马表基本上是所述输入伽马曲线的反函数。
附图说明
构成本说明书的一部分而结合在本说明书内的附图，是用来解说本发明的示范性的具体实施方案和实施例，这些图连同有关描述则用来说明本发明的原理。
图1A示出把两个连续的输入值映射为一个输出值的一种量化函数。
图1B示出把两个连续的输入值映射为两个输出值而跳过一个输出值的一种量化函数。
图2A示出一种输入伽马函数，它把非常低的输入值映射为扩展的数值域中的零。
图2B示出一种输入伽马函数，它以一种线性方式对较低端进行映射，以避免把多个输入值映射为相同的输出值。
图3A、3B、3C和3D示出输入伽马函数映射的子集，和它的后续处理。
图4A示出显示器转移的测定点。
图4B示出通过图4A的测定点的插值曲线。
图4C示出以沿着水平轴不变的间隔采样的图4B的插值曲线。
图4D示出以沿左侧垂直轴的间隔采样的图4B的插值曲线。
图5A和5B示出产生量化等级的替代实施例
图6示出理想化的对数伽马曲线，其中将感知上等间距的量化点映射为感知上均匀间距的量化输出能量。
图7A示出非理想的显示器设备转移伽马曲线，其中等间距的输入值得到感知上非均匀间距的量化输出能量。
图7B示出图7A的非理想的显示器设备转移伽马曲线，其中非均匀间距的输入值得到图6的感知上均匀间距的量化输出能量。
图8示出带有弦线的经过调整的图7B的量化曲线，在这些弦线上量化输出之间的抖动(dithering)将产生附加的量化输出。
图9A示出图6的理想化的伽马曲线与图7A非理想的伽马曲线在一起的情况，用来说明由同一显示器中存在的两个伽马曲线引起的固定图案噪声。
图9B示出用来增加灰度能力，从而减少显示器的量化误差的图9B的固定图案噪声。
图10A、10B、10C、10D、10E和10F说明图像通过伽马流水线进行处理时的图像数据集。
图11A、11B和11C是分别示出为RGB、RGBW(红绿蓝白)和RGBCW(红绿蓝青白)色彩基色系统生成UV(紫外的)空间-时态噪声(spatiotemporalnoise)的方法的框图。
图11D和11E为分别在图11B和11C的功能块上展开的框图。
图12A和12B为用于使用UV空间-时态噪声的显示器的图像处理系统的框图。
图13为显示器系统中的伽马时钟的框图。
具体实施方式
图像的量化用于把色彩和亮度数据作为离散的数字数值来存储。虽然能够以线性的方式来量化亮度等级，但已发现：由于人类的视觉系统以一种反对数的方式来响应亮度的增加，因而期望以对数方式、或接近对数的方式来量化该数据。这样的量化有时称为进行“感知的”量化。可以认为这样的量化是一种“感知上不能察觉到的图像压缩”。例如，通常认为sRGB(非线性红绿蓝)伽马标准是这样一种数据压缩技术。
人类的眼睛和人脑以百分比变化而不是绝对的发光能量度量来感受亮度变化。当亮度增加时，需要发光能量中较大的绝对增加量，来得到亮度上给定的感觉到的增加。这导致对于显示屏上相等的感知的亮度、或发光度的增加，需要使发光能量的每个增量都必须在对数上大于前一个增量。该曲线由下列的方程给出：
L*＝E1/Gamma，
其中L*为感知的亮度；而E为发光能量。
人类眼睛具有大致为g(x)＝x1/Gamma＝x1/2.2的响应函数“g”。为了匹配，或者确切地说，为了抵消这种函数关系，已将显示器系统设计为具有一种伽马曲线，该伽马曲线是作为眼睛的数学响应函数的反函数的数学函数，称为“g-1”。通常将该曲线称为对于对数项的“伽马曲线”。将显示器设计为采用约为2.2的伽马，以大致地与人类眼睛的对数要求相配合。纯属幸运，阴极射线管具有对数的电压到亮度转移曲线，并几乎近似这种对数伽马编码的、“感知的”量化的图像的图像重构所期望的。其它显示器不能自然地与该对数转移曲线相配合，并且可能具有调节该转移曲线来近似重构伽马编码的图像所需要的曲线的电路。由于使用了基于眼睛的响应函数“g”的量化函数，按照预期该非线性伽马来量化的图像是“感知的编码或量化的”。显示器将把该非线性表示变换成线性的表示。
      g-1        g
x     →   g-1x  →    x
数据 显示器      眼睛  大脑
这种感知的量化的图像，如果要由取决于图像量化的线性度的数字算法来处理，则必须转换为线性的亮度格式。所述算法可能包括：缩放、子像素着色、色彩色域映射，等等。数字处理之后，通常将图像感知的再次量化成显示器设备(例如数字输出阴极射线管监控器、等离子显示屏、或液晶显示器)所期望的形式。
为了解说的目的，在理想情况和现实世界这两种情况中对量化信号输入显示器进行考察。某些显示器(例如使用诸如扭曲向列(TN＝Twist Nematic)、超扭曲向列(STN＝Super Twist Nematic)、垂直对齐、多域垂直对齐(MVA＝Multi-domain Vertical Alignment)、平面内切换(IPS＝In Plane Switching)等操作模式的普通液晶显示器)，响应于一电场，从而光传输在一给定的场强范围上连续可变。其它显示器(诸如发光两极管(LED)、有机发光两极管(OLED)显示器)可通过一给定电流水平或通过时态占空比来控制。图6示出显示器的理想化的显示器电-光或时态-光转移曲线600。在水平轴605上示出相等的电压、电流、或时间单位间隔610。当用这样的理想转移曲线600将量化的数字信号映射到显示器上的相等单位间隔610上时，建立了响应曲线600的量化出的等级620，这些等级接着形成显示器的量化的光学亮度630(这里表示在垂直轴601上)。注意到输出光学亮度等级630对数地增加。
与该理想化的显示器相比，大多数的现实世界显示器设备具有非理想的光响应曲线。图7A示例说明了在带有非理想光响应曲线700的显示器上使用相等单位间隔610的量化输入的非理想结果。注意到，量化的光亮度等级735并非以对数关系分布。
该非理想显示器可通过如在图7B中所示例说明的不相等间隔量化输入710来驱动。可以仔细地选择或调节这些量化输入值，从而在非理想转移曲线700上所得到的点720，映射为所期望的量化的光亮度等级630。在一些现有技术的、由电压驱动的有源矩阵液晶显示器(AMLCD)中，通过使用带有外部电阻阶梯(external resistor ladder)的驱动器近似地调节了这些等级，这些外部电阻阶梯向显示器驱动器集成电路提供参考电压。由于驱动集成电路可能具有65或256个模拟电压输出等级，要提供带有相同数量的参考电压的外部可调节电阻阶梯是十分昂贵的，因为必须有相应数量的输出管脚来引出那些参考电压。因此，使用具有数量减少的参考电压的电阻阶梯是常见的，16个参考电压是通常的选择。这造成量化输出值的调节，仅仅对于由个数减少的外部参考电压直接映射而得到的那些数值才是精确的。介于每个外部参考数值之间的输出值是利用显示器驱动器中的内部电阻器网络进行相等单位间隔插值而得到。由于本征转移曲线700在较低亮度区域内对所期望的理想的转移曲线600是一种合理的近似，从而，调节的量化光输出在较低亮度区域内是的分段地近似符合所期望的对数值。可是，介于外部参考数值之间的数值，不是理想地量化的，特别是在较高亮度区域。除非以某种方式补偿该误差，否则观察者将会看到图像重构中的伪像(artifact)。
本说明书中自显示器开始，并向后追溯来解决问题，这样仅仅是为了说明的目的而更容易理解每个元件的功能的基本原理，而并非是对于本发明有所限制。可能期望使大脑看到处于原始图像“x”中的数据，该原始图像经过感知的编码，然而它可能作为“xp”来进行数字处理。人类眼睛具有近似为g(x)＝x1/Gamma＝x1/2.2的响应函数“g”。为了匹配，确切地说，为了抵消这种函数关系，可以将图像系统(但不必要是显示器本身)设计为具有一种伽马曲线，即作为人眼的数学响应函数的反函数的数学函数，称之为“g-1”。当由人眼处理回去(convoluted)时，g-1xp变为xp。如先前所指出的，显示器伽马会对线性数字处理算法发生干扰。为了实现该线性显示器系统，可对显示器的函数“f”加以识别，并且可以作为f的反函数生成一种伽马校正，确切地说是抵消函数，“f-1”。可以在线性数字处理之后、但是在显示器之前应用该函数。这保证了用与人眼相匹配的恰当的伽马曲线处理过的数据，达到眼睛而不受显示器的干扰。但是系统应在何处施加该恰当的伽马项g-1？最好不在线性数字处理之后；从而，它可以正好在线性数字处理之前，于一预调节步骤中加以应用。因此，下面示出该完整的数据流水线：
      g-1           Sp             f-1               f              g
x     →    g-1x    →    g-1xp     →    f-1g-1xp    →    g-1xp    →     xp
    预调节        子像素           伽马             显示器         眼睛   大脑
利用适当的伽马流水线，线性数字处理应该基本上产生系统所期望的正确的色彩平衡和亮度。
事实上，可将数据以一种“感知的量化的”伽马压缩的N比特形式储存在文件中，然后通过输入伽马查找表转换成可能需要更多精度比特(N+X比特)的解除压缩的线性形式。色彩专家们对于需要多少精度比特来避免误差是有所争论的。误差的数量可能随着使用较多的内部比特而逐渐地减少；但也许要花费使人无法接受的大量精度比特来保证使误差达到零。伽马流水线中的非零误差会在图像中造成可注意到的并且可能令人不适的条带效应(banding)或浓淡突变现象(contouring)。
考察经过伽马流水线的数据流，应当意识到，该系统具有使用非理想的显示器，并仍能达到基本上理想的结果的潜在的可能——对于线性化预调节步骤，以及输出量化、显示器伽马校正步骤使用不同的函数。可是，由于该系统可能在量化图像上操作，该系统也许会受到映射问题的约束。例如，许多显示器具有显示256个灰度的能力，这些灰度可以用匹配许多数字图像格式的8比特量化的8比特数字数值来表示。如果两个函数g-1和f-1不相似，且没有用其它步骤来改进该问题，不管在中间使用多少精度比特，存在将输入值映射到输出值的问题。如果它们彼此互为反函数，则某些输入值可能映射到相同的输出值，而某些输出值可能没有映射到它们的输入值，也就是说，“跳过了”这些输出值。伽马流水线中的这个误差可能在图像中造成非常显著并且令人不适的严重的条带效应或浓淡突变现象。
因此，可能期望在对于所述数字图像处理在线性域内保持商业上合理的比特深度的表示的同时，提供数字图像处理显示器系统的改进的伽马精确性。另外，可能期望在保持商业上合理的比特深度显示器驱动器的同时，提供对数字图像处理显示器系统的增加的灰度能力。
关于映射问题的一个可能的实施例，是使用互为确切的反函数的匹配的输入和输出伽马曲线。可能有三个供选择的实施例。第一个实施例是使用一任意函数和它的反函数。但这个实施例可能不满足匹配输入图像的量化函数或显示器函数两者之一的标准。其它两个实施例可以是与输入图像量化函数或显示器函数两者之一匹配。
于再另一个实施例中，不使用所期望的输入伽马曲线，而是可能代替地使用所测定的显示器伽马曲线的经过缩放和插值的版本作为输入伽马表。从而可以使用所测定的监控器伽马曲线的反函数版本来生成输出伽马表。这可能具有提供数字处理后的显示器响应的线性的优点，保证了对于取决于这种线性的算法(例如，子像素着色和色彩色域映射)色彩平衡基本上是正确的。
对显示器伽马曲线的特征化，可以从如图4A所示的灰度值的一个子集的一组浮点测定来实现。可以如图4B所示构造通过所有的测定点的曲线(例如：三次函数之类)。如图4C和4D所示，可以从该单独的数学曲线生成输入和输出曲线。
因为显示器的伽马曲线通常合理地接近sRGB伽马曲线，所以输入伽马转换可以是线性的合理近似。由于该两曲线可构造为基本上彼此互为反函数，由于映射问题所致的误差的数量应当很小。不幸的是，在任何合理的精度上，仍然可能出现一些误差。其理由之一，在为了建立伽马查找表而把它们截取为整数值的情况下，两曲线决不会彼此互为“确切的反函数”。一个结果可能是，输入伽马曲线近于平的起始部分可能把几个输入值映射为一个中间值，从而在该区域内损失了数据中的原始差异。图1A示出出现这个问题的一个输入伽马表的一部分。另一个结果可能是，输出伽马曲线近于垂直的起始部分把连续的中间值映射成非常不同的输出值，跳过了一些输出值，从而这些输出值从未被使用。图1B示出出现了这个问题的一个输出伽马表的一部分。可缓解以上两个问题中任何一个，并且缓解这些曲线的末端所出现类似的问题的一个实施例，是增加输入伽马曲线的输出的精度比特的个数。这将使得处理的精度增加，而且也使得输出伽马表的大小增加，从而使得伽马表需要比较昂贵的代价才能实现。下面示出把误差减低为零，同时仍旧把伽马表维持为小的方法。
控制伽马曲线的起始斜率一个实施例是对输入伽马曲线的起始部分进行修正，从而该起始部分具有所期望的大于零(或大致为平)的斜率——例如，在缩放和转换为整数后的近似为1或大于1的斜率。sRGB标准具有类似的要求，即曲线的起始部分总是为线性的，从而在修正输入伽马换算表中，它变成为既与输入图像的量化匹配，又与显示器匹配的一种混合体。当然，将意识到，取决于对于量化效应之类的期望的系统响应，所期望的斜率可以为大于或小于1的任何值。另外，还将意识到，曲线的其它部分也可以同样的加以线性化。
许多显示器系统作为范围从0到255的8比特数值存储单个色彩通道的色彩。这意味着输入伽马表中必须具有256个不同的内部值。这些内部值的每一个通常大于输入范围。用于这些内部数值的通常尺度为12比特深度，形成自0到4095的数值范围。因此，在一个例子中，如果输入伽马曲线在以这样的整数来表示时为线性的直线，则它将具有的4095/255的斜率，该斜率已经大于1。
可是，典型的显示器伽马曲线是以非常小的斜率开始，而且斜率从那里开始增加，与眼睛的对数响应相反。当伽马流水线的内部精度足够大时(例如12比特或更多比特深度)，整数输入伽马表的斜率能够，例如，以大于1的情况起始，从而这些误差较少可能发生。在斜率已经为1或更大的情况下，输入伽马表的起始部分不需要加以修正。可是，当内部比特的数目低时(例如11比特或更少)，则整数曲线的斜率可以小于1。根据一个实施例，可修正该斜率来使其具有数值1。应注意，于11比特或12比特处的精度“断裂”点是一个例子，该例子对于整个曲线具有约2.2的伽马的曲线是正确的。其它具有不同伽马的曲线，可在不同的精度处具有从小于1到大于1的斜率变化。
将意识到：可以在许多可能的实施例中用不同的方式来处理起始的斜率。在某些情况中，可以使用带有单一伽马(例如2.2)的数学的定义的曲线或者像sRGB那样使用复合的数学曲线。在这些数学情况中，可以用类似于通常把线性部分添加到sRGB曲线上的方式，把具有所期望的斜率的线性部分添加到曲线的起始处。可以修正线性起始之后的曲线的幂函数部分，直到它的斜率在它变弯曲之前以所期望的值开始(例如，充分地不是平坦的)。这样所形成的曲线在斜率方面基本上没有突然的变化(这种突然变化在测试图像中可能是可见的)。
这样所形成的复合曲线(线性与弯曲相结合)，将具有少许不同的复合伽马值。可以接着修正幂函数部分的曲率直到复合伽马再次达到所期望的值(通常为2.2)。例如，sRGB的幂函数部分实际上具有2.4的伽马，但是当与起始处的线性部分组合时，复合伽马为2.2。
当使用从显示器测定的伽马曲线作为输入伽马时，不可能总是能够以上述方式来修正数学函数。在这种情况下，把测定的输入伽马缩放到所要求的范围，接着通过以索引替代输入伽马表的内容，来把曲线的起始部分修正得具有所期望的斜率。由于输入伽马曲线的斜率在增加，最终将会出现这样一个点，于该点处的斜率已等于或大于所期望的数值，从而可以停止处理过程。在合理地高的内部精度的情况下，该处理过程仅对输入伽马曲线开始的少数几个数值加以修正。图2A和2B示出执行该线性化步骤之前和之后的一个输入伽马曲线的起始部分。
当精度低时，必须修正较多的数值。仅仅作为一个例子，在具有8比特内部值的6比特输入伽马表的情况下，对于2.2的伽马，可能修正开始的20个数值。这约为64个可能的输入范围的1/3，并或许可能造成其它图像缺陷。把伽马曲线的起始部分线性化到1.0的斜率的效果，意味着色彩范围的暗端可能未加以伽马修正。当仅涉及开始的少数几个非常暗的数值时，这应当没有问题。当精度太低时，这可能意味着在从暗色彩到中间色彩的大的无法接受的范围内使伽马失效。
圆整(用四舍五入化为整数)误差
如果完成了上述线性化过程，或者若如果线性化变得没有必要，仍然可能出现误差。这些误差有不同的类型，并且由生成反伽马曲线并截短成整数的方式造成。可以采用凯特穆尔-罗姆(Catmul-Rom)三次或其它适当的插值技术来构造通过输出伽马曲线上所有测定点的曲线。可以任何比率缩放该曲线和进行采样，来生成带有任意数量的插值样本的输入伽马曲线。因为3次曲线是参数曲线，也可在另一个轴上对它进行采样来生成反伽马曲线。如果将结果作为浮点数值进行存储，这两个数学运算会产生基本上互为对方的反转的表。所进行的把这些数转换为整数的圆整运算和截短取整运算，可有效地决定何时将这些曲线步进到下一个整数值。除非很小心，否则在输入曲线上所做出的决定将发生在输出曲线上的不同位置处，从而这些步进会彼此相反地跳动。
为了示例说明这些误差，图3A、3B、3C和3D分别示出一个输入斜线的一小部分、一个可能的输入伽马表的一小部分、输出伽马表的可能的相应部分、以及所得到的输出斜线。期望最后结果与图3A的起始斜线精确匹配。可以将这些输入值馈送到图3B中的示范性输入伽马表。如果不通过内部处理修正来自该表的输出，则将结果馈送到图3C中的输出伽马表。可以预期该曲线内的平的点，但不期望来自输入伽马曲线的两个相邻值落在输出曲线中相同的平的点上。结果是如图3D所示的最终输出中的误差。这两个曲线的通常的圆整和截短取整在最终的斜线中形成偶而的突然下降或上升，这在所显示的图像中是可见的。
对于圆整误差的补偿
许多可能的实施例可以减轻这些圆整问题。一个可能的实施例可以是对输出伽马曲线进行人工调整。观察图3C，容易看出可把曲线的部分向左或向右移动1(在本例子中是向左移动)可以去掉图3D中的误差，而不会在该曲线部分中引进任何其它的误差。另一个实施例可以改变把输出伽马曲线圆整为整数的方式。仅仅作为一个例子，把浮点数值增加期望的值(例如约为0.5)来进行圆整，可以把曲线的部分向上移动1，这可以具有与把曲线的部分左移或右移同样的效果。尽管在曲线的部分地方去除了误差，这种处理在曲线的其部分可能产生误差。第三个实施例可以是从输入伽马曲线的整数拷贝来构造输出伽马曲线。
再另一个实施例是改变图4A到4D中所示的过程。以图5A和5B中所示的步骤替代图4D的最终步骤。在图5B中的最终步骤，可以从图5A的第二曲线生成输出伽马曲线，代替直接从图4B中的第一曲线来生成。可使用基本上可通过全部数据点凯特穆尔-罗姆3次曲线。使用整数输入曲线作为用于第二3次曲线的数据点容许得到的输出伽马曲线基本上(即使不是全部)达到那些输入伽马点。从而输入表和输出表可以彼此更好的匹配为对方的反转。
在还有另一个实施例中，可以在使用输入伽马数据的斜率生成用于输出伽马表的第二曲线之前，把它线性化为期望的值。可以使用计算机程序以选择性地执行所有这些步骤并进行检查来保证所得到的匹配的表中没有误差。由于不总是期望把起始斜率线性化为期望的数值，该步骤可作为可选择的选项。因为存在不使用匹配的伽马表的情况，该程序具有直接从所测定的数据来构造输出伽马曲线(如图4A-D和/或图5A-B所示)的选项。当使用sRGB输入伽马曲线来替代匹配的输入伽马表时，可以使用这种形式的输出伽马曲线。
在还有另一个实施例中，可以通过使用伽马查找表(LUT)或其它伽马函数发生器直接控制显示器输出亮度量化值来解决映射问题。在一个实施例中，具有对于脉冲宽度调制的驱动电压或电流的线性输出亮度响应的显示器设备，可以由伽马函数发生器控制其PWM占空比。例如，在诸如由电流驱动的有机发光二极管(OLED)显示器的系统中，所发出的光和流过它们的总的瞬态电流成比例。查看商业上可用的OLED驱动器，即，CLAIRMicronixpart#MXED102(一种240通道列驱动器芯片)的数据表，指出它使用一种恒定电流、脉冲宽度调制、灰度系统，其中，每个通道的减序计数器(down-counter)锁存了数据值，接着使一个时钟发送脉冲，在将电流施加到显示器上的同时以增量减序计数直到计数器归零，此时将通道关闭。
大多数时钟的时间间隔恒定。但如果使用了非恒定的时间间隔(起初较短，随着它向下渐变而加长)，可实现伽马调整的时钟控制PWM以施加适当的伽马到显示器上，从而提供产生画片质量的图像所需要的非线性伽马。
提供一种灵活伽马时钟1302的图13中所示的一个实施例，可使用另一个计数器(增序或减序)1306，对一个数字比较器库1310进行馈送。将来自伽马表1308的数值馈送给数字比较器库中的每个比较器，这些数是从期望的感知的量化函数(例如sRGB)生成的。当来自1306的时钟计数等于来自表1308的值的时候，比较器就把时钟信号发送到驱动器1314。驱动器1314也可以从图像处理器1312输入信号并将处理信号输出到驱动显示器1316。
在1310内可以有和驱动器内的灰度同样多的数字比较器。伽马时钟发生器中的伽马计数器1306的比特深度可任意地大，以改进伽马曲线的精度。伽马时钟表和用于子像素着色数据通道查找表的伽马流水线可具有基本相同或基本为反转的数值。替代的，可以用适当较快的，但是线性、恒定时间间隔的时钟来馈送伽马时钟计数器。通过计算数值并把所计算的数值存储在表内，可以在PWM器件上设置任何所期望的伽马曲线。
在伽马表内使用与可能在子像素着色引擎输入(伽马“预调节”表输出)内使用的基本相同的比特深度，能够得到大致为零的低空间频率灰度传输误差。因此，可以在线性空间内执行取决于灰度编码的线性度的图像处理算法，并为了在“线性”OLED显示器或其它适当的PWM驱动的显示器上的非线性伽马显示而进行变换，这些显示器中伽马可以由子像素着色控制器来控制。
在还有另一个实施例中，也可以通过增加可用的量化输出值的数量来部分地解决映射问题。如果输出值的数量超过输入值，则进、出数字处理系统的转移函数可以不同，而不会把两个输入值映射到相同的输出值。可能跳过某些输出值，但所使用的输出值的数量可基本上和输入值的数量相等。另外，如果数字处理算法或伽马流水线内的处理过程产生了不是从输入值直接映射的内部值，则该内部生成的值可映射到输入值不会直接映射到的输出值。由于许多数字处理算法和处理过程会产生这种新值(这些值载有在观察者观看时传递某种信息的信息)，该特性可以是有用的。
仅仅是为了对这个特性的用处加以说明，而不是对本发明的范围加以限制，这里提供一个例子。当把传统的图像数据集映射到子像素着色数据集(也许通过使用一些通过参考引入的专利申请书中所描述的方法)的时候，去除，过滤掉了可能与带有目标色彩子像素的显示器的子像素结构混叠的高空间频率图像分量。在图像的任何点处的结果可能是较低空间频率分量的值。当再量化为与原始图像相同的比特深度时，即使使用以上讲解的构造伽马函数的方法，也会有令人不适的伪像发生。
为了解说的目的，给出更为特定的例子：图10A所示的六(6)比特图像数据集1010的部分，(图像的部分在两个连续的量化值之间交替变化)，可通过第一输入伽马函数变换成为图10B所示的十(10)比特内部图像数据集1020。这将接着由滤光器核(诸如下面的表格中所示的)滤光(或平均)，得到图10C所示的经过滤光的图像数据集1030。
 
-0.0625 0.125 -0.0625
0.125 0.5 0.125
-0.0625 0.125 -0.0625
注意到：过滤了曾原始图像数据集1010和变换的图像数据集1020中存在的对角轴线上的高空间频率能量，而留下低空间频率斜率。如果接着将这个内部图像集感知的、对数地再量化回到六(6)比特、64个等级，那么取决于圆整为高或低的整数，可形成两个可能的图像数据集1040和1050，分别在图10D和10E中示出。注意到：这些数据集1040和1050中的图像显示出一个轮廓或边界1045和1055，该轮廓或边界没有位于斜率的中心，而是在一个边缘或另一个边缘。这将作为令人不适的伪像而可见。该伪像称为量化噪声。该噪声时期望的信号与实际信号之间的差异。然而，如果将滤光的图像数据集1030感知的量化为八(8)比特，结果将为图10F所示的八(8)比特输出图像数据集1060。注意到：图像1060是平滑的，其中的值代表了滤光的内部图像1030中每个不同的值。在这个最后的例子中，没有量化噪声。
当系统使用比输入数据所提供的灰度低的灰度驱动器的时候，减少量化噪声的优点可以是显著的。然而，即使对于使用与系统的输入数据同样的灰度比特深度的系统，通过容许输入伽马调节装置(查找表或其它函数发生器)来设置显示器系统伽马，同时输出量化器确切地匹配和互补(complement)，从而以由于量化噪声的减少的附加好处带来的高于驱动器的比特深度的保真度，抵消了实际显示器设备的转移函数，在整体转移函数(伽马)的更佳控制上可以看到优点。因此，可以用把输入数据转换到任意的更大的比特深度的输入变换，如果需要，接下来可以进行任何可选的数据处理，例如缩放或子像素着色。再接下来可以通过匹配的输出变换，进行到具有比输入数据集更高的比特深度，更多数量的量化等级的显示器设备的转换。以下进一步讨论用于增加量化输出等级的数量的其他实施例。
固定图案噪声w/匹配量化器查找表
某些显示屏表现出一种固定(例如不动的)的图案噪声，其中对于像素或子像素的一个子集的电-光(EO＝Electro-Optical)转移函数不同于一个或多个其它子集(或许是偏移的)。如果不加补偿，该固定图案噪声在差异较大的情况下可能造成令人不适的图像。然而，即使这些较大的差异可能用于有利于减少通常由不足够的灰度深度所引起的量化噪声伪像，例如伪轮廓。
为了解说的目的，这里给出一个例子。图9A示出同一显示器上同时存在的两根转移曲线600和700，一根曲线600接近于理想的，而另一根曲线700则离开理想的较远。每根曲线对应于显示器上的像素或子像素的一个子集。为了解说的目的，假设每个色彩的子像素的一半具有接近于理想的转移曲线600，而另一半则具有非理想的转移曲线700。另外，这些子像素在显示器上均匀地分布和混杂。在某一给定的量化输入等级910，分别在曲线600和700上选择了两个点960和970。这两个点600和700分别映射到两个输出亮度等级906和907。输出等级的这种差异，意味着显示器上有一个亮度的固定图案，而该亮度的固定图案并非所期望的图像信号。所期望的图像信号和实际信号之间的差异，即为固定图案噪声。
由于图案噪声是可预测、可测量的，可以为像素或子像素的每个子集提供和每个子集的EO转移函数相匹配的分开的量化器。数字系统中的量化器通常是把一个较大比特深度的值转换为较小比特深度的值的查找表(LUT)，或其它的函数发生器。该较大比特深度的值可能用于或不用于线性数字图像处理。该较大比特深度的值可能位于一个线性亮度空间(编码)或位于任意的空间(编码)。利用分开的量化器，可以对如图9A所示的固定图案噪声进行补偿。将一独立的量化器用于具有接近理想的转移曲线600的子像素子集，可以把一个给定的内部值映射到显示器输入值915，该显示器输入值915选择曲线600上的点965，该点965接着映射到光输出亮度等级905。用于具有非理想转移曲线700的另一子像素子集的量化器，可以把那个相同的所述给定的内部值映射到不同的显示器输入值910，该显示器输入值910在选择非理想曲线700上的点970，该点970映射到位于第一输出亮度等级905附近的输出亮度等级907。从而，可以减少固定图案噪声的幅度。
具有独立分开的查找表，不仅可对分开的转移曲线进行补偿，减少固定图案噪声；而且由于子像素和查找表的每个组合对于不同的内部值输入以不同的圆整来量化(改变输出)，从而增加了显示器系统的有效灰度。固定图案噪声，当以中等的数量存在时，由人类视觉系统加以滤光、平均化。对于具有给定的转移曲线的一个像素或子像素子集上的每个亮度等级(第一所述亮度等级)，可以存在在映射到第一所述亮度等级的内部值的范围内切换状态的，具有不同的转移曲线的另一个像素或子像素子集的一个或多个输出亮度等级。来自具有不同转移曲线的像素或子像素子集的亮度等级的这些可能组合中的每一个，将由人类视觉系统作为不同的灰度等级而感知。在图9B中示例说明了该特性。设置在由第一转移曲线600上的量化点930所给定的给定亮度等级的一组像素或子像素，可以和位于第二转移曲线700上的量化点920处的一组像素或子像素组合，或者和位于第二转移曲线700上的量化点940处的一组像素或子像素组合，来分别产生位于点925或935处的一个中间亮度等级。在这个示例说明中，不是每个位于第一转移曲线600上的点都有两种组合，可是在一般情况下，这种技术将接近于把显示器上可用的有效亮度等级的数量加倍。
为了实现改进，这些子集不需要确切地步调不一致的进行量化，也不需要一致地地步调不一致的进行量化(尽管这样做有好处)。子集的数量可以是两个或更多。较多的子集增加了查找表的数量，然而由于每个子集将在不同的输入等级进行量化，从而增加了显示器上可用的有效亮度等级的总数，这也加大了量化噪声减少以及增加的灰度重现的优点。
在还有另一个实施例中，每个子像素色彩使用两个或更多EO转移函数的子集而有意识地引入固定图案噪声可能是有利的。由于通常绿色贡献最大百分比的亮度感知，具有多个绿色子集将增加亮度灰度性能。具有两个或更多红色子集进一步增加了亮度灰度性能，但可能增加的程度较小。将意识到：任何色彩(例如，红色、绿色或蓝色，或者多基色系统中任何其它色彩)中的增加，都会增加可以没有量化误差地显示的色彩的数量。将意识到：这里所描述的实施例和技术可以如同它们应用到3-基色(例如，红色、绿色、蓝色)系统那样应用到多基色系统。
固定图案噪声可以是随机出现的，例如，固定图案噪声是子像素寄生效应的差异的结果。或者，固定图案噪声也可以是有意的，例如调节子像素的宽高比(aperture ratio)。寄生效应的差异，可能是有源矩阵液晶显示器(AMLCD)内薄膜晶体管(TFT)或存储电容器的位置或尺寸偏移的结果。可以通过使用对于子像素设计的任何单个调整或调整的组合(最为著名的是应用在一些LCD设计中的“黑矩阵”)来调节宽高比。这里的概念可以使用在具有任何适当的像素或子像素的显示器上，不管该显示器是单色的或彩色的。
另外，固定图案噪声可以是大幅度的或小幅度的。如果是小幅度的，如果没有匹配的量化器，它也可以是不可见的；但通过匹配的量化器仍然可以实现灰度中的改进。如果是大幅度的，该噪声可能是非常明显的，但通过匹配的量化器，可基本上消除该噪声，将它减低为不可见并且同时改进灰度。
EO差异也有多种形式。一种形式为线性偏移，如同在子集的宽高比不同的情况下可能发生的那样。另一种形式为EO曲线形状上的偏移，如同在寄生效应的差异中可能发生的那样。由于查找表是一种余函数(complementaryfunction)，这两种形式均可经由量化查找表来加以调节。
在还有另一个实施例中，多个量化器的使用可与附加到大比特深度数值上的高空间-时态频率噪声(high spatiotemporal frequency noise)加以组合来进一步增加系统的性能。这两者的组合的性能高于其中任一个的单独的性能。这提供了一种具有减少的量化噪声的改进的伽马(转移函数)调节。
一个实施例可使用现有技术中称为“抖动(dither)”的技术——例如，固定空间图案抖动。也就是说，抖动图案不会横向移动或改变亮度深度。虽然现有技术中固定图案抖动图案是已知的，如这里所述的那样，那些图案可以与匹配的量化器函数发生器的使用结合起来进行使用。
现有技术中所见到的其它形式的抖动，称为“时态抖动(temporal dither)”和“空间-时态抖动(spatiotemporal dither)”。通过以非常快速的速率(高于人类视觉系统可感知的速率)在两个亮度等级之间切换，产生时态抖动。然而，如果时态切换速率太低(通常低于60Hz)，该时态抖动可能作为闪烁而被感知。为了在仍旧保持时态抖动的有用特性的同时减少闪烁的出现，该时态抖动可与空间图案组合。这样的结果为“空间-时态抖动”，其中，一个像素或子像素子集处于一个亮度状态，而同时另一个子集处于一个第二亮度状态(空间抖动)，但是仅持续某一给定时间长度，之后将第一像素或子像素子集切换到所述第二亮度状态，并将另一个所述子集还切换到所述第一亮度状态(时态抖动)。可以将时态频率减少到低于60Hz，而仍然对于人类视觉系统不可见，如在现有技术中公知的那样。
空间-时态抖动的通用的形式，在现有技术中称为“帧速率控制”或“FRC”。通常，这样的系统把显示器的“真正”的灰度映射到与那个数量的灰度相匹配的前N个比特(例如，将六(6)比特灰度驱动器的量化输出等级，映射到八(8)比特量化图像数据集的前面的最高位的6个比特)。图像数据集中可用的任何额外的比特深度，都用来选择预定的空间-时态抖动图案(例如，8比特量化图像的最低两位有效比特，可用于从三个预定的空间-时态抖动图案中选择，而将第四值指定给没有抖动图案)。这些图案通常包括非常小的重复单元图案，来将图案的空间频率保持的尽可能的高，以减少图案的可见性。
有时在使用帧速率控制的较低成本有源矩阵液晶显示器中发现的问题之一，是空间-时态抖动伪像的可见性。这些伪像之一是作为马赫带和轮廓(Machbands and contours)的外观的遮蔽的物体的非均匀的灰度外观。其原因可能是这样的事实，即，将真实的，没有抖动的灰度的灰色频带(grey band)等级进行了调节来符合所期望的伽马曲线。但是之间的抖动的等级是真实的灰度等级之间的线性插值。因此，使用所述线性插值空间-时态抖动的显示器的完全转移曲线展现出沿着多个直线部分的一系列量化点，其中每个直线部分的终点接着期望的对数曲线，但是沿着每个直线部分的量化点沿着处于期望的对数曲线内部的弦线分布。沿着直线部分的每个点表现出恒定斜率转移曲线。而在终点处的每个点表示一个斜率中的突变。人类眼睛非常善于检测对于遮蔽的图像的斜率的改变。这是由于眼睛对图像进行了处理而仅仅把图像的二阶和三阶导数发送给大脑。由于在每个直线部分的终点处的斜率的突然变化，作为显示的图像的三阶导数中的直线，抖动的伪像是可以观察到的。
利用这种人类处理过程的一个实施例，是以如上所讲授的匹配的量化器，对没有抖动的和抖动的灰度亮度等级同时进行映射。另一个实施例是提供一种抖动系统，该系统具有更多灰度，并利用匹配的量化器对这些灰度进行映射，从而给出如上所述的进一步的改进。
用于增加预定的空间-时态抖动图案的灰度数量的一个实施例，是利用真实灰度的较大跨度来产生附加的中间灰度；从而部分解决问题。
如果没有抖动的量化输出亮度灰度是线性的、在直线上等距离的，由非相邻的量化等级之间的抖动所形成的额外的灰度将是多余的(落在没有抖动的等级已经提供的相同等级上和/或在两个邻近的等级之间抖动)。但是由于真实的灰度位于非线性的伽马曲线上，最接近的相邻等级之间的中间等级不会位于与通过两个最接近的相邻等级之间的抖动所提供的那些点相同的点上。这种等级分开可给出更高的灰度等级性能和更好的伽马映射。典型的空间-时态抖动图案在两个调节的真实灰度值之间交替变化。这示例说明在图8中，该图中一个抖动图案在最高真实数值830和该数值下方的下一个真实数值点820之间交替变化。这形成平均的感知的输出亮度等级825，位于由转移曲线700上的点820和830所得到的真实的量化输出亮度等级829和839的中间。用这两个真实数值的图案可以达到其他点。典型的图案为1:3、2:2和3:1。在把4:0包括在内的情况下，这给出4种图案。这是现有技术中已知的最简单的空间-时态图案中的一个。
重复图案内像素或子像素的数量越多，可以使用的灰度等级的数量就越多。然而，如前面所指出的，较大的重复单元图案具有对人类视觉系统变成可见的风险。按照本发明的一个实施例，通过增加抖动图案中所使用的真实的灰度等级的跨度，能够增加可用的灰度等级。这增加了抖动的幅度，但也具有将重复单元的尺寸保持在最小的优点。图8中还示出一种抖动图案，其包括位于转移曲线700上的下一最接近点830和810。该抖动得到平均感知的输出亮度等级823，它低于前面所述的《等级825，但高于真实的等级829。如果三个点830、820和810的关系是一种线性的关系，则该从该抖动图案平均感知的输出亮度等级823将与真实的灰度829相一致。所给出的例子在抖动图案中仅含有两个真实的灰度数值。另外的图案可以含有三个真实的数值。已经给出的例子，对于一个4像素或4子像素空间重复单元，可描述为2:0:2。其它例子可以是1:1:2、1:2:1、2:1:1，等等。其它例子当然也是可能的，而且在本发明的范围内是预期的。利用可用的附加的感知的灰度，可以这样进行内部图像数据集数值到显示器亮度等级的映射，从而通过伽马流水线没有映射误差发生，并且将来自图像处理算法的内部生成的数值映射到额外可用的灰度，如上所述地减少了量化噪声。
使用扩展的空间-时态抖动增加了可用的灰度数量。然而，这些可用的灰度的间距是不均匀的，而且也不依照所期望的感知的量化的对数间距。这不是一个问题，可通过一个表格把较高比特深度线性数据空间映射到伽马曲线，选择该表格的数值从而把每个输入数据映射到与期望的输出亮度等级上最邻近的点相对应的最接近的输出值。
在量化之前将随机或伪随机噪声添加到信号上的抖动算法在现有技术中也是公知的。现有技术中公知的方法可概括如下：
    噪声               Q                  g-1                 g+噪声-1
x    →     xnoisy     →     Qxnoisy     →     g-1Qxnoisy     →     x
 数据∑              量化器              显示器                  眼睛  大脑
图像数据可以或者是处于模拟(非量化)形式(例如来自CCD或光导视像成像管(vidicon imaging tube)的图像数据)，或者是处于高比特深度数字形式(从而之前进行过量化)，将高频率、低对比度、空间或空间-时态噪声添加到这些图像数据上，然后数据经过量化Q，从而减少任何特殊数据样本点的比特深度；接着显示器上把伽马曲线应用到数据上；当由眼睛观看和用大脑解释这些数据时，由人类眼睛的空间-时态响应(噪声-1)加以滤光的噪声，把噪声很多的量化转换、滤光成为恢复图像的连续的数据，从而眼睛感知的线性地响应于显示器伽马。这个系统要求显示器的伽马与可能位于独立分开的成像系统中的量化器非常精确地匹配，以从人类视觉系统产生正确的响应。
是根据本发明的原理所获得的、用于伽马流水线的下列实施例，可以增加灰度值的数量：
      g-1             Sp              噪声                  Qf-1                        f                       g+噪声-1
x     →     g-1x     →     g-1xp     →     g-1xp noisy     →     Qf-1g-1xp noisy     →     Q g-1xp noisy     →     xP
     调节            处理              ∑              伽马量化器                      显示器                    眼睛    大脑
在这样一个系统中，以期望的伽马曲线g-1调节图像数据(当然这实际上是把之前感知的量化的图像数据集，映射到更深(较高)比特深度线性亮度数据集)，接着进行可能期望数据处于线性亮度表示空间内的图像处理：例如，子像素着色、缩放、或其它图像变换Sp。在所有的图像处理之后，把噪声添加加到该图像上，接着进行量化步骤，该步骤还含有对于显示器设备的伽马校正函数Qf-1。对于例子的具体化，该图像可以是8比特感知的量化的图像数据集，在通过期望的伽马曲线预调节该图像数据集时，按照需要将其转换到非常准确和精确的11比特到16比特线性亮度数据空间。图像处理可以容许在滤光的时候把八(8)比特平均信息量(entropy)中的部分，转换成表达为实际的九(9)比特到可能十一(11)比特图像平均信息量数据(仍在十一(11)比特到十六(16)比特的线性亮度精度内)。然而，显示器可能只具有八(8)比特，或甚至更低的六(6)比特的驱动器。输出伽马补偿查找表或其它函数发生器，根据显示器的驱动器的要求，只以八(8)比特或六(6)比特输出数据。因此，输出伽马补偿查找表或者其它的函数发生器也可用作量化器。输出伽马补偿查找表的输入到输出映射由显示器设备的实际转移函数确定，从而给出对于显示器的接近理想的匹配，如以上所说明的那样。通常，在现有技术系统中，显示器的实际的量化的伽马转移曲线，应当是期望的系统伽马的非常接近的近似，因为如果不这样，一些将引入量化误差并引起一些图像失真。但是利用这种系统，由于即使在使用较低比特深度驱动器的情况下，当精确地量化到显示器转移函数时，所添加的噪声可以形成一个接近理想的空间-时态抖动系统，该系统将容许人类眼睛响应于伽马预调节和平均信息量转换的准确性和精度，该转移函数可以是几乎任何单调转移函数。但是，使用所述接近的近似还有一个优点，即，噪声的幅度必须匹配显示器的本地的量化间距的幅度。如果量化的输出符合基本上接近理想的感知的量化的输出，那么将所期望的噪声的幅度维持处于恒定的感知的对比度，如下面将进一步讨论的那样。
为该系统所选择的噪声，可以是被认为是观看者能接受的任何噪声。它可以是蓝色噪声，或一个特定的图案，噪声越大越复杂(不带有在显示时将会令人不适的低空间-时态分量)，该系统的总体性能就越好。然而，对于较大的、较复杂的噪声源可能带来经济上的花费。所以，为了减少量化伪像，可能期望提供一种商业上合理的噪声源。
另外一个实施例可以是减去显示器的动态噪声，这些动态噪声可能含有可见的(从而对于人类眼睛也是令人不适的)不期望的低空间-时态对比度分量。这样的噪声可以包括由于显示器中点反转或其它操作而引起的点蠕动或闪烁(dot crawl or flicker)。
空间-时态抖动是增加数字化平板显示器的比特深度的一种通用技术。生成这样的抖动的一种方法，是建立具有某一形状的噪声图案，并把它加到信号上。其它现有技术系统已经使用白色噪声、绿色噪声、或蓝色噪声。根据一个实施例，通过建立由模糊化遮蔽(遮光器与用于将子像素着色到特定的平板显示器的色彩子像素结构的空间抗色度混叠滤光器匹配)特定的形成的噪声图案，可以只在其中不存在亮度信号的那些色度空间频率分量中生成噪声。其优点是，能够以通常超出真实信号的范围的相同的空间频率，把空间-时态信号基本上设置在显示屏的色度通道上。这可以减少空间-时态抖动图案把显示器上的任何真实信号遮蔽起来的机会，保持真实信号容易被观察到，且不需要人类视觉系统的适应。另外，由于模糊化遮蔽掉的噪声是高空间-时态色度信号(如果有任何留下的亮度信号也是极少的)，可以将该噪声放置在色彩子像素上——这些色彩子像素经过特别设计来以较高的空间频率较接近的放置在一起(不能分解为单独分开的色彩)。该色度噪声对于观察者将是不可见的。因此，为了方便起见，现有技术中将该噪声描述为“UV”(UV＝Ultra-Violet，紫外线)。按照本发明的另一个方面，通过模糊化遮光器来形成该噪声信号，从而留下的色度噪声信号基本上以通过图像信号滤光操作过滤掉的空间频率发生。
考察图11A、11B和11C，产生“不可见噪声”的过程的第一步是建立两个或三个互相完全不相关的数字白噪声源。产生这些信号的一种方法是使用具有期望的的比特深度的单个伪随机数发生器作为数字白噪声发生器1105，并利用多路输出选择器(DEMUX)函数1110或1115把这些数值拆分成两个或三个流，在它们之间交替变化。
如图11A所示，是用来为3基色(RGB)显示器系统生成色度UV空间-时态噪声的系统1100，从单个的数字白噪声发生器1105生成白噪声信号，然后由1:2多路输出选择器函数1110拆分为两个互不相关的白噪声信号。将这两个噪声信号馈送到一个LAB色彩空间到RGB色彩空间的转换器1120。为了更好的性能，用于转换算法的色彩基色的亮度系数(色彩空间变换矩阵)，可根据要显示“不可见噪声”的平板显示器的测定结果来形成。这将减少进入亮度通道的串扰(cross talk)。将转换器的亮度信号输入设置到任何适当的常数，为了方便起见，这里设置为50％。可以调节或缩放输入到LAB色彩空间到RGB色彩空间转换器1120的色彩输出中的一个的噪声信号的幅度，以顾及蓝色到红色/绿色的亮度差异，如果不加以缩放，该亮度差异将在B(蓝色)输出信号上形成大幅度噪声。在图11A中，该缩放示于LAB色彩空间到RGB色彩空间转换器的B输入上。从而缩放因子可以是来自蓝色-缩放函数输入1130的一个分数的乘数，以降低B输入值。将转换的输出作为一个N xM x P数据集存储，表示具有P帧的长度的、大小为N x M的“影片”。
下一步骤可以是产生模糊化遮光器(即，将信号通过低通滤光器)，或者，替代地，将信号通过高通滤光器(图中未示出)。利用适当的平滑滤光器对来自以上步骤的数据集加以滤光。在本例子中，平滑滤光器可以非常类似于用于执行子像素着色的图像信号滤光的滤光器。这样可以形成缩减了样本数量的数据集，该数据集已经过滤光，来去除在子像素着色情况中可能与显示器上的色彩子像素的图案混叠的任何信号。替代的，滤光器可以是另一个平滑，低通滤光器。在还有另一个实施例中，可能期望对“影片”空间地和时态地加以滤光，从而，该滤光器可能是三维、使用多帧的数据的。
由于在操作中，“影片”可能空间-时态地分块显示到显示器上，从而不期望容许跨越块的边界存在没有经过滤光的变化，可以在进行滤光操作期间分块显示该“影片”，从而模糊化遮光器可以空间和时态地跨过显示的块的边界进行操作。也就是说，当对处于数据集的边缘处的数值进行滤光的时候，滤光操作将可以绕回去，以采样位于数据集的另一侧的数值。在某些实施例中，这可以在“影片”数据集的所有的三个轴上，或者在其所有的六个面上发生。这可以保证显示的块之间没有边界线。
以下的空间-时态低通滤光器核(kernel)可能是有用的：
第P-1帧
 
0 0.03125 0
0.03125 .125 0.03125
0 0.03125 0
第P帧
 
0 0.0625 0
0.0625 0.25 0.0625
0 0.0625 0
第P+1帧
 
0 0.03125 0
0.03125 .125 0.03125
0 0.03125 0
可以从原始的“影片”中每个色彩平面的减去得到的经过滤光的电影样本，以产生带有符号的数值的“影片图像”，该“影片图像”仅仅含有高空间-时态频率UV噪声。可以将一平均亮度等级(例如，50％或某个适当的等级)加回到该“影片”上，把信号中符号为负的一半偏移回到正值，以便作为无符号的二进制数加以存储。注意到，所得到的噪声的空间-时态频率的概率密度函数将已经从白的移动到都平衡为不可见的紫外的。
同样，还注意到，以上的滤光器与用于区域重新采样子像素着色到新型子像素排列上的滤光器(上面通过参考结合的专利申请书中有所揭示)的相似性。按照一个实施例，使用这种相似的滤光器来建立模糊化遮光器，可以仅仅留下空间频率中的高空间频率色度噪声，该高空间频率色度噪声可以在进行对于那些所述新型子像素排列的子像素着色期间过滤掉。因此，所引入的噪声对于所得到的图像(由所述新型子像素排列上的所述的子像素着色所形成)中期望的信号不会有妨碍。
这里已经描述了为RGB显示器生成“不可见的噪声”。在那个系统中，通过生成具有固定亮度的随机色彩来进行。这样做的原因是因为人类视觉系统对色度中的变化的敏感小于对亮度中的变化的敏感。这些噪声必须在某些地方出现，所以把它放在人类视觉难以看见它的地方。然后，接着进行模糊化遮蔽，以保证将色度噪声基本上限制在某些高空间-时态频率。
在一个RGBW(或任何其他多基色)显示器中，可以有更好的机会来隐藏这些噪声。在这些显示器中，存在数学上的多重性。RGBW中有许多色彩映射为人类视觉系统感知的相同的色彩。例如，如果在某一色彩中增加W，则能够通过降低R、G和B来对此进行补偿以再次产生相同的色彩。产生相同色彩的RGBW的所有不同的组合称为那个色彩的条件等色。这为更好的隐藏噪声创造了机会。代替把噪声仅隐藏在色度中，也可以把噪声隐藏在条件等色中。另外，根据本发明的另一方面，可以使用恒定色度输入RGB色彩，把噪声全部隐藏在条件等色中。
如上所述，为了生成用于RGB显示器的噪声，可以从具有固定亮度的随机色彩开始。为了生成用于RGBW显示器的噪声，可以从完全相同的恒定亮度RGB色彩开始。一旦转换到RGBW，可以把随机微扰加到该随机色彩的W上，然后修正RG和B色彩来进行补偿。随机微扰可以是正的或负的，并且可以具有均匀分布或高斯分布。如同在RGB随机噪声生成中那样，这将偶而形成色域外(out of gamut)色彩。当发生这种情况时，可以放弃该色彩，并重新开始生成一个新的，直至找到一个正确的条件等色为止。以上面对于RGB显示器描述的相同的方式使用这些随机条件等色。这里再次描述一下，将这些随机色彩收集到极少噪声“影片”的帧中。在该“影片”中，在空间并且也在时间上一帧接一帧的对这些帧进行低通滤光。在以这种方式对影片进行了滤光之后，像素对像素地将它从“影片”的没有滤光的拷贝中减去，以产生最终的噪声表格。这些噪声表格可以逐块地加到输入图像上，从而在图像处理(如果需要，包括转换到RGBW)之后，伽马量化步骤之前，加到每个像素上，如图12A和12B所示。
以上为生成随机条件等色所概述的步骤之一，是在已经对W基色进行了随机的微扰之后对其它基色进行修正。在RGBW的情况中，W的变化和对于其他基色的补偿变化之间可以存在一种线性关系。当把数值r加到W上时，必须有数值r*mR加到R基色上，必须有数值r*mG加到G基色上，并且必须有数值r*mB加到B基色上。这三个缩放因子可以通过求解以下的矩阵方程来找到：
W 2 X · [ N + r · m R r · m B r · m g r ] = W 2 X · N
方程1
W2X为把RGBW色彩转换为CIE XYZ三色数值的矩阵。如同在结合引用的专利申请书中所讨论的，该矩阵可以从RGBW显示器的色度和亮度测定结果来生成。N是以RGBW值表示的不确定的灰色色彩。从而，由随机的色彩(可以是r的一个函数)进行微扰，然后转换成到CIE XYZ的色彩，应当产生与转换原始色彩基本上同样的CIE XYZ三色数值。W2X是4 x 3矩阵，可是求解上述方程的过程摘要为带有三个未知数(mR、mG和mB)的三个方程，可利用标准的矩阵代数来求解它们。一旦对于给定的显示器计算了这三个缩放因子，则可以产生随机的条件等色。
应当指出以上方程是在这样的假设下写出的，即，以一个随机量r来修改W基色，然后修改其它的基色来进行补偿。可以通过替代地修改其他基色中的任意一个，并对其余的基色计算缩放因子来实现另一个实施例。还应该意识到，以上的方程将适用于具有4个基色(例如，RGBC(RGBC＝Red、Green、Blue和Cyan，红绿蓝青))的任何多基色系统。
在多基色系统具有多于4个基色的情况下，方程是类似的，但是可能期望使用一种不同的解决方式。例如，考虑具有红色、绿色、蓝色、青色和白色基色的RGBCW(RGBCW＝Red、Green、Blue、Cyan and White，红绿蓝青和白)显示器系。在这个例子中，方程将如同下面的方程2：
M 2 X · [ N + r · m R r · m B r · m g r · m c r ] = M 2 X · N
方程2
这里把RGBCW转换到CIE XYZ的矩阵M2X仍然可以从显示器的测定结果来生成，而色彩N现在为一个RGBCW数值。然而，尝试以传统方式符号地求解该方程，将得到三个方程和四个未知量(mR、mG、mB和mC)。因为没有唯一的解，这可能不能求解。然而，许多个解中的任何对于实际使用完全可以满足要求。数值求解程序能够找到可以适用的一组缩放因子。在一些实施例中，可能期望防止求解器找到“退化的”解(例如，所求得的缩放因子中有一个或多个为零)。
找出条件等色的一个替代的实施例，可能完全不求解方程2，而是利用数值求解软件包来直接找出条件等色。例如，数值求解器可以求解以下的方程：
M 2 X · R G B C W + r = M 2 X · N
方程3
这里W和r为已提供的数值，而求解器则必须找到产生CIE XYZ数值的色彩N的RGB和C。把像这样的数值求解器使用在显示器的流水线内可能太慢了。然而可以预先离线的完成该过程，以生成随机噪声表，因此算法的速度不应该是个问题。在现代个人计算机中，几秒钟内可生成数万个条件等色。
图11A示出如何为RGB生成随机噪声表。图11B是一幅类似的图，示出了如何为RGBW显示器设计数字色度高空间-时态频率。如图11B所示，这是用来为4基色RGBW显示器系统生成色度UV空间-时态噪声的系统1101，可由单个的数字白噪声发生器1105生成白噪声信号，然后通过1:3多路输出选择器函数1115分成三个不相关的白噪声信号。将这两个噪声信号馈送到LAB色彩空间到RGB色彩空间转换器1120。为了最佳性能，用于转换算法的色彩基色的亮度系数(色彩空间变换矩阵)是来自要显示“不可见的噪声”的平板显示器的测定结果。这将减少进入亮度通道的串扰。将转换器的亮度信号输入设置为任何适当的常数，为了方便起见，这里设置为50％。可以调节或缩放对于LAB色彩空间到RGB色彩空间转换器1120的色彩输入中的一个的噪声信号输入的幅度，以顾及蓝色到红色/绿色亮度差异，如果不加以缩放，该差异将在B(蓝色)输出信号上形成大幅度噪声。在图11B中，缩放示于LAB色彩空间到RGB色彩空间转换器的B输入上。从而缩放因子可以是来自蓝色-缩放函数输入1130的一个分数的乘数，以减低B输入值。
可通过参考图11D来查看RGBr到R’G’B’W’色彩空间转换器1150的操作。接收RGB色彩并通过RGB色彩空间到RGBW色彩空间转换器1160转换成RGBW数值。接收随机数r，并添加到W数值上来产生W’。进行偏移量计算1170来为了W中的变化而对RGB数值进行补偿(利用由方程1所计算出的mR、mG和mB的数值)，给出试探性的R’G’B’W’数值。如果这样得到一个色域外的色彩，则色域外测试检测器1180，可使操作忽略该得到的色彩，并等待下一个色彩和随机微扰。
一旦生成了足够填满随机噪声“影片”所有的帧的正确的随机条件等色，对该“影片”加以低通滤光并从“影片”未经滤光的拷贝中减去经过滤光的影片，以产生最终的空间-时态噪声样本。
如图11C所示，这是用来为5-基色(RGBWC(红绿蓝白青))显示器系统生成色度UV空间-时态噪声的系统1102，由单个的数字白噪声发生器1105来生成一个白噪声信号，然后通过一个1:3多路输出选择器函数1115把它分成三个不相关的白噪声信号。将两个噪声信号馈送到LAB色彩空间到RGB色彩空间转换器1120。为了最佳性能，用于转换算法的色彩基色的亮度系数(色彩空间变换矩阵)是来自将显示“不可见的噪声”的平板显示器的测定结果。这将减少进入亮度通道的串扰。将转换器的亮度信号输入设置为任何适当的常数，为了方便起见，这里设置为50％。可以调节或缩放对于LAB色彩空间到RGB色彩空间转换器1120的色彩输入中的一个的噪声信号输入的大小，以顾及蓝色到红色/绿色的亮度差异，如果不加以缩放，这些差异将在B(蓝色)输出信号上形成大幅度干扰。在图11C中，缩放示于LAB色彩空间到RGB色彩空间转换器的B输入上。从而缩放因子可以是来自蓝色-缩放函数输入1130的一个分数的乘数，从而减低B输入值。
可通过参考图11E来查看RGBr到R’G’B’C’W’色彩空间转换器1155的操作。接收RGB色彩并利用RGB色彩空间到RGBW色彩空间转换器1165转换成RGBCW数值。该转换器可使用在许多结合引用的专利申请书或类似文献中所揭示的算法。接收随机数数值r并添加到W数值上来产生W’。进行偏移量计算1175来为了W中的变化而对RGBC数值进行补偿，给出试探性的R’G’B’C’W’数值。这可以利用由方程2计算出的缩放因子来实现，或利用数值求解软件包来如方程3中那样直接找出RGBC数值。如果这样得到一个色域外的色彩，则色域外测试检测器1185可使得操作忽略该得到的色彩，并等待下一个色彩和随机微扰。
同样的处理过程可以用来为带有任何数量基色的显示器生成数字白噪声。如果该多基色显示器不具有W基色，那么这些基色中的任意一个可用来作为接受随机微扰的“基本”基色。
一旦生成了随机噪声“影片”，可以在任何系统中以基本相同的方式使用它，该系统可以是RGB、RGBW、RGBCW、或任何其他多基色系统。图12A和12B说明了这种情况(虽然是在RGBW情况下)，而在其它多基色系统中，图像处理可以包括从其它色彩格式到该多基色色彩空间的转换。该转换可在将空间-时态噪声加到信号上之前进行。
在UV噪声“影片”的存储成本与有效比特深度增益(effective bit depthgain)之间存在着一种折衷(tradeoff)。“影片”越大，理论的有效比特深度增益就越大。这是以存储较大尺度的“影片”的成本为代价的。另一个考虑是，不管是否进行了滤光操作，由于噪声“影片”的成块显示引起空间-时态信号，而引起的产生可见的伪像的可能性。最终的干扰“影片”具有与要显示的图像源相同的尺度。这对于商用的系统潜在地太过昂贵。如果考虑到人类视觉系统在5周/度(cycles/°)与10周/度之间具有峰值空间对比度敏感性，噪声样本的尺度应当匹配(或少许大于)给定的显示器上的一度的1/5。比这个大很多的样本，很可能展现出某些陡然缩小的回送(steeply diminishingreturn)。比这个小的电影样本，可能展现出不期望的、可见的次谐波空间频率(sub-harmonic frequency)。另外，小的“影片”样本可能不具有可根据需要用来产生抖动的灰度的足够的区别状态。因此较高密度显示器可受益于较大的噪声“影片”。可以选择样本的时间深度(time depth of sample)，从而它基本上处于或长于4Hz处的峰值空间-时态对比度敏感性。因此，对于处于60Hz的显示器系统，一个好的噪声“影片”长度可以是15或者16帧到可能32帧。由于滤光操作，可合理地确定：影片中不存在噪声“影片”尺度的下限处的空间-时态频率。
可以将不可见的UV噪声信号截短到任何期望的比特深度，以便与要使用它的伽马流水线中所需要的比特深度相匹配。
可以将噪声的幅度调节得足够高，以致添加到任何特定图像信号数值上的噪声可以引起量化器在两个或更多输出量化值之间抖动。注意到，对于感知的编码的伽马量化器，该噪声的幅度可能在明亮的信号区域内比较大，而在暗的信号区域比较低。然而，由于人类视觉系统对于暗区域内的信号(包括噪声)比较敏感，幅度大得足以在明亮信号区域内产生所期望的抖动的噪声信号，在暗信号区域内可能是令人不适的可见的。因此，可能期望在将该噪声添加到图像信号上之前，对噪声信号的幅度加以缩放。图12A所示是按照一个实施例的、使用空间-时态噪声的图像处理系统1200的框图。对来自图像源1210的、之前进行了感知的量化和编码的图像1220进行修改(伽马调节1220)，来把数据集转换成为线性的亮度表示，然后可以通过图像处理函数1230对这些数值进行操作。在该点处，将处理后的图像数据乘以1255来自空间-时态噪声源1250的空间-时态噪声。将该乘法的乘积加到1260处理后的图像数据上。通过可能匹配显示器1280的伽马量化器函数1270，对得到的带有噪声的信号进行感知的量化。
在图12A所示的图像处理系统1200中，因为感知的编码的量化器1270，随着信号的亮度增加具有单调增加的量化间隔，添加到处理后的图像源上的噪声信号的幅度近似地为所需要的。可是，对于要匹配非理想转移曲线(例如图7A中的曲线)显示器的量化输出值的伽马流水线，可能期望对空间-时态噪声的幅度进行缩放，以匹配每个图像信号亮度域的量化时间间隔。图12B所示为使用一个新函数(量化补偿函数1240)，执行空间-时态噪声幅度的这种非理想量化时间间隔缩放的图像处理系统1205。这可以利用一个查找表，或其它适当的函数发生器来实现，该函数发生器在接收到图像数据信号时，输出取决于量化器1275在那个信号数值处的量化间隔(或者是量化间隔的函数)的数值。
如同已经指出过的，由于量化间隔步进的非线性本质，从显示器所感知的得到的亮度数值可能偏移到并非所期望的另一个数值。这些真实的数值位于形成在显示器弯曲的转移曲线上的抖动的点之间的直的弦线上。可能期望借助以下方式来对此进行补偿，即，通过“放大”该转移曲线来调节量化值；如果转移曲线是接近理想的话，选择将匹配具有较大伽马的曲线的数值；或者对于非理想的转移曲线，选择具有较大二阶导数的量化数值。如果选择了适当的数值，则所形成的曲线可紧密地近似期望的感知的转移曲线。
把本发明的几个方面组合起来证实是有益的。例如，把多个固定空间噪声和量化表格与上述空间-时态抖动系统组合起来。其它的一些组合也是本领域技术人员可以想到的。
尽管已经参考范例实施例描述了本发明，本领域的技术人员将可以理解在不偏离本发明的范围可以进行各种修改并且可以用等价物替换其中的元件。此外，在不偏离其中的基本范围下，可以进行很多修改来适应特定的条件或者材料到教导中。因此，意图是本发明不局限于作为意图实施本发明的最佳模式揭示的最佳实施例，但是本发明将包括落入附加的权利要求的范围内的所有实施例。

Claims (1)

1.在一显示器系统中，所述显示器系统包括一图像源、一图像处理引擎和一显示器，一种用于减少量化误差的方法，所述方法的步骤包括：
生成噪声信号；
对所述噪声信号进行缩放，所述缩放取决于图像信号；
把经过缩放的噪声信号与所述图像信号相加而成为组合的信号；以及
对所述组合的信号进行量化。
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