CN101958104A - 一种视频图像的处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于液晶显示领域，提供了一种视频图像的处理方法，包括以下步骤：先确定液晶装置中各背光发光源的亮度值；再计算每一个像素点对应的背光源的亮度数据；然后对每一个像素点对应的背光源的亮度数据的小数部分进行误差扩散，重新计算得到各像素点的亮度控制值；最后根据亮度控制值由公式

计算各像素点的灰度级，本发明通过仅对背光亮度数据进行误差扩散，避免直接对图像数据的处理，在既消除因背光亮度数据精度限位误差引入的边沿效应的同时，又降低因为对最终计算结果进行误差扩散而影响原始图像的边缘清晰度的情况。

Description

一种视频图像的处理方法

技术领域

本发明属于液晶显示领域，涉及一种视频图像的处理方法，特别涉及背光的处理方法。

背景技术

目前，LCD液晶电视物理性能快速的提升，液晶电视正在快速的进入人们的生活。

一般电视信号负载为全白场信号(100％电平)的30％，如果信号按8bit计算，信号的主要部分在128灰度等级之下，因为背光和信号不能联动，背光不能随画面内容变化，无论什么画面，整机的功率一直保持不变，由于背光整体固定发光，在较暗的图像，黑的部分不能很黑，白色的部分不是很亮；在画面平均亮度较亮时，整个画面的光通量较大，会引起视觉疲劳；也会浪费将近50％的背光发光能量，该浪费的能量会产生热能和带来显示底色的提高。

为了解决此问题，业界提出了许多根据视频信号的亮度分布，对背光进行调节的方法，其中一个方法是背光的亮度由视频信号的平均灰度级的高低决定，若平均灰度级高，背光的亮度就高，视频信号的平均灰度级较低则背光亮度较低，该方法在一定程度上实现了背光与信号的联动，提高背光的发光效率。

为了克服平均灰度级不能准确的反映视频灰度分布的趋势，一种新的动态背光控制方法是以视频信号灰度的主要分布区域为背光的控制依据，该方法首先通过直方图统计确定帧视频信号的灰度分布，找出帧视频信号灰度级的主要分布区域，也称为画面的主体信号，通过对主体信号进行放大，并对高灰度级的主体信号进行压缩，根据视频信号中的主体信号的分布，得到图像实际的亮度需求，并确定背光的亮度。该方法实现背光与信号联动的基础上，进一步实现了背光的亮度与视频信号灰度分布之间的关系，充分体现了背光的发光效率，在一定程度上节约能耗。

在液晶视频显示系统中，根据图像实际的亮度需求来确定背光的亮度，而对图像实际亮度需求的判定可以基于图像信号的峰值，也可以基于图像主体部分的信号极大值。动态背光控制技术可以极大地降低功耗，改善对比度。

在现有背光控制的液晶系统中，为了保证显示图像不因为动态背光的原因而失真，我们在调整背光源亮度的同时，需要对显示的图像数据进行相应的调整要。一般就需要遵循下面的公式。

BL_Dynamic×data_out＝BL_cons tan t×data_in  (公式1)

data_in表示原始的图像像素数据，BL_cons tan t表示没有进行动态背光处理的时候的原始亮度，BL_Dynamic表示有动态背光处理的时候的背光亮度，data_out表示有动态背光处理后新的像素数据。

如果采用整体的不分区的动态背光处理，就是一帧画面显示的时候其背光源的亮度我们认为是一致的，那么也就是所有像素位置的BL_Dynamic在该画面的情况下是想同的，也就是说在同一帧图像上，相同的data_in就有相同的data_out，那么图像是不会出现问题的。

但是在背光分区处理的时候，不同区域的背光源亮度有可能是不同的，也就是说，在同一帧画面上，不同像素位置的背光亮度BL_Dynamic就有可能不同，会导致在这一帧画面上相同的数据输入data_in可能有不同的数据输出data_out，可能会导致原本连续的显示画面出现边缘(条纹)。

请参阅图1a，假定了某种背光的变化趋势，相应的图像数据的变化如图1b所示，表示了相同的data_in对应的不同的data_out输出。从图1B我们可以看出原本相同的数据经过动态背光数据处理之后就变得不同了，而这种变化在某些情况下是可能会看出来的，图2表示的是一个灰度级是60原始像素数据的图像的局部，经过了动态背光信号处理之后，该部分图像像素数据因为动态背光的对数据进行处理的变化而使得左右两个区域的像素数据变得不相同，其原因是我们在进行公式1计算的时候，采用的数据都是有限位长度引起的误差产生的。

因为实际的背光源是连续变化的，这在人们实际观察的时候，会发现图D中的这个边沿的出现。

因此，为解决在背光控制的液晶显示装置中，降低因数据有限位长度引起的图像误差而产生图像的边沿，有必要提供一种视频图像的处理方法解决边沿问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于提供一种视频图像的处理方法，以消除了数据精度误差引入的边沿效应，同时又避免对原始图像的边缘清晰度的产生影响。

本发明要解决的技术问题是这样实现的，提供一种视频图像的处理方法，包括以下步骤：先确定液晶装置中各背光发光源的亮度值；再计算每一个像素点对应的背光源的亮度数据；然后对每一个像素点对应的背光源的亮度数据的小数部分进行误差扩散，重新计算得到各像素点的亮度控制值；最后根据亮度控制值由公式计算各像素点的灰度级。

其中，背光误差扩散是采用7∶3∶5∶1的分配比例向右边、左下、下边及右下紧邻四个位置点扩散误差。

其中，背光包括LED背光系统与CCFL背光系统。

本发明通过仅对背光进行误差扩散，避免对图像数据的直接处理，既消除了因数据精度限位误差引入的边沿效应，同时又降低因为对最终计算结果进行误差扩散而影响原始图像的边缘清晰度的情况。

附图说明

图1是显示背光与图像的变化对应关系；

图2是对图像数据进行处理产生边沿的示意图；

图3是误差扩散的原理图；

图4是原始的图像效果图；

图5是对图4的图像部分数据直接舍去的方式处理的效果图；

图6是对图4的图像部分数据采有误差扩散的方式处理的效果图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

为了解决有背光控制的液晶电视系统中，降低在图像数据处理的过程中，因限位长度引起图像产生边沿，本发明提供一种采用误差扩散的方式以降低明显的边沿效应。

本发明通过对背光进行误差扩散方法降低图像的边沿效应，就是将各目标像素的对应的背光亮度在周边像素进行变化误差扩散，这使得肉眼在观察图像画面的时候，相邻的像素点集合整体的误差变小，下面举一例来说明误差扩散的原理：

在原256级灰度图像上有一个点，灰度值是120(0～255)，如果我们要将这张图转换成16级灰度，最简单的方法是将每个像素点除以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/下边的点上，我们可以按3∶2∶3的比例把它分配到右边、右下、下边的点上。即我们把右边和下边的点加上(0.5*16)*3/8＝3，把右下的点加上(0.5*16)*2/8＝2。这样处理整个图形要比直接截尾的效果要好的多。实际上，3∶2∶3的误差分配方案并非较佳的方案。一个较佳的误差扩散的方法是采用7∶3∶5∶1的分法，其原理如附图3所示。

如果图像的像素数据宽度是8bit，在计算的中间过程，数据宽度可能是11bit，那么最终在输出的时候我们只需要8bit，就需要将后面的3bit进行舍弃，如果在舍弃的时候采用误差扩散的方式进行处理，具体方案如下：把其中的7/16分配给B处像素，其中的3/16分配给C处像素，其中的5/16分配给D处像素，剩余的1/16分配给E处像素。附图3中的A、B、C、D、E分别表示一个像素点，这样每一个点都经过这样的方式处理，就完成误差扩散的功能。会得到比较好的图像效果，请参阅图4至6，图4是原始的图像，灰度级是0～255，8bit。

如果我们需要进行灰度级压缩，把8bit数据变成5bit的数据，把图4中原有像素数据的后三位直接舍弃，将得到图5所示的图像，会产生明显的灰度级分界线。

如果我们把图4像素数据通过误差扩散的方式进行处理，各像素点之间的误差将变小，边沿界线变得较为模糊，将得到图6所示的图像。显然，图6的图像没有明显的灰度级分界线，质量明显好于图5的图像。

为了消除动态背光引起的边沿效应，也可以借鉴这种处理方式，从(公式1)我们可以得到

${\mathrm{data}}_{\mathrm{out}}=\frac{{\mathrm{BL}}_{\mathrm{cons}\tan t}\×{\mathrm{data}}_{\mathrm{in}}}{{\mathrm{BL}}_{\mathrm{Dynamic}}}$ (公式2)

在处理的过程中，对公式2的小数部分进行误差扩散，使得图像的条纹看起来并不明显，但是这种方式是有缺点的，它会导致原始图像边缘部分变模糊，因为对公式2进行误差扩散，会把图像数据data_in一并做了处理。如果原本的图像数据data_in就是不连续的，而BL_Dynamic是连续的话，那么原始图像原先的边沿效应也就被模糊了，同样会引入图像数据的失真。

因此，在对背光进行控制的过程中，不直接对数据进行处理，只对背光数据进行误差扩散的方式将是一个较优的处理方案。

对背光的亮度数据进行误差扩散，只需要对BL_Dynamic得到的数据进行误差扩散即可。步骤如下：先确定液晶装置中各背光发光源的亮度值；再计算每一个像素点对应的背光源的亮度数据；然后对每一个像素点对应的背光源的亮度数据的小数部分进行误差扩散，所采用的方法同前述对图像数据处理的方法相同，重新得到像素点的亮度控制值；最后根据亮度控制值由公式

计算各像素点的灰度级。

这就说明在对图像处理的过程中，仅直接对背光亮度进行误差扩，不直接对数据进行处理，既能降低图像的边沿效应，又能避免图像产生失真。

从图5和图6可以看出，图5的背光数据显然不如图6那样更接近实际的状况，图5中出现明显的亮度波纹，而图6中在两个波纹之间出现亮暗的交替，明显的降低了亮度波纹效应，也就是说图6看起来连续性更好，这说明在图6这样的背光分布上得到的图像要比图5这样的背光分布上得到的图像更好，而且不会给原有图像的边沿引入模糊。

本发明通过仅对背光进行误差扩散，避免对图像数据的直接处理，在既消除了因数据精度限位误差引入的边沿效应的同时，又降低因为对最终计算结果进行误差扩散而影响原始图像的边缘清晰度的情况。

本发明提供的视频图像的处理方法，所述背光的处理方案既适用于LED背光系统，也适用CCFL背光系统，唯对CCFL系统中可简化处理，可仅在与CCFL灯管排列垂直的方向对背光对扩散，并适当考滤到整个显示区域的边沿效应。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种视频图像的处理方法，包括以下步骤：

先确定液晶装置中各背光发光源的亮度值；

再计算每一个像素点对应的背光源的亮度数据；

然后对每一个像素点对应的背光源的亮度数据的小数部分进行误差扩

散，重新计算得到各像素点的新的背光亮度数据；

最后根据亮度控制值由公式

计算各像素点的灰度级。

2.如权利要求1所述的一种视频图像的处理方法，其特征在于，所述背光误差扩散是采用7∶3∶5∶1的分配比例向右边、左下、下边及右下紧邻四个位置点扩散误差。

3.如权利要求1所述的一种视频图像的处理方法，其特征在于，所述背光误差扩散是采用3∶2∶3的分配比例向右边、下边及右下紧邻四个位置点扩散误差。

4.如权利要求1所述的一种视频图像的处理方法，其特征在于，所述背光包括LED背光系统与CCFL背光系统或者是其它种类的背光源系统。

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