CN104751819A - 一种显示设备反向特征化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种显示设备的反向特征化方法，能有效解决现有技术中显示设备反向特征化时需要储存大量数据，特征化精度不够高的问题。其技术方案是：对于需要显示的颜色，利用其色度值XYZ初步计算其对应的驱动值RGB值，随后，将该RGB值代入显示设备正向特征化模型，计算其对应的三刺激值X′Y′Z′，并计算XYZ和X′Y′Z′之间的色差；若该色差大于指定的阈值，则重新调整驱动值RGB并重复上述过程，直到色差满足需求为止。本发明可以明显提高显示设备反向特征化精度，加快计算速度，提高显示设备再现颜色的精确度，减小显示设备颜色复现误差，可以显著提高显示设备显示图像的精度，适用于商用LCD显示器以及各类移动终端显示屏幕的反向特征化。

Description

一种显示设备反向特征化方法

技术领域

本发明涉及颜色显示、复制以及色彩管理领域，属于色彩复制再现技术领域中的显示设备反向特征化方法。具体涉及显示设备的反向特征化方法，尤其是一种基于三刺激值反向计算驱动值以及基于正向特征化模型计算的反向特征化方法。

背景技术

近年来，显示技术的发展非常迅速，彩色图像显示设备不断更新换代，传统的CRT显示设备几乎已经完全被各类LCD显示设备所代替。随着科学技术的不断进步，智能手机、平板电脑等移动终端的功能越来越强大，使用者经常会在智能手机、平板电脑等移动终端上观看视频、图片等信息，电脑不再是唯一的选择。

随着使用者对颜色复现与显示的精度要求越来越高，为保证颜色的正确显示，做好各类显示设备的特征化成为必要。再现一个已知色度值的颜色时，首先由该颜色的色度值经由反向特征化模型计算出其对应的驱动值，随后显示设备才能依据该驱动值显示颜色，一般情况下使用基于色度的特征化方法。LCD屏的显示设备与传统的CRT显示设备相比，其色品恒定性及通道可加性都较差，因此研究者提出了多种针对LCD显示屏的特征化方法，但这些模型大部分是针对专业液晶显示器提出的正向特征化模型，即已知驱动值，可以通过特征化模型计算出其对应的色度值。这些模型无法由已知的色度值计算出其对应的驱动值，而且基本上没有考虑环境光对显示屏显示颜色的影响；徐艳芳等人的研究结果表明，环境光照对显示设备的颜色再现的影响不容忽视。目前常用的显示设备反向特征化方法是查找表法，该方法需要存储大量数据，计算量大，计算速度慢，没有考虑环境光的影响。

发明内容

针对以上情况，本发明的目的在于提供一种适用于在常规使用环境下的，具有RGB三基色的普通商用液晶显示器或移动终端类显示屏的反向特征化方法。本发明考虑了环境光对显示设备再现颜色的影响，反向特征化过程通过构建数学模型，不需要存储大量的样本数据；本发明中反向特征化方法是在正向特征化方法的基础上提出的，与正向特征化使用的是同一个计算模型，正向特征化是由已知的驱动值求解其对应的三刺激值，反向特征化则是由已知的三刺激值求其对应的驱动值。正向模型分为两步，第一步假设通道可加，初步预测给定驱动值对应的三刺激值，第二步，分空间补偿第一步的预测误差；对于反向特征化模型，首先由目标颜色的三刺激值XYZ初步计算输入驱动值RGB，然后由正向模型预测该输入驱动值对应的三刺激值X₁Y₁Z₁，计算预测值X₁Y₁Z₁与已知三刺激值XYZ之间的色差，若色差小于设定的阈值，则计算值RGB就是已知三刺激值XYZ的颜色所对应的输入驱动值；否则，在修正计算得到的输入驱动值RGB后，再次用正向模型预测其对应三刺激值X′Y′Z′，直到预测值X′Y′Z′与已知三刺激值XYZ之间的色差满足设定的色差要求。

 该方法是采取以下技术方案实现的。

一种显示设备的反向特征化方法，其特征在于其对显示设备实现反向特征化的步骤如下。

第一步：选取样本点，分别拟合显示设备各基色驱动值与主刺激值及色度值比值的关系，利用以上两类关系，可计算出各基色任意驱动值对应的三刺激值，利用通道可加性可以预测任意颜色的三刺激值，计算对该预测值进行补偿的补偿系数矩阵，建立正向特征化模型，其具体过程按以下具体步骤执行。

步骤1-1：拟合显示设备各基色驱动值与主刺激值的关系，其具体步骤如下。

步骤1-1-1：分别对显示设备各基色驱动值d_R、d_G、d_B按选定间隔取19个样本点，测量各基色样本点的驱动值对应的三刺激值X_mY_mZ_m。

步骤1-1-2：分段拟合各基色的驱动值与主刺激值之间的关系，得到关系式X_R=f ₁(R)、Y_G=f ₂(G)和Z_B=f ₃(B)，其中，O_P（O=X，Y，Z；P=R，G，B）表示各基色的三刺激值XYZ，X_R、Y_G和Z_B 分别是R基色、G基色和B基色的主刺激值；R、G、B分别表示R基色，G基色和B基色的单通道驱动值。

步骤1-2：拟合各基色驱动值与色度值比值的关系，其具体步骤如下。

步骤1-2-1：利用步骤1-1中测量样本点所得三刺激值，计算各样本点的色品值比值。对于R基色，其色品值比值分别是                                                和，G基色的色品值比值是和，B基色的色品值比值是和。

步骤1-2-2：分别拟合各基色驱动值与色度值比值的关系，R基色为(y _R/x _R)=F₁(R)和(z _R/x _R)=F₂(R)，G基色为(x _G/y _G)=F₃(G)和(z _G/y _G)=F₄(G)，B基色为(x _B/z _B)=F₅(B)和(y _B/z _B)=F₆(B)。

步骤1-3：计算各基色相等时，即灰色样本点对应的三刺激值，并将RGB颜色空间划分为多个子空间，其具体步骤如下。

步骤1-3-1：假设通道可加，将等驱动值下各基色的三刺激值相加，得到理论灰色在不同驱动值下的三刺激值X_grayY_grayZ_gray。

步骤1-3-2：对步骤1-3中的灰色样本点，测量其三刺激值X_gray1Y_gray1Z_gray1。

步骤1-3-3：计算灰色样本点的测量值 X_gray1Y_gray1Z_gray1与理论计算值X_grayY_grayZ_gray的差值，根据差值随驱动值的变化情况确定分界点，将对应各基色的驱动值分为多段，即将RGB空间划分为多个子空间。

步骤1-4：在上述步骤基础上，对任意已知驱动值RGB的颜色，能初步预测其驱动值对应的三刺激值，计算该预测值的补偿系数，其具体步骤如下。

步骤1-4-1：在每一个子空间中，选择样本点，测量这些样本点的驱动值RGB对应的三刺激值X_RGBY_RGBZ_RGB。

步骤1-4-2：根据通道可加性原理，利用步骤1-1和1-2中得到的关系式，初步预测这些样本点的驱动值RGB对应的三刺激值X_RGB1Y_RGB1Z_RGB1。

步骤1-4-3：计算样本点测量值X_RGBY_RGBZ_RGB与模型初步预测值X_RGB1Y_RGB1Z_RGB1的差值ΔXΔYΔZ。

步骤1-4-4：令A_RGB表示驱动值矢量的齐次坐标，B_Δ表示其对应的误差矢量，即A_RGB=[R G B 1]，B_Δ=[ΔX  ΔY  ΔZ]，T表示误差补偿系数矩阵T，则在每个子空间中的都有B_Δ=A_RGB*T。由于B_Δ和A_RGB的具体数据均已知，可采用伪逆法计算出误差系数矩阵T。

第二步：获取需要显示的颜色的色度值，如果该色度值是L^*a^*b^*值，则将其转换为三刺激值XYZ。

第三步：由色度值三刺激值XYZ初步预测其对应的输入驱动值RGB，其计算过程按以下具体步骤执行。

步骤3-1：令Z_B=Z，将Z_B代入正向特征化方法中拟合的B值和其对应的主刺激值Z_B的关系式Z_B=f ₃(B)中，计算驱动值B；利用正向特征化模型依次计算B值对应的三刺激值X_B和Y_B。

步骤3-2：令Y_G=Y-Y_B，将Y_G代入正向特征化方法中拟合的G值和其对应的主刺激值Y_G值的关系式Y_G=f ₂(G)中，计算驱动值G；利用正向特征化模型依次计算G值对应的三刺激值X_G和Z_G。

步骤3-3：令X_R=X-X_B-X_G，将X_R代入正向特征化方法中拟合的R值和其对应的主刺激值X_R值的关系式X_R=f ₁(R)中，计算驱动值R；利用正向特征化模型依次计算R值对应的三刺激值Y_R和Z_R。

第四步：将驱动值RGB代入正向特征化模型，计算其对应的三刺激值X′Y′Z′，计算过程按以下步骤进行。

步骤4-1：将R值代入关系式X_R=f ₁(R)，G和B值分别代入关系式Y_G=f ₂(G)和Z_B=f ₃(B)中，计算各基色的主刺激值X_R，Y_G和Z_B。

步骤4-2：将R值代入到关系式(y _R/x _R)=F₁(R)、(z _R/x _R)=F₂(R)中，G值代入到关系式(x _G/y _G)=F₃(G)、(z _G/y _G)=F₄(G)中，B值代入到关系式(x _B/z _B)=F₅(B)、(y _B/z _B)=F₆(B)中，计算各基色驱动值对应的色度值比值。

步骤4-3：依据三刺激值和色度值之间的关系，利用步骤4-1中的主刺激值和步骤4-2中的色品值比值，计算各基色的驱动值对应的另外两个刺激值。

步骤4-4：假设通道可加，计算模型初步预测的三刺激值X₁Y₁Z₁。

步骤4-5：根据RGB值的大小，判断该颜色点所属的子空间，选择相应的误差补偿系数矩阵T。

步骤4-6：利用RGB值以及误差补偿系数矩阵T计算误差值，即三刺激值的补偿误差值ΔXΔYΔZ。

步骤4-7：将步骤4-4的计算结果和步骤4-6的计算结果相加，得到正向模型预测的三刺激值X′Y′Z′。

第五步：计算已知色度值XYZ和正向模型预测的X′Y′Z′之间的CIE1976色差，并用ΔE^* ₂表示。

第六步：判断ΔE^* ₂是否达到指定阈值要求，若ΔE^* ₂不大于指定阈值，则第三步求出的RGB值就是所求颜色色度值XYZ对应的驱动值，转第八步中止；若ΔE^* ₂大于指定阈值，则转第七步。

第七步：按照如下步骤调整RGB值，并重复第四步到第六步。

步骤7-1：比较计算值X′Y′Z′与已知值XYZ的差值，令ΔXX=（X′-X）/X_RMAX，ΔYY=（Y′-Y）/Y_GMAX，ΔZZ=（Z′-Z）/Z_BMAX，其中，X′Y′Z′是第四步所得计算值，XYZ是所求已知颜色对应驱动值的色度三刺激值，X_RMAX是基色单通道R的驱动值为最大值时对应的主刺激值X_R，Y_GMAX是基色单通道G的驱动值为最大值时对应的主刺激值Y_G，Z_BMAX是基色单通道B的驱动值为最大值时对应的主刺激值Z_B。

步骤7-2：比较|ΔXX|，|ΔYY|和|ΔZZ|，若|ΔXX|最大，转到步骤7-3，若|ΔYY|最大，转到步骤7-4，若|ΔZZ|最大，转到步骤7-5；若|ΔXX|=|ΔYY|，且都大于|ΔZZ|，或者|ΔXX|=|ΔZZ|，且都大于|ΔYY|，转到步骤7-3；若|ΔYY|=|ΔZZ|，且都大于|ΔXX|，转到步骤7-4。

步骤7-3：若ΔXX>0，用R-ΔR代替原来的R值；若ΔXX<0，用R+ΔR代替原来的R值。

步骤7-4：若ΔYY>0，用G-ΔG代替原来的G值；若ΔYY<0，用G+ΔG代替原来的G值。

步骤7-5：若ΔZZ>0，用B-ΔB代替原来的B值；若ΔZZ<0，用B+ΔB代替原来的B值。

第八步：结束。

本发明设计科学、推广性强、预测精度高，反向特征化过程中采用三刺激值初步计算驱动值，简单易用，结合正向特征化模型，用简单的迭代递推法逐步修正驱动值，拟合效果好，提高了模型的预测精度，正反向特征化采用相同的数学模型结构，便于工业生产的实际应用，利于推广应用。

附图说明

图1是一种显示设备反向特征化方法的流程示意图。

图2是显示设备正向特征化模型的流程示意图。

图3是由三刺激值XYZ初步计算驱动值RGB的流程示意图。

图4是由驱动值RGB值计算三刺激值X′Y′Z′的正向特征化流程示意图。

图5是调整驱动值RGB值的流程示意图。

具体实施例

下面结合附图，通过具体实施例对本发明作进一步详述，本实施例以IPAD2为研究对象，测量环境为在标准光源灯箱下，打开标准日光光源模拟常规使用环境的亮度，照度计测量垂直IPAD2表面的照度是320LX。以下实施例只是描述性的，不是限定性的，因此不能以此限定本发明的保护范围。

图1是一种显示设备反向特征化方法的流程示意图。

如图1所示，一种显示设备反向特征化方法的具体步骤应主要包括以下几步。

第一步：建立正向特征化模型，其具体过程按以下具体步骤执行。

图2是显示设备正向特征化模型的流程示意图。如图2所示，显示设备正向特征化应包括以下几步。

步骤1-1：拟合显示设备各基色驱动值与其主刺激值的关系，其具体步骤如下。

步骤1-1-1：分别对显示设备各基色驱动值d_R、d_G、d_B按选定间隔取19个样本点，测量各基色样本点的驱动值对应的三刺激值X_mY_mZ_m。

步骤1-1-2：分段对各基色的驱动值与主刺激值之间的关系进行拟合，为方便计算，本实施例选择128作为驱动值的分界点，将RGB基色的驱动值分为两段，分段拟合驱动值与主刺激值之间的关系，得到关系式X_R=f ₁(R)，Y_G=f ₂(G)和Z_B=f ₃(B)。其中，X_R是R基色的主刺激值，Y_G是G基色的主刺激值，Z_B是B基色的主刺激值；R、G、B分别表示R基色，G基色和B基色的单通道驱动值。

步骤1-2：拟合各基色驱动值与色度值比值的关系，其具体步骤如下。

步骤1-2-1：利用步骤1-1中测量样本点所得三刺激值，计算不同驱动值下的色品值比值。对于R基色，其色品值比值分别是 和 ，G基色的色品值比值是和，B基色的色品值比值是和，色品值的计算公式如式1：

                                                                                                   式1

其中，xyz是色品值，X_mY_mZ_m是基色样本点三刺激值的测量值。

 步骤1-2-2：分别拟合各基色驱动值与色度值比值的关系，R基色为(y _R/x _R)=F₁(R)和(z _R/x _R)=F₂(R)，G基色为(x _G/y _G)=F₃(G)和(z _G/y _G)=F₄(G)，B基色为(x _B/z _B)=F₅(B)和(y _B/z _B)=F₆(B)。

步骤1-3：计算各基色相等时，即灰色样本点对应的三刺激值，并将RGB颜色空间划分为多个子空间，其具体步骤如下。

步骤1-3-1：假设通道可加，将等驱动值下各基色的三刺激值相加，得到理论灰色在不同驱动值下的三刺激值X_grayY_grayZ_gray，其计算公式如式2：

                                                                                       式2

其中，X_grayY_grayZ_gray是各基色驱动值相等时，即理论灰色的三刺激值。

 步骤1-3-2：对步骤1-3中的灰色样本点，测量其三刺激值X_gray1Y_gray1Z_gray1。

步骤1-3-3：计算灰色样本点的测量值 X_gray1Y_gray1Z_gray1与理论计算值X_grayY_grayZ_gray的差值，根据差值随驱动值的变化情况确定分界点，将对应各基色的驱动值分为多段，即将RGB空间划分为多个子空间。

步骤1-4：对任意颜色，初步预测其驱动值RGB对应的三刺激值，计算该预测值的补偿系数，其具体步骤如下。

步骤1-4-1：在每一个子空间中，选择多个样本点，测量这些样本点的驱动值RGB对应的三刺激值X_RGBY_RGBZ_RGB。

步骤1-4-2：根据通道可加性原理，利用步骤1-1和1-2中得到的关系式，初步预测这些样本点的驱动值RGB对应的三刺激值X_RGB1Y_RGB1Z_RGB1。

步骤1-4-3：计算样本点测量值X_RGBY_RGBZ_RGB与初步预测值X_RGB1Y_RGB1Z_RGB1的差值ΔXΔYΔZ，计算公式如式3：

                                                                                           式3

其中，X_RGBY_RGBZ_RGB和X_RGB1Y_RGB1Z_RGB1分别由步骤1-4-1和1-4-2所得。

 步骤1-4-4：令A_RGB表示驱动值矢量的齐次坐标，B_Δ表示其对应的误差矢量，即A_RGB=[R G B 1]，B_Δ=[ΔX ΔY ΔZ]，T表示误差补偿系数矩阵T，则在每个子空间中都有：

B_Δ=A_RGB*T                                                                                                 式4

由于B_Δ和A_RGB的具体数据均已知，可采用伪逆法计算出误差系数矩阵T。

第二步：获取需要显示的颜色的色度值，如果该色度值是L^*a^*b^*值，则用色度学中L^*a^*b^*色空间到XYZ色空间的转换公式，将其转换为三刺激值XYZ。

第三步：由色度值三刺激值XYZ初步预测其对应的输入驱动值RGB。

图3是由三刺激值XYZ初步计算驱动值RGB的流程示意图。

如图3所示，由三刺激值XYZ初步计算驱动值RGB的计算过程按以下具体步骤执行。

步骤3-1：令Z_B=Z，将Z_B代入正向特征化方法中拟合的B值和其对应的主刺激值Z_B的关系式Z_B=f ₃(B)中，计算驱动值B；利用正向特征化模型依次计算B值对应的三刺激值X_B和Y_B。

步骤3-2：令Y_G=Y-Y_B，将Y_G代入正向特征化方法中拟合的G值和其对应的主刺激值Y_G值的关系式Y_G=f ₂(G)中，计算驱动值G；利用正向特征化模型依次计算G值对应的三刺激值X_G和Z_G。

步骤3-3：令X_R=X-X_B-X_G，将X_R代入正向特征化方法中拟合的R值和其对应的主刺激值X_R值的关系式X_R=f ₁(R)中，计算驱动值R；利用正向特征化模型依次计算R值对应的三刺激值Y_R和Z_R。

 第四步：将计算所得驱动值RGB代入正向特征化模型，计算其对应的三刺激值X′Y′Z′。

图4是由驱动值RGB值计算三刺激值X′Y′Z′的正向特征化流程示意图。

如图4所示，由驱动值RGB值计算三刺激值X′Y′Z′的计算步骤如下。

步骤4-1：将R值代入关系式X_R=f ₁(R)，G和B值分别代入关系式Y_G=f ₂(G)和Z_B=f ₃(B)中，计算各基色的主刺激值X_R，Y_G和Z_B。

步骤4-2：将R值代入关系式(y _R/x _R)=F₁(R)和(z _R/x _R)=F₂(R)中，G值代入关系式(x _G/y _G)=F₃(G)和(z _G/y _G)=F₄(G)中，B值代入关系式(x _B/z _B)=F₅(B)和(y _B/z _B)=F₆(B)中，计算各基色驱动值对应的色度值比值。

步骤4-3：依据三刺激值和色度值之间的关系，利用步骤4-1中的主刺激值和步骤4-2中的色品值比值，计算各基色的驱动值对应的另外两个刺激值，计算公式如式5：

                                                                                                  式5

其中，XYZ和xyz分别是下标RGB表示的各基色对应的三刺激值和色品值。

 步骤4-4：假设通道可加，计算模型初步预测的三刺激值，计算公式如式6：

                                                                                            式6

其中，X₁Y₁Z₁即是依据正向模型，对由已知色度值的颜色反向求得的驱动值RGB所对应的三刺激值进行预测，所得的预测值。

 步骤4-5：根据RGB值的大小，判断该颜色点所属的子空间，选择相应的误差补偿系数矩阵T。

步骤4-6：利用RGB值以及误差补偿系数矩阵T计算误差值，即三刺激值的补偿误差值ΔXΔYΔZ。

步骤4-7：将步骤4-4的计算结果和步骤4-6的计算结果相加，得到正向模型预测的三刺激值X′Y′Z′，计算公式如式7：

                                                                                                     式7

其中，X₁Y₁Z₁是步骤4-4的计算值，ΔXΔYΔZ是步骤4-6计算的误差补偿值。

 第五步：计算已知色度值XYZ和正向模型预测值X′Y′Z′之间的CIE1976色差，并用ΔE^* ₂表示。

第六步：判断ΔE^* ₂是否达到指定阈值要求，若ΔE^* ₂不大于指定阈值，则第三步求出的RGB值就是所求颜色色度值XYZ对应的驱动值，转第八步中止；若ΔE^* ₂大于指定阈值，转第七步。本实施例中指定阈值为3。

第七步：调整RGB值，并重复第四步到第六步。

图5是调整驱动值RGB值的流程示意图。

如图5所示，按如下步骤调整RGB值。

步骤7-1：比较计算值X′Y′Z′与已知值XYZ的差值，计算公式如式8：

                                                                                                      式8

其中，X′Y′Z′是第四步所得计算值，XYZ是所求已知颜色对应驱动值的色度三刺激值，X_RMAX是基色单通道R的驱动值为最大值时对应的主刺激值X_R，Y_GMAX是基色单通道G的驱动值为最大值时对应的主刺激值Y_G，Z_BMAX是基色单通道B的驱动值为最大值时对应的主刺激值Z_B；本实施例中，各单通道基色的最大值均取为255。

步骤7-2：比较|ΔXX|，|ΔYY|和|ΔZZ|，若|ΔXX|最大，转到步骤7-3，若|ΔYY|最大，转到步骤7-4，若|ΔZZ|最大，转到步骤7-5；若|ΔXX|=|ΔYY|，且都大于|ΔZZ|，或者|ΔXX|=|ΔZZ|，且都大于|ΔYY|，转到步骤7-3；若|ΔYY|=|ΔZZ|，且都大于|ΔXX|，转到步骤7-4。

步骤7-3：若ΔXX>0，用R-ΔR代替原来的R值；若ΔXX<0，用R+ΔR代替原来的R值，本实施例中取ΔR=1。

步骤7-4：若ΔYY>0，用G-ΔG代替原来的G值；若ΔYY<0，用G+ΔG代替原来的G值，本实施例中取ΔG=1。

步骤7-5：若ΔZZ>0，用B-ΔB代替原来的B值；若ΔZZ<0，用B+ΔB代替原来的B值，本实施例中取ΔB=1。

第八步：结束。

Claims (4)

1.一种显示设备的反向特征化方法，其特征在于，其对于显示设备实现反向特征化的步骤如下：

第一步：选取样本点，分别拟合显示设备各基色驱动值与主刺激值及各基色驱动值与色度值比值的关系，利用以上两类关系式，可计算出各基色任意驱动值对应的三刺激值，利用通道可加性可以预测任意颜色的三刺激值，计算对该预测值进行补偿的补偿系数矩阵，建立正向特征化模型；

第二步：获取需要显示的颜色的色度值，如果该色度值是L^*a^*b^*值，则将其转换为三刺激值XYZ；

第三步：由色度值三刺激值XYZ初步预测其对应的输入驱动值RGB；

第四步：将驱动值RGB代入正向特征化模型，计算其对应的三刺激值X′Y′Z′；

第五步：计算已知色度值XYZ和正向模型预测的X′Y′Z′之间的CIE1976色差ΔE^* ₂；

第六步：判断ΔE^* ₂是否达到指定阈值要求，若ΔE^* ₂不大于指定阈值，则第三步求出的RGB值就是所求颜色色度值XYZ对应的驱动值，转第八步中止；若ΔE^* ₂大于指定阈值，转第七步；

第七步：调整RGB值，并重复第四步到第六步；

第八步：结束。

2.根据权利要求1所述的一种移动终端显示屏幕的特征化方法，其特征在于第三步，由色度值三刺激值XYZ初步预测其对应的输入驱动值RGB，其具体步骤如下：

步骤3-1：令Z_B=Z，将Z_B代入正向特征化方法中拟合的B值和其对应的主刺激值Z_B的关系式Z_B=f ₃(B)中，计算驱动值B；利用正向特征化模型依次计算B值对应的三刺激值X_B和Y_B；

步骤3-2：令Y_G=Y-Y_B，将Y_G代入正向特征化方法中拟合的G值和其对应的主刺激值Y_G值的关系式Y_G=f ₂(G)中，计算驱动值G；利用正向特征化模型依次计算G值对应的三刺激值X_G和Z_G；

步骤3-3：令X_R=X-X_B-X_G，将X_R代入正向特征化方法中拟合的R值和其对应的主刺激值X_R值的关系式X_R=f ₁(R)中，计算驱动值R；利用正向特征化模型依次计算R值对应的三刺激值Y_R和Z_R。

3.根据权利要求1所述的一种移动终端显示屏幕的特征化方法，其特征在于第四步，将驱动值RGB代入正向特征化模型，计算其对应的三刺激值X′Y′Z′，其具体步骤如下：

步骤4-1：将R值代入关系式X_R=f ₁(R)，G和B值分别代入关系式Y_G=f ₂(G)和Z_B=f ₃(B)中，计算各基色的主刺激值X_R，Y_G和Z_B；

步骤4-2：将R值代入关系式(y _R/x _R)=F₁(R)和(z _R/x _R)=F₂(R)中，G值代入关系式(x _G/y _G)=F₃(G)和(z _G/y _G)=F₄(G)中，B值代入关系式(x _B/z _B)=F₅(B)和(y _B/z _B)=F₆(B)中，计算各基色驱动值RGB对应的色度值比值；

步骤4-3：依据三刺激值和色度值之间的关系，利用步骤4-1中的主刺激值和步骤4-2中的色品值比值，计算各基色的驱动值对应的另外两个刺激值，计算公式如式1：

                                                                                                  式1

其中，XYZ和xyz分别是下标RGB表示的各基色对应的三刺激值和色品值；

步骤4-4：假设通道可加，计算模型初步预测的三刺激值，计算公式如式2：

                                                                                            式2

其中，X₁Y₁Z₁即是依据正向模型，对由已知色度值的颜色反向求得的驱动值RGB所对应的三刺激值进行预测，所得的预测值；

步骤4-5：根据RGB值的大小，判断该颜色点所属的子空间，并选择相应的误差补偿系数矩阵T；

步骤4-6：利用RGB值以及误差补偿系数矩阵T计算误差值，即三刺激值的补偿误差值ΔXΔYΔZ；

步骤4-7：将步骤4-4的计算结果和步骤4-6的计算结果相加，得到正向模型预测的三刺激值X′Y′Z′，计算公式如式3：

                                                                                                     式3

 其中，X₁Y₁Z₁是步骤4-4的计算值，ΔXΔYΔZ是步骤4-6计算的误差补偿值。

4.根据权利要求1所述的一种移动终端显示屏幕的特征化方法，其特征在于第七步，调整RGB值，其具体步骤如下：

步骤7-1：比较计算值X′Y′Z′与已知值XYZ的差值，计算公式如式4：

                                                                                                      式4

其中，X′Y′Z′是第四步所得计算值，XYZ是所求已知颜色对应驱动值的色度三刺激值，X_RMAX是基色单通道R的驱动值为最大值时对应的主刺激值X_R，Y_GMAX是基色单通道G的驱动值为最大值时对应的主刺激值Y_G，Z_BMAX是基色单通道B的驱动值为最大值时对应的主刺激值Z_B；

步骤7-2：比较|ΔXX|，|ΔYY|和|ΔZZ|，若|ΔXX|最大，转到步骤7-3，若|ΔYY|最大，转到步骤7-4，若|ΔZZ|最大，转到步骤7-5；若|ΔXX|=|ΔYY|，且都大于|ΔZZ|，或者|ΔXX|=|ΔZZ|，且都大于|ΔYY|，转到步骤7-3；若|ΔYY|=|ΔZZ|，且都大于|ΔXX|，转到步骤7-4；

步骤7-3：若ΔXX>0，用R-ΔR代替原来的R值，；若ΔXX<0，用R+ΔR代替原来的R值；

步骤7-4：若ΔYY>0，用G-ΔG代替原来的G值；若ΔYY<0，用G+ΔG代替原来的G值；

步骤7-5：若ΔZZ>0，用B-ΔB代替原来的B值；若ΔZZ<0，用B+ΔB代替原来的B值。