CN105184826B - 一种判别图像亮度背景的方法、装置和显示装置 - Google Patents

一种判别图像亮度背景的方法、装置和显示装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种判别图像亮度背景的方法、装置和显示装置，其中判别图像亮度背景的方法，包括下面的步骤：接收待判别的图像信息，该图像信息包含了每个像素中各个子像素的灰阶值；将该图像信息中以第s行第t列像素为中心的第s±m行第t±n列像素内特定子像素的灰阶值构成数组，并且将此数组按序排列，其中s，m，t，n是自然数；若数组内较大的N个特定子像素的灰阶值均大于给定值的灰阶值，并且方差小于等于特定阈值，则判定该第s±m行和第t±n列内特定子像素为高亮度背景区域，否则判定该第s±m行和第t±n列内特定子像素为非高亮度背景区域。借助于本发明的方法，可以将图像区域判别为高亮度区域或非高亮度区域。

Description

一种判别图像亮度背景的方法、装置和显示装置
技术领域
本发明涉及图像显示领域，特别涉及一种判别图像亮度背景的方法、一种判别图像亮度背景的装置及其显示装置。
背景技术
在显示领域中，例如移动显示领域中，高亮度背景（比如文字页面的白色背景）和低亮度背景（比如文字页面的夜间模式）是非常常见的两种应用场景，这两类图像的处理方式存在差别。但是在现有技术中对于不同的亮度背景仅仅是通过不同的灰阶值进行物理的表示，并没有认识到图像的亮度背景还存在还进的余地，以便更好地显示和处理图像。
在现有技术中亟待一种改进图像的亮度背景，以便更好地显示和处理图像的技术。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种判别图像亮度背景的方法、一种判别图像亮度背景的装置及其显示装置，其能够解决或者至少缓解现有技术中存在的至少一部分缺陷。
根据本发明的第一个方面，提供一种判别图像亮度背景的方法，其可以包括下面的步骤：接收待判别的图像信息，该图像信息包含了每个像素中各个子像素的灰阶值；将该图像信息中以第s行第t列像素为中心的第s±m行第t±n列像素内特定子像素的灰阶值构成数组，并且将此数组按序排列，其中s，m，t，n是自然数；若数组内较大的N个特定子像素的灰阶值均大于给定值的灰阶值，并且方差小于等于特定阈值，则判定该第s±m行和第t±n列内特定子像素为高亮度背景区域，否则判定该第s±m行和第t±n列内特定子像素为非高亮度背景区域。
借助于本发明的判别图像亮度背景的方法，利用不同的给定值的灰阶值、大于该给定值的灰阶值的较大N个特定子像素的个数、不同特定阈值的方差，可以对于亮度背景进行严苛程度不同的判别。例如将整个图像区域分别判别为高亮度区域、低亮度区域和介于高亮度区域、低亮度区域两者之间的过渡区域。在判别了高亮度区域、低亮度区域和过渡区域之后，对于不同亮度背景的区域进行相应的细化处理。换句话说，本发明针对的是一种基于高亮度背景判别的高分辨率算法设计。本发明对常见的两种背景（高亮度背景和非高亮度背景）进行判别，区分出高亮度背景和非高亮度背景。本发明可以通过调整参数，例如给定值的灰阶值、大于该给定值的灰阶值的较大N个特定子像素个数的设定、和/或方差的特定阈值，改变高亮度背景判别的严苛程度。改变严苛程度，可以改变判定出来的高亮度区域的范围。本发明还可以针对不同的区域，采用不同的算法进行处理。
在本发明的一个实施例中，方差小于等于50。备选的，方差小于等于40。
在本发明的另一个实施例中，大于给定值的灰阶值的特定子像素的个数N越多，判别条件越严苛。备选的，给定值的灰阶值越大，判别条件越严苛。备选的，方差越小，判别条件越严苛。
在本发明的再一个实施例中，给定值的灰阶值为大于180。备选的，给定值的灰阶值为大于200。
在本发明的又一个实施例中，以第s行第t列像素为中心的第s±m行和第t±n列像素内特定子像素的灰阶值构成的数组代表奇数行×奇数列个灰阶值。备选的，该奇数行×奇数列个灰阶值是3行×5列或者5行×7列内的特定子像素的灰阶值。
在本发明的一个实施例中，该数组是按照降序排列的。备选的，该数组是按照升序排列的。
在本发明的另一个实施例中，对于判定为非高亮度背景区域的特定子像素的灰阶值数组进行低通滤波。
在本发明的再一个实施例中，该特定子像素是红色子像素、绿色子像素或者蓝色子像素。
根据本发明的第二个方面，提供一种判别图像亮度背景的装置，
可以包括：接收单元，用于接收待判别的图像信息，该图像信息包含了每个像素中各个子像素的灰阶值；存储单元，用于将该图像信息中以第s行第t列像素为中心的第s±m行第t±n列像素内特定子像素的灰阶值构成数组，并且将此数组按序排列，其中s，m，t，n是自然数；判定单元，若数组内较大的N个特定子像素的灰阶值均大于给定值的灰阶值，并且方差小于等于特定阈值，则判定该第s±m行和第t±n列内特定子像素为高亮度背景区域，否则判定该第s±m行和第t±n列内特定子像素为非高亮度背景区域。
借助于本发明的判别图像亮度背景的装置，利用不同的给定值的灰阶值、大于该给定值的灰阶值的较大N个特定子像素的个数、不同特定阈值的方差，可以对于亮度背景进行严苛程度不同的判别。例如将整个图像区域分别判别为高亮度区域、低亮度区域和介于高亮度区域、低亮度区域两者之间的过渡区域。在判别了高亮度区域、低亮度区域和过渡区域之后，对于不同亮度背景的区域进行相应的细化处理。换句话说，本发明针对的是一种基于高亮度背景判别的高分辨率算法设计。本发明对常见的两种背景（高亮度背景和非高亮度背景）进行判别，区分出高亮度背景和非高亮度背景。本发明可以通过调整参数，例如给定值的灰阶值、大于该给定值的灰阶值的较大N个特定子像素个数的设定、和/或方差的特定阈值，改变高亮度背景判别的严苛程度。改变严苛程度，可以改变判定出来的高亮度区域的范围。本发明还可以针对不同的区域，采用不同的算法进行处理。
在本发明的一个实施例中，其中方差小于等于50。备选的，方差小于等于40。在本发明的另一个实施例中，大于给定值的灰阶值的特定子像素的个数N越多，判别条件越严苛。备选的，给定值的灰阶值越大，判别条件越严苛。备选的，方差越小，判别条件越严苛。
根据本发明的第三个方面，提供一种显示装置，包括使用上述的判别图像亮度背景的方法和/或上述的判别图像亮度背景的装置。
借助于本发明的显示装置，利用不同的给定值的灰阶值、大于该给定值的灰阶值的较大N个特定子像素的个数、不同特定阈值的方差，可以对于亮度背景进行严苛程度不同的判别。例如将整个图像区域分别判别为高亮度区域、低亮度区域和介于高亮度区域、低亮度区域两者之间的过渡区域。在判别了高亮度区域、低亮度区域和过渡区域之后，对于不同亮度背景的区域进行相应的细化处理。换句话说，本发明针对的是一种基于高亮度背景判别的高分辨率算法设计。本发明对常见的两种背景（高亮度背景和非高亮度背景）进行判别，区分出高亮度背景和非高亮度背景。本发明可以通过调整参数，例如给定值的灰阶值、大于该给定值的灰阶值的较大N个特定子像素个数的设定、和/或方差的特定阈值，改变高亮度背景判别的严苛程度。改变严苛程度，可以改变判定出来的高亮度区域的范围。本发明还可以针对不同的区域，采用不同的算法进行处理。
附图说明
图1A、1B是各个子像素的两种排布方式。
图2A是以红色子像素为例，给出了图1A的情况下以第s行、第t列为中心的3行×5列的红色子像素的输入信息。
图2B是以红色子像素为例，给出了图1B的情况下以第s行、第t列为中心的3行×5列的红色子像素的输入信息。
图3是根据本发明一个实施例的高亮度背景判别的流程图。
图4是根据本发明一个实施例的高亮度背景判别的判别结果。
图5给出了根据本发明一个实施例的宽松高亮度判别和严苛高亮度判别的示例。
具体实施方式
下面，将交叉引用本发明的附图1-5对于本发明的各个实施例进行详细地描述。
图3是根据本发明一个实施例的高亮度背景判别的流程图。在图3所示的判别图像亮度背景的方法30，可以包括下面的步骤：
在步骤S32，接收待判别的图像信息，该图像信息包含了每个像素中各个子像素的灰阶值。例如，灰阶值可以是每个像素中的红色子像素的灰阶值，以数组r_01, r_02, r_03, …, r_n表示。备选的，灰阶值可以是每个像素中的绿色子像素的灰阶值，以数组g_01,g_02, g_03,…, g_n表示。备选的，灰阶值可以是每个像素中的蓝色子像素的灰阶值，以数组b_01, b_02, b_03,…, b_n表示。为了说明的方便，在本发明下面的实施例中是以红色子像素为例进行说明的。例如图2A和2B中所示的以（s，t）为中心的红色子像素灰阶值构成的数组，[r_01, r_02, r_03, …, r_14, r_15]。至于图2A和2B所示的情形，将在下面详细的描述。需要指出的是，下面的实施例中提到的红色子像素仅仅是示意性的，对于绿色子像素、蓝色子像素或者其他颜色的子像素同样可以进行相应的处理。即，下面的各个实施例中提到的特定子像素可以是红色子像素、绿色子像素、蓝色子像素或者其他颜色的子像素。
在步骤S34，将该图像信息中以第s行第t列像素为中心的第s±m行第t±n列像素内特定子像素（例如红色子像素）的灰阶值构成数组，并且将此数组按序排列，其中s，m，t，n是自然数。在本发明的一个实施例中，可以采用图1所示的子像素排布方式。这种排布方式的子像素能充分利用红绿蓝三种颜色的空间排布，有利于实现更高的分辨率。其中每个子像素例如红色子像素R、绿色子像素G和蓝色子像素B的宽高比为2:3，在这样的排布中三个子像素构成两个像素，一个重复组包含四个像素，即本领域中所谓的delta像素排列。在图1A所示的红色子像素R、绿色子像素G和蓝色子像素B的排布中，第一行的子像素是按照R、G、B；R、G、B；...的顺序排列的。第二行的子像素是按照B、R、G；B、R、G；...的顺序排列的，并且第二行相对于第一行错开1/2个红色子像素R的位置排列，或者说第二行开头的蓝色子像素B相对于第一行开头的红色子像素R缩进了半个蓝色子像素B或缩进了半个红色子像素R的尺寸开始排列的。第三行重复第一行的排列方式，第四行重复第二行的排列方式，依次进行。采用这样的排列方式，在输入信号为s行、t列的情况下，按照这种排布方式得到的显示屏，只需要输入s行、t/2列，即可以得到与s行、t列一样的分辨率，节省了数据线的布置。至于如何得到与s行、t列一样的分辨率，节省数据线布置这一点，可以参考申请人其他的相关专利申请，这些内容不是本发明的发明点，在此不再赘述。
需要指出的是，图1A仅仅是实现本发明的一个实施例。本发明图像中各个子像素的排布方式也可以采用通常意义上的红色子像素R、绿色子像素G和蓝色子像素B尺寸大小，即宽高比为1：1，例如图1B所示的，而不是图1A中的红色子像素R、绿色子像素G和蓝色子像素B的宽高比为2:3。同样，本发明图像中各个子像素的排布方式也可以采用通常意义上的红色子像素R、绿色子像素G和蓝色子像素B排布，如图1B中示出的，而不是图1A中所示的第二行相对于第一行错开、第四行相对于第三行错开的方式进行。图1B中红色子像素、绿色子像素、蓝色子像素各为一列，并且红色子像素列、绿色子像素列、蓝色子像素列在列方向上交替排列。采用图1B中的排布方式，同样可以实现本发明的技术效果。
图2A是以红色子像素为例，给出了图1A的情况下以第s行、第t列为中心的3行×5列的红色子像素的实际像素和输入信号之间的对应关系。图2A中的第s行、第t列为中心仅仅是为了说明的方便，并不具有特别的含义。图2A中的方形区域为输入信号，对应输入信号的编号为r_01、r_02…r_15，斜线背景区域为实际像素位置（输出信号位置），实际像素以第s行、第t列为中心，对应的输入信号坐标为第s行、第2t-1列。本区域中对应输入信号的行号和列号都标注在图2A中。在本发明的一个实施例中，可以采用以第s行第t列像素为中心的第s±m行和第t±n列像素内特定子像素的灰阶值构成的数组所代表的奇数行×奇数列个灰阶值。例如在图2A中m为1，n为2，s行和t列是任意选择的行号和列号。奇数行×奇数列个灰阶值可以是3行×5列或者5行×7列内的特定子像素的灰阶值。在图2A所示的情形中，是以3行×5列内的红色子像素的灰阶值作为例子进行说明的，即以（s，t）为中心的灰阶值构成了数组，[r_01, r_02, r_03, …, r_14, r_15]。此处的数组[r_01, r_02, r_03, …,r_14, r_15]是包括了图2A中所示的第s±1行和第t±2列像素内15个红色子像素的灰阶值构成的数组。备选的，可以是5行×7列内的红色子像素的灰阶值构成的数组，[r_01, r_02,r_03, …, r_34, r_35]。在5行×7列的情况下，红色子像素的灰阶值构成的数组包括了第s±2行和第t±3列像素内红色子像素的灰阶值构成的数组，此时m为2，n为3。对于5行×7列内的红色子像素的灰阶值构成数组的情形虽然没有在说明书附图中示出，但本领域技术人员是不难理解的。
图2B是以红色子像素为例，给出了图1B的情况下以第s行、第t列为中心的3行×5列的红色子像素的输入信息。图2中的第s行、第t列为中心仅仅是为了说明的方便，并不具有特别的含义。方形区域为输入信号，对应输入信号的编号为r_01、r_02…r_15。在本发明的一个实施例中，可以采用以第s行第t列像素为中心的第s±m行和第t±n列像素内特定子像素的灰阶值构成的数组所代表的奇数行×奇数列个灰阶值。例如在图2B中m为1，n为2，s行和t列是任意选择的行号和列号。奇数行×奇数列个灰阶值可以是3行×5列或者5行×7列内的特定子像素的灰阶值。在图2B所示的情形中，是以3行×5列内的红色子像素的灰阶值作为例子进行说明的，即以（s，t）为中心的灰阶值构成了数组，[r_01, r_02, r_03, …,r_14, r_15]。此处的数组[r_01, r_02, r_03, …, r_14, r_15]是包括了图2B中所示的第s±1行和第t±2列像素内15个红色子像素的灰阶值构成的数组。备选的，可以是5行×7列内的红色子像素的灰阶值构成的数组，[r_01, r_02, r_03, …, r_34, r_35]。在5行×7列的情况下，红色子像素的灰阶值构成的数组包括了第s±2行和第t±3列像素内红色子像素的灰阶值构成的数组，此时m为2，n为3。对于5行×7列内的红色子像素的灰阶值构成数组的情形虽然没有在说明书附图中示出，但本领域技术人员是不难理解的。
如在上面提到的，将图2A或者图2B中所示的以任意（s，t）为中心的灰阶值构成的数组[r_01, r_02, r_03, …, r_14, r_15]按序排列，假设该数组是按照降序排列的，由大到小依次为[r_01, r_02, r_03, …, r_14, r_15]。备选的，该数组也可以按照升序排列。
在步骤S36，若数组内较大的N个特定子像素的灰阶值均大于给定值的灰阶值，并且方差小于等于特定阈值，则在步骤S38判定该第s±m行和第t±n列内特定子像素为高亮度背景区域，否则在步骤S39判定该第s±m行和第t±n列内特定子像素为非高亮度背景区域。例如，数组[r_01, r_02, r_03, …, r_14, r_15]内较大的N个红色子像素可以根据是严苛的亮度背景判别还是宽松的亮度背景判别而选择不同的N个数。需要指出的是，大于给定值的灰阶值的特定子像素的个数N越多，判别条件越严苛。例如，在大于给定值的灰阶值，并且方差小于等于特定阈值条件下，大于给定值的灰阶值的特定子像素的个数N的条件选择为7，这就意味着，如果有7个或者以上的红色子像素都满足灰度值大于给定值的灰阶值，并且方差小于等于特定阈值，则认为以任意（s，t）为中心的灰阶值代表的15个红色子像素都是高亮度背景区域，如果有7个以下（不含7个）的红色子像素满足灰度值大于给定值的灰阶值，并且方差小于等于特定阈值，则认为以任意（s，t）为中心的灰阶值代表的15个红色子像素都是非亮度背景区域。类似的，在大于给定值的灰阶值，并且方差小于等于特定阈值条件下，大于给定值的灰阶值的特定子像素的个数N的条件选择为5，这就意味着，如果有5个或者以上的红色子像素都满足灰度值大于给定值的灰阶值，并且方差小于等于特定阈值，则认为以任意（s，t）为中心的灰阶值代表的15个红色子像素都是高亮度背景区域，如果有5个以下（不含5个）的红色子像素满足灰度值大于给定值的灰阶值，并且方差小于等于特定阈值，则认为以任意（s，t）为中心的灰阶值代表的15个红色子像素都是非亮度背景区域。显然，大于给定值的灰阶值的特定子像素的个数N选择为7比大于给定值的灰阶值的特定子像素的个数N选择为5的条件更加严苛。
对于不同的严苛程度，得到的判别结果是不同的。例如在图5中给出了根据本发明一个实施例的宽松高亮度判别A和严苛高亮度判别B的示例。图5是以屏幕显示的内容示出在不同严苛程度亮度判别情况下显示的结果。在大于给定值的灰阶值的特定子像素的个数N较少的情况下，如图5中的A图所示的，数字“1.3”附近很多区域的图像判别为高亮度，显示为白色，其余区域显示为黑色。换句话说，在这样亮度背景的判别下，较多的区域被判别为高亮度区域，较少的区域被判别为非亮度区域。图像显示的结果为，图像中的白色部分较多，黑色部分较少。这样的亮度判别，我们可以称之为宽松的高亮度判别。备选的，以屏幕显示的相同图像进行另外一种严苛程度较大的判别，即，在大于给定值的灰阶值的特定子像素的个数N较多的情况下，如图5中的B图所示的，数字“1.3”附近很多区域的图像判别为非高亮度，显示为黑色，其余区域显示为白色。换句话说，在这样亮度背景的判别下，较多的区域被判别为非高亮度区域，较少的区域被判别为高亮度区域。图像显示的结果为，图像中的黑色部分较多，白色部分较少。这样的亮度判别，我们可以称之为严苛的高亮度判别。至于影响严苛程度的其他因素还将在下面详细描述。
在本发明的另一个实施例中，我们可以对于被判定为非高亮度背景区域的图像进行进一步的处理。例如对于判定为非高亮度背景区域的特定子像素的灰阶值数组进行低通滤波。具体的，对于同一图像，将采用宽松亮度背景判别条件得到的图像减去采用严苛亮度背景判别条件得到的图像而得到的结果称为过渡区域。然后对于该过渡区域进行低通滤波。也就是说，非高亮度背景区域实际上包含了过渡区域和真正的低亮度背景区域。之所以将过渡区域从非高亮度背景区域中区分出来是为了后面对于过渡区域进行低通滤波，这样可以改善在图像例如字体边缘出现的彩色毛刺。需要指出的是，这里对于过渡区域进行低通滤波并不是必须的。在有些情况下，在图像例如字体边缘出现的彩色毛刺并不是很严重的情况下，对于过渡区域进行低通滤波的步骤是可以省略的。图4是根据本发明一个实施例的高亮度背景判别的判别结果。图4中示出了将图像区分为三个部分：高亮度背景区域42、低亮度背景区域46、过渡区域44。对于高亮度背景区域42，可以进行后续的对应的高亮度算法，对于低亮度背景区域46，可以进行后续的对应的低亮度算法，对于过渡区域44，可以进行后续的低通滤波。至于如何进行相应的高亮度算法、低亮度算法、低通滤波算法，本领域技术人员可以参考申请人其他相关的专利申请，这些内容并不是本发明的发明点，在此不再赘述。
本领域技术人员知晓的是，方差是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数，方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。在本发明的各个实施例中，数组[r_01, r_02, r_03, …, r_14, r_15]的方差小于等于50。优选的，数组[r_01, r_02, r_03, …, r_14, r_15]方差小于等于40。
在本发明的各个实施例中，输入的图像信息包括每个像素中各个子像素的灰阶值。各个子像素的灰阶值处于通常意义上的0-256范围，其中给定值的灰阶值可以大于180。优选的，给定值的灰阶值大于200。
需要指出的是，如在上面提到的，大于给定值的灰阶值的较大N个特定子像素的个数不同影响了亮度背景判别的严苛程度。例如在15个红色子像素的灰度值构成的数组[r_01, r_02, r_03, …, r_14, r_15]中，在选择给定值的灰阶值为180时，如果该数组中大于180灰阶值的较大特定子像素的个数设定为7个，若实际上有8个较大的红色子像素的灰阶值均大于给定值的灰阶值180，并且方差小于等于特定阈值，则判定第s±1行和第t±2列内红色子像素为高亮度背景区域，若实际上有6个较大的红色子像素的灰阶值均大于给定值的灰阶值180，并且方差小于等于特定阈值，则仍然判定第s±1行和第t±2列内红色子像素为非高亮度背景区域。在选择给定值的灰阶值为200时，如果该数组中大于200灰阶值的较大特定子像素的个数仍然设定为7个，若实际上有8个较大的红色子像素的灰阶值均大于给定值的灰阶值200，并且方差小于等于特定阈值，则判定第s±1行和第t±2列内红色子像素为高亮度背景区域，若实际上有6个较大的红色子像素的灰阶值均大于给定值的灰阶值200，并且方差小于等于特定阈值，则仍然判定第s±1行和第t±2列内红色子像素为非高亮度背景区域。显然，设定的给定值的灰阶值越大，亮度背景判别越严苛。由此可见，给定值的灰阶值的设定对于亮度背景判别的严苛程度是有影响的。
另外，还需要指出的是，方差的特定阈值也可以根据需要进行不同的设定。例如在15个红色子像素的灰度值构成的数组[r_01, r_02, r_03, …, r_14, r_15]中，在给定值的灰阶值设定为180，大于该给定值的灰阶值180的较大N个红色子像素的个数设定为7，实际上数组[r_01, r_02, r_03, …, r_14, r_15]中大于180灰阶值的个数为8个的情况下，该8个灰度值的方差为40。如果设定方差的特定阈值为45，由于该8个灰度值的方差40小于设定的方差阈值45，则认为数组[r_01, r_02, r_03, …, r_14, r_15]代表的15个红色子像素的区域为高亮度背景区域。如果设定方差的特定阈值为39，由于该8个灰度值的方差40大于设定的方差阈值39，此时虽然满足了另外两个条件，即数组[r_01, r_02, r_03, …,r_14, r_15]中大于给定值的灰阶值180的个数为8个（大于较大N个红色子像素的个数7的设定），但仍然认为数组[r_01, r_02, r_03, …, r_14, r_15]代表的15个红色子像素的区域为非高亮度背景区域。由此可见，方差的特定阈值设定对于亮度背景判别的严苛程度也是有影响的。
基于上面的分析可见，不同的给定值的灰阶值、大于该给定值的灰阶值的较大N个特定子像素的个数、不同特定阈值的方差都会对于亮度背景判别的严苛程度产生影响，这三者都是影响亮度背景判别严苛程度的参数，并且是相互独立的。
在本发明的一个实施例中，可以选择给定值的灰阶值为200，方差的特定阈值为50，大于该给定值的灰阶值的较大N个红色子像素的个数设定为5。如果数组[r_01, r_02,r_03, …, r_14, r_15]中实际上有5个以上较大的红色子像素的灰阶值均大于给定值的灰阶值200，并且方差小于等于特定阈值50，则判定第s±1行和第t±2列内15个红色子像素为高亮度背景区域，否则判定该第s±1行和第t±2列内15个红色子像素为非高亮度背景区域。
借助于本发明的判别图像亮度背景的方法，利用不同的给定值的灰阶值、大于该给定值的灰阶值的较大N个特定子像素的个数、不同特定阈值的方差，可以对于亮度背景进行严苛程度不同的判别。例如将整个图像区域分别判别为高亮度区域、低亮度区域和介于高亮度区域、低亮度区域两者之间的过渡区域。在判别了高亮度区域、低亮度区域和过渡区域之后，对于不同亮度背景的区域进行相应的细化处理。换句话说，本发明针对的是一种基于高亮度背景判别的高分辨率算法设计。本发明对常见的两种背景（高亮度背景和非高亮度背景）进行判别，区分出高亮度背景和非高亮度背景。本发明可以通过调整参数，例如给定值的灰阶值、大于该给定值的灰阶值的较大N个特定子像素个数的设定、和/或方差的特定阈值，改变高亮度背景判别的严苛程度。改变严苛程度，可以改变判定出来的高亮度区域的范围。本发明还可以针对不同的区域，采用不同的算法进行处理。
如在上面提到的，使用不同严苛程度的判别算法，判定出的高亮度区域范围会有差别。如在图5A中所示的，宽松的亮度背景判别得到较多的白色背景，较少的黑色背景。如在图5B中所示的，严苛的亮度背景判别得到较少的白色背景，较多的黑色背景。
本发明的亮度背景判别方法需要参考一个区域内的亮度数据，根据这些数据的范围来判定亮度背景。如在上面提到的，利用不同的给定值的灰阶值、大于该给定值的灰阶值的较大N个特定子像素的个数、不同特定阈值的方差，可以调节这些数据的范围的大小来改变判别算法的严苛程度。
根据本发明的第二个方面，提供一种判别图像亮度背景的装置，可以包括：接收单元，用于接收待判别的图像信息，该图像信息包含了每个像素中各个子像素的灰阶值；存储单元，用于将该图像信息中以第s行第t列像素为中心的第s±m行第t±n列像素内特定子像素的灰阶值构成数组，并且将此数组按序排列，其中s，m，t，n是自然数；判定单元，若数组内较大的N个特定子像素的灰阶值均大于给定值的灰阶值，并且方差小于等于特定阈值，则判定该第s±m行和第t±n列内特定子像素为高亮度背景区域，否则判定该第s±m行和第t±n列内特定子像素为非高亮度背景区域。
在本发明的判别图像亮度背景的装置中，利用不同的给定值的灰阶值、大于该给定值的灰阶值的较大N个特定子像素的个数、不同特定阈值的方差，可以对于亮度背景进行严苛程度不同的判别。例如将整个图像区域分别判别为高亮度区域、低亮度区域和介于高亮度区域、低亮度区域两者之间的过渡区域。在判别了高亮度区域、低亮度区域和过渡区域之后，对于不同亮度背景的区域进行相应的细化处理。换句话说，本发明针对的是一种基于高亮度背景判别的高分辨率算法设计。本发明对常见的两种背景（高亮度背景和非高亮度背景）进行判别，区分出高亮度背景和非高亮度背景。本发明可以通过调整参数，例如给定值的灰阶值、大于该给定值的灰阶值的较大N个特定子像素个数的设定、和/或方差的特定阈值，改变高亮度背景判别的严苛程度。改变严苛程度，可以改变判定出来的高亮度区域的范围。本发明还可以针对不同的区域，采用不同的算法进行处理。
备选的，方差小于等于50。备选的，方差小于等于40。
备选的，大于给定值的灰阶值的特定子像素的个数N越多，判别条件越严苛。备选的，给定值的灰阶值越大，判别条件越严苛。备选的，方差越小，判别条件越严苛。
根据本发明的第三个方面，提供一种显示装置，其可以包括使用上述的判别图像亮度背景的方法和/或上述的判别图像亮度背景的装置。
虽然已经参考目前考虑到的实施例描述了本发明，但是应该理解本发明不限于所公开的实施例。相反，本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围之内所包括的各种修改和等同布置。以下权利要求的范围符合最广泛解释，以便包含每个这样的修改及等同结构和功能。

Claims (21)

1.一种判别图像亮度背景的方法，包括下面的步骤：
接收待判别的图像信息，所述图像信息包含了每个像素中各个子像素的灰阶值；
将所述图像信息中以第s行第t列像素为中心的第s±m行第t±n列像素内特定子像素的灰阶值构成数组，并且将此数组按序排列，其中s，m，t，n是自然数；
若数组内较大的N个特定子像素的灰阶值均大于给定值的灰阶值，并且方差小于等于特定阈值，则判定所述第s±m行和第t±n列内特定子像素为高亮度背景区域，否则判定所述第s±m行和第t±n列内特定子像素为非高亮度背景区域。
2.根据权利要求1所述的判别图像亮度背景的方法，其特征在于，所述方差小于等于50。
3.根据权利要求2所述的判别图像亮度背景的方法，其特征在于，所述方差小于等于40。
4.根据权利要求2所述的判别图像亮度背景的方法，其特征在于，大于给定值的灰阶值的特定子像素的个数N越多，判别条件越严苛。
5.根据权利要求2所述的判别图像亮度背景的方法，其特征在于，所述给定值的灰阶值越大，判别条件越严苛。
6.根据权利要求2所述的判别图像亮度背景的方法，其特征在于，所述方差越小，判别条件越严苛。
7.根据权利要求4-6中任一项所述的判别图像亮度背景的方法，其特征在于，所述给定值的灰阶值的取值范围为大于或等于180。
8.根据权利要求7所述的判别图像亮度背景的方法，其特征在于，所述给定值的灰阶值的取值范围为大于或等于200。
9.根据权利要求7所述的判别图像亮度背景的方法，其特征在于，以第s行第t列像素为中心的第s±m行和第t±n列像素内特定子像素的灰阶值构成的数组代表奇数行×奇数列个灰阶值。
10.根据权利要求9所述的判别图像亮度背景的方法，其特征在于，所述奇数行×奇数列个灰阶值是3行×5列或者5行×7列内的特定子像素的灰阶值。
11.根据权利要求10所述的判别图像亮度背景的方法，其特征在于，所述数组是按照降序排列的。
12.根据权利要求10所述的判别图像亮度背景的方法，其特征在于，所述数组是按照升序排列的。
13.根据权利要求10所述的判别图像亮度背景的方法，其特征在于，对于判定为非高亮度背景区域的特定子像素的灰阶值数组进行低通滤波。
14.根据权利要求1-6中任一项所述的判别图像亮度背景的方法，其特征在于，所述特定子像素是红色子像素、绿色子像素或者蓝色子像素。
15.一种判别图像亮度背景的装置，包括：
接收单元，用于接收待判别的图像信息，所述图像信息包含了每个像素中各个子像素的灰阶值；
存储单元，用于将所述图像信息中以第s行第t列像素为中心的第s±m行第t±n列像素内特定子像素的灰阶值构成数组，并且将此数组按序排列，其中s，m，t，n是自然数；
判定单元，若数组内较大的N个特定子像素的灰阶值均大于给定值的灰阶值，并且方差小于等于特定阈值，则判定所述第s±m行和第t±n列内特定子像素为高亮度背景区域，否则判定所述第s±m行和第t±n列内特定子像素为非高亮度背景区域。
16.根据权利要求15所述的判别图像亮度背景的装置，其中所述方差小于等于50。
17.根据权利要求16所述的判别图像亮度背景的装置，其中所述方差小于等于40。
18.根据权利要求16所述的判别图像亮度背景的装置，其特征在于，大于给定值的灰阶值的特定子像素的个数N越多，判别条件越严苛。
19.根据权利要求16所述的判别图像亮度背景的装置，其特征在于，所述给定值的灰阶值越大，判别条件越严苛。
20.根据权利要求16所述的判别图像亮度背景的装置，其特征在于，所述方差越小，判别条件越严苛。
21.一种显示装置，包括使用权利要求1-14中任一项所述的判别图像亮度背景的方法和/或权利要求15-20中任一项所述的判别图像亮度背景的装置。
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