CN108182914B - Gamma校正系统及Gamma校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种Gamma校正系统及Gamma校正方法，Gamma校正方法包括：获取R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值；根据R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值计算R子像素、G子像素、B子像素的目标亮度值；根据R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素的目标亮度值计算所述子像素在每一个灰阶下的亮度值；判断R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素在每一个灰阶下的亮度值与所述子像素的目标亮度值之差是否小于所述子像素对应的阈值；若所述子像素在每一个灰阶下的亮度值与所述子像素的目标亮度值之差小于所述子像素对应的阈值，则存储所述子像素的灰阶值与对应的亮度值。本发明提出的Gamma校正方法节省了存储资源，大大缩短了矫正时间，提升校正效率。

Description

Gamma校正系统及Gamma校正方法

技术领域

本发明涉及液晶显示技术领域，尤其涉及一种Gamma校正系统及Gamma校正方法。

背景技术

Gamma校正是对显示屏Gamma曲线进行编辑，而Gamma曲线为灰阶电压与对应亮度的关系曲线，通过对灰阶电压的调节，来对显示屏亮度进行非线性编辑的方法。目前显示屏通用的Gamma值标准为2.2，图片失真情况下的Gamma值是偏离2.2的，所以显示屏的Gamma校正对准确的显示色彩来说必不可少。

传统的Gamma校正方法有手动校正、查找表和多点折线。手动校正需要对每一个Gamma灰阶寄存器进行灰度值测试、与目标灰度值比对、灰度值调试、固化，校正时间长，人为和环境因素造成的误差大；查找表需要将灰度值和对应地址存放到存储器里，将输入地址进行查表，输出灰度值，校正正确度高，但是存放数据量大，占用硬件存储资源大；多点折线对于不是基准点的Gamma值运算复杂，误差大。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明提供的Gamma校正方法简单，能够缩短校正时间、节省存储资源和运算资源。

本发明提出的具体技术方案为：提供一种Gamma校正方法，所述Gamma校正方法包括步骤：

S1、获取一个像素单元中R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值；

S2、根据所述R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值计算所述R子像素、G子像素、B子像素的目标亮度值；

S3、根据所述R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素的目标亮度值计算所述子像素在每一个灰阶下的亮度值；

S4、判断所述R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素在每一个灰阶下的亮度值与所述子像素的目标亮度值之差是否小于所述子像素对应的阈值；

S5、若所述子像素在每一个灰阶下的亮度值与所述子像素的目标亮度值之差小于所述子像素对应的阈值，则存储所述子像素的灰阶值与对应的亮度值。

进一步地，所述步骤S2具体包括：

根据所述R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值计算W子像素的色坐标和亮度值；

根据所述W子像素的色坐标和亮度值计算所述W子像素的三刺激值；

根据所述W子像素的三刺激值计算所述R子像素、G子像素、B子像素的目标亮度值。

进一步地，在根据所述W子像素的色坐标和亮度值计算所述W子像素的三刺激值步骤之前，所述方法还包括：

获取所述R子像素、G子像素、B子像素的最大亮度值；

根据所述R子像素、G子像素、B子像素的最大亮度值计算所述W子像素的最大亮度值；

判断所述最大亮度值是否大于所述W子像素的亮度值，若所述最大亮度值大于所述W子像素的亮度值，则根据所述W子像素的色坐标和亮度值计算所述W子像素的三刺激值。

进一步地，若所述子像素在每一个灰阶下的亮度值与所述子像素的目标亮度值之差不小于所述子像素对应的阈值，则调整一个像素单元中R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值并重复步骤S2～S5。

进一步地，根据所述R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素的目标亮度值计算所述子像素在每一个灰阶下的亮度值的公式为：

Y_R(x_i)＝Y_R×(x_i/255)^γ

Y_G(x_i)＝Y_G×(x_i/255)^γ

Y_B(x_i)＝Y_B×(x_i/255)^γ

其中，γ表示gamma值，Y_R(x_i)、Y_G(x_i)、Y_B(x_i)分别表示所述R子像素、G子像素、B子像素在第i个灰阶下的亮度值，x_i表示第i个灰阶的灰阶值，Y_R、Y_G、Y_B分别表示所述R子像素、G子像素、B子像素的目标亮度值。

进一步地，所述gamma值为2.2。

进一步地，所述子像素对应的阈值为所述子像素的目标亮度值的1％～2％。

本发明还提供了一种Gamma校正系统，所述Gamma校正系统包括处理器、存储器以及一个或多个应用程序，所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行步骤：

S1、获取一个像素单元中R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值；

S2、根据所述R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值计算所述R子像素、G子像素、B子像素的目标亮度值；

S3、根据所述R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素的目标亮度值计算所述子像素在每一个灰阶下的亮度值；

S4、判断所述R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素在每一个灰阶下的亮度值与所述子像素的目标亮度值之差是否小于所述子像素对应的阈值；

S5、若所述子像素在每一个灰阶下的亮度值与所述子像素的目标亮度值之差小于所述子像素对应的阈值，则存储所述子像素的灰阶值与对应的亮度值。

本发明提出的Gamma校正方法，通过计算每个子像素在每一个灰阶下的亮度值与该子像素的目标亮度值之间的差值，然后判断差值是否小于该子像素对应的阈值，若差值小于该子像素对应的阈值则该亮度值即为该子像素在该灰阶下的亮度值，最后将每个子像素的灰阶与亮度值的对应关系存储至存储器中，从而只需对需要的灰阶所对应的亮度值进行存储，不需要存储所有灰阶的亮度值，节省了存储资源，且整个Gamma校正方法简单，大大缩短了矫正时间，提升校正效率。

附图说明

下面结合附图，通过对本发明的具体实施方式详细描述，将使本发明的技术方案及其它有益效果显而易见。

图1为Gamma校正方法的流程图；

图2为Gamma校正系统的示意图；

图3为处理器的示意图。

具体实施方式

以下，将参照附图来详细描述本发明的实施例。然而，可以以许多不同的形式来实施本发明，并且本发明不应该被解释为限制于这里阐述的具体实施例。相反，提供这些实施例是为了解释本发明的原理及其实际应用，从而使本领域的其他技术人员能够理解本发明的各种实施例和适合于特定预期应用的各种修改。在附图中，相同的标号将始终被用于表示相同的元件。

参照图1，本实施例提供的Gamma校正方法包括步骤：

S1、获取一个像素单元中R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值，其中，一个像素单元包括三个子像素，这三个子像素分别为R子像素、G子像素、B子像素；

S2、根据R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值计算R子像素、G子像素、B子像素的目标亮度值；

S3、根据R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素的目标亮度值计算该子像素在每一个灰阶下的亮度值；

S4、判断R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素在每一个灰阶下的亮度值与该子像素的目标亮度值之差是否小于该子像素对应的阈值；

S5、若该子像素在每一个灰阶下的亮度值与该子像素的目标亮度值之差小于该子像素对应的阈值，则存储该子像素的灰阶值与对应的亮度值。

以Gamma校正方法应用于AMOLED中为例，下面具体的对本实施例中的校正方法进行描述。

在步骤S1中，输入测试的Gamma电压，获取R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值，其中，R子像素的色坐标和亮度表示为(x_r，y_r，Y_r)，x_r，y_r表示R子像素的色坐标，Y_r表示R子像素的亮度；G子像素的色坐标和亮度表示为(x_g，y_g，Y_g)，x_g，y_g表示G子像素的色坐标，Y_g表示G子像素的亮度；B子像素的色坐标和亮度表示为(x_b，y_b，Y_b)，x_b，y_b表示B子像素的色坐标，Y_b表示B子像素的亮度；W子像素的色坐标和亮度表示为(x_w，y_w，Y_w)，x_w，y_w表示W子像素的色坐标，Y_w表示W子像素的亮度。

具体地，步骤S2包括：

S21、根据R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值计算W子像素的色坐标和亮度值(x_w，y_w，Y_w)，其中，W子像素是由R子像素、G子像素、B子像素合成，计算公式如下：

S22、根据W子像素的色坐标和亮度值(x_w，y_w，Y_w)计算W子像素的三刺激值(X_W，Y_W，Z_W)，计算公式如下：

S23、根据W子像素的三刺激值(X_W，Y_W，Z_W)计算R子像素、G子像素、B子像素的目标亮度值Y_R，Y_G，Y_B，计算公式如下：

本实施例在步骤S22之前，所述方法还包括：

S211、获取R子像素、G子像素、B子像素的最大亮度值；

S212、根据R子像素、G子像素、B子像素的最大亮度值确定W子像素的最大亮度值，其中，R子像素、G子像素、B子像素的最大亮度值根据驱动IC的寄存器进行设定，W子像素的亮度是由R子像素、G子像素、B子像素的亮度合成，因此，W子像素的最大亮度值等于R子像素、G子像素、B子像素的最大亮度值中的最大值；

S213、判断W子像素的最大亮度值是否大于W子像素的亮度值，若W子像素的最大亮度值大于W子像素的亮度值，则进入步骤S22。

通过步骤S211～S213可以保证获得的数据的可靠性，从而保证整个校正过程的可靠性，提升整个校正系统的稳定性。

在步骤S3中，假设驱动IC包括n个灰阶，第i个灰阶的灰阶值为x_i，i＝1～n，根据R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素的目标亮度值计算该子像素的n个灰阶对应的n个亮度值，计算公式如下：

Y_R(x_i)＝Y_R×(x_i/255)^γ

Y_G(x_i)＝Y_G×(x_i/255)^γ

Y_B(x_i)＝Y_B×(x_i/255)^γ

其中，γ表示gamma值，Y_R(x_i)表示R子像素在第i个灰阶下的亮度值，Y_G(x_i)表示G子像素在第i个灰阶下的亮度值，Y_B(x_i)表示B子像素在第i个灰阶下的亮度值，则R子像素对应的n个亮度值为Y_R(x₁)、Y_R(x₂)、……、Y_R(x_n)；G子像素对应的n个亮度值为Y_G(x₁)、Y_G(x₂)、……、Y_G(x_n)；B子像素对应的n个亮度值为Y_B(x₁)、Y_B(x₂)、……、Y_B(x_n)。

本实施例中的Gamma值为标准Gamma值，即γ＝2.2，这样可以提升整个Gamma校正方法的准确性。

在步骤S4中，判断R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素在每一个灰阶下的亮度值与该子像素的目标亮度值之差ε是否小于该子像素对应的阈值ε₀，其中，R子像素在第i个灰阶下的亮度值与R子像素的目标亮度值之差ε_Ri为：

ε_Ri＝Y_R(x_i)-Y_R，

则R子像素对应的n个亮度值与R子像素的目标亮度值之差为ε_R1、ε_R2、……、ε_Rn。

G子像素在第i个灰阶下的亮度值与G子像素的目标亮度值之差ε_Gi为：

ε_Gi＝Y_G(x_i)-Y_G，

则G子像素对应的n个亮度值与G子像素的目标亮度值之差为ε_G1、ε_G2、……、ε_Gn。

B子像素在第i个灰阶下的亮度值与B子像素的目标亮度值之差ε_Bi为：

ε_Bi＝Y_B(x_i)-Y_B，

则B子像素对应的n个亮度值与B子像素的目标亮度值之差为ε_B1、ε_B2、……、ε_Bn。

本实施例中每一个子像素对应的阈值ε₀为该子像素的目标亮度值的1％～2％，即，R子像素对应的阈值ε₀＝(1％～2％)Y_R，G子像素对应的阈值ε₀＝(1％～2％)Y_G，B子像素对应的阈值ε₀＝(1％～2％)Y_B，在实际校正过程中，可以根据需要调整ε₀的范围。

在步骤S5中，若该子像素在每一个灰阶下的亮度值与该子像素的目标亮度值之差ε小于该子像素对应的阈值ε₀，则存储该子像素的灰阶值与对应的亮度值。例如，对于R子像素，第3个灰阶的灰阶值为16，第3个灰阶下的亮度值Y_R(x₃)与R子像素的目标亮度值之差ε_R3小于R子像素对应的阈值ε₀，则将16与Y_R(x₃)这组值进行存储，在下次Gamma校正过程中，则可以直接获得灰阶值16所对应的亮度值为Y_R(x₃)。

本实施例中，当该子像素在每一个灰阶下的亮度值与该子像素的目标亮度值之差ε不小于该子像素对应的阈值ε₀时，则调整R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值并重复步骤S2～S5，直到满足该子像素在该灰阶下的亮度值与该子像素的目标亮度值之差ε小于该子像素对应的阈值ε₀。

本实施例提出的Gamma校正方法，只需对需要的灰阶所对应的亮度值进行存储，不需要存储所有灰阶的亮度值，节省了存储资源，且只需要计算每个子像素在每一个灰阶下的亮度值与该子像素的目标亮度值之差ε是否小于该子像素对应的阈值ε₀便可以得到该子像素在该灰阶下的亮度值，大大缩短了矫正时间，提升校正效率。

本实施例还提供了一种Gamma校正系统，所述Gamma校正系统包括处理器1、存储器2以及一个或多个应用程序，一个或多个应用程序被存储于存储器2中，并配置为由处理器1执行步骤：

S1、获取一个像素单元中R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值，其中，一个像素单元包括三个子像素，这三个子像素分别为R子像素、G子像素、B子像素；

S2、根据R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值计算R子像素、G子像素、B子像素的目标亮度值；

S3、根据R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素的目标亮度值计算该子像素在每一个灰阶下的亮度值；

S4、判断R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素在每一个灰阶下的亮度值与该子像素的目标亮度值之差是否小于该子像素对应的阈值；

S5、若该子像素在每一个灰阶下的亮度值与该子像素的目标亮度值之差小于该子像素对应的阈值，则将该子像素的灰阶值与对应的亮度值存储至存储器2中。

具体地，处理器1包括获取单元11、第一计算单元12、第二计算单元13、判断单元14。

获取单元11用于获取一个像素单元中R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值。第一计算单元12用于根据R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值计算R子像素、G子像素、B子像素的目标亮度值。第二计算单元13用于根据R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素的目标亮度值计算该子像素在每一个灰阶下的亮度值。判断单元4用于判断R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素在每一个灰阶下的亮度值与该子像素的目标亮度值之差是否小于该子像素对应的阈值并在该子像素在每一个灰阶下的亮度值与该子像素的目标亮度值之差小于该子像素对应的阈值时将该子像素的灰阶值与对应的亮度值发送至存储器2，存储器2对该子像素的灰阶值与对应的亮度值进行存储。

第一计算单元12还被分别用于根据R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值计算W子像素的色坐标和亮度值(x_w，y_w，Y_w)、根据W子像素的色坐标和亮度值(x_w，y_w，Y_w)计算W子像素的三刺激值(X_W，Y_W，Z_W)、根据W子像素的三刺激值(X_W，Y_W，Z_W)计算R子像素、G子像素、B子像素的目标亮度值Y_R，Y_G，Y_B。

此外，第一计算单元12还被用于获取R子像素、G子像素、B子像素的最大亮度值、根据R子像素、G子像素、B子像素的最大亮度值确定W子像素的最大亮度值以及判断W子像素的最大亮度值是否大于W子像素的亮度值。

以上所述仅是本申请的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (7)

1.一种Gamma校正方法，其特征在于，包括步骤：

S1、获取一个像素单元中R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值；

S2、根据所述R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值计算W子像素的色坐标和亮度值；根据所述W子像素的色坐标和亮度值计算所述W子像素的三刺激值；根据所述W子像素的三刺激值计算所述R子像素、G子像素、B子像素的目标亮度值；

S3、根据所述R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素的目标亮度值计算所述子像素在每一个灰阶下的亮度值；

S4、判断所述R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素在每一个灰阶下的亮度值与所述子像素的目标亮度值之差是否小于所述子像素对应的阈值；

S5、若所述子像素在每一个灰阶下的亮度值与所述子像素的目标亮度值之差小于所述子像素对应的阈值，则存储所述子像素的灰阶值与对应的亮度值。

2.根据权利要求1所述的Gamma校正方法，其特征在于，在根据所述W子像素的色坐标和亮度值计算所述W子像素的三刺激值步骤之前，所述方法还包括：

获取所述R子像素、G子像素、B子像素的最大亮度值；

根据所述R子像素、G子像素、B子像素的最大亮度值计算所述W子像素的最大亮度值；

判断所述最大亮度值是否大于所述W子像素的亮度值，若所述最大亮度值大于所述W子像素的亮度值，则根据所述W子像素的色坐标和亮度值计算所述W子像素的三刺激值。

3.根据权利要求1所述的Gamma校正方法，其特征在于，若所述子像素在每一个灰阶下的亮度值与所述子像素的目标亮度值之差不小于所述子像素对应的阈值，则调整一个像素单元中R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值并重复步骤S2～S5。

4.根据权利要求1所述的Gamma校正方法，其特征在于，根据所述R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素的目标亮度值计算所述子像素在每一个灰阶下的亮度值的公式为：

Y_R(x_i)＝Y_R╳(x_i/255)^γ

Y_G(x_i)＝Y_G╳(x_i/255)^γ

Y_B(x_i)＝Y_B╳(x_i/255)^γ

其中，γ表示gamma值，Y_R(x_i)、Y_G(x_i)、Y_B(x_i)分别表示所述R子像素、G子像素、B子像素在第i个灰阶下的亮度值，x_i表示第i个灰阶的灰阶值，Y_R、Y_G、Y_B分别表示所述R子像素、G子像素、B子像素的目标亮度值。

5.根据权利要求4所述的Gamma校正方法，其特征在于，所述gamma值为2.2。

6.根据权利要求1所述的Gamma校正方法，其特征在于，所述子像素对应的阈值为所述子像素的目标亮度值的1％～2％。

7.一种Gamma校正系统，其特征在于，包括处理器、存储器以及一个或多个应用程序，所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行步骤：

S1、获取一个像素单元中R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值；

S2、根据所述R子像素、G子像素、B子像素的色坐标和亮度值计算W子像素的色坐标和亮度值；根据所述W子像素的色坐标和亮度值计算所述W子像素的三刺激值；根据所述W子像素的三刺激值计算所述R子像素、G子像素、B子像素的目标亮度值；

S3、根据所述R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素的目标亮度值计算所述子像素在每一个灰阶下的亮度值；

S4、判断所述R子像素、G子像素、B子像素中每一个子像素在每一个灰阶下的亮度值与所述子像素的目标亮度值之差是否小于所述子像素对应的阈值；

S5、若所述子像素在每一个灰阶下的亮度值与所述子像素的目标亮度值之差小于所述子像素对应的阈值，则存储所述子像素的灰阶值与对应的亮度值。