CN108259911A - 一种OLED屏Demura数据无损压缩、解压缩方法 - Google Patents

一种OLED屏Demura数据无损压缩、解压缩方法 Download PDF

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刘品德
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Abstract

一种OLED屏Demura数据无损压缩方法，包括针对R、G、B进行Demura数据哈夫曼编码无损压缩。该数据压缩方法包括对读入的Demura图像数据的灰阶进行分析，统计出其各个灰阶出现的频率；根据当前的Demura图像数据的各个灰阶排序后的频率为权重进行哈夫曼树的构造；将构造后的哈夫曼树进行二进制哈夫曼编码；将原始的Demura图像数据中对应的灰阶值替换成哈夫曼编码值。本发明采用哈夫曼编码无损压缩保证了Deumra过程中的精度要求；由于Demura数据的特殊性，灰阶分布相对集中，频率高的灰阶数据占比较大等特点，编码后数据压缩比率较高，节约成本。

Description

一种OLED屏Demura数据无损压缩、解压缩方法
技术领域
本发明涉及OLED屏Demura数据压缩方法，具体涉及一种OLED屏Demura数据无损压缩、解压缩方法。
背景技术
哈夫曼编码是可变字长编码的一种，是Huffman于1952年提出的一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字。哈夫曼树又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。
一个影像可被定义是一个二维的函数 f(x,y)，其中x和y是空间平面坐标，任意一对坐标轴(x,y)对应f的大小称为这幅影像在该点的强度或灰阶，也即灰阶是指地物电磁波辐射强度表现在黑白影像上的色调深浅的等级，是划分地物波谱特征的尺度。
OLED屏在生产过程中，其发光亮度的分布存在着mura(亮度不均匀)现象需要对其进行Demura修复，使其亮度分布更均匀，但Demura数据往往比较大，需要大容量的OLEDFLASH去存储Demura数据，而大容量的OLED FLASH相对成本较高，故需要将Demura数据进行压缩处理，以达到节约成本、方便处理的目的。传统的Demura压缩采用有损压缩，在一定程度上可以减少FLASH的成本，但由于其采用的是有损压缩方法，损失了Demura的精度，无法达到更好的效果。
发明内容
本发明目的是提供一种OLED屏Demura数据无损压缩、解压缩方法，通过采用哈夫曼编码无损压缩保证了Deumra修复过程中的精度要求。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种OLED屏Demura数据无损压缩方法，包括针对R、G、B进行Demura数据哈夫曼编码无损压缩。
包括以下步骤：
S1. 用相机采集OLED屏显示的图像数据，利用Demura算法对采集到的图像数据进行处理，得到原始的Demura图像数据；
S2. 依次读入原始的Demura图像数据，并对读入的Demura图像数据的灰阶进行分析，统计出其各个灰阶出现的频率；
S3. 将各个灰阶出现的频率按高到低的顺序进行排序；
S4. 根据当前的Demura图像数据的各个灰阶排序后的频率为权重进行哈夫曼树的构造；
S5. 将构造后的哈夫曼树进行二进制哈夫曼编码，权重越高，对应的二进制哈夫曼编码越短；
S6. 将构造的哈夫曼树频率所对应灰阶与S5中生成的二进制哈夫曼编码进行映射，生成哈夫曼编码表；
S7. 据根哈夫曼编码表将原始的Demura图像数据中对应的灰阶值替换成哈夫曼编码值，并生成经哈夫曼编码后的Demura图像数据；
S8. 将生成的哈夫曼编码后的Demura图像数据写入到OLED FLASH中。
所述S5中对构造后的哈夫曼树进行二进制哈夫曼编码的过程为：
S41.读入由步骤S4中得到的权重数据集合；
S42.计算权重数据集合的大小N；
S43.构造一棵大小为2N-1的空的哈夫曼树数组；
S44.初始化哈夫曼数组叶子节点为对应的权重值（叶子节点分布在前[0，N-1]个节点）;
S45.计算哈夫曼数据组非叶子节点对应的权重值（非叶子节点分布在后[N，2N-1]个节点）；
S46.遍历哈夫曼树上的每一个叶子节点，并生成对应的二进制哈夫曼编码。
一种OLED屏Demura数据解压缩方法，适用于前述压缩方法，包括如下步骤：
R1. 在进行Demura修复过程前，首先从OLED FLASH中依次读入压缩后的Demura图像数据；
R2. 读出经哈夫曼编码后的Demura图像数据中的哈夫曼编码表数据；
R3. 读出经哈夫曼编码后的Demura图像数据中的哈夫曼编码数据；
R4. 遍历哈夫曼编码数据，并检索哈夫曼编码表，将哈夫曼编码数据依次替换成对应的灰阶值, 得到解码后的Demura数据图像。
由于上述技术方案运用，本发明与现有技术相比具有下列优点和效果：
1. 本发明采用哈夫曼编码无损压缩保证了Deumra过程中的精度要求；
2.由于Demura数据的特殊性，灰阶分布相对集中，频率高的灰阶数据占比较大等特点，编码后数据压缩比率较高，节约成本；
3.可以采用硬件加速提高压缩和解压缩过程的时间消耗。
附图说明
附图1为本发明Demura数据无损压缩方法的流程示意图。
附图2为本发明Demura数据解压缩方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：
参阅图1和图2，一种OLED屏Demura数据无损压缩方法，包括针对R、G、B进行Demura数据哈夫曼编码无损压缩。
包括以下步骤：
S1. 用相机采集OLED屏显示的图像数据，利用Demura算法对采集到的图像数据进行处理，得到原始的Demura图像数据；
S2. 依次读入原始的Demura图像数据，并对读入的Demura图像数据的灰阶进行分析，统计出其各个灰阶出现的频率；
S3. 将各个灰阶出现的频率按高到低的顺序进行排序；
S4. 根据当前的Demura图像数据的各个灰阶排序后的频率为权重进行哈夫曼树的构造；
S5. 将构造后的哈夫曼树进行二进制哈夫曼编码，权重越高，对应的二进制哈夫曼编码越短；
S6. 将构造的哈夫曼树频率所对应灰阶与S5中生成的二进制哈夫曼编码进行映射，生成哈夫曼编码表；
S7. 据根哈夫曼编码表将原始的Demura图像数据中对应的灰阶值替换成哈夫曼编码值，并生成经哈夫曼编码后的Demura图像数据；
S8. 将生成的哈夫曼编码后的Demura图像数据写入到OLED FLASH中。
所述S5中对构造后的哈夫曼树进行二进制哈夫曼编码的过程为：
S41.读入由步骤S4中得到的权重数据集合；
S42.计算权重数据集合的大小N；
S43.构造一棵大小为2N-1的空的哈夫曼树数组；
S44.初始化哈夫曼数组叶子节点为对应的权重值（叶子节点分布在前[0，N-1]个节点）;
S45.计算哈夫曼数据组非叶子节点对应的权重值（非叶子节点分布在后[N，2N-1]个节点）；
S46.遍历哈夫曼树上的每一个叶子节点，并生成对应的二进制哈夫曼编码。
一种OLED屏Demura数据解压缩方法，适用于前述压缩方法，包括如下步骤：
R1. 在进行Demura修复过程前，首先从OLED FLASH中依次读入压缩后的Demura图像数据；
R2. 读出经哈夫曼编码后的Demura图像数据中的哈夫曼编码表数据；
R3. 读出经哈夫曼编码后的Demura图像数据中的哈夫曼编码数据；
R4. 遍历哈夫曼编码数据，并检索哈夫曼编码表，将哈夫曼编码数据依次替换成对应的灰阶值, 得到解码后的Demura数据图像。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种OLED屏Demura数据无损压缩方法，其特征在于：包括针对R、G、B进行Demura数据哈夫曼编码无损压缩。
2.根据权利要求1所述的OLED屏Demura数据无损压缩方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1. 用相机采集OLED屏显示的图像数据，利用Demura算法对采集到的图像数据进行处理，得到原始的Demura图像数据；
S2. 依次读入原始的Demura图像数据，并对读入的Demura图像数据的灰阶进行分析，统计出其各个灰阶出现的频率；
S3. 将各个灰阶出现的频率按高到低的顺序进行排序；
S4. 根据当前的Demura图像数据的各个灰阶排序后的频率为权重进行哈夫曼树的构造；
S5. 将构造后的哈夫曼树进行二进制哈夫曼编码，权重越高，对应的二进制哈夫曼编码越短；
S6. 将构造的哈夫曼树频率所对应灰阶与S5中生成的二进制哈夫曼编码进行映射，生成哈夫曼编码表；
S7. 据根哈夫曼编码表将原始的Demura图像数据中对应的灰阶值替换成哈夫曼编码值，并生成经哈夫曼编码后的Demura图像数据；
S8. 将生成的哈夫曼编码后的Demura图像数据写入到OLED FLASH中。
3.根据权利要求2所述的OLED屏Demura数据无损压缩方法，其特征在于：所述S5中对构造后的哈夫曼树进行二进制哈夫曼编码的过程为：
S41.读入由步骤S4中得到的权重数据集合；
S42.计算权重数据集合的大小N；
S43.构造一棵大小为2N-1的空的哈夫曼树数组；
S44.初始化哈夫曼数组叶子节点为对应的权重值（叶子节点分布在前[0，N-1]个节点）;
S45.计算哈夫曼数据组非叶子节点对应的权重值（非叶子节点分布在后[N，2N-1]个节点）；
S46.遍历哈夫曼树上的每一个叶子节点，并生成对应的二进制哈夫曼编码。
4.一种OLED屏Demura数据解压缩方法，其特征在于：适用于权利要求1-4任一所述的压缩方法，包括如下步骤：
R1. 在进行Demura修复过程前，首先从OLED FLASH中依次读入压缩后的Demura图像数据；
R2. 读出经哈夫曼编码后的Demura图像数据中的哈夫曼编码表数据；
R3. 读出经哈夫曼编码后的Demura图像数据中的哈夫曼编码数据；
R4. 遍历哈夫曼编码数据，并检索哈夫曼编码表，将哈夫曼编码数据依次替换成对应的灰阶值, 得到解码后的Demura数据图像。
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