CN108831409B - 一种图像显示驱动方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种图像显示驱动方法，包括以下步骤：输入图像‑获取亮度分量‑计算平均亮度和最大亮度‑构建分段直线模型‑更新亮度分量。本发明提出了分段直线模型，由于只需要线性运算，不需要执行平方等复杂运算，在提高了性能的同时降低了硬件实现的复杂度；选择亮度的平均值作为低功耗处理的分割点，低于该值的图像细节将保持不变，其余部分按照上述分段直线模型进行低功耗处理，因此在保持视觉效果的同时降低了显示功耗；在视觉效果保持相同的情况下，处理所得图像的显示功耗最低，其视觉效果比NPC和ACSC分别提升了32.3％和28.7％。

Description

一种图像显示驱动方法
技术领域
本发明涉及一种图像显示驱动方法，属于图像增强领域和消费类电子技术领域。
背景技术
目前，智能手机虽然具备强大的功能，但是由于耗电量较大导致充电频次偏高，一般一天一充，给人们的生活带来了极大的不便。据统计，智能手机50％的电量消耗在显示屏上，因此，降低显示屏端的功耗是解决上述问题的关键所在。
近年来，许多文献提出了低功耗图像显示驱动方法，如文献(A.Arkhipov,B.W.Lee,K.Park,S.D.Sung,S.Shin,and K.Chung,“Using Net Power Control forAMOLED TV,”in IMID,Daegu,Korea,2007,pp.47-50)提出的一种功耗控制算法(NPC)，如果总电流大于阈值电流，则对原图像中每个像素单元的灰阶乘以一个缩放因子，得到新图像；这种方法主要有两个缺点，首先，存在一些特殊的图像，图像中有许多高亮区，但是其总电流小于阈值电流，对于这样的图像，该算法不会执行电流限制，所以图像中的高亮区没有得到应有的限制，这会加速屏的老化；其次，由于对所有像素单元的灰阶乘以一个相同的缩放因子，低灰阶部分图像细节同样也被处理，这会影响图像的视觉效果。实质上，由于图像中的低灰阶部分基本不会影响图像的老化，为了保持视觉效果，不应该对这部分图像细节进行电流限制。为了对上述算法进行改进，文献(K.Jang,H.Jo,J.Yuk,H.Kang and B.Kang,“The enhancement net power control for lifetime improvement of AMOLED,”inISCAS,Seoul,South Korea,2012,pp.3246-3249.)提出了一种增强型功耗限制算法(ENPC)，改进之处在于，该算法在判断是否执行电流限制时，考虑到了局部高亮区的影响；但是，算法中仍然对所有像素的灰阶乘以一个相同的缩放因子，低灰阶部分的视觉效果并未得到提升。又如文献(H.J.Seo,Y.S.Heo,S.H.Han,and T.W.Cho,“A design ofautomatic current limit block for OLED display driver IC,”in ICTC,Jeju,SouthKorea,2010,pp.547-548)提出的一种基于色彩空间的电流限制(ACSC)算法，先将图像从RGB转换到YCbCr空间，其中Y代表亮度，Cb和Cr代表颜色。通过对Y分量进行分析，得到一个查找表，这个查找表是亮度Y和亮度偏移量Yoffset的对应关系，通过该查找表降低亮度，然后对色彩空间进行逆变换，以更新图像灰阶；这种方法中，所采用的查找表对无论是高亮度还是低亮度都进行限制，所以严重影响了低亮度部分图像细节的视觉效果。上述算法虽然实现了电流限制，但是图像显示的视觉效果受到了严重影响。又如文献(A.Arkhipov,K.Park,B.W.Lee,and C.Kim,“Adaptive White Extension for Peak LuminanceIncrease in RGBW AMOLED,”Symposium Digest of Technical Papers.,vol.40,no.1,pp.931-934,Jun.2009)提出的一种针对RGBW型AMOLED的电流限制算法，利用白光子像素W的高光效特性，在实现电流限制的同时，不影响图像的亮度，但这种方法只适用于RGBW型显示屏。
综上所述，传统的低功耗处理算法虽然降低了功耗，但图像的视觉效果却大大减弱。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种图像显示驱动方法，该图像显示驱动方法可以解决现有的低功耗图像显示驱动算法无法兼顾功耗降低的强度和处理所得图像的视觉效果，或者只适用于单一像素结构的显示屏的问题。
本发明通过以下技术方案得以实现。
本发明提供的一种图像显示驱动方法，包括以下步骤：
①输入图像：输入RGB格式的图像，将其转换为YUV格式；
②获取亮度分量Y：从YUV格式的图像中获取亮度分量Y；
③计算平均亮度和最大亮度：计算出YUV格式图像中所有像素单元的平均亮度和最大亮度；
④构建分段直线模型：根据步骤③，建立分段直线模型；
⑤更新亮度分量：基于分段直线模型更新亮度分量，将YVU格式的图像转换为新的RGB格式的图像。
所述步骤①分为以下步骤：
(1.1)从RGB格式图像的每一个像素单元中获取R、G、B的灰阶；
(1.2)根据转换公式，将RGB格式图像转换为YUV格式图像。
所述转换公式为：
Figure BDA0001637639010000031
其中，Y为亮度分量，U和V为色差分量，G为绿色分量，B为蓝色分量，R为红色分量。
所述步骤③分为以下步骤：
(3.1)计算平均亮度，平均亮度Yav的计算公式如下：
Figure BDA0001637639010000041
其中，M为水平分辨率，N为竖直分辨率，Y为亮度分量；
(3.2)计算最大亮度，最大亮度Ymax的计算公式如下：
Figure BDA0001637639010000042
其中，Y为亮度分量，M为水平分辨率，N为竖直分辨率；
(3.3)根据步骤(3.1)～(3.2)，计算高亮度部分的平均值Yhigh
和高度部分的像素个数Nhigh，计算公式如下：
Figure BDA0001637639010000043
其中，Y为亮度分量，Yav为平均亮度。
所述高亮度部分为YUV格式图像中亮度分量大于平均亮度的所有像素点。
所述步骤④分为以下步骤：
(4.1)以亮度分量Y为X轴，亮度偏移量Yoffset为Y轴，定义起点和终点，将Yav定义为起点，其坐标为(Yav，0)，将Ymax定义为终点，其坐标为(Ymax，Ymax-Yhigh)；
(4.2)以起点和终点定义亮度偏移量抛物线，其公式为：
Figure BDA0001637639010000051
其中，Yoffset为亮度偏移量，Ymax为最大亮度，Yav为平均亮度，Yhigh为高亮度部分的平均值；Y为亮度分量；
(4.3)获取起点到终点之间的若干个关键点，将若干个关键点与起点、终点连接，构建分段直线模型。
所述若干个关键点的获取方法如下：
(1)将起点与终点之间的距离平均分为N段，每段之间的距离为
Figure BDA0001637639010000052
(2)获取终点到起点之间的若干个关键点的横坐标，第K个点的横坐标为，
Figure BDA0001637639010000053
其中，1≤K≤N；
(3)将(4.3.2)中的横坐标带入亮度偏移量抛物线，计算得到关键点的纵坐标。
所述步骤⑤分为以下步骤：
(5.1)扫描RGB格式图像，取出各个像素单元的亮度分量；
(5.2)通过分段直线模型，查找亮度分量对应的亮度偏移量，获取新的亮度分量Y′；
(5.3)通过反转换公式，将YUV格式图像转换为RGB格式图像，获取新的灰阶和新的RGB格式图像。
所述新的亮度分量Y′的计算公式如下：
Y′＝Y-Yoffset；
其中，Y为亮度分量，Yoffset为亮度偏移量。
所述反转换公式为：
Figure BDA0001637639010000061
其中，R’为新的红色分量，G’为新的绿色分量；B’为新的蓝色分量，Y’新的亮度分量。
本发明的有益效果在于：
(1)提出了分段直线模型，由于只需要线性运算，不需要执行平方等复杂运算，在提高了性能的同时降低了硬件实现的复杂度；
(2)选择亮度的平均值作为低功耗处理的分割点，低于该值的图像细节将保持不变，其余部分按照上述分段直线模型进行低功耗处理，因此在保持视觉效果的同时降低了显示功耗；
(3)在视觉效果保持相同的情况下，处理所得图像的显示功耗最低，其视觉效果比NPC和ACSC分别提升了32.3％和28.7％。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明的低功耗处理曲线模型图。
具体实施方式
下面进一步描述本发明的技术方案，但要求保护的范围并不局限于所述。
如图1所示，一种图像显示驱动方法，包括以下步骤：
①输入图像：输入RGB格式的图像，从RGB格式图像的每一个像素单元中获取R、G、B的灰阶，根据转换公式，将其转换为YUV格式，所述转换公式为：
Figure BDA0001637639010000071
其中，Y为亮度分量，U和V为色差分量，G为绿色分量，B为蓝色分量，R为红色分量；
②获取亮度分量Y：从YUV格式的图像中获取亮度分量Y；
③计算平均亮度和最大亮度：计算出YUV格式图像中所有像素单元的平均亮度和最大亮度，平均亮度Yav的计算公式如下：
Figure BDA0001637639010000081
其中，M为水平分辨率，N为竖直分辨率，Y为亮度分量；
最大亮度Ymax的计算公式如下：
Figure BDA0001637639010000082
其中，Y为亮度分量，M为水平分辨率，N为竖直分辨率；
根据上述公式，计算高亮度部分的平均值Yhigh和高度部分的像素个数Nhigh，计算公式如下：
Figure BDA0001637639010000083
其中，Y为亮度分量，Yav为平均亮度；
其中所述高亮度部分为YUV格式图像中亮度分量大于平均亮度的所有像素点；
④构建分段直线模型：根据步骤③，建立分段直线模型，如图2所示，具体步骤如下：
(4.1)以亮度分量Y为X轴，亮度偏移量Yoffset为Y轴，定义起点和终点，将Yav定义为起点，其坐标为(Yav，0)，将Ymax定义为终点，其坐标为(Ymax，Ymax-Yhigh)，结合图2，可知其定义的起点对于平均亮度一下的像素单元，Yoffset为0，可以保证平均亮度以下的像素单元不做处理，从而保持了低亮度部分的视觉效果，其定义的终点则可以保证功耗限制的上限可以达到最大亮度点；
(4.2)以起点和终点定义亮度偏移量抛物线(不限于抛物线，也可以是指数曲线等其他曲线)，其公式为：
Figure BDA0001637639010000091
其中，Yoffset为亮度偏移量，Tmax为最大亮度，Yav为平均亮度，Yhigh为高亮度部分的平均值；Y为亮度分量；
(4.3)获取起点到终点之间的若干个关键点，将若干个关键点与起点、终点连接，构建分段直线模型；所述若干个关键点的获取方法如下：
(1)将起点与终点之间的距离平均分为N段，每段之间的距离为
Figure BDA0001637639010000092
(2)获取终点到起点之间的若干个关键点的横坐标，具体的，第K个点的横坐标为
Figure BDA0001637639010000093
其中，1≤K≤N；
(3)将(4.3.2)中的横坐标带入亮度偏移量抛物线，计算得到若干个关键点的纵坐标。
进一步地，例如将起点到终点之间的距离平均分为5段，每段的距离就是
Figure BDA0001637639010000101
从终点累加到起点的横坐标分别为
Figure BDA0001637639010000102
Figure BDA0001637639010000103
其中，关键点可以找2个以上的点；
⑤更新亮度分量：扫描RGB格式图像，取出各个像素单元的亮度分量，通过分段直线模型，查找亮度分量对应的亮度偏移量，获取新的亮度分量Y′，通过反转换公式，将YVU格式的图像转换为新的RGB格式的图像，获取新的灰阶和新的RGB格式图像，其中所述新的亮度分量Y′的计算公式如下：
Y′＝Y-Yoffset；
其中，Y为亮度分量，Yoffset为亮度偏移量；
所述反转换公式为：
Figure BDA0001637639010000104
其中，R’为新的红色分量，G’为新的绿色分量；B’为新的蓝色分量，Y’新的亮度分量。
综上所述，当RGB格式图像的某一像素单元的亮度小于平均亮度时，Yoffset＝0，使得处理所得的图像相应像素单元的亮度保持不变，因此图像的视觉效果得以保持；当RGB格式图像额某一像素单元的亮度大于平均亮度时，将根据分段直线模型实现功耗降低，由于只需要执行线性运算，硬件实现的复杂度得以降低，因此本发明是成本低、高性能的低功耗图像处理方法。

Claims (2)

1.一种图像显示驱动方法，其特征在于：包括以下步骤：
①输入图像：输入RGB格式的图像，将其转换为YUV格式，具体分为以下步骤：
(1.1)从RGB格式图像的每一个像素单元中获取R、G、B的灰阶；
(1.2)根据转换公式，将RGB格式图像转换为YUV格式图像；
所述转换公式为：
Figure FDA0002300313680000011
其中，Y为亮度分量，U和V为色差分量，G为绿色分量，B为蓝色分量，R为红色分量；
②获取亮度分量Y：从YUV格式的图像中获取亮度分量Y；
③计算平均亮度和最大亮度：计算出YUV格式图像中所有像素单元的平均亮度和最大亮度，具体分为以下步骤：
(3.1)计算平均亮度，平均亮度Yav的计算公式如下：
Figure FDA0002300313680000012
其中，M为水平分辨率，N为竖直分辨率，Y为亮度分量；
(3.2)计算最大亮度，最大亮度Ymax的计算公式如下：
Figure FDA0002300313680000021
其中，Y为亮度分量，M为水平分辨率，N为竖直分辨率；
(3.3)根据步骤(3.1)～(3.2)，计算高亮度部分的平均值Yhigh和高度部分的像素个数Nhigh，计算公式如下：
Figure FDA0002300313680000022
其中，Y为亮度分量，Yav为平均亮度；
④构建分段直线模型：根据步骤③，建立分段直线模型，具体分为以下步骤：
(4.1)以亮度分量Y为X轴，亮度偏移量Yoffset为Y轴，定义起点和终点，将Yav定义为起点，其坐标为(Yav，0)，将Ymax定义为终点，其坐标为(Ymax，Ymax-Yhigh)；
(4.2)以起点和终点定义亮度偏移量抛物线，其公式为：
Figure FDA0002300313680000023
其中，Yoffset为亮度偏移量，Ymax为最大亮度，Yav为平均亮度，Yhigh为高亮度部分的平均值；Y为亮度分量；
(4.3)获取起点到终点之间的若干个关键点，将若干个关键点与起点、终点连接，构建分段直线模型；
所述若干个关键点的获取方法如下：
(1)将起点与终点之间的距离平均分为N段，每段之间的距离为
Figure FDA0002300313680000031
(2)获取终点到起点之间的若干个关键点的横坐标，第K个点的横坐标为，
Figure FDA0002300313680000032
其中，1≤K≤N；
(3)将(2)中的横坐标带入亮度偏移量抛物线，计算得到关键点的纵坐标；
⑤更新亮度分量：基于分段直线模型更新亮度分量，将YVU格式的图像转换为新的RGB格式的图像，具体分为以下步骤：
(5.1)扫描RGB格式图像，取出各个像素单元的亮度分量；
(5.2)通过分段直线模型，查找亮度分量对应的亮度偏移量，获取新的亮度分量Y′；
所述新的亮度分量Y′的计算公式如下：
Y′＝Y-Yoffset；
其中，Y为亮度分量，Yoffset为亮度偏移量；
(5.3)通过反转换公式，将YUV格式图像转换为RGB格式图像，获取新的灰阶和新的RGB格式图像；
所述反转换公式为：
Figure FDA0002300313680000033
其中，R’为新的红色分量，G’为新的绿色分量；B’为新的蓝色分量，Y’新的亮度分量。
2.如权利要求1所述的图像显示驱动方法，其特征在于：所述高亮度部分为YUV格式图像中亮度分量大于平均亮度的所有像素点。
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