一种基于RGB三角亚像素布局式的亚像素渲染方法、系统以及
显示装置
技术领域
本发明涉及显示领域,具体涉及一种基于RGB三角亚像素布局式的亚像素渲染方法、系统以及显示装置。
背景技术
当今,因显示技术的快速发展,AMOLED显示设备越来越受欢迎,成为移动设备显示市场的主要产品。虽然AMOLED显示设备分辨率不断提高,但单位像素仍然由红、绿、蓝三个主要颜色的亚像素组成,尽管最近实验设备引入了比传统设备更多的原色。
传统LCD显示设备大多采用RGB条纹亚像素排列,构成一个由三个主要亚像素组成的单位像素。另一方面,AMOLED显示设备通常采用各种亚像素排列来完成,如RGB Delta,Pentile,Diamond patterns等。因此AMOLED显示设备的DDI(Display Driver IC)需要更多精细的SPR(亚像素渲染)技术以在RGB三角类型的AMOLED显示设备上显示图像数据。其中,SPR是一种单独处理红、绿、蓝亚像素组成单个像素的方法。几十年前,显示器的分辨率很低。所以,在显示设备上流畅地绘制字体是一个问题。为了解决这个问题,Apple电脑在Apple II电脑中引入了亚像素渲染方法。此后,微软开发了基于RGB条纹类型显示设备的称为ClearType的SPR方法。近年来,由于先进的显示技术,AMOLED显示设备的RGB Delta、Pentile、Diamond pattern等多种亚像素排列方法得到了发展,并且相应的SPR方法已成为必要。
典型的SPR方法是根据RGB三角亚像素布局方法的OLED显示设备的物理结构对红、绿、蓝亚像素进行重新采样。这可以使用精心设计的滤波器来实现。滤波器的设计可以使用多种二维滤波器算法来构造N x N内核,其中N是表示滤波器内核大小的整数值。
一般情况下,图像中的一个像素与相邻像素具有很强的相关性。然而,当像素与相邻像素组成边缘时,这种相关性就会被打破。在这种情况下,一般设计的滤波方法是无效的。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于,针对现有技术的上述缺陷,提供一种基于RGB三角亚像素布局式的亚像素渲染方法、系统以及显示装置,解决现有滤波器难以进行有效滤波的问题。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:提供一种基于RGB三角亚像素布局式的亚像素渲染方法,包括步骤:
对RGB图像数据进行边缘检测,获取边缘信息;
根据边缘信息对设置有预设滤波系数的各滤波器核进行内核重构,获取重构后的新滤波系数;
根据新滤波系数、边缘信息、应用于亚像素渲染的N×N像素块和各滤波器核,进行亚像素渲染的滤波,获取亚像素渲染RGB视频或RGB图像。
其中,较佳方案是,预存储有多种基于M×M像素块的固定边缘类型;以及,对RGB图像数据进行边缘检测的步骤包括:
对RGB图像数据进行二维滤波,获取任意数量的M×M像素块;
将M×M像素块与所述固定边缘类型比较;
将确定为一种固定边缘类型的M×M像素块作为边缘信息。
其中,较佳方案是,所述M×M像素块为3×3像素块,比较方式的步骤包括:
获取正中像素与邻边像素之差的绝对值,并获取各相似度情况;
以及,根据对应各相似度情况确定3×3像素块为一种固定边缘类型,或者与各种固定边缘类型均不相同。
其中,较佳方案是:所述滤波器核包括RED0、GREEN0、BLUE0、RED1、GREEN1和BLUE1中的一种或多种。
其中,较佳方案是,内核重构方式的步骤包括:
通过边缘信息获取匹配的5×5像素块,且5×5像素块中的类型为直线边缘;
将与正中像素不相似的像素除以2,以及将与正中像素相似的像素通过第一公式进行计算,以及将正中像素通过第二公式进行计算;
获取重构后的新滤波系数;
其中,所述第一公式为NewC=OrigC×(1+(sum(X1:Xn))÷2)÷abs_sum(Y1:Yn)),第二公式为NewC=OrigC×(1+(sum(X1:Xn))÷2)÷abs_sum(Y1:Yn))+D,其中NewC和OrigC分别表示新滤波系数和预设滤波系数,sum(X1:Xn)表示与正中像素不相似像素的系数之和,abs_sum(Y1:Yn)表示与正中像素相似像素的系数绝对值之和。
其中,较佳方案是,内核重构方式的步骤包括:
通过边缘信息获取匹配的5×5像素块,且5×5像素块中的类型为区域边缘;
将与正中像素不相似的像素除以2,以及将与正中像素相似且成直线的像素通过第一公式进行计算,以及不改变与正中像素相似且不成直线像素的系数,以及将正中像素通过第二公式进行计算;
获取重构后的新滤波系数;
其中,所述第一公式为NewC=OrigC×(1+(sum(X1:Xn))÷2)÷abs_sum(Y1:Yn)),第二公式为NewC=OrigC×(1+(sum(X1:Xn))÷2)÷abs_sum(Y1:Yn))+D,其中NewC和OrigC分别表示新滤波系数和预设滤波系数,sum(X1:Xn)表示与正中像素不相似像素的系数之和,abs_sum(Y1:Yn)表示与正中像素相似且成直线像素的系数绝对值之和,D是256与新创建的系数之和之差。
其中,较佳方案是,进行亚像素渲染滤波的步骤包括:
获取应用于亚像素渲染的N×N像素块;
接收新滤波系数;
分别进行亚像素渲染处理;
获取亚像素渲染的结果。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:提供一种基于RGB三角亚像素布局式的亚像素渲染系统,包括:
边缘检测模块,对输入的RGB图像数据进行边缘检测,获取边缘信息;
内核重构模块,与边缘检测模块连接,根据边缘信息对设置有预设滤波系数的各滤波器核进行内核重构,获取重构后的新滤波系数;
滤波模块,分别与边缘检测模块和内核重构模块连接,根据新滤波系数、边缘信息、应用于亚像素渲染的N×N像素块和各滤波器核,进行亚像素渲染的滤波,获取亚像素渲染RGB视频或RGB图像。
其中,较佳方案是:所述亚像素渲染系统还包括接收输入的RGB图像数据的行缓冲区,所述行缓冲区分别与边缘检测模块和滤波模块连接;所述亚像素渲染系统还包括存储有预设滤波系数的寄存器模块,所述寄存器模块分别与内核重构模块的各滤波器核和滤波模块连接。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:提供一种基于RGB三角亚像素布局式的显示装置,包括:
OLED显示设备和应用处理器,所述应用处理器处理移动设备数据;
亚像素渲染系统,分别与应用处理器和OLED显示设备连接,对处理后的移动设备数据进行亚像素渲染处理,并产生的帧缓冲图像发送至OLED显示设备中进行显示。
本发明的有益效果在于,与现有技术相比,本发明通过在DDI的自适应SPR方法中,使用根据边缘信息可定向重构的滤波器,利用STH(相似阈值)和DSTH(不相似阈值)对各种边缘类型进行有效检测后,利用边缘信息应用简单的方程来有效地修改滤波器系数,通过保留边缘来减少亚像素渲染中的边缘开裂。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明,附图中:
图1是本发明亚像素渲染方法的流程示意图;
图2是本发明RGB三角类型的亚像素布局类型的结构示意图;
图3是本发明亚像素渲染系统的结构示意图;
图4是本发明显示装置的结构示意图;
图5是本发明对RGB图像数据进行边缘检测的流程示意图;
图6是本发明比较方式的流程示意图;
图7是本发明边缘类型的结构示意图;
图8是本发明边缘检测器的结构示意图;
图9是本发明基于直线边缘的内核重构的流程示意图;
图10是本发明基于区域边缘的内核重构的流程示意图;
图11是本发明内核重构模块的结构示意图;
图12是本发明与滤波器内核相同的区块尺寸的边缘形状的结构示意图;
图13是本发明进行亚像素渲染滤波的流程示意图;
图14是本发明亚像素渲染系统的具体结构示意图。
具体实施方式
现结合附图,对本发明的较佳实施例作详细说明。
如图1所示,本发明提供一种基于RGB三角亚像素布局式的亚像素渲染方法的优选实施例。
一种基于RGB三角亚像素布局式的亚像素渲染方法,包括步骤:
步骤S10、对RGB图像数据进行边缘检测,获取边缘信息;
步骤S20、根据边缘信息对设置有预设滤波系数的各滤波器核进行内核重构,获取重构后的新滤波系数;
步骤S30、根据新滤波系数、边缘信息、应用于亚像素渲染的N×N像素块和各滤波器核,进行亚像素渲染的滤波,获取亚像素渲染RGB视频或RGB图像。
具体地,将结合边缘信息的自适应二维滤波器应用于边缘像素,并将原始二维滤波器应用于正常像素或非边缘像素中。使用一个以当前像素为中心的局部像素块来查找边缘信息,并根据它们的方向定义了多种类型的边缘,根据发现的边缘类型将原始的滤波器内核更改为一个新的滤波器内核,再通过DDI将绘制所有由原始滤波器进行滤波的正常像素,并根据边缘信息更改OLED显示设备的边缘像素。即使用二维滤波器在RGB三角亚像素布局式类型的OLED显示设备上执行亚像素渲染,改进了的滤波器提高了亚像素渲染的效果,并保留了边缘信息。
其中,RGB三角类型的亚像素布局类型是多种多样的,本发明提供的基于RGB三角亚像素布局式的亚像素渲染方法适用于所有克隆类型。可参考图2,展示了8种具有代表性的RGB三角布局类型(2a-2h),通过重布RGB像素,可以很容易地创建修改过的RGB三角亚像素布局类型。根据边缘信息进行自适应修改,以产生更有效的滤波效果,从而提高RGB三角亚像素排列显示的亚像素渲染性能。其中,R表示红色,G表示绿色,B表示蓝色。
在本实施例中,并参考图3,提供一种基于RGB三角亚像素布局式的亚像素渲染系统的优选方案。
一种基于RGB三角亚像素布局式的亚像素渲染系统,包括边缘检测模块100、内核重构模块200和滤波模块300,内核重构模块200与边缘检测模块100连接,滤波模块300分别与边缘检测模块100和内核重构模块200连接,其中,边缘检测模块100对输入的RGB图像数据进行边缘检测,获取边缘信息;内核重构模块200根据边缘信息对设置有预设滤波系数的各滤波器核进行内核重构,获取重构后的新滤波系数;滤波模块300根据新滤波系数、边缘信息、应用于亚像素渲染的N×N像素块和各滤波器核,进行亚像素渲染的滤波,获取亚像素渲染RGB视频或RGB图像。
进一步地,并参考图4,提供一种基于RGB三角亚像素布局式的显示装置的优选方案。
一种基于RGB三角亚像素布局式的显示装置,包括OLED显示设备、应用处理器和亚像素渲染系统,所述亚像素渲染系统分别与应用处理器和OLED显示设备连接,其中,所述应用处理器处理移动设备数据,亚像素渲染系统对处理后的移动设备数据进行亚像素渲染处理,并产生的帧缓冲图像发送至OLED显示设备中进行显示。根据边缘信息更改OLED显示设备的边缘像素,使用二维滤波器在RGB三角亚像素布局式类型的OLED显示设备上执行亚像素渲染,改进了的滤波器提高了亚像素渲染的效果,并保留了边缘信息。
如图5和6所示,本发明提供对RGB图像数据进行边缘检测的较佳实施例。
预存储有多种基于M×M像素块的固定边缘类型。
以及,对RGB图像数据进行边缘检测的步骤包括:
步骤S11、对RGB图像数据进行二维滤波,获取任意数量的M×M像素块;
步骤S12、将M×M像素块与所述固定边缘类型比较;
步骤S13、将确定为一种固定边缘类型的M×M像素块作为边缘信息。
在本实施例中,所述M×M像素块为3×3像素块,并参考图6,比较方式的步骤包括:
步骤S121、获取正中像素与邻边像素之差的绝对值,并获取各相似度情况;
步骤S122、以及,根据对应各相似度情况确定3×3像素块为一种固定边缘类型;
步骤S123、根据对应各相似度情况确定3×3像素块与各种固定边缘类型均不相同。
具体地,并参考图7和图8,提出了12条预先定义的边缘来获取边缘信息,并使用查找边缘类型。利用检测到的边缘信息来改变二维滤波器核的系数,将更改后的滤波器核系数应用于图像滤波,具体是通过12个不同的边缘探测器来获取边缘信息。以及,提供一种边缘检测模块100的较佳方案。
边缘检测器有一个H/W结构,可以找到12种固定边缘类型中的每一种。由于应用于实际的DDI(显示驱动芯片)中,因此开发了一种易于作为ASIC执行的H/W结构。查找12种边缘类型的硬件被配置成确定所有像素的边缘类型,其中,7a到7l描述每个边缘的形状,每个3×3像素块由705中心周围的8个像素组成(701-704,706-709),每个边缘形状定义为水平、垂直、45度和135度方向。
边缘检测器通过输入端811获取3×3像素块,并分别输入至各用于查找不同类型边缘的H/W模块(812-823),H/W模块(812-823)的结果在824处处理,确定为一种边缘或非边缘,通过输出端825输出结果。此时,如果H/W模块(812-823)不能匹配成功,则为非边缘情况。在这种情况下,亚像素渲染是不进行改变。
其中,获取正中像素与邻边像素之差的绝对值,并获取各相似度情况的具体算法是(以7a为例):假如满足((|705-704|<STH)&&(|705-706|<STH)&&(|705-701|>DSTH)&&(|705-702|>DSTH)&&(|705-703|>DSTH)&&(|705-707|>DSTH)&&(|705-707|>DSTH)&&(|705-709|>DSTH)),当前需要检测的3×3像素块就是为7a的边缘类型。其中,其中STH是Similarity Threshold,DSTH是Dis-Similarity Threshold。
如图9和图10所示,本发明提供内核重构的较佳实施例。
所述滤波器核包括RED0、GREEN0、BLUE0、RED1、GREEN1和BLUE1中的一种或多种。优选地,所述滤波器核包括RED0、GREEN0、BLUE0、RED1、GREEN1和BLUE1。在找到边缘信息后,对滤波器核进行适当的修改,并将其应用于亚像素渲染,以得到比原始图像更有效的效果,即根据边缘类型,滤波器被重新配置为匹配RED0、GREEN0、BLUE0、RED1、GREEN1和BLUE1。
当5×5像素块中的类型为直线边缘,并参考图9,内核重构方式的步骤包括:
步骤S21、通过边缘信息获取匹配的5×5像素块,且5×5像素块中的类型为直线边缘;
步骤S22、将与正中像素不相似的像素除以2,以及将与正中像素相似的像素通过第一公式进行计算,以及将正中像素通过第二公式进行计算;
步骤S23、获取重构后的新滤波系数;
其中,所述第一公式为NewC=OrigC×(1+(sum(X1:Xn))÷2)÷abs_sum(Y1:Yn)),第二公式为NewC=OrigC×(1+(sum(X1:Xn))÷2)÷abs_sum(Y1:Yn))+D,其中NewC和OrigC分别表示新滤波系数和预设滤波系数,sum(X1:Xn)表示与正中像素不相似像素的系数之和,abs_sum(Y1:Yn)表示与正中像素相似像素的系数绝对值之和。
或者,当5×5像素块中的类型为区域边缘,并参考图10,内核重构方式的步骤包括:
步骤S21’、通过边缘信息获取匹配的5×5像素块,且5×5像素块中的类型为区域边缘;
步骤S22’、将与正中像素不相似的像素除以2,以及将与正中像素相似且成直线的像素通过第一公式进行计算,以及不改变与正中像素相似且不成直线像素的系数,以及将正中像素通过第二公式进行计算;
步骤S23’、获取重构后的新滤波系数;
其中,所述第一公式为NewC=OrigC×(1+(sum(X1:Xn))÷2)÷abs_sum(Y1:Yn)),第二公式为NewC=OrigC×(1+(sum(X1:Xn))÷2)÷abs_sum(Y1:Yn))+D,其中NewC和OrigC分别表示新滤波系数和预设滤波系数,sum(X1:Xn)表示与正中像素不相似像素的系数之和,abs_sum(Y1:Yn)表示与正中像素相似且成直线像素的系数绝对值之和,D是256与新创建的系数之和之差。
其中,对于标准化,sum(1:25)应为256,但由于整数运算和舍入误差,通常不等于256。因此,将D添加到滤波器中心值,使得所有滤波器系数的总和将为256。
在本实施例中,并参考图11,提供一种内核重构模块200的较佳方案。
内核重构模块200包括输入端1101,从边缘检测器获得的边缘类型信息。以及,内核重构模块200还包括过滤器内核(1102-1107),从过滤器内核寄存器中读取每个RED0、GREEN0、BLUE0、RED1、GREEN1和BLUE1亚像素。根据这些滤波器类型和边缘类型,将生成一个新的滤波器内核。
内核重构模块200还包括执行子模块(1108-1113),进行相关执行操作,即内核重构。
内核重构模块200还包括输出端(1114-1119),输出重构后的新滤波系数,以应用于下一步的亚像素渲染。
在本实施例中,并参考图12,提供具有与滤波器内核相同的区块尺寸的边缘形状(1201-1212),为了找到边缘,使用3×3像素块来降低H/W复杂度,并匹配至边缘形状(1201-1212),优选为5×5像素块,其中,1201至1204为直线边缘,1205至1212为区域边缘,并分别采用图9或图10的方式进行内核重构。首先,对于区域边缘,新滤波系数的构造方法与直线边缘的不同。区域边缘是两个区域具有明显不同的值的情况。因此,边缘与一个区域具有相同的像素值,与其他区域具有显著差异,直线边缘本身与其余像素之间有很大的差别。
如图13所示,本发明提供进行亚像素渲染滤波的较佳实施例。
进行亚像素渲染滤波的步骤包括:
步骤S31、获取应用于亚像素渲染的N×N像素块;
步骤S32、接收新滤波系数;
步骤S33、分别进行亚像素渲染处理;
步骤S34、获取亚像素渲染的结果。
在本实施例中,通过滤波模块300包括获取NxN块以在行缓冲器中应用亚像素渲染的第一输出端(与过滤器内核数量对应),通常,可以应用5×5像素块。
滤波模块300还包括接收新构造的滤波器核系数(即新滤波系数)的第二输入端(与过滤器内核数量对应),还包括进行SPR处理的H/W模块(与过滤器内核数量对应),还包括输出亚像素渲染结果的输出端(与过滤器内核数量对应)。
如图14所示,本发明提供一种基于RGB三角亚像素布局式的亚像素渲染系统的较佳实施例。
所述亚像素渲染系统还包括接收输入的RGB图像数据的行缓冲区400,所述行缓冲区400分别与边缘检测模块100和滤波模块300连接;所述亚像素渲染系统还包括存储有预设滤波系数的寄存器模块500,所述寄存器模块500分别与内核重构模块200的各滤波器核和滤波模块300连接。
具体地,行缓冲区400接收输入的RGB图像数据,边缘检测模块100从行缓冲区400中获取3×3像素块,并对输入的RGB图像数据进行边缘检测,获取边缘信息,同时,行缓冲区400还将3×3像素块输入至滤波模块300中;寄存器模块500存储有预设滤波系数,并分别与内核重构模块200的各滤波器核和滤波模块300连接。内核重构模块200根据边缘信息对设置有预设滤波系数的各滤波器核进行内核重构,获取重构后的新滤波系数;滤波模块300根据新滤波系数、边缘信息、应用于亚像素渲染的N×N像素块和各滤波器核,进行亚像素渲染的滤波,获取亚像素渲染RGB视频或RGB图像。
以上所述者,仅为本发明最佳实施例而已,并非用于限制本发明的范围,凡依本发明申请专利范围所作的等效变化或修饰,皆为本发明所涵盖。