CN112365858B - 伽玛校正中目标色点捕获方法及伽玛校正系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种伽玛校正中目标色点捕获方法及伽玛校正系统。伽玛校正中目标色点捕获方法包括步骤：目标色点获取步骤、目标色点的各个子像素灰阶值获取步骤、子像素附近灰阶集计算步骤、灰阶集实际亮度值和色坐标获取步骤以及目标色点集计算步骤。本发明先计算获得目标色点的各个子像素附近灰阶集，再根据灰阶集中的每一个红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的排列组合方式，计算在每一种组合方式下的目标点色的亮度值和色坐标，形成一目标色点集，最后在所述目标色点集中选择最优目标色点，以达到对色点最精准的调控。

Description

伽玛校正中目标色点捕获方法及伽玛校正系统

技术领域

本发明涉及显示技术领域，尤其涉及一种伽玛校正中目标色点捕获方法及伽玛校正系统。

背景技术

随着科学技术的发展以及人们生活质量的提高，液晶显示器件在生活中已经随处可见，并且人们对液晶显示器件的要求越来越高，开始追求大的显示画面、快的响应速度和更高的分辨率。

伽玛(Gamma)校正是对显示屏伽玛曲线进行编辑，而伽玛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。目前显示屏通用的伽玛值标准为2.2，图片失真情况下的伽玛值是偏离2.2的，所以显示屏的伽玛校正对准确的显示色彩来说必不可少。传统的伽玛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伽玛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伽玛值运算复杂，误差大。

在当前的RGB显示面板中，以R(红色)子像素，G(绿色)子像素和B(蓝色)子像素组成一个像素。通过控制每个子像素的灰阶值(即RGB值)，混合出所需色彩来显示图像。随着人们对显示面板的高透过率，低功耗，成像品质佳的需求的增加，出现了由R子像素，G子像素，B子像素和W(白色)子像素组成一个像素的显示面板，又称为RGBW显示面板。例如授权公告号为CN 106023927B的专利提出一种校正替代类型RGBW面板的伽玛电压和白点的方法，通过调整RGB子像素三者的伽玛电压调整RGB子像素显示的亮度，使得灰阶n亮度达到目标亮度，同时调整RGB子像素的亮度配比，使得白点坐标在目标的规格内，以此来实现对替代算法的RGBW面板伽玛电压和白点进行校正，弥补传统方法仅调整伽玛电压不能校正W子像素色偏的不足。

又如授权公告号为CN 108182914B的专利提出一种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。该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。

还有的专利提出使用最大灰阶色点计算法、迭代色点估计法或是色坐标分区法来进一步进行伽玛校正，以此获得目标色点的坐标和亮度。但是，不管是使用最大灰阶色点计算法还是迭代色点估计法，亦或是色坐标分区法，都只能把色坐标收敛到目标点位附近，可能是最佳点位，也可能略有偏差。

发明内容

针对以上现有技术存在的缺点和不足之处，本发明提供一种伽玛校正中目标色点捕获方法及伽玛校正系统，用以解决现有伽玛校正方法中使用最大灰阶色点计算法、迭代色点估计法或是色坐标分区法都只能把色坐标收敛到目标点位附近，存在目标色点的坐标和亮度偏差的技术问题。

本发明的一个目的在于，提供一种伽玛校正中目标色点捕获方法，包括步骤：

S1、目标色点获取步骤，使用收敛算法在色域内得到一目标色点的色坐标，所述目标色点的灰阶值由红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值构成；

S2、目标色点的各个子像素灰阶值获取步骤，获取所述目标色点的红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值LR、LG、LB；

S3、子像素附近灰阶集计算步骤，计算所述目标色点的红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值附近的灰阶集{LR±N；LG±N；LB±N}，其中N为整数；

S4、灰阶集实际亮度值和色坐标获取步骤，获取所述目标色点的各个子像素的灰阶值附近的灰阶集{LR±N；LG±N；LB±N}的实际亮度值和色坐标；以及

S5、目标色点集计算步骤，根据所述灰阶集{LR±N；LG±N；LB±N}中的每一个红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的排列组合方式，计算在每一种组合方式下的目标点色的亮度值和色坐标，形成一目标色点集。

进一步地，在所述目标色点集计算步骤S5后还包括步骤：

S6、选择最优目标色点步骤，在所述目标色点集中选择最优目标色点。

进一步地，所述N为1、2或3。

进一步地，所述收敛算法包括步骤：

S11、获取一个像素单元中红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的色坐标和亮度值；

S12、根据所述红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的色坐标和亮度值计算白色子像素的色坐标和亮度值；根据所述白色子像素的色坐标和亮度值计算所述白色子像素的三刺激值；根据所述白色子像素的三刺激值计算所述红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的目标亮度值；

S13、根据所述红色子像素、绿色子像素和蓝色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；

S14、判断所述红色子像素、绿色子像素和蓝色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；

S15、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，采用拍摄图像的方式获取所述目标色点的各个子像素的灰阶值附近的灰阶集{LR±N；LG±N；LB±N}的实际亮度值和色坐标；其中采用拍摄图像完成后再计算目标点色的亮度值和色坐标的方式，或者采用实时拍摄图像的方式。

进一步地，所述目标色点的灰阶值及所述红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值在1-255之间。

本发明的另一个目的在于，还提供一种伽玛校正系统，其包括处理器、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前文所述伽玛校正中目标色点捕获方法的步骤：

S1、目标色点获取步骤，使用收敛算法在色域内得到一目标色点的色坐标，所述目标色点的灰阶值由红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值构成；

S2、目标色点的各个子像素灰阶值获取步骤，获取所述目标色点的红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值LR、LG、LB；

S3、子像素附近灰阶集计算步骤，计算所述目标色点的红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值附近的灰阶集{LR±N；LG±N；LB±N}，其中N为整数；

S4、灰阶集实际亮度值和色坐标获取步骤，获取所述目标色点的各个子像素的灰阶值附近的灰阶集{LR±N；LG±N；LB±N}的实际亮度值和色坐标；以及

S5、目标色点集计算步骤，根据所述灰阶集{LR±N；LG±N；LB±N}中的每一个红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的排列组合方式，计算在每一种组合方式下的目标点色的亮度值和色坐标，形成一目标色点集。

进一步地，在所述的伽玛校正系统中，在所述目标色点集计算步骤S5后还包括由所述处理器执行的步骤：

S6、选择最优目标色点步骤，在所述目标色点集中选择最优目标色点。

进一步地，在所述的伽玛校正系统中，所述N为1、2或3。

进一步地，在所述的伽玛校正系统中，由所述处理器执行的所述收敛算法包括步骤：

S11、获取一个像素单元中红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的色坐标和亮度值；

S12、根据所述红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的色坐标和亮度值计算白色子像素的色坐标和亮度值；根据所述白色子像素的色坐标和亮度值计算所述白色子像素的三刺激值；根据所述白色子像素的三刺激值计算所述红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的目标亮度值；

S13、根据所述红色子像素、绿色子像素和蓝色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；

S14、判断所述红色子像素、绿色子像素和蓝色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；

S15、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。

本发明的有益效果在于，提供一种伽玛校正中目标色点捕获方法及伽玛校正系统，提出一种网格捕获的方式，先计算获得目标色点的各个子像素附近灰阶集，再根据所述灰阶集中的每一个红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的排列组合方式，计算在每一种组合方式下的目标点色的亮度值和色坐标，形成一目标色点集，最后在所述目标色点集中选择最优目标色点，以达到对色点最精准的调控。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1为本发明的一个实施例中的一种伽玛校正中目标色点捕获方法的流程图；

图2为本发明的一个实施例中的所述收敛算法的流程图；

图3本发明的一个实施例中通过所述灰阶集确定所述目标色点集的原理示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

如图1所示，本发明的一个实施例中提供一种伽玛校正中目标色点捕获方法，包括步骤：

S1、目标色点获取步骤，使用收敛算法在色域内得到一目标色点的色坐标，所述目标色点的灰阶值由红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值构成；

S2、目标色点的各个子像素灰阶值获取步骤，获取所述目标色点的红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值LR、LG、LB；

S3、子像素附近灰阶集计算步骤，计算所述目标色点的红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值附近的灰阶集{LR±N；LG±N；LB±N}，其中N为整数；

S4、灰阶集实际亮度值和色坐标获取步骤，获取所述目标色点的各个子像素的灰阶值附近的灰阶集{LR±N；LG±N；LB±N}的实际亮度值和色坐标；

S5、目标色点集计算步骤，根据所述灰阶集{LR±N；LG±N；LB±N}中的每一个红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的排列组合方式，计算在每一种组合方式下的目标点色的亮度值和色坐标，形成一目标色点集；以及

S6、选择最优目标色点步骤，在所述目标色点集中选择最优目标色点。

本实施例中，所述N为1、2或3，优选为2，此时则在灰阶集{LR±N；LG±N；LB±N}中存在各个子像素的灰阶值附近的灰阶值相差为2的集合，即每一子像素的灰阶值附近存在总共5个灰阶值形成所述灰阶集。

如图2所示，本实施例中，所述收敛算法包括步骤：

S11、获取一个像素单元中红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的色坐标和亮度值；

S12、根据所述红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的色坐标和亮度值计算白色子像素的色坐标和亮度值；根据所述白色子像素的色坐标和亮度值计算所述白色子像素的三刺激值；根据所述白色子像素的三刺激值计算所述红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的目标亮度值；

S13、根据所述红色子像素、绿色子像素和蓝色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；

S14、判断所述红色子像素、绿色子像素和蓝色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；

S15、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。

本实施例中，采用拍摄图像的方式获取所述目标色点的各个子像素的灰阶值附近的灰阶集{LR±N；LG±N；LB±N}的实际亮度值和色坐标；其中采用拍摄图像完成后再计算目标点色的亮度值和色坐标的方式，或者采用实时拍摄图像的方式。

本实施例中，所述目标色点的灰阶值及所述红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值在1-255之间。

如图3所示，为通过所述灰阶集确定所述目标色点集的原理示意图。

本发明的另一个实施例中还提供一种伽玛校正系统，其包括处理器、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前文图1所示的所述伽玛校正中目标色点捕获方法的步骤：

S1、目标色点获取步骤，使用收敛算法在色域内得到一目标色点的色坐标，所述目标色点的灰阶值由红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值构成；

S2、目标色点的各个子像素灰阶值获取步骤，获取所述目标色点的红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值LR、LG、LB；

S3、子像素附近灰阶集计算步骤，计算所述目标色点的红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值附近的灰阶集{LR±N；LG±N；LB±N}，其中N为整数；

S4、灰阶集实际亮度值和色坐标获取步骤，获取所述目标色点的各个子像素的灰阶值附近的灰阶集{LR±N；LG±N；LB±N}的实际亮度值和色坐标；

S5、目标色点集计算步骤，根据所述灰阶集{LR±N；LG±N；LB±N}中的每一个红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的排列组合方式，计算在每一种组合方式下的目标点色的亮度值和色坐标，形成一目标色点集；以及

S6、选择最优目标色点步骤，在所述目标色点集中选择最优目标色点。

本实施例中，在所述的伽玛校正系统中，所述N为1、2或3，优选为2，此时则在灰阶集{LR±N；LG±N；LB±N}中存在各个子像素的灰阶值附近的灰阶值相差为2的集合，即每一子像素的灰阶值附近存在总共5个灰阶值形成所述灰阶集。

本实施例中，在所述的伽玛校正系统中，由所述处理器执行图2所示的所述收敛算法包括步骤：

S11、获取一个像素单元中红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的色坐标和亮度值；

S12、根据所述红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的色坐标和亮度值计算白色子像素的色坐标和亮度值；根据所述白色子像素的色坐标和亮度值计算所述白色子像素的三刺激值；根据所述白色子像素的三刺激值计算所述红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的目标亮度值；

S13、根据所述红色子像素、绿色子像素和蓝色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；

S14、判断所述红色子像素、绿色子像素和蓝色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；

S15、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。

本发明的有益效果在于，提供一种伽玛校正中目标色点捕获方法及伽玛校正系统，提出一种网格捕获的方式，先计算获得目标色点的各个子像素附近灰阶集，再根据所述灰阶集中的每一个红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的排列组合方式，计算在每一种组合方式下的目标点色的亮度值和色坐标，形成一目标色点集，最后在所述目标色点集中选择最优目标色点，以达到对色点最精准的调控。

以上所述仅是本发明的优选实施例中，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种伽玛校正中目标色点捕获方法，其特征在于，包括步骤：

目标色点获取步骤，使用收敛算法在色域内得到一目标色点的色坐标，所述目标色点的灰阶值由红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值构成；

目标色点的各个子像素灰阶值获取步骤，获取所述目标色点的红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值L_R、L_G、L_B；

子像素附近灰阶集计算步骤，计算所述目标色点的红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值附近的灰阶集{L_R±N；L_G±N；L_B±N}，其中N为整数；

灰阶集实际亮度值和色坐标获取步骤，获取所述目标色点的各个子像素的灰阶值附近的灰阶集{L_R±N；L_G±N；L_B±N}的实际亮度值和色坐标；

目标色点集计算步骤，根据所述灰阶集{L_R±N；L_G±N；L_B±N}中的每一个红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的排列组合方式，计算在每一种组合方式下的目标色点 的亮度值和色坐标，形成一目标色点集；以及

选择最优目标色点步骤，在所述目标色点集中选择最优目标色点。

2.根据权利要求1所述的伽玛校正中目标色点捕获方法，其特征在于，所述N为1、2或3。

3.根据权利要求1所述的伽玛校正中目标色点捕获方法，其特征在于，所述收敛算法包括步骤：

获取一个像素单元中红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的色坐标和亮度值；

根据所述红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的色坐标和亮度值计算白色子像素的色坐标和亮度值；根据所述白色子像素的色坐标和亮度值计算所述白色子像素的三刺激值；根据所述白色子像素的三刺激值计算所述红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的目标亮度值；

根据所述红色子像素、绿色子像素和蓝色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；

判断所述红色子像素、绿色子像素和蓝色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。

4.根据权利要求1所述的伽玛校正中目标色点捕获方法，其特征在于，采用拍摄图像的方式获取所述目标色点的各个子像素的灰阶值附近的灰阶集{L_R±N；L_G±N；L_B±N}的实际亮度值和色坐标；其中采用拍摄图像完成后再计算目标点色的亮度值和色坐标的方式，或者采用实时拍摄图像的方式。

5.根据权利要求1所述的伽玛校正中目标色点捕获方法，其特征在于，所述目标色点的灰阶值及所述红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值在1-255之间。

6.一种伽玛校正系统，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权利要求1所述伽玛校正中目标色点捕获方法的步骤：

目标色点获取步骤，使用收敛算法在色域内得到一目标色点的色坐标，所述目标色点的灰阶值由红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值构成；

目标色点的各个子像素灰阶值获取步骤，获取所述目标色点的红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值L_R、L_G、L_B；

子像素附近灰阶集计算步骤，计算所述目标色点的红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的灰阶值附近的灰阶集{L_R±N；L_G±N；L_B±N}，其中N为整数；

灰阶集实际亮度值和色坐标获取步骤，获取所述目标色点的各个子像素的灰阶值附近的灰阶集{L_R±N；L_G±N；L_B±N}的实际亮度值和色坐标；

目标色点集计算步骤，根据所述灰阶集{L_R±N；L_G±N；L_B±N}中的每一个红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的排列组合方式，计算在每一种组合方式下的目标色点 的亮度值和色坐标，形成一目标色点集；以及

选择最优目标色点步骤，在所述目标色点集中选择最优目标色点。

7.根据权利要求6所述的伽玛校正系统，其特征在于，所述N为1、2或3。

8.根据权利要求6所述的伽玛校正系统，其特征在于，由所述处理器执行的所述收敛算法包括步骤：

获取一个像素单元中红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的色坐标和亮度值；

根据所述红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的色坐标和亮度值计算白色子像素的色坐标和亮度值；根据所述白色子像素的色坐标和亮度值计算所述白色子像素的三刺激值；根据所述白色子像素的三刺激值计算所述红色子像素、绿色子像素和蓝色子像素的目标亮度值；

根据所述红色子像素、绿色子像素和蓝色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；

判断所述红色子像素、绿色子像素和蓝色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。

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