CN114495824B - 一种针对oled显示器图像及文字边缘偏色的校正方法、系统、存储介质和处理器 - Google Patents

一种针对oled显示器图像及文字边缘偏色的校正方法、系统、存储介质和处理器 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法、系统、存储介质和处理器，包括：以行扫描的方式，逐行逐个输入子像素；获取当前子像素对应的邻域像素的像素值；计算所有邻域像素的色饱和度值S和明度值Y；对色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，获取匹配结果值和匹配程度值；判断当前子像素是否需要进行校正；若需要则对当前子像素的像素值做混色处理，以子像素混色值作为校正后像素值并输出；若不需要则保留当前子像素的像素值并输出。无论SPR算法是应用在手机端AP芯片内，还是应用在模组端的DDIC驱动芯片内，通过本发明的校正方法调节总是可以修正屏幕上产生的诸如显示文字边缘或者图像边缘轮廓时偏色的问题。

Description

一种针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法、系统、存储介质和处理器
技术邻域
本发明属于集成电路设计领域，尤其涉及一种针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法、系统、存储介质和处理器。
背景技术
本发明属于集成电路设计邻域，适用于子像素为SPR(sub pixel rendering，子像素渲染)排布的OLED(organic light emitting diode,有机发光二极管)显示屏。SPR排布的OLED显示屏是目前所有上市的中高端旗舰手机的标配。SPR排布的OLED显示器的主要特点是，每一行的物理子像素的数目的总和，为Real RGB图片的每一行子像素的数目的三分之二。所以SPR排布的OLED显示屏，在实现超高分辨率的性能同时，可以降低PPI，从而降低OLED显示屏面板的制备难度，以提升成品率。所以，为了能够将Real RGB的图片，在SPR排布的OLED显示屏上呈现出完美的显示效果，需要在手机芯片内或者在显示驱动芯片内，做SPR算法，将Real RGB图片，转换为SPR图片，最终呈现在SPR排布的OLED显示屏上。
由于SPR排布的物理子像素数目减少了三分之一，类似文字、细节丰富的图像、以及图像的边缘轮廓等，在OLED显示屏幕上呈现出来时，往往会存在文字边缘偏色、细节丰富的图像或者图像边缘轮廓偏色的问题。抑制偏色问题，是提升国产OLED屏幕良率的主要因素之一。
目前业内常用的SPR算法，如公告号为US8421820B2的美国专利，针对每一个OLED屏幕上的物理子像素，根据该物理子像素所处在OLED屏幕上的实际物理位置的坐标，该物理子像素实际的物理尺寸和发光效率以及该物理像素所对应的相同位置的RGB图像的特点，选取不同的滤波器的系数，对输入的RGB图像进行滤波处理以获得该物理子像素所需要表达的像素值。对于不同的SPR排布OLED显示屏，或者同一SPR排布类型但是R，G，B子像素的发光面积比例不同的OLED显示屏，SPR算法都需要进行相应适配的调整。经过SPR算法处理之后，Real RGB图像转化为SPR图像，就可以直接输出到SPR排布的OLED显示屏幕上显示完整的图像画面。
上述SPR算法具有如下不足之处：
(1)对于一般的自然风景图等图像内容，做滤波算法处理是合适的，人眼很难察觉到SPR排布的OLED显示屏在显示此类图像时的跟Real RGB原图差异。但是，对于特殊的图像内容，比如文字，线，细节丰富的图像边缘，图像轮廓边缘等等，单纯使用滤波算法处理，往往会导致文字边缘或者图像边缘轮廓偏色的问题。人眼对于此类偏色现象非常敏感。通常，对于SPR排布的OLED显示屏，人眼视觉对于白色底色上的黑色文字，或者黑色底色上的白色文字，或者米黄色、米白色等等底色之上的黑色文字或者白色字体的文字边缘偏色，非常敏感。此类图片的特点是底色的色饱和度数值较低，文字颜色的色饱和度数值也较低。还有，对于SPR排布的OLED显示屏，人眼视觉对于两种完全不同的颜色的几何图形的边界线的偏色，也非常敏感。而SPR排布OLED显示屏的特点是子像素数目减小1/3，其每一个像素由2个子像素构成，那么，在两者交界处(文字边缘处)的子像素邻域内，往往会出现落单的R或G或B单独点亮或者单独关闭的现象。请注意，此类交界处子像素单独点亮或者单独关闭的现象，是SPR排布引入的缺陷，是无法避免的。而人眼总是会把这个落单的子像素和与其邻近的其他非同类子像素认为是一体的RGB完整的像素，从而在视觉上就形成了边缘偏色的感受。
(2)还存在这样的典型应用场景，即，SPR算法是做在手机主机的AP芯片内部的，AP芯片直接发送SPR图片给OLED模组显示。一般的场景是，手机主机是无法更换的，但是OLED模组损坏后是可以更换的。当发生更换OLED模组时，新替代的OLED模组的SPR排布类型或者R，G，B子像素的制备材料，物理尺寸，发光效率等因素均可能与原来的OLED模组有比较差异。在这种场景下，由于手机主机的AP芯片的SPR算法适用于原来的OLED模组，而不适用于新替代的OLED模组，往往会加重新替代的OLED模组在显示文字边缘或者图像边缘轮廓时存在偏色的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的之一在于提供一种针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法，无论SPR算法是应用在手机端AP芯片内，还是应用在模组端的DDIC驱动芯片内，通过本发明的校正方法调节总是可以修正屏幕上产生的诸如显示文字边缘或者图像边缘轮廓时偏色的问题。
本发明的另一目的还在于提供一种能够实现上述针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法的系统。
本发明的再一目的还在于提供一种计算机存储介质，以使处理器执行计算机存储介质中的指令时实现上述针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法。
本发明的再一目的还在于提供一种处理器，用于运行程序，所述程序运行时执行上述针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法。
为实现上述目的，本发明第一方面提供了一种针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法，包括如下步骤：
以行扫描的方式，逐行逐个输入子像素；
根据实际的SPR排列方式及当前子像素的类型，以预设的邻域像素模型，获取当前子像素对应的邻域像素的像素值，所述邻域像素为：排布在当前子像素临近位置的根据SPR排列方式所确定的RGB子像素组合；
计算所选取的所有邻域像素的色饱和度值S和明度值Y；
对所有邻域像素的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，获取匹配结果值和匹配程度值，所述匹配结果值用于表示当前子像素是否需要进行校正，所述匹配程度值用于表示当前子像素需要校正的程度；
若当前子像素需要进行校正，则对当前子像素的像素值做混色处理，获取子像素混色值，以所述子像素混色值作为当前子像素的校正后像素值并输出；
若当前子像素不需要进行校正，则保留当前子像素的像素值并输出。
优选的，所述获取当前子像素对应的邻域像素的像素值，包括：
获取当前子像素在H方向和V方向上对应的邻域像素的像素值，所述H方向为水平方向，V方向为竖直方向；
所述对所有邻域像素的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，获取匹配结果值和匹配程度值，包括：
分别对H方向和V方向的所有邻域像素的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，获取H匹配结果值、H匹配程度值、V匹配结果值和V匹配程度值，其中，H匹配结果值用于表示当前子像素在H方向上是否需要进行校正，H匹配程度值用于表示当前子像素在H方向上需要校正的程度，V匹配结果值用于表示当前子像素在V方向上是否需要进行校正，V匹配程度值用于表示当前子像素在V方向上需要校正的程度。
优选的，所述分别对H方向和V方向的所有邻域像素的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，包括：
识别H方向或V方向最邻近当前子像素的邻域像素的色饱和度值S是否明显区别于该方向上其他邻域像素的色饱和度值S，也就是色饱和度值S是否发生突变。
识别H方向或V方向当前子像素一侧的邻域像素的明度值Y是否明显区别于另一侧的邻域像素的明度值Y，也就是明度值Y是否发生阶越。
优选的，以模式匹配的方式分别对H方向和V方向的所有邻域像素的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，进行匹配的模式包括至少两种，获取的H匹配程度值和V匹配程度值为匹配度最高的模式所对应的匹配程度类别值，若获取的H匹配程度值或V匹配程度值小于预设的阈值，则获取的对应的H匹配结果值或V匹配结果值为零；否则，获取的对应的H匹配结果值和V匹配结果值为匹配度最高的模式所对应的编号值。
优选的，所述若当前子像素需要进行校正，则对当前子像素的像素值做混色处理，获取子像素混色值，以所述子像素混色值作为当前子像素的校正后像素值并输出，包括：
若H匹配结果值满足预设的匹配条件，且V匹配结果值不满足预设的匹配条件，则以H方向的邻域像素的像素值和H匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第一子像素混色值，以所述第一子像素混色值作为当前子像素的校正后像素值并输出；
若H匹配结果值不满足预设的匹配条件，且V匹配结果值满足预设的匹配条件，则以V方向的邻域像素的像素值和H匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第二子像素混色值，以所述第二子像素混色值作为当前子像素的校正后像素值并输出；
若H匹配结果值满足预设的匹配条件，且V匹配结果值满足预设的匹配条件，则以H方向和V方向的邻域像素的像素值、H匹配程度值和V匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第三子像素混色值，以所述第三子像素混色值作为当前子像素的校正后像素值并输出。
优选的，所述若当前子像素不需要进行校正，则保留当前子像素的像素值并输出，包括：
若H匹配结果值不满足预设的匹配条件，且V匹配结果值不满足预设的匹配条件，则保留当前子像素的像素值并输出。
优选的，预设的所述匹配条件，包括：
所述H匹配结果值或V匹配结果值是否大于零。
优选的，所述以H方向的邻域像素的像素值和H匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，包括：
计算当前子像素H方向所有邻域像素的同类型子像素的像素值的最小值，作为第一调整目标值，以H匹配程度值调整当前子像素的像素值，使其更接近第一调整目标值；
所述以V方向的邻域像素的像素值和H匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，包括：
计算当前子像素V方向所有邻域像素的同类型子像素的像素值的最小值，作为第二调整目标值，以V匹配程度值调整当前子像素的像素值，使其更接近第二调整目标值；
所述以H方向和V方向的邻域像素的像素值、H匹配程度值和V匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，包括：
计算当前子像素H方向和V方向所有邻域像素的同类型子像素的像素值的最小值，作为第三调整目标值，当所述第三调整目标值所对应的子像素仅为当前子像素H方向的邻域像素的子像素时，以H匹配程度值调整当前子像素的像素值，使其更接近第三调整目标值；当所述第三调整目标值所对应的子像素为当前子像素V方向的邻域像素的子像素时，以V匹配程度值调整当前子像素的像素值，使其更接近第三调整目标值。
本发明第二方面提供了一种针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正系统，包括：
像素缓存器，用于缓存输入的像素，为H邻域像素生成器和V邻域像素生成器提供需要的像素；
H邻域像素生成器，用于根据当前子像素的位置，确定其H方向的邻域像素，所述H方向为水平方向；
V邻域像素生成器；用于根据当前子像素的位置，确定其V方向的邻域像素，所述V方向为竖直方向；
H特征识别器，用于根据当前子像素的位置，获取从H方向输入的所有邻域像素的色饱和度值S和从H方向输入的所有邻域像素的明度值Y，对获取的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，获取H匹配结果值和H匹配程度值，所述H匹配结果值用于表示当前子像素在H方向上是否需要进行校正，H匹配程度值用于表示当前子像素在H方向上需要校正的程度；
V特征识别器，用于根据当前子像素的位置，获取从V方向输入的所有邻域像素的色饱和度值S和从V方向输入的所有邻域像素的明度值Y，对获取的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，输出V匹配结果值和V匹配程度值，所述V匹配结果值用于表示当前子像素在V方向上是否需要进行校正，V匹配程度值用于表示当前子像素在V方向上需要校正的程度；
H混色处理器，用于以H方向的邻域像素的像素值和H匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第一子像素混色值；
V混色处理器，用于以V方向的邻域像素的像素值和H匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第二子像素混色值；
HV混色处理器，用于以H方向和V方向的邻域像素的像素值、H匹配程度值和V匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第三子像素混色值；
HV选择器，用于根据H特征识别器和V特征识别器输出的H匹配结果值、H匹配程度值、V匹配结果值和V匹配程度值，从H混色处理器输出的第一子像素混色值、V混色处理器输出的第二子像素混色值、HV混色处理器输出的第三子像素混色值、当前位置子像素的像素值之中，选择当前子像素的校正后像素值并输出；
其中，所述邻域像素为：排布在当前子像素临近位置的根据SPR排列方式所确定的RGB子像素组合。
优选的，所述H特征识别器包括：
H色饱和度计算器，用于计算从H方向输入的所有邻域像素的色饱和度值S；
H明度计算器，用于计算从H方向输入的所有邻域像素的明度值Y；
H混合特征识别器，用于接收来自H色饱和度计算器输出的色饱和度值S，以及接收来自H明度计算器输出的明度值Y，对接收的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，输出H匹配结果值和H匹配程度值。
优选的，所述V特征识别器包括：
V色饱和度计算器，用于计算从V方向输入的所有邻域像素的色饱和度值S；
V明度计算器，用于计算从V方向输入的所有邻域像素的明度值Y；
V混合特征识别器，用于接收来自H色饱和度计算器输出的色饱和度值S，以及接收来自H明度计算器输出的明度值Y，对接收的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，输出V匹配结果值和V匹配程度值。
本发明中所公开的计算机存储介质，其上存储有能够被计算机读取的指令，所述指令被计算机的处理器执行时实现上述任意一项所公开的针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法。
本发明中所公开的处理器，用于运行程序，所述程序运行时执行上述任意一项所公开的针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法。
本发明中所公开的针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法，能够直接针对经过SPR算法处理之后的SPR图像的检测并抑制文字、线条、细节丰富的图像边缘、图像轮廓边缘等的偏色。
本发明中所公开的针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法，可以集成到DDIC驱动芯片内部。因为DDIC驱动芯片是与OLED面板唯一绑定的，所以无论SPR算法是应用在手机端AP芯片内，还是应用在模组端的DDIC驱动芯片内，通过本发明所公开的针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法的调节，总是可以修正屏幕上产生的诸如显示文字边缘或者图像边缘轮廓时偏色的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本邻域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为现有技术中SRP算法的应用示意图；
图2为应用本发明实施例中所公开的针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法的应用示意图；
图3为本发明实施例中所公开的针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法的流程示意图；
图4为本发明实施例中所公开的针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正系统的示意图；
图5A至图5E为本发明实施例中的一种Diamond RGBG SPR排布的邻域像素的划分示意图；
图6A至图6E为本发明实施例中的一种BOE GGBR SPR排布的邻域像素的划分示意图；
图7A至图7D为本发明实施例中的一种Delta-RGB GBR SPR排布的邻域像素的划分示意图；
图8为本发明实施例中的三种匹配模式的示意图；
图9为本发明实施例中的三种匹配模式的匹配程度方式的示意图。
具体实施方式
本发明的核心之一在于提供一种针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法，能够直接针对经过SPR算法处理之后的SPR图像的检测并抑制文字、线条、细节丰富的图像边缘、图像轮廓边缘等的偏色。
本发明的另一核心在于提供一种能够实现上述针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正系统。
本发明的再一核心在于提供一种计算机存储介质，以使处理器执行计算机存储介质中的指令时实现上述针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法。
本发明的再一核心在于提供一种处理器，用于运行程序，所述程序运行时执行上述针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本邻域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参考图1，目前SPR算法可以应用在手机端AP芯片内，也可以应用在模组端的DDIC驱动芯片内。本发明实施例所公开的针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法，可以集成到DDIC驱动芯片内部，如图2所示。因为DDIC驱动芯片是与OLED面板唯一绑定的，所以无论SPR算法是应用在手机端AP芯片内，还是应用在模组端的DDIC驱动芯片内，通过本发明所公开的针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法的调节，总是可以修正屏幕上产生的诸如显示文字边缘或者图像边缘轮廓时偏色的问题。
本实施例中所公开的针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法，包括如下步骤：
S1)以行扫描的方式，逐行逐个输入子像素。
S2)根据实际的SPR排列方式及当前子像素的类型，以预设的邻域像素模型，获取当前子像素对应的邻域像素的像素值。
为了便于描述本发明实施例的内容，本发明实施例提出了邻域像素的概念。邻域像素是指，SPR屏幕上任意某个子像素与其周边最近的其他类型的子像素所组成的一个完整的RGB像素。关于邻域像素的划分，与特定的SPR排布方式有关。图5A示出了一种DiamondRGBG SPR排布的邻域像素的划分示意图；图6A示出了一种BOE GGBR SPR排布的邻域像素的划分示意图；图7A示出了一种Delta-RGB GBR SPR排布的邻域像素的划分示意图。需要注意的是，对于任何一种SPR排布来说，邻域像素的划分并不具有唯一性，不同的邻域像素的划分方式，并不影响本发明的实质。
根据当前位置的子像素确定其H方向和V方向的邻域像素。以Diamond RGBG SPR排布(RG0BG1)为例：如果当前位置的子像素为G0，则选取如图5B中黑点所对应的邻域像素作为H方向和V方向的邻域像素；如果当前位置的子像素为G1，则选取如图5C中黑点所对应的邻域像素作为H方向和V方向的邻域像素；如果当前位置的子像素为R0，则选取如图5D中黑点所对应的邻域像素作为H方向和V方向的邻域像素；如果当前位置的子像素为B0，则选取如图5E中黑点所对应的邻域像素作为H方向和V方向的邻域像素。
以BOE GGBR SPR排布(G0G1BR)为例：如果当前位置的子像素为G0，则选取如图6B中黑点所对应的邻域像素作为H方向和V方向的邻域像素；如果当前位置的子像素为G1，则选取如图6C中黑点所对应的邻域像素作为H方向和V方向的邻域像素；如果当前位置的子像素为R0，则选取如图6D中黑点所对应的邻域像素作为H方向和V方向的邻域像素；如果当前位置的子像素为B0，则选取如图6E中黑点所对应的邻域像素作为H方向和V方向的邻域像素。
以Delta-RGB GBR SPR排布(GBR)为例：如果当前位置的子像素为G0，则选取如图7B中黑点所对应的邻域像素作为H方向和V方向的邻域像素；如果当前位置的子像素为R0，则选取如图7C中黑点所对应的邻域像素作为H方向和V方向的邻域像素；如果当前位置的子像素为B0，则选取如图7D中黑点所对应的邻域像素作为H方向和V方向的邻域像素。
需要注意的是，对于任何一种SPR排布来说，H方向和V方向的邻域像素的选取数目和选取位置并不具有唯一性，不同的邻域像素的划分方式，并不影响本发明的实质。
S3)计算所选取的所有邻域像素的色饱和度值S和明度值Y。
计算从H方向或者V方向输入的N个邻域像素的色饱和度值，记为S。以DiamondRGBGSPR排布(RG0BG1)为例：如果当前位置的子像素为G0，如图5B所示，则H方向输入的N(N＝8)个邻域像素为H1(R，G，B)，H2(R，G，B)，H3(R，G，B)，H4(R，G，B)，H5(R，G，B)，H6(R，G，B)，H7(R，G，B)，H8(R，G，B)。
一种可能的色饱和度值S的计算方式为：
H1(S)＝Max(H1(R),H1(G),H1(B))-Min(H1(R),H1(G),H1(B))；
H2(S)＝Max(H2(R),H2(G),H2(B))-Min(H2(R),H2(G),H2(B))；
H3(S)＝Max(H3(R),H3(G),H3(B))-Min(H3(R),H3(G),H3(B))；
H4(S)＝Max(H4(R),H4(G),H4(B))-Min(H4(R),H4(G),H4(B))；
H5(S)＝Max(H5(R),H5(G),H5(B))-Min(H5(R),H5(G),H5(B))；
H6(S)＝Max(H6(R),H6(G),H6(B))-Min(H6(R),H6(G),H6(B))；
H7(S)＝Max(H7(R),H7(G),H7(B))-Min(H7(R),H7(G),H7(B))；
H8(S)＝Max(H8(R),H8(G),H8(B))-Min(H8(R),H8(G),H8(B))。
需要注意的是，色饱和度值的计算公式并不具有唯一性，不同的计算方式的选取，并不影响本发明的实质。
计算从H方向或者V方向输入的N个邻域像素的明度值，记为Y。以Diamond RGBGSPR排布(RG0BG1)为例：如果当前位置的子像素为G0，如图5B所示，则H方向输入的N(N＝8)个邻域像素为H1(R，G，B)，H2(R，G，B)，H3(R，G，B)，H4(R，G，B)，H5(R，G，B)，H6(R，G，B)，H7(R，G，B)，H8(R，G，B)。
一种可能的明度值Y的计算方式为：
H1(Y)＝0.25*H1(R)+0.5*H1(G)+0.25*H1(B)；
H2(Y)＝0.25*H2(R)+0.5*H2(G)+0.25*H2(B)；
H3(Y)＝0.25*H3(R)+0.5*H3(G)+0.25*H3(B)；
H4(Y)＝0.25*H4(R)+0.5*H4(G)+0.25*H4(B)；
H5(Y)＝0.25*H5(R)+0.5*H5(G)+0.25*H5(B)；
H6(Y)＝0.25*H6(R)+0.5*H6(G)+0.25*H6(B)；
H7(Y)＝0.25*H7(R)+0.5*H7(G)+0.25*H7(B)；
H8(Y)＝0.25*H8(R)+0.5*H8(G)+0.25*H8(B)。
需要注意的是，明度的计算公式并不具有唯一性，不同的计算方式的选取，并不影响本发明的实质。
S4)对所有邻域像素的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，获取匹配结果值和匹配程度值，所述匹配结果值用于表示当前子像素是否需要进行校正，所述匹配程度值用于表示当前子像素需要校正的程度。
分别对H方向和V方向的所有邻域像素的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，以当前位置子像素的像素值为单位1，首先进行归一化处理，然后进行混合特征提取，获取H匹配结果值、H匹配程度值、V匹配结果值和V匹配程度值，其中，H匹配结果值用于表示当前子像素在H方向上是否需要进行校正，H匹配程度值用于表示当前子像素在H方向上需要校正的程度，V匹配结果值用于表示当前子像素在V方向上是否需要进行校正，V匹配程度值用于表示当前子像素在V方向上需要校正的程度。
其中，特征识别包括：识别H方向或V方向最邻近当前子像素的邻域像素的色饱和度值S是否明显区别于该方向上其他邻域像素的色饱和度值S，也就是色饱和度值S是否发生突变；识别H方向或V方向当前子像素一侧的邻域像素的明度值Y是否明显区别于另一侧的邻域像素的明度值Y，也就是明度值Y是否发生阶越。
其中，以模式匹配的方式分别对H方向和V方向的所有邻域像素的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，进行匹配的模式包括至少两种，获取的H匹配程度值和V匹配程度值为匹配度最高的模式所对应的匹配程度类别值，若获取的H匹配程度值或V匹配程度值小于预设的阈值，则获取的对应的H匹配结果值或V匹配结果值为零；否则，获取的对应的H匹配结果值和V匹配结果值为匹配度最高的模式所对应的编号值。
以DiamondRGBG SPR排布(RG0BG1)为例：如果当前位置的子像素为G0，如图5B所示，则H方向输入的N(N＝8)个邻域像素为H1(S，Y)，H2(S，Y)，H3(S，Y)，H4(S，Y)，H5(S，Y)，H6(S，Y)，H7(S，Y)，H8(S，Y)。如图8所示，本实施例预设了三种需要匹配的模式，分别为模式一，模式二和模式三。为描述方便，记录为H_Mode[1:0]，用2位二进制数表示，其中2'h1表示匹配到模式一，2'h2表示匹配到模式二，2'h3表示匹配到模式三，2'h0表示模式匹配失败。如图9所示，为这三种模式各自的一种可能的匹配程度方式，记录为H_Mode_Weight，其值可以分为4档，分别为25％的匹配程度，50％的匹配程度，75％的匹配程度，和100％的匹配程度。需要注意的是，具体采用那种模式匹配算法，以及如何计算H_Mode_Weight，并不影响本发明的实质。
比如，以模式一为例，一种简单的匹配算法和匹配程度计算方法:
Figure BDA0003489505390000131
Figure BDA0003489505390000141
S5)若当前子像素需要进行校正，则对当前子像素的像素值做混色处理，获取子像素混色值，以所述子像素混色值作为当前子像素的校正后像素值并输出；若当前子像素不需要进行校正，则保留当前子像素的像素值并输出。
本发明实施例预设的匹配条件为：H匹配结果值或V匹配结果值是否大于零。
S5-1)若H匹配结果值大于零，且V匹配结果值不大于零，则以H方向的邻域像素的像素值和H匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第一子像素混色值，以所述第一子像素混色值作为当前子像素的校正后像素值并输出；
本发明实施例给出一种混色处理的方式：计算当前子像素H方向所有邻域像素的同类型子像素的像素值的最小值，作为第一调整目标值，以H匹配程度值调整当前子像素的像素值，使其更接近第一调整目标值。
以DiamondRGBG SPR排布(RG0BG1)为例：如果当前位置的子像素为G0，如图5B所示，则H方向输入的N(N＝8)个邻域像素为H1(R，G，B)，H2(R，G，B)，H3(R，G，B)，H4(R，G，B)，H5(R，G，B)，H6(R，G，B)，H7(R，G，B)，H8(R，G，B)。需要注意的是，具体采用那种混色算法，并不影响本发明的实质。
比如，一种简单的计算方式为：
Min_G＝Min(H1(G),H2(G),H7(G),H8(G))；
Delta_G＝H4(G)–Min_G；
H4(G_Processed)＝Min_G+Delta_G*0.5*H_Mode_Weight。
S5-2)若H匹配结果值不大于零，且V匹配结果值大于零，则以V方向的邻域像素的像素值和H匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第二子像素混色值，以所述第二子像素混色值作为当前子像素的校正后像素值并输出；
本发明实施例提供一种混色处理的方式为：计算当前子像素V方向所有邻域像素的同类型子像素的像素值的最小值，作为第二调整目标值，以V匹配程度值调整当前子像素的像素值，使其更接近第二调整目标值。
S5-3)若H匹配结果值大于零，且V匹配结果值大于零，则以H方向和V方向的邻域像素的像素值、H匹配程度值和V匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第三子像素混色值，以所述第三子像素混色值作为当前子像素的校正后像素值并输出。
本发明实施例提供一种混色处理的方式为：计算当前子像素H方向和V方向所有邻域像素的同类型子像素的像素值的最小值，作为第三调整目标值，当所述第三调整目标值所对应的子像素仅为当前子像素H方向的邻域像素的子像素时，以H匹配程度值调整当前子像素的像素值，使其更接近第三调整目标值；当所述第三调整目标值所对应的子像素为当前子像素V方向的邻域像素的子像素时，以V匹配程度值调整当前子像素的像素值，使其更接近第三调整目标值。
S5-4)若H匹配结果值不大于零，且V匹配结果值不大于零，则保留当前子像素的像素值并输出。
其中，第二子像素混色值、第三子像素混色值的混色方式可以与第一子像素混色值的混色方式相同，也可以不同，具体采用那种混色算法，并不影响本发明的实质。
除此之外，如图4所示，本发明实施例中还公开了一种针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正系统，包括：
像素缓存器，用于缓存输入的像素，为H邻域像素生成器和V邻域像素生成器提供需要的像素；
H邻域像素生成器，用于根据当前子像素的位置，确定其H方向的邻域像素，所述H方向为水平方向；
V邻域像素生成器；用于根据当前子像素的位置，确定其V方向的邻域像素，所述V方向为竖直方向；
H特征识别器，用于根据当前子像素的位置，获取从H方向输入的所有邻域像素的色饱和度值S和从H方向输入的所有邻域像素的明度值Y，对获取的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，获取H匹配结果值和H匹配程度值，所述H匹配结果值用于表示当前子像素在H方向上是否需要进行校正，H匹配程度值用于表示当前子像素在H方向上需要校正的程度；
V特征识别器，用于根据当前子像素的位置，获取从V方向输入的所有邻域像素的色饱和度值S和从V方向输入的所有邻域像素的明度值Y，对获取的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，输出V匹配结果值和V匹配程度值，所述V匹配结果值用于表示当前子像素在V方向上是否需要进行校正，V匹配程度值用于表示当前子像素在V方向上需要校正的程度；
H混色处理器，用于以H方向的邻域像素的像素值和H匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第一子像素混色值；
V混色处理器，用于以V方向的邻域像素的像素值和H匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第二子像素混色值；
HV混色处理器，用于以H方向和V方向的邻域像素的像素值、H匹配程度值和V匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第三子像素混色值；
HV选择器，用于根据H特征识别器和V特征识别器输出的H匹配结果值、H匹配程度值、V匹配结果值和V匹配程度值，从H混色处理器输出的第一子像素混色值、V混色处理器输出的第二子像素混色值、HV混色处理器输出的第三子像素混色值、当前位置子像素的像素值之中，选择当前子像素的校正后像素值并输出。
其中，所述H特征识别器包括：
H色饱和度计算器，用于计算从H方向输入的所有邻域像素的色饱和度值S；
H明度计算器，用于计算从H方向输入的所有邻域像素的明度值Y；
H混合特征识别器，用于接收来自H色饱和度计算器输出的色饱和度值S，以及接收来自H明度计算器输出的明度值Y，对接收的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，输出H匹配结果值和H匹配程度值。
其中，所述V特征识别器包括：
V色饱和度计算器，用于计算从V方向输入的所有邻域像素的色饱和度值S；
V明度计算器，用于计算从V方向输入的所有邻域像素的明度值Y；
V混合特征识别器，用于接收来自H色饱和度计算器输出的色饱和度值S，以及接收来自H明度计算器输出的明度值Y，对接收的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，输出V匹配结果值和V匹配程度值。
本发明实施例中还公开了一种计算机存储介质，该计算机存储介质上存储有能够被计算机读取的指令，在该指令被计算机读取并被处理器执行时能够实现上述任意一实施例中所公开的针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法。
本发明实施例中还公开了一种处理器，用于运行程序，所述程序运行时执行上述任意一实施例所公开的针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本邻域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本邻域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (12)

1.一种针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正方法，所述OLED显示器为SPR排列的显示器，其特征在于，包括如下步骤：
以行扫描的方式，逐行逐个输入子像素；
根据实际的SPR排列方式及当前子像素的类型，以预设的邻域像素模型，获取当前子像素在H方向和V方向上对应的邻域像素的像素值，所述H方向为水平方向，V方向为竖直方向；所述邻域像素为：排布在当前子像素临近位置的根据SPR排列方式所确定的RGB子像素组合；
计算所选取的所有邻域像素的色饱和度值S和明度值Y；
分别对H方向和V方向的所有邻域像素的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，获取H匹配结果值、H匹配程度值V匹配结果值和V匹配程度值，其中，H匹配结果值用于表示当前子像素在H方向上是否需要进行校正，H匹配程度值用于表示当前子像素在H方向上需要校正的程度，V匹配结果值用于表示当前子像素在V方向上是否需要进行校正，v匹配程度值用于表示当前子像素在V方向上需要校正的程度；
所述匹配结果值用于表示当前子像素是否需要进行校正，所述匹配程度值用于表示当前子像素需要校正的程度；
判断当前子像素是否需要进行校正；
若当前子像素需要进行校正，则对当前子像素的像素值做混色处理，获取子像素混色值，以所述子像素混色值作为当前子像素的校正后像素值并输出；
若当前子像素不需要进行校正，则保留当前子像素的像素值并输出。
2.根据权利要求1所述的校正方法，其特征在于，所述分别对H方向和V方向的所有邻域像素的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，包括：识别H方向或V方向最邻近当前子像素的邻域像素的色饱和度值S是否明显区别于该方向上其他邻域像素的色饱和度值S；识别H方向或V方向当前子像素一侧的邻域像素的明度值Y是否明显区别于另一侧的邻域像素的明度值Y。
3.根据权利要求2所述的校正方法，其特征在于，以模式匹配的方式分别对H方向和V方向的所有邻域像素的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，进行匹配的模式包括至少两种，获取的H匹配程度值和V匹配程度值为匹配度最高的模式所对应的匹配程度类别值，若获取的H匹配程度值或V匹配程度值小于预设的阈值，则获取的对应的H匹配结果值或V匹配结果值为零；否则，获取的对应的H匹配结果值和V匹配结果值为匹配度最高的模式所对应的编号值。
4.根据权利要求3所述的校正方法，其特征在于，所述若当前子像素需要进行校正，则对当前子像素的像素值做混色处理，获取子像素混色值，以所述子像素混色值作为当前子像素的校正后像素值并输出，包括：若H匹配结果值满足预设的匹配条件，且V匹配结果值不满足预设的匹配条件，则以H方向的邻域像素的像素值和H匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第一子像素混色值，以所述第一子像素混色值作为当前子像素的校正后像素值并输出；若H匹配结果值不满足预设的匹配条件，且V匹配结果值满足预设的匹配条件，则以V方向的邻域像素的像素值和H匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第二子像素混色值，以所述第二子像素混色值作为当前子像素的校正后像素值并输出；若H匹配结果值满足预设的匹配条件，且V匹配结果值满足预设的匹配条件，则以H方向和V方向的邻域像素的像素值、H匹配程度值和V匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第三子像素混色值，以所述第三子像素混色值作为当前子像素的校正后像素值并输出。
5.根据权利要求3所述的校正方法，其特征在于，所述若当前子像素不需要进行校正，则保留当前子像素的像素值并输出，包括：若H匹配结果值不满足预设的匹配条件，且V匹配结果值不满足预设的匹配条件，则保留当前子像素的像素值并输出。
6.根据权利要求4或5所述的校正方法，其特征在于，预设的所述匹配条件，包括：所述H匹配结果值或V匹配结果值是否大于零。
7.根据权利要求3所述的校正方法，其特征在于，以H方向的邻域像素的像素值和H匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，包括：计算当前子像素H方向所有邻域像素的同类型子像素的像素值的最小值，作为第一调整目标值，以H匹配程度值调整当前子像素的像素值，使其更接近第一调整目标值；以V方向的邻域像素的像素值和H匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，包括：计算当前子像素V方向所有邻域像素的同类型子像素的像素值的最小值，作为第二调整目标值，以V匹配程度值调整当前子像素的像素值，使其更接近第二调整目标值；所述以H方向和V方向的邻域像素的像素值、H匹配程度值和V匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，包括：计算当前子像素H方向和V方向所有邻域像素的同类型子像素的像素值的最小值，作为第三调整目标值，当所述第三调整目标值所对应的子像素仅为当前子像素H方向的邻域像素的子像素时，以H匹配程度值调整当前子像素的像素值，使其更接近第三调整目标值；当所述第三调整目标值所对应的子像素为当前子像素V方向的邻域像素的子像素时，以V匹配程度值调整当前子像素的像素值，使其更接近第三调整目标值。
8.一种针对OLED显示器图像及文字边缘偏色的校正系统，其特征在于，包括：像素缓存器，用于缓存输入的像素，为H邻域像素生成器和V邻域像素生成器提供需要的像素；H邻域像素生成器，用于根据当前子像素的位置，确定其H方向的邻域像素，所述H方向为水平方向；V邻域像素生成器；用于根据当前子像素的位置，确定其V方向的邻域像素，所述V方向为竖直方向；H特征识别器，用于根据当前子像素的位置，获取从H方向输入的所有邻域像素的色饱和度值S和从H方向输入的所有邻域像素的明度值Y，对获取的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，获取H匹配结果值和H匹配程度值，所述H匹配结果值用于表示当前子像素在H方向上是否需要进行校正，H匹配程度值用于表示当前子像素在H方向上需要校正的程度；V特征识别器，用于根据当前子像素的位置，获取从V方向输入的所有邻域像素的色饱和度值S和从V方向输入的所有邻域像素的明度值Y，对获取的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，输出V匹配结果值和V匹配程度值，所述V匹配结果值用于表示当前子像素在V方向上是否需要进行校正，V匹配程度值用于表示当前子像素在V方向上需要校正的程度；H混色处理器，用于以H方向的邻域像素的像素值和H匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第一子像素混色值；V混色处理器，用于以V方向的邻域像素的像素值和H匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第二子像素混色值；HV混色处理器，用于以H方向和V方向的邻域像素的像素值、H匹配程度值和V匹配程度值，对当前子像素的像素值做混色处理，获取第三子像素混色值；HV选择器，用于根据H特征识别器和V特征识别器输出的H匹配结果值、H匹配程度值、V匹配结果值和V匹配程度值，从H混色处理器输出的第一子像素混色值、V混色处理器输出的第二子像素混色值、HV混色处理器输出的第三子像素混色值、当前位置子像素的像素值之中，选择当前子像素的校正后像素值并输出；其中，所述邻域像素为：排布在当前子像素临近位置的根据SPR排列方式所确定的RGB子像素组合。
9.根据权利要求8所述的校正系统，其特征在于，所述H特征识别器包括：H色饱和度计算器，用于计算从H方向输入的所有邻域像素的色饱和度值S；H明度计算器，用于计算从H方向输入的所有邻域像素的明度值Y；H混合特征识别器，用于接收来自H色饱和度计算器输出的色饱和度值S，以及接收来自H明度计算器输出的明度值Y，对接收的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，输出H匹配结果值和H匹配程度值。
10.根据权利要求8所述的校正系统，其特征在于，所述V特征识别器包括：V色饱和度计算器，用于计算从V方向输入的所有邻域像素的色饱和度值S；V明度计算器，用于计算从V方向输入的所有邻域像素的明度值Y；V混合特征识别器，用于接收来自H色饱和度计算器输出的色饱和度值S，以及接收来自H明度计算器输出的明度值Y，对接收的色饱和度值S和明度值Y进行特征识别，输出V匹配结果值和V匹配程度值。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序被处理器运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的校正方法。
12.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的校正方法。
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