CN116504190A - 一种用于电子墨水屏的图像处理方法、装置及相关设备 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种用于电子墨水屏的图像处理方法、装置及相关设备，所述方法包括：获取第一灰阶图像帧的关联图像帧，其中，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的至少一个历史图像帧，所述历史图像帧的刷新模式与所述第一灰阶图像帧的刷新模式相关联；基于所述关联图像帧，将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，得到第二灰阶图像帧。本申请在将第一灰阶图像帧转换为目标灰阶级时，考虑了连续画面播放中误差扩散过程引起的局部变化敏感问题，将历史图像帧的第二灰阶值应用到第一灰阶图像帧的灰阶转换中，保障了各像素在前后帧之间的亮度平稳，一定程度上缓解了电子墨水屏在播放连续画面时的闪烁问题。
Description
(要求申请号为202310180037.6，申请日为2023年2月27日的中国专利优先权)
技术领域
本申请涉及电子墨水屏技术领域，更具体地说，是涉及一种用于电子墨水屏的图像处理方法、装置及相关设备。
背景技术
电子墨水屏利用电泳技术实现接近传统纸张的显示效果，因此也被成为“电子纸”。电子墨水屏一般通过电子墨水进行画面显示，电子墨水通常会制成电子墨水薄膜的形式，电子墨水薄膜由大量微囊组成，微囊中设置有带不同电荷的色素颗粒。初始状态下，色素颗粒悬浮在微囊中，当施加一定方向的电场后，相应的色素颗粒被推到顶部，微囊就会显示不同的颜色，而不同颜色的微囊组成了各种文字和图案。
电子墨水屏所能显示灰阶级数一般会比待显示画面的原本灰阶级数低，因此，在显示当前画面之前需要对当前画面进行降阶处理。而且，对于连续播放的画面，为了使画面快速播放，会将原画面处理为2级灰阶图像，通过A2或DU模式来进行显示。而为了保证画面显示的质量，一般还需要对画面进行抖动处理(又称为半色调处理)，一些比较常见的抖动算法包括有序抖动算法、误差扩散算法、点扩散法和迭代半色调算法。其中，相比之下，误差扩散算法产生的半色调图像无明显摩尔纹或者色块，视觉效果较好。
误差扩散法的基本思想是将将像素点的输入灰阶值与输出灰阶值的差以一定的方式扩散到未经处理的相邻像素上，从而保持局部区域的总体灰阶值基本不变。量化误差扩散的参数可以用一个矩阵描述，称之为误差扩散过滤器。
然而，误差扩散算法应用在电子墨水屏的显示过程中存在局部变化敏感的问题，导致电子墨水屏上出现预料之外的闪烁问题。
发明内容
有鉴于此，本申请提供了一种用于电子墨水屏的图像处理方法、装置及相关设备，以缓解由于误差扩散而产生的闪烁问题。
为实现上述目的，本申请第一方面提供了一种用于电子墨水屏的图像处理方法，包括：
获取第一灰阶图像帧的关联图像帧，其中，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的至少一个历史图像帧，所述历史图像帧的刷新模式与所述第一灰阶图像帧的刷新模式相关联；
基于所述关联图像帧，将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，得到第二灰阶图像帧。
优选地，基于所述关联图像帧，将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，得到第二灰阶图像帧的过程，包括：
以预设的路径遍历所述第一灰阶图像帧的各像素，对于遍历到的每一像素：
获取所述像素的第一灰阶值、扩散至所述像素的量化误差值以及所述像素在关联图像帧中的历史第二灰阶值；
基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史第二灰阶值，确定所述像素的第二灰阶值，并基于所述第一灰阶值和所述第二灰阶值确定所述像素引起的量化误差；
其中，所述像素引起的量化误差用于扩散至所述像素的目标邻近像素。
优选地，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的多个历史图像帧；
基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史第二灰阶值，确定所述像素的第二灰阶值的过程，包括：
基于所述像素在所述多个历史图像帧的历史第二灰阶值，确定所述像素的历史参考值；
基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史参考值，确定所述像素的第二灰阶值。
优选地，基于所述像素在所述多个历史图像帧的历史第二灰阶值，确定所述像素的历史参考值的过程，包括：
利用下述方程式计算得到所述像素的历史参考值
其中，H为历史图像帧的总数，(i，j)用于表征所述像素的位置，y(i，j，t-h)为所述像素的第h个历史第二灰阶值。
优选地，基于所述像素在所述多个历史图像帧的历史第二灰阶值，确定所述像素的历史参考值的过程，包括：
利用下述方程式计算得到所述像素的历史参考值
其中，H为历史图像帧的总数，(i，j)用于表征所述像素的位置，fh为预设的常数系数，y(i，j，t-h)为所述像素的第h个历史第二灰阶值。
优选地，基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史参考值，确定所述像素的第二灰阶值的过程，包括：
利用下述方程式计算得到矫正数值D1(i，j，t)：
D1(i，j，t)＝D(k)，当
其中，为所述历史参考值，N为所述目标灰阶级，D(k)为矫正参考值，G3(k)为预设的第二灰阶临界值；
利用下述方程式计算得到所述像素的第二灰阶值：
y(i，j，t)＝G2(k)，当x′(i，j，t)∈[G1(k)，G1(k+1))，k＝0，1，...，N-1
其中，y(i，j，t)为所述像素的第二灰阶值，G2(k)为所述目标灰阶级下第k个第二灰阶值，G1(k)为预设的第一灰阶临界值，x′(i，j，t)利用下述方程式计算得到：
x′(i，j，t)＝x(i，j，t)+D1(i，j，t)+D2(i，j，t)
其中，x(i，j，t)为所述第一灰阶值，D2(i，j，t)为所述扩散至所述像素的量化误差值。
优选地，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的一个历史图像帧；
基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述量化误差值以及所述历史第二灰阶值，确定所述像素的第二灰阶值的过程，包括：
利用下述方程式计算得到矫正数值D1(i，j，t)：
D1(i，j，t)＝D(k)，当y(i，j，t-1)＝G2(k)，k＝0，1，...，N-1
其中，N为所述目标灰阶级，(i，j)用于表征所述像素的位置，y(i，j，t-1)为所述历史第二灰阶值，D(k)为矫正参考值，G2(k)为所述目标灰阶级下第k个第二灰阶值；
利用下述方程式计算得到所述像素的第二灰阶值：
y(i，j，t)＝G2(k)，当x′(i，j，t)∈[G1(k)，G1(k+1))，k＝0，1，...，N-1
其中，y(i，j，t)为所述像素的第二灰阶值，G1(k)为预设的第一灰阶临界值，x′(i，j，t)利用下述方程式计算得到：
x′(i，j，t)＝x(i，j，t)+D1(i，j，t)+D2(i，j，t)
其中，x(i，j，t)为所述第一灰阶值，D2(i，j，t)为所述扩散至所述像素的量化误差值。
优选地，所述矫正参考值为基于用户输入的配置参数计算得到的；
或者，所述矫正参考值为基于电子墨水屏显示内容的变化区域和变化速率计算得到的。
优选地，当所述变化区域的大小小于预设的第三阈值时，所述矫正参考值与所述变化区域的大小成正比；所述矫正参考值与所述变化速率成正比。
优选地，所述关联图像帧存储在预设的关联帧存储器中；在得到第二灰阶图像帧之后，还包括：
将所述第二灰阶图像帧作为下一帧第一灰阶图像的关联图像帧，保存在关联帧存储器中；
当确定当前的刷新模式发生变化时，判断变化后的刷新模式与变化前的刷新模式是否关联；
若否，清空所述关联帧存储器中的各关联图像帧
本申请第二方面提供了一种用于电子墨水屏的图像处理装置，包括：
关联帧获取单元，用于获取第一灰阶图像帧的关联图像帧，其中，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的至少一个历史图像帧，所述历史图像帧的刷新模式与所述第一灰阶图像帧的刷新模式相关联；
灰阶处理单元，用于基于所述关联图像帧，将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，得到第二灰阶图像帧。
本申请第三方面提供了一种用于电子墨水屏的图像处理设备，包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，用于执行所述程序，实现上述的用于电子墨水屏的图像处理方法的各个步骤。
本申请第四方面提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述的用于电子墨水屏的图像处理方法的各个步骤。
经由上述的技术方案可知，本申请首先获取第一灰阶图像帧的关联图像帧。其中，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的至少一个历史图像帧，所述历史图像帧的刷新模式与所述第一灰阶图像帧的刷新模式相关联。接着，基于所述关联图像帧，将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，得到第二灰阶图像帧。本申请在将第一灰阶图像帧转换为目标灰阶级时，考虑了连续画面播放中误差扩散过程引起的局部变化敏感问题，将历史图像帧的第二灰阶值应用到第一灰阶图像帧的灰阶转换中，保障了各像素在前后帧之间的亮度平稳，一定程度上缓解了电子墨水屏在播放连续画面时的闪烁问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例公开的用于电子墨水屏的图像处理方法的示意图；
图2示例了本申请实施例公开的误差扩散过滤器；
图3示例了本申请实施例公开的下标集合S；
图4示例了本申请实施例公开的像素阵列；
图5示例了本申请实施例公开的另一种误差扩散过滤器；
图6为本申请实施例公开的含关联帧管理的图像处理方法的示意图；
图7为本申请实施例公开的用于电子墨水屏的图像处理装置的示意图；
图8为本申请实施例公开的用于电子墨水屏的图像处理设备的示意图。
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，都属于本申请保护的范围。
下面介绍本申请实施例提供的用于电子墨水屏的图像处理方法。请参阅图1，本申请实施例提供的用于电子墨水屏的图像处理方法可以包括如下步骤：
步骤S101，获取第一灰阶图像帧的关联图像帧。
其中，第一灰阶图像帧为待处理的图像帧，其可以为连续变化画面中的图像帧，该连续变化画面可以是视频中的画面，也可以是UI界面下的画面，这些画面由时域相邻的多个图像帧构成。需要注明的是，由于电子墨水屏目前仅支持灰阶图像，因此，本申请中所处理的图像帧也是灰阶图像，对于彩色图像，可以事先对其进行灰阶处理，即，若待处理的图像帧并非灰阶图，则需要预先将其转换为灰阶图，以使得第一灰阶图像帧中的图像是灰阶图。
关联图像帧可以包括与第一灰阶图像帧时域相邻的至少一个历史图像帧，如第一灰阶图像帧的前一个历史图像帧，或者第一灰阶图像帧的前面若干个历史图像帧。此外，历史图像帧的刷新模式与第一灰阶图像帧的刷新模式相关联，意味着，各关联图像帧在进行图像处理时所涉及的目标灰阶级与第一灰阶图像帧在进行图像处理时所涉及的目标灰阶级是相同的。
步骤S102，基于所述关联图像帧，将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，得到第二灰阶图像帧。
连续变化画面中时域相邻的两个画面的部分区域可能会有相同，而具有相同区域的两个画面中的前一个画面的图像数据(灰阶值、处理结果、刷新模式)可以作为后一个画面的参考，从而使每个像素处理后的亮度保持平稳。
可以理解的是，特殊情况下，例如，若当前待处理的图像帧为首个图像帧，或者，刷新模式切换至不关联的刷新模式之后的首个图像帧，则步骤S101中无法获取到有效的关联图像帧，此时步骤S102则无需考虑关联图像帧，直接将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，从而得到第二灰阶图像帧。
本申请首先获取第一灰阶图像帧的关联图像帧。其中，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的至少一个历史图像帧，所述历史图像帧的刷新模式与所述第一灰阶图像帧的刷新模式相关联。接着，基于所述关联图像帧，将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，得到第二灰阶图像帧。本申请在将第一灰阶图像帧转换为目标灰阶级时，考虑了连续画面播放中误差扩散过程引起的局部变化敏感问题，将历史图像帧的第二灰阶值应用到第一灰阶图像帧的灰阶转换中，保障了各像素在前后帧之间的亮度平稳，一定程度上缓解了电子墨水屏在播放连续画面时的闪烁问题。
在本申请的一些实施例中，步骤S102基于所述关联图像帧，将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，得到第二灰阶图像帧的过程，可以包括：
S1，以预设的路径遍历所述第一灰阶图像帧的各像素。
对于遍历到的每一像素执行步骤S2至步骤S3。其中，该预设的路径可以是自左向右、自上向下的扫描路径，也可以是蛇形扫描路径。
S2，获取所述像素的第一灰阶值、扩散至所述像素的量化误差值以及所述像素在关联图像帧中的历史第二灰阶值。
其中，扩散至所述像素的量化误差值为其他相关联的像素在灰阶级转换过程中所引起的误差。由于关联图像帧为历史图像帧，已经经过灰阶级转换，因此，关联图像帧中的历史第二灰阶值即该关联图像帧的第二灰阶值。
S3，基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史第二灰阶值，确定所述像素的第二灰阶值。
此外，还可以将所述第一灰阶值与所述扩散至所述像素的量化误差值的和，减去所述第二灰阶值之后所得到的差值，确定为所述像素引起的量化误差，所述像素引起的量化误差用于扩散至所述像素的目标邻近像素。
在本申请的一些实施例中，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的多个历史图像帧。上述S3基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史第二灰阶值，确定所述像素的第二灰阶值的过程，可以包括：
S31，基于所述像素在所述多个历史图像帧的历史第二灰阶值，确定所述像素的历史参考值。
示例性地，可以对所述像素在各历史图像帧中的各历史第二灰阶值求平均或加权平均来计算得到所述像素的历史参考值。
S32，基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史参考值，确定所述像素的第二灰阶值。
在本申请的一些实施例中，上述S31基于所述像素在所述多个历史图像帧的历史第二灰阶值，确定所述像素的历史参考值的过程，可以包括：
利用下述方程式计算得到所述像素的历史参考值
其中，H为历史图像帧的总数，(i，j)用于表征所述像素的位置，y(i，j，t-h)为所述像素的第h个历史第二灰阶值。
除了采用算术平均的方式来确定历史参考值，还可以采用加权平均的方式来确定历史参考值。
在本申请的一些实施例中，上述S31基于所述像素在所述多个历史图像帧的历史第二灰阶值，确定所述像素的历史参考值的过程，可以包括：
利用下述方程式计算得到所述像素的历史参考值
其中，H为历史图像帧的总数，(i，j)用于表征所述像素的位置，fh为预设的常数系数，y(i，j，t-h)为所述像素的第h个历史第二灰阶值。
示例性地，可以对于时间域上挨得较近的历史图像帧的加权系数fh设置为相对较大的值，对于时间域上距离较远的历史图像帧的加权系数fh设置为相对较小的值。
在本申请的一些实施例中，上述S32基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史参考值，确定所述像素的第二灰阶值的过程，可以包括：
S321，利用下述方程式计算得到矫正数值D1(i，j，t)：
D1(i，j，t)＝D(k)，当
其中，为所述历史参考值，N为所述目标灰阶级，D(k)为矫正参考值，G3(k)为预设的第二灰阶临界值。
示例性地，假设目标灰阶级N为2，那么，k＝0或1，G3(0)可以取值为0，G3(1)可以取值为0x80，G3(2)可以取值为ox100。
S322，利用下述方程式计算得到所述像素的第二灰阶值：
y(i，j，t)＝G2(k)，当x′(i，j，t)∈[G1(k)，G1(k+1))，k＝0，1，...，N-1
其中，y(i，j，t)为所述像素的第二灰阶值，G2(k)为所述目标灰阶级下第k个第二灰阶值，G1(k)为预设的第一灰阶临界值，x′(i，j，t)利用下述方程式计算得到：
x′(i，j，t)＝x(i，j，t)+D1(i，j，t)+D2(i，j，t)
其中，x(i，j，t)为所述第一灰阶值，D2(i，j，t)为所述扩散至所述像素的量化误差值。
示例性地，假设目标灰阶级N为2，那么，k＝0或1，G1(0)可以取值为0，G1(1)可以取值为0x80，G1(2)可以取值为0x100；相应地，G2(0)可以取值为0，G2(1)可以取值为0xFF。
可以理解的是，量化误差值D2(i，j，t)可以是多个已遍历像素所引起的误差扩散至当前像素的误差分量的叠加，误差扩散的过程既可以在处理当前遍历到的像素时，既可以采用误差即时扩散的方式，即时将该像素引起的误差扩散至相关像素(这些相关像素在此时尚未被遍历到)；也可以采用误差后扩散的方式，先记录下该像素引起的误差，等遍历到相关像素时，再将叠加后的误差分量扩散至该相关像素。
在本申请的一些实施例中，采用上述误差即时扩散的方式，上述S32基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史参考值，确定所述像素的第二灰阶值的过程，可以包括：
S321，获取所述像素误差扩散后的第一灰阶值。
需要注明的是，除非所述像素是待处理图像帧的首个遍历到的像素，否则所述像素已经接受过之前遍历到的相关像素的误差扩散，叠加了多个相关像素扩散至当前像素的误差分量，从而得到误差扩散后的第一灰阶值。
S322，利用所述历史参考值对所述像素的误差扩散后的第一灰阶值进行矫正，得到矫正后的第一灰阶值。
其中，连续变化画面中时域相邻的两个画面的部分区域可能会有相同，而具有相同区域的两个画面中的前一个画面的图像数据(灰阶值、处理结果、刷新模式)可以作为后一个画面的参考，从而使每个像素处理后的亮度保持平稳。
S323，基于目标灰阶级，将所述像素矫正后的第一灰阶值转换为第二灰阶值，并将误差扩散后的第一灰阶值与第二灰阶值之间的差值确定为所述像素的量化误差。
示例性地，假设第一灰阶图像帧的灰阶级具有较高的灰阶级，需要降阶到2阶灰阶级，那么，可以依据下述方程式进行降阶处理，从而计算得到该像素的第二灰阶值y(i，j)：
其中，x′(i，j)为所述像素矫正后的第一灰阶值。此时，由于对像素的灰阶值进行了降阶处理，不可避免地引入了量化误差：
e(i，j)＝x(i，j)-y(i，j)
其中，x(i，j)为所述像素经过误差扩散后的第一灰阶值。示例性地，假设第一灰阶图像帧为16阶的图像，x(i，j)＝0xE6，转换到十进制下，即x(i，j)＝230，若阈值为G1(1)＝0x80，转换到十进制下，即G1(1)＝128，则转换得到的第二灰阶值y(i，j)＝0xFF，这里的0xFF指的是2阶灰阶级的白色，对应到十进制即255，换言之量化误差为十进制下的-25，即e(i，j)＝-0x19。
S323，基于目标误差扩散算法，利用所述像素的量化误差更新所述像素的目标邻近像素的第一灰阶值。
其中，误差扩散算法产生的半色调图像具有无明显摩尔纹或者色块，视觉效果较好的优势。其基本思想是将灰阶图像的当前像素值与一个设定的阈值(即对应于前述G1(1))相比较，得到一个二值输出，然后将像素点输入与输出灰阶值的差以一定的方式扩散到未经处理的相邻像素上，从而保持局部区域的总体灰阶值基本不变。量化误差扩散的参数可以用一个矩阵描述，称之为误差扩散过滤器。
基于该基本思想，目前的误差扩散法也不一定是输出二值图像，其也可以是通过灰阶映射的方式，将原来的多阶灰阶级数的图像降阶为其他灰阶级数的图像。换言之，根据预设降阶规则，可以将当前画面的原始灰阶图像量化为任一灰阶体系下的灰阶图像。
目标误差扩散算法规定了误差扩散的方式，即规定了误差扩散过滤器，这里把误差扩散过滤器设为P＝{Ni，j}，(i，j)∈S为P中所有非零元素对应的下标集合。例如经典的Floyod-Steinberg算法中的P如图2所示，下标集合S如图3所示。矩阵中的*代表N0，0，*和空的位置的参数都为0。
把所述像素的量化误差扩散到邻近的未被量化处理过(即尚未遍历到)的像素，利用所述像素的量化误差更新所述像素的目标邻近像素的第一灰阶值，结果如表1所示。
表1：
由于误差扩散过滤器会直接决定误差扩散的方式以及范围，因此，需要根据当前显示画面来匹配误差扩散算法。一方面，误差扩散过滤器的选择可以根据用户的操作信息来判断用户所选中的误差扩散过滤器。另一方面，误差扩散过滤器可以是由系统自动判断选择，例如，系统通过检测画面变化区域和速率，选择对应的误差扩散过滤器。
需要注明的是，在前述提供的误差扩散方法中，采用的是误差即时扩散的方式，即每次量化一个像素后就将量化误差分散出去，更新周边像素的像素值。示例性地，请参阅图4，基于图2及图3所示的误差扩散过滤器，在应用误差即时扩散的方式的过程中，当遍历到像素(0,1)时，该像素在量化时所引起量化误差将及时扩散至像素(0,2)、像素(1,0)、像素(1,1)及像素(1,2)中；在应用误差后扩散的方式的过程中，由于像素(0,1)、像素(0,2)、像素(0,3)及像素(1,1)的误差扩散均波及像素(1,2)，因此，当遍历到像素(1,2)时，需要将像素(0,1)、像素(0,2)、像素(0,3)及像素(1,1)的误差分量叠加至像素(1,2)中。
实际上，也可以先不更新像素值，换言之，误差扩散的步骤可以在下一像素的量化处理时进行，即采用前述的误差后扩散的方式。由于像素的处理顺序是由上往下，从左往右的(这里以蛇形扫描方向为例，当然不排除有其他扫描方式)，因此，在对像素进行量化处理时，当前像素前面的像素(左上方向)都是已经经过量化处理的。因此，在对当前像素进行量化时，可以通过误差扩散过滤器P′(这个过滤器会稍微不同，相当于反过来，如图5所示)来获取当前像素需要从其他已量化像素处承担的误差分量总和，假设目标灰阶级为2，对应的量化公式如下：
其中这里的x(i，j，t)为所述像素在第一灰阶图像帧中的原始的第一灰阶值，D1(i，j，t)为矫正数值，∑(r，s)∈SNr，s×e(i+r，j+s)为当前像素需要从其他已量化像素处承担的误差分量总和。
前面介绍了关联图像帧包括多个历史图像帧的情况，下面介绍关联图像帧仅包括一个历史图像帧的情况。
在本申请的一些实施例中，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的一个历史图像帧。上述S3基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述量化误差值以及所述历史第二灰阶值，确定所述像素的第二灰阶值的过程，可以包括：
S3.1，利用下述方程式计算得到矫正数值D1(i，j，t)：
D1(i，j，t)＝D(k)，当y(i，j，t-1)＝G2(k)，k＝0，1，...，N-1
其中，N为所述目标灰阶级，(i，j)用于表征所述像素的位置，y(i，j，t-1)为所述历史第二灰阶值，D(k)为矫正参考值，G2(k)为所述目标灰阶级下第k个第二灰阶值。
示例性地，假设目标灰阶级N为2，那么，k＝0或1，G2(0)可以取值为0，G2(1)可以取值为0xFF。
S3.2，利用下述方程式计算得到所述像素的第二灰阶值：
y(i，j，t)＝G2(k)，当x′(i，j，t)∈[G1(k)，G1(k+1))，k＝0，1，...，N-1
其中，y(i，j，t)为所述像素的第二灰阶值，G1(k)为预设的第一灰阶临界值，x，(i，j，t)利用下述方程式计算得到：
x′(i，j，t)＝x(i，j，t)+D1(i，j，t)+D2(i，j，t)
其中，x(i，j，t)为所述第一灰阶值，D2(i，j，t)为所述扩散至所述像素的量化误差值。
示例性地，假设目标灰阶级N为2，那么，k＝0或1，G1(0)可以取值为0，G1(1)可以取值为0x80，G1(2)可以取值为0x100；相应地，G2(0)可以取值为0，G2(1)可以取值为0xFF。
在本申请的一些实施例中，前面提及的矫正参考值为基于用户输入的配置参数计算得到的；或者，所述矫正参考值为基于电子墨水屏显示内容的变化区域和变化速率计算得到的。
例如，可以通过检测画面变化区域和速率，选择不同的矫正数值系数。当变化区域增加时，矫正参考值相应增加；当变化速率增加时，矫正参考值相应增加，以便更好地抑制抖动扩散。即，矫正参考值与所述变化区域的大小成正比，且矫正参考值与变化速率成正比。进一步地，当变化区域面积大于预设阈值时，不对误差扩散进行抑制，即不进行矫正处理，因为画面变化较大时，抑制误差扩散的必要性较低。
又例如，系统可以通过判断当前的使用场景来调节矫正参考值，类似阅读场景，该场景下屏幕刷新速度很慢，矫正参考值最低可以为0，使得矫正数值不起作用。因为矫正参考值越大抑制效果越明显，这会导致字体或图形的边缘像素可能没有切换到正确的颜色，导致周边像素被过度抑制。一方面可以根据当前所运行的应用程序类型或UI界面类型来识别出当前的使用场景，并根据应用场景来匹配数值矫正参考值；另一方面，使用场景可以由用户进行选择。
在本申请的一些实施例中，步骤S101提及的关联图像帧存储在预设的关联帧存储器中。请参见图6，在步骤S102得到第二灰阶图像帧之后，还可以包括：
步骤S103，将所述第二灰阶图像帧作为下一帧第一灰阶图像的关联图像帧，保存在关联帧存储器中。
步骤S104，当确定当前的刷新模式发生变化时，判断变化后的刷新模式与变化前的刷新模式是否关联。若否，执行步骤S105。
步骤S105，清空所述关联帧存储器中的各关联图像帧。
其中，可以预设不同刷新模式之间的关系，对于可以共用关联图像帧的两种刷新模式，可以将两种模式进行关联，例如，A2刷新模式和DU刷新模式的灰阶级均为2阶，可以将两者设为互相关联的刷新模式；GC16和A2具有不一样的灰阶级，可以将两者设为互不关联的刷新模式。即，关联的两种刷新模式至少存在图像灰阶级相同的条件。
下面对本申请实施例提供的用于电子墨水屏的图像处理装置进行描述，下文描述的用于电子墨水屏的图像处理装置与上文描述的用于电子墨水屏的图像处理方法可相互对应参照。
请参见图7，本申请实施例提供的用于电子墨水屏的图像处理装置，可以包括：
关联帧获取单元21，用于获取第一灰阶图像帧的关联图像帧，其中，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的至少一个历史图像帧，所述历史图像帧的刷新模式与所述第一灰阶图像帧的刷新模式相关联；
灰阶处理单元22，用于基于所述关联图像帧，将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，得到第二灰阶图像帧。
在本申请的一些实施例中，灰阶处理单元22基于所述关联图像帧，将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，得到第二灰阶图像帧的过程，可以包括：
以预设的路径遍历所述第一灰阶图像帧的各像素，对于遍历到的每一像素：
获取所述像素的第一灰阶值、扩散至所述像素的量化误差值以及所述像素在关联图像帧中的历史第二灰阶值；
基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史第二灰阶值，确定所述像素的第二灰阶值，并将所述第一灰阶值与所述扩散至所述像素的量化误差值的和，减去所述第二灰阶值之后所得到的差值确定为所述像素引起的量化误差；
其中，所述像素引起的量化误差用于扩散至所述像素的目标邻近像素。
在本申请的一些实施例中，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的多个历史图像帧。灰阶处理单元22基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史第二灰阶值，确定所述像素的第二灰阶值的过程，可以包括：
基于所述像素在所述多个历史图像帧的历史第二灰阶值，确定所述像素的历史参考值；
基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史参考值，确定所述像素的第二灰阶值。
在本申请的一些实施例中，基于所述像素在所述多个历史图像帧的历史第二灰阶值，确定所述像素的历史参考值的过程，包括：
利用下述方程式计算得到所述像素的历史参考值
其中，H为历史图像帧的总数，(i，j)用于表征所述像素的位置，y(i，j，t-h)为所述像素的第h个历史第二灰阶值。
在本申请的一些实施例中，灰阶处理单元22基于所述像素在所述多个历史图像帧的历史第二灰阶值，确定所述像素的历史参考值的过程，可以包括：
利用下述方程式计算得到所述像素的历史参考值
其中，H为历史图像帧的总数，(i，j)用于表征所述像素的位置，fh为预设的常数系数，y(i，j，t-h)为所述像素的第h个历史第二灰阶值。
在本申请的一些实施例中，灰阶处理单元22基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史参考值，确定所述像素的第二灰阶值的过程，可以包括：
利用下述方程式计算得到矫正数值D1(i，j，t)：
D1(i，j，t)＝D(k)，当
其中，为所述历史参考值，N为所述目标灰阶级，D(k)为矫正参考值，G3(k)为预设的第二灰阶临界值；
利用下述方程式计算得到所述像素的第二灰阶值：
y(i，j，t)＝G2(k)，当x′(i，j，t)∈[G1(k)，G1(k+1))，k＝0，1，...，N-1
其中，y(i，j，t)为所述像素的第二灰阶值，G2(k)为所述目标灰阶级下第k个第二灰阶值，G1(k)为预设的第一灰阶临界值，x′(i，j，t)利用下述方程式计算得到：
x′(i，j，t)＝x(i，j，t)+D1(i，j，t)+D2(i，j，t)
其中，x(i，j，t)为所述第一灰阶值，D2(i，j，t)为所述扩散至所述像素的量化误差值。
在本申请的一些实施例中，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的一个历史图像帧。灰阶处理单元22基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史第二灰阶值，确定所述像素的第二灰阶值的过程，可以包括：
利用下述方程式计算得到矫正数值D1(i，j，t)：
D1(i，j，t)＝D(k)，当y(i，j，t-1)＝G2(k)，k＝0，1，...，N-1
其中，N为所述目标灰阶级，(i，j)用于表征所述像素的位置，y(i，j，t-1)为所述历史第二灰阶值，D(k)为矫正参考值，G2(k)为所述目标灰阶级下第k个第二灰阶值；
利用下述方程式计算得到所述像素的第二灰阶值：
y(i，j，t)＝G2(k)，当x′(i，j，t)∈[G1(k)，G1(k+1))，k＝0，1，...，N-1
其中，y(i，j，t)为所述像素的第二灰阶值，G1(k)为预设的第一灰阶临界值，x′(i，j，t)利用下述方程式计算得到：
x′(i，j，t)＝x(i，j，t)+D1(i，j，t)+D2(i，j，t)
其中，x(i，j，t)为所述第一灰阶值，D2(i，j，t)为所述扩散至所述像素的量化误差值。
在本申请的一些实施例中，所述矫正参考值为基于用户输入的配置参数计算得到的；
或者，所述矫正参考值为基于电子墨水屏显示内容的变化区域和变化速率计算得到的。
在本申请的一些实施例中，当所述变化区域的大小小于预设的第三阈值时，所述矫正参考值与所述变化区域的大小成正比；所述矫正参考值与所述变化速率成正比。
在本申请的一些实施例中，所述关联图像帧存储在预设的关联帧存储器中；在得到第二灰阶图像帧之后，还可以包括：
将所述第二灰阶图像帧作为下一帧第一灰阶图像的关联图像帧，保存在关联帧存储器中；
当确定当前的刷新模式发生变化时，判断变化后的刷新模式与变化前的刷新模式是否关联；
若否，清空所述关联帧存储器中的各关联图像帧。
本申请实施例提供的用于电子墨水屏的图像处理装置可应用于用于电子墨水屏的图像处理设备，如计算机等。可选的，图8示出了用于电子墨水屏的图像处理设备的硬件结构框图，参照图8，用于电子墨水屏的图像处理设备的硬件结构可以包括：至少一个处理器31，至少一个通信接口32，至少一个存储器33和至少一个通信总线34。
在本申请实施例中，处理器31、通信接口32、存储器33、通信总线34的数量为至少一个，且处理器31、通信接口32、存储器33通过通信总线34完成相互间的通信；
处理器31可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路等；
存储器33可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)等，例如至少一个磁盘存储器；
其中，存储器33存储有程序，处理器31可调用存储器33存储的程序，所述程序用于：
获取第一灰阶图像帧的关联图像帧，其中，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的至少一个历史图像帧，所述历史图像帧的刷新模式与所述第一灰阶图像帧的刷新模式相关联；
基于所述关联图像帧，将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，得到第二灰阶图像帧。
可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
本申请实施例还提供一种存储介质，该存储介质可存储有适于处理器执行的程序，所述程序用于：
获取第一灰阶图像帧的关联图像帧，其中，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的至少一个历史图像帧，所述历史图像帧的刷新模式与所述第一灰阶图像帧的刷新模式相关联；
基于所述关联图像帧，将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，得到第二灰阶图像帧。
可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
综上所述：
本申请首先获取第一灰阶图像帧的关联图像帧。其中，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的至少一个历史图像帧，所述历史图像帧的刷新模式与所述第一灰阶图像帧的刷新模式相关联。接着，基于所述关联图像帧，将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，得到第二灰阶图像帧。本申请在将第一灰阶图像帧转换为目标灰阶级时，考虑了连续画面播放中误差扩散过程引起的局部变化敏感问题，将历史图像帧的第二灰阶值应用到第一灰阶图像帧的灰阶转换中，保障了各像素在前后帧之间的亮度平稳，一定程度上缓解了电子墨水屏在播放连续画面时的闪烁问题。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
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，各个实施例之间可以根据需要进行组合，且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，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领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申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请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 (13)
1.一种用于电子墨水屏的图像处理方法，其特征在于，包括：
获取第一灰阶图像帧的关联图像帧，其中，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的至少一个历史图像帧，所述历史图像帧的刷新模式与所述第一灰阶图像帧的刷新模式相关联；
基于所述关联图像帧，将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，得到第二灰阶图像帧。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述关联图像帧，将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，得到第二灰阶图像帧的过程，包括：
以预设的路径遍历所述第一灰阶图像帧的各像素，对于遍历到的每一像素：
获取所述像素的第一灰阶值、扩散至所述像素的量化误差值以及所述像素在关联图像帧中的历史第二灰阶值；
基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史第二灰阶值，确定所述像素的第二灰阶值，并基于所述第一灰阶值和所述第二灰阶值确定所述像素引起的量化误差；其中，所述像素引起的量化误差用于扩散至所述像素的目标邻近像素。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的多个历史图像帧；
基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史第二灰阶值，确定所述像素的第二灰阶值的过程，包括：
基于所述像素在所述多个历史图像帧的历史第二灰阶值，确定所述像素的历史参考值；
基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史参考值，确定所述像素的第二灰阶值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述像素在所述多个历史图像帧的历史第二灰阶值，确定所述像素的历史参考值的过程，包括：
利用下述方程式计算得到所述像素的历史参考值
其中，H为历史图像帧的总数，(i，j)用于表征所述像素的位置，y(i，j，t-h)为所述像素的第h个历史第二灰阶值。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述像素在所述多个历史图像帧的历史第二灰阶值，确定所述像素的历史参考值的过程，包括：
利用下述方程式计算得到所述像素的历史参考值
其中，H为历史图像帧的总数，(i，j)用于表征所述像素的位置，fh为预设的常数系数，y(i，j，t-h)为所述像素的第h个历史第二灰阶值。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述扩散至所述像素的量化误差值以及所述历史参考值，确定所述像素的第二灰阶值的过程，包括：
利用下述方程式计算得到矫正数值D1(i，j，t)：
D1(i，j，t)＝D(k)，当
其中，为所述历史参考值，N为所述目标灰阶级，D(k)为矫正参考值，G3(k)为预设的第二灰阶临界值；
利用下述方程式计算得到所述像素的第二灰阶值：
y(i，j，t)＝G2(k)，当x′(i，j，t)∈[G1(k)，G1(k+1))，k＝0，1，…，N-1
其中，y(i，j，t)为所述像素的第二灰阶值，G2(k)为所述目标灰阶级下第k个第二灰阶值，G1(k)为预设的第一灰阶临界值，x′(i，j，t)利用下述方程式计算得到：
x′(i，j，t)＝x(i，j，t)+D1(i，j，t)+D2(i，j，t)
其中，x(i，j，t)为所述第一灰阶值，D2(i，j，t)为所述扩散至所述像素的量化误差值。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的一个历史图像帧；
基于目标灰阶级、所述第一灰阶值、所述量化误差值以及所述历史第二灰阶值，确定所述像素的第二灰阶值的过程，包括：
利用下述方程式计算得到矫正数值D1(i，j，t)：
D1(i，j，t)＝D(k)，当y(i，j，t-1)＝G2(k)，k＝0，1，…，N-1
其中，N为所述目标灰阶级，(i，j)用于表征所述像素的位置，y(i，j，t-1)为所述历史第二灰阶值，D(k)为矫正参考值，G2(k)为所述目标灰阶级下第k个第二灰阶值；
利用下述方程式计算得到所述像素的第二灰阶值：
y(i，j，t)＝G2(k)，当x′(i，j，t)∈[G1(k)，G1(k+1))，k＝0，1，…，N-1
其中，y(i，j，t)为所述像素的第二灰阶值，G1(k)为预设的第一灰阶临界值，x′(i，j，t)利用下述方程式计算得到：
x′(i，j，t)＝x(i，j，t)+D1(i，j，t)+D2(i，j，t)
其中，x(i，j，t)为所述第一灰阶值，D2(i，j，t)为所述扩散至所述像素的量化误差值。
8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述矫正参考值为基于用户输入的配置参数计算得到的；
或者，所述矫正参考值为基于电子墨水屏显示内容的变化区域和变化速率计算得到的。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述变化区域的大小小于预设的第三阈值时，所述矫正参考值与所述变化区域的大小成正比；所述矫正参考值与所述变化速率成正比。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联图像帧存储在预设的关联帧存储器中；在得到第二灰阶图像帧之后，还包括：
将所述第二灰阶图像帧作为下一帧第一灰阶图像的关联图像帧，保存在关联帧存储器中；
当确定当前的刷新模式发生变化时，判断变化后的刷新模式与变化前的刷新模式是否关联；
若否，清空所述关联帧存储器中的各关联图像帧。
11.一种用于电子墨水屏的图像处理装置，其特征在于，包括：
关联帧获取单元，用于获取第一灰阶图像帧的关联图像帧，其中，所述关联图像帧包括与所述第一灰阶图像帧时域相邻的至少一个历史图像帧，所述历史图像帧的刷新模式与所述第一灰阶图像帧的刷新模式相关联；
灰阶处理单元，用于基于所述关联图像帧，将第一灰阶图像帧的灰阶级转换成目标灰阶级，得到第二灰阶图像帧。
12.一种用于电子墨水屏的图像处理设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，用于执行所述程序，实现如权利要求1～10中任一项所述的用于电子墨水屏的图像处理方法的各个步骤。
13.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1～10中任一项所述的用于电子墨水屏的图像处理方法的各个步骤。
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