CN1282003C - 用于液晶显示器和视频的三维随机网屏 - Google Patents

Abstract

色块矩阵发生器定义称作“群集阵列”的像素三维阵列，根据各像素的值将其指定为“群集像素”或“空白像素”。色块矩阵发生器还定义称作“色块矩阵”的三维阵列且分两阶段将等级值分配给色块矩阵。第一阶段，色块矩阵发生器识别群集阵列中最大群集，识别位于最大群集中群集像素，将等级值分配给色块矩阵中与群集像素相应的元素及从群集阵列中消除群集像素。重复此过程直到群集阵列不含群集像素。第二阶段，色块矩阵发生器将群集阵列中像素重置为其初始值，识别群集阵列中最大空白，识别最大空白中空白像素，将等级值分配给色块矩阵中与空白像素相应的元素及将群集像素插入空白像素的位置。重复此过程直到群集阵列仅含群集像素。

Description

用于液晶显示器和视频的三维随机网屏

技术领域

本发明涉及图像数据的处理，用于增强以视频形式提供的或者由诸如液晶显示器(“LCD”)之类的装置提供的三维图像数据的外观。

背景技术

许多设计成从光栅化图像数据生成彩色图像的装置无法充分利用图像数据中提供的色彩信息。一些装置具有技术局限性，使它们无法生成图像数据中表示的全部范围的色彩。例如，在一些光栅化图像数据中，各个像素的色彩信息包括用于例如红、绿、蓝这三种组成色的数据，这三种颜色中每一种颜色的亮度由八位表示，对于每种组成色允许256种可能的亮度等级。如果以这种方式表示的图像显示在能够对各组成色仅产生八个不同亮度等级的装置上，则丢失大量色彩信息。在这些情况下，通常采用量化方法、如均匀量化对色彩信息进行量化，允许该装置使用少于图像数据中提供的色彩来显示图像。除了从图像中消除色彩信息之外，量化方法常常导致输出图像内出现可视的人为现象。例如，如果图像数据的量化引起色彩等级之间的可见转变，则可能出现称作轮廓加重的效果。

优化显示装置的色彩功能的需要不仅出现在二维(“2-D”)图像数据的显示中，而且出现在三维(“3-D”)图像数据、如视频的显示中。本文所用的术语“三维图像数据”是指数字图像数据，其中像素的色彩不仅是两个空间坐标的函数，而且还是时间坐标的函数。当三维图像数据呈现在显示装置、如LCD或计算机监视器上时，屏幕上的单个像素可能随时间推移而显示不同色彩。具有相同时间坐标的像素阵列一般称作“帧”。通常以快速演替来显示或“循环”多帧，从而产生活动图像。

一种用于扩展色彩功能有限的装置可获得的色彩范围的技术称作三维挂网。一般来说，挂网技术利用肉眼的特性来扩展装置的超出其固有色彩功能的色彩输出。如果肉眼观看具有不同颜色的足够小的点构成的图形，观看者一般不会感觉到各点的颜色，而是感觉到约等于图形中各点的平均色的色彩。当眼睛观察显示装置上的点的小阵列时，人眼感知平均色的能力在空间上起作用，当眼睛观察其颜色迅速改变的像素阵列时，则随时间推移起作用。在任一情况下，眼睛通常感觉到约等于所观察像素的平均色的一种色彩。观看者所感受的色彩称作“有效色彩输出”。用于产生活动图像的挂网技术通常构造值的三维阵列或“网屏(screen)”，它们可用于在像素阵列中产生具有所需有效色彩输出的色彩图形。这些技术通过产生好象具有装置的物理特性所定义的色彩等级中间的额外色彩等级，使装置能够扩展它可显示的色彩数量。

称作帧频调制(“FRM”)的普通三维挂网技术将多帧上的像素交替接通和断开，产生约等于在一连串帧上测量的平均色的有效色彩输出。术语“刷新率”是指单一像素的输出在不同色彩等级之间变换的频率。提高刷新率会使装置能够显示更多数量的中间色，并且可以提供对有效色彩输出的更大控制。

影响色彩输出的感知质量的另一个因素是彩色图形的感知均匀性。在呈现三维图像数据时最好是使用产生具有高度均匀性的彩色图形的网屏。已知的FRM技术在其产生均匀图形的能力上是不一致的。

需要开发一种改进的三维挂网技术，它增加装置在呈现三维图像数据时可产生的色彩等级数量，并且提供对所显示的彩色图形的均匀性的较大控制，同时使人为现象的出现减到最少。

发明内容

本发明的一个目的是通过从任意三维彩色图形产生三维网屏，使显示装置能够产生用于呈现三维图像数据的多个色彩等级。

初始图形发生器定义称作“初始图形”的像素的三维阵列。采用初始图形作为起点，均匀图形发生器定义称作“群集阵列”的像素的三维阵列，采用滤波器来识别群集阵列中的最大群集，消除位于最大群集中的群集像素，识别群集阵列中的最大空白，以及将群集像素放置在最大空白中。均匀图形发生器不断地将群集像素从最大群集移动到最大空白，直到从最大群集中消除群集像素的步骤创建最大空白。出现这种情况时，完成该过程，而且修改的群集阵列称作均匀图形。色块(dither)矩阵发生器定义称作“色块矩阵”的三维阵列，以及在两个阶段将等级值分配给色块矩阵。在第一阶段，色块矩阵发生器识别均匀图形中的最大群集，识别位于最大群集中的群集像素，以及将等级值分配给色块矩阵中对应于群集像素的元素。然后再从均匀图形中消除群集像素。重复这个过程，直到均匀图形不包含任何群集像素。在第二阶段，色块矩阵发生器将均匀图形中的像素重置为其初始值，识别均匀图形中的最大空白，识别最大空白中的空白像素，以及将群集像素插入空白像素的位置。色块矩阵发生器将等级值分配给色块矩阵中对应于空白像素的元素。重复这个过程，直到均匀图形仅包含群集像素。

附图说明

图1说明典型的图像再现系统中的主要部件。

图2说明典型的个人计算机系统中的主要部件。

图3是可用于执行本发明的各方面的一种系统的框图。

图4(a)-4(c)说明可用作初始图形的随机图形的三个帧。

图4(d)说明通过对4(a)-4(c)所示帧中的像素值进行平均而产生的图像。

图5说明一个流程图，总结由均匀图形发生器以及色块矩降发生器所执行的步骤。

图6(a)示意说明二进制值的二维群集阵列。

图6(b)示意说明一种可应用于图6(a)所示群集阵列以识别最大群集或最大空白的滤波器。

图6(c)示意说明复制四次的图6(a)的群集阵列。

图6(d)用数字说明将图6(b)所示滤波器应用于图6(a)的群集阵列的区域的详细情况。

图6(e)示意说明图6(a)所示群集阵列中像素的总密度值的阵列。

图7(a)-7(c)说明从图4(a)-4(c)所示初始图形产生的均匀图形的三个帧。

图7(d)说明通过对图7(a)-7(c)所示帧中像素的值进行平均而产生的图像。

图8(a)和8(b)说明高斯滤波器的示例值。

图9(a)和9(b)说明一种滤波器的示例值。

图10(a)-10(c)说明从图4(a)-4(c)所示初始图形产生的均匀图形的三个帧。

图10(d)说明通过对图10(a)-10(c)所示帧中像素的值进行平均而产生的图像。

图11(a)-11(c)说明从图4(a)-4(c)所示初始图形产生的均匀图形的三个帧。

图11(d)说明通过对图11(a)-11(c)所示帧中像素的值进行平均而产生的图像。

图12(a)-12(c)说明从图4(a)-4(c)所示初始图形产生的均匀图形的三个帧。

图12(d)说明通过对图12(a)-12(c)所示帧中像素的值进行平均而产生的图像。

具体实施方式

系统概述

图1说明典型的图像再现系统中的主要部件。输入装置10从通路1接收表示原始图像的信号，以及沿通路11生成原始图像的光栅化表示。控制装置20从通路11接收这个表示并作出响应，沿通路21生成原始图像的输出装置相关的表示。输出装置30从通路21接收这个表示并作出响应，沿通路31生成原始图像的表示。本发明旨在改善输出装置所产生的表示的感知质量。

输入装置10可以是能够产生三维图形图像的软件应用。或者，输入装置10也可以是能够产生三维摄影图像的装置、如摄像机。如果输入装置10是创建图像的软件应用，则从通路1接收的信号可表示该应用的命令或数据。

输出装置30可以是能够呈现视频或三维图形图像的任何类型的装置。例如，输出装置30可以是LCD装置，或者也可以是计算机监视器。

控制装置20负责把从通路11接收的原始图像的光栅化表示转换为原始图像的输出装置相关表示。控制装置20可通过通用计算机中的软件和/或硬件来实现，如图2所示。

图2说明可用于执行本发明的各方面的一种典型个人计算机系统中的主要部件。CPU 42提供计算资源。I/O控制43表示与诸如键盘、鼠标或调制解调器之类的I/O装置44的接口。RAM 45是系统随机存取存储器。存储控制46表示与存储装置47的接口，存储装置47包括诸如磁带或磁盘之类的存储媒体或光学媒体。存储媒体可用来记录操作系统、实用程序以及应用程序所用指令的程序，并可包含实现本发明的各方面的程序。显示控制48提供与显示装置49的接口。显示装置可以是任何类型的视觉显示装置。控制50表示与诸如能够产生图形图像的软件应用或摄像机之类的输入装置10的接口。控制52表示与诸如LCD装置之类的输出装置30的接口。

图2中，所有主要的系统部件都与可代表不止一种物理总线的总线41连接。不需要总线体系结构来实施本发明。

一个或多个计算机部件的功能以及本发明的各个方面可通过各种各样的电路来实现，其中包括分立逻辑部件、一个或多个ASIC和/或软件控制的处理器。例如，控制装置20可通过专用装置来实现。实现控制装置20的方式对于本发明不是很重要。可采用包括数字和模拟处理电路的其它实现。可通过诸如包含从超声频至紫外线频率的频谱上的基带或调制通信路径之类的各种机器可读媒体或者包括采用基本上任何磁或光记录技术传递信息、包括磁带、磁盘以及光盘的存储媒体等来传递本发明的软件实现。

图3是可用于执行本发明的各方面的一种系统的框图。初始图形发生器510产生表示值的图形的数据，并沿通路515将数据传送给均匀图形发生器520。均匀图形发生器520处理沿通路515接收的数据，并沿通路525将数据传送给色块矩阵发生器540。色块矩阵发生器540采用沿通路525接收的数据来生成三维网屏，并沿通路545将表示网屏的数据发送给存储装置47。半色调处理器729沿通路740接收光栅化的三维图像数据，访问存储装置47中表示网屏的数据，并沿通路744将图像的半色调表示传送给输出装置30。输出装置30沿通路753产生输出图像。在一个最佳实现中，初始图形发生器510、均匀图形发生器520以及色块矩阵发生器540通过一个或多个结合在控制装置20中的软件应用来实现。另一种方案是，初始图形发生器510、均匀图形发生器520以及色块矩阵发生器540通过结合在控制装置20中的数字或模拟电路来实现。在另一个实现中，初始图形发生器510、均匀图形发生器520以及色块矩阵发生器540结合在输出装置30中，并通过一个或多个可由输出装置30或者可由数字或模拟电路执行的软件应用来实现。在另一个实现中，初始图形发生器510、均匀图形发生器520以及色块矩阵发生器540结合在控制装置20中，存储装置47和半色调处理器729结合在输出装置30中。

初始图形发生器

初始图形发生器510定义维数为M×N×T的像素的三维阵列，其中M和N表示两个空间维度，以及T表示时间维度。像素的三维阵列称作“初始图形”。初始图形中的像素值可按照任意方式来产生。在一个最佳实现中，初始图形中的各像素具有二进制值。在这个实现中，二进制值为1的像素称作“群集像素”，二进制值为0的像素称作“空白像素”。图4(a)-4(c)说明可用作初始图形的维数为128×128×3的随机图形的第一帧422、第二帧423以及第三帧424。图4(d)说明通过对帧422、423以及424中的像素值进行平均所产生的图像，并且表示以快速演替方式呈现帧422、423、424时观看者所看到的图像。在另一个实现中，初始图形中的像素具有非二进制值，其中群集像素和空白像素被定义为具有特定范围内的值的像素。

均匀图形发生器

图5说明一个流程图，总结由均匀图形发生器520以及色块矩阵发生器540所执行的步骤。步骤550-557由均匀图形发生器520执行。在最佳实现中，均匀图形发生器520定义M×N×T阵列，称作“群集阵列”。在步骤550，均匀图形发生器520通过向群集阵列中的各像素分配初始图形中相应像素的值，将初始图形复制到群集阵列。

最大群集的识别

均匀图形发生器520按照以下方式将群集阵列转换为均匀分布的图形。在步骤551，均匀图形发生器520识别群集阵列中的最大群集。在最佳实现中，最大群集通过滤波器来识别。如果采用X×Y×Z滤波器，则逐个像素地拖动X×Y×Z滤波器窗口通过三维群集阵列，以便检验群集阵列中的相邻像素的每个X×Y×Z集合或区域。均匀图形发生器520将滤波器应用到一个区域，通过将该区域中的像素值与滤波器函数进行卷积，从而产生输出值。选择该区域中的像素并指定为这个区域的“中央像素”。区域中央像素的选择可以是任意的，或者也可由滤波器特性或其它因素来确定。从相应区域产生的输出值称作“总密度值”，并与区域的中央像素相关。图6(a)示意说明二进制值的二维6×6群集阵列705。包含像素723在内的一部分像素具有“0”值。包含像素724在内的其它像素具有“1”值。图6(b)示意说明一种可应用于图6(a)所示群集阵列705以识别最大群集的3×3滤波器。尽管为了便于说明而分别在图6(a)和6(b)中给出二维群集阵列705和二维滤波器710，但将三维滤波器应用于三维群集阵列的过程以与二维阵列中相同的方式进行。必要时，群集阵列被多次复制，以便允许滤波器通过回绕来产生边界像素的总密度值。图6(c)示意说明复制四次的群集阵列705，以便说明将滤波器710应用到以像素723为中心的九个像素的区域727的情况。滤波器710与区域727中的值进行卷积，产生中央像素723的总密度值。图6(d)以数字说明将滤波器710应用于区域727的情况。参照图6(d)所示的数字计算，区域727具有总密度值2.2。滤波器710应用到群集阵列705中的每个3×3区域。图6(e)示意说明群集阵列705的总密度值的阵列733。阵列733中的各值对应于群集阵列705中的相应像素，并表示以相应像素为中心的区域的总密度值。例如，元素736对应于像素723，且包含值2.2，它表示与区域727相关的总密度值。元素738对应于像素724，且包含值4.5，它表示以像素724为中心的区域的总密度值。

识别具有最大总密度值的群集阵列中的像素，则环绕区域被确定为最大群集。参照图6(e)，4.5是阵列733中的最大总密度值，表明以相应像素724为中心的区域是群集阵列705中的最大群集。

在步骤552，均匀图形发生器520消除位于最大群集中央的群集像素。在最佳实现中，群集像素的消除是通过识别位于最大群集中央的群集像素并将其值从1改为0来实现的。如果最大群集中的中央像素是空白像素，则从中心具有群集像素的第二大群集中消除群集像素。在另一个实现中，可消除最大群集中不是位于中央的像素。

最大空白的识别

在步骤553，均匀图形发生器520识别群集阵列中的最大空白。在最佳实现中，用于识别最大群集的滤波器也用来识别最大空白。检查群集阵列中各区域的总密度值，具有最小总密度值的区域被识别为最大空白。

在步骤555，群集像素放置在最大空白中。在最佳实现中，通过识别位于最大空白中央的空白像素并将其值从0改为1，将群集像素放置在最大空白中。如果最大空白的中央像素是群集像素，则将群集像素放置在中心具有空白像素的第二大空白中。在另一个实现中，可以消除最大空白中不是位于中央的像素。

如果步骤554确定最大空白是刚从其中消除群集像素的区域，则步骤556将群集像素恢复到它在区域中央的位置，完成构成群集阵列的过程。否则，均匀图形发生器520返回到步骤551，并检查修改后的群集阵列，识别最大群集，以及重复该过程。均匀图形发生器520继续将群集像素从最大群集移动到最大空白中，直到从最大群集中消除群集像素的步骤创建最大空白。出现这种情况时，该方法按如上所述进入步骤556，完成这个过程。修改的群集阵列称作均匀图形。

图7(a)-7(c)说明从图4(a)-4(c)所示初始图形产生的均匀图形的第一帧782、第二帧783以及第三帧784。图7(d)说明通过对帧782、783以及784中的值进行平均所产生的图像。在步骤557，均匀图形根据需要存储在存储器中。

色块矩阵发生器

步骤560-576由色块矩阵发生器540执行。在最佳实现中，色块矩阵发生器540从通路525接收表示均匀图形的数据。在本实现中，色块矩阵发生器540定义M×N×T群集阵列，它用于与均匀图形发生器520所用的群集阵列相同的功能。在步骤560，色块矩阵发生器540通过向群集阵列中的各像素分配均匀图形中相应像素的值，将均匀图形复制到群集阵列中。已经发现，采用均匀图形作为色块矩阵发生器540的起点因其均匀分布而极为有利。在其它实现中，不同的图形可加载到色块矩阵发生器540中的群集阵列中。在步骤561，色块矩阵发生器540建立变量RANK，它表明当前出现在群集阵列中的群集像素的数量。例如，在最佳实现中，如果均匀图形包含Q个群集像素，则为RANK分配等于Q的初始值。

色块矩阵发生器540定义第二M×N×T阵列，称作“色块矩阵”，其中包含M×N×T元素。由于色块矩阵和群集阵列具有相同的维数，因此在具有坐标(i，j)的色块矩阵中的元素与具有坐标(i，j)的群集阵列中的像素存在对应关系。

分两个阶段将值分配给色块矩阵中的元素。在第一阶段，根据步骤563和564，色块矩阵发生器540识别群集阵列中的最大群集，识别位于该群集中的像素，以及将等于变量RANK的等级值分配给对应于该像素的色块矩阵中的元素。在步骤565，从将来的考虑中消除群集像素。在最佳实现中，群集像素的识别和消除是通过识别最大群集的中央像素并将其值从1改为0来实现的。如果最大群集的中央像素是空白像素，则识别并消除第二大群集的中央像素。在步骤566，变量RANK减少1，反映从群集阵列中消除一个群集像素。重复这个过程，直到群集阵列不包含任何群集像素，如步骤562中的判定。这个过程产生分配给色块矩阵中的所选元素的Q个唯一等级值(从Q下降到1)。

第二阶段将从Q+1直到M×N×T的等级值分配给色块矩阵中的元素。第二阶段从步骤570开始，其中色块矩阵发生器540再次将均匀图形复制到群集阵列中。在步骤571，RANK的值被重置为Q，反映群集阵列中群集像素的数量。在步骤573和574，色块矩阵发生器540识别群集阵列中的最大空白，识别最大空白中的空白像素，以及在空白像素的位置上插入群集像素。在最佳实现中，通过识别最大空白中的中央像素并将其值从0改为1，插入群集像素。在步骤575和576，色块矩阵发生器540将RANK的值加1，反映了向群集阵列增加一个群集像素，以及分配等于对应于中央像素的色块矩阵中元素的RANK的调整值的等级值。重复这个过程，直到群集阵列仅包含群集像素，如步骤572中的判定。两级过程的最终结果是包含M×N×T个唯一值的色块矩阵。

归一化

上述过程产生包含M×N×T个唯一等级值的M×N×T色块矩阵。如果需要L个等级值而不是M×N×T个等级值，则可通过应用下列公式把各等级值R转换为归一化等级值R’：

$R^{\′}=\mathrm{int}\left\{\frac{R}{(M\×N\×T)/L}\right\}---\left(1\right)$

在上式中，通过四舍五入、即通过舍去变量x中位于小数点右边的全部数字，int{x}产生整数值。

滤波器的选择

滤波器的选择影响三维图像的性能和外观，因此是三维网屏实现的要素。一种实现采用如下定义的高斯滤波器：

$f(x,y,t)=e^{-(x^2+y^2+t^2)/2{\mathrm{\σ}}^2}---\left(2\right)$

图8(a)和8(b)说明以上采用表示两个空间维度中的5×5像素以及时间维度中的3帧的5×5×3滤波器窗口所定义的高斯滤波器的示例值。图8(a)说明t＝0时f(x，y，t)的值。图8(b)说明t＝±1时f(x，y，t)的值。参照图7(a)-7(c)，通过将上式(2)定义的高斯滤波器应用于图4(a)-4(c)所示的初始图形，产生帧782、783及784构成的均匀图形。

由于高斯滤波器同等对待空间和时间信息，因此它不能很好地适应以不同方式处理空间和时间信息的人的视觉系统。针对这种差异的另一种滤波器由下式定义：

$f(x,y,t)=\left\{\begin{array}{cc}{e}^{-(x^2+y^2)/2{\mathrm{\σ}}^2},& t=0\\ \frac{\mathrm{\α}}{1+t^2}\mathrm{\δ}(x,y)& t\≠0\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中

以及α是实数。

e^{-(x2+y2/2σ2)}项影响空间均匀性， $\frac{\mathrm{\α}}{1+t^2}\mathrm{\δ}(x,y)$ 项影响时间维度中的图形性能。图9(a)和9(b)说明采用σ＝1.0的5×5×3滤波器窗口、由公式(3)和(4)定义的滤波器的示例值。图9(a)说明t＝0时f(x，y，t)的值。图9(b)说明t＝±1时f(x，y，t)的值。在图9(b)中，没有指定α的值。图9(a)和9(b)所示的滤波器产生取决于α值的不同可视图形。增加α值通常产生具有更均匀外观的图形。这个结果在高刷新率时极为有用。已经观察到，在显示指定数量的帧上的相同平均亮度的各种图形中，显示较高均匀性的那些图形在视觉上感觉更舒服。图10(a)-10(c)说明从图4(a)-4(c)所示的初始图形中采用α＝2.0、由式(3)和(4)定义的滤波器所产生的均匀图形的三帧906、907以及908。图10(d)说明通过循环帧906、907以及908所产生的图像。

如果α＝0.0，滤波器函数不对前面或后继帧提供加权，但分别对各个帧计算输出值。图11(a)-11(c)说明α＝0.0时、从图4(a)-4(c)所示初始图形产生的均匀图形的三个帧911、912以及913。图11(d)说明通过循环帧906、907以及908所产生的图像。

如果α＜0，则滤波器函数通常产生极少差异或完全没有差异的帧。这个结果在缓慢循环这些帧时极为有用，因为帧之间的可视差异在低刷新率时可能产生不希望的“闪烁”。图12(a)-12(c)说明α＝-0.6时、从图4(a)-4(c)所示初始图形产生的均匀图形的三个帧916、917以及918。点图形在全部三帧中均相同。图12(d)说明通过循环帧906、907以及908所产生的图像。

Claims (8)

1.一种产生三维色块矩阵以用于表示图像中一个或多个色彩等级的方法，其中所述方法包括：

接收表示像素的三维阵列的数据，其中各像素具有一个值，而且根据各个像素的值将各个像素分配给包含排列在群集中的群集像素的第一集合或者分配给包含排列在空白中的空白像素的第二集合；

定义包含多个元素的三维色块矩阵，其中所述阵列中的各个像素具有所述色块矩阵中的相应元素；

通过识别位于所述阵列内最大群集中的群集像素、更新表明识别所述群集像素的顺序的等级值、根据所述等级值产生所述色块矩阵中所述相应元素的值、以及从所述第一集合中消除所述群集像素，确定所述色块矩阵中与群集像素相应的各元素的值；以及

通过识别位于所述阵列内最大空白中的空白像素、更新表明识别空白像素的顺序的等级值、根据所述等级值产生所述色块矩阵中所述相应元素的值、以及从所述第二集合中消除所述空白像素，确定所述色块矩阵中与空白像素相应的各元素的值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述阵列内像素的初始值通过以下操作来确定：

接收表示像素的三维初始图形的数据，其中各个像素具有一个值，而且根据各个像素的值将各个像素分配给包含排列在群集中的群集像素的第一集合或者分配给包含排列在空白中的空白像素的第二集合；以及

通过反复识别位于所述初始图形内最大群集中的群集像素、将所述群集像素从所述第一集合重新分配到所述第二集合、识别位于所述初始图形内最大空白中的空白像素、以及将所述空白像素从所述第二集合重新分配到所述第一集合，调整所述初始图形中像素的值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述阵列中的各个像素具有二进制值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，更新所述等级值的步骤通过对于从所述第一集合中消除的每个群集像素将所述等级值减一以及对于从所述第二集合中消除的每个空白像素将所述等级值加一来实现。

5.一种装置，包括存储器和连接所述存储器的处理电路，其中所述处理电路适合于：

接收表示像素的三维阵列的数据，其中各像素具有一个值，而且根据各个像素的值将各个像素分配给包含排列在群集中的群集像素的第一集合或者分配给包含排列在空白中的空白像素的第二集合；

定义包含多个元素的三维色块矩阵，其中所述阵列中的各个像素具有所述色块矩阵中的相应元素；

通过识别位于所述阵列内最大群集中的群集像素、更新表明识别所述群集像素的顺序的等级值、根据所述等级值产生所述色块矩阵中所述相应元素的值、以及从所述第一集合中消除所述群集像素，确定所述色块矩阵中与群集像素相应的各元素的值；以及

通过识别位于所述阵列内最大空白中的空白像素、更新表明识别空白像素的顺序的等级值、根据所述等级值产生所述色块矩阵中所述相应元素的值、以及从所述第二集合中消除所述空白像素，确定所述色块矩阵中与空白像素相应的各元素的值。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述阵列内像素的初始值通过以下操作来确定：

接收表示像素的三维初始图形的数据，其中各个像素具有一个值，而且根据各个像素的值将各个像素分配给包含排列在群集中的群集像素的第一集合或者分配给包含排列在空白中的空白像素的第二集合；以及

通过反复识别位于所述初始图形内最大群集中的群集像素、将所述群集像素从所述第一集合重新分配到所述第二集合、识别位于所述初始图形内最大空白中的空白像素、以及将所述空白像素从所述第二集合重新分配到所述第一集合，调整所述初始图形中像素的值。

7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述阵列中的各个像素具有二进制值。

8.如权利要求5所述的装置，其特征在于，更新所述等级值的步骤通过对于从所述第一集合中消除的每个群集像素将所述等级值减一以及对于从所述第二集合中消除的每个空白像素将所述等级值加一来实现。

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