WO2016106818A1 - 图像数据处理方法及装置 - Google Patents

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金羽锋
李�浩
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深圳市华星光电技术有限公司
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Definitions

  • the present invention relates to the field of image data processing technologies, and in particular, to an image data processing method and apparatus.
  • Conventional display devices generally require processing of corresponding image data prior to displaying an image, wherein the image data typically includes R (Red, Red) G (Green, B) data.
  • the image data is processed in order to enable the display device to display the image.
  • the first type set Ri (Red input, red input data), Gi (Green Input, green input data), Bi (Blue input, blue input data) are raw data, Ro (Red output, red output data), Go (Green) Output, green output data), Bo (Blue output, blue output data) are processed data;
  • the second type is that Ri, Gi, and Bi are all original data, and Ro, Go, and Bo are processed data;
  • the first technical solution described above separates the W (White, White) component of the original RGB component synthesis, and this technical solution cannot improve the transmittance by making full use of the W component.
  • the second technical solution above improves the original RGB component and then separates the W component.
  • This technical solution can improve the brightness of the display panel.
  • the value of Wo is subject to the method of maximizing the brightness, thereby causing Ro, Go, The value of Bo cannot change smoothly with gray scale.
  • An image data processing method comprising the steps of: A, receiving first red sub-pixel image data, first green sub-pixel image data, first blue sub-pixel image data; B, for the first red Sub-pixel image data, the first green sub-pixel image data, and the first blue sub-pixel image data are subjected to gamma correction processing to obtain second red sub-pixel image data, second green sub-pixel image data, and Two blue sub-pixel image data; C. generating first white sub-pixel image data according to the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, and the second blue sub-pixel image data; D.
  • the step C includes the following steps: c1, the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, and the second The blue sub-pixel image data is subjected to color space conversion to obtain angle data, saturation data, and luminance data, wherein the angle data, the saturation data, and the luminance data are related to the color space, the color
  • the color space model corresponding to the space is a Munsell hue saturation brightness model
  • the step D includes the steps of: d1, calculating a gain value according to the saturation data; and d2, according to the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image Data, the second blue sub-pixel image data, the first white sub-pixel image data, and the gain value calculation third red sub-pixel image data, third green sub-pixel image data, third blue sub-pixel Image data.
  • An image data processing method comprising the steps of: A, receiving first red sub-pixel image data, first green sub-pixel image data, first blue sub-pixel image data; B, for the first red Sub-pixel image data, the first green sub-pixel image data, and the first blue sub-pixel image data are subjected to gamma correction processing to obtain second red sub-pixel image data, second green sub-pixel image data, and Two blue sub-pixel image data; C. generating first white sub-pixel image data according to the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, and the second blue sub-pixel image data; D.
  • the step C includes the following steps: c1, performing the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, and the second blue sub-pixel image data. Color space conversion to obtain angle data, saturation data, and luminance data, wherein the angle data, the saturation data, and the luminance data are related to the color space; and c2, according to the saturation data and The luminance data calculates the first white sub-pixel image data.
  • the color space model corresponding to the color space is a Munsell tonal saturation brightness model.
  • the step c2 includes: c21, analyzing the brightness and the saturation to obtain an analysis result, and calculating the first white sub-pixel image data according to the analysis result.
  • the value corresponding to the saturation is 1-3/[(Ri+Gi+Bi)*min(Ri, Gi, Bi)], and the min(Ri, Gi, Bi) is equal to the Ri, a minimum value of the Gi and the Bi;
  • a value corresponding to the first white sub-pixel image data a value corresponding to the luminance data * (1 - a value corresponding to the saturation data);
  • the values corresponding to the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, and the second blue sub-pixel image data are the Ri, the Gi, and the Bi, respectively.
  • the step D includes the steps of: d1, calculating a gain value according to the saturation data; and d2, according to the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image Data, the second blue sub-pixel image data, the first white sub-pixel image data, and the gain value calculation third red sub-pixel image data, third green sub-pixel image data, third blue sub-pixel Image data.
  • the values corresponding to the third red sub-pixel image data, the third green sub-pixel image data, and the third blue sub-pixel image data are the Ro, the Go, and the Bo, respectively.
  • An image data processing apparatus comprising: a receiving module, configured to receive first red sub-pixel image data, first green sub-pixel image data, first blue sub-pixel image data; gamma correction processing module, Performing gamma correction processing on the first red sub-pixel image data, the first green sub-pixel image data, and the first blue sub-pixel image data to obtain second red sub-pixel image data and second Green sub-pixel image data, second blue sub-pixel image data; first image data generating module, configured to use the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, and the second blue The color sub-pixel image data generates first white sub-pixel image data; the second image data generating module is configured to use the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, the second blue Sub-pixel image data and the first white sub-pixel image data generate third red sub-pixel image data, third green sub-pixel image data, and third blue Sub-pixel image data; an inverse gamma conversion processing module, configured to: the third red sub-pixel image data,
  • the first image data generating module includes: a color space conversion module, configured to the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, and the second Blue sub-pixel image data is subjected to color space conversion to obtain angle data, saturation data, and luminance data, wherein the angle data, the saturation data, and the luminance data are related to the color space; and first And a calculating module, configured to calculate the first white sub-pixel image data according to the saturation data and the brightness data.
  • the color space model corresponding to the color space is a Munsell tonal saturation brightness model.
  • the first calculation module is configured to analyze the brightness and the saturation to obtain an analysis result, and calculate the first white sub-pixel image data according to the analysis result.
  • the value corresponding to the saturation is 1-3/[(Ri+Gi+Bi)*min(Ri, Gi, Bi)], and the min(Ri, Gi, Bi) is equal to the Ri, a minimum value of the Gi and the Bi;
  • a value corresponding to the first white sub-pixel image data a value corresponding to the luminance data * (1 - a value corresponding to the saturation data);
  • the values corresponding to the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, and the second blue sub-pixel image data are the Ri, the Gi, and the Bi, respectively.
  • the second image data generating module includes: a second calculating module, configured to calculate a gain value according to the saturation data, and to use, according to the second red sub-pixel image data, The second green sub-pixel image data, the second blue sub-pixel image data, the first white sub-pixel image data, and the gain value calculation third red sub-pixel image data and third green sub-pixel image data The third blue sub-pixel image data.
  • a second calculating module configured to calculate a gain value according to the saturation data, and to use, according to the second red sub-pixel image data, The second green sub-pixel image data, the second blue sub-pixel image data, the first white sub-pixel image data, and the gain value calculation third red sub-pixel image data and third green sub-pixel image data The third blue sub-pixel image data.
  • the value corresponding to the second red sub-pixel image data is a value corresponding to the second green sub-pixel image data: a value corresponding to the second blue sub-pixel image data.
  • the values corresponding to the third red sub-pixel image data, the third green sub-pixel image data, and the third blue sub-pixel image data are the Ro, the Go, and the Bo, respectively.
  • the present invention realizes converting RGB image data into RGBW image data, which is beneficial to improving display brightness of the display panel, so that the display panel is more power-saving when displaying images of the same brightness, or in the process of consuming the same amount of power. Get a higher brightness.
  • FIG. 1 is a block diagram of a first embodiment of an image data processing apparatus of the present invention
  • FIG. 2 is a block diagram of a first image data generating module in a second embodiment of the image data processing apparatus of the present invention
  • FIG. 3 is a schematic diagram of a color space model of the present invention.
  • FIG. 4 is a schematic diagram of the hue angle coordinates of the present invention.
  • Figure 5 is a flow chart showing a first embodiment of the image data processing method of the present invention.
  • FIG. 1 there is shown a block diagram of a first embodiment of an image data processing apparatus of the present invention.
  • the image data processing apparatus of this embodiment is applicable to a display panel, and the display panel may be a TFT-LCD (Thin Film Transistor Liquid Crystal Display, OLED (Organic Light Emitting) Diode, organic light emitting diode display panel) and so on.
  • TFT-LCD Thin Film Transistor Liquid Crystal Display
  • OLED Organic Light Emitting Diode
  • organic light emitting diode display panel organic light emitting diode display panel
  • the first embodiment of the image data processing apparatus of the present embodiment includes a receiving module 101, a gamma correction processing module 102, a first image data generating module 103, a second image data generating module 104, and an inverse gamma conversion processing module. 105.
  • the receiving module 101 is configured to receive first red sub-pixel image data, first green sub-pixel image data, and first blue sub-pixel image data.
  • the values (grayscale values) corresponding to the first red sub-pixel image data, the first green sub-pixel image data, and the first blue sub-pixel image data are denoted as R1, G1, and B1, respectively.
  • the gamma correction processing module 102 is configured to perform gamma correction processing/normalization on the first red sub-pixel image data, the first green sub-pixel image data, and the first blue sub-pixel image data. Processing to obtain second red sub-pixel image data, second green sub-pixel image data, and second blue sub-pixel image data.
  • the values (gray scale values) corresponding to the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, and the second blue sub-pixel image data are denoted as Ri, Gi, and Bi, respectively.
  • the first image data generating module 103 is configured to generate first white sub-pixel image data according to the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, and the second blue sub-pixel image data. .
  • the value (gray scale value) corresponding to the first white sub-pixel image data is denoted as Wo.
  • the second image data generating module 104 is configured to use, according to the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, the second blue sub-pixel image data, and the first white sub-pixel
  • the image data generates third red sub-pixel image data, third green sub-pixel image data, and third blue sub-pixel image data.
  • the values (gray scale values) corresponding to the third red sub-pixel image data, the third green sub-pixel image data, and the third blue sub-pixel image data are denoted as Ro, Go, and Bo, respectively.
  • the inverse gamma conversion processing module 105 is configured to use the third red sub-pixel image data, the third green sub-pixel image data, the third blue sub-pixel image data, and the first white sub-pixel
  • the image data is subjected to inverse gamma conversion processing to obtain fourth red sub-pixel image data, fourth green sub-pixel image data, fourth blue sub-pixel image data, and second white sub-pixel image data.
  • the fourth red sub-pixel image data, the fourth green sub-pixel image data, the fourth blue sub-pixel image data, and the second white sub-pixel image data respectively correspond to R of the processed data,
  • the values of G, B, and W grayscale values).
  • the above technical solution realizes converting RGB image data into RGBW image data. Since W (white) component exists in RGBW image data, it is advantageous to improve display brightness of the display panel, so that the display panel is more power-saving when displaying images of the same brightness. Or get a higher brightness in the process of consuming the same amount of electricity.
  • the second embodiment of the image data processing apparatus of the present invention is similar to the first embodiment described above, except that:
  • the first image data generating module 103 includes a color space conversion module 201 and a first computing module 202, as shown in FIG.
  • the color space conversion module 201 is configured to perform color space conversion on the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, and the second blue sub-pixel image data to obtain angle data, Saturation data and luminance data, wherein the angle data, the saturation data, and the luminance data are related to the color space.
  • the color space model corresponding to the color space (Moussell H (Hue) S (Saturation) I (Intensity) model is shown in FIG. 3, and correspondingly, the color space The corresponding tonal angle coordinates are shown in Figure 4.
  • the first calculating module 202 is configured to calculate the first white sub-pixel image data according to the saturation data and the brightness data. Specifically, the first calculating module 202 is configured to analyze the brightness (intensity) and the saturation to obtain an analysis result, and is configured to calculate the first white sub-pixel image data according to the analysis result. .
  • the value corresponding to the saturation data is 1-3/[(Ri+Gi+Bi)*min(Ri, Gi, Bi)], and the min(Ri, Gi, Bi) is equal to the Ri, a minimum value of the Gi and the Bi;
  • the value corresponding to the first white sub-pixel image data the value corresponding to the brightness data* (1 - the value corresponding to the saturation data).
  • the second image data generating module 104 includes a second computing module.
  • the second calculating module is configured to calculate a gain value according to the saturation data, and to be used according to the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, and the second blue sub-pixel
  • the image data, the first white sub-pixel image data, and the gain value calculate third red sub-pixel image data, third green sub-pixel image data, and third blue sub-pixel image data.
  • the first calculation module 202 is further configured to The following formula calculates the gain value:
  • the gain value f(1-S), wherein a maximum value of the value corresponding to the brightness data is greater than a predetermined brightness threshold.
  • the second calculating module is further configured to calculate the third red sub-pixel image data, the third green sub-pixel image data, and the third blue sub-pixel image data according to the following formula:
  • the value corresponding to the third red sub-pixel image data the value corresponding to the second red sub-pixel image data* the gain value-the value corresponding to the first white sub-pixel image data.
  • the value corresponding to the third green sub-pixel image data the value corresponding to the second green sub-pixel image data*the gain value-the value corresponding to the first white sub-pixel image data.
  • the value corresponding to the third blue sub-pixel image data the value corresponding to the second blue sub-pixel image data*the gain value-the value corresponding to the first white sub-pixel image data.
  • FIG. 5 is a flowchart of a first embodiment of an image data processing method of the present invention.
  • the image data processing method of this embodiment is applied to the above image data processing apparatus.
  • the receiving module 101 receives first red sub-pixel image data, first green sub-pixel image data, and first blue sub-pixel image data.
  • the gamma correction processing module 102 performs gamma correction processing on the first red sub-pixel image data, the first green sub-pixel image data, and the first blue sub-pixel image data / normalization processing to obtain second red sub-pixel image data, second green sub-pixel image data, and second blue sub-pixel image data.
  • the first image data generating module 103 generates a first white color according to the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, and the second blue sub-pixel image data Sub-pixel image data.
  • the second image data generating module 104 according to the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, the second blue sub-pixel image data, and the A white sub-pixel image data generates third red sub-pixel image data, third green sub-pixel image data, and third blue sub-pixel image data.
  • step 505 the inverse gamma conversion processing module 105, the third red sub-pixel image data, the third green sub-pixel image data, the third blue sub-pixel image data, the first A white sub-pixel image data is subjected to inverse gamma conversion processing to obtain fourth red sub-pixel image data, fourth green sub-pixel image data, fourth blue sub-pixel image data, and second white sub-pixel image data.
  • the above technical solution realizes converting RGB image data into RGBW image data. Since W (white) component exists in RGBW image data, it is advantageous to improve display brightness of the display panel, so that the display panel is more power-saving when displaying images of the same brightness. Or get a higher brightness in the process of consuming the same amount of electricity.
  • the step C (ie, the step 503) includes the following steps:
  • the color space conversion module 201 of the first image data generating module 103 performs color on the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, and the second blue sub-pixel image data. Spatial conversion to obtain angle data, saturation data, and luminance data, wherein the angle data, the saturation data, and the luminance data are related to the color space.
  • the color space model corresponding to the color space (Moussell H (Hue) S (Saturation) I (Intensity) model is shown in FIG. 3, and correspondingly, the color space The corresponding tonal angle coordinates are shown in Figure 4.
  • the first calculation module 202 of the first image data generating module 103 calculates the first white sub-pixel image data according to the saturation data and the brightness data. Specifically, the first calculating module 202 analyzes the brightness (intensity) and the saturation to obtain an analysis result, and calculates the first white sub-pixel image data according to the analysis result.
  • the value corresponding to the saturation data is 1-3/[(Ri+Gi+Bi)*min(Ri, Gi, Bi)], and the min(Ri, Gi, Bi) is equal to the Ri, a minimum value of the Gi and the Bi;
  • the value corresponding to the first white sub-pixel image data the value corresponding to the brightness data* (1 - the value corresponding to the saturation data).
  • the step D (ie, the step 504) includes the following steps:
  • the second calculation module of the second image data generating module 104 calculates a gain value according to the saturation data.
  • the second calculating module is configured according to the second red sub-pixel image data, the second green sub-pixel image data, the second blue sub-pixel image data, the first white sub-pixel image data, and The gain value calculates third red sub-pixel image data, third green sub-pixel image data, and third blue sub-pixel image data.
  • the step d1 includes the following steps:
  • the first calculation module 202 is according to the following The formula calculates the gain value:
  • the gain value f(1-S), wherein a maximum value of the value corresponding to the brightness data is greater than a predetermined brightness threshold.
  • the step d2 includes the following steps:
  • the second calculating module calculates the third red sub-pixel image data, the third green sub-pixel image data, and the third blue sub-pixel image data according to the following formula:
  • the value corresponding to the third red sub-pixel image data the value corresponding to the second red sub-pixel image data* the gain value-the value corresponding to the first white sub-pixel image data.
  • the value corresponding to the third green sub-pixel image data the value corresponding to the second green sub-pixel image data*the gain value-the value corresponding to the first white sub-pixel image data.
  • the value corresponding to the third blue sub-pixel image data the value corresponding to the second blue sub-pixel image data*the gain value-the value corresponding to the first white sub-pixel image data.

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Abstract

本发明公开了一种图像数据处理方法和装置，该方法包括：接收第一红色、绿色、蓝色子像素图像数据并进行伽马校正，以得到第二红色、绿色、蓝色子像素图像数据；根据第二红色、绿色、蓝色子像素图像数据生成第一白色和第三红色、绿色、蓝色子像素图像数据；通过反伽马变换得到第四红色、绿色、蓝色和第二白色子像素图像数据。

Description

图像数据处理方法及装置 技术领域
本发明涉及图像数据处理技术领域，特别涉及一种图像数据处理方法及装置。
 背景技术
传统的显示装置在显示图像前，一般都需要对相应的图像数据进行处理，其中，所述图像数据一般包括R（Red，红色）G（Green，绿色）B（Blue，蓝色）数据。对所述图像数据进行处理是为了使得所述显示装置能够显示所述图像。
传统的对所述图像数据进行处理技术一般包括以下两种技术方案：
第一种、设Ri（Red input，红色输入数据）、Gi（Green input，绿色输入数据）、Bi（Blue input，蓝色输入数据）均为原始数据，Ro（Red output，红色输出数据）、Go（Green output，绿色输出数据）、Bo（Blue output，蓝色输出数据）均为经过处理后的数据；则
Ro=Ri–Wo；
Go=Gi–Wo；
Bo=Bi–Wo；
Wo=min[Ri，Gi，Bi]，其中，Wo表示白色输出数据（White output），min[Ri，Gi，Bi]等于Ri、Gi、Bi中的最小值，下文将min[Ri，Gi，Bi]记为min。
第二种、设Ri、Gi、Bi均为原始数据，Ro、Go、Bo均为经过处理后的数据；则
Ro=Ri*S–Wo；
Go=Gi*S–Wo；
Bo=Bi*S–Wo，其中
S=1+min/(max–min)，其中，min/max<1/2，或者
S=2，其中，min/max>1/2；
Wo=min[Ri，Gi，Bi]，其中，max即为max[Ri，Gi，Bi]，max[Ri，Gi，Bi]等于Ri、Gi、Bi中的最大值。
上述第一种技术方案将原始RGB分量合成的W（White，白色）分量分离，这种技术方案无法通过充分利用所述W分量来提高穿透率。
上述第二种技术方案将原始RGB分量提高，再分离W分量，这种技术方案能够提高显示面板的亮度，但是，Wo的取值方式会受制于亮度最大化的方式，从而导致Ro、Go、Bo的值不能随灰阶平滑变化。
故，有必要提出一种新的技术方案，以解决上述技术问题。
 技术问题
本发明的目的在于提供一种图像数据处理方法及装置，其能实现将RGB图像数据转换为RGBW图像数据。
 技术解决方案
一种图像数据处理方法，所述方法包括以下步骤：A、接收第一红色子像素图像数据、第一绿色子像素图像数据、第一蓝色子像素图像数据；B、对所述第一红色子像素图像数据、所述第一绿色子像素图像数据、所述第一蓝色子像素图像数据进行伽马校正处理，以得到第二红色子像素图像数据、第二绿色子像素图像数据、第二蓝色子像素图像数据；C、根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据和所述第二蓝色子像素图像数据生成第一白色子像素图像数据；D、根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据和所述第一白色子像素图像数据生成第三红色子像素图像数据、第三绿色子像素图像数据、第三蓝色子像素图像数据；E、对所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据、所述第三蓝色子像素图像数据、所述第一白色子像素图像数据进行反伽马变换处理，以得到第四红色子像素图像数据、第四绿色子像素图像数据、第四蓝色子像素图像数据、第二白色子像素图像数据；所述步骤C包括以下步骤：c1、对所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据和所述第二蓝色子像素图像数据进行色彩空间转换，以得到角度数据、饱和度数据和亮度数据，其中，所述角度数据、所述饱和度数据和所述亮度数据与所述色彩空间相关，所述色彩空间所对应的色彩空间模型为孟塞尔色调饱和度亮度模型；以及c2、根据所述饱和度数据和所述亮度数据计算所述第一白色子像素图像数据；所述步骤c2包括：c21、对所述亮度和所述饱和度进行分析，以得出分析结果，并根据所述分析结果计算所述第一白色子像素图像数据；其中，所述饱和度所对应的值=1-3/[（Ri+Gi+Bi）*min（Ri，Gi，Bi）]，所述min（Ri，Gi，Bi）等于所述Ri、所述Gi、所述Bi中的最小值；所述第一白色子像素图像数据所对应的值=所述亮度数据所对应的值*（1-所述饱和度数据所对应的值）；其中，所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值分别为所述Ri、所述Gi、所述Bi。
在上述图像数据处理方法中，所述步骤D包括以下步骤：d1、根据所述饱和度数据计算增益值；以及d2、根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据、所述第一白色子像素图像数据和所述增益值计算第三红色子像素图像数据、第三绿色子像素图像数据、第三蓝色子像素图像数据。
在上述图像数据处理方法中，所述步骤d1包括以下步骤：d11、根据以下公式计算所述增益值：所述增益值=2-所述饱和度数据所对应的值；其中，所述亮度数据所对应的值的最大值小于或等于预定亮度阈值；（所述第三红色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）：（所述第三绿色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）：（所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）=所述第二红色子像素图像数据所对应的值：所述第二绿色子像素图像数据所对应的值：所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值。
在上述图像数据处理方法中，所述步骤d2包括以下步骤：d21、根据以下公式计算所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据和所述第三蓝色子像素图像数据：所述第三红色子像素图像数据所对应的值=所述第二红色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值；所述第三绿色子像素图像数据所对应的值=所述第二绿色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值；以及所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值=所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值。
一种图像数据处理方法，所述方法包括以下步骤：A、接收第一红色子像素图像数据、第一绿色子像素图像数据、第一蓝色子像素图像数据；B、对所述第一红色子像素图像数据、所述第一绿色子像素图像数据、所述第一蓝色子像素图像数据进行伽马校正处理，以得到第二红色子像素图像数据、第二绿色子像素图像数据、第二蓝色子像素图像数据；C、根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据和所述第二蓝色子像素图像数据生成第一白色子像素图像数据；D、根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据和所述第一白色子像素图像数据生成第三红色子像素图像数据、第三绿色子像素图像数据、第三蓝色子像素图像数据；E、对所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据、所述第三蓝色子像素图像数据、所述第一白色子像素图像数据进行反伽马变换处理，以得到第四红色子像素图像数据、第四绿色子像素图像数据、第四蓝色子像素图像数据、第二白色子像素图像数据。
在上述图像数据处理方法中，所述步骤C包括以下步骤：c1、对所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据和所述第二蓝色子像素图像数据进行色彩空间转换，以得到角度数据、饱和度数据和亮度数据，其中，所述角度数据、所述饱和度数据和所述亮度数据与所述色彩空间相关；以及c2、根据所述饱和度数据和所述亮度数据计算所述第一白色子像素图像数据。
在上述图像数据处理方法中，所述色彩空间所对应的色彩空间模型为孟塞尔色调饱和度亮度模型。
在上述图像数据处理方法中，所述步骤c2包括：c21、对所述亮度和所述饱和度进行分析，以得出分析结果，并根据所述分析结果计算所述第一白色子像素图像数据；其中，所述饱和度所对应的值=1-3/[（Ri+Gi+Bi）*min（Ri，Gi，Bi）]，所述min（Ri，Gi，Bi）等于所述Ri、所述Gi、所述Bi中的最小值；所述第一白色子像素图像数据所对应的值=所述亮度数据所对应的值*（1-所述饱和度数据所对应的值）；其中，所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值分别为所述Ri、所述Gi、所述Bi。
在上述图像数据处理方法中，所述步骤D包括以下步骤：d1、根据所述饱和度数据计算增益值；以及d2、根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据、所述第一白色子像素图像数据和所述增益值计算第三红色子像素图像数据、第三绿色子像素图像数据、第三蓝色子像素图像数据。
在上述图像数据处理方法中，所述步骤d1包括以下步骤：d11、根据以下公式计算所述增益值：所述增益值=2-所述饱和度数据所对应的值；其中，所述亮度数据所对应的值的最大值小于或等于预定亮度阈值；（所述第三红色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）：（所述第三绿色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）：（所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）=所述第二红色子像素图像数据所对应的值：所述第二绿色子像素图像数据所对应的值：所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值。
在上述图像数据处理方法中，所述步骤d1包括以下步骤：d12、根据以下公式计算所述增益值：所述增益值=f（1-S），其中，所述亮度数据所对应的值的最大值大于预定亮度阈值；所述f（1-S）为一以（1-S）为变量的函数，所述f（1-S）用于防止Ro、Go、Bo的溢出并且平滑递增；所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据、所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值分别为所述Ro、所述Go、所述Bo。
在上述图像数据处理方法中，所述步骤d2包括以下步骤：d21、根据以下公式计算所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据和所述第三蓝色子像素图像数据：所述第三红色子像素图像数据所对应的值=所述第二红色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值；所述第三绿色子像素图像数据所对应的值=所述第二绿色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值；以及所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值=所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值。
一种图像数据处理装置，所述装置包括：接收模块，用于接收第一红色子像素图像数据、第一绿色子像素图像数据、第一蓝色子像素图像数据；伽马校正处理模块，用于对所述第一红色子像素图像数据、所述第一绿色子像素图像数据、所述第一蓝色子像素图像数据进行伽马校正处理，以得到第二红色子像素图像数据、第二绿色子像素图像数据、第二蓝色子像素图像数据；第一图像数据生成模块，用于根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据和所述第二蓝色子像素图像数据生成第一白色子像素图像数据；第二图像数据生成模块，用于根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据和所述第一白色子像素图像数据生成第三红色子像素图像数据、第三绿色子像素图像数据、第三蓝色子像素图像数据；反伽马变换处理模块，用于对所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据、所述第三蓝色子像素图像数据、所述第一白色子像素图像数据进行反伽马变换处理，以得到第四红色子像素图像数据、第四绿色子像素图像数据、第四蓝色子像素图像数据、第二白色子像素图像数据。
在上述图像数据处理装置中，所述第一图像数据生成模块包括：色彩空间转换模块，用于对所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据和所述第二蓝色子像素图像数据进行色彩空间转换，以得到角度数据、饱和度数据和亮度数据，其中，所述角度数据、所述饱和度数据和所述亮度数据与所述色彩空间相关；以及第一计算模块，用于根据所述饱和度数据和所述亮度数据计算所述第一白色子像素图像数据。
在上述图像数据处理装置中，所述色彩空间所对应的色彩空间模型为孟塞尔色调饱和度亮度模型。
在上述图像数据处理装置中，所述第一计算模块用于对所述亮度和所述饱和度进行分析，以得出分析结果，并根据所述分析结果计算所述第一白色子像素图像数据；其中，所述饱和度所对应的值=1-3/[（Ri+Gi+Bi）*min（Ri，Gi，Bi）]，所述min（Ri，Gi，Bi）等于所述Ri、所述Gi、所述Bi中的最小值；所述第一白色子像素图像数据所对应的值=所述亮度数据所对应的值*（1-所述饱和度数据所对应的值）；其中，所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值分别为所述Ri、所述Gi、所述Bi。
在上述图像数据处理装置中，所述第二图像数据生成模块包括：第二计算模块，用于根据所述饱和度数据计算增益值，以及用于根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据、所述第一白色子像素图像数据和所述增益值计算第三红色子像素图像数据、第三绿色子像素图像数据、第三蓝色子像素图像数据。
在上述图像数据处理装置中，所述第一计算模块还用于根据以下公式计算所述增益值：所述增益值=2-所述饱和度数据所对应的值；其中，所述亮度数据所对应的值的最大值小于或等于预定亮度阈值；（所述第三红色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）：（所述第三绿色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）：（所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）=所述第二红色子像素图像数据所对应的值：所述第二绿色子像素图像数据所对应的值：所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值。
在上述图像数据处理装置中，所述第一计算模块还用于根据以下公式计算所述增益值：所述增益值=f（1-S），其中，所述亮度数据所对应的值的最大值大于预定亮度阈值；所述f（1-S）为一以（1-S）为变量的函数，所述f（1-S）用于防止Ro、Go、Bo的溢出并且平滑递增；所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据、所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值分别为所述Ro、所述Go、所述Bo。
在上述图像数据处理装置中，所述第二计算模块还用于根据以下公式计算所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据和所述第三蓝色子像素图像数据：所述第三红色子像素图像数据所对应的值=所述第二红色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值；所述第三绿色子像素图像数据所对应的值=所述第二绿色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值；以及所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值=所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值。
 有益效果
相对现有技术，本发明实现了将RGB图像数据转换为RGBW图像数据，有利于提高显示面板的显示亮度，使得显示面板在显示同等亮度的图像时更加省电，或者在消耗同等电量的过程中获得更加高的亮度。
 附图说明
图1为本发明的图像数据处理装置的第一实施例的框图；
图2为本发明的图像数据处理装置的第二实施例中第一图像数据生成模块的框图；
图3为本发明的色彩空间模型的示意图；
图4为本发明的色调角度坐标示意图；
图5为本发明的图像数据处理方法的第一实施例的流程图。
 本发明的最佳实施方式
本说明书所使用的词语“实施例”意指用作实例、示例或例证。此外，本说明书和所附权利要求中所使用的冠词“一”一般地可以被解释为意指“一个或多个”，除非另外指定或从上下文可以清楚确定单数形式。
参考图1，图1为本发明的图像数据处理装置的第一实施例的框图。本实施例的图像数据处理装置适用于显示面板，所述显示面板可以是TFT-LCD（Thin Film Transistor Liquid Crystal Display，薄膜晶体管液晶显示面板）、OLED（Organic Light Emitting Diode，有机发光二极管显示面板）等。
本实施例的图像数据处理装置的第一实施例包括接收模块101、伽马（Gamma）校正处理模块102、第一图像数据生成模块103、第二图像数据生成模块104和反伽马变换处理模块105。
所述接收模块101用于接收第一红色子像素图像数据、第一绿色子像素图像数据、第一蓝色子像素图像数据。所述第一红色子像素图像数据、所述第一绿色子像素图像数据、所述第一蓝色子像素图像数据所对应的值（灰阶值）分别记为R1、G1、B1。
所述伽马校正处理模块102用于对所述第一红色子像素图像数据、所述第一绿色子像素图像数据、所述第一蓝色子像素图像数据进行伽马校正处理/归一化处理，以得到第二红色子像素图像数据、第二绿色子像素图像数据、第二蓝色子像素图像数据。所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值（灰阶值）分别记为Ri、Gi、Bi。
所述第一图像数据生成模块103用于根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据和所述第二蓝色子像素图像数据生成第一白色子像素图像数据。所述第一白色子像素图像数据所对应的值（灰阶值）记为Wo。
所述第二图像数据生成模块104用于根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据和所述第一白色子像素图像数据生成第三红色子像素图像数据、第三绿色子像素图像数据、第三蓝色子像素图像数据。所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据、所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值（灰阶值）分别记为Ro、Go、Bo。
所述反伽马变换处理模块105用于对所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据、所述第三蓝色子像素图像数据、所述第一白色子像素图像数据进行反伽马变换处理，以得到第四红色子像素图像数据、第四绿色子像素图像数据、第四蓝色子像素图像数据、第二白色子像素图像数据。所述第四红色子像素图像数据、所述第四绿色子像素图像数据、所述第四蓝色子像素图像数据、所述第二白色子像素图像数据分别对应经过处理后的数据的R、G、B、W的值（灰阶值）。
上述技术方案实现了将RGB图像数据转换为RGBW图像数据，由于RGBW图像数据中存在W（白色）分量，因此有利于提高显示面板的显示亮度，使得显示面板在显示同等亮度的图像时更加省电，或者在消耗同等电量的过程中获得更加高的亮度。
本发明的图像数据处理装置的第二实施例与上述第一实施例相似，不同之处在于：
所述第一图像数据生成模块103包括色彩空间转换模块201和第一计算模块202，如图2所示。
所述色彩空间转换模块201用于对所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据和所述第二蓝色子像素图像数据进行色彩空间转换，以得到角度数据、饱和度数据和亮度数据，其中，所述角度数据、所述饱和度数据和所述亮度数据与所述色彩空间相关。所述色彩空间所对应的色彩空间模型（孟塞尔H（Hue，色调）S（Saturation，饱和度）I（Intensity，亮度/强度）模型）如图3所示，相应地，所述色彩空间所对应的色调角度坐标如图4所示。
所述第一计算模块202用于根据所述饱和度数据和所述亮度数据计算所述第一白色子像素图像数据。具体地，所述第一计算模块202用于对所述亮度（强度）和所述饱和度进行分析，以得出分析结果，并用于根据所述分析结果计算所述第一白色子像素图像数据。
其中，所述饱和度数据所对应的值=1-3/[（Ri+Gi+Bi）*min（Ri，Gi，Bi）]，所述min（Ri，Gi，Bi）等于所述Ri、所述Gi、所述Bi中的最小值；
所述第一白色子像素图像数据所对应的值=所述亮度数据所对应的值*（1-所述饱和度数据所对应的值）。
所述第二图像数据生成模块104包括第二计算模块。
所述第二计算模块用于根据所述饱和度数据计算增益值，以及用于根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据、所述第一白色子像素图像数据和所述增益值计算第三红色子像素图像数据、第三绿色子像素图像数据、第三蓝色子像素图像数据。
在转换后的所述RGBW图像数据的色调与原RGB图像数据的色调保持不变的前提下，也就是说，（所述第三红色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）：（所述第三绿色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）：（所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）=所述第二红色子像素图像数据所对应的值：所述第二绿色子像素图像数据所对应的值：所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值，即，（Ro+Wo）：（Go+Wo）：（Bo+Wo）=Ri：Gi：Bi，所述第一计算模块202还用于根据以下公式计算所述增益值：
所述增益值=2-所述饱和度数据所对应的值，其中，所述亮度数据所对应的值的最大值小于或等于预定亮度阈值。
所述增益值=f（1-S），其中，所述亮度数据所对应的值的最大值大于预定亮度阈值。
所述f（1-S）为一以（1-S）为变量的函数，所述f（1-S）用于对所述增益做抑制及平滑处理，以防止Ro、Go、Bo的溢出并且平滑递增，即，防止（Ro+Wo）：（Go+Wo）：（Bo+Wo）=Ri：Gi：Bi这一比例被破坏。
所述第二计算模块还用于根据以下公式计算所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据和所述第三蓝色子像素图像数据：
所述第三红色子像素图像数据所对应的值=所述第二红色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值。
所述第三绿色子像素图像数据所对应的值=所述第二绿色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值。
所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值=所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值。
通过上述技术方案，可以使得所输出RGBW中的各个分量保持平滑。
参考图5，图5为本发明的图像数据处理方法的第一实施例的流程图。本实施例的图像数据处理方法适用于上述图像数据处理装置。
本实施例的图像数据处理方法包括以下步骤：
A（步骤501）、所述接收模块101接收第一红色子像素图像数据、第一绿色子像素图像数据、第一蓝色子像素图像数据。
B（步骤502）、所述伽马校正处理模块102对所述第一红色子像素图像数据、所述第一绿色子像素图像数据、所述第一蓝色子像素图像数据进行伽马校正处理/归一化处理，以得到第二红色子像素图像数据、第二绿色子像素图像数据、第二蓝色子像素图像数据。
C（步骤503）、所述第一图像数据生成模块103根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据和所述第二蓝色子像素图像数据生成第一白色子像素图像数据。
D（步骤504）、所述第二图像数据生成模块104根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据和所述第一白色子像素图像数据生成第三红色子像素图像数据、第三绿色子像素图像数据、第三蓝色子像素图像数据。
E（步骤505）、所述反伽马变换处理模块105对所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据、所述第三蓝色子像素图像数据、所述第一白色子像素图像数据进行反伽马变换处理，以得到第四红色子像素图像数据、第四绿色子像素图像数据、第四蓝色子像素图像数据、第二白色子像素图像数据。
上述技术方案实现了将RGB图像数据转换为RGBW图像数据，由于RGBW图像数据中存在W（白色）分量，因此有利于提高显示面板的显示亮度，使得显示面板在显示同等亮度的图像时更加省电，或者在消耗同等电量的过程中获得更加高的亮度。
本发明的图像数据处理方法的第二实施例与第一实施例相似，不同之处在于：
所述步骤C（即，所述步骤503）包括以下步骤：
c1、所述第一图像数据生成模块103的色彩空间转换模块201对所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据和所述第二蓝色子像素图像数据进行色彩空间转换，以得到角度数据、饱和度数据和亮度数据，其中，所述角度数据、所述饱和度数据和所述亮度数据与所述色彩空间相关。所述色彩空间所对应的色彩空间模型（孟塞尔H（Hue，色调）S（Saturation，饱和度）I（Intensity，亮度/强度）模型）如图3所示，相应地，所述色彩空间所对应的色调角度坐标如图4所示。
c2、所述第一图像数据生成模块103的第一计算模块202根据所述饱和度数据和所述亮度数据计算所述第一白色子像素图像数据。具体地，所述第一计算模块202对所述亮度（强度）和所述饱和度进行分析，以得出分析结果，并根据所述分析结果计算所述第一白色子像素图像数据。
其中，所述饱和度数据所对应的值=1-3/[（Ri+Gi+Bi）*min（Ri，Gi，Bi）]，所述min（Ri，Gi，Bi）等于所述Ri、所述Gi、所述Bi中的最小值；
所述第一白色子像素图像数据所对应的值=所述亮度数据所对应的值*（1-所述饱和度数据所对应的值）。
所述步骤D（即，所述步骤504）包括以下步骤：
d1、所述第二图像数据生成模块104的第二计算模块根据所述饱和度数据计算增益值。
d2、所述第二计算模块根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据、所述第一白色子像素图像数据和所述增益值计算第三红色子像素图像数据、第三绿色子像素图像数据、第三蓝色子像素图像数据。
所述步骤d1包括以下步骤：
d11、在转换后的所述RGBW图像数据的色调与原RGB图像数据的色调保持不变的前提下，也就是说，（所述第三红色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）：（所述第三绿色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）：（所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）=所述第二红色子像素图像数据所对应的值：所述第二绿色子像素图像数据所对应的值：所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值，即，（Ro+Wo）：（Go+Wo）：（Bo+Wo）=Ri：Gi：Bi，所述第一计算模块202根据以下公式计算所述增益值：
所述增益值=2-所述饱和度数据所对应的值，所述亮度数据所对应的值的最大值小于或等于预定亮度阈值。
所述增益值=f（1-S），其中，所述亮度数据所对应的值的最大值大于预定亮度阈值。
所述f（1-S）为一以（1-S）为变量的函数，所述f（1-S）用于对所述增益做抑制及平滑处理，以防止Ro、Go、Bo的溢出并且平滑递增，即，防止（Ro+Wo）：（Go+Wo）：（Bo+Wo）=Ri：Gi：Bi这一比例被破坏。
所述步骤d2包括以下步骤：
d21、所述第二计算模块根据以下公式计算所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据和所述第三蓝色子像素图像数据：
所述第三红色子像素图像数据所对应的值=所述第二红色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值。
所述第三绿色子像素图像数据所对应的值=所述第二绿色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值。
所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值=所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值。
通过上述技术方案，可以使得所输出RGBW中的各个分量保持平滑。
尽管已经相对于一个或多个实现方式示出并描述了本发明，但是本领域技术人员基于对本说明书和附图的阅读和理解将会想到等价变型和修改。本发明包括所有这样的修改和变型，并且仅由所附权利要求的范围限制。特别地关于由上述组件执行的各种功能，用于描述这样的组件的术语旨在对应于执行所述组件的指定功能（例如其在功能上是等价的）的任意组件（除非另外指示），即使在结构上与执行本文所示的本说明书的示范性实现方式中的功能的公开结构不等同。此外，尽管本说明书的特定特征已经相对于若干实现方式中的仅一个被公开，但是这种特征可以与如可以对给定或特定应用而言是期望和有利的其他实现方式的一个或多个其他特征组合。而且，就术语“包括”、“具有”、“含有”或其变形被用在具体实施方式或权利要求中而言，这样的术语旨在以与术语“包含”相似的方式包括。
综上所述，虽然本发明已以优选实施例揭露如上，但上述优选实施例并非用以限制本发明，本领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与润饰，因此本发明的保护范围以权利要求界定的范围为准。

Claims (20)

  1. 一种图像数据处理方法，其中，所述方法包括以下步骤：
    A、接收第一红色子像素图像数据、第一绿色子像素图像数据、第一蓝色子像素图像数据；
    B、对所述第一红色子像素图像数据、所述第一绿色子像素图像数据、所述第一蓝色子像素图像数据进行伽马校正处理，以得到第二红色子像素图像数据、第二绿色子像素图像数据、第二蓝色子像素图像数据；
    C、根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据和所述第二蓝色子像素图像数据生成第一白色子像素图像数据；
    D、根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据和所述第一白色子像素图像数据生成第三红色子像素图像数据、第三绿色子像素图像数据、第三蓝色子像素图像数据；
    E、对所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据、所述第三蓝色子像素图像数据、所述第一白色子像素图像数据进行反伽马变换处理，以得到第四红色子像素图像数据、第四绿色子像素图像数据、第四蓝色子像素图像数据、第二白色子像素图像数据；
    所述步骤C包括以下步骤：
    c1、对所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据和所述第二蓝色子像素图像数据进行色彩空间转换，以得到角度数据、饱和度数据和亮度数据，其中，所述角度数据、所述饱和度数据和所述亮度数据与所述色彩空间相关，所述色彩空间所对应的色彩空间模型为孟塞尔色调饱和度亮度模型；以及
    c2、根据所述饱和度数据和所述亮度数据计算所述第一白色子像素图像数据；
    所述步骤c2包括：
    c21、对所述亮度和所述饱和度进行分析，以得出分析结果，并根据所述分析结果计算所述第一白色子像素图像数据；
    其中，所述饱和度所对应的值=1-3/[（Ri+Gi+Bi）*min（Ri，Gi，Bi）]，所述min（Ri，Gi，Bi）等于所述Ri、所述Gi、所述Bi中的最小值；
    所述第一白色子像素图像数据所对应的值=所述亮度数据所对应的值*（1-所述饱和度数据所对应的值）；
    其中，所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值分别为所述Ri、所述Gi、所述Bi。
  2. 根据权利要求1所述的图像数据处理方法，其中，所述步骤D包括以下步骤：
    d1、根据所述饱和度数据计算增益值；以及
    d2、根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据、所述第一白色子像素图像数据和所述增益值计算第三红色子像素图像数据、第三绿色子像素图像数据、第三蓝色子像素图像数据。
  3. 根据权利要求2所述的图像数据处理方法，其中，所述步骤d1包括以下步骤：
    d11、根据以下公式计算所述增益值：
    所述增益值=2-所述饱和度数据所对应的值；
    其中，所述亮度数据所对应的值的最大值小于或等于预定亮度阈值；
    （所述第三红色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）：（所述第三绿色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）：（所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）=所述第二红色子像素图像数据所对应的值：所述第二绿色子像素图像数据所对应的值：所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值。
  4. 根据权利要求2所述的图像数据处理方法，其中，所述步骤d2包括以下步骤：
    d21、根据以下公式计算所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据和所述第三蓝色子像素图像数据：
    所述第三红色子像素图像数据所对应的值=所述第二红色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值；
    所述第三绿色子像素图像数据所对应的值=所述第二绿色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值；以及
    所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值=所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值。
  5. 一种图像数据处理方法，其中，所述方法包括以下步骤：
    A、接收第一红色子像素图像数据、第一绿色子像素图像数据、第一蓝色子像素图像数据；
    B、对所述第一红色子像素图像数据、所述第一绿色子像素图像数据、所述第一蓝色子像素图像数据进行伽马校正处理，以得到第二红色子像素图像数据、第二绿色子像素图像数据、第二蓝色子像素图像数据；
    C、根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据和所述第二蓝色子像素图像数据生成第一白色子像素图像数据；
    D、根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据和所述第一白色子像素图像数据生成第三红色子像素图像数据、第三绿色子像素图像数据、第三蓝色子像素图像数据；
    E、对所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据、所述第三蓝色子像素图像数据、所述第一白色子像素图像数据进行反伽马变换处理，以得到第四红色子像素图像数据、第四绿色子像素图像数据、第四蓝色子像素图像数据、第二白色子像素图像数据。
  6. 根据权利要求5所述的图像数据处理方法，其中，所述步骤C包括以下步骤：
    c1、对所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据和所述第二蓝色子像素图像数据进行色彩空间转换，以得到角度数据、饱和度数据和亮度数据，其中，所述角度数据、所述饱和度数据和所述亮度数据与所述色彩空间相关；以及
    c2、根据所述饱和度数据和所述亮度数据计算所述第一白色子像素图像数据。
  7. 根据权利要求6所述的图像数据处理方法，其中，所述色彩空间所对应的色彩空间模型为孟塞尔色调饱和度亮度模型。
  8. 根据权利要求6所述的图像数据处理方法，其中，所述步骤c2包括：
    c21、对所述亮度和所述饱和度进行分析，以得出分析结果，并根据所述分析结果计算所述第一白色子像素图像数据；
    其中，所述饱和度所对应的值=1-3/[（Ri+Gi+Bi）*min（Ri，Gi，Bi）]，所述min（Ri，Gi，Bi）等于所述Ri、所述Gi、所述Bi中的最小值；
    所述第一白色子像素图像数据所对应的值=所述亮度数据所对应的值*（1-所述饱和度数据所对应的值）；
    其中，所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值分别为所述Ri、所述Gi、所述Bi。
  9. 根据权利要求6所述的图像数据处理方法，其中，所述步骤D包括以下步骤：
    d1、根据所述饱和度数据计算增益值；以及
    d2、根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据、所述第一白色子像素图像数据和所述增益值计算第三红色子像素图像数据、第三绿色子像素图像数据、第三蓝色子像素图像数据。
  10. 根据权利要求9所述的图像数据处理方法，其中，所述步骤d1包括以下步骤：
    d11、根据以下公式计算所述增益值：
    所述增益值=2-所述饱和度数据所对应的值；
    其中，所述亮度数据所对应的值的最大值小于或等于预定亮度阈值；
    （所述第三红色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）：（所述第三绿色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）：（所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）=所述第二红色子像素图像数据所对应的值：所述第二绿色子像素图像数据所对应的值：所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值。
  11. 根据权利要求9所述的图像数据处理方法，其中，所述步骤d1包括以下步骤：
    d12、根据以下公式计算所述增益值：
    所述增益值=f（1-S），其中，所述亮度数据所对应的值的最大值大于预定亮度阈值。
    所述f（1-S）为一以（1-S）为变量的函数，所述f（1-S）用于防止Ro、Go、Bo的溢出并且平滑递增；
    所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据、所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值分别为所述Ro、所述Go、所述Bo。
  12. 根据权利要求9所述的图像数据处理方法，其中，所述步骤d2包括以下步骤：
    d21、根据以下公式计算所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据和所述第三蓝色子像素图像数据：
    所述第三红色子像素图像数据所对应的值=所述第二红色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值；
    所述第三绿色子像素图像数据所对应的值=所述第二绿色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值；以及
    所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值=所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值。
  13. 一种图像数据处理装置，其中，所述装置包括：
    接收模块，用于接收第一红色子像素图像数据、第一绿色子像素图像数据、第一蓝色子像素图像数据；
    伽马校正处理模块，用于对所述第一红色子像素图像数据、所述第一绿色子像素图像数据、所述第一蓝色子像素图像数据进行伽马校正处理，以得到第二红色子像素图像数据、第二绿色子像素图像数据、第二蓝色子像素图像数据；
    第一图像数据生成模块，用于根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据和所述第二蓝色子像素图像数据生成第一白色子像素图像数据；
    第二图像数据生成模块，用于根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据和所述第一白色子像素图像数据生成第三红色子像素图像数据、第三绿色子像素图像数据、第三蓝色子像素图像数据；
    反伽马变换处理模块，用于对所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据、所述第三蓝色子像素图像数据、所述第一白色子像素图像数据进行反伽马变换处理，以得到第四红色子像素图像数据、第四绿色子像素图像数据、第四蓝色子像素图像数据、第二白色子像素图像数据。
  14. 根据权利要求13所述的图像数据处理装置，其中，所述第一图像数据生成模块包括：
    色彩空间转换模块，用于对所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据和所述第二蓝色子像素图像数据进行色彩空间转换，以得到角度数据、饱和度数据和亮度数据，其中，所述角度数据、所述饱和度数据和所述亮度数据与所述色彩空间相关；以及
    第一计算模块，用于根据所述饱和度数据和所述亮度数据计算所述第一白色子像素图像数据。
  15. 根据权利要求14所述的图像数据处理装置，其中，所述色彩空间所对应的色彩空间模型为孟塞尔色调饱和度亮度模型。
  16. 根据权利要求14所述的图像数据处理装置，其中，所述第一计算模块用于对所述亮度和所述饱和度进行分析，以得出分析结果，并根据所述分析结果计算所述第一白色子像素图像数据；
    其中，所述饱和度所对应的值=1-3/[（Ri+Gi+Bi）*min（Ri，Gi，Bi）]，所述min（Ri，Gi，Bi）等于所述Ri、所述Gi、所述Bi中的最小值；
    所述第一白色子像素图像数据所对应的值=所述亮度数据所对应的值*（1-所述饱和度数据所对应的值）；
    其中，所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值分别为所述Ri、所述Gi、所述Bi。
  17. 根据权利要求14所述的图像数据处理装置，其中，所述第二图像数据生成模块包括：
    第二计算模块，用于根据所述饱和度数据计算增益值，以及用于根据所述第二红色子像素图像数据、所述第二绿色子像素图像数据、所述第二蓝色子像素图像数据、所述第一白色子像素图像数据和所述增益值计算第三红色子像素图像数据、第三绿色子像素图像数据、第三蓝色子像素图像数据。
  18. 根据权利要求17所述的图像数据处理装置，其中，所述第一计算模块还用于根据以下公式计算所述增益值：
    所述增益值=2-所述饱和度数据所对应的值；
    其中，所述亮度数据所对应的值的最大值小于或等于预定亮度阈值；
    （所述第三红色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）：（所述第三绿色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）：（所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值+所述第一白色子像素图像数据所对应的值）=所述第二红色子像素图像数据所对应的值：所述第二绿色子像素图像数据所对应的值：所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值。
  19. 根据权利要求17所述的图像数据处理装置，其中，所述第一计算模块还用于根据以下公式计算所述增益值：
    所述增益值=f（1-S），其中，所述亮度数据所对应的值的最大值大于预定亮度阈值。
    所述f（1-S）为一以（1-S）为变量的函数，所述f（1-S）用于防止Ro、Go、Bo的溢出并且平滑递增；
    所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据、所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值分别为所述Ro、所述Go、所述Bo。
  20. 根据权利要求17所述的图像数据处理装置，其中，所述第二计算模块还用于根据以下公式计算所述第三红色子像素图像数据、所述第三绿色子像素图像数据和所述第三蓝色子像素图像数据：
    所述第三红色子像素图像数据所对应的值=所述第二红色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值；
    所述第三绿色子像素图像数据所对应的值=所述第二绿色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值；以及
    所述第三蓝色子像素图像数据所对应的值=所述第二蓝色子像素图像数据所对应的值*所述增益值-所述第一白色子像素图像数据所对应的值。
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