WO2020082632A1 - 一种针对画面数据处理的方法 - Google Patents

一种针对画面数据处理的方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2020082632A1
WO2020082632A1 PCT/CN2019/072496 CN2019072496W WO2020082632A1 WO 2020082632 A1 WO2020082632 A1 WO 2020082632A1 CN 2019072496 W CN2019072496 W CN 2019072496W WO 2020082632 A1 WO2020082632 A1 WO 2020082632A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
pixels
same
group
value
values
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/CN2019/072496
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
关晓亮
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
TCL China Star Optoelectronics Technology Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen China Star Optoelectronics Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen China Star Optoelectronics Technology Co Ltd filed Critical Shenzhen China Star Optoelectronics Technology Co Ltd
Publication of WO2020082632A1 publication Critical patent/WO2020082632A1/zh
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/64—Circuits for processing colour signals
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09G—ARRANGEMENTS OR CIRCUITS FOR CONTROL OF INDICATING DEVICES USING STATIC MEANS TO PRESENT VARIABLE INFORMATION
    • G09G3/00—Control arrangements or circuits, of interest only in connection with visual indicators other than cathode-ray tubes
    • G09G3/20—Control arrangements or circuits, of interest only in connection with visual indicators other than cathode-ray tubes for presentation of an assembly of a number of characters, e.g. a page, by composing the assembly by combination of individual elements arranged in a matrix no fixed position being assigned to or needed to be assigned to the individual characters or partial characters
    • G09G3/2003—Display of colours

Definitions

  • the present disclosure relates to the field of display technology, and in particular, to a method for processing picture data.
  • the processing technology of the display screen image by related components in the display device further reflects the display effect of the display.
  • the colors to be expressed on the display screen are becoming richer and richer, and also more delicate, especially for Ultra High Definition (UD), these are derived from the increase of full-screen information data.
  • the same display frame contains The amount of information is even greater.
  • there are more and more calculation technologies for display screen processing and the storage space occupied by full-screen information storage is also very large.
  • the amount of data in one frame of data is 3840 * 2160 * 2 8 * 2 8 * 2 8
  • the total number of pixels of the entire display device reaches more than 8 million, and the amount of data information is particularly large.
  • the ratio of data compression will be large, and the maximum amount of data and the RGB gray scale value of the same data cannot be quickly found from the same frame.
  • the compression ratio The larger the picture, the more the picture is distorted, and the picture processing of the color cast is not ideal, which reduces the display effect of the ultra-high-strength screen. At the same time, when comparing the same frame of data, the amount of data cannot be completed .
  • the present disclosure provides a method for processing image data to solve the problem that the prior art cannot quickly find the maximum amount of the same amount of data and its RGB grayscale value from the same frame when processing more full-screen data and compressing data.
  • the problem of low accuracy is a problem that the prior art cannot quickly find the maximum amount of the same amount of data and its RGB grayscale value from the same frame when processing more full-screen data and compressing data. The problem of low accuracy.
  • a method for processing picture data including the following steps:
  • step S111 Compare the quantity value in step S109 with Hth. If the quantity is greater than Hth, then the i-th line is the same, and then jump to step S108 for execution; if the quantity value is less than Hth, execute S112;
  • each data algorithm will process 2, 4, or 8 pixels in the same clock cycle when processing each row of images; in step S102, if R, G in each group , The difference between B and B is not greater than X, the fluctuation state of this clock cycle is recorded as consistent; if the difference between R, G, and B in each group is greater than X, then this clock Periodic fluctuations are recorded as inconsistencies.
  • the number of new pixels is updated to become the number of consecutively identical pixels times n.
  • the number of identical pixels is updated to be n times the number of consecutive identical pixels.
  • the discarded maximum condition value Hthro is set to 960.
  • the data algorithm is twice the clock period when it is assigned.
  • the R, G, and B pixel values of the different pixels are one of 0-255.
  • Group 1 judges whether it is the same as groups 2, 3, and 4, respectively, and adds the number of groups to group 1;
  • Group 2 judges whether it is the same as group 3, and adds the number of the group to group 2;
  • Group 3 judges whether it is the same as group 4, and adds the number of groups to group 3 in the same way.
  • step S111 Compare the quantity value in step S109 with Hth. If the quantity is greater than Hth, then the i-th line is the same, and then jump to step S108 for execution; if the quantity value is less than Hth, perform step S112;
  • each data algorithm when processing each line of images, each data algorithm will process 2, 4, or 8 pixels in the same clock cycle point.
  • step S102 if the difference between R, G, and B in each group is not greater than the X, then this clock cycle The fluctuation state of is recorded as self-consistency; if the difference of R, G and B in each group is greater than the X, then the fluctuation state of this clock cycle is recorded as self-inconsistency.
  • the number of new pixels is updated to become the number of consecutive identical pixels times n.
  • the update of the number of the same pixels becomes n times the number of the same pixels in succession.
  • step S105 the maximum condition value Hthro for discarding is set to 960.
  • the data algorithm is twice the clock cycle when it is assigned.
  • the R, G, and B pixel values of the different pixels are one of 0-255.
  • Group 1 judges whether it is the same as groups 2, 3, and 4, respectively, and adds the number of groups to group 1;
  • Group 2 judges whether it is the same as group 3, and adds the number of the group to group 2;
  • Group 3 judges whether it is the same as group 4, and adds the number of groups to group 3 in the same way.
  • the present disclosure separately processes the image and compares the processed image with the set parameter value to obtain the required pixel value and the required number of pixels
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of the disclosed algorithm.
  • a method for processing picture data is processed according to the steps provided by the present disclosure.
  • the processing steps are as follows:
  • the processing in step S102 is: comparing R1-R2 ⁇ X, at the same time G1-G2 ⁇ X, and at the same time B1-B2 ⁇ X, when the above three comparison formulas are simultaneously established Then, the fluctuation state of this clock cycle is recorded as self-consistent; if the above three comparisons are not established at the same time, the fluctuation state of this clock cycle is recorded as self-inconsistent.
  • the R, G, and B values to be determined are not changed until a self-consistent clock cycle is counted. At this time, the R, G, and B values of the consistency determination value are changed, and the number of the same pixels is updated. Becomes n times the number of consecutive pixels that are the same;
  • step S111 Compare the quantity value in step S109 with Hth. If the quantity is greater than Hth, the i-th row is consistent;
  • n 2
  • the data (n) assignment becomes twice the clock period, so in The number of pixels obtained in subsequent steps needs to be multiplied by 2 to become the new number of pixels obtained.
  • Group 1 determines whether the values in Groups 2, 3, and 4 are the same, and if they are the same, the number of groups is added to Group 1;
  • Group 2 determines whether the values in Groups 3 and 4 are the same, and if they are the same, the number of groups is added to Group 2;
  • Group 3 finally judges whether it is the same as group 4. If it is the same, the group number is added to group 3.
  • S207 Determine whether the i-th group in the matrix is the same as each group after the i-th group, and the same is to add the number of the i-th group to the i-th group;
  • S208 record the group with the largest number as the consistent R, G, and B values of the row, and record the quantity value No. final;
  • the above provides a detailed description of a method for processing image data provided by the embodiments of the present disclosure.
  • the maximum number of identical pixels can be quickly found from a frame And the corresponding R, G, and B pixel values, as well as the number of rows where they are located. For these found pixel points, these pictures can be specifically processed to improve the accuracy of processing.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Control Of Indicators Other Than Cathode Ray Tubes (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本揭示中先获取每一行图像的像素，通过算法对像素的R、G、B值比较；设置一个舍弃值，将时钟周期内的像素数量与舍弃值比较；再设置一个舍弃条件值，获得新的像素的RGB灰阶值和数量；处理完成后，将RGB灰阶值和数量进行矩阵运算，再获得到新的一致性的RGB值并记下数量；最后对列进行处理，从而实现全部数据的处理。

Description

一种针对画面数据处理的方法 技术领域
本揭示涉及显示技术领域，尤其涉及一种针对画面数据处理的方法。
 背景技术
随着光电与半导体技术的不断发展，也带动了显示器件等领域的进步。而显示器件中相关部件对显示画面图像的处理技术又进一步反映了显示器显示效果的高低。
显示屏幕上所要表达的色彩越来越丰富，而且也更加细腻，尤其是针对超高强屏幕（Ultra High Definition，UD）而言，这些都源于全屏信息数据的增加，同一显示帧中，所包含的信息量更加庞大，目前，针对显示器画面处理的演算技术也越来越多，全屏信息量存储占用的存储空间也非常巨大。例如在UD屏幕中，其一帧数据中的数据量为3840*2160*2 8*2 8*2 8，整个显示设备的总像素数量达到800万以上，数据信息量特别庞大，因此，在对这些数据画面进行处理时，对数据压缩的比例就会很大，而且不能快速的从同一帧中找到数据相同的数量最大值以及其RGB灰阶值，在现有的压缩技术中，压缩的比例越大，画面的失真情况越多，对颜色偏色的画面处理不理想，使得超高强屏幕的显示效果降低，同时在对同一帧数据资料进行比对时，由于数据量太多而无法操作完成。
技术问题
因此，现有的技术在处理较多全屏数据量以及压缩数据资料时不能快速的从同一帧中找到数据相同的数量最大值以及其RGB灰阶值，准确性低，限制了超高强等屏幕的显示效果，需要提出进一步完善和改进方案。
 技术解决方案
本揭示提供一种针对画面数据处理的方法，以解决现有技术在处理较多全屏数据量以及压缩数据资料时不能快速的从同一帧中找到数据相同的数量最大值以及其RGB灰阶值，准确性低的问题。
为解决上述技术问题，本揭示提供的技术方案如下：
根据本揭示实施例的第一实施例，提供了一种针对画面数据处理的方法，包括以下步骤：
S100、获取每一行图像的像素，其中，在处理每一行图像时每一个data算法会同时处理n个像素点；
S101、设置一个波动状态寄存器，其中，所述波动状态寄存器的预定数值为X；
S102、将所述data算法处理的不同像素点的R值进行比较，同时比较每一个像素点中对应的G和B的值；
S103、设置一个舍弃最高值Y；
S104、从第一个时钟周期开始统计，如果与所述第一个时钟周期自身相同，所述data算法的赋值就变为时钟周期的数量乘以n，如果遇到时钟周期内的像素点R、G、B的值相同，直接跳转到步骤S109；如果所述像素点R、G、B的值与前一个时钟周期内的像素点R、G、B的值不同，那么就跳转到步骤S106，对已经统计到的相同的时钟周期的数量是否足够长进行判断；
S105、设置一个舍弃的最大条件值Hthro；
S106、如果统计到的时钟周期的数量不小于Hthro，就记下连续相同的像素的R、G、B的值和相同的像素的数量，放入矩阵，同时，将所述像素的R、G、B的值设定为现有像素的R、G、B值一致性判定值；
S107、如果遇到上一时钟周期时已经相同的像素的数量如果不小于值Hthro，记下连续相同的像素的R、G、B值和其数量；
不更改待判定的R、G、B值，直到统计到一个自身一致的时钟周期，此时更改一致性判定值的R、G、B值，并且更新相同像素的数量；
S108、一行处理完成之后，根据所述值Hthro来记录保留下的m组像素的R、G、B值和像素的数量；
S109、将所述保留下的m组像素的R、G、B值和像素的数量组成一个m*4的矩阵；其中，分别判定矩阵中的第i组与第i组之后的各组是否相同，相同即将所述第i组的数量累加到第i组上；并将数量最多的一组记为所在行的一致性R、G、B值，同时记下数量值；
S110、每行设置一个最大舍弃时间Hth；
S111、将步骤步骤S109中的所述数量值与Hth比较，如果数量大于Hth，那么第i行一致，再跳转到步骤S108执行；若数量值小于Hth，则执行S112；
S112、每列设置一个最大舍弃值Vthro，按照步骤S106到S111的同样方法进行运算，从而找出整帧像素相同的R、G、B值与所述像素的行数；
其中，所述步骤S101中，在处理每一行图像时每一个data算法会在同一时钟周期内处理2个、4个或者8个像素点；所述步骤S102中，如果每一组中R、G、B三者的差值均不大于所述X，则此时钟周期的波动状态记为自身一致；如果每一组中R、G、B三者的差值均大于所述X，则此时钟周期的波动状态记为自身不一致。
在本揭示第一实施例所提供的针对画面处理的方法中，在所述S106中，所述新的像素的数量更新变为所述连续相同的像素的数量乘以n。
在本揭示第一实施例所提供的针对画面处理的方法中，在所述步骤S107中，所述相同像素的数量更新变为n乘以所述连续相同的像素的数量。
在本揭示第一实施例所提供的针对画面处理的方法中，在所述步骤S105中，所述舍弃的最大条件值Hthro设定为960。
在本揭示第一实施例所提供的针对画面处理的方法中，所述data算法在赋值时为时钟周期的两倍。
在本揭示第一实施例所提供的针对画面处理的方法中，所述不同像素点的R、G、B像素值为0-255中的一个。
在本揭示第一实施例所提供的针对画面处理的方法中，所述步骤S109中，当m=4时，具体步骤包括，
组1分别判断与组2、3、4是否相同，相同将该组数量累加到组1上；
组2分别判断与组3是否相同，相同将该组数量累加到组2上；
组3判断与组4是否相同，相同将该组数量累加到组3上。
根据本揭示提供的一种针对画面数据处理的方法的第二实施例，包括以下步骤：
S100、获取每一行图像的像素，其中，在处理每一行图像时每一个data算法会同时处理n个像素点；
S101、设置一个波动状态寄存器，其中，所述波动状态寄存器的预定数值为X；
S102、将所述data算法处理的不同像素点的R值进行比较，同时比较每一个像素点中对应的G和B的值；
S103、设置一个舍弃最高值Y；
S104、从第一个时钟周期开始统计，如果与所述第一个时钟周期自身相同，所述data算法的赋值就变为时钟周期的数量乘以n，如果遇到时钟周期内的像素点R、G、B的值相同，直接跳转到步骤S109；如果所述像素点R、G、B的值与前一个时钟周期内的像素点R、G、B的值不同，那么就跳转到步骤S106，对已经统计到的相同的时钟周期的数量是否足够长进行判断；
S105、设置一个舍弃的最大条件值Hthro；
S106、如果统计到的时钟周期的数量不小于Hthro，就记下连续相同的像素的R、G、B的值和相同的像素的数量，放入矩阵，同时，将所述像素的R、G、B的值设定为现有像素的R、G、B值一致性判定值；
S107、如果遇到上一时钟周期时已经相同的像素的数量如果不小于值Hthro，记下连续相同的像素的R、G、B值和其数量；
不更改待判定的R、G、B值，直到统计到一个自身一致的时钟周期，此时更改一致性判定值的R、G、B值，并且更新相同像素的数量；
S108、一行处理完成之后，根据所述值Hthro来记录保留下的m组像素的R、G、B值和像素的数量；
S109、将所述保留下的m组像素的R、G、B值和像素的数量组成一个m*4的矩阵；其中，分别判定矩阵中的第i组与第i组之后的各组是否相同，相同即将所述第i组的数量累加到第i组上；并将数量最多的一组记为所在行的一致性R、G、B值，同时记下数量值；
S110、每行设置一个最大舍弃时间Hth；
S111、将步骤S109中的所述数量值与Hth比较，如果数量大于Hth，那么第i行一致，再跳转到步骤S108执行；若数量值小于Hth，则执行步骤S112；
S112、每列设置一个最大舍弃值Vthro，按照步骤S106到S111的同样方法进行运算，从而找出整帧像素相同的R、G、B值与所述像素的行数。
在本揭示第二实施例所提供的针对画面处理的方法中，在所述步骤S101中，在处理每一行图像时每一个data算法会在同一时钟周期内处理2个、4个或者8个像素点。
在本揭示第二实施例所提供的针对画面处理的方法中，在所述步骤S102中，如果每一组中R、G、B三者的差值均不大于所述X，则此时钟周期的波动状态记为自身一致；如果每一组中R、G、B三者的差值均大于所述X，则此时钟周期的波动状态记为自身不一致。
在本揭示第二实施例所提供的针对画面处理的方法中，在所述步骤S106中，此时，所述新的像素的数量更新变为所述连续相同的像素的数量乘以n。
在本揭示第二实施例所提供的针对画面处理的方法中，在所述步骤S107中，所述相同像素的数量更新变为n乘以所述连续相同的像素的数量。
在本揭示第二实施例所提供的针对画面处理的方法中，所述步骤S105中，所述舍弃的最大条件值Hthro设定为960。
在本揭示第二实施例所提供的针对画面处理的方法中，所述data算法在赋值时为时钟周期的两倍。
在本揭示第二实施例所提供的针对画面处理的方法中，所述不同像素点的R、G、B像素值为0-255中的一个。
在本揭示第二实施例所提供的针对画面处理的方法中，所述步骤S109中，当m=4时，具体步骤包括，
组1分别判断与组2、3、4是否相同，相同将该组数量累加到组1上；
组2分别判断与组3是否相同，相同将该组数量累加到组2上；
组3判断与组4是否相同，相同将该组数量累加到组3上。
 有益效果
通过新的程序方法，由上面的描述可知，本揭示分别通过对图像进行不同的处理，并对处理的图像与设定的参数值进行比较，从而得出所需要的像素值和需要的像素的数量，这样，能够快速的从一帧中找出相同的像素点的数量最大值以及其对应的R、G、B像素值，同时还能确定其所在的行数，针对这些找到的像素点，能够有针对性的对这些画面进行特殊处理，解决了在现有技术不能快速的从同一帧中找到数据相同的数量最大值以及其RGB灰阶值，准确性低的问题。
 附图说明
为了更清楚地说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介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是申请的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本揭示的算法简单流程图示意图。
 本发明的实施方式
下面将结合本揭示实施例中的附图，对本揭示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揭示一部分实施例，而不是全部的实施例。
一种针对画面数据处理的方法，按照本揭示提供的步骤进行处理，处理步骤如下：
S100、获取每一行图像的像素，其中，在处理每一行图像时每一个data算法会同时处理n个像素点；
具体的，其中，data算法中可以在一个时钟周期(clock cycle)内同时处理2个、4个或者8个像素点，即n=2、n=4或n=8。
S101、设置一个波动(dithering)状态寄存器，其中，所述波动状态寄存器的预定数值为X；
S102、将所述data算法处理的不同像素点的R、G、B值进行比较，如果每一组中R、G、B三者的差值均不大于所述X，则此时钟周期的波动状态记为自身一致；如果每一组中R、G、B三者的差值均大于所述X，则此时钟周期的波动状态记为自身不一致；
具体的，以同时处理两个像素点为例，步骤S102中的处理就为：比较R1-R2≤X，同时G1-G2≤X，同时B1-B2≤X，当上述三个比较式同时成立，才将此时钟周期的波动状态记为自身一致；如果上述三个比较式不同时成立，则将此时钟周期的波动状态记为自身不一致。通过这样的方法以便快速的对不同的像素进行区分。
S103、设置一个舍弃最高值Y；
S104、从第一个时钟周期开始统计，如果与所述第一个时钟周期自身相同，所述data算法的赋值就变为时钟周期的数量乘以n，如果遇到时钟周期内的像素点R、G、B的值相同，但是所述像素点R、G、B的值与前一个时钟周期内的像素点R、G、B的值不同，那么就按照步骤S106，对已经统计到的相同的时钟周期的数量是否足够长进行判断；
S105、设置一个舍弃的最大条件值Hthro；
S106、如果统计到的时钟周期的数量不小于Hthro，就记下连续相同的像素的R、G、B的值和相同的像素的数量，同时，将所述像素的R、G、B的值设定为新的像素一致性判定值，此时，所述新的像素的数量更新变为所述连续相同的像素的数量乘以n；
S107、如果遇到自身不相同的时钟周期，那么已经相同的像素的数量如果不小于值Hthro，记下连续相同的像素的R、G、B值和其数量；
不更改待判定的R、G、B值，直到统计到一个自身一致的时钟周期，此时更改一致性判定值的R、G、B值，并且更新相同像素的数量，所述相同像素的数量变为n乘以所述连续相同的像素的数量；
S108、一行处理完成之后，根据所述值Hthro来记录保留下的m组像素的R、G、B值和像素的数量；
S109、将所述保留下的m组像素的R、G、B值和像素的数量组成一个m*4的矩阵；其中，分别判定矩阵中的第i组与第i组之后的各组是否相同，相同即将所述第i组数量累加到第i组上；并将数量最多的一组记为所在行的一致性R、G、B值同时记下数量值；
S110、每行设置一个最大舍弃时间Hth；
S111、将步骤S109中的所述数量值与Hth比较，如果数量大于Hth，那么第i行一致；
S112、每列设置一个最大舍弃值Vthro，按照步骤S106到S111的同样方法进行运算，从而找出整帧像素相同的R、G、B值与所述像素的行数。
优选的，在所述步骤S100中，如果n=2时，即相当于一个data（n）算法中将n赋值为2，这样，data（n）赋值就变为时钟周期的两倍，因此在后续步骤得到的像素数量均需要乘以2，变为新的得到的像素数量。
一行处理之后会留下若干记下来的RGB值和其数量，记下来的组数取决于Hthro的选取，Hthro越大，记下来的条件越严格，每一行记下来的组数就越少，那么每一行需要的动态空间就越少，在所述步骤S109中，将舍弃的最大条件值Hthro设定为（3840/4）960，那么每一行统计后留下4组RGB值及其数量，因此组成一个如下的4*4的矩阵:
R1    G1    B1    组1
R2    G2    B2    组2
R3    G3    B3    组3
R4    G4    B4    组4
在对上述矩阵进行处理时，
组1分别判断与组2、3、4中的值是否相同，相同的话就将该组数量累加到组1上；
组2分别判断与组3、4中的值是否相同，相同的话就将该组数量累加到组2上；
组3最后与组4进行判断是否相同，相同的话就将该组数量累加到组3上。
如图1中所示，本揭示的一种针对画面数据处理的方法的具体流程图如下：
S201：提取每一行的像素，时钟周期的统计数量clock在开始时设为0；
S202：根据判定条件，此时以n=2为例，将不同像素点的R值以及G值和B值同时分别进行比较；
S203：将S202中符合条件的值进行统计并记下相应的数量；
S204：将统计到的时钟周期的数量与Hthro进行判断；
S205：记下满足步骤S204中等式成立的RGB值，并记下其数量；
S206：将所得到的每一行的RGB值与其数量组成一个运算矩阵；
S207：分别判定矩阵中的第i组与第i组之后的各组是否相同，相同即将所述第i组数量累加到第i组上；
S208：将数量最多的一组记为所在行的一致性R、G、B值同时记下数量值No.final；
S209：将S208中获得到的No.final与赋值Hth比较。
最后，将得到的数量最多的一组记为该行的一致性R、G、B值，其中R、G、B值为0-255中的一个，同时记下该相同像素的数量，通过多次这样的处理，能够精确的找到多个相同RGB像素值的数量以及其灰阶值。
综上所述，以上对本揭示实施例所提供的一种针对画面数据处理的方法进行了详细介绍，根据本揭示的实施例，能够快速的从一帧中找出相同的像素点的数量最大值以及其对应的R、G、B像素值，同时还能确定其所在的行数，针对这些找到的像素点，能够有针对性的对这些画面进行特殊处理，从而提高处理的准确性。
本文中应用了具体个例对本揭示的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本揭示的技术方案及其核心思想；本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本揭示各实施例的技术方案的范围。

Claims (16)

  1. 一种针对画面数据处理的方法，其中，包括以下步骤：
    S100、获取每一行图像的像素，其中，在处理每一行图像时每一个data算法会同时处理n个像素点；
    S101、设置一个波动状态寄存器，其中，所述波动状态寄存器的预定数值为X；
    S102、将所述data算法处理的不同像素点的R值进行比较，同时比较每一个像素点中对应的G和B的值；
    S103、设置一个舍弃最高值Y；
    S104、从第一个时钟周期开始统计，如果与所述第一个时钟周期自身相同，所述data算法的赋值就变为时钟周期的数量乘以n，如果遇到时钟周期内的像素点R、G、B的值相同，直接跳转到步骤S109；如果所述像素点R、G、B的值与前一个时钟周期内的像素点R、G、B的值不同，那么就跳转到步骤S106，对已经统计到的相同的时钟周期的数量是否足够长进行判断；
    S105、设置一个舍弃的最大条件值Hthro；
    S106、如果统计到的时钟周期的数量不小于Hthro，就记下连续相同的像素的R、G、B的值和相同的像素的数量，放入矩阵，同时，将所述像素的R、G、B的值设定为现有像素的R、G、B值一致性判定值；
    S107、如果遇到上一时钟周期时已经相同的像素的数量如果不小于值Hthro，记下连续相同的像素的R、G、B值和其数量；
    不更改待判定的R、G、B值，直到统计到一个自身一致的时钟周期，此时更改一致性判定值的R、G、B值，并且更新相同像素的数量；
    S108、一行处理完成之后，根据所述值Hthro来记录保留下的m组像素的R、G、B值和像素的数量；
    S109、将所述保留下的m组像素的R、G、B值和像素的数量组成一个m*4的矩阵；其中，分别判定矩阵中的第i组与第i组之后的各组是否相同，相同即将所述第i组的数量累加到第i组上；并将数量最多的一组记为所在行的一致性R、G、B值，同时记下数量值；
    S110、每行设置一个最大舍弃时间Hth；
    S111、将所述步骤S109中的所述数量值与Hth比较，如果数量大于Hth，那么第i行一致，再跳转到所述步骤S108执行；若数量值小于Hth，则执行步骤S112；
    S112、每列设置一个最大舍弃值Vthro，按照步骤S106到S111的同样方法进行运算，从而找出整帧像素相同的R、G、B值与所述像素的行数；
    其中，所述步骤S101中，在处理每一行图像时每一个data算法会在同一时钟周期内处理2个、4个或者8个像素点；其中，所述步骤S102中，如果每一组中R、G、B三者的差值均不大于所述X，则此时钟周期的波动状态记为自身一致；如果每一组中R、G、B三者的差值均大于所述X，则此时钟周期的波动状态记为自身不一致。
  2. 根据权利要求1所述的针对画面数据处理的方法，其中，所述步骤S106中，此时，所述新的像素的数量更新变为所述连续相同的像素的数量乘以n。
  3. 根据权利要求1所述的针对画面数据处理的方法，其中，所述步骤S107中，所述相同像素的数量更新变为n乘以所述连续相同的像素的数量。
  4. 根据权利要求1所述的针对画面数据处理的方法，其中，所述步骤S105中，所述舍弃的最大条件值Hthro设定为960。
  5. 根据权利要求1所述的针对画面数据处理的方法，其中，所述data算法在赋值时为时钟周期的两倍。
  6. 根据权利要求1所述的针对画面数据处理的方法，其中，所述不同像素点的R、G、B像素值为0-255中的一个。
  7. 根据权利要求1所述的针对画面数据处理的方法，其中，所述步骤S109中，当m=4时，具体步骤包括，
    组1分别判断与组2、3、4是否相同，相同将该组数量累加到组1上；
    组2分别判断与组3是否相同，相同将该组数量累加到组2上；
    组3判断与组4是否相同，相同将该组数量累加到组3上。
  8. 一种针对画面数据处理的方法，包括以下步骤：
    S100、获取每一行图像的像素，其中，在处理每一行图像时每一个data算法会同时处理n个像素点；
    S101、设置一个波动状态寄存器，其中，所述波动状态寄存器的预定数值为X；
    S102、将所述data算法处理的不同像素点的R值进行比较，同时比较每一个像素点中对应的G和B的值；
    S103、设置一个舍弃最高值Y；
    S104、从第一个时钟周期开始统计，如果与所述第一个时钟周期自身相同，所述data算法的赋值就变为时钟周期的数量乘以n，如果遇到时钟周期内的像素点R、G、B的值相同，直接跳转到步骤S109；如果所述像素点R、G、B的值与前一个时钟周期内的像素点R、G、B的值不同，那么就跳转到步骤S106，对已经统计到的相同的时钟周期的数量是否足够长进行判断；
    S105、设置一个舍弃的最大条件值Hthro；
    S106、如果统计到的时钟周期的数量不小于Hthro，就记下连续相同的像素的R、G、B的值和相同的像素的数量，放入矩阵，同时，将所述像素的R、G、B的值设定为现有像素的R、G、B值一致性判定值；
    S107、如果遇到上一时钟周期时已经相同的像素的数量如果不小于值Hthro，记下连续相同的像素的R、G、B值和其数量；
    不更改待判定的R、G、B值，直到统计到一个自身一致的时钟周期，此时更改一致性判定值的R、G、B值，并且更新相同像素的数量；
    S108、一行处理完成之后，根据所述值Hthro来记录保留下的m组像素的R、G、B值和像素的数量；
    S109、将所述保留下的m组像素的R、G、B值和像素的数量组成一个m*4的矩阵；其中，分别判定矩阵中的第i组与第i组之后的各组是否相同，相同即将所述第i组的数量累加到第i组上；并将数量最多的一组记为所在行的一致性R、G、B值，同时记下数量值；
    S110、每行设置一个最大舍弃时间Hth；
    S111、将所述步骤S109中的所述数量值与Hth比较，如果数量大于Hth，那么第i行一致，再跳转到所述步骤S108执行；若数量值小于Hth，则执行S112；
    S112、每列设置一个最大舍弃值Vthro，按照所述步骤S106到S111的同样方法进行运算，从而找出整帧像素相同的R、G、B值与所述像素的行数。
  9. 根据权利要求8所述的针对画面数据处理的方法，其中，所述步骤S101中，在处理每一行图像时每一个data算法会在同一时钟周期内处理2个、4个或者8个像素点。
  10. 根据权利要求8所述的针对画面数据处理的方法，其中，所述步骤S102中，如果每一组中R、G、B三者的差值均不大于所述X，则此时钟周期的波动状态记为自身一致；如果每一组中R、G、B三者的差值均大于所述X，则此时钟周期的波动状态记为自身不一致。
  11. 根据权利要求8所述的针对画面数据处理的方法，其中，所述步骤S106中，此时，所述新的像素的数量更新变为所述连续相同的像素的数量乘以n。
  12. 根据权利要求8所述的针对画面数据处理的方法，其中，所述步骤S107中，所述相同像素的数量更新变为n乘以所述连续相同的像素的数量。
  13. 根据权利要求8所述的针对画面数据处理的方法，其中，所述步骤S105中，所述舍弃的最大条件值Hthro设定为960。
  14. 根据权利要求8所述的针对画面数据处理的方法，其中，所述data算法在赋值时为时钟周期的两倍。
  15. 根据权利要求8所述的针对画面数据处理的方法，其中，所述不同像素点的R、G、B像素值为0-255中的一个。
  16. 根据权利要求8所述的针对画面数据处理的方法，其中，所述步骤S109中，当m=4时，具体步骤包括，
    组1分别判断与组2、3、4是否相同，相同将该组数量累加到组1上；
    组2分别判断与组3是否相同，相同将该组数量累加到组2上；
    组3判断与组4是否相同，相同将该组数量累加到组3上。
PCT/CN2019/072496 2018-10-26 2019-01-21 一种针对画面数据处理的方法 Ceased WO2020082632A1 (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811257059.3 2018-10-26
CN201811257059.3A CN109640065A (zh) 2018-10-26 2018-10-26 一种针对画面数据处理的方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020082632A1 true WO2020082632A1 (zh) 2020-04-30

Family

ID=66066731

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2019/072496 Ceased WO2020082632A1 (zh) 2018-10-26 2019-01-21 一种针对画面数据处理的方法

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN109640065A (zh)
WO (1) WO2020082632A1 (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1825939A (zh) * 2005-02-22 2006-08-30 恩益禧电子股份有限公司 下变换检测装置和下变换检测方法
WO2008123466A1 (ja) * 2007-03-30 2008-10-16 Sharp Kabushiki Kaisha 画像処理装置、制御プログラム、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、電子機器及び画像処理装置の制御方法
CN101324928A (zh) * 2007-06-13 2008-12-17 夏普株式会社 图像处理方法、图像处理装置和图像形成装置
CN103793873A (zh) * 2014-01-26 2014-05-14 大唐移动通信设备有限公司 图像像素中值的获取方法和装置
CN107102186A (zh) * 2017-06-09 2017-08-29 中国电子科技集团公司第四十研究所 一种数字示波器荧光图像并行高速处理系统及方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7321623B2 (en) * 2002-10-01 2008-01-22 Avocent Corporation Video compression system
CN1308894C (zh) * 2003-09-10 2007-04-04 联想(北京)有限公司 图形文件的无损压缩方法
CN100484244C (zh) * 2007-06-04 2009-04-29 北京派瑞根科技开发有限公司 一种基于像素统计特征和视觉特征的图像编解码处理方法
CN103873868A (zh) * 2012-12-13 2014-06-18 比亚迪股份有限公司 一种位图数据的压缩方法
CN103139567B (zh) * 2013-01-28 2015-11-18 东软集团股份有限公司 一种图像压缩和解压缩的方法和装置
CN105022788A (zh) * 2015-06-19 2015-11-04 江苏新通达电子科技股份有限公司 PNG图片格式的bin文件无损压缩算法及全液晶仪表显示系统
CN107248136B (zh) * 2017-05-12 2019-11-08 西安交通大学 一种基于fpga的图像直方图信息获取方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1825939A (zh) * 2005-02-22 2006-08-30 恩益禧电子股份有限公司 下变换检测装置和下变换检测方法
WO2008123466A1 (ja) * 2007-03-30 2008-10-16 Sharp Kabushiki Kaisha 画像処理装置、制御プログラム、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、電子機器及び画像処理装置の制御方法
CN101641666A (zh) * 2007-03-30 2010-02-03 夏普株式会社 图像处理装置、控制程序、计算机可读取的记录介质、电子设备以及图像处理装置的控制方法
CN101324928A (zh) * 2007-06-13 2008-12-17 夏普株式会社 图像处理方法、图像处理装置和图像形成装置
CN103793873A (zh) * 2014-01-26 2014-05-14 大唐移动通信设备有限公司 图像像素中值的获取方法和装置
CN107102186A (zh) * 2017-06-09 2017-08-29 中国电子科技集团公司第四十研究所 一种数字示波器荧光图像并行高速处理系统及方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109640065A (zh) 2019-04-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107665684B (zh) 一种色彩Mura补偿方法
CN113516939B (zh) 亮度校正方法、装置、显示设备、计算设备及存储介质
CN106448608B (zh) 一种针对mura问题的屏幕亮度调整方法、装置及电视机
CN107342041B (zh) 一种oled显示不均匀现象的改善方法
CN101588447B (zh) 一种图像坏点的校正方法、系统及图像传感器
US20050083353A1 (en) Display device
CN109767722B (zh) 一种OLED模组Gamma调节方法和调节装置
CN114863882B (zh) 电子墨水屏的刷新方法及装置
CN111599307B (zh) Oled显示面板的像素补偿方法及信息处理装置
CN112927640B (zh) 局部补偿显示画面亮度不均的资料压缩方法及储存装置
CN115035851B (zh) 一种Gamma白平衡快速调节的方法及相关装置
CN115720299B (zh) 黑电平校正方法及装置、计算机可读存储介质、终端
CN110379370B (zh) 一种基于阈值比较的RGB-Delta型显示面板子像素渲染方法
KR101094674B1 (ko) 느린 응답 픽셀을 포함하는 ｌｃｄ 패널에 대한 픽셀오버드라이브
CN115985242A (zh) 显示模组的伽马校正方法及其装置、电子设备
CN100527206C (zh) 彩色背光控制方法
CN118840963A (zh) 显示面板的补偿方法及补偿装置、显示装置
CN118737060A (zh) 显示亮度调整方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114495812A (zh) 显示面板亮度补偿方法、装置、电子设备及可读存储介质
WO2020082632A1 (zh) 一种针对画面数据处理的方法
JP4865849B2 (ja) 撮像条件決定装置、撮像条件決定方法、撮像条件決定プログラム、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、及び上記撮像条件決定装置を備えたムラ補正システム
CN111933082B (zh) 改善低灰阶画质的方法及显示装置
CN118212878A (zh) 亮度补偿方法、装置及存储介质
CN118314030A (zh) 图像融合方法、装置、电子设备和存储介质
CN112150481B (zh) 一种白粉病图像分割方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19875270

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 19875270

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1