基于亮度校正模型的多參量權(quán)衡與灰度權(quán)值算法研究

郝亞茹，鄧招奇,鄧春健

(電子科技大學(xué) 中山學(xué)院，廣東 中山　528402)

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基于亮度校正模型的多參量權(quán)衡與灰度權(quán)值算法研究

郝亞茹*，鄧招奇,鄧春健

(電子科技大學(xué) 中山學(xué)院，廣東 中山528402)

針對(duì)嵌入亮度校正模型的全彩LED顯示屏低灰度均勻性差甚至?xí)霈F(xiàn)缺少灰度等級(jí)的問題，研究了校正算法實(shí)施過程中的多維參量，分析了紅綠藍(lán)三基色校正參量偏差和掃描圖像數(shù)據(jù)偏差產(chǎn)生的原因及其對(duì)各灰度級(jí)亮度差值的影響。最后基于LED顯示屏驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)提出參量的權(quán)衡公式，根據(jù)權(quán)衡公式選取各參量最優(yōu)值，并針對(duì)圖像數(shù)據(jù)的最小進(jìn)位精度這一參量提出一種高精度灰度權(quán)值算法，不僅可提高顯示屏各灰度下的均勻性指標(biāo)，而且還可增加LED顯示屏上的顯示灰度等級(jí)。實(shí)測(cè)結(jié)果表明：當(dāng)選取校正參量的校正精度為8 bit、圖像數(shù)據(jù)的最小進(jìn)位精度為0.5時(shí)，8掃顯示屏不能達(dá)到均勻性指標(biāo)的灰度級(jí)區(qū)間為[42，1]；按照權(quán)衡公式選取校正參量的校正精度為10 bit、圖像數(shù)據(jù)的最小進(jìn)位精度為0.25時(shí)，均勻性不能達(dá)到指標(biāo)的灰度級(jí)區(qū)間減小到[20，1]，同時(shí)相比前者，LED顯示屏的起輝級(jí)數(shù)減小，顯示灰度等級(jí)增加兩級(jí)。

最小進(jìn)位精度；權(quán)衡公式；灰度權(quán)值算法；灰度等級(jí)

*Corresponding Author,E-mail:165689908@qq.com

1　引　　言

全彩LED顯示屏由最小像素單元LED發(fā)光管構(gòu)成，LED本身的離散性和隨時(shí)間衰減的不一致性會(huì)導(dǎo)致不均勻的屏幕顯示效果，從而影響LED顯示屏整體的畫質(zhì)。解決這一問題的主要手段是在LED顯示控制系統(tǒng)中嵌入亮度逐點(diǎn)校正技術(shù)，使LED顯示屏的顯示效果在高、中灰度顯示時(shí)能夠滿足人眼的需求。理論分析和工業(yè)實(shí)踐證明，逐點(diǎn)亮度校正技術(shù)在一定程度上能夠解決由于LED離散性引起的顯示缺陷，同時(shí)保證LED顯示屏在其整個(gè)生命周期內(nèi)的均勻性指標(biāo)。但是，目前采用的亮度校正技術(shù)并不能在所有灰度等級(jí)上解決顯示均勻性的問題，特別是低灰度等級(jí)的一致性效果在使用校正技術(shù)之后仍然較差，極易出現(xiàn)全屏麻點(diǎn)甚至灰度缺失的現(xiàn)象。灰度級(jí)缺失導(dǎo)致顯示屏起輝灰度提高，影響顯示屏的品質(zhì)。尋找導(dǎo)致亮度校正技術(shù)在各灰度等級(jí)表現(xiàn)不理想的根源，同時(shí)給出解決方法，是LED顯示領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)。

本文首先從亮度逐點(diǎn)校正算法在顯示控制系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)邏輯出發(fā)，對(duì)紅綠藍(lán)三基色校正系數(shù)偏差和修正圖像數(shù)據(jù)后處理偏差進(jìn)行分析，然后構(gòu)建參量偏差數(shù)學(xué)模型，揭示低灰度等級(jí)[1-4]校正效果不理想是由校正算法實(shí)施過程中多維參量綜合偏差所引起，特別是量化[4]階段和取整階段的參量偏差。之后，根據(jù)工程實(shí)踐中校正參量的量化精度和小數(shù)部分的最小進(jìn)位精度的制約關(guān)系，結(jié)合實(shí)際硬件邏輯電路的有限資源[5-7]，提出一種參量權(quán)衡算法，獲取多維參量的最佳設(shè)定值，并針對(duì)小數(shù)部分的最小進(jìn)位精度值參量提出一種高精度灰度權(quán)值算法，用以提高掃描數(shù)據(jù)的最小顯示精度。最后，結(jié)合這兩種算法，完善硬件電路，對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了測(cè)試分析。

2　亮度校正模型

應(yīng)用于LED顯示驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)中的亮度校正模型圖如圖1所示。其中Rs、Gs、Bs分別為來自數(shù)據(jù)源的紅、綠、藍(lán)三基色圖像數(shù)據(jù)，分別由8 bits表示，數(shù)據(jù)取值區(qū)間均為[0∶255]。紅、綠、藍(lán)3種基色的亮度校正處理通道之間相互獨(dú)立且處理過程相同。如紅基色處理通道工作原理，首先8 bits的紅基色圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過反γ[8]處理器對(duì)顏色進(jìn)行還原處理，其中0.4<γ<1，R′值代表經(jīng)過反γ處理器后的圖像數(shù)據(jù)，由14 bits表示，取值區(qū)間為[0∶16 383]。然后，R值通過乘法模塊與其對(duì)應(yīng)的亮度校正參量coefr值做乘積運(yùn)算，獲得的R′值的數(shù)值大小與亮度校正參量的精度有關(guān)。如果亮度校正參量的精度為N bits,則得到的圖像數(shù)據(jù)是R′值為(14+N) bits的圖像數(shù)據(jù)，其中高14 bits表示整數(shù)部分，低N bits表示小數(shù)部分。最后，需要經(jīng)過處理器對(duì)R′的值進(jìn)行處理轉(zhuǎn)換成LED顯示屏的圖像掃描數(shù)據(jù)。綠基色和藍(lán)基色的亮度校正處理過程與上述相同。

亮度校正通道的處理過程涉及到亮度校正參量精度N的取值以及(14+N) bits的圖像數(shù)據(jù)R′包含的小數(shù)值的處理問題[9]。N的取值與小數(shù)值的處理方法與低灰度的亮度均勻性以及起輝的灰度級(jí)數(shù)的關(guān)系是本論文的著眼點(diǎn)與出發(fā)點(diǎn)。

圖1　亮度校正模型邏輯原理

3　亮度偏差分析

3.1基于亮度校正模型亮度差值函數(shù)模型

每個(gè)像素點(diǎn)都由一組亮度校正參量組成，一組亮度校正參量包括紅、綠、藍(lán)顏色的亮度校正參量，則第i像素點(diǎn)的亮度校正參量可表示為coef(r,i)、coef(g,i)、coef(b,i)。各個(gè)像素點(diǎn)的亮度校正參量是通過高精度CCD相機(jī)對(duì)LED顯示屏上的不同基色顯示時(shí)的亮度進(jìn)行采集然后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)色域空間轉(zhuǎn)換后獲得。亮度校正參量值具有離散性，取值范圍為(0,1]。對(duì)LED顯示屏上紅、綠、藍(lán)3種基色顯示的亮度采集且轉(zhuǎn)換后獲得的各像素點(diǎn)的亮度校正參量，如表1所示。

數(shù)字邏輯無法直接使用浮點(diǎn)型參數(shù)，需要對(duì)亮度校正參量進(jìn)行量化處理。假設(shè)第i個(gè)像素點(diǎn)的校正參數(shù)的浮點(diǎn)形式由式(1)表示：

表1　采集并轉(zhuǎn)換后的亮度校正參量

(1)

根據(jù)校正參量的量化精度值N和量化公式C(color,i)=fix(2N·coef(color,i))獲得第i個(gè)像素點(diǎn)的校正參量量化值C(r,i)、C(g,i)、 C(b,i)，其中color代表r、g或b，第i個(gè)像素點(diǎn)的校正參量近似表示式為：

(2)

根據(jù)色度學(xué)XYZ系統(tǒng)以及計(jì)算得到各個(gè)像素點(diǎn)的理論校正參量coef(r,i)、coef(g,i)、coef(b,i)，可得出各個(gè)像素點(diǎn)校正后的標(biāo)準(zhǔn)亮度值表達(dá)式為：

(3)

根據(jù)圖1所示的亮度校正模型可得到各個(gè)像素點(diǎn)校正后的實(shí)際亮度值表達(dá)式為：

(4)

其中，Q[]為取整函數(shù)，其作用是將(14+N) bits的R′包含小數(shù)部分舍去，k(r,i)、k(g,i)、k(b,i)分別為紅、綠、藍(lán)基色的常量系數(shù)。

(5)

綠、藍(lán)基色的亮度差異值表達(dá)式與紅基色的亮度差異值表達(dá)式相同，所以，藍(lán)基色、綠基色化簡過程與化簡結(jié)果和紅基色的化簡過程與化簡結(jié)果相同。在此以紅基色的亮度差異值公式為例進(jìn)行簡化。對(duì)式(5)調(diào)整后得到下式：

(6)

上式可分解為兩部分的亮度差值:其一為校正參量的量化引起的亮度差值，其二為對(duì)(14+N) bits的R′包含的小數(shù)部分進(jìn)行處理后產(chǎn)生的亮度差值。

校正參量的量化過程產(chǎn)生亮度差值表示式為：

(7)

對(duì)(14+N) bits的R′包含小數(shù)部分處理后產(chǎn)生的亮度差值表示式為:

(8)

3.1.1校正參量的量化過程產(chǎn)生亮度差分析

對(duì)式(7)由量化過程引起的亮度差值進(jìn)行整理和簡化可得到兩種表達(dá)式：

(9)

或

(10)

兩者之間的區(qū)別在于量化最小精度值的不同：式(9)為將量化小于1的值舍去；式(10)為將量化小于0.5的值舍去，大于0.5的值進(jìn)位。對(duì)比兩者的精準(zhǔn)程度，顯然，(9)式高于(10)式，即式(10)引起的亮度差值要小于式(3)引起的亮度差值，所以，在校正參量的量化過程中，我們選擇四舍五入的方法進(jìn)行量化處理。

如果該像素點(diǎn)的紅基色單位亮度為Li，可得：

(11)

由式(11)可知，量化過程引起的亮度差值與量化精度N值成反比，N值越大，量化過程引起的亮度差值越小；反之，量化過程引起的亮度差值越大。因此，在實(shí)際工程中，不考慮其他因素時(shí)，減小亮度差值的途徑之一就是增加量化精度，即實(shí)現(xiàn)校正參量的最優(yōu)化使用。

3.1.2對(duì)R′的小數(shù)處理產(chǎn)生的亮度差值分析

如圖1所示，經(jīng)亮度校正參量處理后獲得(14+N) bits的圖像數(shù)據(jù)R′，其中包括了N bits的小數(shù)值，對(duì)其處理方法主要可以采用下面3種。通過以下3種處理方法對(duì)式(8)化簡分別得到3個(gè)表達(dá)式。

(1)如果將R′包含的低N 位小數(shù)部分直接舍去，則產(chǎn)生的亮度差值表達(dá)式可化簡為：

(12)

(2)如果將R′包含的低N位小數(shù)部分進(jìn)行四舍五入，則產(chǎn)生的亮度差值表示式可表示為：

(13)

(14)

3.1.3亮度差值之和分析

式(11)和式(14)之和為亮度差值之和，整理得到：

(15)

將亮度差值轉(zhuǎn)換為亮度差值率，可表示為：

(16)

其中，Ls為標(biāo)準(zhǔn)空間紅基色最小單位的亮度值。

進(jìn)一步整理，得到：

(17)

以下都以亮度差值率代表亮度差值。由式(17)可得出亮度差值率的影響因素以及變化關(guān)系。在R值不變的前提下，亮度差值率隨N和M值的增大而逐漸減小，這恰恰是降低亮度差值的關(guān)鍵點(diǎn)。另一方面，在N和M值不變的前提下，亮度差值率與R值成反比關(guān)系。由此得出，在選取合適的N和M值且不變的前提下，隨著R的變化，亮度差值率也不同。很顯然，低灰度級(jí)下亮度差值率比高灰度級(jí)下的亮度差值率要大，高灰度等級(jí)更容易達(dá)到亮度一致，低灰度等級(jí)顯示均勻性更容易發(fā)生不達(dá)標(biāo)的情況。

目前公認(rèn)的LED顯示屏的亮度均勻性指標(biāo)為97%，所以本文選定亮度差值率最小值為3%作為衡量顯示屏的均勻性標(biāo)準(zhǔn)，即：當(dāng)亮度差值率小于等于3%時(shí)，則認(rèn)為均勻性達(dá)標(biāo)；當(dāng)亮度差值率大于3%時(shí)，則認(rèn)為均勻性未達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)式(17)右側(cè)整理得到：

(18)

根據(jù)工業(yè)實(shí)踐，顯示屏上最亮的像素點(diǎn)的亮度值與標(biāo)準(zhǔn)亮度值的最大比值為2，對(duì)式(18)進(jìn)一步簡化，得到：

(19)

式(19)為亮度差值率函數(shù)模型。由式(19)可得出N 值越大，即校正參量的量化精度越高，LED顯示屏的均勻性程度就越高；M值越大，LED顯示屏上能顯示的最小灰度權(quán)值越小，LED顯示屏上低灰度顯示的均勻性程度就越高。基于此，在LED顯示屏驅(qū)動(dòng)控制設(shè)計(jì)中需要盡量提高校正參量的量化精度和R′的N位小數(shù)值的進(jìn)位精度。

3.2各灰度級(jí)下亮度差值率分析

圖2中Y=0.03表示均勻性達(dá)標(biāo)的臨界函數(shù)，是評(píng)測(cè)f(R)函數(shù)曲線達(dá)標(biāo)與否的分界線。

圖2(a)為N=8,M=2，4，6，8，10，12，14，16時(shí)繪制的f(R)的曲線簇。從圖中可以看到，不同的M 值決定曲線的變化速度，曲線將隨M值的增加更快地趨近于固定值，LED顯示屏低灰度級(jí)顯示均勻性將更容易達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)。圖2(b)為N=10,M=2，4，6，8，10，12，14，16時(shí)繪制的f(R)的曲線簇。這8條曲線的變化趨勢(shì)與圖2(a)中8條曲線的變化趨勢(shì)相同，兩幅子圖得出的結(jié)論也相似。

但兩幅子圖還存在差異，即N值的大小影響曲線的位置。N值的增加使得所有曲線向(0，0)坐標(biāo)點(diǎn)靠近，使得均勻性不能達(dá)標(biāo)的灰度區(qū)間迅速壓縮。

圖2M、R、N值與亮度差值率的關(guān)系圖。(a) N=8時(shí)，隨顯示灰度變化的亮度偏差值的變化曲線簇；(b) N=10時(shí)，隨顯示灰度變化亮度偏差值的變化曲線簇。

Fig.2Relational chart between M,N,R values and the value of the brightness deviation.(a) Curves of the brightness deviation value vs.display gray change with N=8.(b) Curves of the brightness deviation value vs.display gray change with N=10.

對(duì)圖2(a)和(b)還分別計(jì)算出了各變化曲線的均勻性達(dá)標(biāo)臨界點(diǎn)值。當(dāng)N值不變、M取值逐漸增大時(shí)，臨界點(diǎn)值逐漸減小；當(dāng)M 值不變、N 值逐漸增大時(shí)，臨界點(diǎn)值逐漸減小。臨界點(diǎn)值逐漸減小意味著均勻性達(dá)標(biāo)的灰度級(jí)數(shù)增多，未達(dá)標(biāo)的灰度級(jí)數(shù)減少。圖2中只列出了N=8，10時(shí)的曲線簇的臨界點(diǎn)分布情況，為了全面分析臨界點(diǎn)的分布，我們給出了N=6，7，8，9，10，11，12，M=2，4，6，8，10，12，14，16時(shí)的f(R)的變化曲線的均勻性臨界點(diǎn)值分布，如表2所示。

表2　均勻性臨界值分布

觀察表2中N和M取不同值時(shí)的均勻性臨界點(diǎn)值可發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)參量的值越大，均勻性臨界點(diǎn)值會(huì)越小，意味著能夠達(dá)到均勻性指標(biāo)的灰度級(jí)數(shù)越多。當(dāng)N值不變、M值越大時(shí)，臨界點(diǎn)值變化率越小；當(dāng)M值不變、N值越大時(shí)，臨界點(diǎn)值變化率也越小，甚至當(dāng)N值增大到11和12后，LED顯示屏未達(dá)到均勻性指標(biāo)的灰度等級(jí)數(shù)基本保持不變，即臨界點(diǎn)值變化率為0。所以，在實(shí)現(xiàn)LED顯示屏的亮度校正技術(shù)過程中，校正參量的量化精度N值并非越大越好，R′的小數(shù)進(jìn)位精度1/M也并非越小越好，選擇最優(yōu)值才是關(guān)鍵。

4　N和M的權(quán)衡公式及高精度灰度權(quán)值算法

N和M最優(yōu)值的選取與LED顯示屏驅(qū)動(dòng)邏輯設(shè)計(jì)緊密相關(guān)。數(shù)字電路中的硬件資源是有限的，N和M本身不同的取值，將會(huì)直接影響最終電路的硬件資源使用率、有效轉(zhuǎn)換率等參數(shù)，而這些參數(shù)會(huì)反過來掣肘亮度校正效果。合理選取N和M的值，發(fā)揮硬件電路的最大效率，是需要重點(diǎn)考慮的一個(gè)因素。

實(shí)現(xiàn)圖1中亮度校正模型的數(shù)字電路硬件資源包括：(1)FLASH，用于存儲(chǔ)量化后的校正參量值，使用FLASH可保證系統(tǒng)掉電后校正參數(shù)不丟失；(2)動(dòng)態(tài)內(nèi)存，用于加載24 bits的紅綠藍(lán)原始圖像數(shù)據(jù)以及固化于FLASH中校正參量，其工作頻率為165 MHz；(3)FPGA，利用FPGA內(nèi)部資源，如RAM、乘法器以及邏輯單元實(shí)現(xiàn)亮度校正邏輯、灰度控制邏輯和掃描邏輯[11]。

系統(tǒng)掃描頻率不僅取決于圖像數(shù)據(jù)的有效讀取頻率，且與灰度控制以及處理的像素點(diǎn)數(shù)有關(guān)，如下式所示：

(20)

其中，Gr為顯示14 bits灰度級(jí)需要的灰度時(shí)間片數(shù)，fscan為掃描頻率。圖像數(shù)據(jù)每位取不同的灰度權(quán)值會(huì)直接影響Gr值的大小，通過(20)式可知Gr值越大，在其他參數(shù)不變的情況下fscan越小，會(huì)導(dǎo)致屏幕閃爍。

除了上述采用增加Gr值的方法外，可以采用另一種方法將R′小數(shù)部分且最小精度為1/M的灰度顯示在LED顯示屏上，即高精度灰度權(quán)值算法。其算法是根據(jù)1/M的取值以及R′的小數(shù)值大小來決定同幀圖像在不同掃描周期內(nèi)掃描到LED顯示屏上的R″的值的方法。當(dāng)R′的小數(shù)值是1/M 的fc倍，同幀圖像數(shù)據(jù)的掃描頻率為fs，且fs>fc，則有fc次掃描到顯示屏上的數(shù)據(jù)為(fix(R′)+1)，有fs-fc次掃描到顯示屏上的數(shù)據(jù)為fix(R′)。

(21)

由式(20)和(21)整合得到M最大取值和N值的權(quán)衡公式：

(22)

這樣，就可以通過改變式(21)中的其他參量來調(diào)整Mmax、N的值，在電路硬件資源等條件允許的情況下獲得M、N的最佳值。

結(jié)合M最大取值的限定條件，可得到高精度灰度權(quán)值算法表達(dá)式：

(23)

其中Da表示8 bits紅、綠或藍(lán)色圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過反γ變換再經(jīng)過亮度校正參量處理后的數(shù)據(jù)，等同于圖1中R′、G′或B′。Dd表示掃描到顯示屏上的數(shù)據(jù)。 Sn表示同幀圖像當(dāng)前掃描的次數(shù)。當(dāng)Sn小于等于f(Mmax)次時(shí)，掃描到LED顯示屏上的數(shù)據(jù)為 fix(Da)+1；當(dāng)Sn大于f(Mmax)次且小于Mmax次時(shí)，掃描到LED顯示屏上的數(shù)據(jù)為fix(Da)。

5　實(shí)測(cè)驗(yàn)證

利用式(22)可獲得最佳的M和N值，式(23)則是應(yīng)用到LED顯示屏驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)中的實(shí)際算法。結(jié)合表2和目前工業(yè)實(shí)踐可選取N值為10 bits。根據(jù)式(22)以及工業(yè)實(shí)踐中各種掃描屏參數(shù)，如換幀頻率、可控分辨率、灰度片數(shù)等具體數(shù)值可計(jì)算出不同掃描方式下的LED顯示屏適用的最大M值,并與原系統(tǒng)設(shè)計(jì)中采用的N和M值對(duì)比，如表3所示。

表3　1、8、16掃屏的M取值

將計(jì)算獲得的M和N值應(yīng)用到新系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，即校正系數(shù)量化精度設(shè)為10 bits，圖像數(shù)據(jù)值根據(jù)式(23)表示的算法進(jìn)行處理后掃描到LED顯示屏。對(duì)應(yīng)用新系統(tǒng)和原系統(tǒng)的1、8、16掃顯示屏進(jìn)行測(cè)試，獲得各種顯示屏的起輝級(jí)數(shù)以及均勻性未達(dá)標(biāo)級(jí)數(shù)值。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)如表4所示，包括了原系統(tǒng)的起輝級(jí)數(shù)和均勻性未達(dá)標(biāo)級(jí)數(shù)，以及新系統(tǒng)的起輝級(jí)數(shù)和均勻性未達(dá)標(biāo)級(jí)數(shù)。對(duì)比原系統(tǒng)和新系統(tǒng)的起輝級(jí)數(shù)可得出：LED靜態(tài)顯示屏(1掃屏)的起輝級(jí)數(shù)增加了3～4級(jí)，LED8掃顯示屏的起輝級(jí)數(shù)增加了2級(jí)，LED16掃顯示屏的起輝級(jí)數(shù)增加了2級(jí)。起輝級(jí)數(shù)的大小取決于算法中M 的取值，并且增加的起輝級(jí)數(shù)近似等于log2M的值。對(duì)比原系統(tǒng)和新系統(tǒng)的均勻性未達(dá)標(biāo)級(jí)數(shù)可得出：LED靜態(tài)顯示屏提升了6級(jí)左右，LED8掃顯示屏提升了19級(jí)左右，LED16掃顯示屏提升了20級(jí)左右。

結(jié)果表明，采用高精度灰度權(quán)值算法以及權(quán)衡公式的1、8、16掃描的LED顯示屏都能在一定程度上提高各種顯示屏的顯示效果，不僅可以增加灰度等級(jí)還可以提高顯示屏的均勻度。

表4　1、8、16掃屏起輝級(jí)數(shù)與均勻性達(dá)標(biāo)級(jí)數(shù)對(duì)比

6　結(jié)　　論

結(jié)合理論分析和工業(yè)實(shí)踐得出LED顯示屏驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)中采用的亮度校正算法，其多維校正參量在量化和取整的過程中都會(huì)出現(xiàn)一定的精度損失，這將影響各個(gè)灰度等級(jí)的亮度校正效果，甚至能引起低灰度等級(jí)的亮度缺失。綜合考慮校正算法的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度以及LED顯示屏驅(qū)動(dòng)控制的資源，提出一種參量權(quán)衡算法，合理選取校正參量的量化和最小進(jìn)位精度值。針對(duì)R′小數(shù)部分的進(jìn)位精度值提出一種高精度灰度權(quán)值算法，有效提高了高、中、低各灰度等級(jí)的亮度均勻性，并且降低了起輝級(jí)數(shù)。在工程實(shí)踐中，校正參量的量化精度和R′小數(shù)部分的進(jìn)位精度分別為8 bits和0.5時(shí)，不能達(dá)到均勻性指標(biāo)的灰度級(jí)區(qū)間為[42,1]左右；在不改變硬件平臺(tái)資源的前提下，利用權(quán)衡算法，設(shè)定校正參量的量化精度和R′小數(shù)部分的進(jìn)位精度分別為10 bits和0.25時(shí)，不能達(dá)到均勻性指標(biāo)的灰度級(jí)區(qū)間減小為[20,1]左右,同時(shí)顯示灰度等級(jí)相比前者可增加兩級(jí)。

LED8掃顯示屏的實(shí)測(cè)結(jié)果接近于理論分析值，LED靜態(tài)顯示屏和LED16掃顯示屏都有誤差，所以上文所述的亮度差值函數(shù)模型存在偏差。未考慮的因素包括LED發(fā)光管本身的一致性程度、LED燈管掃描后的亮度差異以及不同種類驅(qū)動(dòng)芯片對(duì)起輝以及均勻性的影響。下一步將根據(jù)對(duì)多種驅(qū)動(dòng)芯片進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣和分析，完善亮度差值函數(shù)模型以指導(dǎo)生產(chǎn)實(shí)踐。

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郝亞茹(1981-)，女，河北石家莊人，博士，講師，2009年于中科院長春光機(jī)所獲得博士學(xué)位，主要從事全彩LED顯示屏驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)以及相關(guān)顯示技術(shù)的研究。

E-mail:165689908@qq.com

Research on Multi Parameters and Gray Weight Algorithm Based on The Brightness Correction Model

HAO Ya-ru*，DENG Zhao-qi，DENG Chun-jian

(Zhongshan Institute,University of Electronic Science and Technology of China,Zhongshan 528402,China)

Multi parameters are studied in full color LED dispaly panel,which is bothered by the uniformity of gray level while implementation of brightness correction algorithm.The main causes of deviation for brightness correction parameter and image data correction are analyzed,which have serious influence on brightness deviation of gray level.Moreover,a balance algorithm of parameters is proposed,based on which the optimal parameters are selected that can improve uniformity of all gray level and increase gray color.For practicing,accuracy value of the correction parameters is selected as 8 bits,and minimum gray level accuracy of the image data is 0.5,then the interval of image data is [42,1],based on uniformity index of 97%.Similarly,accuracy value of the correction parameters is selected as 10 bits,and minimum gray level accuracy of the image data is 0.25,then the interval of image data reduces to [20,1].Obviously,two gray level of LED display panel is increased.

minimum carry precision; balance formula; gray weight algorithm; gray level

1000-7032(2016)04-0503-09

2015-11-18；

2016-03-03

國家自然科學(xué)基金(61302115)；廣東省高等學(xué)校優(yōu)秀青年教師培養(yǎng)計(jì)劃(Yq2013204)資助項(xiàng)目

TN27；TN702

A

10.3788/fgxb20163704.0503