现代图像显示技术

现代图像显示技术（共3篇）

现代图像显示技术 篇1

引 言

场致发射显示(FED)技术发展于20世纪80年代,它与传统的阴极射线管显示器(CRT)相比,具有高亮度、响应速度快、视角广、功耗低等优点[1]。作为一种新型的平板显示技术,国外的许多大公司都投入巨资进行研究。国内也有很多研究所、公司进行研究,国家已经把发展FED平板显示技术列入了“863”重大专项项目。目前,场致发射显示器由于器件自身结构以及工艺不成熟的原因,会导致显示器的亮度不均匀等许多问题。

现在一般的视频显示图像数据是针对CRT显示设备来设计的,为了使视频图像数据在CRT上能近乎真实地显示出来,采用预补偿的方法对发出的数据信息进行伽玛校正[2]。而FED显示器和CRT显示器的光电特性不同,如果不做任何处理就直接采用标准的电视信号,将造成FED显示图像信息失真和显示质量下降。

FED是靠电子轰击荧光粉发光的,荧光粉的种类将影响FED的性能和采用的器件结构。通常,FED的工作电压小于500 V,只能用低压荧光粉。低压荧光粉在低电压下工作时,主要存在流明效率低、寿命短、容易饱和、色还原性差等问题。目前,FED显示器还没有自己专用的低压荧光粉,所以FED显示器一般采用CRT或PDP用改进荧光粉作为FED专用低压荧光粉的替代品。这些荧光粉的稳定性、发光效率等参数都不能满足要求,所以FED显示屏会出现不同程度的色彩偏差,有必要对FED显示器进行色彩还原校正。针对上述的几个问题,本文从FED特有的光电显示特性和图像光色特性入手,应用了相应的校正方案,取得了较好的图像效果。

1 FED灰度的非线性校正

对于任何显示器件来说,由于其自身的光电转换、电光转换和信号传输都会引入非线性的失真,使得显示的图像和原来的图像有一定的差异。为了消除这些因显示器件引起的非线性失真,都要对显示的图像数据进行非线性的校正。传统的非线性校正系统都是为CRT设计的,如果不加任何的校正就采用CRT的信号源,会因FED和CRT不同的光电特性而产生图像失真。本文根据CRT显示特性和FED显示特性的差异,介绍了FED的灰度非线性校正。

1.1 传统的伽玛(γ)校正

在视频图像中,γ校正是一个实现图像尽可能真实地放映原物体信息的重要过程[3]。在传统的阴极射线管(CRT)显示器中,其荧光粉的发光亮度和电子束的电流不是呈线形关系;并且显像管电子枪本身的调制特性也是非线形的,如果不进行校正就会出现图像的失真现象。对于CRT显示器,图像亮度B与图像信号E之间的变换为非线形的,即:

$B=E{}^{\gamma }(1)$

式中:B为显示图像的亮度归一化,E为图像信号电压归一化,γ为非线形系数,约为2.8。其特性曲线如图1中曲线1所示。为了克服由器件本身引起的非线形,图像传输系统都对信号源进行了预补偿校正,即γ校正。按$B=E{}^{\frac{1}{\gamma }}$,即B=E0.357对发送的图像信号进行预校正。γ预校正曲线图如图1中曲线2所示。经过γ校正,解决了图像信号与图像亮度之间的非线形关系,使图像能够得到逼真的还原。

1.2 FED的灰度校正

FED场致发射显示器作为一种新型的显示器件,其驱动方式有别于CRT等先前的显示器。FED显示屏多数是采用脉宽调制的方法来实现灰度等级的显示,从理论上讲FED的发光亮度与通过的电流是成正比,但由于FED屏的电光特性的问题,FED的发光亮度和通过的电流是呈非线形的关系。在FED驱动系统中,灰度校正的实现方案与一般显示器相比更复杂。首先要对传统的CRT视频信号进行反γ校正,然后再针对FED显示屏本身的光电特性曲线进行非线形校正(亮度归一化(B)-电流脉冲占空比(T)校正)。针对FED的这种显示光电特性,把提供给CRT的信号源送到FED进行显示之前,必须对电流占空比T进行反B-T曲线校正,使其特性与与CRT相近,改善FED显示屏的图像质量。通过对FED显示特性曲线进行分析,得出以B=T1.342进行补偿可以获得较好的图像质量。FED的显示特性和B-T反校正曲线如图2所示[4]。

2 FED的色彩校正

色彩是人类视觉系统受到来自外界的某种波长光线刺激后产生的一种感觉,颜色其实是由客观的量和人的主观量所共同确定的[5]。而FED的彩色显示原理是利用R、G、B三种颜色的像素进行混合,通过驱动电路的脉宽调制(PWM)来实现不同比例不同灰阶的原色混合从而达到彩色显示的目的。FED是靠荧光粉发光的,但由于FED显示器专用的低压荧光粉目前还处于试验阶段,这些荧光粉的稳定性、发光效率等参数与实际需求的还有一定的差距,所以其显示的结果就是出现色彩偏移、层次感欠缺等不同程度的图像失真。针对这种现象,有必要对FED显示器进行色彩的还原校正。

2.1 FED色彩特性分析

6 500 K的色温(D65)与日光色温一致,把它作为白场来代表白色比较符合人在自然光下观察物体颜色的习惯,并且D65也可以由彩色显像管荧光屏上的三种荧光粉发出的光适当地调配得到。因此,各种自发光显示器普遍采用D65的色度点作为彩色显像管的白场,并研发出相应的能够满足D65的专用荧光粉。然而FED显示器由于没有符合其发光特性的专用荧光粉,所以显示的色彩不能满足D65的要求。根据实验所测,FED显示器的白平衡色温大概为4 800 K。由于FED显示器采集到的单位数字视频信号表示的亮度、色度和标准的不一样,所以把标准格式的视频信号在FED显示器上播放时,会有一定的差异。

不同的设备有不同的颜色空间,因此即使是相同的RGB色彩数据也可以代表着不同的色彩含义。颜色校正需要在与设备无关的色空间中进行才有可重复性,所以有必要建立一个设备色空间和某一设备无关标准色空间的对应关系。与设备无关的色空间很多,这里采用CIEXYZ色空间。

FED显示器的色域映射分析是采用xy色品图表示,并将理想的色域曲线描绘出来作为色域的边界,FED显示器和D65光源的色域如图3所示[6]。其中有正方体标记组成的三角形是FED的色域图,有三角体标记组成的三角形是D65色域图。从图中可以看出来,FED显示器的色域中,红色色度比较符合D65的标准光源,坐标几乎重合;而蓝色和绿色的色度跟标准光源的偏差较大。

2.2 FED色彩还原算法

把FED显示器的R、G、B三基色表示成D65标准光源中的R、G、B的值,并分别计算出FED显示器的R、G、B三基色在D65中相对应基色的比例系数。再根据这些比例系数来对FED显示器进行色彩修正,实现FED显示器的色彩还原。由于这种算法是一种纯数学上的校正,在计算比例系数中会有负数出现,负数虽然在色度空间有它的实际意义,但在设备的物理实现上是没有任何意义的,因为显示器视频信号的灰度值是不可能有负数的,所以这种算法有局限性[7]。正因为这种算法的局限性,我们应用另一种色度三角近似算法。该算法是取FED色度域和D65标准光源色度域的相交区域面积最大的三角形作为D65光源近似色度三角形的色域压缩,如图4所示。在图4中,FED色域三角形和D65标准光源色域三角形交叉的三角形就是近似色度三角形的色域压缩。该算法避免出现负数系数,可以使FED显示色域中最逼近的还原出D65色域内的色彩,使颜色最大限度的减少失真。

3 结果与分析

用SR-3A分光辐射计对研制成功的64 cm FED视频样机进行测量,测量从灰度为0对应的亮度值到灰度为255对应的亮度值。根据这个实验分析可得,在应用FED灰度的非线性校正后,图像的亮暗层次有了明显的改善,图像的均匀性较好;并且低灰度的图像也得到了较好的再现,图像的整体质量有了明显的改善。64 cm FED视频样机的显示效果如图5所示。再对FED色彩还原的两种算法分别进行计算,通过适当地调整R、G、B比例系数后可知用色度三角近似方法测量得到的结果与色度近似三角形的三顶点坐标基本一致。

4 结 论

色彩和灰度是显示器图像的两大关键技术参数。根据FED显示器自身的光电特性,对显示器的灰度损失等问题进行分析,并利用相应的非线形校正方案,解决了灰度的非线形问题。并且把FED显示器色度还原算法应用于FED显示器中,大大提高了FED显示器的显示性能,基本解决了FED显示器的偏色等色彩失真问题。因为FED是国内少数具有自主产权的显示器,所以FED显示器的显示性能的提高对于FED的产业化具有积极的意义[8]。综上所述,本文所采用的FED灰度、色度非线形的校正方案是可行的。

摘要：为了改善FED显示器的显示质量,从FED所特有的光电特性入手,给出了FED显示特性的B-T预校正曲线;并基于目前所采用的标准电视信号作为图像信号源,介绍了FED非线性校正算法。在分析FED三基色色度特性的基础上,介绍了FED色度还原算法的理论模型,并把该校正算法成功应用到FED的视频显示中去,使图像质量得到较好的改善。

关键词：场致发射显示,色彩校正,γ校正,灰度

参考文献

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现代图像显示技术 篇2

关键词：动态显示,实像素,虚拟像素,虚拟组合像素,数据算法

1 引 言

动态图像显示屏能与计算机显示器同步实时显示动态图像,在通常情况下它们之间的点对点是一一对应的,我们称之为同屏显示。我们将计算机方称为“源”,显示屏方称为“屏”,则动态显示屏的显示即“源”图像向“屏”映射,图像是由“像素”组成的。源图像向屏的映射实质上是源像素向屏像素的映射。

像素是图像中的一个像点,它的色彩属性由R,G,B三基色的取值确定,源像素R,G,B的值各由8位表示[1]。如果屏像素由单色LED管组成,则源对屏的映射只有256种取值,是单色的;如果屏像素由双色LED管组成(如R、G),则源对屏的映射有64k种取值,是伪彩色的;如果屏像素由三基色LED管组成,则源对屏的映射有16M种取值,为真彩色[2]。

传统的动态信息显示屏显示方式为同屏显示即显示屏与计算机显示器点对点对应,这种显示方式浪费大量硬件资源,显示效果一般。通过大量实验研究,本文提出了一种全新的具有虚拟组合概念的像素排列方法及相应数据整合算法,可以在相同数量像素的显示区域内比同屏显示提高8倍显示效果,而且通过此算法处理后图像带宽减少2/3。

2 实像素、虚拟像素、组合像素的排列关系

我们称由基色LED管组成的像素为物理像素,一般它是集聚放置的,我们可以将屏上的物理像素分散均匀排列,每个物理像素分别由4只三基色LED管组成,如图1(a)所示。

可以看出图1(b),在两个物理像素之间存在着一个由RGB三基色组成的区域,它客观上也形成了一个“像”,只不过这个像没有源对屏的映射,所以称为“虚拟像素”;相应地我们称有源对屏映射的像素为“实像素”。这样,将一行上N个源像素映射到N个物理像素,会得到N个实像素和N-1个虚拟像素,共计2N-1个屏像素。这种由N个源像素形成2N-1个屏像素的技术称为“虚拟像素技术”。

在图1(b)中,对于N个物理像素,如果我们不是用N个源像素,而是用2N-1个源像素去映射它,即图中的N个实像素和N-1个虚拟像素都有一个相对应的源像素映射,我们称这种屏像素为“组合像素”,这种技术称为“组合像素技术”。如此称谓是因为除边界以外的每一LED管为与它相邻的4个像素所共有,它的值与这4个像素有关,只有“组合”这4个像素才能得到该管的值,如图1(c)所示。

一个由M×N个物理像素组成的显示屏,用实像素映射技术,其分辨率为M×N;用虚拟像素映射技术,其分辨率则为(2M-1)×(2N-1),约为用实像素映射技术分辨率的4倍,因而图像质量较前者高。如果采用组合像素映射技术,虽然分辨率也为(2M-1)×(2N-1),然而其每一个屏像素都有一个源像素映射,它是“实”的,而不是“虚”的,因此采用组合像素映射技术的图像质量又要比采用虚拟像素映射技术的图像质量高。可以看出,对于同样的图像分辨率,采用组合像素映射技术或虚拟像素映射技术要比采用实像素映射技术节省3/4物理像素。 采用虚拟像素优势如下:

(1) 可以提高显示性能:显示器件在同等数量下,虚拟像素显示相当于4倍的实像素显示的效果。

(2) 可以大幅降低整屏的造价:使用虚拟像素大屏可以在同等分辨率下少用1/4的显示器件,而且显示效果要远远高于使用相同数量显示器件实像素排列的视觉效果。

(3) 使用虚拟像素可以降低人观看时的疲劳感,因为在动态大屏上发光点越是均匀分布,同等面积下发光越是均匀,所以人在观看时的疲劳感就越低。虚拟像素是现在世界最先进的动态显示技术,使用虚拟像素意味着走在世界前列。

3 虚拟组合像素的排列

一个像素点的像仅由三基色确定而与组成像素LED管的数量无关,以上4管排列是为了形成“虚拟” 或“组合”。能不能只用R,G,B三管排列得到“虚拟”或“组合”呢?我们提出了这种排列。不仅如此,我们还提出了它的一种高效实现方法。

图2为三管排列虚拟组合像素原理图。图中每一圆圈代表一个源像素可映射的屏像素,它由它周围的R,G,B三管组成,显然它们是组合像素。

从图2上可看出,X方向上任意两个组合像素之间都存在一个R,G,B三基色组成的虚拟像素(图2小黑点处),所以我们称这种技术为“虚拟组合像素技术”。

对于M×N个源像素点的源图像,用4管排列的组合像素技术,它将映射成M×N个屏像素(组合像素)的屏幕图像,用3管排列的组合虚拟像素技术,则可映射成N×(2M-1)个屏像素(组合虚拟像素)。屏幕图像显示效果将更好。

像素点的像是人的视觉结果,因此,实现时为了加工方便,可以不必按原理图方式排列,而是采用纵横对齐排列。

图3为组合像素技术、虚拟组合像素技术的仿真效果图。

4 数据整合算法实现

(1) 我们的目的是将源图中源像素的值经过数据整合得到屏幕上对应处LED管的值。源的数据流是:从X方向逐点流形成行,再从Y方向流形成帧。

(2) 在图4中,我们称第一行为偶行,第二行为奇行,依此类推。同样,我们称第一排LED管为偶数排,第二排LED管为奇数排,依此类推。将偶行与奇行像素的三个LED管,不管其颜色,只按其位置标上序号,如图所示。可以看出,除边界外任一LED管的值,都与上下两行和前后两点有关,因此算法有存储和结果两部分。

(3) 算法的实现

存储:对于偶行,将前一像素点2的值与后一像素点1的值相加取均值,存储。对于奇行,直接将像素点3的值存储。可见偶行存储的是奇数排的数据,奇行存储的是偶数排的数据。

结果:对于偶行,将上一次奇行存储的偶数排的数据与当前像素点3的值相加取均值输出。对于奇行,首先将前一像素点2的值与后一像素点1的值相加取均值,接着再与前次偶行存储的奇数排的数据相加取均值输出。

经过上述运算得到的数据与屏幕上的LED管一一对应,对于一分辨率为M×N图像,它只有M×N个一基色数据,而不是M×N个三基色数据,因此带宽减少了2/3。经过上述处理后,屏幕方的结构十分简单,如同单色屏一样。

5 结 语

对于动态图像信息的显示系统,我们可以采用具有虚拟组合效果的像素排列方法和算法,使得图像的边缘更加柔和、顺畅,消除了图像边缘过硬过重的视觉效应,图像的整体视觉效果别具一格,具有飘逸洒脱之感。带宽的减少,对于数据的传输距离和传输容量都具有重要的实际意义。此外,在图像处理上还可以采用γ校正、白平衡处理等图像处理技术[3],来进一步提高图像显示效果。

参考文献

[1]赵丽,赵宇明.计算机辅助彩色立体图像生成中的误差分析与处理[J].光电技术,2003(4):54-55.

[2]刘勇奎.多灰度级图像的二级显示的误差分散算法[J].计算机工程与设计,1995,16(4):50-54.

现代图像显示技术 篇3

等离子体显示屏是一种基于气体放电的显示屏。在充有一定压强的某种气体的容器内有二个电极, 当施加一定的电压时就会产生放电。在放电间隙的某些区域内会有发光, 一个是靠近阴极的辉光区域, 发出的可见光的波长依赖于所充气体的种类, 含氖气体混合物的发光为橙色, 另一个区域为阳极正柱区, 那里的辐射以紫外线为主, 可用来激发发光。这两种形式的发光都可以用于等离子体显示屏[1]。

等离子体显示屏的基本构造如图1所示。它由三块薄的平板玻璃组成, 中间一块称为孔板, 上面开有排成矩阵形式的许多小孔。孔板紧贴着夹在两侧的二块玻璃中间。图中为了便于看清屏的结构, 把三块玻璃板分开画了。孔板中的小孔被抽成真空, 再装入一定压强的气体 (比如氖和氮的混合气体) 。两侧玻璃板的外表面都有平行透明的导电电极。一块玻璃上的电极与另一块上的电极相垂直, 并且都正好盖在小孔上面。因而每个充气小孔与两边的电极一起构成一个放电单元。在这种结构的屏里, 电极与气体被玻璃隔开, 互相绝缘, 因而只能用交流供彩色等离子体电视机。

彩色交流等离子体显示器采用了子场技术来实现灰度的显示, 希望用较少的子场进行显示, 这样可以减少用于寻址的时间, 增加维持显示的时间[2]。用较少子场或灰度级显示高灰度等级图像时, 如果不采用图像增强技术会出现明显的假轮廓现象, 尤其在大面积均匀区域, 通常采用误差扩散方法。可以用较少的子场数显示较高的灰度等级图像。

将数字图像处理的技术应用于彩色等离子体显示器 (AC2PDP) , 采用基于误差扩散算法的边缘检测技术可以实现用较少的灰度级显示高灰度级图像。减少了用于寻址的时间, 增加维持显示的时间。

1数字图像处理的基本原理及应用

在进入图像处理之前, 我们首先对图像做一个概略性的讨论。所谓“图像”泛指所有实际存在含有某种信息的信号, 如含有人事物等的照片, 而红外线摄影所获得的信号, 则表示某些物体的温度分布。

数字图像是物体图像的数字表示, 数字图像信息可看成是一个二维数组f (xy) , 它是时间和空间的非连续函数, 是为了便于计算机处理的一种图像的表示形式。因此它是离散单元、量化的灰度-像素的集合。数字图像是一个被采样和量化后的二维函数, 因此, 一副数字图像是一个被量化的采样数值的二维矩阵, 所谓图像数字化是将一副图像从原来的模拟图像转换为数字形式的处理过程。

一般的图像都是模拟图像, 即图像上的信息是连续变化的模拟量。对于这种模拟图像只能采用模拟处理方式进行处理, 对于这类连续图像, 即空间分布和亮度取值均连续的图像, 计算机无法接受和处理, 只有将连续的模拟信号变为离散的数字信号, 或者说将模拟图像变换为数字图像方能接受。图像的数字化表达实际就是图像的数字化过程, 在计算机对其处理之前, 首先用图像传感器将光信号转换成与其成比例的电信号, 再经过A/D转换器, 量化为离散的数字信号, 即将电信号转换成一个整数, 这一过程称为图像的采集。这样我们将模拟图像经过采样, 分层, 量化, 编码等步骤变成数字图像后才能送入计算机进行处理[3]。因此, 常将计算机图像处理称为数字图像处理。

2基于边缘检测的动态误差扩散算法

在前面介绍了等离子体的物理工作原理, 采用了X与Y向寻址的方式, 在实际工作中, 我们要利用等离子体显示器传输一幅256级灰度的图像时往往要将它转换成16级灰度。这样可以用较少的子场来实现高灰度级图像, 这样可以减少用于寻址的时间, 增加维持显示的时间。如图2 (a) 、 (b) 所示, 将256级灰度图像不经过任何处理技术直接转换成16级灰度的图像, 由图2 (b) 所示, 出现了明显的假轮廓。为解决这一问题, 引用了一种误差扩散算法, 基于MATLAB图像处理技术, 可以用于改善和增强图像的显示质量, 不仅能够减少因较少子场引起的假轮廓, 同时还可以较好地避免轮廓细节的损失。图2 (c) 为采用误差扩散算后转换而成的16级图像, 图2 (c) 效果明显好于图2 (b) 。

检测技术是所有基于边界分割的图像分析方法的基础, 首先检测出图像局部特性的不连续性, 再将它们连成边界, 这些边界把图像分成不同的区域, 检测出边缘的图像就可以进行特征提取和形状分析。我们对边缘检测图像中的每一点周围的小领域内的像素进行特征分析。并采用一定的边缘检测算法来对一副数字图像各点的灰度值进行处理[4]。误差扩散算法是在数据处理中经常碰到的, 尤其是用于图像处理中, 误差扩散, 就是将色彩深度降低时, 将像素颜色的变化误差, 扩散开去。这使得肉眼在观察图片的时候, 相邻的像素点集合整体的误差变小。引用下面三张图像来说明采用这一数字图像处理技术的应用效果。

上面三幅图像中, 图2 (a) 为256灰度级图像, 图2 (b) 为不采用任何处理方法, 简单将图像转换成16级灰度。虽然这样可以占用较少的子场数来显示图像, 减少了等离子体显示器中用于X和Y向寻址的时间。但处理后的图像出现了明显的假轮廓。这是因为较少的子场数而引起的图像轮廓的失真问题。图2 (c) 是采用了数字图像处理技术中的边缘检测的原理, 采用了误差扩散算法对图像进行处理。从图像中可以看出, 图2 (c) 的效果明显好于图2 (b) 。

3关于MATLAB的图像处理技术的实现

MATLAB是一种基于向量 (数组) 而不是标量的高级程序语言, 因而从本质上就提供了对图像的支持。由前面介绍可知, 数字图像实际上就是一组有序的离散数据, 使用MATLAB可以对这些离散数据形成的矩阵进行一次性的处理。MATLAB的软件功能十分强大, 可以应用于数字图像的变换技术、图像与处理与增强、图像压缩与编码、图像分割与特征提取、及彩色图像处理[5]。

在等离子体显示器中, 将256级灰度级转换成16级灰度级时, 可以引用边缘检测的工作原理, 利用MATLAB软件对图像进行处理, 每一幅数字图像就是一组离散数据, 在这一离散矩阵中, 每一个像素点都具有对应的灰度值。利用MATLAB编程软件, 可以采用误差扩散的算法, 选择一定的误差扩散系数, 将这一组离散数据值进行处理和改变。从而改变了图像的显示效果。将色彩深度降低时, 将像素颜色的变化误差, 扩散开去。这使得肉眼在观察图片的时候, 相邻的像素点集合整体的误差变小。减少了因子场较少而引起的假轮廓, 很好地改善了图像的显示质量。

参考文献

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