前置逐点亮度修正处理算法*

郝亚茹，邓招奇，严飞

(1.电子科技大学中山学院，广东 中山 528402; 2.南京信息工程大学信息与控制学院，江苏 南京 210044)

前置逐点亮度修正处理算法*

郝亚茹1，邓招奇1，严飞2

(1.电子科技大学中山学院，广东 中山 528402; 2.南京信息工程大学信息与控制学院，江苏 南京 210044)

逐点校正算法为基础，提出一种完全独立于显示控制系统的前置处理方案。该处理方案以DVI接口为传输介质，可完成对任意分辨率、任意格式的图像信息的亮度逐点校正。在现有逐点校正模型的基础上，实现前置处理方案中的亮度修正算法模型；根据算法模型中校正参量的聚集特性，同时采用压缩校正参量取值范围的方法和数值重组的方式来提高SDRSDRAM的频率，据此设计的数字电路可以实现对任意分辨率、任意传输格式的数据进行逐点亮度校正功能；通过理论和定量计算以及实际观测前置法和后置法的应用效果，得出结论：前置法产生的不一致性的灰度级数大于后者，并且灰度级越低，校正的不一致性越差，但前置法的灵活性和通用性明显优于后置法。

前置处理器；DVI传输格式；压缩取值；数值重组

目前，逐点亮度校正技术的应用越来越广泛，并且逐渐趋于成熟。但是，逐点校正技术主要是嵌入到LED显示屏的控制系统中。对于未采用校正技术LED显示屏，需要将控制系统整体更新，才能使显示屏在整个生命周期内的一致化效果达到最优。以上的更新方法对于面积较小且安装位置便于人工操作的显示屏而言，其工作量还可以接受。但是，对于面积大且安装位置难以进行操作的显示屏，系统更新的工作量将呈指数级增长。针对上述问题，本文提出一种具有逐点亮度校正功能的前置处理器的设计方案，该处理器使用DVI接口对图像数据进行传输[1-3]，并且兼容DVI接口可承受的任意分辨率、任意传输格式。该处理器的使用和操作极其简便，只要将前置处理器的输入端连接主机DVI的输出端，前置处理器的输出端连接控制系统的DVI输入端，就能保证高灰度显示屏的均匀性和清晰度，避免了整体更新显示控制系统的繁琐操作。

1 现有亮度校正算法理论

LED显示屏上显示的图像源于计算机，并通过DVI接口将图像信息传输到LED显示控制系统。源于计算机的图像数据称为原始图像数据值由OID表示[4-6]，如果直接显示到LED显示屏，则无法还原图像的真彩色，所以，需要对原始图像数据进行反伽马变换，变换后的数据值由SID表示，其变换公式为：

扫描到LED显示屏上数据值为SID，对LED显示屏上各个显示灰度(详见文献[7])的亮度值采集，可得到SID和亮度值以及OID和亮度值的关系曲线，如图1和2所示。

图1 SID值与光强度值关系曲线Fig.1 Relationship between SID value and light intensity

图2 OID值与光强度值关系曲线Fig.2 Relationship between OID value and light intensity

从图1和2可见，SID值与光强度值(亮度值)呈现正比函数关系，OID值与光强值(亮度值)呈指数关系且指数值为γ。这是将现有亮度校正算法转换到前置处理方案中的事实根据。

LED显示屏上的各个发光二极管的亮度值之差过大会使显示不一致，根据色度学原理可以将所有不同的色域空间都校准到同一个色域空间[8-10]，该空间称为标准色域空间，其由(1)式表示。

(1)

上式中R、G、B值表示的是SID值。Cr-rstCg-rstCb-rst为标准显示系统三基色的系数，xr-rstyr-rstzr-rst为该标准显示系统中基色R的色度坐标，xg-rstyg-rstzg-rst为该标准显示系统中基色G的色度坐标，xb-rstyb-rstzb-rst为该标准显示系统中基色B的色度坐标。

选取LED显示屏上任意一个像素点，将其对应的色域空间由(2)式表示作为被标准化对象。

(2)

其中，R、G、B同上，C(i,r)、C(i,g)、C(i,b)表示了(R)(G)(B)三原色的分量系数，x(i,r)、y(i,r)、z(i,r)为(R)基色的色度坐标，x(i,g)、y(i,g)、z(i,g)为(G)基色的色度坐标，x(i,b)、y(i,b)、z(i,b)为(B)基色的色度坐标。

只存在亮度偏差的显示屏，非标准像素点的红、绿、蓝的色坐标值与标准点的红、绿、蓝的色坐标值相等，即在(1)和(2)式中参量xr-rst=x(i,r)，yr-rst=y(i,r)，xg-rst=x(i,g)，yr-rst=y(i,r)，xb-rst=x(i,b)，yb-rst=y(i,b)。被标准化像素点经转换后获得的三刺激值为(X(i,t)，Y(i,t)，Z(i,t))，应分别等于标准系统的三刺激值(Xrst，Yrst，Zrst)，由此恒等关系以及各参量关系可得转换方程如(3)式所示。

(3)

其中，

(4)

A(i,L)矩阵为被标准化像素点的转换矩阵，主对角线上的3个参量为亮度转换参量。每个像素点都对应一个如A(i,L)的对角矩阵。

2 前置处理器亮度校正算法

如第1部分所述，亮度转换参量修正的是SID数值，但在前置处理器中需要对OID值进行修正。源于主机的红、绿、蓝的OID值分别由Rs、Gs和Bs表示，则红绿蓝三分量值R、G、B与Rs、Gs、Bs的关系表达式为：

(5)

(6)

将(6)式带入(3)式可得到(7)式。

(7)

对(7)式进行一步整理得到(8)式。

(8)

在前置处理器中采用式(8)描述的算法可实现逐点亮度校正。校正过程为：首先对LED显示屏上各个像素点的光强度值进行采集，经标准化获得每个像素点的亮度转换参量coef(i,r)、coef(i,g)、coef(i,b)，然后对每个转换参量进行1/γ的指数变换获得最后由分别与Rs、Gs、Bs分量做乘积，将乘积后的结果取整后通过DVI接口输出，即完成前置处理方案中校正过程。

3 应用与分析

在前置处理器中实现的校正模型由(8)式表示。在模型实现过程中，为了提高前置处理器的兼容性，DVI信号需要采用即入即出的方式，即将除了输入的图像数据经由(8)式处理外，其他信号(如行、场同步信号、时钟信号、DE信号、控制信号等)无处理且直接通过DVI接口输出(为了保证与图像数据同步，需要加几级延迟)。

在前置处理器的硬件设计中包括核心器件FPGA和SDRSDRAM，其中FPGA的工作频率可达到300MHz，SDRSDRAM的工作频率最高达到166MHz。数据传输采用DVI接口，DVI链路的最高点像素频率可达到165MHz(如果计算机设定的刷新率为最大值1 920×1 080×60或者1 600×1 200×60Hz，则DVI的传输频率达到最大值，且等于165MHz)。为了保证行、场、时钟信号与被校正图像数据的同步，图像数据的处理速度需要大于165MHz，即单像素点的校正参量的读取速度需要大于165MHz。

LED显示屏每个像素点一般由同批次的发光二极管组成，而同一批次LED发光二极管的亮度参量值都有相近性。图3为存在亮度差异的LED显示屏经采集后获得的亮度校正参量的分布图。

由图3可知，红基色校正参量值集中分布在0.8～0.9，绿基色校正参量值集中分布在0.75～0.93，蓝基色的校正参量值集中分布在0.7～0.9，通过对多个显示屏上的校正参量值的分布统计得出，虽然各个显示屏上的亮度校正参量值的分布区间范围有差异性，但是，各个显示屏上的红、绿、蓝3种基色的校正参量值都如图3中所示的聚集特性，且校正参量的值的聚集区间为总区间的25%，即，75%区间的值为无效值，所以可对量化后的校正参量值进行压缩处理，然后重新组合压缩值以达到间接提高SDRSDRAM的读写效率的目的。

图3 1 000个像素点的校正参量值的分布图Fig.3 The distribution of the correction parameters values for 1 000 pixels

在设计中，校正参量的压缩算法实现如图4所示。首先需要获得全屏红基色、蓝基色、绿基色对应的校正参量的最小值并存储到存储介质FLASH中，当前置处理器上电稳定后，需要将这3个参量从FLASH中读出且存储到锁存器中；然后将各个像素点的校正参量分别经过加和处理进行有效位数的压缩，压缩后的校正参量值表示为Δ(i,r)、Δ(i,g)、Δ(i,b)。

图4 校正参量压缩方法Fig.4 Correction parameter compression method

压缩后的校正参量值Δ(i,r)、Δ(i,g)、Δ(i,b)需要进行数据重组，重组的变换过程如图5所示。

图5 压缩校正参量的数据重组方法Fig.5 Data recombination method for compression correction parameter

首先获得4个像素点的压缩校正参量(每一个像素点的压缩校正参量的有效位数选取24BIT，每个像素点包含的红、绿、蓝分别对应的压缩校正参量为8BIT、8BIT、8BIT)，然后将4个像素点的同基色的压缩校正参量整合成一个并行的32BIT有效数据，即由4个像素点对应的压缩校正参量P(i)、P(i+1)、P(i+2)、P(i+3)，重组成为3个32BIT的3个并行数据OUT(i)、OUT(i+1)、OUT(i+2)的输出，3个输出量通过FIFO缓存器写入到SDR SDRAM中。

采用图5重组方法后，从SDR SDRAM中每读出S=3个32BIT的有效数据，实际对应的是E=4个像素点的压缩校正参量值，所以，经采用图3方法压缩校正参量、图4数据重组变换后，可得到等效的SDRSDRAM的读写有效频率为：

在工程设计中，选择124MHz≤fe≤150MHz，f等效大于等于165MHz，可以做到与DVI通道的传输数据的频率同步，即可以解决不兼容计算机设置的刷新率为1 920×1 080×60Hz或者1 600×1 200×60Hz的情况，提高前置处理器的兼容性和通用性。

4 实测验证

将第3部分分析的压缩重组算法应用到前置处理方案后经验证，当计算机的分辨率设置为1 920×1 080×60Hz、1 600×1 200×60Hz或者小于两者时都可以使图像正常传输到LED显示控制系统，并且能够正常显示视频和图片。

为了区分本设计中的前置处理方法，称将逐点校正算法应用于LED显示控制系统中的方法为后置处理方法。通过实测验证得出：① 前置处理方法可以无缝的应用到由各种类型控制系统控制的LED显示屏上；② 通过人眼观测，前置处理方法的校正效果，尤其是在低灰度级上的一致化效果要差于后置处理方法的校正效果。主要是由两种方法处理后扫描到显示屏上的图像数据精度不同而引起的，精度误差主要来源于算法应用过程。

其中N为校正参量的量化精度，a为前置算法标志，ROUND()函数为四舍五入取整函数。然后对相应的图像数据进行修正，将修正之后的图像数据取整后通过DVI传输到LED显示控制系统中，最后经过伽马变换扫描到显示屏上。针对该过程可以得到前置法图像数据精度偏差值为：

(9)

根据(3)式所描述的后置处理算法，第i个红基色图像数据修正校正参量为coef(i,r)，首先对该参量进行量化，即得到量化值为Co(i,r,b)=ROUND(coef(i,r)×2N)，其中N为校正参量的量化精度，与前置法中的量化精度相同，b为后置法标志。由此得到后置处理算法中图像数据精度偏差值为：

(10)

由(10)式可得到Δ(i,r,b)/k的区间值为[0，0.5)。

(11)

将(11)等式的左右两边都同时除Δ，进一步整理得到(12)式。

(12)

由(12)式最终得到(13)式。

(13)

(14)

整理(14)式，得到：

(15)

其中(15)式的Δ同上，表示区间值[0,0.5)。由(15)式可得出η(i,r,a)和η(i,r,b)的值随着显示灰度值RS值的不断增大而变小，即高灰度的亮度偏差率会小于低灰度下的亮度偏差率。对比η(i,r,a)和η(i,r,b)的表示式可得出，在灰度值RS相同的前提下，η(i,r,a)值都大于η(i,r,b)值，假设Δ取值相同，η(i,r,a)最小是η(i,r,b)的2.35倍。所以可以得出，前置法的低灰度的不一致性的级数要大于后置法的不一致性级数。

选取点像素进行定量计算，获得采用前置法后的亮度偏差量以及亮度偏差率的离散曲线，以及采用后置法后的亮度偏差量和亮度偏差率离散曲线，如图6所示。

图6(a)表示采用后置法后亮度偏差量随显示灰度变化的趋势，图6(b)表示采用前置法后亮度偏差量随显示灰度变化的趋势。很显然，在同一显示灰度下，前置法比后置法的偏差量值要大，主要根源在于前置法产生的扫描到显示屏上的图像数据的误差量比后置法要大，并且随着显示灰度值的增大两种方法的偏差量值的差值都在增大。但是，表现在显示屏的校正效果却与偏差量差值的变化趋势相反，这主要是因为衡量视觉效果的参量为亮度偏差率而不是亮度偏差量。如图6(c)和图6(d)，分别表示后置法和前置法的亮度偏差率随显示灰度值变化的趋势。很显然，两种方法的变化趋势相同，都为亮度偏差率的值随显示灰度值的增大而震荡减小，所以，无论采用前置法还是后置法，全彩色LED显示屏上的校正效果都出现中高灰度校正效果满意，而低灰度校正效果不理想的现象，与前述对亮度偏差率与灰度的理论分析结果一致。

图6 后置法和前置法的偏差值和偏差率对比Fig.6 Comparison of the deviation and the deviation rate between the post method and the lead method

图6(c)和图6(d)中都有上下两虚线，两条虚线表示偏差率为±5%分界线(可作为视觉观测显示屏均匀性与否的分割点)。如果以分界线为衡量标准，前置法中超出衡量标准灰度级数要多于后置法中的超出衡量标准的灰度级数，所以，两种方法修正后的显示屏的校正效果会存在差异。前置法中低灰度级不能满足一致化要求的灰度级数要多于后置法，但是中高灰度级上校正效果无明显差别。

5 结 论

本文设计并实现了一种前置亮度逐点校正算法模块，其可兼容现有LED显示控制系统中所有不同分辨率和不同通讯方式的数据源。模块前置的设计方法使得这种新颖的校正算法能够脱离现有LED显示控制系统而独立存在，这就大大提高了亮度校正实施的灵活性。根据实测数据，相比于采用后置内嵌校正算法的现有LED显示屏，在采用前置校正算法后，中高灰度等级上校正效果二者基本无差别，但低灰度等级的一致性效果不够理想，不均匀的区间范围从[0，8]增大到[0，30]。下一步将深入研究前置校正算法在低灰度等级上的缺陷以提高全彩LED显示屏的均匀性。

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The preprocessing algorithm for point by point luminance correction

HAOYaru1，DENGZhaoqi1，YANFei2

(1.University of Electronic Science and Technology of China, Zhongshan Institute, Zhongshan 528402， China; 2.School of Information and Control, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China)

Based on the brightness correction algorithm, a pre-processor scheme is proposed. The processor can realize the function of point by point correction for image data of arbitrary resolution and arbitrary transmission format. The pre-processor is completely independent of the display control system. Firstly, the model of point by point luminance correction algorithm is introduced. On the basis of the model, the model of point by point correction algorithm which is used to the pre-processor is derived. Then the design structure of the current hardware condition is analyzed based on this model, which mainly to SDRAM SDR frequency as the bottleneck analysis, According to the aggregation characteristics of the correction parameters, the method and numerical reconstruction of the range of compression correction parameters are adopted. The frequency of SDR SDRAM was indirectly improved. The data of any resolution and arbitrary transmission format can be handled by the point by point correction technology which is in the pre-processor. Finally, The application effect of pre method and post method is analyzed. It is concluded that the effect of pre method is worse than that of the post method, especially on the performance of low gray level uniformity. The flexibility and versatility of the prefix method is superior to the post method.

pre-processor；DVI transport format；compression value;numerical recombination

2016-07-11 基金项目：国家自然科学基金(61605083)；中山市社会公益科技项目(2016B2145);电子科技大学中山学院青年基金项目(415YJ04)；电子科技大学中山学院科研启动项目(415YKQ05)

郝亚茹(1981年生)，女；研究方向：全彩LED显示屏的控制系统以及亮、色度校正等相关技术；E-mail:165689908@qq.com

邓招奇(1981年生)，男；研究方向：全彩LED显示屏软件控制及色度学理论；E-mail:53962791@qq.con

10.13471/j.cnki.acta.snus.2017.02.014

TN27；TN

A

0529-6579(2017)02-0080-08