改善校正后低輝均勻度的算法研究

導讀：本文將對校正后低輝均勻度存在的問題和成因進行探討，并提出在現(xiàn)有硬件基礎的條件下，通過改進應用校正系數(shù)的軟件算法，來改善低輝均勻度效果的方法，最后通過軟件模擬校正效果，驗證算法可行性。

正如畫龍最后須點睛，逐點校正已經(jīng)成為高端顯示屏制造必備工序，也是讓舊屏和“花”屏一夜之間煥然一新的售后法寶。然而，雖然校正后整體亮色均勻度得到了極大的提升，但在校正后0～30灰階上，低輝顯示均勻度卻存在瑕疵，在個別灰度級別上均勻度甚至出現(xiàn)嚴重惡化現(xiàn)象。雖然這種瑕疵對絕大部分顯示內(nèi)容的播放效果并沒有影響，但如何能加以改善，讓校正后的顯示質量更加完美，依然是受到業(yè)界廣泛關注的課題。

本文將對校正后低輝均勻度存在的問題和成因進行探討，并提出在現(xiàn)有硬件基礎的條件下，通過改進應用校正系數(shù)的軟件算法，來改善低輝均勻度效果的方法，最后通過軟件模擬校正效果，驗證算法可行性。

1. 校正后低輝均勻度存在的問題

亮度校正后，0～30灰階的低輝段，往往存在如下問題：

1) RGB單色臨近起輝點的灰階會呈現(xiàn)出一部分燈點亮，一部分燈點不亮的“滿天星”圖樣;而白色臨近起輝點的灰階則表現(xiàn)為彩色的 “滿天星”;

2) RGB單色及白色的低輝段，出現(xiàn)個別灰階，均勻度明顯惡化，甚至不如不校正;

3) RGB單色及白色的低輝段，可能會出現(xiàn)“灰階亮度逆變”，即高灰階的亮度低于相鄰的低灰階亮度，和“灰階亮度躍升”，即高灰階的亮度相對相鄰的低灰階，出現(xiàn)異常的陡升。

而亮色一體校正，除了以上問題外，還會出現(xiàn)單色點亮顯示屏時，部分灰階出現(xiàn)色斑。

2. 校正后低輝均勻度問題成因分析

簡單地說，校正后低輝均勻度問題的成因，是LED屏低輝段原始灰階亮度的階梯躍升。這種階梯躍升的產(chǎn)生有多方面的深層原因，包括控制系統(tǒng)的伽瑪校正精度，灰階位數(shù)與實際實現(xiàn)能力，掃描屏的行掃描電流沖擊，驅動芯片的響應，LED的啟動電壓，PCB的電路設計等等等等，這里不做詳細分析。

LED屏原始低輝段灰階亮度非平滑過渡可以歸納為以下幾種現(xiàn)象：

1) 起輝灰階以下，所有燈點不亮;

2) 起輝灰階到30灰階之間，亮度呈階梯狀上升;

3) 起輝灰階到30灰階之間，可能存在“灰階亮度逆變”和“灰階亮度躍升”;

以下為我們對一P6表貼屏使用PR655色彩亮度計實測的RGB低輝段灰階亮度曲線：

從曲線中可以看到：

1)該屏在當前控制系統(tǒng)參數(shù)設置條件下，起輝灰階為14級;

2)RGB三色在低輝段均存在臺階式的亮度變化，在14-16級，17-19級，RGB三色均無亮度變化，GB兩色在20-23共4級灰階無明顯亮度變化，G在25-26級無亮度變化;

3)R亮度在17，25，28灰階有較大的亮度躍升;B在17，25灰階有輕微亮度躍升;

正是這種低輝度的亮度臺階和躍升跳變乃至逆變等現(xiàn)象，導致應用校正系數(shù)后，起輝點附近的灰階上，會出現(xiàn)部分燈點處于起輝點下的“滿天星”現(xiàn)象;而在某些灰階，不同區(qū)域的燈點亮度分處于臺階的上下沿，就會造成均勻度不佳，遇到亮度大幅躍升的灰階附近，均勻性會嚴重惡化。

均勻性不理想的灰階出現(xiàn)在哪些級別，與校正目標值、灰階亮度臺階的位置，以及屏原始亮度均勻性相關。

在上述P6表貼屏上，用90%的亮度平均值作為校正目標值時：

沒有出現(xiàn)起輝點附近“滿天星”;出現(xiàn)均勻度惡化的灰階為B17，B18，G17，G19，G25，R17，R25，R29;均位于灰階亮度躍升的臺階附近;

而在用80%的亮度平均值作為校正目標值時：

RGB的14，15灰階均表現(xiàn)為“滿天星”，或多或少的燈點落在起輝點下;出現(xiàn)均勻度惡化的灰階為：B18，B19，G18，G21，G26，R18，R27，R32;

可以看到，校正目標值降低，即校正幅度變深時，起輝點附近會出現(xiàn)嚴重惡化的“滿天星”，有多少灰階會出現(xiàn)“滿天星”，則是由屏的原始均勻度決定的，原始均勻度越差，就會有越多的“滿天星”灰階級別出現(xiàn)。

均勻度惡化的灰階級別數(shù)量與校正幅度無關，只與灰階亮度臺階數(shù)相關，臺階數(shù)越多，均勻度惡化的灰階也就越多;但校正目標值降低，出現(xiàn)惡化的灰階級別會提高。

3. 改善校正后低輝均勻度的算法

由于存在上述的低輝段灰階亮度非平滑階梯躍升，事實上低輝段不加校正，均勻性表現(xiàn)優(yōu)于校正后。那么，如果設計一種分段處理的算法，讓逐點校正系數(shù)的應用不是簡單的全灰階應用，而是一種從起輝灰階開始不加校正，而在一段灰階范圍逐漸“緩釋”過渡到正常應用的方式，將會對低輝段的均勻性表現(xiàn)起到非常大的改善。

綜合考慮算法的簡潔和起輝點附近不應用系數(shù)的需要，我們采用平方函數(shù)作為“緩釋”函數(shù)。

如某像素的單色校正系數(shù)為 “CorrectionFactor”;

令起輝灰階為“BreakPoint”;當前灰階為“GrayScale”;

令緩釋灰階范圍為“SlowReleaseRange”;

常規(guī)系數(shù)灰階應用曲線為全灰階應用，示意圖如下：

而低輝改良算法中，

即：1)0 GrayScale BreakPoint區(qū)間，校正系數(shù)=1;

2)BreakPoint GrayScale (BreakPoint + SlowReleaseRange) 區(qū)間，

校正系數(shù)=1-(1-CorrectionFactor) *((GrayScale-Breakpoint)/(SlowReleaseRange))2;

3) (BreakPoint + SlowReleaseRange) GrayScale 255區(qū)間，校正系數(shù)=CorrectionFactor ;

將上述算法從亮度校正延伸到亮色一體校正中，此時單色校正系數(shù)有3個。

假設某像素的紅色校正向量(RR，RG，RB) =(0.8715，0.1253，0.1864);

RR為主色校正系數(shù)，RG與RB為補色校正系數(shù)。

低輝改良算法中，合理的系數(shù)應用“緩釋”機制應為：

Ø 主色校正系數(shù)RR在緩釋區(qū)域SlowReleaseRange從1過渡到0.8715;

Ø 補色校正系數(shù)RG在緩釋區(qū)域SlowReleaseRange從0過渡到0.1253;

Ø 補色校正系數(shù)RB在緩釋區(qū)域SlowReleaseRange從0過渡到0.1864;

同理，綠藍亮色的系數(shù)向量可應用同樣的算法處理。

應用以上的緩釋機制，將使補色起作用的灰階提高，但因補色的低輝階梯產(chǎn)生的均勻度惡化現(xiàn)象也將得到相當?shù)母纳啤?/p>

4. 軟件模擬校正效果驗證算法

我們使用軟件生成校正圖樣輸出給LED屏，模擬校正后效果的方法，對以上算法改善低輝效果的可行性進行了驗證。

設定80%平均亮度為目標值，應用低輝改良算法，設

BreakPoint =14，SlowReleaseRange = 20;

無論是亮度校正還是亮色一體校正后，RGBW 14，15灰階均正常起輝，不再出現(xiàn)“滿天星”;低輝段個別灰階仍有輕微麻點現(xiàn)象外，不再有嚴重均勻度惡化現(xiàn)象;在補色開始起作用的閾值灰階段，均勻度不理想的級別也被從5-8級壓縮到1-2級。

5. 結束語

校正的低輝段均勻度不理想的現(xiàn)象是由于低輝段的灰階亮度的階梯躍升造成的。為在不改變現(xiàn)有硬件的條件下，改善校正后的低輝效果，我們設計了“低輝段校正系數(shù)應用分段緩釋算法”，經(jīng)過軟件模擬驗證，該算法可以大幅改善校正后低輝效果。

軟件模擬效果仍有不盡人意之處，這是因為DVI信號僅有8位，通過軟件模擬校正視頻源的方法精度受限，另外，軟件模擬的伽瑪校正使用的是理論伽瑪函數(shù)，與控制系統(tǒng)實際應用的伽瑪曲線之間存在差別，如果由控制系統(tǒng)在伽瑪校正后以10位以上的精度應用該算法，低輝效果會比軟件模擬更佳。

但需要說明的是，本算法雖能改善低輝均勻度，但只是現(xiàn)有條件下的權益之計，LED屏實現(xiàn)更好的低輝線性才是真正的解決之道。尤其對于色度校正來說，大部分灰階級別上，補色都處于低輝段，低輝段的線性平滑與否，直接決定了色度校正的準確和校正后的均勻度表現(xiàn)。

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