[發明專利]調節屏幕畫質的方法無效
| 申請號: | 201110411447.4 | 申請日: | 2011-12-12 |
| 公開(公告)號: | CN102523397A | 公開(公告)日: | 2012-06-27 |
| 發明(設計)人: | 梁敏 | 申請(專利權)人: | 四川長虹電器股份有限公司 |
| 主分類號: | H04N5/44 | 分類號: | H04N5/44;H04N5/57 |
| 代理公司: | 成都虹橋專利事務所 51124 | 代理人: | 李順德 |
| 地址: | 621000 四*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 調節 屏幕 畫質 方法 | ||
技術領域
本發明涉及調節屏幕畫質的方法,具體的講是電視屏幕圖像的清晰度和對比度的調節方法。
背景技術
電視屏幕在顯示畫面時,畫面效果在亮度層次上通常會有部分缺失。視頻信號中如果平均亮度比較高,會出現部分圖像限幅的情況,即高亮度畫面細節缺失,限幅的部分泛白,刺激人眼視覺。這時可以調節菜單下的模擬量,例如降低亮度。但是對所有模擬量的調節均是針對整個畫面進行的,這會使畫面的局部圖像過暗或過亮缺乏層次感。
目前現行的方案是對灰度數據進行簡單的對應,將較暗的灰度向下延伸16個灰階,將較亮的灰階向上提升20個灰階來進行的黑白電平的延伸,也就是將視頻信號由16~235灰度對應到0~255灰度上進行擴展,這樣調節的效果很有限,雖然畫質效果有一定改善,但由于亮暗的調整限度受限,圖像的整體效果仍然不佳;或是使用直方圖來進行相鄰灰階合并,但是直方圖的運算量耗費資源太多,必須在芯片的設計中增加嵌入式CPU,大幅度的增加了芯片成本。
發明內容
針對以上出現的問題,本發明提供了一種調節屏幕畫質的方法,能夠明顯提高電視屏幕畫面的對比度,大幅度提高畫面層次的清晰度,并且簡化芯片計算量,節省芯片成本。
本發明調節屏幕畫質的方法,包括:對輸入的視頻信號中各灰度值對應的像素密度進行統計后,忽略掉像素密度低于密度閾值的區域的灰度值;通過分段線性函數,對大于高亮閾值和小于低亮閾值的灰度通過減增偏移量進行分段非線性擴展。
對于一場視頻信號,每個灰度值在信號中出現的概率是隨機的,每個灰度值上的像素點數,也就是該灰度對應的像素密度,在信號中也是隨機的。對于灰蒙蒙的圖像信號來說,亮點和暗點所對應灰度的像素密度通常遠低于一般的圖像,中間點亮度的灰度的出現密度最高;而對于太亮或太暗的圖像,這些圖像的灰度往往都集中在某一灰度值范圍內,顯示時這些數據常常細節分辨不清。因此本發明的方法忽略掉亮點和暗點這些人眼不敏感且出現機率小的灰度值,將密度高的中間亮度灰度進行全區域的像素中擴展,使高密度灰度在0~255的灰階中,按原來的變化趨勢重新分布。也就是說:對太亮的像素點,將亮度非線性降低;對太暗的限速點,將亮度非線性提升,亮暗不明顯的像素忽略其灰度,將中間灰階進行線性擴展充滿所有像素,從而達到強化圖像細節,提高圖像分辨率的目的。
具體的,像素密度統計為:通過模數轉換單元將輸入的視頻信號數字化為8bit的RGB數據,對所述RGB數據進行灰度轉換后得到每個像素點的灰度值,再統計各個灰度上的像素點數。
具體的,分段忽略灰度為:根據所述視頻信號中的平均亮度和統計像素值的范圍確定所述的分段線性函數,將各灰度值對應的像素點數值對應到分段線性函數上;忽略掉像素密度低于10的區域的灰度值。像素密度指的是一個灰度值所對應的像素點的個數,通常像素密度低于10的灰度值人眼都不容易看到了,因此忽略掉這些像素的灰度值可以省略對這些灰度的計算量,提高芯片的運行效率。
具體的,對灰度分段非線性擴展為:通過分段線性函數,對視頻信號中的有效灰度根據像素點的數量進行非線性調節,使有效灰度值充滿所有像素點。所述的非線性調節為根據各分段對應的線性函數,使1個灰度值對應若干個像素點,不同的區域對應的像素點數不同,由此使圖像更清晰,對比度更分明。
通過大量的對比實驗,高亮閾值的灰度值范圍為230~242,所述低亮閾值的灰度值范圍為32~64,也可以根據實際環境和應用采取其它范圍值。
本發明調節屏幕畫質的方法,對電視屏幕畫面中局部過亮和過暗部分的對比度能夠有大幅度的提升,對整幅圖像的畫質效果有非常明顯的改善,在明顯提高畫面對比度、大幅度提高畫面層次的清晰度的同時,還簡化了芯片計算量,提高了芯片的運行效率,節省了芯片成本。
以下結合由附圖所示實施例的具體實施方式,對本發明的上述內容再作進一步的詳細說明。但不應將此理解為本發明上述主題的范圍僅限于以下的實例。在不脫離本發明上述技術思想情況下,根據本領域普通技術知識和慣用手段做出的各種替換或變更,均應包括在本發明的范圍內。
附圖說明
圖1為采用本發明調節屏幕畫質的方法前后的圖譜對比。
具體實施方式
本發明調節屏幕畫質的方法,包括:通過模數轉換單元將輸入的視頻信號數字化為8bit的RGB數據,對所述RGB數據進行灰度轉換后得到每個像素點的灰度值,利用亮度數組函數對各個灰度的像素點數求和,統計各個灰度上的像素點數。
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