CN112530342A - 显示方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种显示方法,包含下列步骤。一处理器藉由一显示卡接收多个第一图像数据。处理器基于一人工智慧模型分析多个第一图像数据。处理器传送多个第二图像数据至显示器。多个第二图像数据包含多个第一图像数据、多个第一图像数据中相邻两笔第一图像数据之间的至少一补偿图像数据或其组合。
Description
技术领域
本揭露文件是关于一种显示方法,且特别是关于一种画面补偿的显示方法。
背景技术
在现有技术中,当欲显示的图像数据渲染时间过长时,会造成输出画面撕裂和卡顿问题,此现象虽然可以藉由配合显示卡的输出频率调整显示器的画面更新率克服,然而,通过空隙(blanking)调整画面扫描频率,又会连带影响到画面的亮度。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提供一种显示方法包含下列步骤。一处理器藉由一显示卡接收多个第一图像数据。处理器基于一人工智慧模型分析多个第一图像数据。处理器传送多个第二图像数据至显示器。多个第二图像数据包含多个第一图像数据、多个第一图像数据中相邻两笔第一图像数据之间的至少一补偿图像数据或其组合。
附图说明
使本发明的上述和其他目的、特征、优点与实施例能更明显易懂,所附图式的说明如下:
图1为根据本发明一些实施例所绘示的显示***的方块示意图。
图2为根据本发明一些实施例所绘示的人工智慧模型示意图。
图3为根据本发明一些实施例所绘示的显示方法的流程图。
图4A为根据本发明一些实施例所绘示的画面补偿示意图。
图4B为根据本发明另一些实施例所绘示的画面补偿示意图。
其中,附图标记:
100:显示***
110:处理器
120:显示卡
130:显示器
210:人工智慧模型
211:输入层
212:隐藏层
213:输出层
300:显示方法
S302,S304,S3041,S3042,S3043,S3044,S306:步骤
410A,420A,430A,440A,410B,420B,430B,440B:图像
411A,421A,431A,441A,411B,421B,431B,441B:脚
432B,433B:手
具体实施方式
本文所使用的所有词汇具有其通常的意涵。上述的词汇在普遍常用的字典中的定义,在本说明书的内容中包含任一于此讨论的词汇的使用例子仅为示例,不应限制到本揭示内容的范围与意涵。同样地,本发明亦不仅以于此说明书所示出的各种实施例为限。
在本文中,使用第一、第二与第三等等的词汇,是用于描述各种元件、组件、区域、层与/或区块是可以被理解的。但是这些元件、组件、区域、层与/或区块不应该被这些术语所限制。这些词汇只限于用来辨别单一元件、组件、区域、层与/或区块。因此,在下文中的一第一元件、组件、区域、层与/或区块也可被称为第二元件、组件、区域、层与/或区块,而不脱离本案的本意。本文中所使用的“与/或”包含一或多个相关联的项目中的任一者以及所有组合。
关于本文中所使用的“耦接”或“连接”,均可指二或多个元件相互直接作实体或电性接触,或是相互间接作实体或电性接触,亦可指二或多个元件相互操作或动作。
请参照图1。图1为根据本发明一些实施例所绘示的显示***100的方块示意图。显示***100包含处理器110、显示卡120以及显示器130。处理器110耦接显示卡120和显示器130,在一些实施例中,处理器110可以是中央处理单元(central processing unit,CPU)、图形处理单元(graphics processing unit,GPU),且包含在笔记型电脑、桌上型电脑、平板电脑等任何可搭配显示器和显示卡使用的装置当中。在一些实施例中,显示***100还包含耦接至处理器110的一储存单元,用于储存所接收到的数据。
请参照图2。图2为根据本发明一些实施例所绘示的人工智慧模型示意图。如图2所示,在一些实施例中,人工智慧模型210包含具有多个神经元的输入层211和输出层213,在输入层211和输出层213之间还包含多个隐藏层212所建构的神经网路,隐藏层212亦是由众多神经元所构成,且用于传递并处理数据。
请同时参照图1、图2和图3。图3为根据本发明一些实施例所绘示的显示方法300的流程图,且用于配合图1中的显示***100以及图2中的人工智慧模型210进行操作。在步骤S302中,处理器110藉由显示卡120接收多个第一图像数据。在步骤304中,处理器110基于一人工智慧模型210分析接收到的多个第一图像数据。在步骤306中,处理器110传送多个第二图像数据至显示器130。其中,多个第二图像数据包含多个第一图像数据、多个第一图像数据中相邻两笔第一图像数据之间的至少一补偿图像数据或其组合。
第一图像数据中的每一者对应于一渲染时间,所谓渲染时间即为单一图像由显示器绘制所需要的时间,可能因为图像数据的尺寸、解析度、复杂度等多项因素而有所不同。在一些实施例中,显示方法300包含步骤3041和步骤3042。在步骤3041中,可通过上述经由机器学习训练过的人工智慧模型210,预测每个第一图像数据由显示器绘制所需要的渲染时间,并且在预测出所需渲染时间大于一边界时间时,步骤3042中通过***一或多个相似补偿图像数据以补偿画面。在一些实施例中,上述边界时间即为人眼能够辨别出画面不连续的最小间隔时间(大约为2毫秒)。
请参照图4A。图4A为根据本发明一些实施例所绘示的画面补偿示意图。如图4A所示,在一些实施例中,两个第一图像数据之间的补偿图像数据可以藉由内插方式产生,于此情况下,***的补偿图像数据与原有的第一图像数据兼具有线性关系。举例而言,若要在原有的两张图像410A和图像440A之间***补偿图像数据,则图像420A中的脚421A的位置,会介于图像410A中的脚411A和图像440A中的脚441A之间,同样地,介于图像420A和图像440A之间的图像430A中的脚431A,会介于图像420A中的脚421A和图像440A中的脚441A之间。
请参照图4B。图4B为根据本发明另一些实施例所绘示的画面补偿示意图。如图4B所示,在一些实施例中,***在两个第一图像数据之间的补偿图像数据可以藉由如图2所示的人工智慧模型210产生,此人工智慧模型210系藉由大量相似的动态图像变化输入所训练而成,且由人工智慧模型210所产生的补偿图像数据与原有的第一图像数据可能不具有线性关系。举例而言,若要在原有的两张图像410B和图像440B之间***补偿图像数据,则可以基于人工智慧模型210所学习到的“膝盖关节”的存在,而在脚411B和脚441B之间产生如图像420B中的脚421B以及图像430B中的脚431B的连续性弯脚、上抬的动作。同样地,虽然图像410B和图像440B的手部位置相同,但是基于人工智慧模型的训练数据,可以如图像430B中手432B和手433B所示,***下垂的手部动作,不限于原本的固定位置,使图像更为生动。
在一些实施例中,为了配合显示卡120的输出频率,显示方法300可包含步骤3043,藉由显示器130通过调整显示器画面扫描的各个周期之间的空隙(blanking),动态地升高或降低画面扫描频率(frame rate)(例如:G-sync同步技术)。上述调整可以藉由人工智慧模型210进行。
在上述实施例中,显示方法300可在步骤3043之后更包含步骤3044。在步骤3044中,藉由人工智慧模型210动态调整电压补偿显示器130在变频后的亮度。随着画面扫描频率的改变,显示器的灰阶亮度亦会有所变化。具体而言,由于空隙期间相当于显示器处于漏电状态,各个像素接收到的电压因此下降,在步骤3043中调整空隙时,故当空隙加大时,显示器的画面扫描频率降低,亮度则会随之下降,反之,当空隙缩小时,显示器的画面扫描频率升高,亮度则会随之提升。若要避免显示器改变频率后的亮度差异,则需要藉由增加或降低电压来补偿,以调整亮度。
藉由人工智慧模型210以显示器130接收第一图像数据并随之动态调整画面扫描频率后的第一亮度参数作为输入,并以所需的电压调整参数作为输出,上述电压调整参数即对应于显示器改变频率后的第二亮度参数与改变频率前的第一亮度参数二者的差值。利用人工智慧模型210藉由机器学习所得出的电压调整参数,能够解决显示器因为改变频率所造成的亮度差异,使得显示器在配合显示卡调整扫描频率的同时,亦能维持相同亮度。
需要注意的是,上述利用人工智慧模型210所进行的补偿图像数据生成、渲染时间预测、画面扫描频率调整、电压调整参数计算等操作,得以任意顺序进行,本发明不以上述方法顺序为限。
综上所述,本发明提供的显示方法能够在相邻的图像数据中***补偿图像数据,使其能够提供具有连续性画面的观看体验。进一步地,本发明提供的显示方法能够藉由人工智慧模型预测出图像的渲染时间,并且能够调整显示器电压以避免显示器改变频率所造成的亮度差异。
虽然本案已以实施方式揭露如上,然其并非限定本案,任何熟习此技艺者,在不脱离本案的精神和范围内,当可作各种的更动与润饰,因此本案的保护范围当视后附的申请专利范围所界定者为准。
Claims (10)
1.一种显示方法,其特征在于,包含:
一处理器藉由一显示卡接收多个第一图像数据;
该处理器基于一人工智慧模型分析该些第一图像数据;由该处理器传送多个第二图像数据至一显示器;
其中该些第二图像数据包含该些第一图像数据、该些第一图像数据中相邻两笔第一图像数据之间的至少一补偿图像数据或其组合。
2.如权利要求1所述的显示方法,其特征在于,更包含:
该处理器接收该些第一图像数据由该显示器显示时所对应的一第一亮度参数;
该处理器传送该些第二图像数据由该显示器显示时所对应的一第二亮度参数;
该处理器藉由该第二亮度参数与该第一亮度参数的差值,提供一电压调整参数至该显示器。
3.如权利要求1所述的显示方法,其特征在于,该些第一图像数据中其中二者与该至少一补偿图像间不具有线性关系。
4.如权利要求1所述的显示方法,其特征在于,更包含:
该处理器基于该人工智慧模型产生该至少一补偿图像数据,
其中该至少一补偿图像数据系该相邻两笔第一图像数据间的非线性连续图像数据。
5.如权利要求4所述的显示方法,其特征在于,更包含:
该处理器基于该人工智慧模型动态地调整该显示器的一扫描频率。
6.如权利要求5所述的显示方法,其特征在于,更包含:
在该处理器动态地调整该显示器的该扫描频率后,该处理器基于该人工智慧模型动态地调整该显示器的一电压参数。
7.如权利要求1所述的显示方法,其特征在于,更包含:
该处理器基于该人工智慧模型计算该些第一图像数据中至少一者所需要的一渲染时间;以及
当该渲染时间大于一边界时间时,该处理器产生该至少一补偿图像数据。
8.如权利要求7所述的显示方法,其特征在于,更包含:
当该渲染时间小于该边界时间时,该处理器基于该人工智慧模型动态地调整该显示器的一扫描频率。
9.如权利要求7所述的显示方法,其特征在于,更包含:
在该处理器产生该至少一补偿图像数据后,该处理器基于该人工智慧模型动态地调整该显示器的一扫描频率。
10.如权利要求8或9所述的显示方法,其特征在于,更包含:
在该处理器动态地调整该显示器的该扫描频率后,该处理器基于该人工智慧模型动态地调整该显示器具有对应于该扫描频率的一第二亮度参数,其中该第二亮度参数与该第一亮度参数相等。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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