CN112884661A - 图像处理装置及其方法、显示装置和计算机可读存储介质 - Google Patents

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CN112884661A CN202011537468.6A CN202011537468A CN112884661A CN 112884661 A CN112884661 A CN 112884661A CN 202011537468 A CN202011537468 A CN 202011537468A CN 112884661 A CN112884661 A CN 112884661A
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杨杰
毕育欣
孙炎
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Beijing BOE Optoelectronics Technology Co Ltd
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BOE Technology Group Co Ltd
Beijing BOE Optoelectronics Technology Co Ltd
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Abstract

本发明提供一种图像处理装置及其方法、显示装置和计算机可读存储介质，所述图像处理装置包括明度饱和度计算单元，用于根据输入的RGB像素数据，计算当前帧画面的明度值和饱和度值；归一化处理单元，用于将输入的RGB像素数据进行归一化处理；RGBW确定单元，用于根据归一化处理后的RGB像素数据以及所述明度值和饱和度值，确定RGBW像素数据；反归一化处理单元，用于将所述RGBW像素数据进行反归一化处理；以及子像素渲染单元，用于对反归一化处理后的RGBW像素数据进行排列，确定输出的RGBW像素数据。本发明避免了显示亮度不足以及对比度低的问题，达到了提高显示亮度的同时增强显示画面的对比度的技术效果。

Description

图像处理装置及其方法、显示装置和计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及显示技术领域，具体地，涉及一种图像处理装置及其方法、显示装置和计算机可读存储介质。
背景技术
目前，在显示技术领域中，例如，在液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)和有机电致发光显示器(Organic Light Emitting Diode，OLED)的图像显示设备中，为了显示更高的亮度同时降低显示器功耗，常采用RGBW显示技术，RGBW显示技术是由红色(R)子像素、绿色(G)子像素、蓝色(B)子像素和白色子(W)像素所组成的新的像素排列(RGBW排列)技术，当背光亮度相同时，RGBW屏幕可以显示更高的亮度；当显式亮度相同时，RGBW屏幕的功耗更低。
由于目前常用的视频信号，例如：视频图形阵列(Video Graphics Array，简称：VGA)接口或者数字视频接口(Digital Visual Interface，简称：DVI)，传输的是RGB格式数据，因此需要将RGB数据进行转换才能得到RGBW数据从而驱动RGBW显示屏正确显示彩色画面。目前常使用FPGA或者定制IC实现数据处理以及显示模组驱动。
但是，现有技术中RGB数据转换为RGBW数据的方法存在显示亮度不足以及对比度低，从而降低了显示画面的显示质量的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种图像处理装置及其方法、显示装置和计算机可读存储介质，用于在不改变功耗的前提下提高显示画面的亮度，在保证提高显示亮度的同时增强显示画面的对比度。
为实现上述目的，本发明实施例提供了一种图像处理装置，包括：明度饱和度计算单元，用于根据输入的RGB像素数据，计算当前帧画面的明度值和饱和度值；归一化处理单元，用于将输入的RGB像素数据进行归一化处理；RGBW确定单元，用于根据归一化处理后的RGB像素数据以及所述明度值和饱和度值，确定RGBW像素数据；反归一化处理单元，用于将所述RGBW像素数据进行反归一化处理；以及子像素渲染单元，用于对反归一化处理后的RGBW像素数据进行排列，确定输出的RGBW像素数据。
可选的，所述RGBW确定单元包括：灰阶映射处理单元：用于将归一化处理后的RGB像素数据进行灰阶映射处理；分区对比度增强处理单元：用于对灰阶映射处理后的RGB像素数据进行分区对比度增强处理；以及RGBW转换单元：用于将分区对比度增强处理后的RGB像素数据转化为RGBW像素数据。
可选的，所述灰阶映射处理单元被配置为：计算增益系数K_scaler，利用计算得到的增益系数K_scaler，对归一化后的RGB像素数据进行灰阶映射处理，所述增益系数K_scaler通过以下公式计算得出：
K_scaler＝128+scaler_in×S×V/255
其中，scaler_in为外部可配置的系数，取值范围为0～2，S为饱和度值，V为明度值。
可选的，所述灰阶映射处理单元被配置为：通过以下公式对归一化后的RGB像素数据进行灰阶映射处理：
R1＝K_scaler×R0
G1＝K_scaler×G0
B1＝K_scaler×B0
其中，R0为归一化后红色子像素的灰阶值，G0为归一化后绿色子像素的灰阶值，B0为归一化后蓝色子像素的灰阶值，R1为灰阶映射处理后红色子像素的灰阶值，G1为灰阶映射处理后绿色子像素的灰阶值，B1为灰阶映射处理后蓝色子像素的灰阶值。
可选的，所述分区对比度增强处理单元被配置为：将灰阶映射处理后的RGB图像转换到YUV色彩空间以获得包括YUV分量的YUV图像，保持UV分量不变，对Y分量图像划分划分为多个大小相同的分区，分别统计每个分区内不同灰阶的子像素出现的数量s(i)，其中，i＝0,1,2……255；并且当s(i)大于第一阈值时，将s(i)的值设定为所述第一阈值，当s(i)小于第二阈值时，将s(i)的值设定为所述第二阈值。
可选的，所述分区对比度增强处理单元被配置为：将每个分区内不同灰阶的子像素出现的数量s(i)进行累加，得到当前帧图像不同灰阶的子像素出现的数量p(i)，
Figure BDA0002853939370000031
然后通过以下公式，利用当前帧图像的灰阶分布情况对下一帧图像进行映射处理：
y_out(i)＝255×p(i)/p(255)i＝0,1,2……255
其中，i为输入的灰阶值，y_out(i)为分区对比度增强处理后的Y分量的灰阶值，然后将分区对比度增强处理后的Y分量以及原始的UV分量所形成的处理后的YUV像素数据，转换回RGB色彩空间，得到分区对比度增强处理后的RGB像素数据，其中，R1’为分区对比度增强处理后红色子像素的灰阶值，G1’为分区对比度增强处理后绿色子像素的灰阶值，B1’为分区对比度增强处理后蓝色子像素的灰阶值。
可选的，所述RGBW转换单元被配置为：通过以下公式将分区对比度增强处理后的RGB像素数据转化为RGBW像素数据：
W＝min(R1′,G1′,B1′)
Figure BDA0002853939370000032
RO＝k×R1′-W
GO＝k×G1′-W
BO＝k×B1′-W
WO＝w_scaler×W
其中，w_scaler为外部可配置的系数，取值范围为0～2。
本发明实施例还提供一种图像处理方法，所述方法包括：根据输入的RGB像素数据，计算当前帧画面的明度值和饱和度值；将输入的RGB像素数据进行归一化处理；根据归一化处理后的RGB像素数据以及所述明度值和饱和度值，确定RGBW像素数据；将所述RGBW像素数据进行反归一化处理；以及对反归一化处理后的RGBW像素数据进行排列，确定输出的RGBW像素数据。
可选的，所述根据归一化处理后的RGB像素数据以及所述明度值和饱和度值，确定RGBW像素数据的步骤包括：将归一化处理后的RGB像素数据进行灰阶映射处理；对灰阶映射处理后的RGB像素数据进行分区对比度增强处理；以及将进行分区对比度增强处理后的RGB像素数据转化为RGBW像素数据。
可选的，所述将归一化处理后的RGB像素数据进行灰阶映射处理的步骤包括：计算增益系数K_scaler，利用计算得到的增益系数K_scaler，对归一化后的RGB像素数据进行灰阶映射处理，所述增益系数K_scaler通过以下公式计算得出：
K_scaler＝128+scaler_in×S×V/255
其中，scaler_in为外部可配置的系数，取值范围为0～2，S为饱和度值，V为明度值。
可选的，所述将归一化处理后的RGB像素数据进行灰阶映射处理的步骤包括：通过以下公式对归一化后的RGB像素数据进行灰阶映射处理：
R1＝K_scaler×R0
G1＝K_scaler×G0
B1＝K_scaler×B0
其中，R0为归一化后红色子像素的灰阶值，G0为归一化后绿色子像素的灰阶值，B0为归一化后蓝色子像素的灰阶值R1为灰阶映射处理后红色子像素的灰阶值，G1为灰阶映射处理后绿色子像素的灰阶值，B1为灰阶映射处理后蓝色子像素的灰阶值。
可选的，所述对灰阶映射处理后的RGB像素数据进行分区对比度增强处理的步骤包括：将灰阶映射处理后的RGB图像转换到YUV色彩空间以获得包括YUV分量的YUV图像，保持UV分量不变，对Y分量图像划分为多个大小相同的分区,分别统计每个分区内不同灰阶的像素出现的数量s(i)，其中，i＝0,1,2……255；并且当s(i)大于第一阈值时，将s(i)的值设定为所述第一阈值，当s(i)小于第二阈值时，将s(i)的值设定为所述第二阈值。
可选的，所述对灰阶映射处理后的RGB像素数据进行分区对比度增强处理的步骤包括：将每个分区内不同灰阶的像素出现的数量s(i)进行累加，得到当前帧图像不同灰阶的像素出现的数量p(i)，
Figure BDA0002853939370000051
然后通过以下公式，利用当前帧图像的灰阶分布情况对下一帧图像进行映射处理：
y_out(i)＝255×p(i)/p(255)i＝0,1,2……255
其中，i为输入的灰阶值，y_out(i)为分区对比度增强处理后的Y分量的灰阶值，然后将分区对比度增强处理后的Y分量以及原始的UV分量所形成的处理后的YUV像素数据，转换回RGB色彩空间，得到分区对比度增强处理后的RGB像素数据,R1’为分区对比度增强处理后红色子像素的灰阶值，G1’为分区对比度增强处理后绿色子像素的灰阶值，B1’为分区对比度增强处理后蓝色子像素的灰阶值。
可选的，所述将分区对比度增强处理后的RGB像素数据转化为RGBW像素数据的步骤包括：通过以下公式将分区对比度增强处理后RGB像素数据转化为RGBW像素数据：
W＝min(R1′,G1′,B1′)
Figure BDA0002853939370000052
RO＝k×R1′-W
GO＝k×G1′-W
BO＝k×B1′-W
WO＝w_scaler×W
其中，w_scaler为外部可配置的系数，取值范围为0～2。
本发明实施例还提供一种显示装置，存储器；一个或多个处理器；所述存储器和所述一个或多个处理器彼此连接；以及所述存储器存储计算机可执行指令，以用于控制所述一个或多个处理器以执行时实现上述的图像处理方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的图像处理方法。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的未进行灰阶映射处理的原始图像及图像灰阶分布；
图3为本发明实施例提供的经过灰阶映射处理后的图像及图像灰阶分布；
图4为本发明实施例提供的未进行灰阶映射处理的原始图像和图像灰阶分布、经过灰阶映射处理后的图像和图像灰阶分布以及经过分区对比度增强处理后的图像和图像灰阶分布；
图5为本发明实施例中邻域分区图像的灰阶值加权平均处理的计算方法示意图；
图6为本发明实施例的一种图像处理方法的流程图；
图7为本发明实施例的一种图像处理方法的流程图。
具体实施方式
为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明提供的图像处理装置及其方法、显示装置和计算机可读存储介质进行详细描述。
图1为本发明实施例一提供的一种图像处理装置的结构示意图，如图1所示，该装置包括：明度饱和度计算单元11，归一化处理单元12，RGBW确定单元13，反归一化处理单元17和子像素渲染单元18。明度饱和度计算单元11用于根据输入的RGB像素数据，计算当前帧画面的明度值和饱和度值，归一化处理单元12用于将输入的RGB像素数据进行归一化处理；RGBW确定单元13用于根据归一化处理后的RGB像素数据以及所述明度值和饱和度值，确定RGBW像素数据；反归一化处理单元17用于将所述RGBW像素数据进行反归一化处理；以及子像素渲染单元18用于对反归一化处理后的RGBW像素数据进行排列，确定输出的RGBW像素数据。
需要说明的是，本实施例中，明度饱和度计算单元11用于根据输入的RGB像素数据计算当前帧画面的明度值和饱和度值。在图像处理中，常用的颜色空间包括RGB模型，CMYK模型，HSV模型以及HSL模型。其中，RGB模型采用三维坐标形式，常用于颜色显示和图像处理。HSV模型是针对用户观感的一种颜色模型，通过色度(Hue)，明度(Value)，饱和度(Saturation)来定义颜色，更接近人眼对颜色的定义，侧重于色彩表示，在计算机图形应用以及显示领域，经常选择将RGB模型转换为HSV模型进行计算。本发明实施例采用现有技术中常规的转换公式将RGB模型转换为HSV模型，以得到当前帧画面的明度值(Value)以及饱和度值(Saturation)。
另外，本实施例中，归一化处理单元12用于将输入的RGB像素数据进行归一化处理。RGB像素数据中的每一个子像素取值范围在0～225，为了数据处理方便，更加便捷快速，将RGB像素数据映射到0～1范围之内处理。归一化处理单元12被配置为通过下述公式将输入的RGB像素数据(Rin/Gin/Bin)进行归一化处理，
Figure BDA0002853939370000071
Figure BDA0002853939370000072
Figure BDA0002853939370000073
其中，γ＝2.2。
进一步的，RGBW确定单元13包括：灰阶映射处理单元14，分区对比度增强处理单元15和RGBW转换单元16。灰阶映射处理单元14用于将归一化处理后的RGB像素数据进行灰阶映射处理；分区对比度增强处理单元15用于对灰阶映射处理后的RGB像素数据进行分区对比度增强处理；以及RGBW转换单元16用于将进行分区对比度增强处理后的RGB像素数据转化为RGBW像素数据。
具体地，灰阶映射处理单元14被配置为计算增益系数K_scaler，利用计算得到的增益系数K_scaler，对归一化后的RGB像素数据进行灰阶映射处理，所述增益系数K_scaler通过以下公式计算得出：
K_scaler＝128+scaler_in×S×V/255
其中，scaler_in为外部可配置的系数，取值范围为0～2，S为将RGB模型转换为HSV模型后得到的饱和度值，V为将RGB模型转换为HSV模型后得到的明度值。以及利用计算得到的增益系数K_scaler，通过以下公式对归一化后的RGB像素数据进行灰阶映射处理：
R1＝K_scaler×R0
G1＝K_scaler×G0
B1＝K_scaler×B0
其中，R0为归一化后红色子像素的灰阶值，G0为归一化后绿色子像素的灰阶值，B0为归一化后蓝色子像素的灰阶值，R1为灰阶映射处理后红色子像素的灰阶值，G1为灰阶映射处理后绿色子像素的灰阶值，B1为灰阶映射处理后蓝色子像素的灰阶值。
需要说明的是，本发明设置灰阶映射处理单元14的目的是为了提高灰度值，在一定程度的范围内提升画面的亮度，图2为本发明实施例提供的未进行灰阶映射处理的原始图像及图像灰阶分布，图3为本发明实施例提供的经过灰阶映射处理后的图像及图像灰阶分布，通过对比图2与图3，可以看出通过灰阶映射处理提升了图像的灰阶值，使得整体显示亮度得以提升。
进一步的，分区对比度增强处理单元15被配置为将灰阶映射处理后的RGB图像转换到YUV色彩空间以获得包括YUV分量的YUV图像，保持UV分量不变，对Y分量图像划分为多个大小相同的分区，所述分区与屏幕的尺寸，分辨率等有关，可根据实际情况进行合理分区，分别统计每个分区内不同灰阶的子像素出现的数量s(i)，其中，i＝0,1,2……255；并且当s(i)大于第一阈值时，将s(i)的值设定为所述第一阈值，当s(i)小于第二阈值时，将s(i)的值设定为所述第二阈值，所述第一阈值大于所述第二阈值。进一步的，将每个分区内不同灰阶的子像素出现的数量s(i)进行累加，得到当前帧图像不同灰阶的子像素出现的数量p(i)，
Figure BDA0002853939370000091
然后通过以下公式，利用当前帧图像的灰阶分布情况对下一帧图像进行映射处理：
y_out(i)＝255×p(i)/p(255)i＝0,1,2……255
其中，i为输入的灰阶值，y_out(i)为分区对比度增强处理后的Y分量的灰阶值，然后将分区对比度增强处理后的Y分量以及原始的UV分量所形成的处理后的YUV像素数据，转换回RGB色彩空间，得到分区对比度增强处理后的RGB像素数据，R1’为分区对比度增强处理后红色子像素的灰阶值，G1’为分区对比度增强处理后绿色子像素的灰阶值，B1’为分区对比度增强处理后蓝色子像素的灰阶值。
由于本申请是将RGB像素数据中的红色(R)子像素、绿色(G)子像素、蓝色(B)子像素分别进行灰阶映射处理之后，将RGB图像转换到YUV色彩空间以获得包括YUV分量的YUV图像，Y表示亮度(Luminance)，U代表色度(Chrominance)、V代表饱和度(Chroma)。YUV格式编码的图像视频文件在传输中占据较小的频宽，可以保存更多的亮度信息，保存较少的色差信息。本申请通过保持UV分量不变，仅对Y分量图像进行分区对比度增强处理，然后在利用增强后的Y分量与原始的UV值，转换回RGB色彩空间，使得图像的整体的对比度更加均衡，在保证提高显示亮度的同时增强显示画面的对比度。下文中记载的像素点如没有特殊说明，均指代子像素点。
具体地，针对本发明实施例中第一阈值和第二阈值的设置进行如下说明：本发明考虑了实际图像的变化，避免图像整体过亮或目标点被弱化的问题，采用了设置第一阈值(上限阈值)和第二阈值(下限阈值)对每个分区内的图像的不同灰阶的像素点个数进行了限制，进而对整体图像的不同灰阶的像素点个数进行了限制。具体来讲，当图像中绝大多数像素点的灰度值分布在接近0的位置时，如果未设定上限阈值，经过处理以后可能会导致数量较多的低灰阶像素点的灰度值变得很高，由此导致图像整体过亮；而当图像中大部分内容都是背景像素，而目标像素的数量很小时，如果未设定下限阈值，就会导致经过处理以后，数量较少的目标像素的处理结果与背景像素很接近，由此导致图像中目标被弱化甚至消失。
下面通过简单的例子，对分区对比度增强处理单元的具体计算方式进行说明，以更清楚的阐释当设置上限和下限阈值以后对图像带来的整体趋势变化。为了便于理解，将整个图像分为一个分区为例进行说明，假定存在一个25×25大小的分区，分区内原始图像的灰阶分布为：
灰度值为10的像素点共有100个；
灰度值为20的像素点共有200个；
灰度值为30的像素点共有200个；
灰度值为200的像素点共有100个；
灰度值为255的像素点共有25个；
如果未设定阈值限制，那么经过对比度增强处理以后，得到的结果为：
原始图像中灰度值为10的像素点，经过处理以后的灰度值变为：
255×100/625＝40，
同理，原始图像中灰度值为20/30/200/255的像素点，经过处理以后的灰度值分别为：
255×300/625＝120，
255×500/625＝200，
255×600/625＝240，
255×625/625＝255。
如果设定上限阈值为100(先以上限阈值为例进行解释)，则原始图像中灰度值为10/20/30/200/255的像素点经过处理后的灰度值分别为：
255×100/425＝60，
255×200/425＝120，
255×300/425＝180，
255×400/425＝240，
255×425/425＝255。
其中，425＝100(灰阶为10的像素点数量)+100(灰阶为20的像素点数量)+100(灰阶为30的像素点数量)+100(灰阶为200的像素点数量)+25(灰阶为255的像素点数量)。
由上述例子可以看出，经过分区对比度增强处理单元的处理后图像的整体的对比度更加均衡，在保证提高显示亮度的同时增强了显示画面的对比度。
另外，图4示出了本发明实施例提供的未进行灰阶映射处理的原始图像和图像灰阶分布、经过灰阶映射处理后的图像和图像灰阶分布以及经过分区对比度增强处理后的图像及图像灰阶分布。从图4中可以看出，经过分区对比度增强处理后，相对与原始的图像灰阶分布情况，在不改变功耗的前提下提高显示画面的亮度，在保证提高显示亮度的同时增强显示画面的对比度，另外，经过分区对比度增强处理后的图像结果比直接经过灰阶映射处理后的图像的灰阶分布更加均衡，增强了显示画面的对比度。
需要说明的是，为了避免分区边界的像素出现不同的灰阶值从而使得图像失真的问题，保证分区边界位置的图像可以平滑过渡，每个分区边界位置需要根据邻域分区(如果存在邻域分区)图像的灰阶值进行加权平均处理，保证整个显示图像的平滑性。加权平均的计算公式可以参考下式：
Result＝k1*I1+(1–k1)*I2
其中，I1和I2分别表示相邻的两个分区中同一位置的像素点的像素灰度值，I1为左侧分区的像素点的像素灰度值，I2为右侧分区内的像素点的像素灰度值，k1是加权系数，与当前像素点距离分区边界位置的距离有关，具体如图5所示，图5为本发明实施例中邻域分区图像的灰阶值加权平均处理的计算方法示意图；图5中左侧框和右侧框分别表示相邻的左右两个分区，水平方向重叠宽度为L个像素点，对于重叠区域中的每个像素点的最终像素值是通过上式进行加权平均得到的计算结果，图5中像素点位置的权重系数k1的计算方法为：
k1＝L2/L＝(L–L1)/L
其中，L为水平方向重叠宽度的像素点个数，L1为当前像素点(例如，当前像素点位于右侧分区内)距左侧边界的像素点个数，L2为当前像素点距右侧边界的像素点个数，L1+L2＝L。
为了对权重的设置进行更清楚的阐释，现假设图5中的像素点(例如，当前像素点位于左侧分区内)距右边界的像素点个数大于该像素点(例如，当前像素点位于右侧分区内)距左边界的像素点个数，即，L2>L1。说明该像素点距离左侧分区中心点更近，而距离右侧分区中心点更远，因此左侧分区产生的结果应该赋予更高的权重系数，由此，通过上述公式计算，k1的值大于1-k1的值，也即I1被赋予更大的权重，I2被赋予更小的权重值，进一步可以更加合理的确定出分区边界的像素灰度值，保证分区边界位置的图像可以平滑过渡。
进一步地，RGBW转换单元16用于将进行分区对比度增强处理后的RGB像素数据转化为RGBW像素数据，由于输入信号为RGB数据，显示面板为RGBW像素架构时，需要做RGB至RGBW的数据转换。目前业内常用的RGB转RGBW的算法有替代法(Replacement)和增强法(Enhancement)。本发明的实施例提供的一种RGBW转换单元16被配置为通过以下公式将分区对比度增强处理后RGB像素数据转化为RGBW像素数据：
W＝min(R1′,G1′,B1′)
Figure BDA0002853939370000121
RO＝k×R1′-W
GO＝k×G1′-W
BO＝k×B1′-W
WO＝w_scaler×W
其中，w_scaler为外部可配置的系数，取值范围为0～2。通过设置外部增益系数w_scaler可以提高图像的显示亮度。
进一步地，反归一化处理单元17用于将所述RGBW像素数据进行反归一化处理，处理完成后经过显示驱动装置进行显示，所述反归一化处理单元17被配置为经过如下Gamma处理：
Figure BDA0002853939370000131
Figure BDA0002853939370000132
Figure BDA0002853939370000133
Figure BDA0002853939370000134
其中，γ＝2.2。
进一步的，子像素渲染单元18用于对反归一化处理后的RGBW像素数据进行排列，确定输出的RGBW像素数据。每个主像素由四个子像素构成，它们以“红+绿+蓝+白”构成，而子像素渲染(Sub Pixel Rendering)是一种像素渲染技术，其通过对子像素进行合理的顺序周期性排列，例如，“红+绿”或“绿+蓝”或“蓝+红”等不同排列方式，输出符合视觉效果的像素数据。通过采用子像素渲染单元18可以进一步提高显示装置的穿透率，减少显示装置的功耗，提升显示装置的PPI(Pixels Per Inch)，丰富画面细节。
本发明的实施例二还提出一种图像处理方法，如图6所示，图6示出了本发明实施例二提供的一种图像处理方法的流程图，该方法包括：
步骤101、根据输入的RGB像素数据，计算当前帧画面的明度值和饱和度值；
步骤102、将输入的RGB像素数据进行归一化处理；
步骤103、根据归一化处理后的RGB像素数据以及所述明度值和饱和度值，确定RGBW像素数据；
步骤104、将所述RGBW像素数据进行反归一化处理；以及
步骤105、对反归一化处理后的RGBW像素数据进行排列，确定输出的RGBW像素数据。
其中，如图7所示，图7示出了本发明实施例二提供的一种图像处理方法的流程图，步骤103可包括：
步骤201、将归一化处理后的RGB像素数据进行灰阶映射处理；
步骤202、对灰阶映射处理后的RGB像素数据转换到YUV色彩空间以获得包括YUV分量的YUV图像，保持UV分量不变，对Y分量图像进行分区对比度增强处理；
步骤203、将分区对比度增强处理后的Y分量以及原始的UV分量所形成的处理后的YUV像素数据，转换回RGB色彩空间，得到分区对比度增强处理后的RGB像素数据；以及
步骤204、将分区对比度增强处理后的RGB像素数据转化为RGBW像素数据。
其中，步骤201具体包括：
计算增益系数K_scaler，利用计算得到的增益系数K_scaler，对归一化后的RGB像素数据进行灰阶映射处理，所述增益系数K_scaler通过以下公式计算得出：
K_scaler＝128+scaler_in×S×V/255
其中，scaler_in为外部可配置的系数，取值范围为0～2，S为饱和度值，V为明度值。
通过以下公式对归一化后的RGB像素数据进行灰阶映射处理：
R1＝K_scaler×R0
G1＝K_scaler×G0
B1＝K_scaler×B0
其中，R0为归一化后红色子像素的灰阶值，G0为归一化后绿色子像素的灰阶值，B0为归一化后蓝色子像素的灰阶值，R1为灰阶映射处理后红色子像素的灰阶值，G1为灰阶映射处理后绿色子像素的灰阶值，B1为灰阶映射处理后蓝色子像素的灰阶值。
其中，步骤202具体包括：
将灰阶映射处理后的RGB图像转换到YUV色彩空间以获得包括YUV分量的YUV图像，保持UV分量不变，对Y分量图像划分为多个大小相同的分区，分别统计每个分区内不同灰阶的子像素出现的数量s(i)，其中，i＝0,1,2……255；并且
当s(i)大于第一阈值时，将s(i)的值设定为所述第一阈值，
当s(i)小于第二阈值时，将s(i)的值设定为所述第二阈值。
将每个分区内不同灰阶的子像素出现的数量s(i)进行累加，得到当前帧图像不同灰阶的子像素出现的数量p(i)，
Figure BDA0002853939370000151
然后通过以下公式，利用当前帧图像的灰阶分布情况对下一帧图像进行映射处理：
y_out(i)＝255×p(i)/p(255)i＝0,1,2……255
其中，i为输入的灰阶值，y_out(i)为分区对比度增强处理后的Y分量的灰阶值，然后将分区对比度增强处理后的Y分量以及原始的UV分量所形成的处理后的YUV像素数据，转换回RGB色彩空间，得到分区对比度增强处理后的RGB像素数据，R1’为分区对比度增强处理后红色子像素的灰阶值，G1’为分区对比度增强处理后绿色子像素的灰阶值，B1’为分区对比度增强处理后蓝色子像素的灰阶值。
其中，步骤203包括：
通过以下公式将分区对比度增强处理后RGB像素数据转化为RGBW像素数据：
W＝min(R1′,G1′,B1′)
Figure BDA0002853939370000152
Figure BDA0002853939370000153
其中，w_scaler为外部可配置的系数，取值范围为0～2。
另外，对于上述各方法的实现细节和技术效果的描述，可以参见前述装置实施例的说明，此处不再赘述。
应当理解的是，实施例一中的图像处理装置的各个单元可以通过硬件的方式来实现，也可以通过硬件和软件相结合的方式来实现。例如，图1所示的装置的各个单元可以是具有本公开的实施例所述的相应功能的中央处理器(CPU)、应用处理器(AP)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程逻辑电路(FPGA)、微处理器(MCU)、滤波器、集成电路(IC)或专用集成电路(ASIC)。例如，图1所示的装置的各个单元可以通过处理器、存储器和计算机程序相结合的方式来实现，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器从所述存储器中读取并执行所述计算机程序，从而用作图1所示的装置的各个单元。
本发明实施例三还提供了一种显示装置，包括存储器；一个或多个处理器；所述存储器和所述一个或多个处理器彼此连接；以及所述存储器存储计算机可执行指令以用于控制所述一个或多个处理器以实现前述实施例二的图像处理方法。
本发明实施例四还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述实施例二的图像处理方法。
本发明的实施例所提供的一种图像处理装置及其方法、显示装置和计算机可读存储介质，避免了现有技术中存在显示亮度不足以及对比度低，从而降低了显示画面的显示质量的问题。首先对输入的RGB图像进行预处理，预处理过程中进行一定程度的灰阶映射，同时，为了保证灰阶映射后的图像对比度，本提案中采用分区的对比度增强方法对灰阶映射后的图像处理，提升对比度，然后再进行RGBW转换以及SPR处理，最终输出处理结果驱动RGBW显示模组显示RGBW信号。达到了在不改变功耗的前提下提高显示画面的亮度，在保证提高显示亮度的同时增强显示画面的对比度的技术效果。
应该说明的是，在没有明确冲突的情况下，本公开的上述实施例可以互相结合。
应当理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本公开的原理而采用的示例性实施方式，然而本公开并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离由所附的权利要求限定的本公开的保护范围的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也属于本公开的保护范围。

Claims (16)

1.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
明度饱和度计算单元，用于根据输入的RGB像素数据，计算当前帧画面的明度值和饱和度值；
归一化处理单元，用于将输入的RGB像素数据进行归一化处理；
RGBW确定单元，用于根据归一化处理后的RGB像素数据以及所述明度值和饱和度值，确定RGBW像素数据；
反归一化处理单元，用于将所述RGBW像素数据进行反归一化处理；以及
子像素渲染单元，用于对反归一化处理后的RGBW像素数据进行排列，确定输出的RGBW像素数据。
2.如权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，所述RGBW确定单元包括：
灰阶映射处理单元，用于将归一化处理后的RGB像素数据进行灰阶映射处理；
分区对比度增强处理单元，用于对灰阶映射处理后的RGB像素数据进行分区对比度增强处理；以及
RGBW转换单元，用于将分区对比度增强处理后的RGB像素数据转化为RGBW像素数据。
3.如权利要求2所述的图像处理装置，其特征在于，所述灰阶映射处理单元被配置为：
计算增益系数K_scaler，利用计算得到的增益系数K_scaler，对归一化后的RGB像素数据进行灰阶映射处理，所述增益系数K_scaler通过以下公式计算得出：
K_scaler＝128+scaler_in×S×V/255
其中，scaler_in为外部可配置的系数，取值范围为0～2，S为饱和度值，V为明度值。
4.如权利要求3所述的图像处理装置，其特征在于，所述灰阶映射处理单元被配置为：
通过以下公式对归一化后的RGB像素数据进行灰阶映射处理：
R1＝K_scaler×R0
G1＝K_scaler×G0
B1＝K_scaler×B0
其中，R0为归一化后红色子像素的灰阶值，G0为归一化后绿色子像素的灰阶值，B0为归一化后蓝色子像素的灰阶值，R1为灰阶映射处理后红色子像素的灰阶值，G1为灰阶映射处理后绿色子像素的灰阶值，B1为灰阶映射处理后蓝色子像素的灰阶值。
5.如权利要求2至4任一项所述的图像处理装置，其特征在于，所述分区对比度增强处理单元被配置为：
将灰阶映射处理后的RGB图像转换到YUV色彩空间以获得包括YUV分量的YUV图像，保持UV分量不变，对Y分量图像划分为多个大小相同的分区，分别统计每个分区内不同灰阶的子像素出现的数量s(i)，其中，i＝0,1,2……255；并且
当s(i)大于第一阈值时，将s(i)的值设定为所述第一阈值，
当s(i)小于第二阈值时，将s(i)的值设定为所述第二阈值。
6.如权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，所述分区对比度增强处理单元被配置为：
将每个分区内不同灰阶的子像素出现的数量s(i)进行累加，得到当前帧图像不同灰阶的子像素出现的数量p(i)，
Figure FDA0002853939360000031
然后通过以下公式，利用当前帧图像的灰阶分布情况对下一帧图像进行映射处理：
y_out(i)＝255×p(i)/p(255)i＝0，1，2……255
其中，i为输入的灰阶值，y_out(i)为分区对比度增强处理后的Y分量的灰阶值，
然后将分区对比度增强处理后的Y分量以及原始的UV分量所形成的处理后的YUV像素数据，转换回RGB色彩空间，得到分区对比度增强处理后的RGB像素数据，其中，R1’为分区对比度增强处理后红色子像素的灰阶值，G1’为分区对比度增强处理后绿色子像素的灰阶值，B1’为分区对比度增强处理后蓝色子像素的灰阶值。
7.如权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于，所述RGBW转换单元被配置为：
通过以下公式将分区对比度增强处理后的RGB像素数据转化为RGBW像素数据：
W＝min(R1′，G1′，B1′)
Figure FDA0002853939360000032
RO＝k×R1′-W
GO＝k×G1′-W
BO＝k×B1′-W
WO＝w_scaler×W
其中，w_scaler为外部可配置的系数，取值范围为0～2。
8.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
根据输入的RGB像素数据，计算当前帧画面的明度值和饱和度值；
将输入的RGB像素数据进行归一化处理；
根据归一化处理后的RGB像素数据以及所述明度值和饱和度值，确定RGBW像素数据；
将所述RGBW像素数据进行反归一化处理；以及
对反归一化处理后的RGBW像素数据进行排列，确定输出的RGBW像素数据。
9.如权利要求8所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据归一化处理后的RGB像素数据以及所述明度值和饱和度值，确定RGBW像素数据的步骤包括：
将归一化处理后的RGB像素数据进行灰阶映射处理；
对灰阶映射处理后的RGB像素数据进行分区对比度增强处理；以及
将分区对比度增强处理后的RGB像素数据转化为RGBW像素数据。
10.如权利要求9所述的图像处理方法，其特征在于，所述将归一化处理后的RGB像素数据进行灰阶映射处理的步骤包括：
计算增益系数K_scaler，利用计算得到的增益系数K_scaler，对归一化后的RGB像素数据进行灰阶映射处理，所述增益系数K_scaler通过以下公式计算得出：
K_scaler＝128+scaler_in×S×V/255
其中，scaler_in为外部可配置的系数，取值范围为0～2，S为饱和度值，V为明度值。
11.如权利要求10所述的图像处理方法，其特征在于，所述将归一化处理后的RGB像素数据进行灰阶映射处理的步骤包括：
通过以下公式对归一化后的RGB像素数据进行灰阶映射处理：
R1＝K_scaler×R0
G1＝K_scaler×G0
B1＝K_scaler×B0
其中，R0为归一化后红色子像素的灰阶值，G0为归一化后绿色子像素的灰阶值，B0为归一化后蓝色子像素的灰阶值，R1为灰阶映射处理后红色子像素的灰阶值，G1为灰阶映射处理后绿色子像素的灰阶值，B1为灰阶映射处理后蓝色子像素的灰阶值。
12.如权利要求9至11任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述对灰阶映射处理后的RGB像素数据进行分区对比度增强处理的步骤包括：
将灰阶映射处理后的RGB图像转换到YUV色彩空间以获得包括YUV分量的YUV图像，保持UV分量不变，对Y分量图像划分为多个大小相同的分区，分别统计每个分区内不同灰阶的子像素出现的数量s(i)，其中，i＝0,1,2……255；并且
当s(i)大于第一阈值时，将s(i)的值设定为所述第一阈值，
当s(i)小于第二阈值时，将s(i)的值设定为所述第二阈值。
13.如权利要求12所述的图像处理方法，其特征在于，所述对灰阶映射处理后的RGB像素数据进行分区对比度增强处理的步骤包括：
将每个分区内不同灰阶的子像素出现的数量s(i)进行累加，得到当前帧图像不同灰阶的子像素出现的数量p(i)，
Figure FDA0002853939360000051
然后通过以下公式，利用当前帧图像的灰阶分布情况对下一帧图像进行映射处理：
y_out(i)＝255×p(i)/p(255)i＝0,1,2……255
其中，i为输入的灰阶值，y_out(i)为分区对比度增强处理后的Y分量的灰阶值，
然后将分区对比度增强处理后的Y分量以及原始的UV分量所形成的处理后的YUV像素数据，转换回RGB色彩空间，得到分区对比度增强处理后的RGB像素数据，其中，R1’为分区对比度增强处理后红色子像素的灰阶值，G1’为分区对比度增强处理后绿色子像素的灰阶值，B1’为分区对比度增强处理后蓝色子像素的灰阶值。
14.如权利要求13所述的图像处理方法，其特征在于，所述将分区对比度增强处理后的RGB像素数据转化为RGBW像素数据的步骤包括：
通过以下公式将分区对比度增强处理后的RGB像素数据转化为RGBW像素数据：
W＝min(R1′，G1′，B1′)
Figure FDA0002853939360000061
RO＝k×R1′-W
GO＝k×G1′-W
BO＝k×B1′-W
WO＝w_scaler×W
其中，w_scaler为外部可配置的系数，取值范围为0～2。
15.一种显示装置，其特征在于，包括：
存储器；
一个或多个处理器；
其中，所述存储器和所述一个或多个处理器彼此连接；以及
所述存储器存储计算机可执行指令，以用于控制所述一个或多个处理器以执行时实现如权利要求8至14任一项所述的图像处理方法。
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求8至14任一项所述的图像处理方法。
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