一种针对OLED屏的自适应DeMURA数据压缩方法技术

一种针对OLED屏的自适应DeMURA数据压缩方法，包括以下步骤：1)调整因子的向量化，2)向量化主成分分析，3)调整因子的最优PCA压缩，4)基于最优PCA结果的DeMURA数据压缩，5)基于自适应DeMURA数据压缩的解压。本发明专利技术的基于PCA方法的自适应DeMURA数据压缩方法，最大限度地剔除冗余信息来做DeMURA压缩，使有损压缩过程做到损失有度、损失可控，提高了DeMURA的适用性。

An adaptive demura data compression method for OLED screen

【技术实现步骤摘要】
一种针对OLED屏的自适应DeMURA数据压缩方法
本专利技术涉及图像处理

技术介绍
OLED屏每个发光单元与输入灰度呈现出的关系模型造成局部不均匀性，这种不均匀性又叫MURA，来自于日语音译，代表粗糙的、不光滑的意思。为消除上述不均匀性，通常采用DeMURA方法，本领域现阶段采用的DeMURA方法包括以下几个步骤：1)利用高分辨率相机采集不同灰阶下OLED屏的亮度(专利申请号201810608731.2)，并去除摩尔纹；2)利用灰阶与实际灰度之间的关系构建DeMURA表(专利申请号201811563176.2)；3)对DeMURA表做压缩，并烧录到IC存储中(专利申请号201810272063.0)；4)在IC端通过解压对每个发光单元做实时调整。DeMURA表压缩过程，是针对DeMURA过程参数的压缩。在硬件实现过程中，至少需要包含3(通道数)*OLED屏幕行数*列数*256个灰度级调整因子，假定OLED屏幕大小为2160*720，则硬件需要加载的调整因子共有4.44GB。对于IC的S本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对OLED屏的自适应DeMURA数据压缩方法，其特征在于：包括以下步骤：/n1)调整因子的向量化：/na)针对(x,y)处的调整因子ω(x,y,c,n)，构建以0-255灰阶为横坐标、以调整因子为纵坐标的曲线，x、y分别代表采集屏幕分辨率的列方向坐标、行方向坐标，c代表RGB三个通道的编号，n为灰阶数；/nb)在整体上不分通道的情况下，每条曲线的调整因子ω(x,y,c,n)表示成ω(x,y,c,n)＝1+δ(x,y,c,n)的形式，其中δ(x,y,c,n)为调整因子增量，则令δ(x,y,c,n)行向量化后的调整因子为v(x,y)，计算调整因子的调整灰阶行向量t(x,y)＝v(x,y)...

【技术特征摘要】
1.一种针对OLED屏的自适应DeMURA数据压缩方法，其特征在于：包括以下步骤：
1)调整因子的向量化：
a)针对(x,y)处的调整因子ω(x,y,c,n)，构建以0-255灰阶为横坐标、以调整因子为纵坐标的曲线，x、y分别代表采集屏幕分辨率的列方向坐标、行方向坐标，c代表RGB三个通道的编号，n为灰阶数；
b)在整体上不分通道的情况下，每条曲线的调整因子ω(x,y,c,n)表示成ω(x,y,c,n)＝1+δ(x,y,c,n)的形式，其中δ(x,y,c,n)为调整因子增量，则令δ(x,y,c,n)行向量化后的调整因子为v(x,y)，计算调整因子的调整灰阶行向量t(x,y)＝v(x,y)·[0,1,2,...,255]；
2)向量化主成分分析：
a)对于所有位置处的向量化调整灰阶，按照逐行排列成调整灰阶矩阵：



b)对T进行主成分分析得到其特征值λ、特征向量U与协方差矩阵C，λ代表能量，U代表特征空间；
c)对特征值按照其大小做排序，同时记录特征值的排序结果，对特征向量做相应的调整，保证特征向量与特征值位置匹配；
3)调整因子的最优PCA压缩：
a)设定压缩目标：压缩调整前后，(x,y)处每个通道调整前后的灰阶绝对误差不得超过△；
b)基于折半法的最优压缩位置查找，初始状态下折半的上限值为L＝1，下限值为H＝MN-1：
i.对排序完成的特征值，规定舍弃特征值位置将小于该特征值的成分直接从矩阵中剔除或者置0；
ii.利用剔除后的特征空间与协方差矩阵，得到还原的灰阶矩阵T*，计算还原误差σ＝max(|T*-T|)，假定σ>△，则代表误差要比预期大，令L＝index，继续进行步骤i，假定σ<△，则代表误差要比预期小，可以急需压缩，令H＝index，继续进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖志梁，王道宁，陶亮，张明波，
申请(专利权)人：易诚高科大连科技有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21