一种Gamma调制方法技术

本发明专利技术公开了一种Gamma调制方法，该方法利用待调制面板的Gamma调制量和Gamma调制量的目标值构造关于Gamma调制量的无约束最优化问题，确定整体优化目标；通过差分关系，获取遵循保守变化的Gamma调制量一阶梯度保守最优解；根据预定算法对该保守最优解进行修正，获取整体优化目标的一阶梯度及二阶Hessian近似值，利用此近似值计算下一次迭代调制步长，达到提速Gamma调制的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种Gamma调制方法
本专利技术属于显示面板Gamma调制领域，具体涉及一种Gamma调制方法。
技术介绍
在OLED产线上，Gamma调制是一种通过改变模组寄存器值（或电压值）使面板色度、亮度趋近目标值的迭代优化技术。其目的是使模组真实的线性响应与人眼感知下的非线性响应相协调，达到自然过渡、层次分明的发光效果。在Gamma调制过程中，对于客户指定的所有绑点，都必须满足显示要求。为此，必须得到各个绑点色度、亮度xyLv收敛时对应的RGB寄存器值。在各绑点Gamma调制过程中，给定RGB寄存器初值后，使用色度计测得面板的一组xyLv数据。若此时xyLv精度达到显示要求，则该绑点收敛，调节完成。否则，根据优化算法计算迭代步长，调整RGB寄存器值，并重复上述测量及收敛判定过程。然而Gamma调制方法的收敛速度，一方面依赖于优化算法自身的收敛阶，另一方面也与面板的响应特性相关。收敛阶越高的优化算法，往往需要刻画更精细的高阶优化信息。由于优化信息的计算依赖于面板的实际响应，在Gamma调节过程中面板色度、亮度响应的不稳定性及探头自身的测量误差都使得获取准确的优化信息困难重重，从而制约了Gamma调制方法的具体表现。
技术实现思路
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种Gamma调制方法，旨在解决由于迭代过程中数据误差所导致的迭代的不稳定性的技术问题，达到提高Gamma调制精度的目的。为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种Gamma调制方法，该方法包括：利用调制步长更新待调制面板的寄存器值，重复上述步骤直至待调制面板的Gamma调制量满足预设的Gamma调节条件，其中，当前的调制步长为当前寄存器值与上一次寄存器值之间的差值；其中，调制步长的获取过程为：构建关于Gamma调制量的无约束最优化函数，无约束最优化函数为极小化Gamma调制量与Gamma调制量目标值之间的相对误差的平方或绝对值；获取遵循保守变化的Gamma调制量关于寄存器值的一阶梯度的保守最优解，遵循保守变化为极小化一阶梯度与指定某次迭代Gamma调制量一阶梯度差值的L2范数；利用保守最优解获取下一次的调制步长。作为本专利技术的进一步改进，Gamma调制量的个数为多个时，设置与多个Gamma调制量一一对应的权重参数，将极小化Gamma调制量与Gamma调制量目标值相对误差的平方或绝对值的加权和作为无约束最优化函数。作为本专利技术的进一步改进，Gamma调制量一阶梯度初始值通过随机给定或通过采集数据拟合得到或通过预调节得到，寄存器值的初始值通过随机给定，或通过采集数据拟合得到。作为本专利技术的进一步改进，保守最优解还满足预设差分关系，预设差分关系为：利用一阶梯度与指定某次迭代一阶梯度、调制差值、调制步长构建的梯形差分格式或欧拉向后差分格式。作为本专利技术的进一步改进，利用保守最优解获取下一次的调制步长具体为：对保守最优解按预定算法进行修正，结合无约束最优化函数得到Gamma调制步长，其中，预定算法包括：预设大小为n的滑动窗口，内部存储保守最优解，每一保守最优解均是当前迭代数据与最近n次中某一次迭代数据的保守最优解，对滑动窗口内的保守最优解进行向量中值滤波，得到Gamma调制量1次修正一阶梯度。作为本专利技术的进一步改进，预定算法还包括：将Gamma调制量1次修正一阶梯度与上一次迭代Gamma调制量一阶梯度按照预设的权重凸组合，得到Gamma调制量2次修正一阶梯度。作为本专利技术的进一步改进，利用保守最优解获取下一次的调制步长包括：利用Gamma调制量一阶梯度得到最优化问题目标函数一阶梯度近似值，利用梯度下降算法的步长表达式获取下一次的调制步长。作为本专利技术的进一步改进，利用最优化问题目标函数一阶梯度近似值通过BFGS拟牛顿法迭代格式得到最优化问题目标函数的二阶Hessian近似值，利用最优化问题目标函数一阶梯度近似值及二阶Hessian近似值根据BFGS拟牛顿法或梯度下降算法步长公式获取下一次的调制步长。作为本专利技术的进一步改进，每次迭代时，Gamma调制量未收敛且无约束最优化函数下降值小于预设阈值时，采用梯度下降算法的步长表达式获取下一次的调制步长，否则采用BFGS拟牛顿法的步长表达式获取下一次的调制步长；其中，初始化待调制面板的寄存器值、Gamma调制量一阶梯度及二阶Hessian矩阵以获取调制步长的初始值，一阶梯度初始值通过随机给定或通过采集数据拟合或通过预调节得到，二阶Hessian矩阵初始值通过Hessian表达式中Gamma调制量线性部分近似计算得到。为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其存储有由终端设备执行的计算机程序，当所述程序在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述方法的步骤。总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：本专利技术的一种Gamma调制方法，通过构建Gamma调制量的最优化函数，进一步构造约束条件以获取当前Gamma调制量的一阶梯度的最优解，进而获取最优化函数的一阶梯度并获得下一次的调制步长，通过建立合适的数学模型并进行相应的迭代优化，克服Gamma调节过程中面板亮度、色度响应的不稳定性及探头自身的测量误差使得获取准确的优化信息，从而达到提高Gamma调制精度的目的。本专利技术的一种Gamma调制方法，通过设置与多个Gamma调制量一一对应的权重参数，将各个Gamma调制量对应的最优化函数乘以相应的权重参数后的总和作为总的最优化函数，从而获取更加准确的优化信息，进一步提高Gamma调制的精度。本专利技术的一种Gamma调制方法，其通过利用梯度下降算法和拟牛顿算法的步长表达式交替获取下一次的调制步长的，通过在多目标中切换优化目标，使得搜索不受非优化目标的误差干扰，在很大程度上克服了误差带来的影响，从而避免常规使用的简化牛顿法对优化信息的准确性要求较高，一旦亮度、色度的相对误差超过一定阈值，简化牛顿法对算法的收敛性产生严重不良影响的影响。本专利技术的一种Gamma调制方法，通过采用二次规划、中值滤波、动量梯度等手段，克服了Gamma调制过程中来源复杂的噪声影响，得到了相对可靠的高阶优化信息，提升了Gamma调制方法的收敛速度，通过动态更新，使Gamma调制量一阶梯度逐渐调整至合理值附近，用该合理值初始化下一块面板的Gamma调制量一阶梯度，那么在算法初期收敛速度将得到很大程度上的提升，并最终趋于稳定，达到自适应的效果。附图说明图1为本专利技术实施例的一种Gamma调制方法的示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。下面结合具体本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种Gamma调制方法，其特征在于，该方法包括：/n利用调制步长更新待调制面板的寄存器值，重复上述步骤直至待调制面板的Gamma调制量满足预设的Gamma调节条件，当前的调制步长为当前寄存器值与上一次寄存器值之间的差值；/n其中，调制步长的获取过程为：/n构建关于Gamma调制量的无约束最优化函数，所述无约束最优化函数为极小化所述Gamma调制量与Gamma调制量目标值之间的相对误差的平方或绝对值；/n获取遵循保守变化的Gamma调制量关于寄存器值的一阶梯度的保守最优解，所述遵循保守变化为极小化所述Gamma调制量的一阶梯度与指定某次迭代Gamma调制量一阶梯度差值的L2范数；利用所述保守最优解获取下一次的调制步长。/n

【技术特征摘要】
1.一种Gamma调制方法，其特征在于，该方法包括：
利用调制步长更新待调制面板的寄存器值，重复上述步骤直至待调制面板的Gamma调制量满足预设的Gamma调节条件，当前的调制步长为当前寄存器值与上一次寄存器值之间的差值；
其中，调制步长的获取过程为：
构建关于Gamma调制量的无约束最优化函数，所述无约束最优化函数为极小化所述Gamma调制量与Gamma调制量目标值之间的相对误差的平方或绝对值；
获取遵循保守变化的Gamma调制量关于寄存器值的一阶梯度的保守最优解，所述遵循保守变化为极小化所述Gamma调制量的一阶梯度与指定某次迭代Gamma调制量一阶梯度差值的L2范数；利用所述保守最优解获取下一次的调制步长。


2.根据权利要求1所述的一种Gamma调制方法，其中，所述保守最优解还满足预设差分关系，所述预设差分关系为：
利用所述一阶梯度与指定某次迭代一阶梯度、调制差值、调制步长构建的梯形差分格式或欧拉向后差分格式。


3.根据权利要求1所述的一种Gamma调制方法，其中，利用所述保守最优解获取下一次的调制步长包括：对所述保守最优解按预定算法进行修正，结合所述无约束最优化函数得到Gamma调制步长，
其中，所述预定算法包括：预设大小为n的滑动窗口，内部存储所述保守最优解，每一保守最优解均是当前迭代数据与最近n次中某一次迭代数据的保守最优解，对滑动窗口内的保守最优解进行向量中值滤波，得到Gamma调制量1次修正一阶梯度。


4.根据权利要求3所述的一种Gamma调制方法，其中，所述预定算法还包括：
将所述Gamma调制量1次修正一阶梯度与上一次迭代Gamma调制量一阶梯度按照预设的权重凸组合，得到Gamma调制量2次修正一阶梯度。


5.根据权利要求1所述的一种Gamma调制方法，其中，Gamma调制量一阶梯度初始值通过随机给定或通过采集数...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊逍，徐鹏，陈洁，陶浩，
申请(专利权)人：武汉精立电子技术有限公司，武汉精测电子集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42