基于纹理编码的方法和设备技术

为了降低假轮廓效应，采用了重心编码（ＧＣＣ）。然而，具有少量电平的ＧＣＣ在图像中引入噪声。因此，将每一个图像分成段，并且只在假轮廓效应严重的区域中执行该ＧＣＣ。这是针对图像中皮肤区域的情况。这些区域通过颜色分析（１，２）以及纹理分析（３，４）被检测出来。如果该分析产生皮肤区域的结果，则采用用于数据处理的特定假轮廓模式（５）。否则，采用标准模式（６）。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种处理用于在具有与图像的像素对应的多个发光元件的显示设备上显示的视频数据的方法，其中，将视频帧或场的时间分成多个子场，在这些子场期间，激活发光元件以便以小脉冲进行光发射，这些小脉冲与用于对点亮象素的p个可能的视频信号电平进行编码的n位子场码字相对应，该方法采用第一编码方法来编码图像的第一部分，其中在预先给定的用于点亮像素的可能视频信号电平的集合中，选择用于产生光的m个视频信号电平的子集，其中n＜m＜p，根据规则来选择所述的m个值，该规则是相应子场码字的光产生的时间重心随视频信号电平持续地增长。此外，本专利技术涉及一种用于处理视频数据的相应设备。
技术介绍
首先，将描述假轮廓(false contour)效应。一般情况下，等离子体显示板(PDP)使用放电单元的矩阵阵列，该放电单元只能处于“开”或“关”状态。因此，与通过光发射的模拟控制表示灰度等级的CRT或LCD不同，PDP通过每个单元的脉宽调制(PWM)来控制灰度等级。该时间调制将由眼睛在与眼睛的时间响应相对应的时间段内积分。在给定时帧内越是经常打开单元，其亮度就越亮。例如，当处理8位亮度等级(每种颜色256等级，所以有16.7×106种颜色)时，每个等级表示为以下8位的组合1-2-4-8-16-32-64-128为了实现这样一种编码，可将一个帧周期分成8个点亮子周期(称为子场)，每一个子周期相应于一位和一亮度等级。位“2”的光脉冲的数目是位“1”的两倍，如此等等。利用这8个子周期，通过组合可以建立256灰度等级。观测者的眼睛将在帧周期内对这些子周期积分以获取正确灰度等级的印象。附图1表述了这一分解过程。光发射图案介绍了与灰度等级和颜色的干扰相应的新种类的图像质量下降。这些将被定义为“动态假轮廓效应”，因为当等离子体显示板上的观测点移动时，它们与图像中的带色边缘的幻影形式的灰度等级和颜色的干扰相对应。图像中的这种缺陷将导致在均质(homogeneous)区域上出现明显的轮廓线的印象。当图像具有光滑的灰度(象皮肤一样)且光发射周期超过几毫秒时，这种下降更加显著。当PDP屏幕上的观测点(眼睛聚焦区域)移动时，眼睛将随其移动。因此，眼睛将不会对同一单元在一帧之内积分(静态积分)，而是对来自位于运动轨道上的不同单元的信息积分，并且它将所有这些光脉冲混合在一起，这导致了一个错误信号信息。基本上，当存在从一个级别至具有完全不同代码的另一级别的转变时，出现假轮廓效应。所以第一点是根据可以实现p个灰度等级(典型的p＝256)的(具有n个子场的)代码，来在2n个可能的子场排列(在工作在编码阶段时)或者在p个灰度等级(在工作在视频信号电平时)中选择m个灰度等级(m＜p)，使得接近的等级将具有接近的子场排列。第二点要保持最大数目的等级，以便保持良好的视频质量。因此，所选等级的最小数目应等于子场数目的两倍。对于所有其它的例子，使用如下定义的11个子场的模式1 2 3 5 8 12 18 27 41 58 80。因为这些问题，在文件EP1256924中介绍了重心编码(gravitycentre coding)(GCC)。该文件的内容通过参考合并在此。如前面所看到的，人眼对通过脉宽调制发出的光积分。所以如果考虑将所有的视频信号电平用基本代码来编码，这些视频信号电平的时间位置(光的重心)将不随视频信号电平持续地增长，如附图2所示。视频信号电平2的重心CG2比视频信号电平1的重心CG1大。然而，视频信号电平3的重心CG3比视频信号电平2的重心小。这里介绍假轮廓。重心被定义成由子场的维持(sustain)权重加权的子场‘开’的重心CG(code)=Σi=1nsfWi*δi(code)*sfCGiΣi=1nsfWi*δi(code)]]>其中sfWi是第i个子场的子场权重。对于所选代码，如果第i个子场为“开”，则δi等于1，否则为0。SfCGi是第i个子场的重心，即第i个子场的时间点，如附图3中前七个子场所示。此处所选的11个子场代码的256个视频信号电平的时间重心可如附图4所示那样表示出来。该曲线不是单调的，并有多个跳变。这些跳变与假轮廓对应。根据GCC，通过仅选择一些等级来抑制这些跳变，对于这些等级，除了在达到第一预定义界线的低视频信号电平的范围中和/或在从第二预定义界线开始的高视频信号电压的范围中之外，重心将随视频信号电平持续地增长。这可如附图5所示，通过在先前图像上跟踪不带有跳变的单调曲线，并选择最接近的点，来完成。因此，当使用GCC时，并不是所有的可能视频信号电平都被使用。在低视频信号电平区域中，应避免仅选择带有增长的重心的信号电平，因为可能的信号电平的数目很低，如果仅选择增长重心的信号电平，将没有足够的信号电平以在黑色电平中具有优质视频质量，因为人眼在黑色电平中非常敏感。另外，在黑暗区域中假轮廓是可以忽略的。在高电平区域中，重心将降低，所以所选电平同样有所降低，但是这并不重要，因为人眼在高电平中并不敏感。在这些区域中，眼睛不能区分不同的电平，并且关于视频信号电平，假轮廓电平是可以忽略的(如果考虑Weber-Fechner定律，眼睛只对相对振幅敏感)。因为这些原因，对于在最大视频信号电平的10％和80％之间的视频信号电平，曲线的单调性是必须的。这种情况下，对于本示例，将在256个可能中选择40个电平(m＝40)。这40个电平可以保持良好的视频质量(灰度级描绘)。当工作在视频信号电平时，能够做出该选择，因为只有少数几个电平(典型的256)是可获得的。但是在编码阶段做出该选择时，有2n(n为子场数目)个不同的子场排列，因此如附图6所示，更多的信号电平可供选择，其中每一个点与一子场排列相对应(存在给出同一视频信号电平的不同子场排列)。此外，本方法能应用于不同的编码，例如没有变化的100Hz，同样给出了良好的效果。一方面，GCC概念使假轮廓效应明显降低。另一方面，由于可获得的电平少于需要的电平，所以GCC概念以不可避免的抖动的形式在图像中引入噪声。接着通过可获得的GCC电平的空间和时间混合，提供缺失的电平。假轮廓效应是伪像(artefact)，仅出现在特定的序列上(大部分在大的皮肤区域上可视)，而引入的噪声在所有时间上均可以看到，并能够给出有噪声显示的印象。由于这个原因，只有在有假轮廓伪像的风险时才使用GCC方法就非常重要。文件EP1376521介绍了针对该问题的解决方法，基于移动检测，根据在图像中是否具有大量移动，来打开或关闭GCC。
技术实现思路
鉴于此，本专利技术的目的是提供一种方法和一种设备，能够使用具有降低的假轮廓效应扰动的GCC。根据本专利技术，该目的通过一种处理用于在显示设备上显示的视频数据的方法得到解决，该显示设备具有与图像的像素相对应多个发光元件，其中将视频帧或者场的时间分成多个子场，在这些子场期间，激活发光元件以便以小脉冲进行光发射，这些小脉冲与用于对点亮像素的p个可能的视频信号电平进行编码的n位子场码字相对应，所述方法包括采用第一编码方法来编码图像的第一部分的步骤，其中在用于点亮像素的可能视频信号电平集合中，选择用于产生光的m个视频信号电平的子集，其中n＜m＜p，根据本文档来自技高网...

【技术保护点】
用于处理在具有与图像的像素对应的多个发光元件的显示设备（１６）上显示的视频数据的方法，其中，将视频帧或场的时间分成多个子场，在这些子场期间，激活发光元件以便以小脉冲进行光发射，这些小脉冲与用于对点亮像素的ｐ个可能的视频信号电平进行编码的ｎ位子场码字相对应，所述方法包括以下步骤：－采用第一编码方法（５）来编码（１２，１３）图像的第一部分，其中在用于点亮像素的可能视频信号电平集合中，选择用于产生光的ｍ个视频信号电平的子集，其中ｎ＜ｍ＜ｐ，根据规则来选择所述的ｍ个值，该规则 是相应子场码字的光产生的时间重心（ＣＧ１，ＣＧ２，ＣＧ３）随视频信号电平持续地增长，其特征在于－基于预定的标准来选择（１０，１０’）图像的所述第一部分，以及－使用不同于所述第一编码方法（５）的第二编码方法（６）来编码 （１２，１３）不同于图像的所述第一部分的至少一个第二部分。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：塞巴斯蒂安穆特布鲁赫，卡洛斯科雷亚，丹尼斯科塔，
申请(专利权)人：汤姆森许可贸易公司，
类型：发明
国别省市：FR[法国]