本文關(guān)鍵詞：RGBW顯示器的特性及映射算法評(píng)價(jià)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著對(duì)顯示設(shè)備高亮度、低功耗和準(zhǔn)確顯示顏色的不斷追求,以及高分辨率顯示面板的快速發(fā)展,RGBW顯示技術(shù)成為國(guó)內(nèi)外的熱門(mén)研究方向之一。該技術(shù)基于紅綠藍(lán)白四色子像素的新型布局方式,通過(guò)信號(hào)映射算法,將傳統(tǒng)RGB顯示器的rgb信號(hào)轉(zhuǎn)換到RGBW顯示器所需的RGBW信號(hào),優(yōu)秀的信號(hào)映射算法能夠給RGBW顯示器帶來(lái)高亮度、低功耗的特性,并且能夠在保持顯示顏色色品的同時(shí)擴(kuò)大顯示顏色空間范圍。隨著RGBW技術(shù)理論的快速發(fā)展、硬件制作技術(shù)的提高、子像素布局方式的多元化和信號(hào)映射算法的不斷提出,該技術(shù)已進(jìn)入實(shí)用化階段,部分廠商已在市場(chǎng)上推出各具特色的RGBW顯示器。RGBW顯示器的顯示效果在很大程度上決定于信號(hào)映射算法的具體轉(zhuǎn)換過(guò)程及算法與子像素布局間的兼容程度,不同算法間亮度提升能力和顏色保留能力均有差別,而同一算法在不同子像素布局上也會(huì)有不同的顯示性能。因此如何從現(xiàn)有的映射算法中挑選出較為優(yōu)秀的算法,以及根據(jù)子像素布局設(shè)計(jì)出優(yōu)秀的新型算法已成為RGBW技術(shù)研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域之一。然而盡我所知,國(guó)內(nèi)外尚沒(méi)有成體系且科學(xué)、有效的RGBW信號(hào)映射算法客觀評(píng)價(jià)方法,只有少數(shù)針對(duì)映射算法的主觀評(píng)價(jià),但這種評(píng)價(jià)方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力,且難以分析出優(yōu)秀信號(hào)映射算法的關(guān)鍵本質(zhì),針對(duì)不同子像素布局顯示性能的研究也不充足,這些因素都大大影響了RGBW顯示設(shè)備在市場(chǎng)上的推廣,已成為顯示領(lǐng)域亟待解決的重要問(wèn)題之一。在顯示領(lǐng)域,映射算法評(píng)價(jià),即對(duì)應(yīng)的RGBW圖像評(píng)價(jià)中最為重要的是綜合指標(biāo)的評(píng)價(jià),而非單一指標(biāo)評(píng)價(jià),因此其客觀評(píng)價(jià)模型較難建立。本文在研究分析不同子像素布局基礎(chǔ)上,根據(jù)其中一種布局方式,對(duì)信號(hào)映射算法的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了深入的研究。具體來(lái)講,為使算法能夠有效地兼容不同的子像素布局,本文研究了4種較有代表性的布局方式,以其中一種棋盤(pán)式布局為例,深入分析了該布局對(duì)顯示亮度與顏色空間的影響,這種分析方式同樣可應(yīng)用于其他布局。在了解不同布局方式對(duì)顯示性能造成的影響后,就可有根據(jù)地對(duì)映射算法進(jìn)行相關(guān)微調(diào),使之在具有不同布局方式的顯示器上取得較好的顯示效果。另外,本文對(duì)一款已在市場(chǎng)上流通的RGBW顯示器進(jìn)行了亮度、顏色空間和相關(guān)顯示指標(biāo)的實(shí)際測(cè)量,結(jié)果也表現(xiàn)出了RGBW系統(tǒng)在各方面的優(yōu)越性,相關(guān)數(shù)據(jù)使人們對(duì)該顯示器的性能有了更為直觀的認(rèn)知,這有助于對(duì)算法的針對(duì)性改進(jìn)。為對(duì)算法進(jìn)行綜合指標(biāo)的客觀評(píng)價(jià),本文歸納提出優(yōu)秀信號(hào)映射算法應(yīng)滿足的三點(diǎn)要求,據(jù)此提出了可應(yīng)用于挑選優(yōu)秀算法的普適性等式和亮度因子n,并設(shè)計(jì)模擬實(shí)驗(yàn)對(duì)7種算法進(jìn)行了針對(duì)亮度和色彩等單一評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià),結(jié)果表明滿足普適性等式的映射算法在顏色保留方面具有較好地表現(xiàn),亮度因子也有效表征了算法對(duì)顯示亮度的提升能力。為了解綜合指標(biāo)與單一指標(biāo)間的關(guān)系,進(jìn)行了信號(hào)映射算法針對(duì)亮度、色彩、清晰度和綜合四個(gè)指標(biāo)的主觀評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn),并根據(jù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)構(gòu)建了綜合指標(biāo)的回歸預(yù)測(cè)模型。因此,通過(guò)普適性等式與亮度因子對(duì)映射算法進(jìn)行單一指標(biāo)的客觀評(píng)價(jià),再結(jié)合該回歸預(yù)測(cè)模型,就可對(duì)映射算法進(jìn)行綜合指標(biāo)的客觀評(píng)價(jià)。本文提出的普適性等式、亮度因子和映射算法綜合質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法,既可用于對(duì)現(xiàn)有映射算法的評(píng)價(jià)研究,也可為新型映射算法的提出提供理論指導(dǎo);由于普適性等式的推導(dǎo)過(guò)程考慮了具體的子像素布局和硬件參數(shù),所以這一等式可用于修改現(xiàn)有映射算法,使之兼容于具有不同硬件參數(shù)和子像素布局的顯示設(shè)備。因此,本文的研究成果具有重要的指導(dǎo)意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,有助于RGBW顯示技術(shù)的普及推廣。
【關(guān)鍵詞】：RGBW 白色子像素 子像素布局 高亮度 顏色空間 映射算法 普適性等式 亮度因子 客觀評(píng)價(jià) 主觀評(píng)價(jià)
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN873
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 研究背景與意義11-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 RGBW顯示技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用13-14
• 1.2.2 信號(hào)映射算法的發(fā)展14-17
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排17-18
• 第2章 RGBW顯示模式及其特征性能指標(biāo)18-32
• 2.1 液晶顯示面板基礎(chǔ)知識(shí)18-22
• 2.1.1 灰度顯示原理19
• 2.1.2 彩色濾光片19-20
• 2.1.3 像素開(kāi)口率20-22
• 2.2 子像素布局22-25
• 2.2.1 Kodak RGBW22
• 2.2.2 VS RGBW22-23
• 2.2.3 Checkerboard RGBW23
• 2.2.4 PenTile RGBW23-25
• 2.3 性能指標(biāo)分析25-31
• 2.3.1 亮度25-27
• 2.3.2 基于子像素共享的高分辨率27-28
• 2.3.3 色域及顏色空間28-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第3章 實(shí)際RGBW顯示器的性能測(cè)試及其分析32-44
• 3.1 測(cè)量準(zhǔn)備32-35
• 3.1.1 儀器32-33
• 3.1.2 測(cè)試條件33-35
• 3.2 顯示器穩(wěn)定性35-37
• 3.3 色品恒定37-38
• 3.4 通道獨(dú)立性38-39
• 3.5 顏色空間39-43
• 3.6 本章小結(jié)43-44
• 第4章 RGBW顯示映射算法及其客觀評(píng)價(jià)44-61
• 4.1 白色子像素44-46
• 4.1.1 取值方式44-46
• 4.1.2 共同點(diǎn)分析46
• 4.2 算法2的顏色保留方式46-48
• 4.3 算法4的顏色保留方式48-51
• 4.3.1 Retinex理論簡(jiǎn)介49
• 4.3.2 Retinex在顏色保留上的應(yīng)用49-51
• 4.4 基于色品不變的普適性等式51-56
• 4.5 基于普適性等式的算法客觀評(píng)價(jià)56-60
• 4.6 本章小結(jié)60-61
• 第5章 RGBW映射算法的視覺(jué)感知實(shí)驗(yàn)61-77
• 5.1 評(píng)價(jià)圖像61-62
• 5.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇和含義62-64
• 5.2.1 亮度62
• 5.2.2 色彩62-63
• 5.2.3 清晰度—細(xì)節(jié)63
• 5.2.4 綜合指標(biāo)63-64
• 5.3 實(shí)驗(yàn)條件和過(guò)程64-68
• 5.3.1 圖像顯示方式64-65
• 5.3.2 顯示器特性化65-66
• 5.3.3 觀察者及其打分標(biāo)準(zhǔn)66
• 5.3.4 評(píng)價(jià)條件及方式66-68
• 5.4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理及結(jié)果分析68-76
• 5.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理68
• 5.4.2 算法排序分析68-72
• 5.4.3 回歸預(yù)測(cè)模型分析72-76
• 5.5 本章小結(jié)76-77
• 總結(jié)與展望77-80
• 參考文獻(xiàn)80-85
• 附錄A 評(píng)價(jià)圖像85-88
• 附錄B 主要符號(hào)88-90
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及研究與果清單90-91
• 致謝91

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本文編號(hào)：282262