大尺寸LCD圖像引擎的關鍵算法與前端設計.pdf

1、在LCD顯示應用領域，通常數(shù)據(jù)源輸出圖像的分辨率是變化，而從工業(yè)生產(chǎn)標準化要求和獲得最佳顯示效果的角度出發(fā)，LCD顯示器的物理分辨率則是固定不變的。 這就需要將不同分辨率的輸入圖像經(jīng)過縮放后輸出到分辨率固定的LCD顯示器上，當前工業(yè)上解決這一問題的方案是在輸入數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)顯示設備之間設置LCD圖像引擎來實現(xiàn)縮放處理。LCD圖像引擎是面向LCD顯示器應用的一種高度集成的圖像處理芯片，它在整個LCD顯示系統(tǒng)中具有不可取代的位置。

2、 本文在分析了大尺寸LCD圖像引擎的研究現(xiàn)狀之后，提出了擬開發(fā)的大尺寸LCD圖像引擎的總體結構和設計目標。針對該體系結構，提出了一種基于2點的三次樣條插值算法，推導出了該算法的插值核函數(shù)的表達式，并基于該算法實現(xiàn)LCD圖像引擎的核心部分——圖像縮放引擎的硬件結構設計。主觀和客觀Q值評價實驗結果表明，該算法獲得的插值圖像質(zhì)量非常接近傳統(tǒng)的雙三次插值算法，而運算復雜度和硬件實現(xiàn)開銷卻低于后者，對于實時性要求較高的LCD圖像引擎來說該算法

3、是一個性價比較高的插值算法。 為了提高經(jīng)過圖像縮放引擎處理后的圖像顯示質(zhì)量，在LCD圖像引擎中引入了圖像色彩調(diào)整技術。為了使圖像邊緣變得清晰可見，選用Laplacian 8鄰域圖像邊緣銳化模板來進行圖像邊緣銳化，同時通過引入銳化因子w對該銳化算法進行了改進，使用戶可以根據(jù)自己的視覺特性來選擇銳化的強度；在對現(xiàn)有對比度調(diào)整原理進行探討并分析它們的不足之后提出了一種基于雙重自動閾值分割的分段線性變換對比度調(diào)整算法。該方法利用大津展之（

4、Otsu）提出的最大類間方差法來進行雙重閾值的自動分割，得到將圖像分割為目標區(qū)、背景區(qū)和過渡區(qū)的最佳分割點，然后利用該分割點來設置分段線性變換對比度調(diào)整法的相關參數(shù)，同時增加分段直線斜率控制權重w，使用戶可以方便地調(diào)節(jié)對比度的調(diào)整程度，通過圖像仿真比較分析，該方法調(diào)整效果良好有效；在介紹Gamma校正原理后，根據(jù)LCD顯示器特有的R、G、B三條Gamma曲線，提出了一種帶預修整的分通道Gamma校正算法，該算法經(jīng)過仿真可知比常用的Gam

5、ma＝2.2校正法更能復現(xiàn)原始圖像的顯示效果。 隨著LCD顯示需求不斷增大，數(shù)字圖像中表示每一像素的二進制比特數(shù)也不斷增多。但在許多實際應用中，受特定顯示終端的精度影響，處理過程中多比特位表示的數(shù)字圖像在顯示之前需將像素的比特數(shù)降低，以適應顯示終端的要求。數(shù)字半色調(diào)技術被用來解決這個匹配問題，有序抖動和誤差擴散是2種有效的半色調(diào)算法。針對Bayer算法由于抖動矩陣固定不變所帶來的固有缺陷，本文提出了動態(tài)Bayer抖動算法，通過在

6、不同圖像幀之間輪換Bayer抖動矩陣，既保證了圖像灰度信息量不變，又消除了圖像被烙上Bayer抖動矩陣痕跡的固有缺陷。為了今后發(fā)展高檔LCD圖像引擎的需要，本文對誤差擴散算法也進行了深入的探討，提出了一種基于邊緣檢測和弱化擴散矩陣的動態(tài)誤差擴散算法，該算法考慮了圖像邊緣的方向，依據(jù)該方向來動態(tài)調(diào)整擴散系數(shù)，同時通過設置閾值，來控制擴散矩陣的選取。為了減少誤差擴散時誤差積累過快，提出了一個弱化的誤差擴散矩陣，從圖像仿真效果來看該弱化矩陣良

7、好地減少了誤差擴散的“龜紋”現(xiàn)象。從處理后圖像的主觀評價和客觀評價中可知，該算法可以得到更好的圖像處理效果。 基于本文提出的算法和LCD 體系結構，使用硬件描述語言Velilog HDL 對該芯片進行了RTL 級描述并使用相應的設計開發(fā)軟件進行了前仿真。為了降低ASIC 設計的風險，在LCD 圖像引擎芯片的設計流程中引入了FPGA 驗證。在設計好FPGA 驗證的總體方案之后，搭建了用于LCD 圖像引擎FPGA 驗證的驗證平臺，然