大尺寸LCD图像引擎的关键算法与前端设计

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在LCD显示应用领域,通常数据源输出图像的分辨率是变化,而从工业生产标准化要求和获得最佳显示效果的角度出发,LCD显示器的物理分辨率则是固定不变的。这就需要将不同分辨率的输入图像经过缩放后输出到分辨率固定的LCD显示器上,当前工业上解决这一问题的方案是在输入数据源和数据显示设备之间设置LCD图像引擎来实现缩放处理。LCD图像引擎是面向LCD显示器应用的一种高度集成的图像处理芯片,它在整个LCD显示系统中具有不可取代的位置。本文在分析了大尺寸LCD图像引擎的研究现状之后,提出了拟开发的大尺寸LCD图像引擎的总体结构和设计目标。针对该体系结构,提出了一种基于2点的三次样条插值算法,推导出了该算法的插值核函数的表达式,并基于该算法实现LCD图像引擎的核心部分——图像缩放引擎的硬件结构设计。主观和客观Q值评价实验结果表明,该算法获得的插值图像质量非常接近传统的双三次插值算法,而运算复杂度和硬件实现开销却低于后者,对于实时性要求较高的LCD图像引擎来说该算法是一个性价比较高的插值算法。为了提高经过图像缩放引擎处理后的图像显示质量,在LCD图像引擎中引入了图像色彩调整技术。为了使图像边缘变得清晰可见,选用Laplacian 8邻域图像边缘锐化模板来进行图像边缘锐化,同时通过引入锐化因子w对该锐化算法进行了改进,使用户可以根据自己的视觉特性来选择锐化的强度;在对现有对比度调整原理进行探讨并分析它们的不足之后提出了一种基于双重自动阈值分割的分段线性变换对比度调整算法。该方法利用大津展之(Otsu)提出的最大类间方差法来进行双重阈值的自动分割,得到将图像分割为目标区、背景区和过渡区的最佳分割点,然后利用该分割点来设置分段线性变换对比度调整法的相关参数,同时增加分段直线斜率控制权重w,使用户可以方便地调节对比度的调整程度,通过图像仿真比较分析,该方法调整效果良好有效;在介绍Gamma校正原理后,根据LCD显示器特有的R、G、B三条Gamma曲线,提出了一种带预修整的分通道Gamma校正算法,该算法经过仿真可知比常用的Gamma=2.2校正法更能复现原始图像的显示效果。随着LCD显示需求不断增大,数字图像中表示每一像素的二进制比特数也不断增多。但在许多实际应用中,受特定显示终端的精度影响,处理过程中多比特位表示的数字图像在显示之前需将像素的比特数降低,以适应显示终端的要求。数字半色调技术被用来解决这个匹配问题,有序抖动和误差扩散是2种有效的半色调算法。针对Bayer算法由于抖动矩阵固定不变所带来的固有缺陷,本文提出了动态Bayer抖动算法,通过在不同图像帧之间轮换Bayer抖动矩阵,既保证了图像灰度信息量不变,又消除了图像被烙上Bayer抖动矩阵痕迹的固有缺陷。为了今后发展高档LCD图像引擎的需要,本文对误差扩散算法也进行了深入的探讨,提出了一种基于边缘检测和弱化扩散矩阵的动态误差扩散算法,该算法考虑了图像边缘的方向,依据该方向来动态调整扩散系数,同时通过设置阈值,来控制扩散矩阵的选取。为了减少误差扩散时误差积累过快,提出了一个弱化的误差扩散矩阵,从图像仿真效果来看该弱化矩阵良好地减少了误差扩散的“龟纹”现象。从处理后图像的主观评价和客观评价中可知,该算法可以得到更好的图像处理效果。基于本文提出的算法和LCD体系结构,使用硬件描述语言Velilog HDL对该芯片进行了RTL级描述并使用相应的设计开发软件进行了前仿真。为了降低ASIC设计的风险,在LCD图像引擎芯片的设计流程中引入了FPGA验证。在设计好FPGA验证的总体方案之后,搭建了用于LCD图像引擎FPGA验证的验证平台,然后将综合好的目标代码下载至验证平台的FPGA中,验证结果表明该芯片的前端设计功能正确,输出的图像质量良好,达到了预期设计目标。
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