一种子像素的渲染方法及系统与流程

本发明涉及显示领域，特别涉及一种子像素的渲染方法及系统。

背景技术：

传统液晶显示器以及有机发光二极管显示器由二维的像素阵列组成，其中每一个像素包含若干个按一定顺序排列的不同颜色的子像素，如红（r）、绿（g）、蓝（b）等。每一个像素的子像素通过颜色混合来显示不同的颜色，从而使显示器能够显示彩色图像。传统显示器的分辨率取决于像素排列的密度，从而从根本上取决于子像素排列的密度。为了提高显示器的分辨率，需增加屏幕上子像素排列的密度，也就是减小子像素的尺寸。但由于开口率和制作工艺的限制，当屏幕上子像素的尺寸减小到一定程度后，难以继续减小，导致显示器的分辨率难以继续提升。

子像素渲染（subpixelrendering，简称spr）技术通过相邻像素共用部分子像素的方法实现感官分辨率的提升，从而在具有相同子像素排列密度的情况下可以使显示器达到更高的感官分辨率，或者在保持相同感官分辨率不变的情况下降低了对显示器子像素的排列密度的要求。因而子像素渲染技术为解决上述难题提供了一种方案。

但是，在现有技术中，由于子像素数量的减少，在图像的边界区域颜色变化较快时（如文字、线条等边缘画面），会产生颜色和对比度失真的问题。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种子像素的渲染方法及系统，可以改善显示图像边界区域时的失真问题。

为了解决上述技术问题，本发明的实施例的一方面提供了一种子像素的渲染方法，应用于delta型子像素排列结构的渲染，包括如下步骤：

将多个子像素划分为多个按delta排列的重复像素区域，所述每一重复像素区域包含三种颜色共十二个子像素；在横向上对应三个图像像素，在纵向上对应两个图像像素；

依次载入1×3图像数据，根据预设的阈值对图像数据进行二值化处理；

根据所述二值化处理结果判断所述载入的1×3图像数据是否为边界图像以及边界类型；

如果判断结果为边界图像，则根据其边界类型对应的滤波策略对所述载入的1×3图像进行子像素渲染处理；如果判断结果为非边界图像，则根据通用滤波策略对所述载入的1×3图像进行子像素渲染处理。

其中，所述每一重复像素区域包括4列子像素，其中第2列与第3列的子像素进行共用；

在所述重复像素区域的上部分，第1列的两个子像素与第2列的一个子像素形成一个图像像素，第2列的所述子像素与第3列的两个子像素形成一个图像像素，第3列的所述两个子像素与第4列的一个子像素形成一个图像像素；

在所述重复像素区域的下部分，第1列的一个子像素与第2列的两个子像素形成一个图像像素，第2列的所述两个子像素与第3列的一个子像素形成一个图像像素，第3列的所述一个子像素与第4列的两个子像素形成一个图像像素；

其中，所述每一图像像素中均包含红子像素、绿子像素和蓝子像素。

其中，根据所述二值化处理结果判断所述载入的1×3图像数据是否为边界图像以及边界类型的步骤具体为：

将所述二值化处理结果与预设的至少一个边界模板进行对照，以判断所述载入的1×3图像数据是否为边界图像以及边界类型；

其中，所述边界类型为：左边界、右边界、白点、黑点、左肩、右肩中至少一个，每一边界类型对应有一个用于比较的边界模板。

其中，进一步包括步骤：

预先定义通用滤波策略，以及每一边界类型对应的滤波策略。

其中，所述根据边界类型对应的滤波策略或通用滤波策略对所述载入的1×3图像进行子像素渲染处理的步骤包括：

根据所述确定的边界类型对应的滤波策略或通用滤波策略，确定所述1×3图像中每一列子像素的相对发光强度，并控制每一列子像素以所确定的相对发光强度进行发光。

相应地，本发明实施例的另一方面，还提供一种子像素的渲染系统，应用于delta型子像素排列结构的渲染，包括：

重复像素区域划分单元，用于将多个子像素划分为多个按delta排列的重复像素区域，所述每一重复像素区域包含三种颜色共十二个子像素；在横向上对应三个图像像素，在纵向上对应两个图像像素；

二值化处理单元，用于依次载入1×3图像数据，根据预设的阈值对图像数据进行二值化处理；

比较判断单元，用于根据所述二值化处理结果判断所述载入的1×3图像数据是否为边界图像以及边界类型；

渲染处理单元，用于在判断结果为边界图像时，根据其边界类型对应的滤波策略对所述载入的1×3图像进行子像素渲染处理；在判断结果为非边界图像时，则根据通用滤波策略对所述载入的1×3图像进行子像素渲染处理。

其中，所述每一重复像素区域包括4列子像素，其中第2列与第3列的子像素进行共用；

在所述重复像素区域的上部分，第1列的两个子像素与第2列的一个子像素形成一个图像像素，第2列的所述子像素与第3列的两个子像素形成一个图像像素，第3列的所述两个子像素与第4列的一个子像素形成一个图像像素；

在所述重复像素区域的下部分，第1列的一个子像素与第2列的两个子像素形成一个图像像素，第2列的所述两个子像素与第3列的一个子像素形成一个图像像素，第3列的所述一个子像素与第4列的两个子像素形成一个图像像素；

其中，所述每一图像像素中均包含红子像素、绿子像素和蓝子像素。

其中，所述比较判断单元进一步包括：

比较单元，用于将所述二值化处理结果与预设的至少一个边界模板进行对照，以判断所述载入的1×3图像数据是否为边界图像以及边界类型；

其中，所述边界类型为：左边界、右边界、白点、黑点、左肩、右肩中至少一个，每一边界类型对应有一个用于比较的边界模板。

其中，进一步包括：

预定义单元，用于预先定义通用滤波策略，以及每一边界类型对应的滤波策略。

其中，所述渲染处理单元包括：

发光强度确定单元，用于根据比较单元所确定的边界类型对应的滤波策略或通用滤波策略，确定所述1×3图像中每一列子像素的相对发光强度；

调整单元，用于控制每一列子像素以所确定的相对发光强度进行发光。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

首先，本发明的实施例定义了的rgbdelta排列的重复像素区域，并采用子像素渲染方法，可以有效减少相同显示分辨率下的子像素个数减少同样分辨率下的子像素个数；

另外，本发明的实施例，对载入的1×3图像数据，根据预设的阈值对图像数据进行二值化处理，并将二值化处理后的结果与预设的边界模板进行对照，进行边缘检测，对符合的图像数据采用特定的滤波策略进行子像素渲染处理，可以有效减小图像边界区域的色彩失真，使显示器显示的画面更加逼真。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是本发明提供的一种子像素的渲染方法的一个实施例的主流程示意图；

图2是图1中涉及的重复像素区域的一个实施例的结构示意图；

图3是图1中涉及的边界模板的结构示意图；

图4是图1中涉及的子像素渲染中图像数据与子像素分布对应示意图；

图5示出的是通过普通策略和通过边界类型策略对边界的白点进行渲染后的显示效果对比示意图；

图6是本发明提供的一种子像素的渲染系统的一个实施例的结构示意图；

图7是图6中渲染处理单元的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

此外，以下各实施例的说明是参考附加的图示，用以例示本发明可用以实施的特定实施例。本发明中所提到的方向用语，例如，“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“内”、“外”、“侧面”等，仅是参考附加图式的方向，因此，使用的方向用语是为了更好、更清楚地说明及理解本发明，而不是指示或暗指所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸地连接，或者一体地连接，可以是机械连接，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。若本说明书中出现“工序”的用语，其不仅是指独立的工序，在与其它工序无法明确区别时，只要能实现该工序所预期的作用则也包括在本用语中。另外，本说明书中用“〜”表示的数值范围是指将“〜”前后记载的数值分别作为最小值及最大值包括在内的范围。在附图中，结构相似或相同的用相同的标号表示。

请参照图1所示，示出了本发明提供的一种子像素的渲染方法的一个实施例的主流程示意图，一并结合图2至图5所示，在该实施例中，该子像素的渲染方法，应用于delta型子像素排列结构的渲染，其包括如下步骤：

步骤s10，将多个子像素划分为多个按delta排列的重复像素区域，所述每一重复像素区域包含三种颜色共十二个子像素；在横向上对应三个图像像素，在纵向上对应两个图像像素；

具体地，如图2所示，在一个例子中，所述每一重复像素区域包括4列子像素，其中第2列与第3列的子像素进行共用；

在所述重复像素区域的上部分，第1列的两个子像素与第2列的一个子像素形成一个图像像素，第2列的所述子像素与第3列的两个子像素形成一个图像像素，第3列的所述两个子像素与第4列的一个子像素形成一个图像像素；

在所述重复像素区域的下部分，第1列的一个子像素与第2列的两个子像素形成一个图像像素，第2列的所述两个子像素与第3列的一个子像素形成一个图像像素，第3列的所述一个子像素与第4列的两个子像素形成一个图像像素；

其中，所述每一图像像素中均包含红子像素、绿子像素和蓝子像素，即在图2中每一图像像素均包含c1、c2和c3子像素，其中c1子像素为红子像素、绿子像素和蓝子像素中之一种，c2子像素为红子像素、绿子像素和蓝子像素中之另一种，c3子像素为红子像素、绿子像素和蓝子像素中之第三种；

可以理解的是，图2中显示的delta排列的重复像素区域，通过共用的技术，只需要十二个子像素即能显示2×3的图像数据，而采用常规的rgbstripe排列方式需要十八个子像素才能显示，因此，可以节省三分之一的子像素；且上述的排列方式，每列包含三个子像素，且上下位置相互错开，可以更加均匀地利用显示屏的物理空间；

步骤s11，依次载入1×3图像数据，根据预设的阈值对图像数据进行二值化处理；其中阈值为预先设定，图像像素的灰度值高于该阈值的二值化处理后计为1，灰度值低于该阈值的计为0，通过该二值化处理，可以获得二值化处理结果，即一个三位数值（每位分别为0或1）；

步骤s12，根据所述二值化处理结果判断所述载入的1×3图像数据是否为边界图像以及边界类型；具体地，将所述二值化处理结果与预设的至少一个边界模板进行对照，以判断所述载入的1×3图像数据是否为边界图像以及边界类型；其中，所述边界类型为：左边界（leftedge）、右边界（rightedge）、白点（whitepoint）、黑点（darkpoint）、左肩（leftshoulder）、右肩（rightshoulder）中至少一个，每一边界类型对应有一个用于比较的边界模板；

如图3所示，示出了几种边界类型以及对应的边界模板，可以理解的是，图中示出的六种边界模板例为举例，非为限制；其中对于左边界，其边界模板的值为100，具体地，当步骤s11中的二值化处理结果也为100时，则判断该载入的1×3图像数据为边界图像且其边界类型为左边界。

步骤s13，如果判断结果为边界图像，则根据其边界类型对应的滤波策略对所述载入的1×3图像进行子像素渲染处理；如果判断结果为非边界图像，则根据通用滤波策略对所述载入的1×3图像进行子像素渲染处理。

其中，所述根据边界类型对应的滤波策略或通用滤波策略对所述载入的1×3图像进行子像素渲染处理的步骤包括：

根据所述确定的边界类型对应的滤波策略或通用滤波策略，确定所述1×3图像中每一列子像素的相对发光强度，并控制每一列子像素以所确定的相对发光强度进行发光。

可以理解的是，需要预先定义通用滤波策略，以及每一边界类型对应的滤波策略。

下述举例来说明通用滤波策略或每一边界类型所对应的滤波策略，如图4所示，示出了子像素渲染中图像数据与子像素分布对应示意图，其中，vin为输入图像的某一像素的数据值，包括vc1in、vc2in、vc3in三种颜色的数据值，从而可以理解的是，对于vcin（m,n-1）以及vcin（m,n）也包含了三种颜色的数据值；

在一个例子中，普通滤波的方式如下：

第一列子像素的相对发光强度为：

v1c=vcin(m,n-1)；

第二列子像素的相对发光强度为：

v2c=0.5vcin(m,n-1)+0.5vcin(m,n)；

第三列子像素的相对发光强度为：

v3c=vcin(m,n)；

第四列子像素的相对发光强度为：

v4c=vcin(m,n+1)；

其中，c分别为子像素对应的颜色c1、c2、c3；

对于各边界类型对应的滤波策略如下：

对于右边界类型，其对应的滤波策略如下：

第一列子像素的相对发光强度为：

v1c=vcin(m,n-1)；

第二列子像素的相对发光强度为：

v2c=vcin(m,n-1)；

第三列子像素的相对发光强度为：

v3c=0；

第四列子像素的相对发光强度为：

v4c=0。

对于左边界类型，其对应的滤波策略如下：

第一列子像素的相对发光强度为：

v1c=0；

第二列子像素的相对发光强度为：

v2c=0；

第三列子像素的相对发光强度为：

v3c=vcin(m,n+1)；

第四列子像素的相对发光强度为：

v4c=vcin(m,n+1)。

对于白点类型，其对应的滤波策略如下：

第一列子像素的相对发光强度为：

v1c=0；

第二列子像素的相对发光强度为：

v2c=vcin(m,n)；

第三列子像素的相对发光强度为：

v3c=vcin(m,n)；

第四列子像素的相对发光强度为：

v4c=0。

可以理解的是，上述具体的滤波策略仅为举例，且对于黑点、左肩或右肩等其他边界类型，也预先定义了对应的滤波策略，在此不进行详述。

如图5所示，示出的是通过普通策略和通过边界类型策略对边界的白点进行渲染后的显示效果对比示意图；

可以看出，对于该白点，采用普通子像素渲染方法，仅两种颜色的子像素被“点亮”，存在颜色失真，不能正确显示白点。而采用本发明对应于白点的滤波策略，对该图像像素进特殊滤波处理，三种颜色的子像素均被“点亮”，可以正确显示白点。

可以理解的是，本发明提出的基于rgbdelta排列的一种子像素渲染方法，可以通过对比图像模板进行边缘检测，同时采取自适应滤波的方法（即对应于每种边界类型采用一个特定的滤波策略）进行子像素渲染，可以有效减小图像边界的色彩失真。

相应地，如图6所示，本发明实施例的另一方面，还提供一种子像素的渲染系统，同时请结合图7所示，在该实施例中，该子像素的渲染系统1应用于delta型子像素排列结构的渲染，其包括：

重复像素区域划分单元10，用于将多个子像素划分为多个按delta排列的重复像素区域，所述每一重复像素区域包含三种颜色共十二个子像素；在横向上对应三个图像像素，在纵向上对应两个图像像素；

二值化处理单元11，用于依次载入1×3图像数据，根据预设的阈值对图像数据进行二值化处理；

比较判断单元12，用于根据所述二值化处理结果判断所述载入的1×3图像数据是否为边界图像以及边界类型；

渲染处理单元13，用于在判断结果为边界图像时，根据其边界类型对应的滤波策略对所述载入的1×3图像进行子像素渲染处理；在判断结果为非边界图像时，则根据通用滤波策略对所述载入的1×3图像进行子像素渲染处理；

预定义单元14，用于预先定义通用滤波策略，以及每一边界类型对应的滤波策略。

其中，所述每一重复像素区域包括4列子像素，其中第2列与第3列的子像素进行共用；

在所述重复像素区域的上部分，第1列的两个子像素与第2列的一个子像素形成一个图像像素，第2列的所述子像素与第3列的两个子像素形成一个图像像素，第3列的所述两个子像素与第4列的一个子像素形成一个图像像素；

在所述重复像素区域的下部分，第1列的一个子像素与第2列的两个子像素形成一个图像像素，第2列的所述两个子像素与第3列的一个子像素形成一个图像像素，第3列的所述一个子像素与第4列的两个子像素形成一个图像像素；

其中，所述每一图像像素中均包含红子像素、绿子像素和蓝子像素。

其中，所述比较判断单元12进一步包括：

比较单元，用于将所述二值化处理结果与预设的至少一个边界模板进行对照，以判断所述载入的1×3图像数据是否为边界图像以及边界类型；

其中，所述边界类型为：左边界、右边界、白点、黑点、左肩、右肩中至少一个，每一边界类型对应有一个用于比较的边界模板。

其中，所述渲染处理单元13包括：

发光强度确定单元130，用于根据比较单元所确定的边界类型对应的滤波策略或通用滤波策略，确定所述1×3图像中每一列子像素的相对发光强度；

调整单元131，用于控制每一列子像素以所确定的相对发光强度进行发光。

更多的细节，可参照前述对图1至图5的描述，在此不进行详述。

实施本发明，具有如下的有益效果：

首先，本发明的实施例定义了的rgbdelta排列的重复像素区域，并采用子像素渲染方法，可以有效减少相同显示分辨率下的子像素个数减少同样分辨率下的子像素个数；

另外，本发明的实施例，对载入的1×3图像数据，根据预设的阈值对图像数据进行二值化处理，并将二值化处理后的结果与预设的边界模板进行对照，进行边缘检测，对符合的图像数据采用特定的滤波策略进行子像素渲染处理，可以有效减小图像边界区域的色彩失真，使显示器显示的画面更加逼真。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。