图像处理器和图像处理方法与流程

本技术涉及适用于处理图像的图像处理器和图像处理方法。

背景技术：
近年来可应用于数码相机及其他产品的高清液晶显示面板一直发展。在这样的液晶显示面板中，使用RGBW机制，其中，在每个像素中向普通的R（红色）、G（绿色）和B（蓝色）子像素添加W（白色）子像素。借助于通过向每个像素添加白色子像素的添加来增强白色，即使背光的能耗降低百分之50，也可以维持与相关技术领域中的RGB液晶面板的亮度可比的亮度。进一步，与相关技术领域内的液晶显示面板相比，可以大约两倍地改善辉度，因此最小化背光的能耗并提供改善的室外可见度。作为相关技术领域内的图像质量改善技术的一种，提出一种技术以通过基于随机数来计算感兴趣的像素附近的多个像素的误差权重并且将感兴趣的像素附近的多个像素的平均误差权重叠加在校正的图像信号上，来改善图像质量劣化（日本专利特开号2002-232713）。已经提出另一种技术以通过根据图像数据的输入密度在像素上叠加噪声使得较少明显的假轮廓（falsecontour）出现在叠加噪声的区域以及未叠加噪声的区域之间的边界上（日本专利特开号2003-023541）。

技术实现要素：
具有以上高清液晶面板的视频设备分析输入信号图像并且产生与图像分析结果相称的视频输出。例如，如果输入16位灰度级（graylevel）图像（其灰度(grayscale)范围从0到65536）的信号，则具有8位灰度级表示能力的高清液晶面板根据图像分析结果，显示具有从0到255的256个灰度级的图像信号。然而，因为从0到65536的初始输入信号的灰度级已经被转换为从0到255的灰度级，所以由于灰度级的步进增加和减少而发生误差，因此使得归因于这样的误差的图像劣化不时地可见。考虑以上所述，期待提供用于改善归因于灰度级的步进增加和减少引起的误差的图像质量劣化的图像处理器和图像处理方法。根据本技术的实施例，提供一种图像处理器。该处理器包括随机数序列生成部分、随机数叠加辉度变量生成部分以及随机数叠加图像信号生成部分。随机数序列生成部分生成随机数序列。随机数叠加辉度变量生成部分通过在辉度变量上叠加随机数序列，来生成随机数叠加辉度变量。随机数叠加图像信号生成部分通过在图像信号上叠加随机数叠加辉度变量，来生成随机数叠加图像信号。可以改善归因于由灰度级的步进增加和减少引起的误差的图像质量劣化。附图说明图1是图示图像处理器的配置示例的示图；图2是图示图像处理器的整体配置的示例的示图；图3是图示伽马特性的示图；图4是图示随机数叠加部分的配置示例的示图；图5是用于描述随机数叠加的概念的示图；图6是图示随机数序列生成电路的配置示例的示图；图7是用于描述适用于最小化闪烁的处理的示图；图8是用于描述适用于最小化FPN的处理的示图；图9是用于描述适用于最小化屏幕老化的处理的示图；图10是用于描述输出位的舍入的示图。具体实施方式下面将给出参考附图的优选实施例的描述。图1是图示图像处理器的配置示例的示图。图像处理器1包括随机数序列生成部分1a、随机数叠加辉度变量生成部分1b以及随机数叠加图像信号生成部分1c。随机数序列生成部分1a生成随机数序列。随机数叠加辉度变量生成部分1b通过在辉度变量上叠加随机数序列，来生成随机数叠加辉度变量。随机数叠加图像信号生成部分1c通过在图像信号a1上叠加随机数叠加辉度变量，来生成随机数叠加图像信号a2。这里，图像信号a1是由灰度级的步进增加和减少所引起的误差（图1的垂直条纹）可见的图像。通过在图像信号上叠加随机数叠加辉度变量，可以生成具有不可见误差的、改善图像质量的无误差随机数叠加图像信号a2。应当注意，辉度变量是指示输出辉度比原始图像信号的辉度大了多少倍的参数。RGB的三原色以及具有额外的白色的RGBW处在像素的色彩信息之中。为了表示像素的辉度（亮度），进一步添加辉度变量以表示具有这些信息片段的像素。应当注意，辉度变量也称为伸展因子（stretchfactor）或α值。在下文中，辉度变量将在以下给出的描述中称为伸展因子。接着将给出对通过本技术解决的主要问题的描述。在图像操作处理中，在具有平滑辉度的改变的图像中的计算误差导致假轮廓。例如，如上所述，适用于将16位灰度级图像信号转换为8位灰度级图像信号的图像操作由于灰度级的步进增加和减少引起的误差而导致假轮廓。另一方面，即使假轮廓在大小上低至变得不可见的程度，在伸展因子以直线方式变化的情况下，假轮廓的位置也随着伸展因子的变化（以下称为波动）而移动，因而导致图像劣化。根据本技术的图像处理器1在每个像素计算步骤中叠加随机数，因而进行渐变平滑（gradationsmoothing）以分布误差的概率（误差分布）并且致使假轮廓和波动不可见以改善图像的质量。下面将给出图像处理器1的整体配置的描述。图2是图示图像处理器的整体配置的示例的示图。该处理器1的图像控制系统包括图像输入I/F（接口）部分101、帧存储器102、数据转换单元103、伸展因子生成单元104、背光控制单元105、D/A（数字到模拟）转换器106以及输出放大器107。图像输入I/F部分101接收输入图像信号以用作接收接口。帧存储器102以帧的单位存储输入图像信号（对于视听系统，帧存储器102不是必须的）。将RGB信号（24位）（即，从帧存储器102读出的图像信号）发送到数据转换单元103和伸展因子生成单元104。数据转换单元103包括伽马变换部分103a和图像操作部分103b。伽马变换部分103a将输入图像信号的辉度（亮度）分量变换为显示器的液晶面板的辉度值（显色属性（chromogenicproperty））。图3是图示伽马特性的示图。水平轴表示输入图像的辉度水平，而垂直轴表示输出图像的辉度水平。显示器应当理想地具有y=x的关系以及1.0的伽马值。然而，显示器由于其内在伽马特性（伽马值）而通常不具有y=x关系。在Windows（注册商标）标准中，例如，伽马值被调整为2.2。正常地，显示器的伽马特性使得半色调（halftone）趋向于暗。因而，提前输入具有更明亮半色调的信号以使得输入-输出平衡更接近1:1的比例，因此使得可以精确地再现色彩信息。适用于调整色彩信息以匹配如上所述的显示器的伽马特性的布置（arrangement）称为伽马变换（伽马校正）。回到图2，图像操作部分103b包括稍后描述的随机数叠加部分110。该部分103b从伸展因子生成单元104接收伸展因子并进行图像操作，因此输出由图像操作产生的图像信号（RGB信号（24位））。D/A转换器106将来自图像操作部分103b的数字图像信号转换为模拟图像信号。输出放大器107放大模拟图像信号的电平并向在后续级上的液晶面板输出所放大的图像信号。伸展因子生成单元104包括RGB-HSV转换部分104a、伽马变换部分104b和伸展因子计算部分104c。RGB-HSV转换部分104a将输入图像的RGB信号转换为HSV空间信号。应当注意到，H指色调（hue），S指饱和度或色度（chroma），而V指亮度、光亮度或值。HSV空间是由这三个分量构成的色彩空间。伽马变换部分104b进行HSV空间图像信号的伽马变换。伸展因子计算部分104c从伽马校正的HSV空间图像信号计算伸展因子。该伸展因子用作适用于根据如下方式的发光的过度或不足来控制图像信号电平的参数：图像信号电平在发光不足时增加（将幅度伸展）而在发光过度时减少（将幅度减少）。背光控制单元105根据伸展因子通过使用PWM（脉宽调制）信号控制其辉度来点亮背光。接着将给出在图像操作部分103b中包括的随机数叠加部分110的描述。图4是图示随机数叠加部分的配置示例的示图。该部分110包括加法器111和图像输出部分112。应当注意到，图像输出部分112包括乘法器112a。这里，随机数序列生成电路10包括图1所示的随机数序列生成部分1a的能力，而加法器111包括随机数叠加辉度变量生成部分1b的能力。进一步，图像输出部分112包括随机数叠加图像信号生成部分1c的能力。随机数序列生成电路10生成并输出随机数序列（该电路10的配置和操作将稍后参考图6及后续示图来描述）。加法器111将伸展因子（12位）和随机数（4位）一起相加，因此生成随机数叠加的伸展因子（16位）。图像输出部分112中的乘法器112a将通过图像信号的逆伽马变换获得的数据与随机数叠加的伸展因子（16位）相乘，因此生成随机数叠加图像信号。进一步，图像输出部分112将来自乘法器112a的随机数叠加图像信号舍入为图像信号（8位）。这里，将给出适用于最小化由灰度级的步进增加和减少引起的图像质量劣化的操作原理的描述。图5是用于描述随机数叠加的概念的示图。我们考虑将16位灰度级输入图像信号变换为8位灰度级图像信号的情况。解码器21将16位灰度级图像信号b0解码为8位灰度级图像信号b1-1，因此输出图像信号b1-1。灰度级的步进增加和减少在图像信号b1-1中明显，因此导致图像质量劣化。相反，随机数叠加首先使用加法器23将随机数r0加到16位灰度级图像信号b0，以生成随机数叠加图像信号b2，接着将该信号b2解码为8位灰度级图像信号b1-2，之后由解码器22输出该信号b1-2。在灰度级转换处理中，已经将随机数r0叠加在图像信号b1-2上，因此分布由灰度级的步进增加和减少（抖动（dithering））引起的误差并使得灰度级的单个增加或减少更不可见。如上所述，使用抖动技术将随机数（一种类噪声数据）叠加到图像信号上分布从灰度级转换产生的误差，因此解决假轮廓和波动（以波动的形式看到灰度级步进增加和减少的现象），并且改善归因于由灰度级的步进增加和减少引起的误差的图像质量劣化。应当注意到，在图5中将随机数自身叠加在图像信号上。因此，需要在每个RGB上叠加随机数，因此导致更大尺度的操作和更大尺度的电路。相反，本技术将随机数序列叠加在伸展因子并将随机数序列叠加的伸展因子叠加在图像信号上。这提供了与上面使用较小尺度的操作和较小尺度电路同样的有利效果。接着将给出随机数序列生成电路10的配置的描述。图6是图示随机数序列生成电路的配置示例的示图。该电路10包括随机数生成器11-1到11-m、极性信号生成部分12、极性选择指令部分13、反相器14、选择器15和随机数序列输出部分16。随机数生成器11-1到11-m进行随机数生成处理，因此分别生成随机数D1到Dm。另一方面，随机数生成处理由垂直同步信号vs（vsync）重置。极性信号生成部分12输出极性信号pol（+）。该极性信号生成部分12的极性信号生成处理由垂直同步信号vs重置。极性选择指令部分13输出极性选择信号sel。应当注意到，极性选择指令部分13基于垂直同步信号vs反相极性选择信号sel的电平，因此输出作为结果信号。尽管稍后参考图9详细描述，但是基于垂直同步信号vs每两帧一次地反相极性选择信号sel的电平。反相器14反相极性信号pol（+）并输出极性信号pol（-）。选择器15基于极性选择信号sel选择极性信号pol（+）或极性信号pol（-）并输出所选择的信号。随机数序列输出部分16通过将从选择器15输出的极性信号pol与从随机数生成器11-1到11-m输出的随机数序列相加，来生成随机数序列，因此输出所生成的随机数序列。这里，由随机数序列生成电路10生成的1和0的集合是稳态模式。因此，所生成的随机数可以认为是伪随机数。更具体地，当由垂直同步信号vs重置随机数生成器11-1到11-m时，由内部电路给出初始值。随机数生成器11-1到11-m基于初始值通过相同的规则生成并输出随机数。因此，如果给定特定的初始值，则唯一地确定基于初始值生成的随机数序列（1和0的集合）。这里，如上所述，已经验证了将随机数序列叠加在伸展因子上以及将随机数序列叠加的伸展因子叠加在图像信号上致使假轮廓和波动不可见。然而，在一些情况下，每帧地叠加随机数序列在伸展因子上取决于图像地将随机数变换为闪烁，因此致使闪烁在图像上可见。接着给出适用于最小化闪烁的处理的描述。图7是用于描述适用于最小化闪烁的处理的示图。对全部帧使用固定随机数序列以最小化闪烁。更具体地，与垂直同步信号vs同步地重置多个随机数生成器，因此生成具有相同集合的随机数。在图7的情况下，第n个、第n+1个和第n+2个帧的随机数序列全部具有相同的数集（setofnumbers）。如上所述，已经验证了，通过每帧都输出相同的随机数序列，将闪烁最小化到变得不可见的程度。进一步，作为图7所示的处理的结果已经发现，也将假轮廓和波动最小化到变得不可见的程度。然而，作为如图7所示那样对全部帧使用固定序列数的结果已经发现，随机数可以作为图像上的FPN（固定模式噪声）而可见。接着将给出适用于最小化FPN的处理的描述。图8是用于描述适用于最小化FPN的处理的示图。要叠加的随机数序列对每个像素具有极性。然而，作为针对FPN的对抗措施，每帧都反相随机数序列的极性。在图8中，随机数序列r1每帧包含1、4、0、2、5、3、2和7。进一步，每次接收到垂直同步信号vs就每帧地输出具有1、4、0、2、5、3、2和7数字模式的该序列r1（应当注意到，仅示出图7中的随机数的第一行中的数字）。除了每帧地反相极性之外，随机数序列r1a与随机数序列r1相同。因而，该序列r1a的第n帧具有如下数字模式：1、4、0、2、5、3、2和7，而它的第n+1帧为-1、-4、0、-2、-5、-3、-2和-7。进一步，随机数序列r1a的第n+2帧具有如下数字模式：1、4、0、2、5、3、2和7，而它的第n+3帧为-1、-4、0、-2、-5、-3、-2和-7。如上所述，通过每帧地改变随机数的极性而不改变其绝对值，沿着时间轴对随机数求平均。这提供要叠加的正或负零的随机数分量。作为此处理的结果，已经发现由叠加随机数分量引起的FPN不再可见。进一步，作为图8所示的处理的结果，类似地将假轮廓、波动和闪烁最小化到变得不可见的程度。然而，如图8所示地每帧反相随机数的极性使得帧的第一随机数的极性匹配适用于反转液晶的极性的极性反相信号FRP（帧反转脉冲）的极性。也就是，在图8的情况下，第n帧的第一随机数的极性是正的，而极性反相信号FRP的极性也是正的。进一步，第n+1帧的第一随机数的极性是负的，而该信号FRP的极性也是负的。再进一步，第n+2帧的第一随机数的极性是正的，而极性反相信号FRP的极性也是正的。再进一步，第n+3帧的第一随机数的极性是负的，而该信号FRP的极性也是负的。如上所述，每帧的第一随机数的极性与极性反相信号FRP的极性相同，因此导致在奇数帧和偶数帧中相同的极性。作为结果，预计液晶屏幕可能老化。接着给出适用于最小化液晶屏幕的老化的处理的描述。图9是用于描述适用于最小化屏幕老化的处理的示图。作为针对可能的屏幕老化的对抗措施，将反相极性的间隔改变为图8所示的每帧随机数极性反相的周期的两倍长，即，每两帧一次。下面将参考图6所示的电路配置给出在图9中进行的处理的描述。随机数生成器11-1到11-m的每个生成并输出随机数。在图9中，随机数序列r1每帧包含1、4、0、2、5、3、2和7。作为结果，每次接收到垂直同步信号vs就每帧地输出数字模式：1、4、0、2、5、3、2和7。极性信号生成部分12输出极性信号pol（+）。在图9中，极性信号pol（+）每帧包含1、0、0、1、0、1、0和1。作为结果，每次接收到垂直同步信号vs就每帧地输出数字模式：1、0、0、1、0、1、0和1。进一步，反相器14反相极性信号pol（+）并且输出具有如下数字模式的极性信号pol（-）：0、1、1、0、1、0、1和0。极性选择指令部分13输出极性选择信号sel从而每两帧一次地选择极性信号pol（+）或极性信号pol（-）。例如，当选择极性信号pol（+）时，将极性选择信号sel上拉到高电平。另一方面，当选择极性信号pol（-）时，将极性选择信号sel下拉到低电平。选择器15基于极性选择信号sel选择极性信号pol（+）或极性信号pol（-）并输出所选择的信号。即，当极性选择信号sel为高时，选择器15选择并输出该信号pol（+）。另一方面，当极性选择信号sel为低时，选择器15选择并输出该信号pol（-）。因而，从选择器15输出的极性信号pol在第n帧和第n+1帧中包含1、0、0、1、0、1、0和1。另一方面，该信号pol在第n+2帧和第n+3帧中包含0、1、1、0、1、0、1和0。随机数序列输出部分16通过将极性信号pol与随机数序列r1相加来生成随机数序列r2，因此输出所生成的随机数序列r2。该序列r2是最终将要被叠加在伸展因子上的随机数序列。当极性信号pol为1时，随机数序列r2为正。另一方面，当极性信号pol为0时，该序列r2为负。因而，在第n帧和第n+1帧中，随机数序列r2包含1、-4、0、2、-5、3、-2和7。进一步，在第n+2帧和第n+3帧中，该随机数序列r2包含-1、4、0、-2、5、-3、2和-7。如上所述，每两帧一次地反相随机数序列的极性。这里，我们考虑每帧的第一随机数的极性以及极性反相信号FRP的极性。在第n+1帧中，第一随机数的极性为正，而在该帧中极性反相信号FRP的极性为负。进一步，在第n+2帧中，第一随机数的极性为负，而在该帧中极性反相信号FRP的极性为正。在图8的阶段中，每一帧的第一随机数的极性与极性反相信号FRP的极性相同。然而，图9所示的处理提供该帧的第一随机数和极性反相信号FRP之间的极性上的不匹配的发生。作为上述处理的结果，不发生屏幕老化，且在时间流逝期间未检测到老化。应当注意到，作为图9所示的处理的结果，将假轮廓、波动、闪烁和FPN类似地全部最小化到变得不可见的程度。接着将给出图像信号的输出位的舍入的描述。图4所示的随机数叠加部分110的图像输出部分112将由逆伽马变换获得的数据与随机数叠加的伸展因子相乘。这里，我们用P表示通过逆伽马变换获得的数据，用α表示伸展因子并用N表示随机数。应当注意到，我们假定P是16位长，α是12位长，而N是4位长。然后，等式（1）给出乘法公式。应当注意到，等式（1）中的P×N是最终叠加在图像信号上的随机数。P×(α+N)=P×α+P×N…(1)图10是用于描述输出位的舍入的示图。图10示意性图示上述舍入。将通过逆伽马变换获得的16位数据乘以已经叠加了4位随机数的随机数叠加的伸展因子。乘法结果是28位图像数据。图像输出部分112进行适用于下舍入位0到位19（即，与随机数相加的数据）的舍入，并使用剩余8位（即，位20到位27）作为最终图像输出数据。抖动此8位图像数据的最低位。其结果是，该8位图像数据已经改变为具有抖动最低位的平滑图像。如上所述，图像处理器1通过将随机数序列叠加在辉度变量上来生成随机数叠加辉度变量，并且通过将随机数叠加辉度变量叠加在图像信号上来生成随机数叠加图像信号。通过如上所述地叠加随机数产生的抖动效果致使显示器的8位灰度级之间的边界不可见，因此最小化假轮廓和波动以改善图像质量。进一步，随机数序列生成电路10每帧生成并输出具有相同的数集的随机数序列，因此最小化闪烁。再进一步，随机数序列生成电路10每两帧一次地反相随机数序列的极性，而不改变其绝对值，因此最小化FPN和屏幕老化。应当注意到，本技术可以具有如下配置。（1）一种图像处理器，包括：随机数序列生成部分，适用于生成随机数序列；随机数叠加辉度变量生成部分，适用于通过在辉度变量上叠加所述随机数序列，来生成随机数叠加辉度变量；和随机数叠加图像信号生成部分，适用于通过在图像信号上叠加所述随机数叠加辉度变量，来生成随机数叠加图像信号。（2）如特征（1）所述的图像处理器，其中所述随机数序列生成部分每两帧一次地反相所述随机数序列的极性，而不改变其绝对值。（3）如特征（1）或（2）所述的图像处理器，其中所述随机数序列生成部分每帧生成并输出具有相同数集的随机数序列。（4）如特征（1）到（3）的任一项所述的图像处理器，其中所述随机数叠加图像信号生成部分进行舍入并输出作为结果信号，所述舍入适用于将所述随机数叠加图像信号舍入到预定位数。（5）如特征（1）到（4）的任一项所述的图像处理器，其中所述随机数叠加图像信号生成部分舍入所述随机数叠加图像信号并输出具有抖动最低位的图像。（6）一种图像处理方法，包括：生成随机数序列；通过在辉度变量上叠加所述随机数序列，生成随机数叠加辉度变量；以及通过在图像信号上叠加所述随机数叠加辉度变量，生成随机数叠加图像信号。（7）如特征（6）所述的图像处理方法包括：每两帧一次地反相所述随机数序列的极性，而不改变其绝对值。（8）如特征（6）或（7）所述的图像处理方法包括：每帧生成并输出具有相同数集的随机数序列。（9）如特征（6）到（8）的任一项所述的图像处理方法包括：进行舍入并输出作为结果信号，所述舍入适用于将所述随机数叠加图像信号舍入到预定位数。（10）如特征（6）到（9）的任一项所述的图像处理方法包括：舍入所述随机数叠加图像信号并输出具有抖动最低位的图像。应当注意到，可以以各种方式修改本实施例而不脱离本实施例的范围。进一步，本领域技术人员可以以一些方式修改或改变以上实施例但不限于上述的精确配置和应用示例。本公开包含与公开在于2012年3月21日向日本专利局提交的日本优先专利申请JP2012-063752的主题有关的主题，其整体内容通过引用并入于此。