专利名称：用于显示设备的数据处理方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种用于处理在显示设备上显示的视频图像方法和装置。更具体地说，本发明涉及一种用于改进在象等离子显示屏(PDP)或其他显示器设备之类的矩阵显示器上显示的图像的图像质量的视频处理，在这类矩阵显示设备上，像素值控制显示器上产生对应数量的小发光脉冲。
参考上一代的欧洲电视，已经做了许多工作来改善其图像质量。因此，象等离子电视这样的新技术必须提供与标准电视技术一样优良或者比其更好的图像质量。一方面，等离子技术给出吸引人的厚度、“无限的”屏幕尺寸的可能性等等。但是另一方面，它产生可能降低图像质量的各种新的人为失真。
这些人为失真中大多数与电视图像不同并且使得它们更明显，因为人们习惯于无意识地观看老的电视人为失真。
将在此出现的人为失真称作”动态假轮廓效应”，因为当一个观测点在PDP屏幕上移动时，动态假轮廓效应在图像中对应于以彩色边缘的幻影形式的扰乱灰度级和色彩。当图像具有象皮肤一样的平滑等级时，恶化增强。此效应也导致图像清晰度的严重恶化。
图1示出了自然场景上具有皮肤区域的这种假轮廓效应的模拟。在显示的女士的手臂上示出两条暗线，它是由例如假轮廓效应所引起的。同时在这位女士的脸上这样的暗线也出现在右侧。
另外，当观察者摇动他们的头时同一问题出现在静态图像上并且导致这样的结论，即，这样的缺陷取决于人类的视觉并且发生在视网膜上。
现今已知某些算法，它们是以视频图像中的移动估算为基础，以便能够预测临界观测点的移动，从而减少或抑制这种假轮廓效应。在大多数情况下，这些不同的算法都集中在子字段编码部分，而没有给出关于所使用的移动估算器的详细信息。
过去，对于欧洲电视图像，对于预扫描变换，对于象MPEG编码之类等编码的移动补偿图像，移动估算器发展主要集中在降低闪烁上(例如，用50Hz到100Hz的上变换)。为此目的，这些算法主要对亮度信息进行处理并且尤其是只对视频电平信息进行处理。然而，必须针对这些应用解决的问题与PDP动态假轮廓问题不同，因为这些问题直接链接到等离子显示器中对视频信息编码的方式。
基于移动估算器的使用公开了许多关于降低PDP假轮廓效应的解决方案。可是，这些公开的内容没有提及移动估算器的题目，尤其是它对具体的等离子要求的适配。
等离子显示屏(PDP)利用只可为”开启”或”关闭”的放电单元的矩阵阵列。并且与其中灰度级由光放射的模拟控制来表示的CRT或LCD不同，PDP通过在每一帧中调制光脉冲的数目来控制灰度级。在与眼睛的时间响应对应的一个周期上，由眼睛积累这种时间调制。
当PDP屏幕上的观测点(眼睛聚焦区域)移动时，眼睛将跟随此移动。因此，在一个帧周期范围不再积累来自同一单元的光(静态积累)，但是将积累来自位于移动轨道上的不同单元的信息并且把所有这些光脉冲混合在一起，这导致一个不良的信号信息。
现今，减少这种假轮廓效应的一个基本思想是检测图像中的移动(眼睛聚焦区域的位移)以及在此位移上应用不同类型的校正，以便确保眼睛将仅仅通过它的移动来感觉正确的信息。这些解决方案例如在申请人的公开欧洲专利申请EP-A-O980059和EP-A-O978816中做了描述。
然而，过去，移动估算器发展主要集中在除等离子技术之外的其它应用，并且假轮廓补偿的目的需要对等离子具体需求的某些适配。
实际上，标准移动估算器在视频电平基础上工作，因此它们能捕捉有关在上在此视频电平出现的结构的移动(例如强烈的空间梯度(gradient))。如果在一个均质区域上已经产生了差错，这对象预扫描变换之类的标准视频应用没有影响，因为眼睛看不出显示的视频电平中的任何区别(CRT屏幕上的模拟信号)。另一方面，在等离子屏幕的情况下，视频电平中的细微差别可能来自光脉冲发射方案中的大差别，并且这可能引起强烈的假轮廓人为失真。
本发明涉及一种用于处理在具有与图像像素对应的多个发光元件的显示设备上显示视频图像的方法，其中视频帧或视频字段的持续时间被分成多个子字段(SF)，在该子字段期间可以以与用于亮度控制的子字段码字对应的小脉冲激发发光元件发光，其中对每个子字段分配一个专用的子字段加权，其中对像素计算出移动向量并且用这些移动向量确定像素的校正的子字段码字，其特征在于对像素的一个或多个彩色分量(R，G，B)分别进行移动向量计算，并且其中对于移动估算，用子字段码字作为数据输入，其中对单个子字段或对来自该多个子字段中的子字段分组分别进行移动向量计算，或者其中根据完整的子字段码字和被翻译成标准二进制数的子字段码字进行移动向量计算。
从从属权利要求给出进一步有利的措施。
本发明还包括用于执行本发明方法的有利装置。
在一个实施例中，用于执行本发明方法的装置包括用于每个彩色分量视频数据的子字段编码单元，和用于根据移动估算数据计算校正的子字段码字的对应补偿块(dFCC)，其特征在于该装置还具有每个彩色分量的对应移动估算器(ME)并且该移动估算器接收相应的彩色分量的子字段码字作为输入数据。
在另一实施例中，用于执行本发明方法的装置包括用于每个彩色分量视频数据的子字段编码单元，其特征在于该装置还具有用于每个彩色分量的移动估算器，并且该移动估算器被再分在多个单个比特移动估算器(ME)中，这些单个比特移动估算器(ME)接收来自子字段码字的单个比特作为输入数据，用于分别对单个子字段进行移动估算，该装置具有对应的多个补偿块(dFCC)，用于计算校正的子字段码字项。
在第三实施例中，用于执行本发明方法的装置包括用于每个彩色分量视频数据的子字段编码单元，其特征在于该装置还具有每个彩色分量的移动估算器，这些移动估算器是单个比特移动估算器，这些单个比特移动估算器接收来自子字段码字中的单个比特作为输入数据，用于分别执行单个子字段的移动估算，该装置具有对应的补偿块(dFCC)，用于计算校正的子字段码字项，其中在单个子字段的帧周期期间重复使用移动估算器和补偿块。
在图中图1示出了模拟假轮廓效应的一幅视频图像；图2示出了用于说明PDP的子字段结构的示意图；图3示出了具有10个子字段的子字段结构的实例；图4示出了具有12个子字段的子字段结构的实例；图5示出了用于说明假轮廓效应的一个实例；图6说明了当按照图5所示方式产生两帧显示时一个深色边缘的显现；图7示出了用于说明由于移动黑白色转换的显示而出现的假轮廓效应的实例；图8说明了当按照图7所示方式产生两帧显示时一个模糊边缘的显现；图9说明了在视频电平或亮度基础上工作的移动估算器中的块匹配处理；图10说明了图9所示的块匹配操作的结果；
图11说明了依靠亮度值的移动估算器无法估算具体情况中的移动；图12说明了在127/128转换和标准8比特编码情况下的双梯度的计算；图13说明了在127/128转换和12子字段编码情况下的双梯度的计算；图14描绘了利用每个彩色分量的移动估算减少假轮廓效应的装置方框图；图15示出了根据8比特值的彩色分量的视频图像；图16示出了与图15中相同的视频图像，但是具有从子字段码字中得到的不同视频电平；图17示出了从图15所示的视频图像提取的边缘，首先利用8比特值和其次利用12比特子字段码字来表示彩色分量；图18示出了对应于单个子字段数据的画中画的分解；图19示出了具有来自图18中的子字段数据SF4的图像中的移动估算；图20示出了利用单个子字段的分开的移动估算来降低假轮廓效应的装置的方框图；图21示出了用于降低假轮廓效应的装置的另外一个方框图。
在电视技术中，RGB彩色分量的视频电平的8比特表示是非常常见的。在这种情况下，每个等级由8个下面的比特的组合来表示1-2-4-8-16-32-64-128为了利用PDP技术实现这样一种编码，帧周期将被分开在8个发光周期(称为子字段)中，每一个发光周期相应于一个比特。比特“2”的光脉冲数目是比特“1”的两倍等等。对于这8个子周期，可通过组合来构造256种不同的视频电平。不移动时，观察者的眼睛在大约一个帧周期上积累这些子周期并捕捉正确的灰度级印象。图2表示此分解。在该图中，未示出每个子字段的编址和清除周期。可是，等离子激励原理还需要这些周期。本领域技术人员熟知，在每个子字段期间，等离子单元需要首先被编址在一个编址或扫描周期中，然后接着是产生光脉冲的保持周期，最后在清除周期中使等离子单元中的电荷消失。
这种PWM型的光产生引入了与扰乱灰度级或彩色相对应的新类型的图像质量恶化。该效应由于它对应于当PDP屏幕上的观测点移动时图像中有色边缘的幻影的事实而称为动态假轮廓效应。图像上的这种缺陷导致在象皮肤一样的均质区域上出现强烈的轮廓印象。当图像有一个平滑等级时以及当光辐射周期超过好几毫秒时，该恶化增强。另外，当观察者摇动他们的头时同一问题出现在静态图像上并且导致这样的结论，即该缺陷取决于人类的视觉。
为了改善移动图像的图像质量，如今使用超过个8子字段的子字段结构。图3示出了具有10子字段的这样一个编码方案的实例，图4示出了具有12子字段的子字段结构的实例。最好获得哪一子字段组织要取决于等离子技术。对此，某些实验是有利的。
对于这些实例中的每一个，加权的总数仍然是255，但是与前面8比特结构相比，帧周期的光分配已经被改变。该光发射图案引入了与扰乱灰度级和彩色对应的新类型的图像质量恶化。由于当PDP屏幕上的观测点移动时它对应图像中彩色边缘的幻影的事实而将它们定义为动态假轮廓。图像上的此类不足导致在像皮肤一样的均质区域上出现强烈的轮廓印象，并且导致移动物体的整体清晰度的恶化。当图像有一个平滑等级时以及当光发射周期超过数毫秒时，该恶化增强。
另外，当观察者摇动他们的头时同一问题出现在静态图像上并且导致这样的结论，即该缺陷取决于人类的视觉。
正如已经指出的，此恶化有两个不同的方面在象皮肤这样的均质区域上导致彩色边缘的幻影；在象物体边界这样的清晰边缘上导致降低整体图像清晰度印象的模糊效应。
为了理解移动图像的视觉的基本机理，对应两种基础问题(假轮廓和模糊边缘)中的每一个考虑两种简单的情况。这两种情形将在下列12子字段编码方案的情况下给出1-2-4-8-16-32-32-32-32-32-32-32考虑的第一种情况是在等级128和127之间以每帧5像素移动的转换，眼睛跟随此移动。此情况如图5所示。
图5表示在亮灰度中对应于等级127的光子字段和在暗灰度中对应于等级128的光子字段。
来自眼睛的对角平行线表示在移动期间眼睛的汇聚行为。这两个外部的对角眼睛汇聚线表示具有不良感觉亮度的区域边界。在它们之间，眼睛将感觉缺乏亮度，这导致一个深色边缘的出现，正如图5底部的眼睛刺激汇聚曲线中所示。
在灰度等级图像的情况下，此效应对应于人造的白色或黑色边缘的幻影。在彩色图像的情况下，由于此效应将在不同的彩色分量上独立地出现，所以它将在象皮肤这样的均质区域中导致彩色边缘幻影。图6中也针对同一移动转换对此进行了说明。
考虑的第二种情况是在等级0和255之间以每帧5个像素移动的纯黑色到白色的转换，眼睛跟随此移动。此情况在图7中描述。该图表示在灰度中对应于等级255的发光子字段。
这两个极端的对角眼睛汇聚线同样表示感到不良信号的区域的边界。在它们之间，眼睛将感觉到逐渐增强的亮度，这导致阴影或模糊边缘出现。图8中表示了这种情况。
因此，在移动期间纯黑色到白色的转换将被丢失并且导致整体图像清晰度降低的印象。
如上面所解释的，当眼睛跟随移动物体时，由于眼睛没有在正确的时间积累正确的信息，所以在眼睛视网膜上产生假轮廓效应。有各种不同方法来减少这种效应，但是更重要的是基于移动估算器的方法(动态方法)，该方法的目的是检测一帧中每个像素的移动，以便预测眼睛的移动或者通过各种校正来减少在视网膜上出现的缺陷。
换言之，每个动态算法的目的是为眼睛所观测的每个像素定义在一帧期间眼睛跟随其移动的方式，以便对该轨迹产生校正。这样的算法例如在申请人的公开欧洲专利申请EP-A-O980059和EP-A-O978816中被描述。
因此，对于帧N的每个像素，我们将设置一个移动矢量V＝(Vx；Vy)，它描述了像素从帧N到帧N+1的完整移动，并且假轮廓补偿的目的是把补偿应用到由该向量定义的完整轨迹上。
下面，不集中在补偿本身而是只集中在移动估算上。对于假轮廓效应的补偿，它被称为在临界区域中在像素的移动向量方向上使用子字段偏移操作的方法。相应的子字段移位算法在EP-A-O980059中已详细描述。由于此公开涉及该算法，因此在此特意参考该文件。当然，还存在降低假轮廓效应的其它算法，但是子字段移位算法给出了非常期待的结果。
这种施加到移动边缘的补偿将改善它在眼睛视网膜上的清晰度并且同样的补偿施加到移动的均质区域将减少彩色边缘的出现。
可是，已经提到，这种补偿原理需要来自两种区域的移动估算器的移动信息均质区域以及物体边界。实际上，现今，标准移动估算器对亮度信号视频电平进行处理。本领域技术人员熟知，亮度信号Y是三个彩色分量的信号组合。给出下面的方程式以便产生亮度信号Uy＝0.3UR+0.59UG+0.11UB可以基于亮度信号可靠地检测边缘移动，但是检测均质区域的移动要困难得多。
为了更清楚地理解这个问题，将给出一个简单的例子，在白色屏幕上移动的球从帧N到帧N+1的情况。标准移动估算器尝试找到第一幅图像(帧N)的子部分与第二幅图像(帧N+1)的子部分之间的相关。这些子部分的大小，形式和类型取决于所使用的移动估算器(块匹配，像素递归等)。广泛使用的是块匹配移动估算器。研究简单的块匹配过程以给出该问题。此种情况下，将每一帧分成多个块，并在来自后续帧的块之间寻求匹配，一般计算球的运动。
如图9所示，将帧N中的球再分在25个块中。将下一帧N+1中的球的位置用虚线圆表示。
与帧N+1中的25个像素块的最佳匹配如图10所示。具有唯一匹配的块用与帧N中相同的数字来表示，没有匹配的块用“x”来表示而具有一个以上匹配的块(没有定义的移动向量)用一个“？”来表示。
在用“？”表示的未定义区域中，作用于亮度信号等级的这些移动估算器没有机会找到一个精确的移动向量，因为在所有这些块中视频电平大约是相同的(例如视频电平从120到130)。某些估算器将从这些区域中产生噪声严重的移动向量或者将说明这些区域作为非移动区域。
然而，需要说明，转换127/128明确地产生了一个严重的假轮廓效应，因此补偿这些区域也是很重要的，为此，在此位置需要一个精确的移动字段。
为此原因，缺少来自标准移动估算器的信息，因此此类移动估算器需要适配新的等离子的要求。
根据本发明，提出了一种适配移动估算器，它以两个概念为基础。
第一个概念可以总结为“基于分开的彩色分量的检测”。
在前面的段落中，假轮廓解释已经说明假轮廓效应分别出现在三种彩色分量上。因此，分别补偿不同的彩色分量似乎很重要，那样做的话，对于三种彩色分量需要独立的移动向量。
为了支持该主张，给出在象青色的背景上移动象紫色的方块的例子。
例如，用等级100在蓝色和红色分量而没有绿色分量中形成类似紫色的彩色。例如，用等级100在蓝色分量和用等级50在绿色分量而没有红色分量来形成类似青色的彩色。
亮度信号等级40对两种彩色相同。在移动的方格于背景之间在亮度信号的基础上完全没有区别。整个图像已经达到了相同亮度等级。因此，对亮度值起作用的每个移动估算器不能检测运动。
眼睛本身将检测到移动并将跟随该移动，并导致在只有绿色和红色分量在方格转换时出现假轮廓效应。
实际上，在整个图像中蓝色分量是均质的，并且为此缘故，在此分量中没有假轮廓产生。
因此，对于该实例，需要基于红色分量和绿色分量而不对蓝色估算图像中的移动。很明显，在一般情况中，对于三种彩色分量分别进行移动估算是对移动估算的一种改进。
用于适配移动估算的本发明的第二方面可以总结为“基于子字段电平的检测”。
在前面的段落中，假轮廓解释已经说明了转换127/128将产生假轮廓效应，这可能非常干扰眼睛。因为该假轮廓效应在亮度信号等级几乎不可见的转换中发生，为此区域确定的移动向量很可能是错误的并且结果是补偿本身没有正确地工作。
然而，将如果彩色分量的子字段码字用于移动估算，这就产生一个很大的差别。使用基于12个子字段(1-2-4-8-16-32-32-32-32-32-32-32)的子字段编码的例子，视频电平127和128可以表示如下
因此，工作在每个彩色分量上的移动估算器在子字段编码之后将设置更多的比特信息并能够更准确地补偿在均质区域中出现的假轮廓效应。
正如此文件的前面部分中已经说过的，所有的移动估算器将它们的估算集中在容易估算的结构或梯度的运动上，然后尝试将该估算扩展到相邻区域。
由于假轮廓缺陷出现在子字段电平而不是视频电平，因此，本发明的再一个方面是重新定义梯度的概念。
再次采用转换127/128的视频电平上的梯度的例子。该梯度的幅度为1(128-127)，但是如果我们注意一下比特改变，我们能看见即使用8比特编码，在这两个值之间的所有比特都不同。在12比特子字段编码的情况下，这两个值之间有6个比特的不同。因此，如果梯度是指两个值之间的比特改变而不是指它们之间的电平改变，则它是一种改进。另外，很明显，在移动图像情况下视网膜上出现的缺陷取决于被不良汇聚的子字段的加权。为此缘故，建议规定一种称为”双梯度”的新型梯度，通过子字段电平的比特改变，用其子字段加权来对每个比特加权。需要在图像中检测这些新的双梯度。这种双梯度的定义目的是把移动估算集中在子字段改变区域上而不是集中在视频电平改变区域上。
对于具有不同子字段编码方案的转换127/128，图12与13中说明了根据新定义建立双梯度。在图12中，使用标准8比特编码方案，而在图13中使用专用的12比特编码方案。
利用8比特编码方案，双梯度的值为255，在这种情况下，对应于假轮廓缺陷的最大幅值，在这样的转换处可能出现。
利用该12比特子字段编码，双梯度的值为63。很明显，从此得出，12比特子字段结构较少受到假轮廓效应的影响。
前面这两个例子示出了能够改良等离子适合的移动估算器的方法以便集中在检测关键的假轮廓的移动转换的问题上。图14示出了适合的假轮廓补偿装置的方框图。
在该实施例中，输入是三种彩色分量的视频电平，输出是每个彩色分量的补偿子字段码字，将其发送给PDP的编址控制部分。信息Rx并Ry对应于Red(红色)分量的水平和垂直移动信息，Gx和Gy对应绿色分量，Bx和By对应蓝色分量。
为了更准确地理解该移动检测基于子字段信息的原因，选择普通的电视序列。使该序列自然变模糊并导致大的匀质区，并缺乏这些区域上在标准移动估算的视频电平的信息。
另一方面，在每个子字段码字被解释为二进制数的子字段电平(用12比特)上表示的同一图像在这些临界范围中提供更多信息。图16示出相应的子字段图像。
在图16的图像中，在这个女士的脸部出现许多新的区域。这些区域对应不同的子字段结构，因此它们的边界(子字段转换)是假轮廓效应出现的位置，与上面提及的127/128转换的例子中的类似。为此缘故，如果等离子专用移动估算器必须提供这些子字段转换的准确移动向量，则可以实现改进。
实际上，现今大多数的移动估算器处理移动梯度的检测(例如象素递归)和移动结构(例如块匹配)，从前面两个图像提取的边缘的比较给出了通过对子字段电平的分析引入的改善。图17对此给出了表示。
图17中下面的图像表示从12比特图像中提取的标准边缘。很明显，对于一个移动估算器，对于移动估算器，在此脸部中存在更多信息。所有这些边缘是假轮廓效应的真实临界边缘并且应该适当地补偿。
很明显，可得出的结论是在子字段电平有两种可能性来增加移动估算器的质量。第一种是使用标准移动估算器，但是要用子字段码字数据(大于8比特)替代它的视频输入数据。这将增加可用信息量，但由估算器使用的梯度将保持标准梯度。进一步增加其质量的第二种可能性是改变例如在块匹配过程中比较像素的方法。如果计算如在此文件中定义的所谓双梯度，那么可轻易地找到临界的转换。
根据本发明，存在另一种进一步改进移动估算质量的可能性。它包括每个子字段分别的移动估算。实际上，因为假轮廓效应出现在子字段电平上，所以建议补偿子字段的移动。为此，对于每个子字段分别估算图像中的移动可能是一个重要的优点。
在这种情况下，基于某一子字段码字项的图像是只包含二进制数据0或1作为像素值的二进制图像。由于只有更高的子字段加权才会引起严重图像损坏的事实，移动检测可以只集中在最高有效的子字段上。图18中对此进行了说明。该图表示9个子字段图像中一个原始的分解。子字段结构是具有SF0到SF8的9个子字段的结构。在子字段0的图像中，没有看到原始图像的许多结构。该子字段数据表示不允许看到该图像中轮廓的一些非常好的细节。应指出，该图像用所有三种彩色分量来表示。还是在该图像中，对于子字段SF1到SF3，没有足够清楚地看到该图像结构。可是在手臂(它是假轮廓临界)上的转换已经出现在子字段SF2及其后的子字段图像中。尤其对于子字段SF4，此结构在图像中视觉非常优良。因此，基于SF4数据做出的移动估算将传送假轮廓补偿非常优良的结果。图19对此做了进一步说明。子字段SF4的图像在上部示出。在下部，示出5帧后的对应图像。从这些图像中很明显看出，可以可靠地估算位于图像中的某一给定结构上的两个块的移动。在这种情况下，利用一个简单的移动估算器(例如块匹配，像素递归)，可确定两个连续帧之间的子字段移动并且可根据它在该帧中的实时位置来修改它的位置。
在这种情况下，并行使用简单的移动估算器，因为它们只处理1比特图像。执行该该处理以便从每个单个的子字段图像中提取移动矢量字段，用于相应子字段中的补偿。具体来说，对于每个像素和每个子字段计算出一个移动向量。然后将该移动向量用于确定补偿的子字段项移位。子字段移位计算如EP-A-O980059中所解释那样来进行。正如在此所公开的，需要考虑子字段的重点。
图20示出了此实施例的方框图。在这个方框图中，已经表示了在12个子字段编码的情况下基于8个最高有效子字段的补偿。基于1比特图像利用一个简单的移动估算器仅估算这8个MSBs，然后补偿。
这种原理的一大好处是极大降低了移动估算器的复杂性(更少的单片存储器、更简单的存储器管理、非常简单的计算)。实际上，压模尺寸将被减小，因为移动估算器所需的每个线路存储器仅对应1比特的像素深度(减少单片资源)。
另外，在ADS(地址显示分离Address Display Separately)寻址方案的情况下，存储器管理将被简化，因为ADS构造需要在子字段存储器中分开存储不同的子字段。这些子字段被一个接一个地读取以便显示在屏幕上。很显然，在此处理阶段，即在存储1比特子字段图像之后可以进行补偿。这允许对所有的1比特子字段图像只使用具有1比特深度的移动估算器。在图21的方框图中公开了这种解决方案。在此方框图中，视频数据被输入到视频处理单元，在其中，执行基于8比特数据的所有视频处理步骤，比如交错预扫描转换、彩色转换改进、边缘替换等等。然后按照给定的子字段结构，例如图3所示的10个子字段，把每个彩色分量的视频数据子字段编码在子字段编码块中。子字段码字数据然后被重新排列在子字段重新配置块中。这是指在相应的子字段存储器中，存储一个专用子字段的像素的所有数据比特。这里需要与子字段结构中出现的子字段同样多的子字段存储器。在子字段结构中有10子字段的情况下，这表明需要10个子字段存储器用于存储一幅图像的子字段码字。
在此配置中对分开选择的子字段执行移动估算。由于移动估算器需要比较至少两个连续的图像，所以需要更多的子字段存储器用于存储以前的或接下来的图像数据。
子字段码字比特和移动向量数据一起被转送给动态假轮廓补偿块dFCC。正如在上面所解释的，例如通过字段项位移在此块中执行补偿。
在这种结构中，只需要一个1比特移动估算器，它能为所有的子字段所使用。然而注意，存在着每个彩色分量的子字段码字并且因此需要具有分量子字段编码、子字段重新配置、子字段存储器、移动估算和dFCC，一式三份。
对本公开发明可进行许多修改。例如，一种变化是对子字段结构中所选择的子字段组，而不是单个子字段分开进行移动估算。例如，在一个实施例中，可基于子字段3和4的两个比特码字进行移动估算。然后利用该组子字段的移动向量来对那些子字段进行补偿。这也是基于本发明的一个实施例。
另一种改变是在进行补偿之前从单个或成组的子字段的所有移动向量中计算一个平均移动向量。这也是基于本发明的另一个实施例。
权利要求
1.一种用于处理在具有与图像像素对应的多个发光元件的显示设备上显示视频图像的方法，其中视频帧或视频字段的持续时间被分成多个子字段(SF)，在该子字段期间可以以与用于亮度控制的子字段码字对应的小脉冲激发发光元件发光，其中对每个子字段分配一个专用的子字段加权，其中对像素计算出移动向量并且用这些移动向量确定像素的校正的子字段码字，其特征在于对像素的一个或多个彩色分量(R，G，B)分别进行移动向量计算，并且其中对于移动估算，用子字段码字作为数据输入，其中对单个子字段或对来自该多个子字段中的子字段分组分别进行移动向量计算，或者其中根据完整的子字段码字和被翻译成标准二进制数的子字段码字进行移动向量计算。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于对于基于完整的子字段码字或子字段分组进行移动向量计算的情况，执行比较两个连续帧中的像素的梯度确定步骤，将两个像素之间的梯度定义为具有不同二进制项的子字段码字的那些子字段或子字段码字的分组的子字段加权的总和。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于对于确定的校正的码字，根据得到的移动向量对给定的像素计算子字段项移位，其中子字段项移位确定给定像素的子字段码字中的哪个子字段项需要沿移动向量的方向移位到哪个像素位置。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于在为子字段码字的单个子字段确定移动向量的情况下，对具有更高子字段加权的那些子字段分别地计算移动向量。
5.一种用于执行权利要求1所述的方法的装置，包括用于每个彩色分量视频数据的子字段编码单元，和用于根据移动估算数据计算校正的子字段码字的对应补偿块(dFCC)，其特征在于该装置还具有每个彩色分量的对应移动估算器(ME)并且该移动估算器接收相应的彩色分量的子字段码字作为输入数据。
6.一种用于执行权利要求1所述的方法的装置，包括用于每个彩色分量视频数据的子字段编码单元，其特征在于该装置还具有用于每个彩色分量的移动估算器，并且该移动估算器被再分在多个单个比特移动估算器(ME)中，这些单个比特移动估算器(ME)接收来自子字段码字的单个比特作为输入数据，用于分别对单个子字段进行移动估算，该装置具有对应的多个补偿块(dFCC)，用于计算校正的子字段码字项。
7.一种用于执行权利要求1所述的方法的装置，包括用于每个彩色分量视频数据的子字段编码单元，其特征在于该装置还具有每个彩色分量的移动估算器，这些移动估算器是单个比特移动估算器，这些单个比特移动估算器接收来自子字段码字中的单个比特作为输入数据，用于分别执行单个子字段的移动估算，该装置具有对应的补偿块(dFCC)，用于计算校正的子字段码字项，其中在单个子字段的帧周期期间重复使用移动估算器和补偿块。
8.在等离子显示设备中使用如权利要求1到4之一所述的方法用于动态假轮廓补偿。
全文摘要
随着新的等离子显示屏技术,由于利用微小光脉冲的调制在被称为子字段的许多周期中进行亮度控制的原理而在视频中出现新类型的人为失真。这些人为失真通常被称为‘动态假轮廓效应’。用移动估算器补偿此效应,并用得到的移动估算器位临界像素计算纠正的子字段码字。现今的移动估算器通过像素的亮度信号分量进行工作。这对于等离子显示器是不够的。因此建议对彩色分量(R,G,B)分别进行移动向量计算,并且利用子字段码字作为数据输入或者利用单个比特数据输入对单个子字段或对来自子字段码字中的比特子分组分别执行移动估算。该提议也涉及用于执行本发明方法的装置。
文档编号G09G3/28GK1377496SQ00813620
公开日2002年10月30日 申请日期2000年9月27日 优先权日1999年9月29日
发明者塞巴斯蒂安·魏特布鲁赫, 卡洛斯·科雷拉, 赖纳·茨温格 申请人:汤姆森许可贸易公司