本申请要求2017年1月12日提交的日本专利申请no.2017-003271以及2017年1月13日提交的日本专利申请no.2017-004528的优先权，通过引用将其公开结合到本文中。
本公开涉及显示驱动器、显示装置和图像处理电路，更具体来说涉及子像素渲染。
背景技术：
子像素渲染是一种用于通过对原始图像的图像数据执行图像数据处理以比显示装置(例如oled(有机发光二极管)显示面板和lcd(液晶显示面板)的原始分辨率要高的分辨率来显示图像的技术。下文中，用于实现子像素渲染的图像数据过程可称作子像素渲染过程。子像素渲染过程涉及从与原始图像的n个像素关联的图像数据来生成用于驱动显示装置的m个像素的图像数据，其中n和m是满足n>m的自然数。
子像素渲染过程根据显示装置的伽马特性来实现。以下所述的是如下情况：用于驱动显示装置的一个像素的图像数据经过子像素渲染过程从与原始图像的两个像素关联的图像数据来生成，同时每个子像素的灰度值通过原始图像的图像数据以及用于驱动显示装置的各像素的图像数据中的八位来表示。当第一和第二像素的r子像素的灰度值在原始图像的图像数据中分别描述为“255”和“0”并且显示装置的对应像素的r子像素的灰度值通过在子像素渲染过程中对第一和第二像素的r子像素的灰度值简单求平均来计算时，结果是“127.5”的灰度值。当显示装置的对应像素的r子像素采用“127.5”的灰度值来驱动时，r子像素的亮度对2.2的伽马值γ变为22％；然而在一个实施例中，驱动显示装置的对应像素的r子像素，使得r子像素的亮度变为50％，因为“255”的灰度值对应于100％的亮度，而“0”的灰度值对应于0％的亮度。当显示装置的伽马值γ为2.2时，显示装置的对应像素的r子像素的灰度值在子像素渲染过程中计算为“186”。
相应地，子像素渲染过程一般包括对原始图像的图像数据中描述的灰度值执行伽马转换(即，计算图像数据的灰度值的γ次幂)，基于通过伽马转换所得到的图像数据来计算与显示装置的m个像素关联的图像数据，并且然后执行伽马逆转换(即，计算图像数据的灰度值的1/γ次幂)。
这种子像素渲染过程可引起电路尺寸的增加。伽马转换和伽马逆转换涉及幂的计算。如本领域的技术人员广泛已知，执行幂的计算的电路具有大电路尺寸。例如，执行伽马转换或伽马逆转换是使用lut(查找表)；但是，lut用来实现伽马转换或伽马逆转换增加电路尺寸。
因此，存在减小电路(其执行子像素渲染过程)的电路尺寸的技术需要。
技术实现要素：
在一个实施例中，显示驱动器包括：子像素渲染电路，配置成从描述输入灰度值(其作为输入图像的n个像素的子像素的灰度值)的输入图像数据来生成描述输出灰度值(其作为与输入图像的n个像素对应的输出图像的m个对应像素的子像素的灰度值)的输出图像数据，n为2或以上的整数，并且m为满足1≤m<n的整数；以及驱动电路，配置成响应输出图像数据而驱动显示面板。子像素渲染电路配置成计算输入侧平方灰度值(其作为输入图像的相应n个像素的输入灰度值的平方)，从响应对显示驱动器所设置的伽马值和输入灰度值而确定的校正参数来计算与m个对应像素关联的校正值，并且通过基于校正值处理输入侧平方灰度值来生成输出图像数据。
在另一个实施例中，图像处理电路包括子像素渲染电路，其配置成从描述与输入图像的n个像素关联的输入灰度值的输入图像数据来生成描述与对应于输入图像的n个像素的输出图像的m个对应像素关联的输出灰度值的输出图像数据，n为2或以上的整数，并且m为满足1≤m<n的整数。子像素渲染电路包括：平方计算电路，配置成计算输入侧平方灰度值(其作为输入图像的相应n个像素的输入灰度值的平方)；以及处理电路，配置成从响应对显示驱动器所设置的伽马值和输入灰度值而确定的校正参数来计算与m个对应像素关联的校正值，并且通过基于校正值处理输入侧平方灰度值来生成输出图像数据。
在又一个实施例中，显示装置包括显示面板以及驱动显示面板的显示驱动器。显示驱动器包括：子像素渲染电路，配置成从描述与输入图像的n个像素关联的输入灰度值的输入图像数据来生成描述与对应于输入图像的n个像素的输出图像的m个对应像素关联的输出灰度值的输出图像数据，n为2或以上的整数，并且m为满足1≤m<n的整数；以及驱动电路，配置成响应输出图像数据而驱动显示面板。子像素渲染电路配置成计算输入侧平方灰度值(其作为输入图像的相应n个像素的输入灰度值的平方)，从响应对显示驱动器所设置的伽马值和输入灰度值而确定的校正参数来计算与m个对应像素关联的校正值，并且通过基于校正值处理输入侧平方灰度值来生成输出图像数据。
在又一个实施例中，用于驱动显示面板的显示驱动器包括：子像素渲染电路，配置成对第一图像数据执行子像素渲染过程，以生成第二图像数据；八色半色调电路，配置成对第二图像数据执行八色半色调过程，以生成第三图像数据，其采用一位来描述各像素的r子像素、g子像素和b子像素的每个的灰度值；以及驱动电路，配置成响应第三图像数据而驱动显示面板。八色半色调电路包括存储电路，其配置成存储抖动表，并且配置成通过使用从抖动表的元素中所选的抖动值对第二图像数据执行抖动过程来生成第三图像数据。抖动表的元素的值的频率分布是不均匀的。
在又一个实施例中，显示装置包括显示面板和显示驱动器。显示驱动器包括：子像素渲染电路，配置成对第一图像数据执行子像素渲染过程，以生成第二图像数据；八色半色调电路，配置成对第二图像数据执行八色半色调过程，以生成第三图像数据，其采用一位来描述各像素的r子像素、g子像素和b子像素的每个的灰度值；以及驱动电路，配置成响应第三图像数据而驱动显示面板。八色半色调电路包括存储电路，其配置成存储抖动表，并且配置成当生成与显示面板的感兴趣像素关联的第三图像数据时通过使用从抖动表的元素中所选的抖动值对第二图像数据执行抖动过程来生成第三图像数据。抖动表的元素的值的频率分布是不均匀的。
附图说明
图1a是示出根据一个或多个实施例的显示装置的配置的框图；
图1b示出根据一个或多个实施例的像素的配置；
图1c是示出根据一个或多个实施例的显示驱动器的配置的框图；
图2是示出根据一个或多个实施例的子像素渲染电路的配置的框图；
图3是示出根据一个或多个实施例的像素之间的对应关系的概念图；
图4是示出根据一个或多个实施例的计算灰度值的方法的概念图；
图5是示出根据一个或多个实施例的伽马值γ与校正参数α之间的对应性的表；
图6是示出根据一个或多个实施例的像素之间的对应关系的概念图；
图7是示出根据一个或多个实施例的计算灰度值的方法的概念图；
图8是示出根据一个或多个实施例的显示驱动器的配置的框图；
图9示出根据一个或多个实施例的抖动表的一个示例；
图10示出根据一个或多个实施例的抖动过程的伽马特性；
图11是示出根据一个或多个实施例的八色半色调电路的配置的框图；
图12示出根据一个或多个实施例的抖动表的一个示例；以及
图13和图14示意示出根据一个或多个实施例的图像处理电路中执行的子像素渲染过程和八色半色调过程的一个示例。
具体实施方式
下面参照附图给出对本公开的实施例的描述。图1a是示出一个实施例中的显示装置10的配置的框图。显示装置10包括显示面板1和显示驱动器2。oled(有机发光二极管)显示面板或液晶显示面板可用作显示面板1。
显示面板1包括栅线4、数据线5、像素电路6和栅线驱动电路7。各像素电路6设置在栅线4和数据线5的相交处，并且配置成显示红、绿和蓝色其中之一。显示红色的像素电路6用作r子像素。类似地，显示绿色的像素电路6用作g子像素，以及显示蓝色的像素电路6用作b子像素。当oled显示面板用作显示面板1时，在一个实施例中，显示红色的像素电路6可包括发射红光的发光元件，显示绿色的像素电路6可包括发射绿光的发光元件，以及显示蓝色的像素电路6可包括发射蓝光的发光元件。
如图1b所示，显示面板1的各像素8包括一个r子像素、一个g子像素和一个b子像素。图1b中，r子像素(显示红色的像素电路6)通过标号6r表示。类似地，g子像素(显示绿色的像素电路6)通过标号6g表示，以及b子像素(显示蓝色的像素电路6)通过标号6b表示。
又参照图1a，栅线驱动电路7响应从显示驱动器2所接收的栅控制信号31而驱动栅线4。在这个实施例中，提供一对栅线驱动电路7。栅线驱动电路7之一驱动奇数编号的栅线4，而其它驱动偶数编号的栅线4。在这个实施例中，栅线驱动电路7通过使用gip(栅极面板)技术来集成在显示面板1上。这类栅线驱动电路7可称作gip电路。
显示驱动器2响应从主机3所接收的图像数据32和控制数据33而驱动显示面板1，以便在显示面板1上显示图像。图像数据32描述待显示图像(或原始图像)的各像素的每个子像素的灰度值。控制数据33包括用于控制显示驱动器2的命令和参数。应用处理器、cpu(中央处理器)、dsp(数字信号处理器)等可用作主机3。
图1c是示出一个实施例中的显示驱动器2的配置的框图。显示驱动器2包括接口控制电路11、图像处理电路12、锁存电路13、灰度电压生成器电路14、数据线驱动电路15和寄存器16。
接口控制电路11操作如下。首先，接口控制电路11向图像处理电路12转发从主机3所接收的图像数据32。接口控制电路11还将控制数据33中包含的各种参数存储到寄存器16中，并且响应控制数据33中包含的命令而控制显示驱动器2的相应电路。
图像处理电路12对于从接口控制电路11所接收的图像数据32执行预期图像数据过程，以生成用于驱动显示面板1的显示数据34。如稍后描述，在一个实施例中，在图像处理电路12中执行的图像数据过程包括子像素渲染过程。稍后将描述图像处理电路12中执行的子像素渲染过程的细节。在图像处理电路12中执行的图像数据过程可包括除了子像素渲染过程之外的过程(例如色彩调整)。
锁存电路13锁存来自图像处理电路12的显示数据34，并且将锁存显示数据34转发到数据线驱动电路15。
灰度电压生成器电路14生成分别与显示数据34中描述的灰度值的容许值对应的灰度电压集合。
数据线驱动电路15采用与显示数据34的值对应的灰度电压来驱动相应数据线5。在一个实施例中，数据线驱动电路15选择从灰度电压生成器电路14所接收的与显示数据34的值对应的其中一个灰度电压，并且将相应数据线5驱动到所选灰度电压。
寄存器16中存储用来控制显示驱动器2的操作的各种控制参数。寄存器16配置成从显示驱动器2外部、例如从主机3是可重写的。寄存器16中存储的控制参数包括用来控制图像处理电路12中执行的子像素渲染过程的校正参数α。稍后将在一个实施例中描述校正参数α的内容和技术含意。
图2是示出执行图像处理电路12中的子像素渲染过程的电路的配置的框图。下文中，执行子像素渲染过程的电路称作子像素渲染电路20。子像素渲染电路20配置成对输入图像数据din执行子像素渲染过程，以生成输出图像数据dout。下文中，与输入图像数据din对应的图像称作输入图像，以及与输出图像数据对应的图像称作输出图像。输入图像数据din描述输入图像的各像素的每个子像素(r子像素、g子像素和b子像素)的灰度值。输入图像数据din中描述的每个子像素的灰度值可称作输入灰度值。另一方面，输出图像数据dout描述输出图像的各像素的每个子像素(r子像素、g子像素和b子像素)的灰度值。输出图像数据dout中描述的每个子像素的灰度值可称作输出灰度值。
提供给子像素渲染电路20的输入图像数据din可以是从接口控制电路11提供给图像处理电路12的图像数据32。备选地，通过对图像数据32执行预期图像数据处理所得到的图像数据可用作输入图像数据din。从子像素渲染电路20所输出的输出图像数据dout可用作提供给数据线驱动电路15的显示数据34。备选地，通过对输出图像数据dout执行预期图像数据处理所得到的图像数据可用作显示数据34，并且提供给数据线驱动电路15。
在这个实施例中，子像素渲染电路20包括平方计算电路21、子像素渲染计算电路22、平方根计算电路23、校正值计算电路24和加法器电路25。
平方计算电路21计算输入图像的各像素的每个子像素的输入灰度值的平方。输入灰度值的平方的值可称作输入侧平方灰度值。
子像素渲染计算电路22从对输入图像的各像素的每个子像素所计算的输入侧平方灰度值来计算输出图像的各像素的每个子像素的spr处理的(子像素渲染处理的)平方灰度值。spr处理的平方灰度值大致对应于输出图像的各像素的每个子像素的灰度值的平方。但是应当注意，如通过以下描述将会理解，对输出图像的各像素的每个子像素所计算的spr处理的平方灰度值的平方根不能被用作输出图像的各像素的每个子像素的灰度值。输出图像的特定像素的特定颜色(例如红、绿或蓝)的子像素的spr处理的平方灰度值从对于与输出图像的特定像素对应的输入图像的像素的特定颜色的子像素所计算的输入侧平方灰度值来计算。
平方根计算电路23计算对输出图像的各像素的每个子像素所计算的spr处理的平方灰度值的平方根(即，1/2次幂)。
校正值计算电路24计算输出图像的各像素的每个子像素的校正值δd。寄存器16中存储的校正参数α用来计算校正值δd。所计算的校正值δd被提供给加法器电路25。
加法器电路25将对输出图像的各像素的每个子像素所计算的校正值δd与对输出图像的各像素的每个子像素所计算的spr处理的平方灰度值的平方根相加。加法器电路25的输出是输出图像数据dout。输出图像数据dout中描述的输出图像的特定像素的特定子像素的灰度值计算为对特定子像素所计算的spr处理的平方灰度值的平方根以及对特定子像素所计算的校正值δd之和。
如上所述，常用子像素渲染过程包括伽马转换、图像数据的算术过程和伽马逆转换。伽马转换包括γ次幂的计算，以及伽马逆转换包括1/γ次幂的计算，其中γ是伽马值。如上所述，执行伽马转换或伽马逆转换的电路的电路尺寸较大。
这个实施例的子像素渲染电路20配置成使得平方计算(例如得到平方的计算)代替伽马转换来执行，以及平方根计算(例如得到平方根的计算)代替伽马逆转换来执行，而这些计算所引起的误差通过加入校正值δd来补偿。平方计算和平方根计算能够通过比计算幂的电路要小的电路尺寸的电路来实现。虽然平方计算和平方根计算用来代替伽马转换和伽马逆转换可引起误差，但是这个误差能够通过加入校正值δd来补偿。相应地，这个实施例的子像素渲染电路20的配置有效地减小电路尺寸。
下文中，对输入图像的像素的数量与输出图像的像素的数量的比率为3:2的情况来描述生成输出图像数据dout的子像素渲染电路20的操作。在其它实施例中，可以使用其它比率。
图3示意示出对于输入图像的像素的数量与输出图像的像素的数量的比率为3:2的情况的输入图像的像素与输出图像的像素之间的对应关系。图3所示的是一示例，其中与沿水平方向所排列的720像素关联的输出图像数据dout从与沿水平方向所排列的1080像素关联的输入图像数据din来计算。
在图3所示的子像素渲染过程中，输出图像数据dout按照输出图像的两个像素的单元来计算，这两个像素沿水平方向(栅线延伸的方向)是相邻的。与输出图像的两个相邻像素关联的输出图像数据dout从与输入图像的四个像素关联的输入图像数据din来计算。在一个实施例中，与输出图像的像素pout#(2k)关联的输出图像数据dout从与输入图像的像素pin#(3k-1)、pin#(3k)和pin(3k+1)关联的输入图像数据din来计算，以及与输出图像的像素pout#(2k+1)关联的输出图像数据dout从与输入图像的像素pin#(3k+1)和pin(3k+2)关联的输入图像数据din来计算，在一个实施例中k为等于或大于零的整数。
对于k为零的情况，即，对于与输出图像的最左边像素pout#0关联的输出图像数据dout的计算，输入图像的像素pin#0位于沿水平方向的最左边，并且像素pin#(-1)不存在。为了解决这个问题，与输出图像的像素pout#0关联的输出图像数据dout通过使用与像素pin#1关联的输入图像数据din代替与像素pin#(-1)关联的输入图像数据din来计算。换言之，与输出图像的像素pout#0关联的输出图像数据dout从与输入图像的像素pin#1、pin#0、pin#1和pin#2关联的输入图像数据din来计算。而且在这种情况下，与输出图像的两个像素pout#0和#1关联的输出图像数据dout能够实际上被理解为从与输入图像的四个像素pin#1、pin#0、pin#1和pin#2关联的输入图像数据din来计算。
在各个实施例中，通过子像素渲染电路20所执行的子像素渲染过程，包括从与四个像素pin#(3k-1)、pin#(3k)、pin#(3k+1)和pin#(3k+2)关联的输入图像数据din来计算与两个像素pout#(2k)和pout#(2k+1)关联的输出图像数据dout。例如，输出图像的两个像素pout#2和pout#3的输出图像数据dout在这个子像素渲染过程中从输入图像的四个像素pin#2、pin#3、pin#4和pin#5来计算。在各个实施例中，对于k＝0的情况，与像素pin#1关联的输入图像数据din用来代替与像素pin#(-1)关联的输入图像数据din。
在一个或多个实施例中，与输入图像的四个像素pin#(3k-1)、pin#(3k)、pin#(3k+1)和pin#(3k+2)关联的输入图像数据din可分别称作输入图像数据din0、din1、din2和din3。输入图像数据din0描述像素pin#(3k-1)的r子像素的灰度值r0、g子像素的灰度值g0和b子像素的灰度值b0，以及输入图像数据din1描述像素pin#(3k)的r子像素的灰度值r1、g子像素的灰度值g1和b子像素的灰度值b1。类似地，输入图像数据din2描述像素pin#(3k+1)的r子像素的灰度值r2、g子像素的灰度值g2和b子像素的灰度值b2，以及输入图像数据din3描述像素pin#(3k+2)的r子像素的灰度值r3、g子像素的灰度值g3和b子像素的灰度值b3。在各个实施例中，输入图像数据dini中描述的r子像素的灰度值ri、g子像素的灰度值gi和b子像素的灰度值bi可分别称作输入灰度值ri、gi和bi，其中i为从零至三的整数。
在一些实施例中，与输出图像的两个像素pout#(2k)和pout#(2k+1)关联的输出图像数据dout可称作输出图像数据dout0和dout1。输出图像数据dout0描述输出图像的像素pout#(2k)的r子像素的灰度值newr0、g子像素的灰度值newg0和b子像素的灰度值newb0，以及输出图像数据dout1描述输出图像的像素pout#(2k+1)的r子像素的灰度值newr1、g子像素的灰度值newg1和b子像素的灰度值newb1。在一个或多个实施例中，输出图像数据doutj中描述的r子像素的灰度值newrj、g子像素的灰度值newgj和b子像素的灰度值newbj可分别称作输出灰度值newrj、newgj和newbj，其中j为零或一。
图4示意示出计算输出灰度值newr0和newr1(即，输出图像的像素pout#(2k)和pout#(2k+1)的r子像素的灰度值newr0和newr1)的示例方法。输出灰度值newr0和newr1计算如下。
输入侧平方灰度值r02、r12、r22和r32(其分别是输入灰度值r0、r1、r2和r3(即，输入图像的像素pin#(3k-1)、pin#(3k)、pin#(3k+1)和pin#(3k+2)的r子像素的灰度值r0、r1、r2和r3)的平方)由平方计算电路21来计算。
输出图像的像素pout#(2k)和pout#(2k+1)的r子像素的spr处理的平方灰度值rsub02和rsub12由子像素渲染计算电路22进一步从输入侧平方灰度值r02、r12、r22和r32来计算。spr处理的平方灰度值rsub02和rsub12按照下式(1a)和(1)b来计算：
此外，输出图像的像素pout#(2k)和pout#(2k+1)的r子像素的spr处理的平方灰度值rsub02和rsub12的平方根rsub0和rsub1由平方根计算电路23来计算。
进一步，在一些实施例中，校正值计算电路24按照下式(2a)和(2b)来计算输出图像的像素pout#(2k)和pout#(2k+1)的相应r子像素的校正值δr0和δr1：
表达式(2a)和(2b)中使用的校正参数α存储在寄存器16中，以及校正值计算电路24使用从寄存器16所接收的校正参数α来计算校正值δr0和δr1。校正参数α按照下式(3a)来计算：
其中，γ是显示面板1的伽马值(对显示驱动器2所设置的伽马值)，以及max是输入图像数据din和输出图像数据dout中的各像素的每个子像素的灰度值的容许最大值。在一些实施例中，当输入图像数据din和输出图像数据dout均采用八位来描述各像素的每个子像素的灰度值，则下式成立：
max＝255(＝28-1)。
在这种情况下，表达式(3a)能够改写为下式(3b)：
图5是示出伽马值γ与按照上述表达式(3b)所计算的校正参数α之间的对应性的表。图5所示的校正参数α计算为七位的数字值，并且通过将按照表达式(3b)所计算的α舍入为整数来得到。当显示面板1的伽马值γ为2.2时，例如，寄存器16中存储的校正参数α设置为44。
加法器电路25通过将校正值δr0和δr1与分别对输出图像的像素pout#(2k)和pout#(2k+1)的r子像素所计算的平方根rsub0和rsub1相加来计算输出灰度值newr0和newr1(即，像素pout#(2k)andpout#(2k+1)的r子像素的灰度值newr0和newr1。换言之，加法器电路25按照下式(4a)和(4b)来计算输出灰度值newr0和newr1：
newr0＝rsub0+δr0，以及…(4a)
newr1＝rsub1+δr1。…(4b)
按照上述计算，输出灰度值newr0和newr1按照下式(5a)和(5b)作为结果地计算作为子像素渲染电路20的整体：
在各个实施例中，按照表达式(5a)和(5b)的输出灰度值newr0和newr1的计算允许得到接近通过基于伽马转换和伽马逆转换严格执行子像素渲染过程所得到的灰度值接近的灰度值。
在一个或多个实施例中，当子像素渲染过程使用伽马转换和伽马逆转换严格执行时，输出图像的像素pout#(2k)和pout#(2k+1)的r子像素的输出灰度值newr0和newr1按照下式(6a)和(6b)来计算：
当γ近似等于2时，下列近似表达式(7a)和7b)成立：
表达式(5a)和(5b)的右边能够通过将r0、r1、r2和r3分别代入表达式(7a)和(7b)的右边的a、b、c和d来得到。这暗示近似计算能够通过按照表达式(5a)和(5b)计算输出灰度值newr0和newr1以充分精度来实现。按照发明人的研究，对于从2.0至3.0的伽马值γ，充分精度能够通过按照表达式(5a)和(5b)采用七位的校正参数α计算输出灰度值newr0和newr1来实现。
表达式(8a)和(8b)对于显示面板1的伽马值γ为2.2的情况的计算示例。当伽马值γ为2.2时，校正参数α设置为“44”，如通过图5所理解。当输入灰度值r0、r1、r2和r3分别为“255”、“0”、“255”和“0”时，输出灰度值newr0和newr1计算如下：
所计算的输出灰度值newr0和newr1等于通过采用伽马转换和伽马逆转换严格执行子像素渲染过程所得到的值。
当伽马值γ为2.0时，按照表达式(3a)或(3b)所计算的校正参数α是无穷的。在这种情况下，在一个实施例中，校正值δr0和δr1可由校正值计算电路24来计算为零。为了实现这种操作，显示驱动器2可配置成使得当伽马值γ为2.0时被断言的标志在寄存器16中准备，以及校正值计算电路24配置成当标志被断言时将校正值δr0和δr1无条件地设置为零。
输出图像的像素pout#(2k)和pout#(2k+1)的g子像素的灰度值newg0和newg1以及b子像素的灰度值newb0和newb1按照类似方式计算。
在一个实施例中，输入侧平方灰度值g02、g12、g22和g32(其作为输入图像的像素pin#(3k-1)、pin#(3k)、pin#(3k+1)和pin#(3k+2)的g子像素的灰度值g0、g1、g2和g3的平方)以及输入侧平方灰度值b02、b12、b22和b32(其作为b子像素的灰度值b0、b1、b2和b3的平方)由平方计算电路21来计算。
输出图像的像素pout#(2k)和pout#(2k+1)的g子像素的spr处理的平方灰度值gsub02和gsub12由子像素渲染计算电路22进一步从输入侧平方灰度值g02、g12、g22和g32来计算，以及b子像素的spr处理的平方灰度值bsub02和bsub12从输入侧平方灰度值b02、b12、b22和b32来计算。spr处理的平方灰度值gsub02、gsub12、bsub02和bsub12按照下式(9a)、(9b)、(10a)和(10b)来计算：
此外，输出图像的像素pout#(2k)和pout#(2k+1)的g子像素的spr处理的平方灰度值gsub02和gsub12的平方根gsub0和gsub1以及b子像素的spr处理的平方灰度值bsub02和bsub12的平方根bsub0和bsub1由平方根计算电路23来计算。
进一步，在一些实施例中，校正值计算电路24按照下式(11a)和(11b)来计算输出图像的像素pout#(2k)和pout#(2k+1)的相应g子像素的校正值δg0和δg1，并且按照下式(12a)和(12b)来计算相应b子像素的校正值δb0和δb1：
加法器电路25通过将校正值δg0和δg1与分别对输出图像的像素pout#(2k)和pout(2k+1)的g子像素所计算的平方根gsub0和gsub1相加，来计算输出图像的像素pout#(2k)和pout#(2k+1)的g子像素的灰度值newg0和newg1。类似地，加法器电路25还通过将校正值δb0和δb1与分别对输出图像的像素pout#(2k)和pout#(2k+1)的b子像素所计算的平方根bsub0和bsub1相加，来计算输出图像的像素pout#(2k)和pout#(2k+1)的b子像素的灰度值newb0和newb1。
换言之，加法器电路25按照下式(13a)、(13b)、(14a)和(14b)来计算输出图像的像素pout#(2k)和pout#(2k+1)的g子像素的灰度值newg0和newg1以及b子像素的灰度值newb0和newb1：
newg0＝gsub0+δg0，…(13a)
newg1＝gsub1+δg1，…(13b)
newb0＝bsub0+δb0，以及…(14a)
newb1＝bsub1+δb1。…(14b)
按照上述计算，输出图像的像素pout#(2k)和pout#(2k+1)的g子像素的灰度值newg0和newg1以及b子像素的灰度值newb0和newb1按照下式(15a)、(15b)、(16a)和(16b)作为子像素渲染电路20的整体作为结果来计算：
在各个实施例中，按照表达式(15a)、(15b)以及(16a)和(16b)的像素pout#(2k)和pout#(2k+1)的g子像素的灰度值newg0和newg1以及b子像素的灰度值newb0和newb1的计算实现充分准确的近似计算。
如上所述，本实施例的子像素渲染电路20配置成执行代替伽马转换的平方计算并且执行代替伽马逆转换的平方根计算，同时通过加入校正值来补偿这种操作所引起的误差。这个实施例的子像素渲染电路20的这种配置有效地减小其电路尺寸。
在一个实施例中，该实施例的子像素渲染电路20还提供如下优点：伽马值γ能够易于通过修改寄存器16中存储的校正参数α来修改。当寄存器16能够从主机3改写时，主机3可访问寄存器16，以修改寄存器16中存储的校正参数α。例如，如通过图5所理解，能够通过从主机3访问寄存器16并且将寄存器16中存储的校正参数α从44修改为85，将子像素渲染电路20中使用的伽马值γ从2.2修改为2.1。
虽然上述实施例叙述与输出图像的两个像素关联的输出图像数据dout从与输入图像的四个像素关联的输入图像数据din来计算的配置，但是子像素渲染过程一般可按照也对于与输出图像的m个像素关联的输出图像数据dout从输入图像数据din来计算的情况相似的过程来实现，n为2或以上的整数，并且m为满足1≤m<n的整数。
图6示意示出对于输入图像的像素的数量与输出图像的像素的数量的比率为2:1的情况的子像素渲染过程中的输入图像的像素与输出图像的像素之间的对应关系。图6所示的是一示例，其中与沿水平方向所排列的540像素关联的输出图像数据dout从与沿水平方向所排列的1080像素关联的输入图像数据din来计算。
在图6所示的子像素渲染过程中，与输出图像的一个像素关联的输出图像数据dout从与输入图像的三个像素关联的输入图像数据din来计算。在一个实施例中，与输出图像的像素pout#k关联的输出图像数据dout从与输入图像的像素pin#(2k-1)、pin#(2k)和pin(2k+1)关联的输入图像数据din来计算，其中k为等于或大于零的整数。
对于k为零的情况，即，对于与输出图像的最左边像素pout#0关联的输出图像数据dout的计算，输入图像的像素pin#0位于沿水平方向的最左边，并且像素pin#(-1)不存在。在各个实施例中，为了解决这个问题，与输出图像的像素pout#0关联的输出图像数据dout通过使用与像素pin#1关联的输入图像数据din代替与像素pin#(-1)关联的输入图像数据din来计算。换言之，与输出图像的像素pout#0关联的输出图像数据dout从与输入图像的像素pin#1、pin#0和pin#1关联的输入图像数据din来计算。又在这种情况下，与输出图像的像素pout#0关联的输出图像数据dout能够实际上被理解为从与输入图像的三个像素pin#1、pin#0和pin#1关联的输入图像数据din来计算。
图7示意示出计算输出图像的像素pout#k的r子像素的灰度值newr(输出灰度值newr)的方法。输出灰度值newr可以计算如下。
输入侧平方灰度值r02、r12和r22(其作为输入图像的像素pin#(2k-1)、pin#(2k)和pin#(2k+1)的r子像素的灰度值r0、r1和r2(输入灰度值r0、r1和r2)的平方)由平方计算电路21来计算。
输出图像的像素pout#k的r子像素的spr处理的平方灰度值rsub2然后由子像素渲染计算电路22从输入侧平方灰度值r02、r12和r22来计算。spr处理的平方灰度值rsub2按照下式(17)来计算：
此外，输出图像的像素pout#k的r子像素的spr处理的平方灰度值rsub2的平方根rsub由平方根计算电路23来计算。
同时，校正值计算电路24按照下式(18)来计算校正值δr：
表达式(18)中的校正参数α存储在寄存器16中，以及校正值计算电路24使用从寄存器16所接收的校正参数α来计算校正值δr。
加法器电路25通过将对校正值δr与输出图像的像素pout#k的r子像素所计算的平方根rsub相加，来计算输出灰度值newr(即，像素pout#k的r子像素的灰度值newr)。换言之，加法器电路25按照下式(19)来计算输出灰度值newr：
newr＝rsub+δr。…(19)
按照上述计算，输出灰度值newr按照下式(20)作为子像素渲染电路20的整体作为结果来计算：
像素pout#k的g子像素的灰度值newg和b子像素的灰度值newb按照类似方式计算。本领域的技术人员通过上述论述易于理解，像素pout#k的r子像素的灰度值newr、g子像素的灰度值newg和b子像素的灰度值newb按照这种方式的计算实现充分准确近似计算。
在一个实施例中，如图8所示，显示驱动器2a可配置成执行八色半色调过程以及子像素渲染过程。本文提到的“八色半色调过程”是将与原始图像关联的图像数据转换为其中各像素的容许颜色的数量为八、即各像素的r、g和b子像素的每个的容许灰度级的数量为2的图像数据的过程。在对与特定像素关联的图像数据执行八色半色调过程时，所产生图像数据作为三位数据(其指定像素的r、g和b子像素的每个的“接通”或“关断”)来生成。在这里，子像素的“接通”表示采用与容许最大灰度值对应的灰度电压来驱动子像素，而子像素的“关断”表示采用与容许最小灰度值对应的灰度电压来驱动子像素。
如所示，显示驱动器2a包括接口控制电路41、图像处理电路42、灰度电压生成器电路43、数据线驱动电路44、定时控制电路45和面板接口电路46。
在各个实施例中，接口控制电路41向图像处理电路42转发从主机3所接收的图像数据32。另外，接口控制电路41响应控制数据33中包含的控制参数和命令而控制显示驱动器2的相应电路。图像处理电路42通过对从接口控制电路41所接收的图像数据32执行图像数据处理来生成显示数据34，其用来驱动显示面板1。灰度电压生成器电路43生成分别与显示数据34中描述的灰度值的容许值对应的灰度电压v0至vm的集合。数据线驱动电路44采用与显示数据34中描述的灰度值对应的灰度电压来驱动相应数据线5。在一个实施例中，数据线驱动电路44从自灰度电压生成器电路43所接收的灰度电压v0至vm之中为相应数据线5选择与显示数据34中描述的灰度值对应的灰度电压，并且将相应数据线5驱动到所选灰度电压。定时控制电路45响应从接口控制电路41所接收的控制信号而执行显示驱动器2的相应电路的定时控制。面板接口电路46将栅控制信号31提供给显示面板1的栅线驱动电路7，由此控制栅线驱动电路7。
在这个实施例中，灰度电压生成器电路43配置成停止生成与中间灰度值对应的灰度电压(即，除了与容许最大和最小灰度值对应的灰度电压之外的灰度电压)。从灰度电压v0至vm中，灰度电压v0对应于容许最小灰度值，以及灰度电压vm对应于容许最大灰度值。相应地，灰度电压v1至vm-1分别对应于中间灰度值。响应从接口控制电路41所提供的灰度电压控制信号的指令，灰度电压生成器电路43停止生成灰度电压v1至vm-1，其对应于中间灰度值。
在一个或多个实施例中，数据线驱动电路44的伽马特性取决于从灰度电压生成器电路43所提供的灰度电压v0至vm的电压电平的分布。为了将数据线驱动电路44设置成预期伽马特性，灰度电压v0至vm的电压电平的分布按照预期伽马特性来确定。由灰度电压生成器电路43所生成的灰度电压v0至vm通过从接口控制电路41所提供的灰度电压控制信号来控制。
整个显示驱动器2的伽马特性作为图像处理电路42中执行的图像处理的伽马特性和数据线驱动电路44的伽马特性的叠加来确定。为了以适当亮度来显示图像，可以将整个显示驱动器2的伽马特性设置成匹配显示面板1的伽马特性。
在这个实施例中，图像处理电路42配置成执行子像素渲染过程和八色半色调过程。更具体来说，在这个实施例中，图像处理电路42包括子像素渲染电路47、八色半色调电路48和选择器49。
子像素渲染电路47对从接口控制电路41所接收的图像数据32执行子像素渲染过程以生成spr处理的图像数据35，并且将所生成spr处理的图像数据35提供给八色半色调电路48和选择器49。下文中，与spr处理的图像数据对应的图像可称作spr处理的图像。子像素渲染电路47还向八色半色调电路48提供指示spr处理的图像中的各像素的位置的地址。在向八色半色调电路48提供与某个像素关联的spr处理的图像数据35时，子像素渲染电路47与spr处理的图像数据35的提供同步地向八色半色调电路48提供像素的地址。
在一个实施例中，子像素渲染电路47可与图2所示子像素渲染电路20类似地配置。在这种情况下，子像素渲染电路47可执行如上所述的子像素渲染过程。在备选实施例中，子像素渲染电路47可执行不同子像素渲染过程。
八色半色调电路48通过对spr处理的图像数据35执行八色半色调过程来生成二进制图像数据36。
选择器49选择从子像素渲染电路47所接收的spr处理的图像数据35以及从八色半色调电路48所接收的二进制图像数据36其中之一，并且将所选图像数据作为显示数据34提供给数据线驱动电路44。数据线驱动电路44响应从选择器49所接收的显示数据34而驱动显示面板1。
在一个或多个实施例中，当在使图像处理电路42执行八色半色调过程时，接口控制电路41向图像处理电路42提供图像处理控制信号，以指示执行八色半色调过程。选择器49响应图像处理控制信号而选择二进制图像数据36。另外，接口控制电路41向灰度电压生成器电路43提供灰度电压控制信号，以指示停止生成灰度电压v1至vm-1，其对应于中间灰度值。灰度电压生成器电路43响应灰度电压控制信号而停止生成灰度电压v1至vm-1，其对应于中间灰度值。这允许降低灰度电压生成器电路43的功率消耗。注意在一些实施例中，甚至当停止灰度电压v1至vm-1(其对应于中间灰度值)的生成时，也继续进行灰度电压v0和vm(其分别对应于容许最小和最大灰度值)的生成。
虽然图8示出其中子像素渲染电路47对从接口控制电路41所接收的图像数据32执行子像素渲染过程的配置，但是子像素渲染电路47可对通过对图像数据32执行预期图像数据处理所生成的图像数据来执行子像素渲染过程。虽然图8示出其中从子像素渲染电路47所输出的spr处理的图像数据35被提供给选择器49的配置，但是通过对spr处理的图像数据35执行预期图像数据处理所生成的图像数据可代替spr处理的图像数据35来提供给选择器49。
在一些实施例中，实现对多灰度级图像数据的八色半色调过程可以是根据指示子像素的灰度值的数据的最高有效位来确定每个子像素要“接通”还是“关断”；要注意，spr处理的图像数据35是一种多灰度级图像数据。通过在指示子像素的灰度值的数据的最高有效位为“1”时“接通”感兴趣像素的每个子像素而在指示子像素的灰度值的数据的最高有效位为“0”时“关断”每个子像素，有可能显示各像素的容许颜色的数量为八的图像。但是，这个八色半色调过程在很大程度上使图像质量退化，因为不能充分表示图像中的灰度值的空间变化。
八色半色调过程能够被理解为减少增加的位数的颜色简化过程。因此，抖动过程(其称作有效抑制图像质量退化的颜色简化过程之一)会是潜在八色半色调过程。执行抖动过程允许表示图像中的灰度值的空间变化，并且由此降低图像质量退化。在一些实施例中，通过将按照随机方式所确定的抖动值与图像数据相加并且然后截取一个或多个低位，来实现抖动过程。本文所提到的术语“随机”意味着抖动值取相应容许值的概率是相同的。例如，能够通过将八位抖动值与每个子像素的图像数据相加(要注意，所产生值为九位)，并且提取最高有效位(即，截取八个低位)，来实现相对图像数据(其采用八位来表示每个子像素的灰度值)的八色半色调过程。
在各个实施例中，通过响应感兴趣像素的地址而从将容许抖动值描述为元素的抖动表中读出抖动值，来实现抖动过程中使用的抖动值的生成。图9示出包括16×16元素并且描述作为相应元素的八位抖动值的抖动表的一个示例。图9所示的抖动表包括256个元素，以及相应元素中描述的抖动值设置为从零至255的不同值。换言之，图9所示的抖动表确定成使得取从零至255的值的每个的元素的数量为一。例如，能够通过响应x地址的四个低位和y地址的四个低位而从图9所示抖动表的256个元素中选择抖动值，来生成随机抖动值，其中x地址是指示沿显示面板1的水平方向(栅线延伸的方向)的位置的地址，以及y地址是指示沿垂直方向(数据线延伸的方向的位置的地址。
应当注意，当图像响应经过八色半色调过程所得到的图像数据而显示时，采用灰度电压v0至vm的电压电平的分布来设置数据线驱动电路44的伽马特性不工作，因为所显示图像仅包括容许最大灰度值和容许最小值的子像素。当执行八色半色调过程时，没有使用灰度电压v1至vm-1(其对应于中间灰度值)，并且因此灰度电压v1至vm-1的设定对数据线驱动电路44的伽马特性没有任何影响。
还应当注意，当八色半色调过程经过采用按照随机方式所确定的抖动值的抖动过程来实现时，这种八色半色调过程等效于1的伽马值γ的图像处理。图10示出经过采用按照随机方式所确定的抖动值的抖动过程所实现的八色半色调过程的伽马特性，其中每个子像素的灰度值采用八位值(从零至255)来表示。图10中，实线指示经过采用按照随机方式所确定的抖动值的抖动过程所实现的八色半色调过程的伽马特性，以及虚线指示2.2的伽马值的伽马特性。
在采用按照随机方式所确定的抖动值对与某个子像素关联的图像数据来执行抖动处理时，子像素“接通”的概率与关联子像素的图像数据所指定的灰度值成比例地增加。在对某个子像素所指定的灰度值为“0”时，子像素“接通”的概率为0％，而当灰度值为“255”时，概率为100％。对于“128”的灰度值，子像素在抖动值为零至127时“关断”，而在抖动值为128至255时“接通”。换言之，对于“128”的灰度值，子像素以50％的概率“接通”并且以50％的概率“关断”。相应地，所显示图像中的子像素的有效亮度级为容许最大亮度级的50％。如这样所述，子像素“接通”的概率与对子像素所指定的灰度值成比例地增加，以及所显示图像中的子像素的有效亮度级也与对子像素所指定的灰度值成比例地增加。这暗示采用按照随机方式所确定的抖动值的抖动过程的伽马值为1。
相应地，经过采用按照随机方式所确定的抖动值的抖动过程所实现的八色半色调过程可引起整个显示驱动器2的伽马特性和显示面板1的伽马特性的失配，并且引起每个子像素的亮度级不能在所显示图像中适当表示，但是八色半色调过程能够表示所显示图像中的灰度值的空间变化。
这个实施例的八色半色调电路48配置成基于抖动过程来执行八色半色调过程，同时解决这个问题。下面给出对这个实施例中的八色半色调电路48的配置和操作的描述。
图11是示出八色半色调电路48的框图。在这个实施例中，八色半色调电路48(其配置成采用抖动值执行抖动过程)包括lut(查找表)电路51和加法器电路52。
lut电路51是存储抖动表53的存储电路。lut电路51响应从子像素渲染电路47所提供的感兴趣像素的x地址和y地址而从抖动表53的元素中选择抖动值ddither，并且向加法器电路52提供所选抖动值ddither。图11中，x地址和y地址通过图例“(x,y)”来指示。在这里，感兴趣像素的x地址指示spr处理的图像(与spr处理的图像数据35对应的图像)中沿水平方向(与栅线在显示面板1中延伸的方向对应的方向)的位置，以及y地址指示spr处理的图像中沿垂直方向(与数据线在显示面板1中延伸的方向对应的方向)的位置。当各像素的r、g和b子像素的灰度值dsprr、dsprg和dsprb采用spr处理的图像数据35中的m位(对于m为2或以上的整数)来描述时，抖动表53的各元素具有m位值，并且抖动值ddither也具有m位值。在这种情况下，抖动表53的元素的数量为2m。
在各像素的r、g和b子像素的灰度值dsprr、dsprg和dsprb采用spr处理的图像数据35中的八位来描述的这个实施例中，抖动表53的各元素取从“0”至“255”中所选的八位值。抖动表53具有16行和16列的元素。但是应当注意，如稍后描述，在一个实施例中，两个或更多元素可取图11所示八色半色调电路48的抖动表53中的相同值。在抖动表53具有16行和16列的元素的这个实施例中，lut电路51响应感兴趣像素的x地址的四个低位和y地址的四个低位而从抖动表53的256个元素中选择抖动值ddither。
加法器电路52从子像素渲染电路47来接收spr处理的图像数据35，并且将从lut电路51所提供的抖动值与spr处理的图像数据35中描述的各像素的每个子像素的灰度值相加。在一个实施例中，对于spr处理的图像数据35中描述的感兴趣像素的r、g和b子像素，加法器电路52按照下式(21a)至(21c)来计算和数sumr、sumg和sumb：
sumr＝dsprr+ddither，…(21a)
sumg＝dsprg+ddither，以及…(21b)
sumb＝dsprb+ddither，…(21c)
其中，dsprr是spr处理的图像数据35中描述的感兴趣像素的r子像素的灰度值，dsprg是感兴趣像素的g子像素的灰度值，以及dsprb是感兴趣像素的b子像素的灰度值。和数sumr、sumg和sumb的最高有效位作为二进制图像数据36来输出。应当注意，和数sumr、sumg和sumb的每个在这个实施例中是九位值，其中spr处理的图像数据35中描述的r、g和b子像素的灰度值dsprr、dsprg和dsprb的每个是八位值，并且抖动值ddither也是八位值。二进制图像数据36采用一位来指示各像素的r、g和b子像素的每个是“接通”还是“关断”，以及二进制图像数据36的位dbnr、dbng和dbnb(其分别对应于感兴趣像素的r、g和b子像素)能够通过下式(22a)至(22c)来表示：
dbnr＝msb[sumr]，…(22a)
dbng＝msb[sumg]，以及…(22b)
dbnb＝msb[sumb]。…(22c)
在图11所示的八色半色调电路48中，抖动表53的元素的值的频率分布专门设计成为八色半色调电路48提供预期伽马值的伽马特性。有可能通过适当设计用于抖动过程的抖动表的频率分布来实现各种伽马特性的抖动过程。在本说明书中，抖动表的元素的值的频率分布表示具有p的值的元素的数量n(p)的分布。一般来说，抖动过程中使用的抖动表确定成使得取各容许值的元素的数量为一，即，对于任何q，n(p)＝1。图9示出这种16行-16列抖动表，以及使用图9所示抖动表的抖动过程具有如上所述的为1的伽马值的伽马特性。相比之下，其中频率分布是不均匀(即，具有p的值的元素的数量n(p)取决于p)的抖动表的使用允许按照抖动过程来执行各种图像处理。要注意，存在从零至2m-1的整数p1和p2，对于其，当频率分布不均匀时，取值p1和p2的元素的数量n(p1)和n(p2)在抖动表中是不同的。
以下所述的是一示例，其中基于抖动过程的八色半色调过程通过使用m位抖动值ddither对spr处理的图像数据35(其描述r、g和b子像素的灰度值dsprr、dsprg和dsprb)来执行。二进制图像数据36的位bbnk计算为和数dsprk+ddither的最高有效位，其中k是“r”、“g”和“b”的任一个。在这种情况下，当抖动表53的元素的值确定成使得对于每个子像素的灰度值dsprk的任何容许值p，抖动表53的2m个元素的q具有等于或大于2m-p的值时，显示图像中的子像素的有效亮度级变为容许最大亮度级的(q/2m)倍。在一些实施例中，有可能通过按照下式(23)定义q来实现伽马值γ的伽马特性的八色半色调过程：
其中，floor(x)是本底函数，其给出小于或等于x的最大整数。仅仅引入值0.5和本底函数floor(x)的相加，以提供对整数的舍入。舍入可采用不同方法来实现。
当m为8并且某个子像素的灰度值dsprk为186时，子像素的亮度级设置成容许最大亮度级的0.5(＝128/256)倍，以实现2.2的伽马值的伽马特性。在这种情况下，能够通过将p定义为186并且将q定义为128，以及将抖动表53设计成使得抖动表53的256个元素的128个具有等于或大于70的值，对子像素实现预期亮度级。
图12示出当执行2.2的伽马值γ的伽马特性的八色半色调过程时对于m为八的抖动表53的相应元素的值的一个示例。图12所示的抖动表53确定为在抖动表53的2m个元素的q按照下式(24)定义的情况下，对于每个子像素的灰度值dsprk的容许值p的任一个，q具有等于或大于2m-p的值：
更具体来说，图12所示的抖动表53通过按照下式(25)对图9所示抖动表执行转换来得到：
其中，α(i,j)是图9所示抖动表的第i行和第j列中的元素的值，β(i,j)是图12所示抖动表53的第i行和第j列中的元素的值，以及floor(x)是本底函数，其给出等于或小于x的最大整数。图12所示抖动表53的使用允许图11所示八色半色调电路48执行2.2的伽马值γ的抖动过程。
在一些实施例中，当spr处理的图像数据35中描述的每个子像素的灰度值dsprk是m位值并且抖动值也是m位值时，抖动表53(其实现伽马值γ的抖动过程)能够经过下列过程生成：
(1)经过常用方法来生成第一抖动表，其中取各容许值的元素的数量为一(即，对于任何q，n(p)＝1)。注意，第一抖动表具有2m个元素；以及
(2)按照下式(26)对这样生成的第一抖动表执行转换：
其中，α(i,j)是第一抖动表的第i行和第j列中的元素的值，以及β(i,j)是通过这个转换所得到的第二抖动表的第i行和第j列中的元素的值。
图13和图14示意示出这个实施例中的图像处理电路42中执行的子像素渲染过程和八色半色调过程的一个示例。在图13和图14所示的示例中，图像数据32对应于原始图像，其中其相应子像素(r子像素、g子像素和b子像素)的灰度值dsprk全部等于容许最小灰度值“0”的像素，并且其相应子像素(r子像素、g子像素和b子像素)的灰度值dsprk全部等于容许最大灰度值“255”的像素被交替排列。在子像素渲染电路47中的子像素渲染过程中，spr处理的图像数据35的各像素的每个子像素的灰度值从原始图像中的两个相邻像素的相应子像素的灰度值来计算，使得对亮度级求平均。因此，spr处理的图像数据35的各像素的每个子像素的灰度值在一个示例中计算为“186”。
八色半色调过程然后由八色半色调电路48对spr处理的图像数据35来执行。在八色半色调电路48中，八色半色调过程采用2.2的伽马值的伽马特性来执行。如上所述，当每个子像素的灰度值dsprk在spr处理的图像数据35中描述为186时，每个子像素的亮度级对于2.2的伽马值的伽马特性为50％(≈128/255)。
在这个实施例中，lut电路51从图12所示抖动表53的元素中选择要提供给加法器电路52的抖动值ddither。如上所述，图12所示抖动表53的相应元素的值在频率分布(其实现2.2的伽马值的伽马特性)中确定。加法器电路52将从lut电路51所接收的抖动值ddither与每个子像素的灰度值dsprk相加，并且计算和数sumk。与二进制图像数据36的颜色k的子像素关联的位dbnk确定为和数sumk的最高有效位。
以下所述的是其中上述过程对于按照16行和16列所排列的像素对spr处理的图像数据35中描述的每个子像素的灰度值dsprk来执行的情况。当使用图12所示的抖动表53并且每个子像素的灰度值dsprk为“186”时，位dbnk相对16×16像素的128个计算为“1”的值。这是因为当抖动值ddither从图12所示抖动表53的元素中选取时，和数sumk的最高有效位相对16×16像素的128个为“1”。相应地，各颜色k的子像素在16×16像素的128个中“接通”。这暗示像素的各颜色k的子像素的有效亮度级是所显示图像中的容许最大亮度级的50％。相应地，这个实施例的八色半色调过程实现适当表示所显示图像中的各像素的亮度级的2.2的伽马值的伽马特性。
如上所述，这个实施例提供图像数据处理技术，其实现子像素渲染过程以及八色半色调过程两者。这个实施例的八色半色调允许表示所显示图像中的灰度值的空间变化，并且适当地表示所显示图像中的各像素的亮度级。
虽然以上具体描述了本公开的实施例，但是本领域的技术人员会理解，本公开的技术可伴随各种修改来实现。