一种电润湿显示器显示灰阶提升方法

本发明属于图像处理、显示，具体涉及一种电润湿显示器显示灰阶提升方法。

背景技术：

1、电润湿电子纸显示器的原理是通过改变油墨与绝缘基板之间的电压来改变油墨在基板上的润湿性，改变接触角，使油墨发生形变，并产生位移，利用这一原理制作成功的电润湿显示器相比液晶、lcd等显示器具有响应速度快，反射式发光，无需背光源，功耗低，亮度高，在强光下仍可观看，没有视角限制等优点，因此电润湿显示器具有广泛的应用前景。

2、电润湿显示器作为一种新型的显示器，受到了国内外学者的广泛关注，然而大部分研究主要针对电润湿器件结构、油墨材料、驱动系统等方面，而对于电润湿图像的高质量显示的研究还很少。当前电润湿显示器受驱动芯片与驱动方式限制，造成可显示灰度等级少于主流图像灰度等级。为实现高灰度图像在电润湿显示器上显示，采用直接舍弃低位数据信息，仅保留高位数据信息进行显示，导致图像出现阶跃跳变、细节丢失。现有的误差扩散算法是一种半色调技术，通过将当前像素误差扩散到相邻未处理像素中，利用人眼的空间特性有效改善了显示图像质量，但传统的误差扩散算法仍存在边缘模糊、细节丢失、人工纹理明显等问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于误差扩散算法的电润湿显示器显示灰阶提升方法，使显示的64灰阶图像可以更好地还原256灰阶图像的边缘信息和纹理细节，提高电润湿电子纸显示器的可读性。

2、在本发明方案当中，首先对输入的图像进行灰度的预处理，然后对其进行边缘分割，获得图像边缘与非边缘区域，分别进行细节处理后按照图像类型进行自适应误差扩散处理，并根据图像灰度特点进行图像分类。该方法对边缘区域进行加权强调，对非边缘区域引入像素邻域相似度与局部视觉偏差以保留图像平滑区域的纹理性，最后融合得到细节强化的灰度图，根据图像分类的结果进行自适应误差扩散，得到适用于电润湿电子纸显示的64灰阶图像。本发明能够使具有64个灰度等级的电润湿显示器复现具有256个灰度等级的图像，且在图像显示上很好地适应了人眼的观感，且处理后的图像与原图像高度一致，在电润湿显示器上还原了图像的细节纹理。

3、本发明解决其技术问题具体采用的技术方案是：

4、一种电润湿显示器显示灰阶提升方法，

5、将彩色图像转化为256阶灰度图像；

6、对所述灰度图像进行基于zernike正交矩的亚像素边缘分割处理，将图像划分边缘区域与非边缘区域，对边缘区域赋权重以强调图像边缘，对非边缘区域根据人眼局部视觉偏差和邻域相似度与视觉感知误差的关系调节非边缘区域灰度值，融合生成强调边缘并突出细节纹理的理想灰度图像；

7、并根据峰值灰度、均值灰度、中值灰度三者间关系将图像分为：高位信息图像、均匀信息图像和低位信息图像三类；根据待处理图像的灰度分布特性归类后，结合电润湿非线性亮度特性曲线将原256阶灰度图分类降阶映射成64灰阶图像；

8、最后将误差设置为理想灰度图像与分类映射的64灰阶图像之间的差值，采用floyd-steinberg核对该图像进行误差扩散处理，得到适用于电润湿电子纸显示的灰度图像。

9、进一步地，所述进行基于zernike正交矩的亚像素边缘分割处理的过程具体为：

10、先对去噪的灰度图像计算每个像素周围8个像素的zernike矩，再根据zernike矩计算每个像素的边缘强度因子，将边缘强度因子按从小到大的顺序排列，选取前四个边缘强度因子k、|g|、|l|、|l2-l1|作为最终边缘检测结果的判断依据；并利用边缘强度因子计算像素的真实边缘位置，完成亚像素边缘检测；

11、

12、式中，(xs,ys)表示像素经zernike矩旋转后亚像素边缘检测得到的图像边缘坐标，(i,j)表示旋转原点，theta表示旋转角度；

13、亚像素边缘分割的边缘判断条件为：

14、(k≥kt∪|g|≥gt)∩(l|＜lt∪|l2-l1|≤lt)

15、式中，k、g、l、l2、l1为边缘强度因子；kt、gt、lt和lt为判断阈值；

16、利用边缘强度因子计算像素的真实边缘位置，完成亚像素边缘检测，将图像分割为边缘区域和非边缘区域。

17、进一步地，所述对边缘区域赋权重以强调图像边缘具体为；

18、itf(i,j)＝α×fedge(i,j)

19、式中，itf(i,j)表示强调后的边缘区域像素灰度值，α为加权系数，fedge(i,j)表示边缘区域像素灰度值。

20、进一步地，所述对非边缘区域根据人眼局部视觉偏差和邻域相似度与视觉感知误差的关系调节非边缘区域灰度值具体为：

21、m(i,j)＝β×d(i,j)×δft(i,j)×ft(i,j)

22、式中，m(i,j)表示基于人眼局部视觉偏差的像素邻域相似度调节阈值后的非边缘区域像素灰度值，β表示非边缘区域调节阈值，d(i,j)表示非边缘区域待处理像素的邻域相似度，δft(i,j)表示非边缘区域的人眼视觉感知误差。

23、进一步地，图像分类标准为：

24、index1＝ω1×average+ω2×mid+ω3×peak

25、index2＝|average-peak|

26、式中，index1、index2均为灰度评估参数；ω1、ω2、ω3分别为均值灰度、中值灰度和峰值灰度所占权重，average表示均值灰度，mid表示中值灰度，peak表示峰值灰度；index1以th1为阈值将图像划分为高位信息图像和其他图像，index2以th2为阈值将图像划分为低位信息图像和均匀信息图像。

27、进一步地，对低位信息图像的降阶映射方式为：

28、

29、对高位信息图像的降阶映射方式为：

30、

31、对均匀信息图像的降阶映射方式为：

32、b(i,j)＝z1(i,j)∩(11111100)2

33、式中，b(i,j)为降阶处理后的图像像素灰度值，z1(i,j)为强化边缘且细化纹理的理想图像像素灰度值，th表示分段阈值，l代表低位信息图像，h代表高位信息图像。

34、进一步地，利用误差扩散算法将图像误差定义为强化边缘且细化纹理的理想图像和图像分类降阶后的图像之间的差值，再采用floyd-steinberg误差扩散核进行误差扩散处理，将待处理像素的误差分散给周围像素；

35、所述误差扩散处理的具体内容为：

36、将强调边缘细化纹理的理想图像与根据图像灰度信息分布情况分类降阶处理的图像间的差值作为误差进行floyd-steinberg核的误差扩散，得到修正后的像素灰度；具体公式为：

37、

38、式中，b(i,j)为根据图像灰度信息分布情况分类降阶处理的图像像素，b’(i,j)为修正后的图像像素，w(i,j)为floyd-steinberg误差扩散核，e(i,j)为理想图像与分类降阶图像间的量化误差。

39、进一步地，将图像非边缘区域待处理像素的邻域设定为m×n，则基于人眼视觉偏差的邻域加权平均灰度值avg(i,j)为：

40、

41、其中，ft(i,j)表示非边缘区域中待处理像素灰度值，s(m,n)为空间权重函数；

42、将非边缘区域的人眼视觉感知误差，表示为当前待处理像素与邻域像素平均灰度差异：

43、δft(i,j)＝ft(i,j)-avg(i,j)

44、待处理像素的邻域相似度d(i,j)计算公式为：

45、

46、其中；表示当前像素与邻近区域内像素间的偏差；h为控制因子，用于保留细节平滑噪声。

47、进一步地，对图像灰度信息分布进行评估，评估参数为：

48、index1＝ω1×average+ω2×mid+ω3×peak

49、index2＝|average-peak|

50、式中，index1、index2均为灰度评估参数；ω1、ω2、ω3分别为均值灰度、中值灰度和峰值灰度所占权重，average表示均值灰度，mid表示中值灰度，peak表示峰值灰度；

51、由此建立对图像灰度信息集中区域判断标准为：以th1作为灰度信息集中于高灰阶部分的标准，当index1大于等于th1时，图像归类为高位信息图像；当index1小于th1时，以th2作为灰度信息集中于低灰阶部分和灰度信息均匀分布于各灰阶的区分标准，当index2大于等于th2时，图像归类为低位信息图像；当index2小于th2时，图像归类为均匀信息图像。

52、相比于现有技术，本发明及其优选方案的有益效果至少包括：

53、当输入图像灰度等级与电润湿显示器可显示灰度等级不匹配时，采用本发明提出的依据图像灰度信息分布特点的自适应误差扩散处理，可以更好地在电润湿显示器还原原图的边缘轮廓和图像纹理细节，提高电润湿显示器的可读性。与现有算法相比，本算法的客观评价指标皆有不同幅度的提升，其中图像峰值信噪比psnr平均值可达45.6343db，与原图的结构相似度ssim平均值提高至0.9834，整体图像质量uqi平均值提高至0.9994，与原图的平均绝对误差mae平均值降低至0.58251，与原图的均方误差mse平均值降至1.02100。