【正文】 fileHead, sizeof(BITMAPFILEHEADER),1, fp。 //bfOffBits 是圖像文件前三個(gè)部分所需空間之和 =54+colorTablesize。 = 0。 = 0x4D42。 if(fp==0) return 0。 //待存儲(chǔ)圖像數(shù)據(jù)每行字節(jié)數(shù)為 4 的倍數(shù) int lineByte=(width * biBitCount/8+3)/4*4。 //顏色表大小 ,以字節(jié)為單位 ,灰度圖像顏色表為 1024 字節(jié) ,彩色圖像顏色表大小為 0 int colorTablesize=0。 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 40 return 1。 fread(pBmpBuf,1,lineByte * bmpHeight,fp)。 fread(pColorTable,sizeof(RGBQUAD),256,fp)。 //定義變量，計(jì)算圖像每行像素所占的字節(jié)數(shù)（必須是 4 的倍數(shù)） int lineByte=(bmpWidth * biBitCount/8+3)/4*4。 bmpHeight = 。head, sizeof(BITMAPINFOHEADER), 1,fp)。 //定義位圖信息頭結(jié)構(gòu)變量，讀取位圖信息頭進(jìn)內(nèi)存，存放在變量 head中 BITMAPINFOHEADER head。 if(fp==0) return 0。 return(OD)。//計(jì)算過(guò)驅(qū)動(dòng)值 } } if(OD255) OD=255。 F=C+(DC)*x/a。 C=lut[i+1][j]。//計(jì)算中間值 OD=E+(AB)*(1x/a)。 D=lut[i+1][j+1]。 else { if(x=y)//上三角二維線性插值 { A=lut[i][j]。 y=goal%a。 i=goal/a。 int OD=goal。//查找表灰階間隔 double x,y。//返回過(guò)驅(qū)動(dòng)值 } 附錄 2：三角插值過(guò)驅(qū)動(dòng)算法主要代碼實(shí)現(xiàn) int od(int originate,int goal,int lut[17][17]) { /*三角插值函數(shù) */ int i,j。 else if(OD0) OD=0。 OD=(1y/a)*E+(y/a)*F。 else { E=(1x/a)*A+(x/a)*B。 D=lut[i+1][j+1]。 B=lut[i][j+1]。 y=goal%a。 i=goal/a。 int OD=goal。 double x,y。 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 36 附錄 附錄 1：雙線性插值過(guò)驅(qū)動(dòng)算法主要代碼實(shí)現(xiàn) int od(int originate,int goal,int lut[17][17]) { /*雙線性插值函數(shù) */ int i,j。 通過(guò)這次畢業(yè)設(shè)計(jì)，我了解了一些基本的圖像處理知識(shí)，如 BMP圖像結(jié)構(gòu)，圖像的讀取，寫出，轉(zhuǎn)換等等，同時(shí)也對(duì)液晶顯示器的工作原理有了更深的了解，同時(shí)使我學(xué)會(huì)了如何更好的學(xué)習(xí)，如何更好的查資料，如何更好的找信息。其中，程序設(shè)計(jì)大概經(jīng)歷了一個(gè)半月的時(shí)間，論文的整理和完成占用了其余時(shí)間。 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 35 畢業(yè)設(shè)計(jì)小結(jié) 在第一次看到題目“針對(duì)高清液晶電視的液晶過(guò)驅(qū)動(dòng)算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)”完全沒(méi)有任何概念，我通過(guò)圖書館和網(wǎng)絡(luò)搜尋相關(guān) 資料以及查看導(dǎo)師提供的資料 ，通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和積累，一個(gè)個(gè)模糊的概念逐漸在大腦中有了框架，再次不斷學(xué)習(xí)和積累框架的脈絡(luò)越來(lái)越清晰，最后形成了整個(gè)系統(tǒng)的概念。 其次要感謝我的同學(xué)對(duì)我無(wú)私的幫助，特別是在一些軟件的使用方面，正因?yàn)槿绱宋也拍茼樌耐瓿稍O(shè)計(jì)。 特別感謝我的畢業(yè)設(shè)計(jì)指導(dǎo)老師袁濤老師，他一次又一次的在百忙的工作之中抽出時(shí)間教給了我很多以前從未了解過(guò)的知識(shí)和技術(shù)，給了我很大幫助。雖然這篇論文不足以涵蓋我所有的知識(shí)，也存在著很多需要改進(jìn)和提高的地方，但是卻印證了我本學(xué)期的足跡。 經(jīng)過(guò) 幾個(gè)月 的忙碌和工作，本次畢業(yè)設(shè)計(jì)已經(jīng)接近尾聲，作為一個(gè)本科生的畢業(yè)設(shè)計(jì)，由于經(jīng)驗(yàn)的匱乏，難免有許多考慮不周全的地方，如果沒(méi)有導(dǎo)師的督促指導(dǎo)，以及同學(xué)們的支持，想要完成這個(gè)設(shè)計(jì)是難以想象的。因?yàn)楸敬卧O(shè)計(jì)實(shí)際應(yīng)用時(shí)是采 用硬件實(shí)現(xiàn)，所以針對(duì)查找表的存儲(chǔ)提出了分區(qū)域存儲(chǔ)， 減小存儲(chǔ)的代價(jià)。三角插值只需要 3 個(gè)值，所以每次插值只需要訪問(wèn) 3 次查找表，這個(gè)硬件實(shí)現(xiàn)帶來(lái)了方便。針對(duì)這些問(wèn)題，本文又提出了改進(jìn)的算法。 1. 采用雙線性插值的過(guò)驅(qū)動(dòng) 算法： 通過(guò)對(duì)不同的灰階組合在查找表中取出 4個(gè)值進(jìn)行插值處理，將插值得到的結(jié)果替代目標(biāo)灰階?？紤]到面向硬件實(shí)現(xiàn)，本文闡述了軟件實(shí)現(xiàn)和硬件實(shí)現(xiàn)的不同之處，并且對(duì)已實(shí)現(xiàn)的算法分別提出了一些要改進(jìn)的地方。 更多的嘗試 由于畢業(yè)設(shè)計(jì)的時(shí)間有限 ，所以在軟件的設(shè)計(jì)改進(jìn)方面也只是進(jìn)行了一部分的改進(jìn)，在以后的工作中可以嘗試更多更好的插值算法。另外，為在執(zhí)行過(guò)程中存儲(chǔ)中間結(jié)果 OD，需要申請(qǐng)另外一塊同樣大小的存儲(chǔ)空間。 針對(duì)硬件存儲(chǔ)空間的優(yōu)化 從圖 22 可以看出，當(dāng)起始灰度和目標(biāo)灰度大于 128 時(shí)，響應(yīng)時(shí)間比較平緩，所以當(dāng)起始灰度和目標(biāo)灰度大于 128 時(shí)，可以將這一部分查找表的灰階間隔增大一點(diǎn)，例如從 16 增大到 32，從而減少存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，以減少存儲(chǔ)空間。 處理后圖像幀的動(dòng)態(tài)顯示 由于軟件模擬的不足，部分 效果無(wú)法直接進(jìn)行測(cè)試，例如對(duì)于處理后的圖像幀的動(dòng)態(tài)顯示效果， 由于缺乏必要的條件，很難用軟件將各幀圖像快速切換的效果表現(xiàn)出來(lái)，因此文章中只進(jìn)行了一些靜態(tài)的對(duì)比和測(cè)試。 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 31 第 五 章 未來(lái)的工作 雖然畢業(yè)設(shè)計(jì)已基本完成，但是在工作中仍存在著一些遺憾 和未完成的工作。 誤差分析 同雙線性插值的誤差分析一樣，可以通過(guò)編程計(jì)算得到三角 插值 的絕對(duì)誤差為 3。 在用算法實(shí)現(xiàn)時(shí)，為了避免反復(fù)讀取 BMP 文件，提高算法的處理速度，程序運(yùn)行時(shí)需要在內(nèi)存中的動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)區(qū)申請(qǐng)一塊大小為 2*3*height*width（ height為圖像的高度， width 為圖像的寬度）個(gè) 字節(jié)的存儲(chǔ)空間，程序一次性將輸入圖像的所有數(shù)據(jù)讀入此存儲(chǔ)空間內(nèi) 。對(duì)于 改進(jìn)后的處理 算法，基本處理操作是對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)三個(gè)顏色通道進(jìn)行讀入，然后是對(duì) 每一像素點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)驅(qū)動(dòng)處理，其中包括兩次色彩空間的轉(zhuǎn)換和一次插值處理。但是三角插值在硬件的實(shí)現(xiàn)上要優(yōu)于雙線性插值。 圖 48 三角插值的灰度值補(bǔ) 償曲線圖，橫坐標(biāo)為目標(biāo)灰度值，縱坐標(biāo)為 補(bǔ)償后的灰度值 GL255 GL0 GL128 未作處理的曲線 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 30 結(jié)合圖 22（ GTG 上升過(guò)渡響應(yīng)時(shí)間直方圖 ）可以看出，通過(guò)三角插值處理之后，液晶的響應(yīng)時(shí)間得到了改善。 這和使用雙線性插值后的大致效果是一樣的 ，雖然從肉眼來(lái)看，兩幅處理后的圖像沒(méi)什么差別 。而且通過(guò)多組數(shù)據(jù)的對(duì)比， 通過(guò)多組測(cè)試得出兩種插值的峰值信噪比沒(méi)有太大的差別，即兩種插值處理后的圖片的失真度差不多，但是 三角插值每次只需要 3個(gè)表項(xiàng)，在硬件的實(shí)現(xiàn)上，有利于減少硬件方面的開(kāi)銷 。 6) 將處理過(guò)后的數(shù)據(jù)從 YUV 色彩空間轉(zhuǎn)換回 RGB 空間 7) 如果一幀處理完成則輸出圖像，否則循環(huán)執(zhí)行步驟 3。 圖 43 三角插值示意圖 算法 流程圖 A B D C F E x y 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 26 圖 44 算法流程圖 詳細(xì)處理過(guò)程 尋址判斷 i,j 以及 x,y 的值 開(kāi)始 確認(rèn)目標(biāo)灰 階和起始灰階 圖像數(shù)據(jù)由 RGN 轉(zhuǎn)為 YUV 讀取圖像數(shù)據(jù) 目標(biāo)灰階 =起始灰階 不處理直接輸出 x=y 上三角插值處理 下三角插值處理 結(jié)束 更新起始灰階為OD，將 OD 輸出 圖像數(shù)據(jù)由 YUV轉(zhuǎn)為 RGB 并輸出 是 否 否 是 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 27 1) 對(duì)于輸入的圖像數(shù)據(jù)幀，提取相鄰的兩幀進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取，將圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 *pColorTable1 和 *pColorTable2 中； 2) 用上面的轉(zhuǎn)換公式將存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)從 RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到 YUV空間； 3) 然后針對(duì)每一像素的兩幀數(shù)據(jù)的 Y 分量進(jìn)行比較，比較結(jié)果可能有一下兩種處理方法： 一是兩幀 Y 分量值相同，則不進(jìn)行處理；二是兩幀 Y 分量不同時(shí)，將兩幀的 Y 分量的值分別對(duì)灰度間隔求整和求余得到 i,j,x,y的值。 三角插值 的基本原理 ： 上三角插值： 1) 目標(biāo)灰階與起始灰 階對(duì)灰階間隔求整，得坐標(biāo) i 和 j； 2) 獲取查找表中 ( i , j)處的值 A，處的值 B， ( i+1 ,j+1 )處的值 D，如圖 41所示 ； 圖 41 上三角插值 在查找表中取值 3) 計(jì)算中間值 ： ()yE B D B a? ? ? ? (41) 4) 計(jì)算過(guò)驅(qū)動(dòng)值 ： ( ) (1 )xO D E A B a? ? ? ? ? (42) 下三角插值： 1) 目標(biāo)灰階與起始灰階對(duì)灰階間隔求整，得坐標(biāo) i 和 j。 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 24 第四章 針對(duì)高清液晶電視過(guò)驅(qū)動(dòng)處理 的改進(jìn)算法 鑒于第三章提出的 過(guò)驅(qū)動(dòng) 算法存在的問(wèn)題，本章提出了一種改進(jìn)后的 過(guò)驅(qū)動(dòng)算法，該算法將雙線性插值改為三角插值 。即： 256 *256 256 *25611( ) ( 2 )() 256 * 256 256 * 256i i iiie OD GL ODe OD ??????? (313) 可以 通過(guò)編程計(jì)算得到 雙線性插值的絕對(duì)誤差為 3。 設(shè)一灰度級(jí)組合為 GL1 和 GL2，其中 GL1 為前一幀灰度值， GL2為當(dāng)前幀灰度值，設(shè)經(jīng)過(guò)雙線性插值得到的過(guò)驅(qū)動(dòng)值為 OD，則相對(duì)于這組灰度值組合的插值 的絕對(duì) 誤差為 ODGL2。 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 23 對(duì) 雙線性插值 對(duì)圖像預(yù)處理造成的誤差，將從處理后圖片數(shù)據(jù)的灰度值和未處理時(shí)的灰度值來(lái)進(jìn)行分析。 設(shè)某一量的準(zhǔn)確值為 x，近似值為 x*，定義 ( *) *e x x x?? (312) 為近似值 x*的絕對(duì)誤差 。 誤差分析 使用過(guò)驅(qū)動(dòng)算法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，誤差的出現(xiàn)是不可避免的。 在用算法實(shí)現(xiàn)時(shí)，為了避免反復(fù)讀取 BMP 文件，提高算法的處理速度，程序運(yùn)行時(shí)需要在內(nèi)存中的動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)區(qū)申請(qǐng)一塊大小為 2*3*height*width（ height為圖像的高度， width 為圖像的寬度）個(gè)字節(jié)的存儲(chǔ)空間，程序一次性將輸入圖像的所有數(shù)據(jù)讀入此存儲(chǔ)空間內(nèi)。對(duì)于過(guò)驅(qū)動(dòng)算法 ， 其 基本處理操作是對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)三個(gè)顏色通道進(jìn)行讀入，然后是對(duì)每一像素點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)驅(qū) 動(dòng)處理，其中包括兩次色彩空間的轉(zhuǎn)換和一次插值處理。而且考慮到是面向硬件的實(shí)現(xiàn)，插值所需要的數(shù)據(jù)越多，硬件的實(shí)現(xiàn) 需要的開(kāi)銷也就越大 。這表示這個(gè)液晶如果要從全亮到 半 亮或者更暗，需要最大的下驅(qū)動(dòng)以最大限度的提高響應(yīng)時(shí)間。在這個(gè)圖中，中心對(duì)角線兩側(cè)的數(shù)據(jù)不對(duì)稱說(shuō)明了 灰度到灰度的上升過(guò)渡響應(yīng)時(shí)間和下降過(guò)渡響應(yīng)時(shí)間是不同的 ，結(jié)合圖22(GTG 上升過(guò)渡響應(yīng)時(shí)間直方圖 )可以看出，通過(guò)插值計(jì)算后，響應(yīng)時(shí)間得到了降低。 圖 37 雙線性插值 灰度值補(bǔ)償曲線圖，橫坐標(biāo)為目標(biāo)灰度值，縱坐標(biāo)為補(bǔ)償?shù)幕叶戎? GL255 未補(bǔ)償時(shí)的曲線 GL128 GL0 本科畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 22 從圖中可以看出 ，這一族曲線顯示了將輸出灰度作 為當(dāng)前灰度的功能。 這將使液晶響應(yīng)第二幀（處理后的第二幀圖像）的時(shí)間將會(huì)有所降低。 因?yàn)橛布矫娴南拗?，不能測(cè)量圖像幀之間的響應(yīng)時(shí)間，所以只能從處理后的圖像的失真度以及其他方面進(jìn)行比較。 PSNR 的單位為 dB。它是原圖像與處理圖像之間均方誤差相對(duì)于 (2^n1)^2 的對(duì)數(shù)值 (信號(hào)最大值的平方， n 是每個(gè)采樣值的比特?cái)?shù) )，它的單位 是 dB。通常在經(jīng)過(guò)影像壓縮之后，輸出的影像通常都會(huì)有某種程度與原始影像 不 一樣。 代碼實(shí)現(xiàn) 過(guò)驅(qū)動(dòng) 算法部分主要代碼及解釋見(jiàn)附錄 1。 詳細(xì)處理過(guò)程 1) 對(duì)于輸入的圖像數(shù)據(jù)幀，提取相鄰的兩幀進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取，將圖像數(shù)據(jù)存