海潔 張靜
摘 要
LCD由于其“采樣-保持”工作特性與人眼視覺系統(tǒng)(HVS)的運(yùn)動(dòng)跟蹤效應(yīng)會(huì)引起的運(yùn)動(dòng)圖像模糊現(xiàn)象,這種現(xiàn)象在頻域中可用sinc-1模型近似地描述。本文采用了sinc-1模型的近似系統(tǒng):Volterra系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)預(yù)補(bǔ)償。仿真結(jié)果表明,此系統(tǒng)在減小LCD運(yùn)動(dòng)圖像模糊性能方面優(yōu)于原sinc-1系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】LCD運(yùn)動(dòng)模糊 Volterra系統(tǒng) sinc-1模型
1 引言
LCD(液晶顯示器)作為平板顯示器技術(shù)中發(fā)展最為迅速的一種技術(shù),由于具有輕便、低功耗、高分辨率、無輻射的優(yōu)點(diǎn)。但其在顯示運(yùn)動(dòng)圖像或文字時(shí)所形成的模糊拖尾的問題,卻是一個(gè)難以解決的缺陷。
國(guó)內(nèi)外學(xué)者在研究到LCD運(yùn)動(dòng)圖像模糊產(chǎn)生原因的基礎(chǔ)上,人們提出了一系列減小其運(yùn)動(dòng)圖像模糊的方法。在物理方案方面,采用新式液晶材料、利用響應(yīng)時(shí)間補(bǔ)償技術(shù)與過驅(qū)動(dòng)技術(shù)已可令其的響應(yīng)時(shí)間減小到1ms之內(nèi),在一定程度上提高了運(yùn)動(dòng)圖像的顯示質(zhì)量。研究表明,LCD采樣-保持工作特性和人眼追蹤運(yùn)動(dòng)的綜合效應(yīng)對(duì)LCD運(yùn)動(dòng)圖像模糊的貢獻(xiàn)達(dá)到了70%。Kondo采用倍頻技術(shù)將幀頻提升到240Hz,減小了LCD“采樣-保持”時(shí)間,可以在很大程度上消除其運(yùn)動(dòng)模糊現(xiàn)象,但卻帶來的功耗、帶寬、干擾等問題。模擬CRT脈沖驅(qū)動(dòng)的方案對(duì)運(yùn)動(dòng)圖像模糊也有一定的改善效果,但其中的背光源閃爍技術(shù)卻導(dǎo)致了顯示亮度下降問題,背光源掃描技術(shù)則導(dǎo)致了亮度不均勻等問題。
利用圖像處理技術(shù),可以更進(jìn)一步減小LCD運(yùn)動(dòng)模糊現(xiàn)象。常見的減小LCD運(yùn)動(dòng)模糊的圖像處理方法有:Klompenhouwer提出的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償逆濾波(Motion compensated inverse filtering,MCIF)算法、Har-Noy等人提出的非參數(shù)迭代算法Richardson-Lucy(RL)反卷積算法等。
2 LCD運(yùn)動(dòng)圖像模糊的sinc模型及其sinc-1模型預(yù)補(bǔ)償?shù)木窒扌?/p>
LCD“采樣-保持”的工作特性和人眼跟蹤、低通濾波特性引起的運(yùn)動(dòng)圖像模糊現(xiàn)象可以近似地用sinc函數(shù)的頻域模型來描述,其表達(dá)式為:
H(u,v)=sinc(πTh[vx,vy][u,v]) (1)
其中,u是水平方向上的變化頻率,v為在垂直方向上的變化頻率,vx是運(yùn)動(dòng)物體的水平速度分量,vy是運(yùn)動(dòng)物體的垂直速度分量, Th是LCD的“采樣-保持”周期時(shí)間。
通過空間采樣后,其離散時(shí)域的表達(dá)式為:
H(u,v)=sinc (2)
其中,M、N為圖像的寬度和高度。
從上述兩式可知,由于圖像的運(yùn)動(dòng),原圖像在灰度跳變處產(chǎn)生與運(yùn)動(dòng)方向相關(guān)的模糊現(xiàn)象,而其他方向則不會(huì)發(fā)生模糊,如圖1所示。
sinc-1模型作為sinc模型的逆系統(tǒng),將其作用于原始圖像,再經(jīng)過LCD“采樣-保持”與人眼跟蹤、低通濾波共同作用,人眼所感知的圖像就會(huì)與輸入的圖像信號(hào)相同,從而達(dá)到改善LCD顯示運(yùn)動(dòng)圖像效果的目的。
Λ(u,v)=
(3)
令K=2π2Th,則
Λ(u,v)= (4)
設(shè)二維圖像f(x,y),其灰度值范圍為[0,1],其中 =0,1,2,…,M?1;x=0,1,2,…, N?1,則f(x,y)的二維傅里葉變換為:
Fp(u,v)= (5)
其中u=0,1,2,…,M?1;v=0,1,2,…,N?1。
因此,預(yù)補(bǔ)償?shù)妮敵鰣D像在頻域的表達(dá)式是:
Fp(u,v)=F(u,v)Λ(u,v)
= (6)
輸出的預(yù)補(bǔ)償?shù)膱D像是:
fp(u,v)=IDFT[Fp(u,v)]
= (7)
由于預(yù)補(bǔ)償?shù)膱D像要在LCD屏上正常輸出,因此預(yù)補(bǔ)償圖像的灰度值應(yīng)滿足如下條件:
0≤fp(x,y)≤1 (8)
從式(7)可以看出,預(yù)補(bǔ)償?shù)膱D像灰度值變化范圍與物體運(yùn)動(dòng)速度[vx,vy]和圖像灰度的梯度[u,v]有關(guān),對(duì)運(yùn)動(dòng)速度大、灰度梯度大的運(yùn)動(dòng)圖像,預(yù)補(bǔ)償將產(chǎn)生超出LCD顯示范圍的灰度值。
3 Volterra系統(tǒng)對(duì)LCD運(yùn)動(dòng)圖像模糊的改善
一個(gè)離散因果非線性Volterra系統(tǒng)的輸入 x(n)與其輸出y(n)之間的關(guān)系如下:
(9)
其中,hp稱為p階Volterra參數(shù),只與系統(tǒng)本身有關(guān)而與信號(hào)的變化無關(guān)。p=1時(shí)的核稱為線性核,Volterra級(jí)數(shù)可以看作是Taylor級(jí)數(shù)在有記憶系統(tǒng)下的擴(kuò)展,它可以用來逼近任意的非線性的連續(xù)函數(shù)。
若要全部辨識(shí)Volterra的核,則很容易導(dǎo)致所謂的“維數(shù)災(zāi)難”的問題,計(jì)算量非常龐大。因此可以利用核函數(shù)的對(duì)稱性,不考慮直流分量的影響,減少核的個(gè)數(shù)。此時(shí)核函數(shù)矩陣為一個(gè)三角矩陣,其項(xiàng)數(shù)為m+,于是式(9)可以寫成:
y(n) =h1(m1)x(n?m1)
+h2(m1,m2)x(n?m1)x(n?m2)+…
+hp(m1,m2,…mp)x(n?m1)x(n?m2)…x(n?mp)+… (10)
對(duì)于兩路獨(dú)立的信號(hào)矢量x(n)和y(n),選取核函數(shù)矢量:
W(E)=[a0,a1,a2,…,ap] (11)
輸入信號(hào)矢量
X(n)=[x(n),x(n?1)],…,x(n?N+1),x(n)x(n),x(n),x(n?1)],…,x(n)x(n?N+1),x(n?1)]x(n?1)]…,x(n?1)],…,x(n?N+1),…,x(n?N+1)x(n?N+1)]T (12)endprint
則式(10)的輸出信號(hào)矢量為:
Y(n)=W(E)X(n)T (13)
于是, sinc-1模型可用Volterra模型描述如下:
sinc-1≈Y(n)=W(E)X(n)T (14)
由上式可知,將某一速度下的sinc-1系統(tǒng)輸出Y(n)、輸入X(n)已知的情況下,此時(shí)只需根據(jù)輸入輸出數(shù)據(jù)訓(xùn)練好Volterra的核函數(shù)參考矢量W(E),即可獲得擬合sinc-1模型的非線性Volterra模型。如圖2所示。
對(duì)于Volterra核函數(shù)的獲得,有許多方法。其中,最小均方差(Least mean squares, LMS)算法是最常見的自適應(yīng)濾波方法,該算法原理簡(jiǎn)單,便于實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn),缺點(diǎn)是收斂速度慢。
4 仿真實(shí)驗(yàn)
本文利用Matlab平臺(tái)對(duì)基于Volterra系統(tǒng)的LCD運(yùn)動(dòng)去模糊方法進(jìn)行仿真,本文采用方法如下:
(1)假設(shè)A為原始場(chǎng)景圖像,利用給定的運(yùn)動(dòng)速率和方向,根據(jù)平滑追蹤原理,對(duì)A進(jìn)行時(shí)序積分得到圖像B。圖像B模擬的是LCD顯示沒有經(jīng)過預(yù)處理圖像時(shí),人眼感知的圖像。
(2)根據(jù)設(shè)定的移動(dòng)速度和所用的去模糊算法對(duì)圖像A進(jìn)行預(yù)處理,得到圖像C。
(3)根據(jù)平滑追蹤原理,對(duì)預(yù)處理所得的圖像C進(jìn)行時(shí)序積分得到圖像D。圖像D模擬的是LCD顯示經(jīng)過預(yù)處理圖像時(shí),人眼感知的圖像。
(4)對(duì)比圖像B和圖像D,可以直觀的看出去模糊算法的效果。
仿真結(jié)果如圖2所示。圖2(a)為原始圖像;圖2(a)當(dāng)v=10時(shí),模糊濾波器對(duì)原始圖像水平濾波的結(jié)果,仿真的是LCD顯示原始圖像時(shí),人眼感受到的結(jié)果;圖2(c)是原始圖像先經(jīng)過預(yù)處理,再經(jīng)模糊濾波器濾波得到的結(jié)果,仿真的是LCD顯示經(jīng)全極點(diǎn)濾波器處理后的圖象以每幀10個(gè)像素的速度水平向右移動(dòng)時(shí),人眼感受到的結(jié)果。
對(duì)比圖2(b)和(c)可直觀地看出,基于Volterra系統(tǒng)的LCD運(yùn)動(dòng)去模糊方法,能在一定程度上能減小LCD運(yùn)動(dòng)模糊效應(yīng)。
5 小結(jié)
本文利用Volterra非線性系統(tǒng)擬合 模型以作為L(zhǎng)CD運(yùn)動(dòng)去模糊模型,從而避免了 模型中出現(xiàn)的極點(diǎn)問題,仿真試驗(yàn)表明,基于Volterra系統(tǒng)LCD運(yùn)動(dòng)去模糊方法具有較佳的效果。
參考文獻(xiàn)
[1]McCartney R I.A liquid crystal display response time com-pensation feature integrated into an LCD panel timing con-troller.SID Symposium Digest of Technical Papers, 2003,34(1):1350-1353
[2]Kawabe K,F(xiàn)uruhashi T,Tanaka Y.New TFT-LCD driving method for improved moving picture quality.SID Symposium Digest of Technical Papers,2001, 32(1):998-1001
[3]Hao Pan,Xiao-Fan Feng,and Scott Daly.LCD motion blur modeling and analysis.IEEE Proc,2005(02).
[4]Hao Pan,Xiao-Fan Feng,and Scott Daly.Quantitative analysis of LCD motion blur and performance of existing approaches.SID Symposium Digest of Technical Papers,2005,36:1590-1593.
[5]K.Kondo.Recent Progress of IPS-TFT-LCDs.IDMC,2003.
[6]T.Furuhashi,K.Kawabe,High Quality TFT-LCD System for Moving Picture, SID Digest,2002:1285-1287.
[7]A.Sluyterman,E.Boonekamp, Architec-tural Choices in a Scanning Backlight for Large LCD TVs.SID Digest,2005:996-999.
[8]Michiel A.Klompenhouwer and Leo Jan Velthoven. Motion blur reduction for liquid crystal displas:motion compensated inverse filtering.
[9]Shay Har-Noy and Truong Q.Nguyen.A deconvolution method for LCD motion blur reduction.IEEE Proc.2006:629-632.
[10]徐永健,朱雄泳,譚洪舟.基于Volterra模型的LCD運(yùn)動(dòng)圖像去模糊研究[J].信號(hào)處理,2010,26(9):1419-1422.
作者單位
鄭州大學(xué)西亞斯國(guó)際學(xué)院 河南省新鄭市 451150endprint
則式(10)的輸出信號(hào)矢量為:
Y(n)=W(E)X(n)T (13)
于是, sinc-1模型可用Volterra模型描述如下:
sinc-1≈Y(n)=W(E)X(n)T (14)
由上式可知,將某一速度下的sinc-1系統(tǒng)輸出Y(n)、輸入X(n)已知的情況下,此時(shí)只需根據(jù)輸入輸出數(shù)據(jù)訓(xùn)練好Volterra的核函數(shù)參考矢量W(E),即可獲得擬合sinc-1模型的非線性Volterra模型。如圖2所示。
對(duì)于Volterra核函數(shù)的獲得,有許多方法。其中,最小均方差(Least mean squares, LMS)算法是最常見的自適應(yīng)濾波方法,該算法原理簡(jiǎn)單,便于實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn),缺點(diǎn)是收斂速度慢。
4 仿真實(shí)驗(yàn)
本文利用Matlab平臺(tái)對(duì)基于Volterra系統(tǒng)的LCD運(yùn)動(dòng)去模糊方法進(jìn)行仿真,本文采用方法如下:
(1)假設(shè)A為原始場(chǎng)景圖像,利用給定的運(yùn)動(dòng)速率和方向,根據(jù)平滑追蹤原理,對(duì)A進(jìn)行時(shí)序積分得到圖像B。圖像B模擬的是LCD顯示沒有經(jīng)過預(yù)處理圖像時(shí),人眼感知的圖像。
(2)根據(jù)設(shè)定的移動(dòng)速度和所用的去模糊算法對(duì)圖像A進(jìn)行預(yù)處理,得到圖像C。
(3)根據(jù)平滑追蹤原理,對(duì)預(yù)處理所得的圖像C進(jìn)行時(shí)序積分得到圖像D。圖像D模擬的是LCD顯示經(jīng)過預(yù)處理圖像時(shí),人眼感知的圖像。
(4)對(duì)比圖像B和圖像D,可以直觀的看出去模糊算法的效果。
仿真結(jié)果如圖2所示。圖2(a)為原始圖像;圖2(a)當(dāng)v=10時(shí),模糊濾波器對(duì)原始圖像水平濾波的結(jié)果,仿真的是LCD顯示原始圖像時(shí),人眼感受到的結(jié)果;圖2(c)是原始圖像先經(jīng)過預(yù)處理,再經(jīng)模糊濾波器濾波得到的結(jié)果,仿真的是LCD顯示經(jīng)全極點(diǎn)濾波器處理后的圖象以每幀10個(gè)像素的速度水平向右移動(dòng)時(shí),人眼感受到的結(jié)果。
對(duì)比圖2(b)和(c)可直觀地看出,基于Volterra系統(tǒng)的LCD運(yùn)動(dòng)去模糊方法,能在一定程度上能減小LCD運(yùn)動(dòng)模糊效應(yīng)。
5 小結(jié)
本文利用Volterra非線性系統(tǒng)擬合 模型以作為L(zhǎng)CD運(yùn)動(dòng)去模糊模型,從而避免了 模型中出現(xiàn)的極點(diǎn)問題,仿真試驗(yàn)表明,基于Volterra系統(tǒng)LCD運(yùn)動(dòng)去模糊方法具有較佳的效果。
參考文獻(xiàn)
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[9]Shay Har-Noy and Truong Q.Nguyen.A deconvolution method for LCD motion blur reduction.IEEE Proc.2006:629-632.
[10]徐永健,朱雄泳,譚洪舟.基于Volterra模型的LCD運(yùn)動(dòng)圖像去模糊研究[J].信號(hào)處理,2010,26(9):1419-1422.
作者單位
鄭州大學(xué)西亞斯國(guó)際學(xué)院 河南省新鄭市 451150endprint
則式(10)的輸出信號(hào)矢量為:
Y(n)=W(E)X(n)T (13)
于是, sinc-1模型可用Volterra模型描述如下:
sinc-1≈Y(n)=W(E)X(n)T (14)
由上式可知,將某一速度下的sinc-1系統(tǒng)輸出Y(n)、輸入X(n)已知的情況下,此時(shí)只需根據(jù)輸入輸出數(shù)據(jù)訓(xùn)練好Volterra的核函數(shù)參考矢量W(E),即可獲得擬合sinc-1模型的非線性Volterra模型。如圖2所示。
對(duì)于Volterra核函數(shù)的獲得,有許多方法。其中,最小均方差(Least mean squares, LMS)算法是最常見的自適應(yīng)濾波方法,該算法原理簡(jiǎn)單,便于實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn),缺點(diǎn)是收斂速度慢。
4 仿真實(shí)驗(yàn)
本文利用Matlab平臺(tái)對(duì)基于Volterra系統(tǒng)的LCD運(yùn)動(dòng)去模糊方法進(jìn)行仿真,本文采用方法如下:
(1)假設(shè)A為原始場(chǎng)景圖像,利用給定的運(yùn)動(dòng)速率和方向,根據(jù)平滑追蹤原理,對(duì)A進(jìn)行時(shí)序積分得到圖像B。圖像B模擬的是LCD顯示沒有經(jīng)過預(yù)處理圖像時(shí),人眼感知的圖像。
(2)根據(jù)設(shè)定的移動(dòng)速度和所用的去模糊算法對(duì)圖像A進(jìn)行預(yù)處理,得到圖像C。
(3)根據(jù)平滑追蹤原理,對(duì)預(yù)處理所得的圖像C進(jìn)行時(shí)序積分得到圖像D。圖像D模擬的是LCD顯示經(jīng)過預(yù)處理圖像時(shí),人眼感知的圖像。
(4)對(duì)比圖像B和圖像D,可以直觀的看出去模糊算法的效果。
仿真結(jié)果如圖2所示。圖2(a)為原始圖像;圖2(a)當(dāng)v=10時(shí),模糊濾波器對(duì)原始圖像水平濾波的結(jié)果,仿真的是LCD顯示原始圖像時(shí),人眼感受到的結(jié)果;圖2(c)是原始圖像先經(jīng)過預(yù)處理,再經(jīng)模糊濾波器濾波得到的結(jié)果,仿真的是LCD顯示經(jīng)全極點(diǎn)濾波器處理后的圖象以每幀10個(gè)像素的速度水平向右移動(dòng)時(shí),人眼感受到的結(jié)果。
對(duì)比圖2(b)和(c)可直觀地看出,基于Volterra系統(tǒng)的LCD運(yùn)動(dòng)去模糊方法,能在一定程度上能減小LCD運(yùn)動(dòng)模糊效應(yīng)。
5 小結(jié)
本文利用Volterra非線性系統(tǒng)擬合 模型以作為L(zhǎng)CD運(yùn)動(dòng)去模糊模型,從而避免了 模型中出現(xiàn)的極點(diǎn)問題,仿真試驗(yàn)表明,基于Volterra系統(tǒng)LCD運(yùn)動(dòng)去模糊方法具有較佳的效果。
參考文獻(xiàn)
[1]McCartney R I.A liquid crystal display response time com-pensation feature integrated into an LCD panel timing con-troller.SID Symposium Digest of Technical Papers, 2003,34(1):1350-1353
[2]Kawabe K,F(xiàn)uruhashi T,Tanaka Y.New TFT-LCD driving method for improved moving picture quality.SID Symposium Digest of Technical Papers,2001, 32(1):998-1001
[3]Hao Pan,Xiao-Fan Feng,and Scott Daly.LCD motion blur modeling and analysis.IEEE Proc,2005(02).
[4]Hao Pan,Xiao-Fan Feng,and Scott Daly.Quantitative analysis of LCD motion blur and performance of existing approaches.SID Symposium Digest of Technical Papers,2005,36:1590-1593.
[5]K.Kondo.Recent Progress of IPS-TFT-LCDs.IDMC,2003.
[6]T.Furuhashi,K.Kawabe,High Quality TFT-LCD System for Moving Picture, SID Digest,2002:1285-1287.
[7]A.Sluyterman,E.Boonekamp, Architec-tural Choices in a Scanning Backlight for Large LCD TVs.SID Digest,2005:996-999.
[8]Michiel A.Klompenhouwer and Leo Jan Velthoven. Motion blur reduction for liquid crystal displas:motion compensated inverse filtering.
[9]Shay Har-Noy and Truong Q.Nguyen.A deconvolution method for LCD motion blur reduction.IEEE Proc.2006:629-632.
[10]徐永健,朱雄泳,譚洪舟.基于Volterra模型的LCD運(yùn)動(dòng)圖像去模糊研究[J].信號(hào)處理,2010,26(9):1419-1422.
作者單位
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