基于直方图间隙特征的伽马校正参数估计

本文分析了经过伽马校正图像的直方图间隙分布特征和在此基础上进行伽马逆变换后直方图的零值特征,并应用逆变换后直方图的零值特征对篡改图像进行精确参数估计。具体来说,首先根据原始图像直方图零间隙的特征判断图像是否经过伽马校正,然后比较直方图两端零值的数量大小来判断参数所在区间,最后通过逆变换后直方图零值特征对待估计参数进行精确估计。实验结果表明,所提出的方法不仅在参数估计准确率方面优于现有方法,且在变换前为不同质量因子的JPEG图像上同样具有较好鲁棒性。

基于自适应伽马校正的异常驾驶行为检测方法

针对低照度条件下重型卡车司机异常驾驶行为检测方法存在检测准确率低、检测速度慢等问题,结合图像自适应增强方法和轮廓定位检测思想,提出一种基于自适应伽马校正的异常驾驶行为检测方法。对传入视频图像进行自适应伽马校正,通过抑制噪声、改善暗部和提升信息熵来提高识别准确率。基于图像灰度值和信息熵对双阈值伽马函数进行自适应调节,从而获得更丰富的边缘信息和色彩信息。利用K-近邻背景建模法将驾驶员前景图像分离以确定检测区域,通过边缘检测进行驾驶员头部和手部轮廓识别,获得关键定位点间的欧氏距离,并进行异常驾驶行为判断。在此基础上,结合异常行为次数和时间阈值,解决环境干扰和图像噪声的问题。实验结果表明,与单尺度Retinex、多尺度Retinex以及自适应直方图均衡方法相比,所提方法在提高检测准确率的同时有效提高了检测速度,能在不同环境下有效检测异常驾驶行为。

全局双伽马校正与改进SSA的低光照图像增强方法

针对现有低光照图像增强算法存在对比度低、边缘细节丢失及增强过度等问题,提出一种基于全局双伽马校正与改进SSA算法结合的低光照图像增强方法。首先对图像预处理,其次采用双伽马函数结合麻雀优化算法进行全局校正,此外为改善算法收敛性能,引入精英反向学习和Lévy飞行策略来改进麻雀算法,优化对参数(α)的选择,通过寻找最优伽马值实现对图像的细节增强。仿真实验结果表明,该算法增强后的图像峰值信噪比和结构相似性指标较大,图像颜色失真较小,细节更加丰富,整体增强效果优于其他对比算法,具有较好的处理效果。

基于局部自适应伽马校正低照度图像增强

针对照度不均匀的图像,本文设计一种自适应局部伽马校正低照度图像增强方法。先统计局部邻域内像素的亮度特性,计算亮度的概率密度分布函数,根据图像局部场景内容对概率密度函数进行修正,将修正概率密度函数作为伽马校正系数计算依据,得到能随局部场景亮度自适应调整的伽马系数,实现基于自适应伽马校正低照度图像增强;随后通过修正色调和色彩饱和度,改善低照度图像增强过程中的色偏问题。本文方法使用简单,无需手动调整参数即可适应不同场景的低照度图像增强。实验结果表明本文方法能提高低照度彩色图像的亮度和局部反差,在获得更高对比度同时,能有效突出暗区的细节,无过曝和欠曝的现象出现,增强后的图像能呈现较好的色彩丰富度和自然度。

主动式有机发光显示器的伽马校正(英文)

针对平板显示器在光电转换过程中出现的非线性关系,视频图像在处理过程中引入了伽马校正。本文提出了一种关于0.5英寸主动式有机发光显示器SVGA050D的伽马校正方法。该方法根据查找表的对应关系,采用PIC单片机作为主控芯片,通过串行总线通信配置显示器和解码芯片等内部寄存器生成查找表的方式,实现了输入为VGA或复合视频信号的伽马校正。经实验验证,校正功能得到了有效的实现,视频图像的质量明显改进。

平板显示分形扫描的伽马校正

传统的平板显示灰度扫描方法存在扫描效率不高的问题,分形扫描方法作为一种全新的平板显示扫描方法有效解决了这一问题,扫描效率达到100%,为平板显示尺寸提升和高灰度级显示提供了一种解决方法。文章设计实现了带伽马校正的分形扫描显示控制系统,该设计从平板显示特性和人眼视觉特性两方面入手讨论伽马校正过程,通过查找表的方式实现伽马校正功能,最后通过1 280×1 024分辨率平板显示器中的一个32×32像素子阵列作为显示窗口对文中提出的方法进行验证。理论和实验结果表明文中提出的校正方法可使平板显示效果更佳。

自适应伽马校正的LED显示控制系统设计

为了提升LED显示屏的显示效果,提出一种基于FPGA的自适应伽马校正算法。首先,该系统通过摄像头实时采集周围信息并进行灰度处理;其次,将灰度处理的画面分割为周围环境和灯板两部分;再次,通过比对两部分的平均亮度信息确定伽马校正参数;最后,对输入视频源进行实时伽马校正。实验结果表明,该算法可以应用在输入为1080P@60 Hz的LED显示屏系统中,在不同环境下的伽马校正效果对比明显,有效提升人眼观看的舒适度。

应用于硅基OLED微显示器的分段可调伽马校正

由于人类视觉系统感知的亮度与显示器实际显示的亮度为非线性关系,需要对显示器的视频数据进行伽马校正,使显示亮度适应人眼的感知需求。本文提出一种针对硅基OLED微型显示器的伽马校正方法。首先,基于人眼视觉的伽马特性,分析伽马校正的基本原理。然后,提出对输入视频数据进行位宽拓展达到非线性输出,并基于查找表和分段可调的线性差值算法实现伽马校正。最后,根据实际XGA039芯片发光情况调试校正参数以达到更优的显示效果。实验结果表明XGA039芯片最大发光亮度为20000 cd/m2,在伽马取值为2.2时,采用可调非均匀分段获得了较好的显示效果。所提出的伽马校正方法能够使视频图像的显示质量明显改进,且较传统方式在精度和实现面积上均有一定优势。

基于直方图均衡化的伽马校正和K-means聚类的舌象苔质分离方法

目的舌苔、舌质分离对后续肿瘤患者舌象的客观化辨证具有重要的意义。常用的算法是基于颜色空间通道舌图像的K-means聚类算法。CIELAB颜色空间的a*通道舌图像相较于其他颜色空间通道的舌图像分割结果稳定,常用于后续的分割。对于部分舌图像,a*通道舌图像的舌苔、舌质虽然具有一定的区分度,但二者的区分度并不是十分明显,影响后续的分割结果。因此,本文提出一种基于直方图均衡化的伽马校正和K-means聚类的舌苔、舌质分离方法。方法采用200幅肿瘤患者的舌图像作为实验样本。首先将舌图像从RGB颜色空间转换到CIELAB颜色空间,对a*通道舌图像进行直方图均衡化增强以及伽马校正,然后利用K-means聚类方法对增强后的舌图像舌苔、舌质分离,得到直方图均衡化以及伽马校正后的a*通道舌图像和分割后的舌苔、舌质图像。为了验证算法的可行性,请5位专业中医医生对200例肿瘤患者的舌图像舌苔、舌质分割效果进行辨析。结果进行直方图均衡化以及伽马校正后的a*通道舌图像舌苔、舌质分割结果明显强于未经处理的a*通道舌图像分割结果。经辨析,分割合格率为97%。结论该方法可以很好地实现舌苔、舌质分离,具有一定的应用价值。

一种应用于AMOLED的宽电压摆幅高精度伽马校正电路设计

针对AMOLED显示驱动芯片对高精度、低功耗的应用需求,设计了一种宽电压摆幅、高精度、具有温度补偿功能的伽马校正电路。电路通过幅值调节和斜率调节,并微调关键点,从而改变DAC输出曲线,更好地拟合灰阶-电压曲线实现高精度。通过使用轨到轨输入级及基于亚阈值跨导恒定设计的输出缓冲器电路保证了宽输入电压范围,采用Cascode Miller补偿结构以降低补偿电容大小,提高稳定性和响应速度。电路使用了温度补偿结构以平衡温度变化对灰阶电压带来的影响。仿真结果表明在UMC 80 nm的工艺下,在输入电压为0.2~6.3 V的范围内,设计的伽马校正电路的响应时间在20μs,电路输出电压的误差在3 mV以内。性能基本不受温度影响,满足了分辨率为1080×2160的AMOLED驱动芯片的设计需求。

基于FPGA的液晶显示屏的伽马校正研究

LCD的亮度响应特性与CRT不同,而人的视觉对于亮度灵敏特性几乎和CRT的输出特性相反,为达到符合人眼视觉特性的特性曲线,需要对LCD进行伽马校正。该课题介绍了LCD伽马特性,研究了伽马校正公式,采用Xilinx公司的Kintex-7 FPGA开发板为平台,提出了一种基于FPGA的LCD显示屏的伽马校正系统来补偿液晶本身的S形透过率特性曲线。通过该系统,明显改善了LCD的色彩显示,减小了色彩误差,并且可用于显示屏色彩的批量校正。

基于非线性调整的伽马校正图像增强算法

针对由多种降质因素导致图像增强效果不理想的情况,提出一种参数化的伽马校正算法实现图像的增强,即整幅图像采用变化的伽马值进行幂律变换。图像处理时,将图像中的每个像素点与平均亮度比较划分为亮点、暗点和平滑点,将像素分类有关的非线性变换函数作为传统伽马校正中幂律值计算的参数,获得参数化的伽马校正增强函数。实验结果表明,对过曝光、曝光不足以及混合多种性质的复杂图像,该方法均有较好的增强效果,鲁棒性较好,在保持输入图像亮度的情况下,能够自适应处理各种质量较低的图像。

基于双边伽马校正的保亮度图像增强方法

图像增强的许多实际应用需要保持输入图像的亮度,因此提出基于伽马校正及多尺度图像融合的保亮度图像增强方法。分析伽马校正曲线对图像中过暗和过亮区域的影响,设计能够同时改善过暗和过亮区域对比度的双边伽马校正曲线。对双边伽马校正所生成的两幅校正图像进行多尺度图像融合,其中低频子带图像采用加权平均融合规则以保持亮度,高频子带图像采用平均选取融合规则以突出细节。该方法是一种空频域相结合的保亮度图像增强方法。实验结果表明,该方法在避免过增强、保亮度和突出细节三方面均取得良好效果,且优于一些经典的基于直方图均衡化思想的图像增强方法。

高清显示中的伽马校正、亮度和明视度探索

高画质显示器中的伽马校正增强了显示界面效果,并且是基于推定的明视度和亮度之间的数学关系。随着新型高清技术在市场上的扩展,有必要对高分辨率显示器亮度-明视度的关系式进行矫正,DICOM标准代表了一种可能的实现方法。

基于色域差分与伽马校正的交通灯识别

无人驾驶中交通灯的识别是一项重要任务,提出无人驾驶中基于车载摄像头拍摄的视频序列的交通灯检测和识别技术。通过对图像进行伽马校正,增强图像的对比度和亮度,得到预处理后的图像;通过形态学处理,从而比较准确地提取交通灯的候选区域;计算候选区域的几何特征,保留符合特征的区域作为交通灯区域;在RGB色彩空间内进行色域差分,得到交通灯的色彩信息。

一种应用于AMOLED显示驱动芯片的伽马校正电路

基于UMC80nm工艺,本文采用非线性数据变换结合线性DAC的结构,设计了一种应用于1080 p分辨率AMOLED显示驱动的伽马校正电路.其中,非线性变换电路采用分段线性拟合的方法设计;DAC位宽设计为11 bit,采用“6+5”两级结构;第一级为阻值相等的电阻串组成的6 bit二进制加权DAC,第二级DAC设计为class-AB输出的插值运放结构,不仅作为11 bit DAC一部分,还用于驱动R、G、B像素电路,节省了芯片面积.对电路进行Spectre仿真,非线性数据转换误差为0.77%,11 bit DAC的INL最大为+0.33LSB/-0.51LSB,DNL最大为+0.24LSB/-0.16LSB,整体伽马校正电路的误差为0.96%,满足1080 p分辨率AMOLED驱动芯片的需求,具有一定的应用价值.

基于FPGA的LCoS微显示器的数字伽马校正

本文针对微显示芯片LCoS的伽马校正问题,对比了传统模拟校正伽马与数字校正伽马的优缺点,同时提出了16段线性数字Gamma校正,此方法基于FPGA实现,在驱动源端对数据进行分段线性点对点校正,这样不仅可以省去LCoS内部DAC电阻匹配部分,而且可以实现RGB三色各自的Gamma校正,有效提高了灰阶精度,且具有很大的配置灵活性。

扫描摄影影像的伽马校正与影调再现

在摄影技术和视频技术中,伽马的意义略有区别,而在数字成像中这两种技术合流后,在数字图像文件中伽马校正值的概念上,已经产生了一定的混淆。本文重新审视伽马作为量化成像系统一个特性的一种手段这一概念,并探讨了在摄影影像中使用伽马校正的这一基本原理。本文所建议的方法,可以将伽马校正纳入使数字文件值与彩色底片密度之间的关系实现标准化的程序中。

对伽马校正芯片AS15-G的改动修理

接修一台液晶彩电，图像、声音都正常，但在人脸部有绿色色斑。凭经验故障定位在逻辑板。本机逻辑板上的伽马校正芯片型号是AS15-G，一共有22组伽马电压。AS15-G内部有14个运放电路，都接成射极跟随器形式，运放的同相输入端接从低到高的阶梯基准电压，输出端产生14个阶梯伽马电压（还有8组由两块LM324产生）。测第20组伽玛电压为2．38V，21组为11．08V．22组为0．333V。其中，第21组电压明显不对。该组电压对应AS15-G的⑩脚。如图1所示。

LCoS伽马校正电路的研究

提出了一种应用于硅上液晶(LCoS)的伽马校正电路。双梯电阻数模转换器是伽马校正电路的一个重要组成部分。双梯电阻数模转换器由粗分电阻级和细分电阻级组成,其最大优点是占用版图面积小。提出的10位双梯电阻数模转换器仅由80个电阻、2个4-16译码器、1个2-4译码器和一些开关组成,供电电压是5 V。该数模转换器由0.35μm CMOS工艺实现。后仿真结果表明,数模转换器的微分非线性和积分非线性分别小于±0.5 LSB和±0.4 LSB。最后,对伽马校正电路进行了仿真,给出了伽马校正电路输出的液晶伽马校正曲线,仿真结果表明伽马校正电路能够满足LCoS显示系统的要求。