劉萬林，季 淵，冉 峰，李 天，黃長(zhǎng)川，秦嘉琦

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硅基OLED微顯示器最優(yōu)掃描算法的非線性校正

劉萬林，季 淵，冉 峰，李 天，黃長(zhǎng)川，秦嘉琦

( 上海大學(xué)微電子研究與開發(fā)中心，上海 200072 )

針對(duì)最優(yōu)灰度掃描算法在灰度級(jí)豐富的圖像上產(chǎn)生輪廓線的問題，對(duì)算法進(jìn)行非線性校正?首先分析最優(yōu)掃描算法的灰度級(jí)與像素?cái)?shù)據(jù)的關(guān)系，并與傳統(tǒng)脈寬調(diào)制(PWM)灰度產(chǎn)生策略作比較，找出產(chǎn)生輪廓線的原因；根據(jù)人眼對(duì)不同灰度差值圖像的主觀感受，將灰度差值劃分為可接受差值和不可接受差值；然后通過MATLAB對(duì)最優(yōu)掃描各比特的灰度權(quán)值重新賦值，得到所有可能的組合，剔除不可接受差值的組合；最后計(jì)算線性度較好的組合在不同顯示分辨率下的數(shù)據(jù)傳輸頻率?實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：對(duì)于256級(jí)灰度圖像，當(dāng)校正后的8位比特的權(quán)值比例為208:104:52:24:14:8:3:1時(shí)，灰度圖中的輪廓線從13條減少到0條?通過硅基有機(jī)發(fā)光二極管(OLED)微顯示器觀察，輪廓線消除，圖像質(zhì)量得到改善，并且在超高分辨率下，消耗的系統(tǒng)時(shí)鐘頻率比傳統(tǒng)的場(chǎng)掃描法低，在降低系統(tǒng)成本上具有優(yōu)勢(shì)?

OLED微顯示器；最優(yōu)掃描；非線性校正；掃描效率

0 引 言

人類通過五官獲取外界信息，研究數(shù)據(jù)是：視覺占83%，聽覺占11%，觸覺占3.5%，味覺占1%，嗅覺占1.5%。視覺信息不僅數(shù)量大，而且最準(zhǔn)確、最及時(shí)、最可靠，其重要性遠(yuǎn)勝于其他信息來源。因此，人們一直致力于將各種信息轉(zhuǎn)變?yōu)橐曈X信息再傳遞給人類，將各種信息轉(zhuǎn)變?yōu)橐曈X信息的技術(shù)稱為顯示技術(shù)。顯示技術(shù)的核心設(shè)備為顯示器，微型顯示器是一種特殊的產(chǎn)品形態(tài)[1-2]，它的屏幕對(duì)角線尺寸小于30 mm。主要應(yīng)用于投影機(jī)[3]和近眼顯示系統(tǒng)。近眼顯示系統(tǒng)應(yīng)用較為廣泛，例如頭戴式虛擬現(xiàn)實(shí)模擬器、頭戴式醫(yī)療救護(hù)與醫(yī)用診斷系統(tǒng)等[4]。

硅基OLED微顯示器是一種將OLED制作于單晶硅上的微顯示[5-6]。2001年，美國IBM公司和eMagin公司合作開發(fā)了第一款分辨率為640′480的硅基OLED微顯示器，2011年，eMagin公司開發(fā)出分辨率達(dá)1920′1200的OLED微顯示器。微顯示器驅(qū)動(dòng)電路分為模擬驅(qū)動(dòng)和數(shù)字驅(qū)動(dòng)。模擬驅(qū)動(dòng)方式采用模擬信號(hào)量來表示像素的灰度信息，由于模擬信號(hào)非常容易混雜噪聲，所以難以達(dá)到高精度的灰度值；對(duì)數(shù)字驅(qū)動(dòng)而言，像素的灰度信息轉(zhuǎn)變?yōu)榕c時(shí)間有關(guān)的頻率信號(hào)，通過調(diào)制脈沖寬度(PWM)來產(chǎn)生灰度。。

灰度表示像素的明亮程度。在灰度圖像中，每個(gè)像素都擁有一個(gè)灰度值，該值定義為像素當(dāng)前亮度相對(duì)于最大亮度的比例。目前在微顯示器中的灰度產(chǎn)生策略主要為幅值法和PWM法。幅值法以模擬量來調(diào)制灰度，當(dāng)灰度等級(jí)增加時(shí)，模擬量的精度很難滿足灰度要求。PWM通過信號(hào)占空比來調(diào)制灰度，包括直接掃描策略、場(chǎng)掃描策略和子場(chǎng)掃描策略。直接掃描策略效率很低，只適合低灰度等級(jí)的圖像掃描[7-8]；場(chǎng)掃描利用灰度權(quán)值來減少掃描次數(shù)，其平均數(shù)據(jù)帶寬減少為直接掃描策略的(log2)/倍(表示灰度等級(jí))。因此，場(chǎng)掃描策略的顯示分辨率和灰度等級(jí)受到限制；子場(chǎng)掃描策略可以降低瞬時(shí)帶寬，增加像素的灰度等級(jí)和顯示器的刷新頻率，但是卻降低了顯示器的發(fā)光效率和最大亮度。

為了克服PWM灰度產(chǎn)生策略的缺點(diǎn)，提出了一種新的平板掃描策略[9]，可以使掃描效率達(dá)到100%，然而在灰度十分豐富的圖像上會(huì)產(chǎn)生輪廓線，需要進(jìn)行校正。通過調(diào)整灰度權(quán)值提高線性度，消除輪廓線，卻降低了掃描效率，當(dāng)屏幕分辨率達(dá)到2 k(2 048′1 152)、4 k(4 096′2 160)甚至8 k(7 680′4 320)時(shí)，校正后的最優(yōu)掃描法所需要的系統(tǒng)時(shí)鐘頻率要比傳統(tǒng)方法低很多，極具優(yōu)勢(shì)。

1 最優(yōu)掃描算法概述

圖1顯示了傳統(tǒng)的256級(jí)灰度的20子場(chǎng)劃分方法[10]。掃描周期被劃分為19個(gè)時(shí)間幀，用表示，一個(gè)消隱期時(shí)間幀，用表示?；叶燃?jí)之間的權(quán)重由相同的時(shí)間單元組合表示，將最高比特位Bit7劃分成8個(gè)子場(chǎng)(71~78)，次高位Bit6被劃分成4個(gè)子場(chǎng)(61~64)，Bit5被劃分成2個(gè)子場(chǎng)(51~52)，Bit4為一個(gè)子場(chǎng)，即，而對(duì)于3~0，僅有1/2，1/4，1/8，1/16個(gè)時(shí)間單元，3~0是內(nèi)的消隱時(shí)間。8個(gè)比特的掃描時(shí)間比例為Bit7:Bit6:Bit5:Bit4:Bit3:Bit2:Bit1:Bit0=128:64:32:16:8:4:2:1。

圖1 PWM子場(chǎng)掃描法

相比上述的PWM灰度產(chǎn)生策略，最優(yōu)掃描策略能夠消除掃描等待時(shí)間，使掃描效率達(dá)到100%。圖2給出了一種16級(jí)灰度的比特掃描順序示例。橫坐標(biāo)為子空間的掃描周期sp，表示數(shù)據(jù)傳輸或數(shù)據(jù)保持的最小時(shí)間單位。縱坐標(biāo)為子空間，定義為顯示面板在行方向上的一種劃分，每個(gè)子空間包含一行像素或相鄰的若干行像素。在子空間內(nèi)部，像素掃描遵循“從左至右，從上至下”的順序，一個(gè)子空間掃描完畢，切換至下一個(gè)子空間時(shí)，可以隨機(jī)切換至任意的另一個(gè)子空間。由于該掃描策略在數(shù)據(jù)傳輸過程中沒有出現(xiàn)任何傳輸?shù)却虼朔Q為最優(yōu)掃描策略。在最優(yōu)掃描策略采用掃描周期sp作為時(shí)間單位而不再使用，每一個(gè)sp都包含了若干個(gè)時(shí)鐘周期用于將像素?cái)?shù)據(jù)傳輸至子空間。

圖2 最優(yōu)比特掃描順序

2 最優(yōu)掃描算法的非線性校正

2.1 最優(yōu)算法產(chǎn)生輪廓線的原因

雖然最優(yōu)掃描算法的數(shù)據(jù)傳輸效率達(dá)到100%，但是在實(shí)際的圖像顯示中，發(fā)現(xiàn)在色彩非常豐富的圖像，例如天空，會(huì)產(chǎn)生輪廓線，如圖3(b)所示。

圖3 輪廓線示例

表1是傳統(tǒng)掃描和最優(yōu)掃描的8位像素色彩深度的灰度權(quán)值，由表繪制出傳統(tǒng)掃描與最優(yōu)掃描的灰度值和像素?cái)?shù)據(jù)的關(guān)系圖，如圖4(a)所示，橫坐標(biāo)為像素?cái)?shù)據(jù)，取值范圍為0~255，縱坐標(biāo)為灰度值，取值范圍為0~1(經(jīng)過歸一化處理)。

表1 8位像素色彩深度的灰度權(quán)值

圖4 傳統(tǒng)掃描和最優(yōu)掃描的灰度值與像素?cái)?shù)據(jù)的關(guān)系

可以看出，PWM掃描的灰度權(quán)值呈2倍遞增，像素?cái)?shù)據(jù)和灰度值是線性關(guān)系，而最優(yōu)掃描的灰度權(quán)值非2倍遞增，在圖4(a)中三處灰度值有明顯的跳躍性，其中像素?cái)?shù)據(jù)為65和66之間的差值為16，像素?cái)?shù)據(jù)為127和128之間的灰度值差值為31，像素?cái)?shù)據(jù)為193和194之間的灰度差值為16，這三處的輪廓線很明顯，對(duì)應(yīng)圖4(b)中三處最高的毛刺。

2.2 灰度值差值的劃分

由2.1分析可知，輪廓線的產(chǎn)生是由于存在灰度差值。結(jié)合人眼主觀感受對(duì)灰度差值進(jìn)行數(shù)值劃分[11]，圖5(a)是經(jīng)過實(shí)驗(yàn)得到的人眼灰度分辨能力模型，縱坐標(biāo)表示人眼可分辨的最小灰度差值，橫坐標(biāo)表示灰度值。

圖5(b)是對(duì)人眼的灰度分辨能力模型簡(jiǎn)化處理，圖5(c)是低灰度部分的灰度差值圖，圖5(d)是中灰度部分，圖5(e)是高灰度部分，人眼分辨不出灰度輪廓線。

2.3 搜索適合的非線性校正

針對(duì)256級(jí)灰度的最優(yōu)掃描，通過改變最優(yōu)掃描的灰度權(quán)值，找到所有可能的組合，觀察掃描效率與線性度的關(guān)系。

圖5 人眼的灰度分辨能力范圍劃分

2.3.1最優(yōu)掃描校正后的效率

如圖5(b)所示，當(dāng)灰度差值在一定范圍內(nèi)時(shí)，并不影響人眼對(duì)圖像的識(shí)別質(zhì)量。雖然最優(yōu)掃描的數(shù)據(jù)傳輸效率為100%，但是當(dāng)減小各比特位的灰度權(quán)值時(shí)，掃描效率將會(huì)降低。利用MATLAB得到校正組合，由于從Bit7:Bit6:Bit5:Bit4:Bit3:Bit2:Bit1:Bit0 =128:64:32:16:8:4: 2:1到Bit7:Bit6:Bit5:Bit4:Bit3:Bit2:Bit1:Bit0=576:256:112:48:20: 8: 3:1，對(duì)每一個(gè)比特位都要變化，比如Bit7從576變?yōu)?75，一直到128，總共有449種變化，其他比特位也如此變化，經(jīng)過組合，總共有大約300億種，計(jì)算量過于巨大。為此，先用步長(zhǎng)為20的組合進(jìn)行粗略估算，然后分段進(jìn)行步長(zhǎng)為1的精算，兩個(gè)步驟即可滿足要求。

圖6 符合要求的非線性校正及其掃描效率

2.3.2 高線性度的校正

圖6是所有符合條件的校正及其效率對(duì)應(yīng)關(guān)系，橫坐標(biāo)表示掃描效率，縱坐標(biāo)表示校正組合的索引號(hào)，根據(jù)索引號(hào)即可找到對(duì)應(yīng)的校正組合。經(jīng)過校正后的最大掃描效率為40.4%，其索引號(hào)所對(duì)應(yīng)的校正組合是Bit7:Bit6:Bit5:Bit4:Bit3:Bit2:Bit1:Bit0= 208:104:52:24:14:8:3:1。

2.4非線性校正仿真

當(dāng)校正后的比特權(quán)值為Bit7:Bit6:Bit5:Bit4:Bit3:Bit2:Bit1:Bit0=208:104:52:24:14:8:3:1，計(jì)算得到256級(jí)灰度值，然后做出像素?cái)?shù)據(jù)與灰度值的關(guān)系圖，如圖7(a)，橫坐標(biāo)表示像素?cái)?shù)據(jù)，縱坐標(biāo)表示灰度值，曲線近似為一條直線；而圖7(b)是相鄰灰度值的差值，即灰度差值，并滿足人眼分辨能力的要求。圖7(c)則是最優(yōu)掃描得到的帶有輪廓線的圖像與校正后得到的圖像，對(duì)比可見，經(jīng)過校正的圖像輪廓線消除。

圖7 校正后的圖像

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

目前，2 k屏、4 k屏甚至8 k屏已經(jīng)走入日常生活，超高分辨率的顯示器是未來的發(fā)展方向，由于像素?cái)?shù)量的急劇增大，傳統(tǒng)的掃描方法對(duì)系統(tǒng)的掃描時(shí)鐘要求越來越高，以至于無法得到滿足。然而，最優(yōu)掃描法對(duì)時(shí)鐘的要求不高，能夠極大的減輕系統(tǒng)負(fù)擔(dān)。表2是傳統(tǒng)的子場(chǎng)法和校正的最優(yōu)掃描法在2 k、4 k和8 k分辨率下的對(duì)比(8位色彩深度，256級(jí)灰度，顯示刷新率60 Hz，數(shù)據(jù)位寬32 bit)。顯而易見，在超高分辨率下，最優(yōu)掃描法需要的時(shí)鐘頻率比傳統(tǒng)法低。

表2 不同掃描策略的系統(tǒng)時(shí)鐘需求

從表2可知，校正后的最優(yōu)算法的掃描效率有所降低，原因在于對(duì)算法校正時(shí)增加了掃描等待時(shí)間，產(chǎn)生了時(shí)間冗余。對(duì)發(fā)光像素驅(qū)動(dòng)電路并無影響，只是需要在控制電路中增加一條掃描等待命令。

實(shí)驗(yàn)裝置如圖8(a)所示，F(xiàn)PGA開發(fā)板通過VGA接口將產(chǎn)生的掃描信號(hào)送到OLED微顯示器上。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖8(b)所示，圖中輪廓線得到消除。

圖8 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié) 論

硅基OLED微顯示器的像素矩陣結(jié)構(gòu)允許掃描順序可以任意安排，使得最優(yōu)掃描算法能夠物理實(shí)現(xiàn)。通過實(shí)驗(yàn)可知，校正后的最優(yōu)掃描算法在高分辨率顯示器的掃描中由于其傳輸頻率相對(duì)于傳統(tǒng)子場(chǎng)掃描低，因此非常適合于高分辨率的圖像掃描，尤其在未來微型顯示器向超高分辨率發(fā)展中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。另一方面，硅基OLED微顯示器由于其良好的物理特性，將成為下一代微型顯示器中的主流。綜合這兩點(diǎn)，對(duì)最優(yōu)掃描算法進(jìn)行非線性校正有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。

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Nonlinear Correction of Optimal Scan Strategy on the OLED-on-silicon Microdisplay

LIU Wanlin，JI Yuan，RAN Feng，LI Tian，HUANG Changchuan，QIN Jiaqi

( Microelectronic Research & Development Center, Shanghai University, Shanghai200072, China)

Optimal scanning algorithm produces contour on the image which is very rich in color, the algorithm will adopt non-linear calibration and eliminate the contour of image. Firstly, find out the relationship between the gray level and pixel data of the optimal scanning algorithm, and get the reason of contour with the traditional pulse-width modulation (PWM) gray-scale strategy comparison. Then according to the human eyes have different feelings on different gray error images, the gray error is classified as acceptable error and unacceptable error. Next, rearrange all possible optimal scanning gray weights by MATLAB, and exclude composition comprising an unacceptable error. Therefore, the rest combinations have good linearity. Finally, calculate the data transmission frequency at different display resolutions, experimental results show that the number of contour lines from 13 becomes 0 when the weight values of 8 bits turn to 208:104:52:24:14:8:3:1 for 256 level gray-scale images. The contour lines disappear by OLED-on-silicon microdisplay, image quality is improved, and in ultra-high resolution, system clock frequency is lower than the tradition field scanning method, it has a great advantage in reducing system cost.

OLED microdisplay; optimal scan strategy; nonlinear correction; scan efficiency

1003-501X(2016)12-0200-06

TN873

A

10.3969/j.issn.1003-501X.2016.12.030

2016-03-10；

2016-04-22

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“硅基有機(jī)發(fā)光微顯示器的高性能頂發(fā)射界面及數(shù)字驅(qū)動(dòng)研究”(61376028)

劉萬林(1990-)，男(漢族)，安徽阜陽人。碩士研究生，主要從事集成電路設(shè)計(jì)和圖像處理研究。E-mail:739593114@qq.com。

季淵(1980-)，男(漢族)，上海人。博士，副研究員，主要從事OLED微顯示器研究。E-mail: jiyuan@shu.edu.cn。