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，黃長川，秦嘉琦

( 上海大學微電子研究與開發(fā)中心，上海 200072 )

針對最優(yōu)灰度掃描算法在灰度級豐富的圖像上產生輪廓線的問題，對算法進行非線性校正?首先分析最優(yōu)掃描算法的灰度級與像素數據的關系，并與傳統(tǒng)脈寬調制(PWM)灰度產生策略作比較，找出產生輪廓線的原因；根據人眼對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對最優(yōu)掃描各比特的灰度權值重新賦值，得到所有可能的組合，剔除不可接受差值的組合；最后計算線性度較好的組合在不同顯示分辨率下的數據傳輸頻率?實驗結果表明：對于256級灰度圖像，當校正后的8位比特的權值比例為208:104:52:24:14:8:3:1時，灰度圖中的輪廓線從13條減少到0條?通過硅基有機發(fā)光二極管(OLED)微顯示器觀察，輪廓線消除，圖像質量得到改善，并且在超高分辨率下，消耗的系統(tǒng)時鐘頻率比傳統(tǒng)的場掃描法低，在降低系統(tǒng)成本上具有優(yōu)勢?

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，研究數據是：視覺占83%，聽覺占11%，觸覺占3.5%，味覺占1%，嗅覺占1.5%。視覺信息不僅數量大，而且最準確、最及時、最可靠，其重要性遠勝于其他信息來源。因此，人們一直致力于將各種信息轉變?yōu)橐曈X信息再傳遞給人類，將各種信息轉變?yōu)橐曈X信息的技術稱為顯示技術。顯示技術的核心設備為顯示器，微型顯示器是一種特殊的產品形態(tài)[1-2]，它的屏幕對角線尺寸小于30 mm。主要應用于投影機[3]和近眼顯示系統(tǒng)。近眼顯示系統(tǒng)應用較為廣泛，例如頭戴式虛擬現實模擬器、頭戴式醫(yī)療救護與醫(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1920′1200的OLED微顯示器。微顯示器驅動電路分為模擬驅動和數字驅動。模擬驅動方式采用模擬信號量來表示像素的灰度信息，由于模擬信號非常容易混雜噪聲，所以難以達到高精度的灰度值；對數字驅動而言，像素的灰度信息轉變?yōu)榕c時間有關的頻率信號，通過調制脈沖寬度(PWM)來產生灰度。。

灰度表示像素的明亮程度。在灰度圖像中，每個像素都擁有一個灰度值，該值定義為像素當前亮度相對于最大亮度的比例。目前在微顯示器中的灰度產生策略主要為幅值法和PWM法。幅值法以模擬量來調制灰度，當灰度等級增加時，模擬量的精度很難滿足灰度要求。PWM通過信號占空比來調制灰度，包括直接掃描策略、場掃描策略和子場掃描策略。直接掃描策略效率很低，只適合低灰度等級的圖像掃描[7-8]；場掃描利用灰度權值來減少掃描次數，其平均數據帶寬減少為直接掃描策略的(log2)/倍(表示灰度等級)。因此，場掃描策略的顯示分辨率和灰度等級受到限制；子場掃描策略可以降低瞬時帶寬，增加像素的灰度等級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灰度產生策略的缺點，提出了一種新的平板掃描策略[9]，可以使掃描效率達到100%，然而在灰度十分豐富的圖像上會產生輪廓線，需要進行校正。通過調整灰度權值提高線性度，消除輪廓線，卻降低了掃描效率，當屏幕分辨率達到2 k(2 048′1 152)、4 k(4 096′2 160)甚至8 k(7 680′4 320)時，校正后的最優(yōu)掃描法所需要的系統(tǒng)時鐘頻率要比傳統(tǒng)方法低很多，極具優(yōu)勢。

1 最優(yōu)掃描算法概述

圖1顯示了傳統(tǒng)的256級灰度的20子場劃分方法[10]。掃描周期被劃分為19個時間幀，用表示，一個消隱期時間幀，用表示?；叶燃壷g的權重由相同的時間單元組合表示，將最高比特位Bit7劃分成8個子場(71~78)，次高位Bit6被劃分成4個子場(61~64)，Bit5被劃分成2個子場(51~52)，Bit4為一個子場，即，而對于3~0，僅有1/2，1/4，1/8，1/16個時間單元，3~0是內的消隱時間。8個比特的掃描時間比例為Bit7:Bit6:Bit5:Bit4:Bit3:Bit2:Bit1:Bit0=128:64:32:16:8:4:2:1。

圖1 PWM子場掃描法

相比上述的PWM灰度產生策略，最優(yōu)掃描策略能夠消除掃描等待時間，使掃描效率達到100%。圖2給出了一種16級灰度的比特掃描順序示例。橫坐標為子空間的掃描周期sp，表示數據傳輸或數據保持的最小時間單位?？v坐標為子空間，定義為顯示面板在行方向上的一種劃分，每個子空間包含一行像素或相鄰的若干行像素。在子空間內部，像素掃描遵循“從左至右，從上至下”的順序，一個子空間掃描完畢，切換至下一個子空間時，可以隨機切換至任意的另一個子空間。由于該掃描策略在數據傳輸過程中沒有出現任何傳輸等待，因此稱為最優(yōu)掃描策略。在最優(yōu)掃描策略采用掃描周期sp作為時間單位而不再使用，每一個sp都包含了若干個時鐘周期用于將像素數據傳輸至子空間。

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)算法產生輪廓線的原因

雖然最優(yōu)掃描算法的數據傳輸效率達到100%，但是在實際的圖像顯示中，發(fā)現在色彩非常豐富的圖像，例如天空，會產生輪廓線，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值，由表繪制出傳統(tǒng)掃描與最優(yōu)掃描的灰度值和像素數據的關系圖，如圖4(a)所示，橫坐標為像素數據，取值范圍為0~255，縱坐標為灰度值，取值范圍為0~1(經過歸一化處理)。

表1 8位像素色彩深度的灰度權值

圖4 傳統(tǒng)掃描和最優(yōu)掃描的灰度值與像素數據的關系

可以看出，PWM掃描的灰度權值呈2倍遞增，像素數據和灰度值是線性關系，而最優(yōu)掃描的灰度權值非2倍遞增，在圖4(a)中三處灰度值有明顯的跳躍性，其中像素數據為65和66之間的差值為16，像素數據為127和128之間的灰度值差值為31，像素數據為193和194之間的灰度差值為16，這三處的輪廓線很明顯，對應圖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，輪廓線的產生是由于存在灰度差值。結合人眼主觀感受對灰度差值進行數值劃分[11]，圖5(a)是經過實驗得到的人眼灰度分辨能力模型，縱坐標表示人眼可分辨的最小灰度差值，橫坐標表示灰度值。

圖5(b)是對人眼的灰度分辨能力模型簡化處理，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256級灰度的最優(yōu)掃描，通過改變最優(yōu)掃描的灰度權值，找到所有可能的組合，觀察掃描效率與線性度的關系。

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，當灰度差值在一定范圍內時，并不影響人眼對圖像的識別質量。雖然最優(yōu)掃描的數據傳輸效率為100%，但是當減小各比特位的灰度權值時，掃描效率將會降低。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，對每一個比特位都要變化，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，經過組合，總共有大約300億種，計算量過于巨大。為此，先用步長為20的組合進行粗略估算，然后分段進行步長為1的精算，兩個步驟即可滿足要求。

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應關系，橫坐標表示掃描效率，縱坐標表示校正組合的索引號，根據索引號即可找到對應的校正組合。經過校正后的最大掃描效率為40.4%，其索引號所對應的校正組合是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

當校正后的比特權值為Bit7:Bit6:Bit5:Bit4:Bit3:Bit2:Bit1:Bit0=208:104:52:24:14:8:3:1，計算得到256級灰度值，然后做出像素數據與灰度值的關系圖，如圖7(a)，橫坐標表示像素數據，縱坐標表示灰度值，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，對比可見，經過校正的圖像輪廓線消除。

圖7 校正后的圖像

3 實驗與結果

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

表2 不同掃描策略的系統(tǒng)時鐘需求

從表2可知，校正后的最優(yōu)算法的掃描效率有所降低，原因在于對算法校正時增加了掃描等待時間，產生了時間冗余。對發(fā)光像素驅動電路并無影響，只是需要在控制電路中增加一條掃描等待命令。

實驗裝置如圖8(a)所示，FPGA開發(fā)板通過VGA接口將產生的掃描信號送到OLED微顯示器上。實驗結果如圖8(b)所示，圖中輪廓線得到消除。

圖8 實驗結果

4 結 論

硅基OLED微顯示器的像素矩陣結構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現。通過實驗可知，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于傳統(tǒng)子場掃描低，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)展中占據優(yōu)勢。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，對最優(yōu)掃描算法進行非線性校正有著非常重要的現實意義。

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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

國家自然科學基金項目“硅基有機發(fā)光微顯示器的高性能頂發(fā)射界面及數字驅動研究”(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計和圖像處理研究。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。