一种改进的RGB到RGBW信号的映射算法

姚洪涛，范炜

（长春理工大学 计算机科学技术学院，长春 130022）

显示系统是提供视觉信息的电子系统，目前市场上显示器的显示系统基本上都采用RGB三基色系统。但是，随着人们生活水平的不断提高以及相关显示技术的迅猛发展，传统的RGB显示系统的弊端逐渐显现。例如，随着大屏时代的到来，人们对大屏显示器所显现的图像色彩饱和度以及图像质量的要求越来越高，而RGB显示系统的色域较窄，可覆盖面有限，很难再提升图像的质量；与此同时，当人们在户外使用电子设备时，由于光照强度对显示器的亮度要求也随之提高，而RGB显示系统难以做到在不增加功耗的条件下提高显示器的亮度。基于此，多基色显示系统应运而生。目前，市场上已有的多基色显示系统大致有三种[1］：夏普的Quad-Pixel RGBY系统、索尼的White Magic RGBW系统以及三星的PenTile RGBW系统。RGBW多基色显示技术是其中的核心。

RGBW技术是在原有红绿蓝子像素的基础上添加白色子像素，再通过合适的子像素布局达到高亮度和低功耗的目的[2］。越来越多的研究人员将RGBW显示技术致力于解决功耗、屏幕分辨率、显示亮度以及颜色空间等方面的问题，本文在此研究背景下，为了提升图像显示亮度，对已有的RGBW信号的映射算法进行了研究，并提出了一种改进的信号映射算法，较好地提升了图像亮度。

1 相关工作

优秀的信号映射算法不仅可以提高显示亮度，扩大颜色空间，而且可将传统RGB信号所代表的场景图像无色调偏差的显示在RGBW显示器上，使人眼得到更为舒适的视觉享受。目前，已有的信号映射算法有很多种：文献[3］中提出了一种不改变颜色色调的信号映射算法，该算法通过调整RGBW显示器中红绿蓝三基色信号值的方式，在保留原图像色彩饱和度的同时提升了显示亮度，然而该算法只能提升饱和度较高的图像效果，会降低非饱和色图像的饱和度，图像可能出现失真的情况；文献[4］中提到了一种把RGB信号通过HSV空间过渡到RGBW信号的算法，这一算法将HSV空间作为信号映射的过渡，在提升图像亮度的同时也保证了最后得到的RGBW信号和原图像的RGB信号色彩基本一样，然而该算法对于白色子像素的取值需要根据具体的情况而定，且其计算方式较为复杂，不易实现；文献[5］中给出了一种维持RGBW图像色彩的新算法，该算法否认维持色调饱和度恒定就能保持住色彩的观点，认为保持色调饱和度恒定并不能保持原图像的颜色，该算法认为，根据人眼视觉机制来说，图像像素的颜色空间应该是由该像素以及周围全部像素在RGB三色上的相对明暗程度而决定的，但该算法缺少理论和实验支持，难以实现。

基于上述分析，在对现有的RGBW信号转换算法进行研究的基础上，针对转换算法过程中图像可能会出现失真的情况，在文献[3］的基础上提出并改进了一种RGB到RGBW信号的映射算法，较好地提升了图像亮度。

2 RGB到RGBW信号的映射算法

RGBW显示技术的出现，对提高图像亮度和图像显示的质量有着重要的作用，但是到目前为止，市场上的大部分视频和图像传输信号仍然以RGB信号为主[6］。如何将RGB信号转换映射为RGBW信号，是实现多基色显示系统的基础。

一般认为从RGB显示系统到RGBW显示系统的转换方案过程可分为三步[7］：首先从RGB信号中提取出W分量；然后根据信号映射算法方案扣除相应的R、G、B分量值；最后生成新的RGBW信号。

针对相关工作以及对现有算法的研究，分析了各算法的优缺点和适用范围，并具体给出了以下两种算法方案，同时针对算法方案中存在的一些缺陷，在文献[3］的基础上提出了一种改进的算法映射方案。

2.1 算法方案一

针对信号映射算法的研究，有人提出了一种算法方案：

RGB三原色等比例混合可以得到白色，因此式（1）中白色子像素W的分量取输入RGB信号中的最小值，再将原来的R、G、B分量值减去提取的白色子像素W的分量值，剩余的值作为输出的R、G、B、W相应的分量值，图1为该算法的原理示意图。

图1 算法方案一原理图

当图像颜色色彩饱和度较高时，采用该算法能够很好的保留色彩的效果，但是当图像色彩饱和度较低时，图像会出现失真情况，这是由于白色子像素的增加必然会导致整体颜色饱和度的降低，这是该算法无法避免的问题。

2.2 算法方案二

为了解决算法方案一中的弊端，飞利浦公司提出了一种算法的改进方案，该方案的优点在于保证了输出RGBW信号中的R、G、B三分量值的比例与原图像中输入RGB信号中的R、G、B三分量值的比例保持不变，即在不改变色彩饱和度的前提下，提升了图像的亮度。图2是对该算法的描述。

图2 算法方案二原理图

该算法中输出RGBW信号的计算公式为：

式（2）中，MIN的值为各像素中R、G、B分量值的最小值，MAX的值为最大值，根据不同的情况，W的取值有以下几种：

①规定W为输入信号的最小分量值：

②强调最高亮度部分的白光：W=MIN2

③改变半色调亮度：

④规定W为其所能达到的最大值：

将式（2）进行变换，可以得到：

即：

由式（5）可知，输出RGBW信号中的R、G、B三分量值的比例与原图像中输入RGB信号中的R、G、B三分量值的比例保持不变，因此原图像和输出图像的色彩饱和度相同。

该算法方案计算量较小，硬件实现过程中的逻辑电路也较少，便于实现。但是也存在一些缺陷，即当原图像中RGB信号值中有一个分量值为0时，所提取的白色子分量值也会为0，该算法方案失效，无法提高原图像亮度。

2.3 算法改进方案

基于算法方案二中输出RGBW信号中的R、G、B三分量值的比例与原图像中输入RGB信号中的R、G、B三分量值的比例保持不变的特点，针对算法方案二中存在的缺陷，基于文献[3］的基础上改进了算法方案，给出了RGBW各分量值的计算公式：

式中，MIN值为各像素中R、G、B分量值的最小值，MAX值为最大值，α为转换因子，取值一般为1-2.5，本文取转换因子为2，S为图像色彩饱和度。改进算法流程图如图3所示。

图3 改进算法方案流程图

3 算法实现与结果分析

RGB显示系统的色域和RGBW显示系统的色域基本相同，因此，可以通过RGB显示系统来模拟RGBW显示系统。基于此，本文选用了720×480的彩色图像，对该图像进行了R、G、B信号的取值，并通过上述的几种算法方案分别计算出了它们的R、G、B、W输出通道的值。接着对这几种算法方案进行Matlab数据仿真，再对得到的效果图进行了峰值信噪比（PSNR）和颜色空间（HSV）值的计算，通过数据对几种算法方案进行客观的评价，验证了改进的算法方案在不改变原图像色彩饱和度的前提下，较好的提升了图像亮度。

图4是Matlab中仿真实验得到的各方案的合成图像以及红绿蓝通道图像的效果图的对比图，其中（a）为原图像的效果图，（b）为算法方案一的效果图，（c）为算法方案二的效果图，（d）为本文改进算法方案的目标图像效果图。

为方便对改进的算法方案的效果进行说明，采用了PSNR这个指标对实验结果进行了评价，以此来检验图片的质量。PSNR定义为：

MSE是原图像和效果比较图的均方误差，表达式为：

其中，fa(i，j)和fb(i，j)代表原图像和效果图在第i，j列的颜色值。各算法的PSNR值统计见表1。

表1 三种算法方案的PSNR比较

作为评价图像质量好坏的指标，PSNR能够很好地反映图像的失真程度。PSNR的值越大，图像失真越小。上表1中可以看出算法改进方案的PSNR在红色分量、绿色分量以及蓝色分量上的值都高于算法方案一和算法方案二，说明算法改进方案所恢复的图像质量要比其他两种算法方案效果更好。

接着对图（3）中合成图像进行了HSV值的计算，HSV是根据颜色的直观特性而创建的一种颜色空间，这个模型中颜色的参数分别是：色调（H）、饱和度（S）以及明度（V），计算结果见表2。

图4 三种方案的效果对比图

表2 各图像的HSV值比较

上表2中可以看出在饱和度S一定的情况下，改进方案的明度V的值较算法方案一和算法方案二都有明显的提高，说明使用改进方案后，在保证饱和度不变的前提下，较好的提升了图像的亮度。

结合表1、表2数据可以得出结论，在保证了色彩饱和度S的基本恒定的前提下，算法改进方案较算法方案一和算法方案二较好地提升了图像的明亮度V，验证了改进后算法方案的可行性。

4 结论

RGBW显示系统的出现解决了RGB显示系统的技术瓶颈问题，而如何将RGB信号转换成RGBW信号，是实现RGBW显示系统的基础。针对RGB到RGBW显示系统的信号映射算法，通过对已有的RGBW信号映射算法的研究，并分析了这几种映射算法的优缺点，提出了一种改进后的信号映射算法。Matlab仿真实验表明，改进的算法保证了色彩饱和度的基本恒定，在RGBW信号与原有RGB信号近乎一样的色彩的前提下，较好地提升了图像的亮度。

[1]Tanaka M，Horiuchi T，Tominaga S.Color control of a lighting system using RGBW LEDs[C］.International Society for Optics and Photonics，2011.

[2]Hammer M，Hinnen K J G.Local luminance boosting of an RGBW LCD[J］.Iournal of Display Technology，2014，10（1）：33-42.

[3]Lee C，Monga V.Power-constrained RGB-to-RGBW conversion for emissive displays：optimizationbasedapproaches[J］.IEEE TransactionsonCircuits& Systems for Video Technology，2016，26（10）：1821-1834.

[4]Song K J K.Technical evolution of liquid crystal displays[J］.Npg Asia Materials，2009，1（1）：29-36.

[5]Spindler J P，Hatwar T K，Miller M E，et al.System considerations for RGBW OLED displays[J］.Journal of the Society for Information Display，2012，14（1）：37-48.

[6]姚洪涛，李鑫岩.RGB空间的HDR图像合成与色彩调节算法[J］.长春理工大学学报：自然科学版，2015，38（5）：145-149.

[7]潘定平.RGBW显示器的特性及映射算法评价方法研究[D］.北京：北京理工大学，2016.