[发明专利]用于确定画面相邻行相似度的方法

说明书

本发明涉及用于确定画面相邻行相似度的方法。提供了一种用于确定画面相邻行相似度的方法，该方法包括：获取一帧图像数据中的每一行图像数据对应子像素的特征量；对获得的每一行图像数据对应子像素的特征量进行压缩，以得到每一行图像数据对应子像素的压缩后的特征量；将一帧图像数据中的相邻两行图像数据对应子像素的压缩后的特征量相减，并对相减得到的多个差值的绝对值求和；根据求和后得到的值确定一帧图像数据中的相邻两行图像数据的相似度。上述方法可以通过算法快速方便地确定相邻两行显示数据的相似度，并且通过压缩可以减少存储寄存器的存储数据量，从而降低成本。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，更具体地涉及用于确定画面相邻行相似度的方法。

背景技术

随着液晶面板的快速发展，客户群对液晶面板的显示品味的要求越来越高，其中很多品质的提升都是通过演算法来实现的，所以液晶面板行业衍生出来了很多演算法。通过不同演算法能改善液晶面板现有的缺陷，提升产品品质。

目前，液晶面板行业中的演算法包括计算画面相似度的演算法。然而，通常采用的计算相似度的演算法是定性计算而非定量计算，计算结果不准确。

发明内容

基于此，有必要针对现有的相似度计算结果不准确的问题，提供一种用于确定画面相邻行相似度的方法，能够快速地计算画面相邻行的相似度并且能够节约集成电路成本。

根据本发明的一个方面，提供了一种用于确定画面相邻行相似度的方法，该方法包括：获取一帧图像数据中的每一行图像数据对应子像素的特征量；对获得的每一行图像数据对应子像素的特征量进行压缩，以得到每一行图像数据对应子像素的压缩后的特征量；将一帧图像数据中的相邻两行图像数据对应子像素的压缩后的特征量相减，并对相减得到的多个差值的绝对值求和；根据求和后得到的值确定一帧图像数据中的相邻两行图像数据的相似度。

在其中一个实施例中，对应子像素的特征量为对应子像素的灰度值。获取一帧图像数据中的每一行图像数据对应子像素的特征量，包括：对一帧图像数据中的每一行图像数据对应子像素进行灰度值计算，以获取每一行图像数据对应子像素的灰度值。

在其中一个实施例中，对获得的每一行图像数据对应子像素的特征量进行压缩，以得到每一行图像数据对应子像素的压缩后的特征量，包括：将获得的每一行图像数据对应子像素的灰度值除以m后取整，以得到每一行图像数据对应子像素的压缩后的灰度值，其中，m的值为2、4、8和16中任一个。

在其中一个实施例中，根据求和后得到的值确定一帧图像数据中的相邻两行图像数据的相似度，包括：根据公式Similar(n)＝(1-(H_data(n)/(X*Y))*100％确定相邻两行图像数据的相似度。其中，Similar(n)为一帧图像数据中的第n行图像数据与第n-1行图像数据的相似度，n＝2，3……N，其中N为一帧图像中总的行数，H_data(n)是将第n行与第n-1行图像数据对应子像素的压缩后的灰度值相减后得到的差值的绝对值进行求和后得到的值，X为一帧图像数据中的一行图像数据中的子像素的个数，Y与m的取值有关，当m＝2时，Y＝127；当m＝4时，Y＝63；当m＝8时，Y＝31；当m＝16时，Y＝15。

根据本发明的另一个方面，提供了一种用于确定画面相邻行相似度的方法，该方法包括：获取一帧图像数据中的每一行图像数据对应子像素的特征量，一帧图像数据中总的行数为N；对获得的每一行图像数据对应子像素的特征量进行压缩，以得到每一行图像数据对应子像素的压缩后的特征量；将一帧图像数据中的第n行和第n-1行图像数据对应子像素的压缩后的特征量相减，并对相减得到的多个差值的绝对值求和；根据求和后得到的值确定一帧图像数据中的第n行和第n-1行图像数据的相似度；判断n是否等于N，若是，则结束流程，否则，n＝n+1并返回将一帧图像数据中的第n行和第n-1行图像数据对应子像素的压缩后的特征量相减，并对相减得到的多个差值的绝对值求和。其中n的初始值为2。