摘要：由于制造工艺的限制,RGB-Delta结构主动阵列有机发光二极管(AMOLED)子像素排列不规则,三基色子像素呈三角形分布,且每个像素单元由两个子像素构成,因此无法正常显示RGB图像。为了解决这一问题,本文通过分析RGB-Delta结构AMOLED子像素排列的特点,提出渲染单元内子像素的共用原则及方式,计算某一子像素与共用子像素在原图像中对应的灰阶差值,并提出基于阈值比较方法来计算最佳渲染权重系数,从而由原图像的像素灰阶值权重求和得到虚拟像素灰阶值。对算法进行随机图像测试,结果表明,处理后图像与原图像的均方误差平均值为4.68×10-5,峰值信噪比平均值为40.45dB。同时还对该算法进行了点屏显示验证,测试内容包括文字、线条等高频图像。本文算法在色彩不失真和有效控制彩边效应的情况下,较好地还原了图像信息。

摘要：随着WiFi在全球范围内的普及,对于WiFi的应用研究层出不穷。过去,传统的成像方法大多依赖RGB相机,虽然相机技术不断革新,但碍于自身缺点,RGB相机成像易受强光、遮挡物影响等问题一直无法得到有效解决。同时,RGB相机安装带来的隐私问题也常年是公众争论的焦点。而基于WiFi的成像技术则完美避开了这些难点,解决了市场痛点,成为学术界、产业界研究的重点方向。本文提出了一种通过利用商用WiFi信号捕获目标物图像并推断其基本轮廓的方法。首先,使用参考-扫描天线阵列模拟全息成像的相干光获取场景的衍射WiFi信号;之后,在通过移动构建的虚拟底片上使用经典的角谱衍射算法,根据获取的信号推断目标物图像。本方法利用Intel 5300 NIC对成像模型进行设计,并在典型室内环境中进行实验。结果表明,基于WiFi的成像技术比RGB成像更易部署、几乎不受光照和遮挡物的影响,能够获取具有代表性的目标物图像并区分,同时不涉及隐私问题。可以预见,这种成像技术可以为包括安全检测、智能看护等在内的应用打开一扇令人兴奋的新的大门。