A exibição Micro-LED, através da tecnologia de reutilização de subpíxeis, alcança uma apresentação de imagem que supera a resolução física do monitor, melhorando a resolução percebida e reduzindo efetivamente os custos de produção. No entanto, o algoritmo tradicional de renderização por média não ponderada para a disposição triangular RGB tende a causar distorção de cores, impactando gravemente a qualidade da imagem e a experiência do usuário. Para resolver este problema, este artigo propõe um algoritmo de renderização de subpíxeis com pesos adaptativos baseado na diferença de cor. O algoritmo é composto por um módulo de pré-processamento de imagem, um módulo de conversão de espaço de cor, um módulo de cálculo de peso adaptativo e um módulo de renderização de subpíxeis. Primeiro, o módulo de pré-processamento de imagem estende as bordas da imagem de entrada para garantir que não haja problemas de limite durante o renderização de subpíxeis subsequente. Em seguida, o módulo de conversão de espaço de cor separa e expande os canais dos pixels lidos, convertendo do espaço de cor sRGB para o espaço de cor CIELab. Depois, o módulo de cálculo de peso adaptativo realiza a correspondência da cena calculando o intervalo da diferença de cor entre os pixels, atribuindo valores aos subpíxeis de saída. Se não for possível encontrar a cena correspondente, o pixel central é selecionado e os valores de peso são calculados com base na diferença de cor dos pixels adjacentes. Finalmente, o módulo de renderização de subpíxeis calcula o valor de cinza dos subpíxeis de saída com base nos pesos, completando a renderização da imagem final. Os resultados experimentais mostram que o algoritmo de renderização de subpíxeis com peso adaptativo baseado em diferença de cor proposto apresenta desempenho superior ao algoritmo tradicional de média não ponderada no conjunto de dados DIV2K. Especificamente, o erro quadrático médio diminuiu para 14,53761, a relação sinal-ruído máxima aumentou em 0,82821 dB, a similaridade estrutural melhorou em 0,01496, o índice de similaridade de características aumentou em 0,00083 e a fidelidade da informação visual foi aprimorada em 0,00966. O algoritmo suprime significativamente o problema de distorção de cor, melhorando efetivamente a qualidade de exibição e a experiência do usuário.

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