La visualización Micro-LED mediante la tecnología de reutilización de subpíxeles logra una presentación de imagen que supera la resolución física del monitor, mejorando la resolución percibida y reduciendo eficazmente el costo de producción. Sin embargo, el algoritmo tradicional de renderizado de promedio no ponderado para la disposición triangular RGB tiende a causar distorsión de color, lo que afecta gravemente la calidad de la imagen y la experiencia del usuario. Para abordar este problema, este artículo propone un algoritmo de renderizado de subpíxeles con pesos adaptativos basado en la diferencia de color. El algoritmo consta de un módulo de preprocesamiento de imagen, un módulo de conversión de espacio de color, un módulo de cálculo de pesos adaptativos y un módulo de renderizado de subpíxeles. Primero, el módulo de preprocesamiento de imágenes extiende los bordes de la imagen de entrada para asegurar que no haya problemas de límite durante el posterior renderizado de subpíxeles. Luego, el módulo de conversión de espacio de color separa y extiende los canales de los píxeles leídos y convierte del espacio de color sRGB al espacio de color CIELab. Después, el módulo de cálculo de pesos adaptativos realiza un emparejamiento de escena calculando el rango de diferencia de color entre los píxeles, asignando valores a los subpíxeles de salida. Si no se encuentra una escena correspondiente, se selecciona el píxel central y se calculan los pesos según la diferencia de color con los píxeles adyacentes. Finalmente, el módulo de renderizado de subpíxeles calcula el valor de gris de los subpíxeles de salida basado en los pesos, completando la renderización de la imagen final. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo propuesto basado en pesos adaptativos y diferencia de color supera al algoritmo tradicional de promedio no ponderado en el conjunto de datos DIV2K. Específicamente, el error cuadrático medio disminuyó a 14.53761, la relación señal-ruido máxima aumentó en 0.82821 dB, la similitud estructural mejoró en 0.01496, el índice de similitud característica incrementó en 0.00083 y la fidelidad de la información visual aumentó en 0.00966. Este algoritmo suprime significativamente la distorsión del color, mejorando eficazmente la calidad de visualización y la experiencia del usuario.

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