[发明专利]用于多态IMOD的图像相依的时隙确定有效
申请号: | 201480006288.1 | 申请日: | 2014-01-22 |
公开(公告)号: | CN104956431B | 公开(公告)日: | 2017-05-03 |
发明(设计)人: | 波乌亚·巴斯塔尼;阿洛克·戈维尔;贝纳姆·巴斯塔尼 | 申请(专利权)人: | 追踪有限公司 |
主分类号: | G09G3/20 | 分类号: | G09G3/20;G09G3/34 |
代理公司: | 北京律盟知识产权代理有限责任公司11287 | 代理人: | 宋献涛 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 imod 图像 相依 确定 | ||
优先权主张
本申请案主张2013年2月5日申请且标题为“用于多态IMOD的图像相依的时隙确定(IMAGE-DEPENDENT TEMPORAL SLOT DETERMINATION FOR MULTI-STATE IMODS)”的第13/759,271号(代理人案号QUALP179/124179)美国专利申请案的优先权,所述申请案在此以引用的方式并入。
技术领域
本发明涉及机电系统和装置,且更特定来说,本发明涉及用于实施反射式显示装置的机电系统。
背景技术
机电系统(EMS)包含多个装置,其具有电及机械元件、激活器、换能器、传感器、例如镜面及光学膜等光学组件及电子器件。EMS装置或元件可以多种尺度制造,包含(但不限于)微尺度及纳米尺度。举例来说,微机电系统(MEMS)装置可包含大小在约一微米到数百微米或以上的范围内的结构。纳米机电系统(NEMS)装置可包含大小小于一微米(包含例如小于数百纳米的大小)的结构。可使用沉积、蚀刻、光刻及/或蚀刻掉衬底及/或所沉积材料层的部分或添加层以形成电及机电装置的其它微机械加工工艺来形成机电元件。
一种类型的EMS装置称为干涉式调制器(IMOD)。术语“IMOD”或“干涉式光调制器”是指使用光学干涉原理选择性地吸收及/或反射光的装置。在一些实施方案中,IMOD显示元件可包含一对导电板,所述导电板中的一者或两者可能整体或部分地为透明的及/或反射性的,且能够在施加适当电信号后即刻进行相对运动。举例来说,一个板可包含沉积在衬底上方、衬底上或由衬底支撑的静止层,另一板可包含与所述静止层以气隙分开的反射隔膜。一个板相对于另一板的位置可改变入射在IMOD显示元件上的光的光学干涉。基于IMOD的显示装置具有广泛范围的应用,且预期用于改进现有产品及形成新产品,尤其是具有显示能力的产品。
一些IMOD是双稳态IMOD,此意味着其可经配置在仅两个位置(打开或关闭)中。单图像像素将通常包含三个或三个以上双稳态IMOD,其中的每一者对应于一子像素。在包含多态干涉式调制器(MS-IMOD)或模拟IMOD(A-IMOD)的显示装置中,像素的反射色彩可由单一IMOD的吸收体堆叠与反射体堆叠之间的间隙间隔或“间隙高度”确定。可以实质上连续方式在大量间隙高度之间定位一些A-IMOD,而可以更少间隙高度大体上定位MS-IMOD。结果,可将A-IMOD视为MS-IMOD类别的特殊情况,即,将A-IMOD视为具有非常大量的可控间隙高度的MS-IMOD。因此,在本文中将A-IMOD和MS-IMOD两者称作MS-IMOD。
虽然MS-IMOD的先前版本可提供大体上令人满意的性能,但改进的装置和方法将是合意的。
发明内容
本发明的系统、方法和装置各自具有若干创新方面,其中的单一者无法独自负责本文所揭示的所要属性。
可将本发明中所描述的标的物的一个创新方面实施于显示装置中,所述显示装置包含像素阵列和控制系统。在一些实施方案中,所述像素可包含多态干涉式调制器(MS-IMOD)。所述像素阵列中的所述像素中的每一者可经配置以产生包含黑色的多个原色。所述控制系统可经配置以接收图像数据且分析所述图像数据以产生图像分析数据。所述控制系统可经配置以至少部分基于所述图像分析数据而选择时间调制方法且根据所述时间调制方法而控制所述像素以产生包含所述原色和在所述原色中间的多个色彩的色彩调色板。
在一些实施方案中,所述分析过程可涉及:分析图像内容数据或图像色域数据中的至少一者。所述控制系统可经配置以基于接收和分析单一帧的图像数据和/或基于接收和分析多个帧的图像数据而选择所述时间调制方法。所述分析过程可包含所述多个帧的图像数据中的一或多个对象的运动分析。
所述分析过程可涉及:确定所述图像数据的图像色域分布;及对所述图像色域分布取样以产生图像色域数据量。
所述选择过程可涉及:比较所述图像色域数据量与多个色彩调色板数据量。所述色彩调色板数据量中的每一者可对应于一时间调制方法。选择时间调制方法可涉及:存取包含对应于多个时间调制方法的数据的数据结构,例如查找表。
在一些实施方案中,所述分析过程可涉及:对所述图像数据执行突出性分析以确定突出区域;及确定所述突出区域的图像色域分布。所述突出区域可对应于人或动物的特征。例如,所述特征可包含面部特征。
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