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    LED背光動(dòng)態(tài)調(diào)光算法評(píng)估方法研究

    2014-07-31 23:36:18方旭東李亞妮馮慶剛施祖?zhèn)?/span>馮奇斌
    液晶與顯示 2014年6期
    關(guān)鍵詞:背光調(diào)光方根

    方旭東,李亞妮,馮慶剛,施祖?zhèn)?馮奇斌,?

    (1.合肥京東方顯示光源有限公司,安徽合肥230012; 2.特種顯示技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 特種顯示技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)代顯示技術(shù)省部共建國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽合肥230009; 3.合肥工業(yè)大學(xué)光電技術(shù)研究院,安徽合肥230009)

    LED背光動(dòng)態(tài)調(diào)光算法評(píng)估方法研究

    方旭東1,李亞妮2,3,馮慶剛1,施祖?zhèn)?,馮奇斌2,3,?

    (1.合肥京東方顯示光源有限公司,安徽合肥230012; 2.特種顯示技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 特種顯示技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)代顯示技術(shù)省部共建國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽合肥230009; 3.合肥工業(yè)大學(xué)光電技術(shù)研究院,安徽合肥230009)

    液晶顯示具有對(duì)比度和能效不高的問題。動(dòng)態(tài)調(diào)光可以有效提高液晶顯示對(duì)比度,降低能耗。對(duì)調(diào)光算法進(jìn)行顯示效果和節(jié)能率的綜合評(píng)估才能有效降低該技術(shù)的開發(fā)風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)行有針對(duì)性的改進(jìn)和優(yōu)化。目前尚沒有統(tǒng)一的評(píng)估方法。本文介紹了現(xiàn)有的主流調(diào)光算法,結(jié)合峰值信噪比、結(jié)構(gòu)相似性、互相關(guān)3個(gè)參數(shù),提出評(píng)價(jià)顯示效果的顯示效果指數(shù)。綜合節(jié)能率,提出平衡顯示效果和節(jié)能率的調(diào)光效果指數(shù)。選取了6類不同亮度和對(duì)比度的圖像對(duì)多種調(diào)光算法計(jì)算了調(diào)光效果指數(shù),分析了各類算法的適用性。

    動(dòng)態(tài)調(diào)光;算法評(píng)估;節(jié)能

    1 引 言

    傳統(tǒng)的液晶顯示(Liquid Crystal Display, LCD)具有對(duì)比度和能效不高的問題。動(dòng)態(tài)調(diào)光技術(shù)能夠根據(jù)圖像內(nèi)容動(dòng)態(tài)改變背光亮度并對(duì)液晶像素進(jìn)行補(bǔ)償,有效降低能耗并提高對(duì)比度,近年來成為研究熱點(diǎn),出現(xiàn)了眾多的調(diào)光算法。

    低能耗和高顯示質(zhì)量是調(diào)光算法追求的目標(biāo),也是一對(duì)相互矛盾的指標(biāo)。單純地追求低能耗而不顧顯示質(zhì)量必將導(dǎo)致最終實(shí)現(xiàn)調(diào)光算法的液晶電視無法被市場(chǎng)接受。而沒有較高的節(jié)能率也將使調(diào)光技術(shù)失去吸引力。在眾多的調(diào)光算法中,如何科學(xué)地、全面地對(duì)調(diào)光算法進(jìn)行評(píng)估,以降低硬件開發(fā)風(fēng)險(xiǎn),目前尚沒有的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。文獻(xiàn)[1]對(duì)仿真圖像采用峰值信噪比(Peak Signalto-noise ratio,PSNR)判斷調(diào)光后的圖像質(zhì)量;文獻(xiàn)[2]利用了溢出率、對(duì)比度和節(jié)能率3個(gè)指標(biāo);文獻(xiàn)[3]引入了更符合人眼感受的基于對(duì)象的評(píng)估方法;文獻(xiàn)[4-5]則從對(duì)比度和節(jié)能率的角度分析調(diào)光前后圖像質(zhì)量。綜合分析,現(xiàn)有方法要么針對(duì)節(jié)能率要么針對(duì)顯示效果進(jìn)行評(píng)判,無法給出調(diào)光算法對(duì)于這兩個(gè)矛盾指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)。故本文在深入分析現(xiàn)有調(diào)光算法和評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上,提出調(diào)光效果指數(shù)這一評(píng)價(jià)指標(biāo),以期有助于調(diào)光算法的改進(jìn)及優(yōu)化。

    2 現(xiàn)有主要調(diào)光算法

    最先出現(xiàn)的動(dòng)態(tài)調(diào)光算法包括最大值法、平均值法、均方根法、映射函數(shù)反轉(zhuǎn)法(Inverse of Mapping Function,IMF)、累積分布函數(shù)(Cumulative Distribution Function,CDF)、誤差修正法、PSNR等。最大值法、平均值法、均方根法、標(biāo)準(zhǔn)差法是出現(xiàn)比較早的調(diào)光算法,最大值法根據(jù)圖像所有子像素中亮度的最大值確定背光調(diào)光亮度,節(jié)能效果很差。平均值法根據(jù)圖像所有子像素的亮度平均值確定背光調(diào)光,節(jié)能效果好,但失真嚴(yán)重。鑒于這兩種算法存在明顯的缺陷,故本文主要針對(duì)其他幾種算法進(jìn)行評(píng)估。

    2.1 均方根法

    均方根法[6-7]先計(jì)算圖像內(nèi)所有像素的灰度平均值Lavg,求其平方根,作為背光調(diào)光亮度,如公式(1)所示:

    2.2 標(biāo)準(zhǔn)差法

    標(biāo)準(zhǔn)差法[2]是先計(jì)算圖像內(nèi)所有像素的灰度平均值Lavg,由此均值計(jì)算圖像的標(biāo)準(zhǔn)差(Standard Deviation,SD)(式(2)),然后得到背光調(diào)光亮度,如式(3)所示:

    當(dāng)前處于商品社會(huì),商品種類繁多,供大于求。商家為了贏得市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),促成自身商品銷售必須吸引消費(fèi)者的注意力。比較直接的方式就是采取促銷,通過促銷行為刺激消費(fèi)。促銷方式是商家經(jīng)常慣用的經(jīng)營方式,是商家引入目標(biāo)市場(chǎng)以傳播、創(chuàng)造對(duì)商品和服務(wù)的實(shí)際需要,激發(fā)購買者對(duì)產(chǎn)品的興趣以推進(jìn)消費(fèi)行為的心理活動(dòng)。

    式中:L(i,j)是圖像像素亮度值。

    2.3 IMF法

    IMF[2]法首先計(jì)算圖像的亮度累積曲線,然后將此曲線對(duì)直線y=x進(jìn)行鏡像,獲得背光調(diào)制的映射反轉(zhuǎn)曲線IMF,最后將IMF曲線與圖像的最大值或者其他參數(shù)對(duì)應(yīng),得到調(diào)光背光亮度。IMF曲線如圖1所示。

    圖1 IMF法Fig.1 IMF dimming algorithm

    2.4 CDF閾值法

    CDF法[8]將每個(gè)紅綠藍(lán)子像素中的最大值構(gòu)成整體亮度圖像,根據(jù)此圖像計(jì)算概率密度分布曲線,得到圖像的CDF曲線,以預(yù)設(shè)的CDF閾值K獲得的灰度值作為背光調(diào)光亮度,如圖2所示(圖中閾值K=0.9)。

    圖2 CDF法Fig.2 CDF dimming algorithm

    2.5 誤差修正法

    誤差修正法[9]根據(jù)公式(4)確定背光亮度:

    3 評(píng)價(jià)方法

    調(diào)光算法的主要評(píng)價(jià)指標(biāo)包括節(jié)能率和顯示效果。節(jié)能率可以通過背光調(diào)光亮度獲得,是相對(duì)來說比較容易定義的指標(biāo)。顯示效果則涉及觀看者的主觀感受和調(diào)光后的圖像質(zhì)量。本文提出顯示效果指數(shù)(Display Effect Index,DEI)評(píng)價(jià)調(diào)光后顯示圖像質(zhì)量,調(diào)光效果指數(shù)則綜合考察了調(diào)光算法的節(jié)能效果和顯示效果。

    3.1 顯示效果指數(shù)

    目前用來評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量的主要指標(biāo)包括均方誤差(Mean Square Error,MSE)、PSNR、溢出失真率、圖像結(jié)構(gòu)相似性(Structural Similarity Index Measurement,SSIM)、互信息(Mutual Information,MI)等[10-14]。PSNR的計(jì)算公式如下:

    考慮到調(diào)光前后圖像完全一致時(shí)(沒有節(jié)能),PSNR無窮大不利于處理,故本文選取均方根誤差(Root Mean Squared Error,RMSE)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)之一,如公式(6)所示。

    式中:L(i,j)和L′(i,j)分別是調(diào)光前后圖像像素亮度。

    SSIM從圖像組成的角度將結(jié)構(gòu)信息定義為獨(dú)立于亮度和對(duì)比度的、反映場(chǎng)景中物體結(jié)構(gòu)的屬性,從高層次上模擬了人類視覺系統(tǒng),更符合人眼主觀感受。SSIM的計(jì)算公式如下:

    式中:x,y為調(diào)光前后圖像,ux、uy表示調(diào)光前后圖像的灰度平均值,σx、σy表示調(diào)光前后圖像的灰度標(biāo)準(zhǔn)差,σxy表示調(diào)光前后圖像的灰度協(xié)方差, c1、c2、c3是為了防止當(dāng)分母接近零時(shí)產(chǎn)生不穩(wěn)定現(xiàn)象所添加的常數(shù)。

    MI從直方圖的角度分析2個(gè)圖像間的關(guān)聯(lián)程度,計(jì)算公式如下:

    式中:h(i,j)是原圖像與新圖像的歸一化聯(lián)合灰度直方圖分布,hold(i,j)和hnew(i,j)分別為原圖像和新圖像的歸一化邊緣直方圖分布,L為灰度級(jí)數(shù)。

    考慮到SSIM值、RMSE、MI都是衡量圖像調(diào)光后的失真程度,而SSIM比RMSE和MI更符合人眼視覺特性,故本文對(duì)3個(gè)指標(biāo)分配不同的權(quán)重,以此評(píng)價(jià)調(diào)光后圖像顯示效果指數(shù)(Display Effect Index,DEI)。

    3.2 調(diào)光效果指數(shù)

    對(duì)于一個(gè)背光調(diào)光算法,顯示效果和節(jié)能率同等重要,故賦予2個(gè)指標(biāo)同樣的權(quán)重。調(diào)光效果指數(shù)(Dimming Index,DI)定義為:

    4 調(diào)光算法評(píng)估結(jié)果

    選用如上的方法對(duì)現(xiàn)有的主要調(diào)光算法進(jìn)行評(píng)估。為增加評(píng)估結(jié)果的客觀性和廣泛性,選取不同亮度和對(duì)比度的圖像。按照平均亮度,將圖像分為3個(gè)亮度類型(0~80、81~160、161~255)。對(duì)比度分為2個(gè)層次(0~300、301~1 000),組合得到高亮度高對(duì)比度(No.1~10)、高亮度低對(duì)比度(No.11~20)、中亮度高對(duì)比度(No.21~30)、中亮度低對(duì)比度(No.31~40)、低亮度高對(duì)比度(No.41~50)、低亮度低對(duì)比度(No.51~60)等6類,如圖3所示(左上角到右下角圖片編號(hào)順序?yàn)镹o.1~60)。

    圖3 評(píng)估圖片F(xiàn)ig.3 Evaluation images

    各調(diào)光算法對(duì)不同類別圖像的調(diào)光效果指數(shù)如表1所示。

    對(duì)于高亮度高對(duì)比度圖像,IMF和誤差修正法能達(dá)到平均15%的節(jié)能率,同時(shí)維持可接受的顯示效果(DEI為0.93左右)。均方根法的節(jié)能率高于15%,但DEI低于0.9,顯示效果較差。CDF閾值法和標(biāo)準(zhǔn)差法的顯示效果較好,DEI達(dá)到0.985以上,但節(jié)能率只有6%左右。對(duì)于高亮低對(duì)比度圖像,均方根法、IMF和誤差修正法均能在較高節(jié)能率的情況(40%以上)下維持可接受的顯示效果(DEI大于0.93)。CDF閾值法表現(xiàn)了0.99的DEI,但只有5%的節(jié)能率。對(duì)于中亮高對(duì)比度圖像,誤差修正法、均方根法和標(biāo)準(zhǔn)差法均能達(dá)到30%的節(jié)能率,其DEI分別為0.92、0.86和0.93。IMF在達(dá)到50%以上節(jié)能率的同時(shí)DEI只有0.64,顯示效果無法接受。IMF同樣不適用于中亮低對(duì)比度圖像。對(duì)于低亮度圖像, CDF閾值法和誤差修正法的DEI較高,節(jié)能率較低。IMF則是節(jié)能率高(60%),DEI很低(0.3),均方根法和標(biāo)準(zhǔn)差法比較適用。

    表1 各調(diào)光算法調(diào)光效果指數(shù)Tab.1 DI of dimming algorithms

    從上面的分析可以看出,IMF比較適合高亮高對(duì)比度、高亮低對(duì)比度和中亮高對(duì)比度圖像,均方根法和標(biāo)準(zhǔn)差法適合除了高亮圖像之外的圖像。CDF法和誤差修正法沒有明顯的不適用的圖像類型,當(dāng)由于硬件資源限制無法采用多種調(diào)光算法組成時(shí),可以考慮這兩種算法。

    5 結(jié) 論

    針對(duì)目前存在的主流調(diào)光算法,提出針對(duì)顯示效果的顯示效果指數(shù),結(jié)合節(jié)能率,提出平衡顯示效果和節(jié)能率的調(diào)光效果指數(shù),以期進(jìn)行全面、客觀的評(píng)估。選取了6類不同亮度和對(duì)比度的圖像對(duì)各種調(diào)光算法計(jì)算了調(diào)光效果指數(shù),通過分析發(fā)現(xiàn)IMF不適合低亮圖像,均方根法和標(biāo)準(zhǔn)差法適合除了高亮圖像之外的圖像。CDF法和誤差修正法對(duì)各類圖像都能維持節(jié)能效果和顯示效果之間的相對(duì)平衡。

    參 考 文 獻(xiàn):

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    Evaluation method for dynamic dimming algorithms in LED backlights

    FANG Xu-dong1,LI Ya-ni2,3,FENG Qing-gang1,SHI Zu-chuan1,FENG Qi-bin2,3,?

    (1.Hefei BOE Display Light Co.,Ltd,Hefei 230012,China; 2.Key Laboratory of Special Display Technology of the Ministry of Education,National Engineering Laboratory of Special Display Technology,National Key Laboratory of Advanced Display Technology,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China; 3.Academy of Photoelectric Technology,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China)

    Liquid crystal displays have two shortcomings of low CR and power efficiency.Dynamic dimming can help LCD to achieve high contrast ratio and reduce power consumption.The evaluation method balancing display effects after dimming and power-saving ratio can efficiently reduce the development risk.Until now there is no agreed evaluation method.Combining three parameters of peak signal-to-noise ratio,structural similarity index measurement,and mutual information,the display effect index is proposed to evaluate the display effect after dimming.The dimming effect index is then introduced to balance the power-saving and display effect.The images belonging to six classifications of different luminance and contrast ratio are used to make the evaluation on several mainstream dimming algorithms.Based on the dimming effect index,the most suitable applications of the dimmingalgorithms are analyzed.

    dynamic dimming;algorithm evaluation;power reduction

    TN27

    A

    10.3788/YJYXS20142906.1096

    1007-2780(2014)06-1096-05

    2014-06-20;

    2014-07-14.

    安徽省2012科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(No.1206c0805007)

    ?通信聯(lián)系人,E-mail:fengqibin@hfut.edu.cn

    方旭東(1978-),男,安徽安慶人,碩士研究生,工程師,主要從事液晶顯示背光源的研究。E-mail:fangxudong@boe.com.cn馮奇斌(1970-),女,天津人,博士,副教授,主要從事立體顯示、液晶顯示等方向的研究。E-mail:fengqibin@hfut.edu.cn

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