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.特種顯示技術教育部重點實驗室 特種顯示技術國家工程實驗室現(xiàn)代顯示技術省部共建國家重點實驗室,安徽合肥230009; 3.合肥工業(yè)大學光電技術研究院,安徽合肥230009)

LED背光動態(tài)調光算法評估方法研究

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.特種顯示技術教育部重點實驗室 特種顯示技術國家工程實驗室現(xiàn)代顯示技術省部共建國家重點實驗室,安徽合肥230009; 3.合肥工業(yè)大學光電技術研究院,安徽合肥230009)

液晶顯示具有對比度和能效不高的問題。動態(tài)調光可以有效提高液晶顯示對比度,降低能耗。對調光算法進行顯示效果和節(jié)能率的綜合評估才能有效降低該技術的開發(fā)風險,進行有針對性的改進和優(yōu)化。目前尚沒有統(tǒng)一的評估方法。本文介紹了現(xiàn)有的主流調光算法,結合峰值信噪比、結構相似性、互相關3個參數(shù),提出評價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)能率的調光效果指數(shù)。選取了6類不同亮度和對比度的圖像對多種調光算法計算了調光效果指數(shù),分析了各類算法的適用性。

動態(tài)調光;算法評估;節(jié)能

1 引 言

傳統(tǒng)的液晶顯示(Liquid Crystal Display, LCD)具有對比度和能效不高的問題。動態(tài)調光技術能夠根據(jù)圖像內容動態(tài)改變背光亮度并對液晶像素進行補償,有效降低能耗并提高對比度,近年來成為研究熱點,出現(xiàn)了眾多的調光算法。

低能耗和高顯示質量是調光算法追求的目標,也是一對相互矛盾的指標。單純地追求低能耗而不顧顯示質量必將導致最終實現(xiàn)調光算法的液晶電視無法被市場接受。而沒有較高的節(jié)能率也將使調光技術失去吸引力。在眾多的調光算法中,如何科學地、全面地對調光算法進行評估,以降低硬件開發(fā)風險,目前尚沒有的統(tǒng)一標準。文獻[1]對仿真圖像采用峰值信噪比(Peak Signalto-noise ratio,PSNR)判斷調光后的圖像質量;文獻[2]利用了溢出率、對比度和節(jié)能率3個指標;文獻[3]引入了更符合人眼感受的基于對象的評估方法;文獻[4-5]則從對比度和節(jié)能率的角度分析調光前后圖像質量。綜合分析,現(xiàn)有方法要么針對節(jié)能率要么針對顯示效果進行評判,無法給出調光算法對于這兩個矛盾指標的綜合評價。故本文在深入分析現(xiàn)有調光算法和評價指標的基礎上,提出調光效果指數(shù)這一評價指標,以期有助于調光算法的改進及優(yōu)化。

2 現(xiàn)有主要調光算法

最先出現(xiàn)的動態(tài)調光算法包括最大值法、平均值法、均方根法、映射函數(shù)反轉法(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、標準差法是出現(xiàn)比較早的調光算法,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光,節(jié)能效果好,但失真嚴重。鑒于這兩種算法存在明顯的缺陷,故本文主要針對其他幾種算法進行評估。

2.1 均方根法

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

2.2 標準差法

標準差法[2]是先計算圖像內所有像素的灰度平均值Lavg,由此均值計算圖像的標準差(Standard Deviation,SD)(式(2)),然后得到背光調光亮度,如式(3)所示:

當前處于商品社會，商品種類繁多，供大于求。商家為了贏得市場競爭，促成自身商品銷售必須吸引消費者的注意力。比較直接的方式就是采取促銷，通過促銷行為刺激消費。促銷方式是商家經(jīng)常慣用的經(jīng)營方式，是商家引入目標市場以傳播、創(chuàng)造對商品和服務的實際需要，激發(fā)購買者對產(chǎn)品的興趣以推進消費行為的心理活動。

式中:L(i,j)是圖像像素亮度值。

2.3 IMF法

IMF[2]法首先計算圖像的亮度累積曲線,然后將此曲線對直線y＝x進行鏡像,獲得背光調制的映射反轉曲線IMF,最后將IMF曲線與圖像的最大值或者其他參數(shù)對應,得到調光背光亮度。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]將每個紅綠藍子像素中的最大值構成整體亮度圖像,根據(jù)此圖像計算概率密度分布曲線,得到圖像的CDF曲線,以預設的CDF閾值K獲得的灰度值作為背光調光亮度,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 評價方法

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

3.1 顯示效果指數(shù)

目前用來評價圖像質量的主要指標包括均方誤差(Mean Square Error,MSE)、PSNR、溢出失真率、圖像結構相似性(Structural Similarity Index Measurement,SSIM)、互信息(Mutual Information,MI)等[10-14]。PSNR的計算公式如下:

考慮到調光前后圖像完全一致時(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)作為評價指標之一,如公式(6)所示。

式中:L(i,j)和L′(i,j)分別是調光前后圖像像素亮度。

SSIM從圖像組成的角度將結構信息定義為獨立于亮度和對比度的、反映場景中物體結構的屬性,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的計算公式如下:

式中:x,y為調光前后圖像,ux、uy表示調光前后圖像的灰度平均值,σx、σy表示調光前后圖像的灰度標準差,σxy表示調光前后圖像的灰度協(xié)方差, c1、c2、c3是為了防止當分母接近零時產(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個圖像間的關聯(lián)程度,計算公式如下:

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為灰度級數(shù)。

考慮到SSIM值、RMSE、MI都是衡量圖像調光后的失真程度,而SSIM比RMSE和MI更符合人眼視覺特性,故本文對3個指標分配不同的權重,以此評價調光后圖像顯示效果指數(shù)(Display Effect Index,DEI)。

3.2 調光效果指數(shù)

對于一個背光調光算法,顯示效果和節(jié)能率同等重要,故賦予2個指標同樣的權重。調光效果指數(shù)(Dimming Index,DI)定義為:

4 調光算法評估結果

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

圖3 評估圖片F(xiàn)ig.3 Evaluation images

各調光算法對不同類別圖像的調光效果指數(shù)如表1所示。

對于高亮度高對比度圖像,IMF和誤差修正法能達到平均15%的節(jié)能率,同時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閾值法和標準差法的顯示效果較好,DEI達到0.985以上,但節(jié)能率只有6%左右。對于高亮低對比度圖像,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。對于中亮高對比度圖像,誤差修正法、均方根法和標準差法均能達到30%的節(jié)能率,其DEI分別為0.92、0.86和0.93。IMF在達到50%以上節(jié)能率的同時DEI只有0.64,顯示效果無法接受。IMF同樣不適用于中亮低對比度圖像。對于低亮度圖像, 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),均方根法和標準差法比較適用。

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

從上面的分析可以看出,IMF比較適合高亮高對比度、高亮低對比度和中亮高對比度圖像,均方根法和標準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,當由于硬件資源限制無法采用多種調光算法組成時,可以考慮這兩種算法。

5 結 論

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

參 考 文 獻:

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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科技計劃資助項目(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