CN101290763B - 动态调整图像亮度的方法 - Google Patents

Abstract

一种动态调整图像亮度的方法。此方法是在执行全屏幕画面的应用程序下，将撷取的显示图像的像素的第一像素值转换为第一亮度值。接着，调整这些第一亮度值的大小及分布范围，而获得第二亮度值。之后，将第二亮度值转换为第二像素值，并将第二像素值覆写回显示图像的像素以显示之。如此一来，便可以动态去调整每一张显示图像的亮度，相当方便。

Description

动态调整图像亮度的方法

技术领域

本发明涉及一种调整图像亮度的方法，且特别涉及一种可在执行全屏幕画面程序时动态调整图像亮度的方法。

背景技术

在高度科技化的现今社会中，电子产品已逐渐融入人们的居家生活，从提供娱乐的电视、游戏机，到工作上使用的电脑，显示人们在日常生活上对电子产品的依赖性。其中，无论是为了工作上的需求，或是生活上的娱乐，电视、投影机、液晶显示器等显示装置皆是不可或缺的电子产品。

为了让使用者有较为舒适的视觉享受，通常显示装置均有内建调校功能，让使用者可根据所需来调整其显示状态，其中以调整画面亮度(Brightness)与对比度(Contrast)为普遍常用的功能。至于调整的方式，最常见的作法是由使用者按下配置在显示装置上的功能键，叫出调整接口，以调整画面亮度或对比度。

然而，上述作法仅限于调整机器本身所显示画面的整体亮度或对比度，并无法针对显示的内容作对应的调整，当使用者欲执行全屏幕画面的应用程序时，仅能在应用程序执行前，先利用应用程序所提供的功能选项，选择调整画面亮度与对比度。举例来说，若执行的是游戏程序，则在启动游戏程序之初，便需在其系统设定选项中选择调整显示图像的亮度或对比度，待稍后执行游戏时，才能看到想要的画面。

然而，上述作法也仅能对所有显示图像做相同程度的调整，无法根据每一张显示图像内容的亮度变化来进行动态调整。举例来说，以执行游戏程序而言，当游戏场景由白天转换为夜晚时，原本显示图像的亮度将会大幅度调降。若使用者不习惯或是不想要看到这么暗的画面时，便需调整显示图像的亮度，此时或许可以用手动的方式按下屏幕上的功能键来慢慢调整，但若游戏场景是随着游戏的进行而持续变换的话，使用这种作法就显得相当笨拙且不实用。

发明内容

本发明提供一种动态调整图像亮度的方法，可在执行全屏幕画面的应用程序时，动态去调整显示图像的亮度。

本发明提出一种动态调整图像亮度的方法，首先，执行应用程序以进入全屏幕画面。接着，撷取全屏幕画面欲显示的显示图像的像素的第一像素值。然后，将这些像素的第一像素值转换为第一亮度值，并调整第一亮度值的大小及分布范围，以获得第二亮度值。之后，将这些像素的第二亮度值转换为第二像素值。最后，显示此显示图像，其中显示图像的像素的像素值为第二像素值。

在本发明的一实施例中，更包括每隔固定张数，撷取全屏幕画面欲显示的显示图像，并重复上述动态调整图像亮度的步骤，其中，各显示图像的第一亮度值均套用上述调整大小及分布范围后所得的第二亮度值来进行转换。

在本发明的一实施例中，上述在撷取全屏幕画面欲显示的显示图像的像素的第一像素值的步骤之后，更包括将第一像素值存储至系统内存，而在将这些像素的第二亮度值转换为第二像素值的步骤之后，则更包括将第二像素值覆写至系统内存中存储的第一像素值。

在本发明的一实施例中，上述在将这些像素的第一像素值转换为第一亮度值的步骤之前，更包括调整显示图像的分辨率，此步骤包括依据预设比例，缩放显示图像，或是将显示图像等分切割为多个宏块，再依据预设比例，缩放这些宏块。

在本发明的一实施例中，上述在调整显示图像的分辨率的步骤之后，更包括根据显示图像调整后的分辨率，统计取得图像直方图，以根据图像直方图调整第一亮度值的大小及分布范围。其中，统计取得图像直方图的步骤包括先统计像素值为各第一亮度值的像素的个数，以计算各第一亮度值的概率密度函数，而集合各第一亮度值及其所对应的概率密度函数即获得图像直方图。

在本发明的一实施例中，上述在调整第一亮度值的大小及分布范围的步骤包括根据图像直方图，将这些第一亮度值平均分配至图像直方图的亮度范围内，其中包括：将这些第一亮度值的最小值映射至亮度范围内的最小亮度值；将这些第一亮度值的最大值映射至亮度范围内的最大亮度值；以及将其它第一亮度值映像至对应的亮度范围内的亮度值。

在本发明的一实施例中，上述在调整第一亮度值的大小及分布范围的步骤包括将图像直方图均等化，其中包括将第一亮度值平均分配至亮度范围，以得到第二亮度值，而据以将各个像素的第一亮度值映射至第二亮度值。

本发明的效果：

本发明在全屏幕画面的应用程序进行下，在每一张显示图像显示之前实时先撷取下来，并将其亮度调整至一定的亮度值分布范围内，再呈现于屏幕。因此，本发明可针对各张显示图像的亮度分布进行动态调整，无论显示图像的亮度变化如何，皆可自动将每一张显示图像调整至适当亮度，相当方便。

为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合附图，作详细说明如下。

附图说明

图1是依照本发明一实施例所示的动态调整图像亮度的方法流程图。

图2及图3是依照本发明一实施例所示的图像缩放的示意图。

图4A-图4D是依照本发明一实施例所示的图像直方图的示意图。

具体实施方式

随着所执行应用程序的不同或是场景的转换，屏幕上显示图像的亮度也会随之变动。而每张显示图像其实均有其对应的亮度分布，若能够在显示图像呈现之前，提早取得此亮度分布的信息，并做适当的调整，则无论显示图像的亮度变化如何，都能够调整至理想的亮度范围。本发明即是根据上述概念所提出的一种可在全屏幕画面下，动态调整图像亮度的方法。为了使本发明的内容更为明了，以下特举实施例作为本发明确实能够据以实施的范例。

图1是依照本发明一实施例所示的动态调整图像亮度的方法流程图。请参照图1，首先，步骤S110是执行应用程序以进入全屏幕画面，此应用程序例如是一个游戏程序或是三维(three-dimension，3D)动画等。本实施例可设定为每当全屏幕画面的应用程序执行时，即开启动态调整亮度的功能；或者，设置功能热键，以在全屏幕画面下，利用功能热键进行动态调整屏幕亮度等各种应用，然在此仅为方便说明，并不限定其应用范围。

之后，便会开始去动态调整屏幕的亮度。在步骤S120中，将应用程序欲显示在全屏幕画面上的下一张显示图像撷取下来，以取得此显示图像的各个像素的第一像素值。并且，将这些第一像素值存储至系统内存中，此系统内存例如是显示卡上的内存空间。举例来说，以一张分辨率为800×600、256色(8位)的显示图像而言，就需要使用到800×600×8位的系统内存。

值得一提的是，由于目前屏幕的分辨率越来越高，若直接针对整个屏幕的所有像素做相对应的转换，会耗费许多计算时间，并增加图形处理单元(Graphics Process Unit，GPU)或中央处理单元(Central Process Unit，CPU)的负载。因此，若硬件装置的计算能力不足，将会造成应用程序的执行速度严重变慢。

为了避免上述情形，本实施例便包括对显示图像的分辨率进行调整，以使显示图像做适当的缩放(scaling)。显示图像的分辨率减少亦即所需计算的像素数量减少，因此计算速度也会加快。虽然缩放完成后会对图像造成些许的失真，但是其相对应的亮度仍保持在缩放后的显示图像，不会影响到后续亮度值的调整。另外，此处调整分辨率的动作可视使用者的硬件装置的等级来做适当的调整，甚至当使用者的硬件装置的计算能力足够时，便不需调整显示图像的分辨率，而以原始大小的显示图像进行处理。

以下即针对调整显示图像的分辨率的方法举例说明。图2及图3是依照本发明一实施例所示的图像缩放的示意图。请参照图2，此方法是对整张显示图像的亮度做全域性的考虑，将整张显示图像依据预设比例，缩放显示图像。换言之，显示图像的分辨率将由1024×768调整为640×480。然后，再根据调整后的结果，将第一像素值转换为第一亮度值，以继续后续动作。

接着请参照图3，此方法是将显示图像等分切割为多个宏块(macroblock)，再针对各个宏块依据预设比例，缩放显示图像。由于大多数的图像内容会由许多的物体组成，而每一个物体所受的光源与强度可能皆有所不同。因此，可将分辨率为1240×1024的显示图像等分切割为多个宏块，通常为4x个宏块，例如64个宏块，则一个宏块大小就是155×128。之后，再个别调整这些宏块的分辨率，以继续后续动作。

请回到图1，步骤S130便是将这些像素的第一像素值转换为第一亮度值。换言之，即是使用亮度(luminance)与色度(chrominance)分离的色彩空间来区分像素值，以获得第一亮度值。此一转换的好处为：可以只针对亮度来进行运算处理，而不会影响到原来显示图像的颜色。

举例来说，目前市面上贩卖的屏幕所使用的色彩空间(color space)较常见者为RGB模型(RGB model)。RGB模型中每一个色彩的组成皆包含三个元素，即是红色(R)、绿色(G)、蓝色(B)。也就是说，显示图像的第一像素值是由R、G、B三个元素所组成。但是，由于调整亮度时会同时图像到R、G、B值，因此R、G、B不适用于亮度调整。因此，若欲对显示图像进行调整亮度动作，便需要转换其色彩空间，以避免影响到原始的显示图像的颜色。

本实施例中，使用的色彩空间例如是YUV模型(YUV model)，然在此仅为方便说明，并不限定。YUV模型中每一个色彩的组成亦包含三个元素，即一个亮度(Y)和两个色度(U及V)。其中，RGB模型转换为YUV模型的计算方式如下：

Y＝0.257×R+0.504×G+0.098×B+16              (1)

U＝0.148×R0.291×G+0.439×B+128              (2)

V＝0.439×R0.368×G0.071×B+128               (3)

其中，本实施例仅取用公式(1)来将第一像素值转换为第一亮度值(即Y值)。

接下来，在步骤S140中，调整第一亮度值的大小及分布范围，以获得第二亮度值。简单来说，就是利用算法来调整显示图像的亮度。然而，不同的算法会造成不同的计算复杂度。

此算法例如：将第一亮度值的最小值以及最大值分别映像至一个特定的亮度范围内的最小亮度值以及最大亮度值，并将其它第一亮度值映射至对应的亮度范围内的亮度值。举例来说，可利用图像直方图均等化(imagehistogram equalization)的方法，此方法为先求得显示图像的第一亮度值的图像直方图，再将图像直方图做均等化，以获得第二亮度值。

详细地说，所谓的图像直方图是建立整个显示图像与每一个像素所存储的亮度范围的数量统计图。图4A-图4D是依照本发明一实施例所示的图像直方图。请参照图4A-图4D，由图像直方图可以得知整个显示图像中每个像素的亮度分布。假设亮度范围为0-255(8bits)，则可将此亮度范围区分为三个部份：若是图像直方图集中靠近0，则此显示图像属于阴暗(shadows)，如图4A所示；若是图像直方图集中位于中间区段，则此显示图像属于中间明度(midtones)，如图4C所示；而若是图像直方图集中靠近255，此显示图像即属于强光(highlights)，如图4B所示。因此，由图像直方图的统计结果，可以轻易判断出显示图像的内容偏向哪个亮度范围。

另一方面，图像直方图也可用来描述显示图像的对比度(contrast)程度。所谓的对比度即是对于分辨出亮与暗之间有多少不同的感知程度。以图像直方图而言，若图像直方图涵盖较宽广的亮度范围且平均分布，则反映出显示图像有较高的对比度，如图4D所示；反之。若图像直方图的分布所涵盖的亮度范围较为狭窄，且集中分布于某个区段内，则表示显示图像的对比度度较低，如图4A，4B或4C所示。

图像直方图是根据显示图像的第一亮度值的概率密度函数(ProbabilityDensity Function，PDF)P_r(r_k)所画出在亮度范围中各个第一亮度值与其相对应的概率关系图，而概率密度函数P_r(r_k)的计算公式如下：

$P_r\left(r_k\right)=\frac{n_k}{n},k=\mathrm{0,1,2},...,L-1---\left(4\right)$

其中，k代表亮度范围(0^-L-1)内的亮度值、r_k为亮度范围内的第k个亮度值、n_k为显示图像的第一亮度值为k的个数、n为第一亮度值的全部个数、L代表亮度范围内的最大亮度值。例如以8位显示图像而言，L等于256(2⁸)，即是亮度范围为0-255。另外，图像直方图以坐标平面图观之，即是Y轴为P_r(r_k)对应X轴为r_k的图。

举例来说，若显示图像中像素的第一亮度值等于0(k)的数量为3000，而第一亮度值的全部个数(n)为480000(若显示图像分辨率为800×600)，则r_k为0的概率密度函数P_r(r₀)为3000/480000＝1/160，以此类推。

当获得显示图像的第一亮度值的图像直方图后，便可对此图像直方图进行均等化。直方图均等化的意思即是将亮度范围平均分配至显示图像中的所有像素，使其图像直方图尽可能呈现均匀分布，其计算的公式如下：

$S_k=T\left(r_k\right)=\underset{j=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{P}_r\left(r_j\right)=\underset{j=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\frac{n_j}{n},k=\mathrm{0,1,2},\·\·\·,L-1---\left(5\right)$

经由公式(5)，获得第二亮度值S_k，以将第一亮度值为r_k的像素值映射至S_k。

接着，步骤S150便将这些第二亮度值转换为第二像素值。换言之，即是转换成屏幕所支持的色彩空间。举例来说，若在步骤S130中，将色彩空间由RGB模型转换为YUV模型，则此时便需将其色彩空间由YUV模型转换回RGB模型，而YUV模型转换为RGB模型的计算方式如下：

R＝1.164×(Y16)+1.596×(V128)               (6)

G＝1.164×(Y16)0.813×(V128)0.391×(U128)   (7)

B＝1.164×(Y16)+2.018×(U128)               (8)

由于在计算过程中，仅牵涉到亮度(即Y)，因此在公式(6)-公式(8)中，只需将Y由第一亮度值改由第二亮度值替代(即是将r_k映射至S_k)，而U及V则维持步骤S130中所获得的数值，即可进行计算而获得第二像素值。

最后，步骤S160为将此显示图像呈现于画面，其中，显示图像的像素的像素值已调整为第二像素值。也就是说，最后所呈现的显示图像的亮度已经过适当的调整，而能够解决单一显示图像过暗或过亮的问题。其中，本实施例在获得第二像素值后，则随即将第二像素值覆写至系统内存，以更新存储在系统内存中的第一像素值。

综上所述，本实施例是以RGB模型转换为YUV模型为例，通过显示卡的驱动程序，在显示图像未显示之前调整显示图像的分辨率，以适当缩放显示图像，并将缩放后的显示图像存放于系统内存中。之后，即可利用此缩放后的显示图像做为参考，求得均等化后的转换结果。先将缩放后的显示图像的色彩空间转换为YUV模型，并求得显示图像的亮度的图像直方图。藉由将其均等化，而取得亮度均等化后的转换结果。然后，将均等化的结果套用至原先显示图像的亮度值，以调整整张显示图像的亮度范围，最后则从YUV模型转换回RGB模型，而将转换过的显示图像通过显示卡的驱动程序呈现于屏幕上。

值得注意的是，在上述实施例中，并不限制需对每张显示图像进行调整亮度的动作，也可以每隔一固定张数，才撷取全屏幕画面欲显示的显示图像，并重复上述动态调整图像亮度的步骤。并且，在此固定张数内的各显示图像的第一亮度值均套用上述调整大小及分布范围后所得的第二亮度值的转换结果来进行转换。换言之，当获得第一张显示图像的第二亮度值后，后面的固定张数皆将套用第一张显示图像获得的第二亮度值的转换结果，以进行转换。因此，后面的固定张数皆可省略计算第一亮度值的大小及分布范围的步骤，进而节省运算时间。

举例来说，以RGB模型转换为YUV模型而言，假设每隔30张张数，撷取全屏幕画面欲显示的显示图像，并重复上述动态调整图像亮度的步骤。而后面的29张显示图像在分别获得各像素的Y(即第一亮度值)、U、V三个元素后，即利用第一张显示图像所获得的第二亮度值的转换结果分别取代各像素的Y值。也就是说，后面29张显示图像转换亮度值所套用的转换结果皆与第一张显示图像相同。

综上所述，本发明的动态调整图像亮度的方法至少具有下列优点：

1.在全屏幕模式下，撷取应用程序欲显示的下一张显示图像，并根据显示图像的亮度分布对其亮度做动态调整。因此，可针对每一张显示图像作个别调整，而不会有显示图像忽明忽暗的问题。

2.可适当缩放显示图像的分辨率，仅取用部份像素的亮度值来计算亮度分布，可减少计算时间，进而加快运算速度。

3.每隔固定张数调整亮度一次，当获得第一张显示图像的亮度的转换结果后，后面的显示图像的亮度转换皆套用第一张显示图像获得的转换结果，而无需逐张图像计算亮度，因此可节省运算时间。

虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何所属技术领域的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的更动与润饰，因此本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。

Claims (12)

1.一种动态调整图像亮度的方法，适于在执行一全屏幕画面的一应用程序下，动态调整至少一显示图像的亮度，其特征是，上述动态调整图像亮度的方法包括下列步骤：

执行上述应用程序以进入全屏幕画面；

撷取上述全屏幕画面欲显示的显示图像的多个像素的多个第一像素值；

转换这些第一像素值为多个第一亮度值；

根据这些第一亮度值，统计取得一图像直方图；

根据上述图像直方图，调整上述这些第一亮度值的大小及分布范围，包括平均分配上述这些第一亮度值至上述图像直方图的一亮度范围内，以获得多个第二亮度值；

转换这些第二亮度值为多个第二像素值；

以及

显示上述显示图像，其中，上述显示图像的像素的像素值为这些第二像素值。

2.根据权利要求1所述的动态调整图像亮度的方法，其特征是，在撷取上述全屏幕画面欲显示的显示图像的多个像素的多个第一像素值步骤中更包括，每隔一固定张数，撷取上述全屏幕画面欲显示的上述显示图像。

3.根据权利要求1所述的动态调整图像亮度的方法，其特征是，在撷取上述全屏幕画面欲显示的显示图像的像素的上述这些第一像素值的步骤之后，更包括：

存储上述这些第一像素值至一系统内存。

4.根据权利要求3所述的动态调整图像亮度的方法，其特征是，在转换上述这些第二亮度值为上述这些第二像素值的步骤之后，更包括：

将上述这些第二像素值覆写至上述系统内存的上述这些第一像素值。

5.根据权利要求1所述的动态调整图像亮度的方法，其特征是，在转换上述这些第一像素值为上述这些第一亮度值的步骤之前，更包括：

调整上述显示图像的分辨率。

6.根据权利要求5所述的动态调整图像亮度的方法，其特征是，调整上述显示图像的分辨率的步骤包括：

依据一预设比例，缩放上述显示图像。

7.根据权利要求5所述的动态调整图像亮度的方法，其特征是，调整上述显示图像的分辨率的步骤包括：

等分切割上述显示图像为多个宏块；以及

依据一预设比例，缩放这些宏块。

8.根据权利要求5所述的动态调整图像亮度的方法，其特征是，在调整上述显示图像的分辨率的步骤之后，更包括：

根据上述显示图像调整后的分辨率，统计取得上述图像直方图；以及

根据上述图像直方图，调整上述这些第一亮度值的大小及分布范围。

9.根据权利要求1所述的动态调整图像亮度的方法，其特征是，平均分配上述这些第一亮度值至上述图像直方图的上述亮度范围内的步骤包括：

将上述这些第一亮度值的最小值映射至上述亮度范围内的最小亮度值；

将上述这些第一亮度值的最大值映射至上述亮度范围内的最大亮度值；以及

将其它上述这些第一亮度值映射至对应的上述亮度范围内的亮度值。

10.根据权利要求1所述的动态调整图像亮度的方法，其特征是，统计取得上述图像直方图的步骤包括：

统计像素值为各上述这些第一亮度值的像素的个数，以计算各上述这些第一亮度值的一概率密度函数P_r(r_k)，而集合各上述这些第一亮度值及其所对应的上述概率密度函数P_r(r_k)即获得上述图像直方图，其中，

$P_r\left(r_k\right)=\frac{n_k}{n},k=\mathrm{0,1,2},...,L-1,$

其中，k代表上述亮度范围内的亮度值、r_k代表上述亮度范围内的第k个亮度值、L代表上述亮度范围内的最大亮度值、n代表上述这些第一亮度值的总数量，以及n_k代表上述这些第一亮度值为k的总数量。

11.根据权利要求10所述的动态调整图像亮度的方法，其特征是，调整上述这些第一亮度值的大小及分布范围的步骤包括：

均等化上述图像直方图，其中，包括将上述这些第一亮度值平均分配至上述亮度范围，以得到上述这些第二亮度值，而据以将上述这些第一亮度值r_k映射至上述这些第二亮度值S_k，其中，

$S_k=T\left(r_k\right)=\underset{j=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{P}_r\left(r_j\right)=\underset{j=0}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}\frac{n_j}{n},k=\mathrm{0,1,2},...,L-1.$

12.根据权利要求1所述的动态调整图像亮度的方法，其特征是，上述全屏幕画面的上述应用程序包括游戏程序。

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