CN102317999B - 基于led/lcd的高动态范围显示器的信号生成 - Google Patents

Abstract

一种操作高动态范围显示设备的方法包括以下步骤：访问图像信号(201)；响应于图像信号生成用于背光单元的各个背光元件的中间背光驱动器信号(202)；将中间背光驱动器信号与背光单元的点扩散函数相卷积(203)；响应于卷积步骤得出至少一个新的背光驱动器信号(204至207)；确定与具有各个遮光器的前端单元的多个可用遮光器信号相关联并且与至少一个新的背光驱动器信号相关联的显示误差，前端单元具有比背光单元更高的分辨率(208)；利用遮光器信号和新的背光驱动器信号的组合来驱动显示设备，该组合相对于其他生成的中间背光驱动器信号和其他可用的遮光器信号引起显示误差的减小(209)。

Description

基于LED/LCD的高动态范围显示器的信号生成

相关申请的交叉引用

本申请要求2009年2月11日提交的美国临时申请No.61/151,691的权益。

技术领域

本发明属于高动态范围显示器的领域，并且涉及用于在其中处理和显示图像的方法。

背景技术

高动态范围(HDR)显示器是能够显示具有非常高的对比度、非常深的黑和非常亮的白的图像的显示器。这种类型的显示器可以通过使用非均匀背光来示出HDR图像。具体地，可以基于输入图像来调整屏幕的不同区域上的背光的强度。

这种显示器的主要难题之一是如何将输入图像从三分量数据(例如RGB、YCbCr)转换成显示器所要求的四分量数据。这尤其适用于诸如以下显示器：这种显示器具有提供强度信息形式的一个分量的发光二极管背光层(LED层)和提供三个分量的强度和颜色信息的LCD层。

高动态范围(HDR)显示器作为数字成像的一种可供选择的格式在近年来已经受到很多关注。传统的低动态范围(LDR)图像格式是为遵从ITU-R推荐BT 709(又名Rec.709)的显示器设计的，其中只能实现两个数量级的动态范围。然而，真实世界的屏幕具有在日间大约为十个数量级的高得多的动态范围。人类视觉系统(HVS)能够感知5个数量级。

这些HDR显示器近年来已被投放到市场并且是基于所谓的LED-LCD技术的，其中传统的LCD显示器的均匀背光被分别控制的LED的矩阵所替换，其中每个LED仅为屏幕的一个小区域照明。LED层中的LED的数目远小于LCD层中的像素的数目，但是每个LED的亮度可在较大范围的值上调节。结果，LED层提供了一种很高动态范围、低分辨率的背光。前面的LCD面板与传统的LCD显示器相同，其中液晶单元控制每个像素的颜色并且对LED层提供的强度进行微调。

在HDR显示器中，将输入图像的三个颜色分量转换成四个分量的转换不是一个简单直接的过程，因为在图像和显示器之间没有简单的一对一对应关系。另外，可能存在多种方案；从而，应试图找出最优方案，因为各种方案产生各种图像质量。

因为最近引入的HDR显示器大多数是原型(例如，BrightSide，BrightSide Technologies Inc.，1310 Kootenay Street，Vancouver，B.C.，Canada)，所以关于驱动信号生成问题所做的工作非常少。在关于HDR显示器的原创论文(Seetzen，H.，et al.，High dynamic range display systems，ACM Press.p.760-768.2004)中，提出了一种简单的串话(cross-talking)方法以降低计算复杂度。简单的串话方法的流程图在图1中示出。在图1中，块101对应于首先获得具有强度特征I的HDR图像，块102对应于与强度特征I的平方根有关的背光的目标强度的确定，块103对应于将图像下采样到背光的分辨率以获得要使用的实际背光信号，并且块104对应于获得LCD信号，该LCD使用LCD响应函数来针对背光值和目标强度进行补偿。此串话方法相当快，但是显示误差也相当大。在较大的局部对比度下，其也可能失效。简言之，在这种屏幕上显示HDR图像不是简单直接的，因为LED层的较低分辨率和LED之间的串话导致不可能分别控制每个像素的输出。对错误背光的使用导致低图像质量，并且甚至可能导致诸如假轮廓和可见的LED图案之类的视觉赝像。

在Feng Li，Xiaofan Feng，Ibrahim Sezan，Scott Daly，Deriving LEDDriving Signal for Area-Adaptive LED Backlight in HDR，SID SymposiumDigest of Technical Papers，38#1，1794-1797(2007)的论文中，设计了两种方法来解决此问题。第一种方法没有考虑显示器表征和人类视觉系统。第二种方法要求背光始终比期望的输出水平更亮并且采用线性优化器来解决该问题。其复杂度高得多，并且这些假设可能是不实际的。

鉴于上述问题，需要开发高动态范围显示器和方法，与其中的图像处理和显示有关，以确保HDR显示器遵从ITU-R推荐BT 709标准、与HVS相称、并且不要求和/或使用计算上过于复杂的信号处理。

发明内容

一种显示设备包括：背光单元，该背光单元具有光生成元件的矩阵；前端单元，该前端单元具有多个遮光器，这多个遮光器被分组成重复的布置，该重复的布置包括至少两个不同的遮光器，该至少两个不同的遮光器中的每个遮光器衰减不同颜色的光；信号处理系统，用于接收图像信号并且具有用于处理图像信号并且得出用于背光单元的最终背光驱动器信号和用于前端单元的最终前端驱动器信号的算法，其中该算法可以是迭代梯度下降算法。该算法可采用至少一个差异减小迭代来得出最终驱动器信号，并且该至少一个迭代可响应于：显示目标图像亮度值(I)；与至少一组中间驱动器信号相关的至少一个投影图像亮度值(O)；以及这些亮度值之间的差异。该算法可包括：背光单元的点扩散函数和背光驱动器信号之间的卷积，其中背光驱动器信号可被量化；可产生或访问：用于背光单元的背光驱动器信号的具有对应于光生成元件的M行乘N列的背光矩阵L和对应于点扩散函数的点扩散矩阵P；以及L和P的乘积，该乘积产生全分辨率背光亮度矩阵B；并且可适合于响应于亮度矩阵和颜色p的正规化前端驱动器信号的乘积来生成该颜色p的最终前端驱动器信号。给定的颜色p的显示输出亮度Op的至少一项被表达为亮度矩阵B、颜色p的输入高动态范围图像Ip和颜色p的前端驱动器信号D_p的函数，该颜色p的前端驱动器信号D_p可被正规化。显示设备可通过具有执行输入高动态范围图像和颜色p的显示输出亮度之间的差异计算的最小平方并且最小化该最小平方的算法来优化最终驱动器信号。算法还可适合于使得输出误差并生成并用于确定颜色p的最终前端驱动器信号，并且输出误差至少包含一项Jp，Jp是颜色p的输入高动态范围图像亮度Ip、颜色p的正规化前端驱动器信号D_p、显示输出亮度Op以及L和P的乘积的函数。算法在优化最终驱动器信号时还可确定和/或响应限幅误差和量化误差。算法还可确定并减小总体输出误差，总体输出误差至少包含一项：

$J={\left|\right|I_r-O_r\left|\right|}_2^2+{\left|\right|I_g-O_g\left|\right|}_2^2+{\left|\right|I_b-O_b\left|\right|}_2^2$

其中Is是三种颜色r、g和b的输入高动态范围图像亮度，并且Os是三种颜色的显示输出亮度，并且算法在确定至少三种颜色的最终前端驱动器信号时可使用总体输出误差。

一种操作高动态范围显示设备的方法包括以下步骤：访问图像信号；响应于图像信号生成用于背光单元的各个背光元件的中间背光驱动器信号；将中间背光驱动器信号与背光单元的点扩散函数相卷积；响应于卷积步骤得出至少一个新的背光驱动器信号；确定与具有各个遮光器的前端单元的多个可用遮光器信号相关联并且与至少一个新的背光驱动器信号相关联的显示误差，前端单元具有比背光单元更高的分辨率；利用遮光器信号和新的背光驱动器信号的组合来驱动显示设备，该组合相对于其他生成的中间背光驱动器信号和其他可用的遮光器信号引起显示误差的减小。该方法可包括：从图像信号访问各个遮光器的目标显示输出；在生成步骤中使用包括目标显示输出的平方根的因子来获得中间背光驱动器信号，其中该目标显示输出可被正规化。该方法还可包括：生成具有对应于背光元件的M行乘N列的背光矩阵L；以及至少部分从矩阵L和矩阵P产生全分辨率背光亮度矩阵B；将全分辨率背光亮度矩阵B与图像信号相比较；以及生成具有分别与sign(I-PL^*)和sign(PL^*-I)相对应的对角线元素的对角矩阵U和V，其中矩阵L^*表示新的背光驱动器信号的迭代，并且I表示图像信号的目标显示输出，其中比较步骤和生成对角矩阵的步骤可被重复η次，其中η是预定的迭代次数。在最后迭代之后使用矩阵L^*来确定最终全分辨率背光。可以以响应于最终全分辨率背光的方式来确定要使用的最终遮光器信号。该方法还可包括：确定限幅误差和量化误差，其中限幅误差是由与不足亮度有关的用于背光单元的中间驱动器信号导致的并且是不足亮度与目标显示输出之间的差异，并且量化误差是前端单元的亮度量化级别与目标显示输出之间的差异；以及将限幅误差和/或量化误差应用到成本函数中并且在确定显示误差时使用成本函数作为一个因子。该方法还可包括：将全分辨率背光亮度矩阵B与图像信号相比较；以及在确定显示误差和选择遮光器信号和新的背光驱动器信号的组合时使用比较步骤中的比较。

附图说明

现在将参考附图以示例方式描述本发明，附图中：

图1是根据现有技术的HDR显示器的处理HDR信号的方法的框图；

图2是根据本发明的方法的框图；并且

图3是根据本发明的HDR系统的框图。

具体实施方式

公开了一种方法，用于生成驱动基于LED-LCD(发光二极管和液晶显示)技术的HDR显示器所要求的视频信号。所提出的方法依赖于表征HDR图像和显示器的数学模型。对于每个输入的HDR图像，利用显示器表征模型来联合优化LED和LCD值，以便使输入图像(即理想输出)与显示输出之间的差异最小化。在优化问题还可考虑人类视觉系统(HVS)。在示例性的第一实施例中，优化是通过使用迭代方法来解决的。

在另一示例性实施例中，提出了具有降低的复杂度和相似的质量的简化方案。

根据本发明的原理，提出了一种迭代方法来解决LED/LCD优化问题。LCD的响应曲线可被建模为一指数函数，并且LED的响应曲线可被建模为一线性函数。显示器的LED层的输出可被建模为LED值和点扩散函数的卷积。可以定义一失真函数来提供期望输出与实际输出之间的差异的度量，其中在该失真函数中可考虑HVS的特性。通过最小化该失真函数(例如利用迭代梯度下降算法)，可以获得LED和LCD信号。

所提出的算法的简化版本仅包含几个迭代以降低复杂度，同时维持相似水平的质量。

关于根据本发明的HDR设备，指出以下这点是重要的，即显示器具有像素化的LCD前端面板。前LCD面板的每个像素可根据其驱动信号而阻挡光。在HDR显示器的情况下，前LCD面板可与典型的LCD显示器中的相同。然而，背光是非均匀的并且具有高对比度和高亮度。背光是通过规则地布置LED矩阵来提供的。通过接通单个LED并利用光度计测量其周围的光强度，可以实验地获得LED的响应。所测量的强度矩阵在成像应用中通常被称为点扩散函数。背光的一般模型为LED值(驱动LED层的量化值)与LED的点扩散函数之间的卷积。为了方便，此模型可被写成矩阵形式，如下：

B＝PL(1)

LCD面板的像素布置是M行乘N列，其中B和L是大小为MN×1的向量。P是大小为MN×MN的点扩散函数。L是LED矩阵，其中L的每个元素如果对应于LED位置则等于正规化的LED值，否则为0。矩阵B是每个像素位置处的背光强度。注意，构建这些矩阵是为了更容易用公式表述；在实践中并不需要构造它们。如下文中将示出的，仅为屏幕大小的M×N的矩阵被用于更高效的计算。

一旦计算了背光，则必须调节LCD层以使得输出尽可能地接近输入的HDR图像。为了实现这一点，从先前计算的背光和输入的HDR图像描述显示输出的公式表述被生成并给出如下：

$O_g=B\⊗D_g$

$=\mathrm{sign}(I_g-B)\⊗B+\mathrm{sign}(B-I_g)\⊗(B\⊗D_g)---\left(2\right)$

这里，O_g、I_g和D_g分别是显示输出(绿色通道)、输入HDR图像(绿色通道)和正规化LCD信号(绿色通道)。(注意根据本发明的LCD面板可具有红色、绿色和蓝色通道以便进行彩色显示。然而，为了方便，使用绿色“g”分量，但是同样的公式表述也可用于红色和蓝色)。这些都是大小为MN×1的字典顺序向量。注意，输入和输出信号都是线性的，未经伽马校正。表示按元素乘法。sign()函数表示按元素的符号函数，定义如下：

接下来，生成输出误差。其衡量了理想输出(即输入图像)与实际输出(即显示的图像)之间的差异。基于先前的LED和LCD输出模型，提出以下公式表述来计算输入HDR图像与显示输出之间的差异的平方：

$J_g(L,D_g)={\left|\right|I_g-O_g\left|\right|}_2^2$

$={(\mathrm{sign}(I_g-\mathrm{PL})\⊗(I_g-\mathrm{PL})+\mathrm{sign}(\mathrm{PL}-I_g)\⊗(\mathrm{PL}\⊗D_g-I_g))}^T---\left(4\right)$

$\×(\mathrm{sign}(I_g-\mathrm{PL})\⊗(I_g-\mathrm{PL})+\mathrm{sign}(\mathrm{PL}-I_g)\⊗(\mathrm{PL}\⊗D_g-I_g))$

此式可以如下来解读：对于每个像素，如果背光高于期望的输出值(即对于特定像素PL＞Ig)，则该像素的误差是LCD层量化误差(即Ig-PL_Dg)。(T在此式和其他式子中是矩阵转置的符号)。如果背光低于期望输出值(即PL＜Ig)，则输出图像被限幅并且LCD不能增大亮度。在此情况下，误差是理想输出与经限幅的值之间的差异(即Ig-PL)。

在以上公式表述中，向量L和D被正规化，这意味着其每一个元素是0和1之间的实数。然而，在数字系统中，L和D必须被量化，L^*和D^*可被定义为向L和D应用线性量化和逆量化的结果。式(4)于是变成：

$J_g(L^{*},D_g^{*})={\left|\right|I_g-O_g\left|\right|}_2^2$

$={(\mathrm{sign}(I_g-{\mathrm{PL}}^{*})\⊗(I_g-{\mathrm{PL}}^{*})+\mathrm{sign}({\mathrm{PL}}^{*}-I_g)\⊗({\mathrm{PL}}^{*}\⊗D_g^{*}-I_g))}^T---\left(5\right)$

$\×(\mathrm{sign}(I_g-{\mathrm{PL}}^{*})\⊗(I_g-{\mathrm{PL}}^{*})+\mathrm{sign}({\mathrm{PL}}^{*}-I_g)\⊗({\mathrm{PL}}^{*}\⊗D_g^{*}-I_g))$

与式(2)一样，式(4)和(5)可应用到红色“r”和蓝色“b”颜色分量。

优化问题被定义为矩阵L^*和D^*，它们分别代表经量化的LED和LCD向量。它们需要被优化以使输入HDR图像与显示输出之间的差异的平方最小化。直接求解此优化问题是非常困难的。简化的方法开始于首先减少变量的数目。考虑符号((PL^*-I_g)和符号(I_g-PL^*)是互补的，式(5)可被改写为：

$J_g(L^{*},D_g^{*})={\left|\right|I_g-O_g\left|\right|}_2^2$

$={(\mathrm{sign}(I_g-{\mathrm{PL}}^{*})\⊗(I_g-{\mathrm{PL}}^{*})+\mathrm{sign}({\mathrm{PL}}^{*}-I_g)\⊗{|\mathrm{PL}}^{*}\⊗D_g^{*}-I_g|)}^T---\left(6\right)$

$\×(\mathrm{sign}(I_g-{\mathrm{PL}}^{*})\⊗(I_g-{\mathrm{PL}}^{*})+\mathrm{sign}({\mathrm{PL}}^{*}-I_g)\⊗|{\mathrm{PL}}^{*}\⊗D_g^{*}-I_g|)$

这里|·|定义按元素绝对值函数。在式(5)中，如果量化误差是均匀分布的，则量化误差可由PL^*/4q来近似，其中q是LCD面板的量化级别的数目。已经发现，对于自然的HDR图像，这个假设是基本可以成立的。然后，可以看出目标函数在下式中仅依赖于L^*：

$J_g\left(L^{*}\right)={(\mathrm{sign}(I_g-{\mathrm{PL}}^{*})\⊗(I_g-{\mathrm{PL}}^{*})+\mathrm{sign}({\mathrm{PL}}^{*}-I_g)\⊗{\mathrm{PL}}^{*}/4q)}^T---\left(7\right)$

$\×(\mathrm{sign}(I_g-{\mathrm{PL}}^{*})\⊗(I_g-{\mathrm{PL}}^{*})+\mathrm{sign}({\mathrm{PL}}^{*}-I_g)\⊗{\mathrm{PL}}^{*}/4q)$

为了优化J，可以获得J对L^*的偏导数，并将其用于梯度下降方法中以在下式中以迭代方式求解优化。(以下将不指示出颜色分量以反映出这些式子可应用到所有颜色分量。)

$L^{*(n+1)}=L^{*\left(n\right)}-\mathrm{\λ}\left(\frac{\∂J}{\∂L}\right){|}_{L=L^{*\left(n\right)}}---\left(8\right)$

式(7)的右侧是非连续函数，从而J的导数在某些地方可能是未定义的。为了解决此问题，选择一个小的λ，以使得在一个迭代期间，sign(I-PL^*)和sign(PL^*-I)不变化或者仅略微变化。从而，L^*(n)可被改变成sign(I-PL^*)和sign(PL^*-I)，以得到恒定向量并简化该问题。式(7)于是变成：

J_n+1(L^*)＝(U(I-PL^*)+VPL^*/4q)^T(U(I-PL^*)+VPL^*/4q)  (9)

这里，U和V是对角矩阵，其对角线元素分别等于sign(I-PL^*)和sign(PL^*-I)。这帮助消除了按元素乘法并且使得偏导数的计算更容易。在每个迭代中，更新目标函数，然后根据式(8)计算偏导数。式(8)的扩展形式可被写为如下：

$L^{*(n+1)}=L^{*\left(n\right)}-\mathrm{\λ}\left({\left((\frac{V}{4q}-U)P\right)}^T((\frac{V}{4q}-U){\mathrm{PL}}^{*\left(n\right)}+\mathrm{UI})\right)---\left(10\right)$

以上式子描述了如何在每个迭代时更新L^*。计算L^*和D^*的过程在图2中示出并且如下：

步骤1。在块201中，首先获得具有强度特征I的HDR图像。

步骤2。在块202中，获得背光或LED值L^*的初始猜测或估计。获得初始估计的方法是首先考虑对于给定的前端元件(像素)，最近的背光元件或LED元件等等将会需要的光的强度。总而言之，此估计可以是图1中的方法。这里，这可以是将估计的值设定成与正规化的输出图像强度等等的平方根相对应的值。

步骤3。在块203中，执行背光或LED值与背光单元的点扩散函数特性的卷积，以得到全分辨率背光，B＝PL^*(n)。

步骤4。在块204中，将全分辨率背光与输入HDR图像相比较并且计算矩阵U和V。

步骤5。在块205中，利用式(10)确定背光或LED值L。

步骤6。在块206中，通过量化L来获得背光或LED值L^*。图中解量化是从离散或数字化的值到连续值的过程。

步骤7。在块207中，将n设定到n+1。如果(n＞preset_η)，则过程前进到步骤8。如果尚未达到η的预设值，则在块203至207中执行进一步处理，直到达到该预设值为止。

步骤8。在块208中，在已知并固定L^*的情况下，计算最终的全分辨率背光PL^*。对于每个像素i，如果背光PL^* _i大于输入HDR图像I_i，则将LCD前端的D^* _i设定到其最大值。如果背光PL^* _i不大于输入HDR图像I_i，则选择最佳D^* _i来最小化差异。注意这适用于所有颜色分量。

步骤9。在块209中，采用所得到的D^* _i和背光。

本发明的一些关键特征包括成本函数(即式4)。这里，依据背光是否大于输入图像，像素被分类成两组。在该成本函数中，量化误差和限幅误差都被考虑到。另外，通过使用量化的近似(即式6)，可以简化成本函数。成本函数的简化是通过规定sign向量在一个迭代期间保持恒定来假设的(即式9)。

本发明的实施例包括对于多于一个颜色分量优化LED值。如果使用三个颜色分量，则式(4)将变成：

$J(L,D)={\left|\right|I_r-O_r\left|\right|}_2^2+{\left|\right|I_g-O_g\left|\right|}_2^2+{\left|\right|I_b-O_b\left|\right|}_2^2---\left(11\right)$

在成本函数中，可以使用L_p范数来取代L₂范数：

$J(L,D)={\left|\right|I-O\left|\right|}_p^p---\left(12\right)$

这里，L_p范数被定义：

${\left|\right|A\left|\right|}_p=\sqrt[1/p]{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{A}_i^p}---\left(13\right)$

特别关注L₁范数，因为其具有闭式解并通常更稳定并且可以表达为：

$J(L,D)={\left|\right|I-O\left|\right|}_1^1=|I-O|---\left(14\right)$

在此情况下，L^*被更新如下：

$L^{*(n+1)}=L^{*\left(n\right)}-\mathrm{\λ}\left({\left((\frac{V}{4q}-U)P\right)}^T\mathrm{sign}((\frac{V}{4q}-U){\mathrm{PL}}^{*\left(n\right)}+\mathrm{UI})\right)---\left(15\right)$

在成本函数中，通过考虑相对误差而不是绝对误差，可以考虑到人类视觉系统。可以定义大小为MN×MN的对角矩阵F，其对角线元素等于向量I的元素的逆，如下：

$F_{i,j}=\frac{1}{I_i}$

F_i，j＝0对于i≠j(16)

然后，成本函数可被改写为：

J_g(L^*)＝(FU(I-PL^*)+FVPL^*/4q)^T(FU(I-PL^*)+FVPL^*/4q)(16)

可以按与式(9)相似的方式来优化此成本函数。

根据本发明的原理，这里公开了HDR显示系统。这在图3中概括示出，其中系统包括视频信号生成器301，该视频信号生成器301接收输入图像并且如上所述生成用于驱动HDR显示器303的视频或驱动器信号302。HDR显示器可包括LED背光单元；然而，本发明包括并可应用到具有包括其他类型的光生成源阵列的背光单元的显示器。另外，HDR显示器可包括LCD前端；然而，本发明包括并可应用到具有包括其他类型的光遮闭或衰减元件阵列的前端单元。

鉴于上述内容，以上只是例示了本发明的原理，从而本领域的技术人员将会明白如何设计许多替换布置，这些替换布置虽然在这里没有明确描述但却体现了本发明的原理并在其精神和范围内。

Claims (4)

1.一种显示设备，包括：

背光单元，所述背光单元具有光生成元件的矩阵；

前端单元，所述前端单元具有多个遮光器，所述多个遮光器被分组成重复的布置，该重复的布置包括至少两个不同的遮光器，所述至少两个不同的遮光器中的每个遮光器衰减不同颜色的光；

信号处理系统，用于接收图像信号，并且具有用于处理所述图像信号并且得出用于所述背光单元的最终背光驱动器信号和用于所述前端单元的最终前端驱动器信号的算法，所述算法的特征在于：

所述算法采用至少一个差异减小迭代来得出所述最终驱动器信号，所述至少一个迭代响应于：显示目标图像亮度值(I)；与针对背光单元的至少一组中间驱动器信号相关的至少一个投影图像亮度值(O)；以及这些亮度值之间的差异；

所述算法采用所述背光单元的点扩散函数和经量化的背光驱动器信号之间的卷积；

所述算法适合于产生或访问：

用于所述背光单元的经量化的背光驱动器信号的、具有对应于所述光生成元件的M行乘N列的背光矩阵L，和对应于所述点扩散函数的点扩散矩阵P；以及L和P的乘积，以产生背光密度矩阵B，其中所述背光密度矩阵B是每个像素位置处的背光强度；

所述算法适合于响应于所述亮度矩阵和颜色p的正规化前端驱动器信号的乘积来生成该颜色p的最终前端驱动器信号；并且

所述算法适合于响应限幅误差和量化误差，其中：所述限幅误差是与不足亮度有关的用于所述背光单元的至少一组中间驱动器信号中的任何信号导致的，并且是所述不足亮度与所述显示目标图像亮度值之间的差异，以及所述量化误差是所述前端单元的亮度量化级别与所述显示目标图像亮度值之间的差异。

2.如权利要求1所述的显示设备，其中，至少，给定的颜色p的显示输出亮度O_p的一项被表达为：

$\begin{array}{c}{O}_p=B\⊗D_p\\ =\mathrm{sign}(I_p-B)\⊗B+\mathrm{sign}(B-I_p)\⊗(B\⊗D_p)\end{array}$

其中I_p和D_p分别是颜色p的输入高动态范围图像和颜色p的正规化前端驱动器信号。

3.如权利要求1所述的显示设备，其中，所述算法适合于使得输出误差被生成并用于确定颜色p的最终前端驱动器信号，所述输出误差至少包含如下表达的一项：

$\begin{array}{c}{J}_p(L,D_p)={\left|\right|I_p-O_p\left|\right|}_2^2\\ ={(\mathrm{sign}(I_p-\mathrm{PL})\⊗(I_p-\mathrm{PL})+\mathrm{sign}(\mathrm{PL}-I_p)\⊗(\mathrm{PL}\⊗D_p-I_p))}^T\\ \×(\mathrm{sign}(I_p-\mathrm{PL})\⊗(I_p-\mathrm{PL})+\mathrm{sign}(\mathrm{PL}-I_p)\⊗(\mathrm{PL}\⊗D_p-I_p))\end{array}$

其中I_p、D_p和O_p分别是颜色p的输入高动态范围图像亮度、颜色p的正规化前端驱动器信号、显示输出亮度。

4.如权利要求1所述的显示设备，其中，所述算法适合于使得总体输出误差J被生成并用于确定至少三种颜色的最终前端驱动器信号，所述总体输出误差被所述算法所减小并且至少包含如下表达的一项：

$J={\left|\right|I_r-O_r\left|\right|}_2^2+{\left|\right|I_g-O_g\left|\right|}_2^2+{\left|\right|I_b-O_b\left|\right|}_2^2$

其中Ir、Ig、Ib分别是三种颜色r、g和b的输入高动态范围图像亮度，并且Or、Og、Ob分别是所述三种颜色的显示输出亮度。