CN102855843A - 面向oled显示器的用于三维绘制的颜色集节能优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向OLED显示器的用于三维绘制的颜色集节能优化方法：根据红、绿、蓝三种纯色的各强度值与OLED显示器的显示功率之间的一一对应关系，用高阶多项式逼近方法拟合每一种纯色的强度值和OLED显示器的显示功率之间的函数关系；采样得到目标三维场景的可行观察视点与其视角的组合的集合；获得在各所述组合下的绘制结果的图像；然后得到各图像的各像素的显示功率关于颜色集中的N种未知颜色的表达式；进一步得到目标三维场景的绘制结果的评估显示功率关于颜色集中的N种未知颜色的表达式，并利用满足约束条件的颜色集，将所述评估显示功率最小化，得到颜色集节能优化问题，后将其转化为无约束的优化问题并进行求解，得到本发明节能颜色集。

Description

面向OLED显示器的用于三维绘制的颜色集节能优化方法

技术领域

本发明涉及一种关于OLED显示器的颜色集设计的节能优化方法，属于图形图像绘制领域。

背景技术

显示设备的功耗占据现代计算机系统的大约38%，在移动设备系统中甚至达到50%（相关技术可参考Vasily G.Moshnyaga,Eiji Morikawa.LCD displayenergy reduction by user monitoring.In Proceedings of International Conference onComputer Design,pp.94–97,2005和Findlay Shearer[M].Power Management inMobile Devices.Newnes,2007）。而近些年来，一种优于传统的液晶显示设备（简称LCD）的新的显示技术——有机发光二极管（简称OLED）逐渐展现市场竞争力。由于OLED属于自发光的显示设备技术，其显示功率与显示的颜色内容直接相关，因此面向节能的颜色设计越来越受到研究者们的关注。在移动设备的用户交互界面设计中，通过优化界面元素的颜色属性，很大程度上降低了显示设备的功耗，从而提高了手持设备的电池持续供电时间（相关技术参考MianDong,Lin Zhong.Power modeling and optimization for OLED displays[J].IEEETransactions on Mobile Computing,11(9):pp.1587-1599,2011.）。在三维绘制中，考虑到绘制过程的复杂性，如果采用基于像素或图像的显示功率评估模型，则需要在完整地实现绘制过程后进行，从而导致极大地增加显示功率评估的计算量。在现有文献中，未有对三维绘制进行面向节能的颜色集设计优化的研究。

发明内容

本发明的目的是提供一种面向OLED显示器的用于三维绘制的颜色集节能优化方法。

为实现上述目的，本发明所采取的技术方案是：本发明面向OLED显示器的用于三维绘制的颜色集节能优化方法包括如下步骤：

（1）分别将不同强度值的红、绿、蓝这三种纯色在OLED显示器上显示；根据每一种所述纯色的各种强度值与OLED显示器的显示功率之间的一一对应关系，用高阶多项式逼近的方法分别拟合得到OLED显示器的显示功率与每一种所述纯色的强度值之间的多项式函数关系；

（2）对目标三维场景的可行的观察视点及其可行的观察视角进行采样，得到各所述观察视点与其观察视角的组合的集合；

（3）在采样得到的各所述观察视点与其观察视角的组合下，使用局部光照明模型绘制目标三维场景，分别得到在各所述观察视点与其观察视角的组合下的绘制结果的图像，各所述绘制结果的图像的每个像素的颜色是N种未知颜色的加权和，其中，所述未知颜色属于绘制目标三维场景时使用的颜色集，且N为所述颜色集中所含有的不同未知颜色的数量，N≥1；

（4）在采样得到的每个所述观察视点与其视观察角的组合下，将对应的所述绘制结果的图像的每个像素的颜色的红、绿、蓝三个分量的强度值分别对应地代入所述多项式函数关系中并相加，展开后合并同类项，得到各所述绘制结果的图像的每个像素的显示功率关于颜色集中的N种未知颜色的表达式；

（5）将各所述绘制结果的图像的每个像素的显示功率关于颜色集中的N种未知颜色的表达式进行累加，得到目标三维场景的绘制结果的评估显示功率关于颜色集中的N种未知颜色的表达式；

（6）使所述颜色集中的N种未知颜色满足如下约束条件：

N种未知颜色的两两之间在CIE L^*a^*b^*色彩空间中的相互欧式距离大于等于两种颜色的相互欧式距离阈值，N种未知颜色的两两之间的色调值的差值大于等于两种颜色的色调值差值阈值，N种未知颜色在CIE L^*a^*b^*色彩空间中的亮度分量均大于等于第一亮度阈值且均小于等于第二亮度阈值；

利用满足所述约束条件的颜色集，将目标三维场景的绘制结果的评估显示功率最小化，得到关于目标三维场景的带约束的面向OLED显示器的用于三维绘制的颜色集节能优化问题；

（7）将所述颜色集节能优化问题转化为无约束的优化问题，再用无约束优化方法进行求解，得到面向OLED显示器的用于三维绘制的节能颜色集。

进一步地，本发明所述高阶多项式为3阶以上多项式。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：在OLED显示器上，本发明可以快速评估三维绘制的结果图像在显示时所产生的显示功率；与现有的直接对显示图像进行显示功率评估的方法相比，由于本发明方法得到的评估显示功率是关于绘制三维场景所使用的颜色集中的颜色的表达式函数，因此具有评估速度快、精度高的特点。利用对三维绘制的结果图像在OLED显示器上显示时的显示功率的快速评估，并结合用户对三维绘制的颜色集的选择约束，本发明通过建立无约束优化目标问题并求解该优化问题，获得用于三维绘制的节能颜色集。与现有的仅仅基于颜色集节能优化的方案相比，本发明方法由于考虑了三维场景的绘制过程，对绘制结果在OLED显示器上显示时的显示功率评估更加准确，从而可以获得更优的节能颜色集。

附图说明

图1是本发明的颜色集节能优化方法的流程示意图；

图2是用于测量OLED显示器的显示功率的装置示意图；

图3是测量得到的OLED显示器的显示功率和红色的强度值的关系曲线；

图4是测量得到的OLED显示器的显示功率和绿色的强度值的关系曲线；

图5是测量得到的OLED显示器的显示功率和蓝色的强度值的关系曲线。

具体实施方式

下面以结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。

在OLED显示器正常工作后，按照图2所示将OLED显示器与电压测量装置和电流测量装置进行连接。参见图1，本发明面向OLED显示器的用于三维绘制的颜色集节能优化方法包括如下步骤：

步骤1）：分别用不同强度值的红、绿、蓝这三种纯色在OLED显示器上全屏显示；本发明优选等间隔强度值，比如，当强度值的范围为0.0到1.0时，则从0.0开始到1.0、每隔1.0/255进行测量。

针对每一个强度值，每间隔2秒用高精度的万用表测量OLED显示器的电压和通过的电流一次，测量10次并将电压和电流各自取平均值后相乘，得到OLED显示器的显示功率分别和红、绿、蓝纯色的强度值的关系（如图3至图5所示）。然后，将OLED显示器的显示功率除以OLED显示器的像素总数，分别得到红、绿、蓝这三种纯色取不同强度值时单个像素的平均功率，从而获得OLED显示器的单个像素在显示不同强度值的红、绿、蓝纯色时的强度值和显示功率的一一对应关系表。

根据所得到的对应关系表，使用K阶多项式（K≥3，一般3阶的平均误差已经小于1%）逼近的方法分别拟合得到OLED显示器的显示功率和红、绿、蓝三种纯色的强度值之间多项式函数关系表达式F_r(x)、F_g(x)和F_b(x)，如公式（1）所示，其中

是相应的多项式的系数，k＝0，1，...，K，K为上述多项式的阶数，K≥3；上标(r)、(g)、(b)分别表示该系数对应的红、绿、蓝纯色：

$F_r\left(x\right)=\underset{k=0}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k^{\left(r\right)}{x}^k,$ $F_g\left(x\right)=\underset{k=0}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k^{\left(g\right)}{x}^k,$ $F_b\left(x\right)=\underset{k=0}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k^{\left(b\right)}{x}^k---\left(1\right)$

步骤2）：对于一个给定的目标三维场景，对可行的观察视点以及每个可行的观察视点的可行的观察视角进行采样，得到由采样所得的观察视点与其观察视角的组合构成的一个集合，该集合包含S组观察视点与其观察视角的组合。在这里，可行的观察视点是指目标三维场景中可行的虚拟相机放置的空间位置，可行的观察视角是指虚拟相机的可行的观察方向。通常，对可行的观察视点的优选的采样方法是对三维场景的包围球的表面进行平均采样，而可行观察视点的可行观察视角则优选指向三维场景中心的观察视角，为控制后续步骤中所述的OLED显示器的评估显示功率的误差，一般S≥100。

步骤3）：对于所得到的每个采样的观察视点与其观察视角的组合，令绘制目标三维场景时所使用的颜色集中包含了N（N≥1）种未知的颜色，所述颜色集表示为C＝｛c_n＝(r_n，g_n，b_n)，n＝1，2，...，N｝，其中r_n、g_n、b_n分别表示颜色集C中第n个颜色c_n的红、绿、蓝颜色分量值。由于颜色集是指用户绘制三维场景时使用的调色盘，所以优选N的值在10左右。

在采样得到的各观察视点与其观察视角的组合下，使用局部光照明模型（如Phong光照明模型）绘制目标三维场景，得到在各所述观察视点与其观察视角组合下的绘制的结果图像。所得到的绘制结果图像中的每个像素的颜色C_pixel的红、绿、蓝分量的强度值分别是关于颜色集中的N种未知颜色的红、绿、蓝分量的强度值的加权和，如公式（2）所示：

$C_{\mathrm{pixel}}=(R_{\mathrm{pixel}},G_{\mathrm{pixel}},B_{\mathrm{pixel}})=(\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_n{r}_n,\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_n{g}_n,\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_n{b}_n)---\left(2\right)$

其中，ω_n表示像素的颜色关于颜色集中第n个颜色的权值，R_pixel、G_pixel和B_pixel分别表示像素的颜色G_pixel在RGB色彩空间中的红、绿、蓝分量的强度值，r_n、g_n、b_n分别表示颜色集中第n个颜色c_n的红、绿、蓝分量的强度值。

步骤4）：将公式（2）按照红、绿、蓝分量分别代入到步骤1）的相应的多项式函数表达式（1）中，得到显示像素的颜色C_pixel的红、绿、蓝分量的强度值所对应的显示功率，然后将它们相加，展开后合并同类项，得到每一个像素的显示功率P_pixel(C)关于颜色集中的N种未知颜色的表达关系式（如以下式（3）所示，已化简）：

$P_{\mathrm{pixel}}\left(C\right)=F_r\left(\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_n{r}_n\right)+F_g\left(\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_n{g}_n\right)+F_b\left(\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_n{b}_n\right)$

$=\underset{k=0}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{{\mathrm{\Σ}}_{n=1}^N{t}_n=k}{\mathrm{\Σ}}[\left(\frac{k!}{{\mathrm{\Π}}_{n=1}^N{t}_n!}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Π}}}{\mathrm{\ω}}_n^{t_n}\right)\·\stackrel{\→}{Q}\·\stackrel{\→}{Y}]---\left(3\right)$

其中， $\stackrel{\→}{Q}=(a_k^{\left(r\right)},a_k^{\left(g\right)},a_k^{\left(b\right)}),$ $\stackrel{\→}{Y}=({\mathrm{\Π}}_{n=1}^N{r}_n^{t_n},{\mathrm{\Π}}_{n=1}^N{g}_n^{t_n},{\mathrm{\Π}}_{n=1}^N{b}_n^{t_n}),$

表示两个向量之间的点积运算，

为展开后的多项式系数，第二个求和符号下面的条件是指满足该等式的N个自然数{t₁，t₂，…，t_N｝的所有组合，N为颜色集中所包含的未知颜色的数量，N≥1。

步骤5）：对于采样得到的所有观察视点与其观察视角的组合，累加每个观察视点与其观察视角组合下的结果图像的所有M个像素（M是结果图像的像素总数量）的显示功率关于颜色集中的N种未知颜色的表达式（3），得到三维场景的绘制结果的评估显示功率P_scene(C)关于颜色集中的N种未知颜色的表达式（如以下式（4）所示，已化简）：

$P_{\mathrm{scene}}\left(C\right)=\underset{k=0}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{{\mathrm{\Σ}}_{n=1}^N{t}_n=k}{\mathrm{\Σ}}[\underset{s=1}{\overset{S}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\left(\frac{k!}{{\mathrm{\Π}}_{n=1}^N{t}_n!}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Π}}}{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{smn}}^{t_n}\right)\·\stackrel{\→}{Q}\·\stackrel{\→}{Y}]---\left(4\right)$

其中，ω_smn表示在采样得到的第s个观察视点与其观察视角的组合下，第m个像素的颜色关于颜色集中的第n个颜色的权值；对于给定的目标三维场景，ω_smn经过预计算获得，式（4）中的方括号内的向量点积

的系数随之确定。由于式（4）是一个关于颜色集C的多项式函数，其项的总数量为

因此对于三维场景的绘制结果的显示功率的评估可以在多项式时间内快速完成。

步骤6）：令颜色集中的N种未知颜色满足如下约束条件：用户指定颜色集C中的N种未知颜色的两两之间在CIE L^*a^*b^*色彩空间中的相互欧式距离均大于等于用户指定的两种颜色的相互欧式距离阈值A，N种未知颜色的两两之间的色调值的差值均大于等于用户指定的两种颜色的色调值差值阈值B，N种未知颜色在CIE L^*a^*b^*色彩空间中的亮度分量L^*均大于等于第一亮度阈值L1且均小于等于第二亮度阈值L2。根据国际照明委员会规定的CIE L^*a^*b^*色彩空间模型所表示的颜色的各分量的取值范围，以及人眼对颜色感知的相关研究，两种颜色的相互欧式距离阈值A的典型取值范围通常在40.0到80.0之间，两种颜色的色调值差值阈值B的典型取值范围在30.0到80.0之间、第一亮度阈值L1和第二亮度阈值L2的合法取值范围是0.0到100.0，且L1≤L2。

利用满足上述约束条件的颜色集最小化如式（4）所示的三维场景的绘制结果的评估显示功率，得到一个带约束的优化问题（如式（5）所示）：

min P_scene(C)

s.t.

i≠j，dist_c(c_i，c_j)≥A

i≠j，dist_h(c_i，c_j)≥B

L1≤L^*(c_i)≤L2            （5）

其中，dist_c(c_i，c_j)表示两个颜色在CIE L^*a^*b^*色彩空间中的相互欧式距离；令

和

分别表示两个颜色c_i，c_j在CIE L^*a^*b^*色彩空间中的L^*，a^*，b^*分量的值，其中 $L_i^{*},L_j^{*}\∈\left[\mathrm{0,100}\right],a_i^{*},a_i^{*},a_j^{*},b_j^{*}\∈[-\mathrm{128,128}],$ 则dist_c(c_i，c_j)定义为： ${\mathrm{dist}}_c(c_i,c_j)=\sqrt{{(L_i^{*}-L_j^{*})}^2+{(a_i^{*}-a_j^{*})}^2+{(b_i^{*}-b_j^{*})}^2};$

其中，dist_h(c_i，c_j)表示两个颜色的色调值之间的差值；令h_i和h_j分别表示两个颜色c_i，c_j的色调值，其中h_i和h_j是整数且h_i，h_j∈[0，359]，则dist_h(c_i，c_j)定义为：dist_h(c_i，c_j)＝min(｜h_i-h_j｜，360-|h_i-h_j｜)；

L^*(c_i)表示颜色在CIE L^*a^*b^*色彩空间中亮度通道L^*的值。

步骤7）：首先，用罚函数方法（相关技术可参考袁亚湘，孙文瑜.最优化理论与方法，第十章.科学出版社，1997.）将步骤6）得到的带约束的优化问题（如式（5）所示）转化为无约束的优化问题（如以下式（6）所示）：

min P_scene(C)+σ(D_color(C)+D_hue(C)+D_lightness(C))（6）

其中，σ是大于0的罚因子，

$D_{\mathrm{color}}\left(C\right)=\underset{c_i,c_j\∈C,i\≠j}{\mathrm{\Σ}}\max (\mathrm{0,1}-\frac{{\mathrm{dist}}_c(c_i,c_j)}{A})---\left(7\right)$

$D_{\mathrm{hue}}\left(C\right)=\underset{c_i,c_j\∈C,i\≠j}{\mathrm{\Σ}}\max (\mathrm{0,1}-\frac{{\mathrm{dist}}_h(c_i,c_j)}{B})---\left(8\right)$

$D_{\mathrm{lightness}}\left(C\right)=\underset{c_i\∈C}{\mathrm{\Σ}}[\max (\mathrm{0,1}-\frac{L^{*}\left(c_i\right)}{L1})+\max (\mathrm{0,1}-\frac{L2}{L^{*}\left(c_i\right)})]---\left(9\right)$

式（7）-（9）分别是式（5）的3个约束条件转化而来的惩罚项。

然后，用非线性的无约束优化方法，如Nelder-Mead方法（相关技术可参考J.C.Lagarias,J.A.Reeds,M.H.Wright,and P.E.Wright.Convergence propertiesof the Nelder-Mead simplex method in low dimensions.SIAM J.on Optimization,9(1):112-147,1998.）求解上述无约束优化问题，得到面向OLED显示器的用于三维绘制的节能颜色集。

现有技术中，在用户约束的前提条件下，由于用户主观选择颜色集的时候难以直观地比较不同颜色之间的显示功率，尤其地，在三维绘制中，用户无法预先得知所选择的颜色集对最终绘制结果的图像在OLED显示器上展示时的功率所产生的影响，因此得到的颜色集往往不是最节能的；而本发明的优化方法总是能够找到一个包含N种颜色的节能颜色集，使用这个颜色集对目标三维场景进行绘制后，得到的绘制结果的图像在OLED显示器上展示时，平均可以节约显示器约7%~20%的电能消耗。

Claims (2)

1.一种面向OLED显示器的用于三维绘制的颜色集节能优化方法，其特征在于包括：

（1）分别将不同强度值的红、绿、蓝这三种纯色在OLED显示器上显示；根据每一种所述纯色的各种强度值与OLED显示器的显示功率之间的一一对应关系，用高阶多项式逼近的方法分别拟合得到OLED显示器的显示功率与每一种所述纯色的强度值之间的多项式函数关系；

（2）对目标三维场景的可行的观察视点及其可行的观察视角进行采样，得到各所述观察视点与其观察视角的组合的集合；

（3）在采样得到的各所述观察视点与其观察视角的组合下，使用局部光照明模型绘制目标三维场景，分别得到在各所述观察视点与其观察视角的组合下的绘制结果的图像，各所述绘制结果的图像的每个像素的颜色是N种未知颜色的加权和，其中，所述未知颜色属于绘制目标三维场景时使用的颜色集，且N为所述颜色集中所含有的不同未知颜色的数量，N≥1；

（4）在采样得到的每个所述观察视点与其视观察角的组合下，将对应的所述绘制结果的图像的每个像素的颜色的红、绿、蓝三个分量的强度值分别对应地代入所述多项式函数关系中并相加，展开后合并同类项，得到各所述绘制结果的图像的每个像素的显示功率关于颜色集中的N种未知颜色的表达式；

（5）将各所述绘制结果的图像的每个像素的显示功率关于颜色集中的N种未知颜色的表达式进行累加，得到目标三维场景的绘制结果的评估显示功率关于颜色集中的N种未知颜色的表达式；

（6）使所述颜色集中的N种未知颜色满足如下约束条件：

N种未知颜色的两两之间在CIE L*a*b*色彩空间中的相互欧式距离大于等于两种颜色的相互欧式距离阈值，N种未知颜色的两两之间的色调值的差值大于等于两种颜色的色调值差值阈值，N种未知颜色在CIE L*a*b*色彩空间中的亮度分量均大于等于第一亮度阈值且均小于等于第二亮度阈值；

利用满足所述约束条件的颜色集，将目标三维场景的绘制结果的评估显示功率最小化，得到关于目标三维场景的带约束的面向OLED显示器的用于三维绘制的颜色集节能优化问题；

（7）将所述颜色集节能优化问题转化为无约束的优化问题，再用无约束优化方法进行求解，得到面向OLED显示器的用于三维绘制的节能颜色集。

2.根据权利要求1所述的节能颜色集优化方法，其特征在于：所述高阶多项式为3阶以上多项式。

Images