CN102930832A - 基于psnr的液晶显示器的区域动态背光控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于PSNR的液晶显示器的区域动态背光控制方法，该算法依据图像质量评价标准PSNR，认为PSNR=30是图像保质的最低标准，同时也是图像允许失真的最大范围。根据PSNR=30，推出每个区域失真的方差值。与此同时，依据图像失真的原理，设定了公式TSE_m，TSE_m代表液晶补偿后发生溢出失真的像素的方差值。然后，从区域像素的最大灰度值开始代入公式TSE_m，看是否满足TSE_m>TSE这个条件，如果不满足，灰度值减1，继续代入公式TSE_m；如果满足条件，就以满足条件的这个灰度值对应的亮度作为背光亮度。本发明的优点在于：算法简单，运算时间快，提升了液晶显示器画面质量，降低了功耗。

Description

基于PSNR的液晶显示器的区域动态背光控制方法

技术领域

本发明涉及一种液晶显示器的背光控制方法，具体是一种液晶显示器的区域动态背光控制方法。

背景技术

随着人们生活品质的不断提高，液晶电视向着大尺寸、超薄、广色域、高对比度等方向发展。LED背光液晶电视正是伴随着人们的需求逐步走向研究领域与应用市场的，而在LED背光液晶电视技术当中，LED区域动态背光液晶电视则是当今液晶领域研究的重点。动态背光主亮度提取算法因涉及到在保证显示画面质量的同时最大程度上降低背光功耗，逐渐成为各液晶电视生产厂商和机构所研究的重要对象。

该技术研究的意义：(1)提升画面显示质量。我们知道，液晶电视背光色域越是接近NTSC色域，显示画面色 彩越是接近自然色。但是，传统的液晶电视为CCFL背光，色域只能达到NTSC色域的70%~80%。采用白光LED（W-LED）背光液晶电视尽管色域较传统的CCFL背光液晶电视色域提升无几，但W-LED背光液晶电视可采用动态背光控制技术后实现的对比度提高、功耗降低等优势是传统CCFL背光液晶电视无法比拟的。况且，采用RGB-LED背光源可以轻松达到100%的NTSC色域范围，如果采用性能更加强大的LED器件，则可以实现120%以上的NTSC色域范围。色域的提高，有助于提升液晶电视画面色彩深度。(2) 降低功耗。由于液晶电视功耗主要集中的背光功耗上，而传统的CCFL背光液晶电视工作时背光又是全部打开的，背光亮度不会根据图像内容变化，导致了液晶电视功耗较高。随着人们的生活水平不断提高，液晶电视向着大尺寸化发展。而由于液晶电视尺寸的不断增大，功耗问题越来越明显。调查显示目前市场上的主流产品40英寸、42英寸液晶电视

功耗在200W-240W之间，46-52英寸功耗在250W-310W之间，而65英寸液晶电视功耗达到了500W以上。显然，功耗问题不能满足设计要求，也与当今节能减排的国家政策背道而驰。采用动态背光控制技术液晶电视背光可以适时根据显示画面内容调整，使液晶电视功耗降低30%-50%。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于PSNR的液晶显示器的区域动态背光控制方法，既能得到高品质的图像，又降低了功耗。

本发明采用以下技术方案解决上述技术问题的：一种基于PSNR的液晶显示器的区域动态背光控制方法，包括下述步骤：

步骤1、将 RGB图像转化为灰度图像，采取RGB三路信号的最大值作为该像素的灰度值进行处理，图像RGB信号的最大灰度值的转换公式为：

I_gray(I,j)=max[R(I,j),G(I,j),B(i,j)](1)

步骤2、背光提取步骤，包括如下子步骤：

步骤22、计算基准方差：

图像质量评价标准PSNR的公式如下：

R_PSNR=10log₁₀(255²/E_MSE)                 (2)

$E_{\mathrm{MSE}}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(I(i,j)-I^{\′}(i,j))}^2/(m\×n)---\left(3\right)$

E_MSE是原图像与处理图像之间的均方误差；255是图像8 bits表示法的最大值；I(i，j)，I′(i，j)分别表示原图像和背光调制图第i行，第j列像素的灰度值；m，n分别代表图像水平和垂直的像素个数；

设定每一块区域的R_PSNR=30，由式(2)推出E_MSE=65.025，最终得到每一块区域的方差值E_TSE，对于每一帧图像由R_PSNR=30推出的E_TSE是一个确定值，其公式如下：

E_TSE=E_MSE×(m/M)×(n/N)                  (4)

M，N分别代表图像水平和垂直分区的个数；则m/M和n/N是每一个区域水平和垂直的像素个数；

步骤24：计算背光亮度：

首先，通过matlab编程得到每一个区域像素的最大灰度值Imax；然后，让最大截光值Ic开始于Imax﹣1，得到一个E_{TSE_m}(式(6))；之后，比较E_TSE与E_{TSE_m}；如果E_{TSE_m}<E_TSE，则Ic-1再得到一个E_{TSE_m}，如果E_{TSE_m}>E_TSE，则此时的Ic就是满足该区域允许失真程度的最大截光值，就以这个Ic的亮度作为背光亮度：

L_BL=(I_c/255)^r                   (5)

其中：L_BL是背光亮度；γ是伽玛校正值，设定γ=2.2，E_{TSE_m}公式如下：

$E_{\mathrm{TSE}\_m}={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=I_c}^{I_{\max }}H\left(i\right)\&times;{(i-I_c)}^2---\left(6\right)$

其中：H(i)代表每个区域灰度值为i的像素个数，E_{TSE_m}和E_TSE的原理相同，都是统计图像发生溢出失真的像素与原始图像对应点像素的方差。

本发明还提出了另一种基于PSNR的液晶显示器的区域动态背光控制方法，其与上述第一种区域动态背光控制方法的区别如下，计算背光亮度的步骤不同，该种方法中，计算背光亮度的步骤包括：

首先，通过matlab编程得到每一个区域像素的最大灰度值Imax；

对Ic进行粗略的计算，由公式(7)：

(I_max/255)^r×n=(I_c/255)^r(7)

其中：n=0.7，0.8，0.9，推出每个区域最大值亮度的n倍对应的灰度值Ic，先让n=0.7推得的 Ic代入公式(6)得到一个E_{TSE_m}的值；然后，判断这个E_{TSE_m}和E_TSE的大小，当E_{TSE_m}<E_TSE时，就以这个Ic的亮度作为背光亮度；当E_{TSE_m}>E_TSE时，将n=0.8得到的Ic代入式(6)，如果E_{TSE_m}<E_TSE就用最大值亮度的0.8倍作为背光亮度；否则，就用最大值亮度的0.9倍作为背光亮度。

本发明的优点在于：算法简单，运算时间快，硬件上易于实现，从液晶补偿后某些灰度值溢出失真着手，寻找合适的背光值，提升了液晶显示器画面质量，降低了功耗。

附图说明

图1是截光现象图。

图2是算法流程图。

具体实施方式

1、截光现象

当背光源采用恒定亮度的面光源(设背光亮度为1)时，原图像的出屏亮度等价于像素的亮度。在动态背光调节之后，背光亮度降低，导致图像出屏亮度小于1。为此，我们还要进行像素补偿，以使图像质量提高。由于背光调制图的亮度不可能超过原图像的亮度，因此某些灰度值较大的像素不能达到理想的亮度，而且在灰度值为255的地方截止了。灰度值在gc+1到255之间的像素在补偿后灰度值截止在255。也就是说，灰度值在gc+1到255之间的像素发生溢出失真。基于截光现像，我们提出了以R_PSNR=30这个标准把图像限制在一定的失真范围内，认为PSNR=30是图像保质的最低标准，同时也是图像允许失真的最大范围，进而找到最大截止值得到背光亮度的新算法。因为背光亮度与失真率是相互矛盾的，背光亮度降低的大，图像的失真率也大；背光亮度降低的小，图像失真率也小。动态背光的目的是最大限度的降低背光亮度，以节省功耗，但前提是保证背光降低后图像的质量，即图像的失真必须是人眼能接受的范围内。我们认为R_PSNR>=30图像的质量就比较高，因此为保证图像质量我们可以把R_PSNR设定为30以上的任何一个值，但是R_PSNR的值越大，需要的背光亮度越高，为了节省功耗同时保证图像质量我们设R_PSNR=30。

2、  基于PSNR的动态背光算法

2.1 RGB图像转化为灰度图像

由于视频输入的每一帧图像是彩色图，即输入的图像内容包括RGB三路信号。一般情况下会采取RGB三路信号的最大值作为该像素的灰度值进行处理，这样的化简方法能在一定程度上避免图像在补偿后出现过多的失真。图像RGB信号的最大灰度值的转换公式为：

I_gray(I,j)=max[R(I,j),G(I,j),B(i,j)](1)

2.2 背光提取步骤

2.2.1 计算基准方差

图像质量评价标准PSNR的公式如下：

R_PSNR=10log₁₀(255²/E_MSE)(2)

$E_{\mathrm{MSE}}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(I(i,j)-I^{\&prime;}(i,j))}^2/(m\&times;n)---\left(3\right)$

E_MSE是原图像与处理图像之间的均方误差；255是图像8 bits表示法的最大值；I(i，j)，I′(i，j)分别表示原图像和背光调制图第i行，第j列像素的灰度值；m，n分别代表图像水平和垂直的像素个数。

假设每一块区域的R_PSNR=30，由式(2)可推出E_MSE=65.025，最终得到每一块区域的方差值E_TSE。对于每一帧图像由R_PSNR=30推出的E_TSE是一个确定值，其公式如下：

E_TSE=E_MSE×(m/M)×(n/N)(4)

M，N分别代表图像水平和垂直分区的个数(本文将图像分为12×16共192个区域)；则m/M和n/N是每一个区域水平和垂直的像素个数，此个数在已知图像大小的前提下是一个确定的数值。因此，对于每一帧画面E_TSE也是一个确定值。

2.2.2 计算背光亮度

首先，我们通过matlab编程得到每一个区域像素的最大灰度值Imax；然后，让Ic(最大截光值)开始于Imax﹣1，得到一个E_{TSE_m}(式(6))；之后，比较E_TSE与E_{TSE_m}；如果E_{TSE_m}<E_TSE，则Ic-1再得到一个E_{TSE_m}，如果E_{TSE_m}>E_TSE，则此时的Ic就是满足该区域允许失真程度的最大截光值。我们就以这个Ic的亮度作为背光亮度：

L_BL=(I_c/255)^r(5)

其中：L_BL是背光亮度；γ是伽玛校正值，本文设定γ=2.2。E_{TSE_m}公式如下：

$E_{\mathrm{TSE}\_m}={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=I_c}^{I_{\max }}H\left(i\right)\&times;{(i-I_c)}^2---\left(6\right)$

其中：H(i)代表每个区域灰度值为i的像素个数。E_{TSE_m}和E_TSE的原理相同，都是统计图像发生溢出失真的像素与原始图像对应点像素的方差。背光亮度提取流程图如图2。

2.3 算法改进

上述2.2.2计算背光亮度的算法存在两大问题：1) 逐一寻找Ic花费的时间长，在硬件上很难实现该算法。2) 当区域灰度值大的像素很少，找到的Ic会很小，得到的背光亮度将无法满足灰度值大的像素的要求，使得背光调制图效果差。为此，我们对Ic进行粗略的计算，由公式(7)：

(I_max/255)^r×n=(I_c/255)^r(7)

其中：n=0.7，0.8，0.9。可以推出每个区域最大值亮度的n倍对应的灰度值Ic。我们先让n=0.7推得的 Ic代入公式(6)得到一个E_{TSE_m}的值；然后，判断这个E_{TSE_m}和E_TSE的大小，当E_{TSE_m}<E_TSE时，说明Ic还可以再降低，但为保证图像质量我们不再降低Ic的值，就以这个Ic的亮度作为背光亮度；当E_{TSE_m}>E_TSE时，将n=0.8得到的Ic代入式(6)，如果E_{TSE_m}<E_TSE就用最大值亮度的0.8倍作为背光亮度；否则，就用最大值亮度的0.9倍作为背光亮度。经过经验总结：以最大值亮度的0.7倍作为背光亮度，对大多数图像来说其背光调制图的失真不易被人眼发觉。因此，n(n范围为0~1)越大图像的品质越好。

作为一个具体实施的例子，如下所述。

对于每一帧视频图像，我们首先，提取图像中每一个像素RGB对应的最大值；然后，将最大值组成的矩阵划分成12×16共192个区域，用MATLAB编程得到每一个区域的最大值，即I_max，采用公式(7)计算I_max的0.7，、0.8、0.9倍对应的灰度值；最后，也是通过MATLAB编程统计每个区域Imax的0.7倍对应的灰度值到该区域的Imax的每一个灰度值的个数(也可以从0-255统计，但会加长运算时间并且本文算法只需统计Imax的0.7倍对应的值之上的灰度值个数就满足要求。)，将统计的个数代入公式(6)得到E_{TSE_m}，将E_{TSE_m}与E_TSE对比，找到合适的背光亮度。采用该算法处理得到的背光调制图的PSNR都在30以上，图像的质量高，本算法的运算时间很快(对一幅640×480的该算法图像运算时间大约是0.04s)。

以上所述仅为本发明创造的较佳实施例而已，并不用以限制本发明创造，凡在本发明创造的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明创造的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于PSNR的液晶显示器的区域动态背光控制方法，其特征在于：包括下述步骤：

步骤1、将 RGB图像转化为灰度图像，采取RGB三路信号的最大值作为该像素的灰度值进行处理，图像RGB信号的最大灰度值的转换公式为：

I_gray(I,j)=max[R(I,j),G(I,j),B(i,j)](1)

步骤2、背光提取步骤，包括如下子步骤：

步骤22、计算基准方差：

图像质量评价标准PSNR的公式如下：

R_PSNR=10log₁₀(255²/E_MSE)(2)

$E_{\mathrm{MSE}}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(I(i,j)-I^{\&prime;}(i,j))}^2/(m\&times;n)---\left(3\right)$

E_MSE是原图像与处理图像之间的均方误差；255是图像8 bits表示法的最大值；I(i，j)，I′(i，j)分别表示原图像和背光调制图第i行，第j列像素的灰度值；m，n分别代表图像水平和垂直的像素个数；

设定每一块区域的R_PSNR=30，由式(2)推出E_MSE=65.025，最终得到每一块区域的方差值E_TSE，对于每一帧图像由R_PSNR=30推出的E_TSE是一个确定值，其公式如下：

E_TSE=E_MSE×(m/M)×(n/N)(4)

M，N分别代表图像水平和垂直分区的个数；则m/M和n/N是每一个区域水平和垂直的像素个数；

步骤24：计算背光亮度：

首先，通过matlab编程得到每一个区域像素的最大灰度值Imax；然后，让最大截光值Ic开始于Imax﹣1，得到一个E_{TSE_m}(式(6))；之后，比较E_TSE与E_{TSE_m}；如果E_{TSE_m}<E_TSE，则Ic-1再得到一个E_{TSE_m}，如果E_{TSE_m}>E_TSE，则此时的Ic就是满足该区域允许失真程度的最大截光值，就以这个Ic的亮度作为背光亮度：

L_BL=(I_c/255)^r(5)

其中：L_BL是背光亮度；γ是伽玛校正值，设定γ=2.2，E_{TSE_m}公式如下：

$E_{\mathrm{TSE}\_m}={\mathrm{\&Sigma;}}_{i=I_c}^{I_{\max }}H\left(i\right)\&times;{(i-I_c)}^2---\left(6\right)$

其中：H(i)代表每个区域灰度值为i的像素个数，E_{TSE_m}和E_TSE的原理相同，都是统计图像发生溢出失真的像素与原始图像对应点像素的方差。

2.一种基于PSNR的液晶显示器的区域动态背光控制方法，其特征在于：包括下述步骤：

步骤1、将 RGB图像转化为灰度图像，采取RGB三路信号的最大值作为该像素的灰度值进行处理，图像RGB信号的最大灰度值的转换公式为：

I_gray(I,j)=max[R(I,j),G(I,j),B(i,j)](1)

步骤2、背光提取步骤，包括如下子步骤：

步骤22、计算基准方差：

图像质量评价标准PSNR的公式如下：

R_PSNR=10log₁₀(255²/E_MSE)(2)

$E_{\mathrm{MSE}}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(I(i,j)-I^{\&prime;}(i,j))}^2/(m\&times;n)---\left(3\right)$

E_MSE是原图像与处理图像之间的均方误差；255是图像8 bits表示法的最大值；I(i，j)，I′(i，j)分别表示原图像和背光调制图第i行，第j列像素的灰度值；m，n分别代表图像水平和垂直的像素个数；

设定每一块区域的R_PSNR=30，由式(2)推出E_MSE=65.025，最终得到每一块区域的方差值E_TSE，对于每一帧图像由R_PSNR=30推出的E_TSE是一个确定值，其公式如下：

E_TSE=E_MSE×(m/M)×(n/N)(4)

M，N分别代表图像水平和垂直分区的个数；则m/M和n/N是每一个区域水平和垂直的像素个数；

步骤24：计算背光亮度：

首先，通过matlab编程得到每一个区域像素的最大灰度值Imax；

对Ic进行粗略的计算，由公式(7)：

(I_max/255)^r×n=(I_c/255)^r(7)

其中：n=0.7，0.8，0.9，推出每个区域最大值亮度的n倍对应的灰度值Ic，先让n=0.7推得的 Ic代入公式

得到一个E_{TSE_m}的值，其中：H(i)代表每个区域灰度值为i的像素个数，E_{TSE_m}和E_TSE的原理相同，都是统计图像发生溢出失真的像素与原始图像对应点像素的方差；然后，判断这个E_{TSE_m}和E_TSE的大小，当E_{TSE_m}<E_TSE时，就以这个Ic的亮度作为背光亮度；当E_{TSE_m}>E_TSE时，将n=0.8得到的Ic代入式(6)，如果E_{TSE_m}<E_TSE就用最大值亮度的0.8倍作为背光亮度；否则，就用最大值亮度的0.9倍作为背光亮度。

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