CN105321487A - 图像处理设备和图像处理方法 - Google Patents

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Abstract

提供了一种图像处理设备和图像处理方法。图像处理设备包括亮度调制器、背光控制增益调整单元、峰值检测器和直方图检测器。峰值检测器计算作为输入的视频输入信号在规定区域中的最大亮度值的峰值。直方图检测器计算关于视频输入信号的亮度值的频率分布。基于由峰值检测器计算出的峰值和由直方图检测器计算出的频率分布，亮度调制器对于每个像素将视频输入信号的亮度值转换为视频输出信号的亮度值并且输出视频输出信号。背光控制增益调整单元基于峰值来创建背光控制信号。

Description

图像处理设备和图像处理方法
对相关申请的交叉引用
包括说明书、附图和摘要的于2014年7月30日提交的日本专利申请第2014-154710号的公开内容的整体通过引用合并于此。
背景技术
本发明涉及图像处理设备和图像处理方法，具体而言，它可以适当地应用于具有背光控制的液晶显示器。
作为具有背光的液晶显示器设备(LCD)中的功率消耗减少技术，峰值ACL(自动对比度限制)控制是已知的。在峰值ACL控制中，检测亮度的峰值(即，视频信号中的最高亮度)，将背光的亮度降低到为涉及的峰值的显示所需要的最小值，并且对整体视频信号执行亮度调制，以便具有涉及的峰值的像素的视频信号输出变为100％。例如，最亮的像素的亮度(即，一个帧内的峰值)是显示单元的最大亮度的50％，则将背光亮度降低到50％，并且执行亮度调制，从而使帧的视频信号翻倍。由100％背光亮度乘以50％视频信号所显示的亮度与由50％背光亮度乘以100％视频信号所显示的亮度相同。相应地，可以降低背光的功率消耗，而不会降低所显示的图像的亮度。
另一方面，补偿视频信号以便改进关于人类能见度的亮度的技术是已知的。对于普通视频信号，一般执行校正以补偿显示面板的伽玛(gamma)特征(伽玛校正)。在普通伽玛校正中，通过偏移显示面板的伽玛特征来进行校正，以便视频数据和显示亮度可以具有比例关系。另一方面，通过向将显示亮度与视频数据的关系从作为整体的比例关系移向高亮度一侧的方向调整伽玛校正的校正量，可以改进关于人类能见度的亮度。也可以通过执行校正，以便显示亮度与视频数据的关系比所述比例关系在低亮度一侧变得更小并且在高亮度一侧变得更大，以改进关于人类能见度的亮度，由此增强对比度。
专利文献1公开了一种显示单元，该显示单元旨在在节能LCD的背光控制系统中改进低亮度层次(gradation)的能见度。显示单元包括基于视频信号的平均亮度(APL：平均图片电平)来调整背光亮度的APL曲线设置单元；基于亮度直方图来调制背光亮度和层次信号的亮度直方图调制器；以及，基于预先设置的伽玛值来执行已调制的层次信号(K2)的伽玛校正的黑色校正单元(参考专利文献1的图2)。黑色校正单元选择伽玛信息存储单元中的伽玛值，该伽玛信息存储单元存储多个伽玛值的对应关系以及由直方图亮度调制器调整的背光亮度(D2)和亮度信号(F)的组合。由于最佳伽玛值是根据背光控制值和环境照明计算出的，因此可以在低亮度层次中改进能见度。
[专利文献]
(专利文献1)日本未经审查的专利申请公开第2011-53264号
发明内容
由本发明人对专利文献1进行的检查揭示了存在下列新问题。
专利文献1中描述的显示单元改变伽玛特征，并且执行控制，以防止能见度劣化，以便针对背光控制操作中的低亮度层次的能见度劣化进行改进。具体地，根据背光亮度的降低来执行处理，以降低伽玛值并且增强低亮度层次的亮度，以及实现针对低亮度层次的能见度劣化的改进。因此，效果绝对地仅限于通过背光控制操作来补偿能见度的劣化；相应地，难以改进观看者感受到的关于能见度的亮度。
下面说明了对这样的问题和其他问题的解决方案，以及根据对本说明书和各个附图的描述，本发明的新的特征将变得清楚。
根据本申请的一个实施例如下所示。
图像处理设备接收视频输入信号，并且将视频输出信号和背光控制信号提供到具有背光控制器的耦合的显示面板。图像处理设备包括亮度调制器、背光控制增益调整单元、峰值检测器和直方图检测器。峰值检测器计算作为输入的视频输入信号在规定区域中的最大亮度值的峰值。直方图检测器计算关于视频输入信号在规定区域中的亮度值的频率分布。基于由峰值检测器计算出的峰值和由直方图检测器计算出的频率分布，亮度调制器对于每个像素将视频输入信号的亮度值转换为视频输出信号的亮度值，并且输出视频输出信号。背光控制增益调整单元基于峰值来创建背光控制信号。注意，规定区域是当对于显示面板中的每个分割的区域执行背光控制时的背光控制的目标区域。
下面简要地说明通过上文所描述的一个实施例获得的效果。
即，可以执行峰值ACL控制以降低背光的功率消耗，同时可以根据视频输入信号的图片模式自适应地改进能见度。
附图说明
图1是示出了根据实施例1的图像处理设备的配置的示例的框图；
图2是示出了比较性示例1的图像处理设备的配置的框图；
图3是示出了比较性示例2的图像处理设备的配置的框图；
图4是示出了具有小伽玛值和大伽玛值的伽玛特征的说明图；
图5是示出了具有S形曲线的伽玛特征的说明图；
图6是示出了用于计算低/中间图片级别中的亮度分布率的预处理的说明图；
图7是示出了用于计算中间图片级别中的亮度分布率的预处理的说明图；
图8是示出了具有模式自适应S形曲线的伽玛特征的说明图；
图9是示出了亮度调制处理之前的图片级别的直方图的附图；
图10是示出了具有固定伽玛的亮度调制处理之后的图片级别的直方图的附图；
图11是示出了亮度调制处理之前的图片级别的直方图的附图；
图12是示出了直方图中的重心点的检测方法的说明图；
图13是示出了SOC中的图像处理设备的配置的示例的框图；
图14是示出了图像处理设备的操作的示例的处理流程图；
图15是示出了根据实施例2的图像处理设备的配置的示例的框图；
图16是示出了图像处理设备的输入/输出特征的示例的曲线图；
图17是示出了视频输出信号中的误差特征的曲线图；
图18是示出了根据实施例3的图像处理设备的配置的示例的框图；
图19是示出了黑色电平校正的说明图；以及
图20是示出了根据实施例4的图像处理设备的配置的示例的框图。
具体实施方式
1.实施例的概述
首先，将说明在本申请中所公开的典型的实施例的概述。在关于典型的实施例的概述说明中在括号中所引用的附图的数字符号仅仅示出了该数字符号所附加到的组件的概念中所包括的内容。
(1)<模式自适应伽玛校正>
根据本申请中所公开的典型的实施例的图像处理设备(100)包括亮度调制器，该亮度调制器接收视频输入信号，并且计算要提供给耦合的显示面板(90)的视频输出信号；以及背光控制增益调整单元(10)，所述背光控制增益调整单元(10)计算要提供给设置在所述显示面板中的背光控制器(91)的背光控制信号。图像处理设备还包括峰值检测器(3)，该峰值检测器(3)计算作为视频输入信号在规定区域中的最大亮度值的峰值；以及直方图检测器(2)，该直方图检测器(2)计算关于视频输入信号在规定区域中的亮度值周围的频率分布。
亮度调制器基于所述峰值和所述频率分布，对于每个像素将所述视频输入信号的亮度值转换为所述视频输出信号的亮度值。所述背光控制增益调整单元基于所述峰值来计算所述背光控制信号。
根据该配置，可以执行峰值ACL控制以降低背光的功率消耗，同时可以根据视频输入信号的图片模式自适应地改进能见度。优选的是，将规定区域与当对于显示面板中的每个分割的区域执行背光控制时的背光控制的目标区域进行匹配。
(2)<总控制增益计算单元>
在第1段中，图像处理设备还包括峰值ACL控制增益计算单元(4)、模式自适应伽玛特征计算单元(8，9)和总控制增益计算单元(5)。
峰值ACL控制增益计算单元基于所述峰值与所述视频输出信号的最大可能值的比率来计算峰值ACL控制增益，其中利用所述峰值ACL控制增益来放大所述视频输入信号的每个像素的亮度。所述模式自适应伽玛特征计算单元基于所述频率分布来计算亮度调制增益，其中利用所述亮度调制增益来调制所述视频输入信号的每个像素的亮度。所述总控制增益计算单元计算所述峰值ACL控制增益和所述亮度调制增益的乘积作为总控制增益。所述亮度调制器基于所述总控制增益，对于每个像素将所述视频输入信号的亮度值转换为所述视频输出信号的亮度值。
根据该配置，与按顺序执行使用亮度调制增益的转换和使用亮度调制增益的转换相比，可以将对视频输入信号的量化误差的生成抑制为较小的量。
(3)<模式自适应伽玛校正＝小伽玛/S形曲线直方图均衡化>
在第2段中，模式自适应伽玛特征计算单元基于第一函数(81)、第二函数(82)和第三函数(83)中的至少一项以及峰值来计算亮度调制增益。
第一函数(小伽玛)没有拐点，并且增强所述视频输入信号的每个像素的亮度。
第二函数(S形曲线校正)具有一个拐点，并且增强关于所述视频输入信号当中的所述频率分布的重心上方的高亮度像素的亮度，降低关于所述重心下方的低亮度像素的亮度。
第三函数(直方图均衡化)对频率的累积值与所述频率分布的亮度值的关系进行线性化。
根据该配置，提供了用于根据视频输入信号的图片模式来自适应地增强能见度的具体亮度调制函数。可以通过使用第一函数(小伽玛)、第二函数(S形曲线校正)和第三函数(直方图均衡化)中的一个或组合，或通过使用与其他函数的组合，应用更适合于视频输入信号的图片模式的亮度调制函数。
(4)<模式自适应伽玛校正＝第一、第二和第三函数的选择性的应用>
在第3段中，图像处理设备还包括频率分布率计算单元(7)。
当在所述频率分布中没有观察到局部化分布时，所述频率分布率计算单元导出第一函数，并且将第一函数提供到所述模式自适应伽玛特征计算单元。
当所述频率分布局部地分布在一个位置处时，所述频率分布率计算单元导出第二函数，并且将第二函数提供到所述模式自适应伽玛特征计算单元。
当所述频率分布局部地分布在多个区域处时，所述频率分布率计算单元导出用于基于所述频率分布中的频率的累积值指定伽玛值的第三函数，并且将第三函数提供到所述模式自适应伽玛特征计算单元。
根据该配置，通过选择性地应用第一函数(小伽玛)、第二函数(S形曲线校正)和第三函数(直方图均衡化)中的一个，可以根据视频输入信号的图片模式，自适应地增强能见度。
(5)<模式自适应伽玛校正＝第一、第二和第三函数的混合应用>
在第3段中，频率分布率计算单元并行地导出第一函数、第二函数和第三函数(80)，进一步通过第一函数、第二函数和第三函数的加权加法导出第四函数(84)，并且将第四函数提供到所述模式自适应伽玛特征计算单元，以代替第一函数、第二函数和第三函数。
根据该配置，通过应用组合了第一函数、第二函数和第三函数的函数，可以根据视频输入信号的图片模式，自适应地增强能见度。
(6)<模式自适应伽玛校正＝调整第一、第二和第三函数的混合比>
在第5段中，频率分布率计算单元基于所述频率分布，调整第一函数、第二函数和第三函数的权重。
根据该配置，当应用组合了第一函数、第二函数和第三函数的函数时，可以应用更适合于视频输入信号的图片模式的亮度调制函数。
(7)<模式自适应伽玛校正＝用于评估频率分布的预处理>
在第4段或第6段中，频率分布率计算单元基于加权的频率分布来评估视频输入信号的特征，其中，所述加权的频率分布是通过将指定与视频输入信号的亮度值对应的权重的预处理函数乘以频率分布而获得的。
根据该配置，可以更精确地确定视频输入信号的图片模式的特征。
(8)<黑色电平校正>
在第1段中，图像处理设备还包括底值检测器(12)，该底值检测器(12)计算作为视频输入信号在规定区域中的最小亮度值的底值。所述亮度调制器基于所述峰值和所述频率分布、并且额外地基于所述底值，对于每个像素将所述视频输入信号的亮度值转换为所述视频输出信号的亮度值。
根据该配置，在执行峰值ACL控制以降低背光的功率消耗时，同时在根据视频输入信号的图片模式自适应地改进能见度时，可以增强关于能见度的亮度并且同时在低亮度区域更多地降低亮度，由此增强对比度。
(9)<背光控制增益降低计算单元>
在第1段中，图像处理设备评估视频输出信号的亮度值相对于视频输入信号的亮度值的增强量，该增强是由亮度调制器基于所述频率分布执行的(15)，并且基于所述增强量重新调整背光控制信号，所述背光控制信号是由背光控制增益调整单元基于峰值创建的(16，17)。
根据该配置，可以执行峰值ACL控制以降低背光的功率消耗，同时可以根据视频输入信号的图片模式自适应地改进能见度。此外，还可以使用增强量的全部或一部分来用于抑制背光功率消耗的目的。代替基于频率分布来增强关于能见度的亮度，可以更多地降低背光的亮度，以增强功率消耗的降低效果。
(10)<背光控制增益降低和/或模式自适应伽玛校正重新调整>
在第1段中，图像处理设备评估视频输出信号的亮度值相对于视频输入信号的亮度值的增强量，该增强是由亮度调制器基于频率分布执行的(15)，并且基于所述增强量重新调整背光控制信号(16，17)。代替所述重新调整或与所述重新调整组合，所述亮度调制器基于所述峰值和所述频率分布、并且额外地基于所述增强量，对于每个像素将所述视频输入信号的亮度值转换为所述视频输出信号的亮度值。
根据该配置，可以执行峰值ACL控制以降低背光的功率消耗，同时可以根据视频输入信号的图片模式自适应地改进能见度。此外，还可以使用增强量的全部或一部分来用于抑制背光功率消耗的目的，并且代替增强量或与增强量组合，可以利用它来用于重新调整用于模式自适应伽玛校正的函数的目的。
(11)<局部调光>
在第1段到第10段中的一个中，背光控制器(91)对于对应于规定区域的每个区域，调整背光亮度，并且背光控制增益调整单元计算背光控制信号，以调整对应于规定区域的区域的背光亮度。
根据该配置，可以通过更精细的背光控制来实现节能，并且更有效率地实现功率消耗的降低。
(12)<SOC上的中间件>
在第1段到第11段中的一个中，图像处理设备还包括执行软件的处理器(30)，并且处理器通过执行所指定的软件，执行亮度调制器和背光控制增益调整单元的操作。
根据该配置，可以提供SOC(片上系统)的LSI(大规模集成电路)，该LSI通过中间件执行用于根据视频输入信号的图片模式自适应地增强能见度的图像处理，以及通过伴随的背光控制来降低功率消耗。
(13)<包括模式自适应伽玛校正的图像处理方法>
根据本申请中所公开的典型的实施例的图像处理方法包括调制亮度(1)以接收视频输入信号并且计算要提供给耦合的显示面板(90)的视频输出信号的步骤；以及调整背光控制增益(10)以计算要提供给设置在所述显示面板中的背光控制器(91)的背光控制信号的步骤。图像处理方法还包括检测峰值(3)以计算作为视频输入信号在规定区域中的最大亮度值的峰值的步骤；以及检测直方图(2)以计算关于视频输入信号在规定区域中的亮度值的频率分布的步骤。
所述调制亮度的步骤基于所述峰值和所述频率分布，对于每个像素将所述视频输入信号的亮度值转换为所述视频输出信号的亮度值。所述调整背光控制增益的步骤基于所述峰值来计算所述背光控制信号。
根据该过程，可以提供这样的图像处理方法：可以执行峰值ACL控制以降低背光的功率消耗，同时可以根据视频输入信号的图片模式，自适应地改进能见度。优选的是，将规定区域与当对于显示面板中的每个分割的区域执行背光控制时的背光控制的目标区域进行匹配。
(14)<模式自适应伽玛校正＝小伽玛/S形曲线直方图均衡化>
在第13段中，图像处理方法包括计算峰值ACL控制增益的步骤(4)和计算模式自适应伽玛特征的步骤(8，9)。
计算峰值ACL控制增益的步骤基于所述峰值与所述视频输出信号的最大可能值的比率来计算峰值ACL控制增益，其中利用所述峰值ACL控制增益来放大所述视频输入信号的每个像素的亮度。
计算模式自适应伽玛特征的步骤基于根据频率分布而计算出的第一函数(81)、第二函数(82)和第三函数(83)中的至少之一来计算亮度调制增益，其中利用所述亮度调制增益来调制所述视频输入信号的每个像素的亮度。
第一函数(小伽玛)没有拐点，并且增强所述视频输入信号的每个像素的亮度。
第二函数(S形曲线校正)具有一个拐点，并且增强关于所述视频输入信号当中的所述频率分布的重心上方的高亮度像素的亮度，降低关于所述重心下方的低亮度像素的亮度。
第三函数(直方图均衡化)对频率的累积值与所述频率分布的亮度值的关系进行线性化。
所述调制亮度的步骤基于所述ACL控制增益和所述亮度调制增益，对于每个像素将所述视频输入信号的亮度值转换为所述视频输出信号的亮度值。
根据该过程，提供了用于根据视频输入信号的图片模式来自适应地增强能见度的具体亮度调制函数。可以通过使用第一函数(小伽玛)、第二函数(S形曲线校正)和第三函数(直方图均衡化)中的一个或组合，或通过使用与其他函数的组合，应用更适合于视频输入信号的图片模式的亮度调制函数。
(15)<黑色电平校正>
在第13段中，图像处理方法还包括检测底值(12)以计算作为视频输入信号在规定区域中的最小亮度值的底值的步骤。所述调制亮度的步骤基于所述峰值和所述频率分布、并且额外地基于底值，对于每个像素将所述视频输入信号的亮度值转换为所述视频输出信号的亮度值。
根据该过程，在执行峰值ACL控制以降低背光的功率消耗时，同时在根据视频输入信号的图片模式自适应地改进能见度时，可以增强关于能见度的亮度并且同时在低亮度区域更多地降低亮度，由此增强对比度。
(16)<计算背光控制增益降低的步骤>
在第13段中，图像处理方法评估视频输出信号的亮度值相对于视频输入信号的亮度值的增强量，该增强是基于所述频率分布在调制亮度的步骤中执行的(15)。图像处理方法还包括计算背光控制增益降低(16，17)的步骤，该计算背光控制增益降低(16，17)的步骤基于增强量重新调整背光控制信号，所述背光控制信号是基于所述峰值在所述调整背光控制增益的步骤中创建的。
根据该过程，可以执行峰值ACL控制以降低背光的功率消耗，同时可以根据视频输入信号的图片模式，自适应地改进能见度。此外，还可以使用增强量的一部分来用于抑制背光功率消耗的目的。代替基于频率分布来增强关于能见度的亮度，可以更多地降低背光的亮度，以增强功率消耗的降低效果。
(17)<局部调光>
在第13段到第16段中的一个中，背光控制器(91)对于对应于规定区域的每个区域，调整背光亮度，并且调整背光控制增益的步骤计算背光控制信号，该背光控制信号可以调整对应于规定区域的区域的背光亮度。
根据该过程，可以通过更精细的背光控制来实现节能，并且更有效率地实现功率消耗的降低。
(18)<总控制增益＝峰值ACL控制增益×亮度调制增益>
根据本申请中所公开的典型的实施例的图像处理设备(100)包括亮度调制器(1)和背光控制增益调整单元(10)，所述亮度调制器(1)接收视频输入信号并且计算要提供给耦合的显示面板(90)的视频输出信号，所述背光控制增益调整单元(10)计算要提供给设置在显示面板中的背光控制器(91)的背光控制信号。图像处理设备还包括峰值检测器(3)和峰值ACL控制增益计算单元(4)，所述峰值检测器(3)计算作为视频输入信号在规定区域中的最大亮度值的峰值，所述峰值ACL控制增益计算单元(4)基于所述峰值与所述视频输出信号的最大可能值的比率来计算峰值ACL控制增益，其中利用所述峰值ACL控制增益来放大所述视频输入信号的每个像素的亮度。图像处理设备还包括伽玛特征计算单元(8，9)和总控制增益计算单元(5)，所述伽玛特征计算单元计算亮度调制增益，其中利用所述亮度调制增益来调制所述视频输入信号的每个像素的亮度；所述总控制增益计算单元计算所述峰值ACL控制增益和所述亮度调制增益的乘积作为总控制增益。所述亮度调制器基于所述总控制增益，对于每个像素将所述视频输入信号的亮度值转换为所述视频输出信号的亮度值，以及所述背光控制增益调整单元基于所述峰值来计算所述背光控制信号。
根据该配置，与按顺序执行使用亮度调制增益的转换和使用亮度调制增益的转换相比，可以将对视频输入信号的量化误差的生成抑制为较小的量。优选的是，将规定区域与当对于显示面板中的每个分割的区域执行背光控制时的背光控制的目标区域进行匹配。
(19)<模式自适应伽玛校正>
在第18段中，图像处理设备还包括直方图检测器(6)，该直方图检测器(6)计算关于视频输入信号在规定区域中的亮度值的频率分布。所述伽玛特征计算单元基于所述频率分布来计算所述亮度调制增益。
根据该配置，可以执行峰值ACL控制以降低背光的功率消耗，同时可以根据视频输入信号的图片模式，自适应地改进能见度。
(20)<模式自适应伽玛校正＝小伽玛/S形曲线直方图均衡化>
在第19段中，伽玛特征计算单元基于第一函数(81)、第二函数(82)和第三函数(83)中的至少之一来计算亮度调制增益。
第一函数(小伽玛)没有拐点，并且增强所述视频输入信号的每个像素的亮度。
第二函数(S形曲线校正)具有一个拐点，并且增强关于所述视频输入信号当中的所述频率分布的重心上方的高亮度像素的亮度，降低关于所述重心下方的低亮度像素的亮度。
第三函数(直方图均衡化)对频率的累积值与所述频率分布的亮度值的关系进行线性化。
根据该配置，提供了用于根据视频输入信号的图片模式来自适应地增强能见度的具体亮度调制函数。可以通过使用第一函数(小伽玛)、第二函数(S形曲线校正)和第三函数(直方图均衡化)中的一个或组合，或通过使用与其他函数的组合，应用更适合于视频输入信号的图片模式的亮度调制函数。
2.实施例的细节
将进一步详细地说明实施例。
(实施例1)
<模式自适应伽玛校正>
图1是示出了根据实施例1的图像处理设备的配置的示例的框图。图2和图3是分别示出了比较性示例1和2的图像处理设备的配置的框图。
<比较性示例>
说明了图2中所示出的比较性示例1的图像处理设备。将视频信号输入到比较性示例1的图像处理设备中。图像处理设备分别计算要提供给耦合的显示面板90的视频输出信号和要提供给附接到显示面板90的背光控制器91的背光控制信号。比较性示例1的图像处理设备包括峰值检测器3、峰值ACL控制增益计算单元4、亮度调制器1、背光控制增益计算单元10和增益转换器11。
峰值检测器3检测作为输入视频信号中的最高(最亮)值的峰值。峰值ACL控制增益计算单元4计算峰值ACL控制增益，这是根据检测到的峰值的增益处理，并且峰值ACL控制增益计算单元4将峰值ACL控制增益提供到亮度调制器1。基于所提供的峰值ACL控制增益，亮度调制器1对输入视频信号执行增益处理，并且将它输出到显示面板90作为视频输出信号。背光控制增益计算单元10使增益转换器11根据由峰值检测器3检测到的峰值来执行增益处理。增益转换器11将背光控制信号输出到背光控制器91。
例如，当假设输入视频信号包括具有20％-50％的亮度到0％-100％的全尺寸的像素时，检测到的峰值是50％。此时，峰值ACL控制增益被设置为两倍，并且背光控制增益被设置为0.5倍。由于峰值ACL控制增益被设置为两倍，因此由亮度调制器1改变视频输出信号，以便利用具有40％-100％或两倍于输入视频信号(20％-50％)的亮度的像素来配置。另一方面，由于背光控制增益被设置为0.5倍，因此由增益转换器11控制背光控制器91，以将背光减小到全功率的50％的亮度。即使液晶被控制以利用40％-100％的亮度来显示，实际显示的亮度变为20％-50％。该亮度分布与输入视频信号的亮度分布相同。相应地，可以正确地显示输入视频信号，从而将背光的亮度降低到50％并且降低功率消耗。
接下来，说明了图3中所示出的比较性示例2的图像处理设备。与比较性示例1的情况相同，将视频信号输入到比较性示例2的图像处理设备中。图像处理设备分别计算要提供给耦合的显示面板90的视频输出信号和要提供给附接到显示面板90的背光控制器91的背光控制信号。比较性示例2的图像处理设备包括峰值检测器3、峰值ACL控制增益计算单元4、亮度调制器1、背光控制增益计算单元10和增益转换器11，另外还包括固定伽玛校正单元18。配置与比较性示例1的图像处理设备的配置相同，只是额外设置了固定伽玛校正单元18。因此，省略了其说明。固定伽玛校正单元18对在亮度调制器1中被执行了峰值ACL控制增益处理的视频信号执行伽玛校正，并且将经过伽玛校正的信号输出到显示面板90作为视频输出信号。例如，固定伽玛校正单元18执行的伽玛校正是小伽玛值特征和S形曲线特征。
说明了伽玛校正。
显示面板90无法显示完全与输入视频信号成比例的亮度，但是它具有被称为伽玛特征的非线性特征。一般而言，例如，显示亮度y与输入视频信号x的关系被表示为y＝xγ，并且在普通液晶面板中，γ＝2.2。伽玛校正是预先将视频信号x乘以伽玛的逆函数以便偏移当前关系的处理。假设输入视频信号是v，并且在伽玛校正之后的视频输出信号是x＝v(1/γ)，所显示的亮度y变为y＝xγ＝v(γ×1/γ)＝v，并且被补偿为线性关系。
图4是示出了具有小伽玛值和大伽玛值的伽玛特征的说明图。横轴示出了输入视频信号，而纵轴示出了显示的亮度，两者都是相对值。相对值是相对地将最小亮度(黑色)表达为0并且将最大亮度(白色)表达为1的值。当如上文所描述地线性地补偿时，获得虚线所示的线性特征。另一方面，通过设置为1/γ>1/2.2，与线性特征相比，显示亮度y(＝vγ,v是输入视频信号)被补偿为小伽玛值，诸如γ<1。当前特征被示为“小伽玛值特征”。与线性特征相比，它变为凸曲线。显示亮度始终相对于输入视频信号取较大的值；相应地，从整体来看，增强了关于能见度的亮度。另一方面，通过设置为1/γ>1/2.2，与线性特征相比，显示亮度y(＝vγ,v是输入视频信号)被补偿为大伽玛值，诸如γ>1。当前特征被示为“大伽玛值特征”。与线性特征相比，它变为凹曲线。显示亮度始终相对于输入视频信号取较小值；相应地，从整体来看，降低了关于能见度的亮度。
图5是示出了具有S形曲线的伽玛特征的说明图。与图4的情况相同，横轴示出了输入视频信号，而纵轴示出了显示的亮度，两者都是相对值。线性特征通过虚线示出。S形曲线特征具有拐点。图5示出了在输入视频信号＝显示亮度＝0.5的点处具有拐点的S形曲线特征。具有0-0.5的相对暗的像素的输入视频信号被补偿至更暗的方向，而具有0.5-1的相对亮的像素的输入视频信号被补偿至更亮的方向。例如，当输入视频信号的范围是0.2-0.8时，显示亮度的范围被S形曲线特征扩展到0.1-0.9。如此，获得了增强对比度的效果，并且还增强了人类感受到的关于能见度的亮度。
通过向比较性示例2的图像处理设备的固定伽玛校正单元18提供实现小伽玛特征和S形曲线特征的图像伽玛控制特征，可以在执行背光控制时增强关于能见度的亮度。然而，结果，取决于输入视频信号的图片模式，存在图像质量被上文所描述的伽玛校正劣化的情况。例如，当执行旨在小伽玛特征的伽玛校正时，当输入了朝向高亮度一侧偏移的图片(从整体来看，亮图片)时，对比度降低。当执行旨在S形曲线特征的伽玛校正时，当输入了朝向低亮度一侧偏移的图片(从整体来看，暗图片)时，图片被更暗地补偿，并且对比度也被降低。
<模式自适应伽玛校正>
图1是示出了根据实施例1的图像处理设备100的配置的示例的框图。
与比较性示例1和2的情况相同，视频信号被输入到根据实施例1的图像处理设备100。图像处理设备分别计算要提供给耦合的显示面板90(诸如液晶)的视频输出信号和要提供给附接到显示面板90的背光控制器91的背光控制信号。与比较性示例1和2的情况相同，图像处理设备100包括峰值检测器3、峰值ACL控制增益计算单元4、亮度调制器1、背光控制增益计算单元10和增益转换器11。根据实施例1的图像处理设备100还包括直方图检测器2、直方图调制器6、亮度分布率计算单元7、模式自适应伽玛计算单元8、亮度调制增益计算单元9和总控制增益计算单元5。
直方图检测器2计算关于输入视频信号的亮度值的频率分布。优选的是，以与背光控制的目标区域相同的显示区域为目标。当背光控制以框中的显示面板90的整个表面为目标时，以图片(帧)为单位执行包括直方图检测的图像处理。另一方面，当对于每个分割的区域执行具有背光控制的局部调光时，在对应的图片区域也执行包括直方图检测的图像处理。
通过执行局部调光并且还在相同区域执行包括直方图检测的图像处理，可以更精细地控制背光的功率消耗。因此，可以增强功率消耗的降低效果。在当前图像处理中，需要执行额外的处理，以用于防止在区域的边界上产生亮度的条纹形状的水平差。然而，为了处理该情况，可以使用在局部调光技术中采用的公开已知的技术。为了更便于理解，在下文中，在进行说明时假设图像处理的单位是一个图片(一个帧)。
峰值检测器3检测一个图片(一个帧)(在局部调光的情况下，对应于背光控制的目标区域的图片区域)的像素的图片级别(亮度)当中的最高亮度(最亮的亮度)。图2和图3的比较性示例1和2中所示出的峰值检测器3从输入视频信号中直接检测峰值。以此方式直接检测峰值的方法可能涉及这样的问题：当只有几个像素表现出锐利的高级别(如在噪声十分大的图片中唯一地观察到的)时，检测稳定性极为恶化。另一方面，根据实施例1的峰值检测器3从由直方图检测器2提取的亮度的直方图(频率分布)检测峰值。例如，假设一个图片(一个帧)中的总的像素数量是100％，从具有最低亮度的那个像素开始按顺序累积频率(像素数量)。当直方图的累积值达到98％时的亮度值被检测为峰值。根据该过程，当只有几个像素由于噪声而表现出高亮度时，所涉及的亮度不被检测为峰值；相应地，可以增强检测稳定性。
峰值ACL控制增益计算单元4计算峰值ACL控制增益，这是根据检测到的峰值的增益处理；并且峰值ACL控制增益计算单元4将峰值ACL控制增益提供到亮度调制器1。另一方面，背光控制增益计算单元10使增益转换器11根据由峰值检测器3检测到的峰值来执行增益处理。根据该配置，基本操作变成与比较性示例1中的峰值ACL控制相同。
利用由峰值ACL控制增益计算单元4获得的增益，直方图调制器6对从直方图检测器2输出的直方图(即，从输入视频信号中获得的每个图片级别(亮度)的直方图检测值(频率))执行调制处理。在实践中，对图片级别执行增益调制。由峰值ACL控制增益对直方图执行的调制处理是这样的处理：每个图片级别中的直方图检测值被读取作为图片级别中的直方图检测值乘以峰值ACL控制增益。例如，当视频信号包括8比特时，图片级别具有256个层次，并且对图片级别执行增益处理。当峰值检测值是50％时，没有直方图将存在于等于或大于表达50％的亮度的128的图片级别中；相应地，峰值ACL控制增益将变为两倍。然后，在处理中，在执行128×2的增益处理之后，存在于图片级别128中的直方图被读取作为存在于图片级别256中的直方图(在实际处理中，255作为8比特的最大值)。这里，进行说明时假设直方图的层次数量是256，与视频信号相同。然而，当直方图的层次数量是一般所采用的16或64时，可以执行类似的处理。
亮度分布率计算单元7分析已利用峰值ACL控制增益对其执行了调制处理的直方图的分布状态。例如，直方图的分布状态包括：被局部化(集中)到图片级别区域的一部分的分布，被局部化(集中)到图片级别区域的几个部分的分布，以及没有显著的局部化的相对均匀的分布。亮度分布率计算单元7对输入的直方图执行每个图片级别的加权的预处理，累积加权之后的直方图检测值，并且从累积值计算分布率。作为示例，如图6所示，对直方图检测值执行从低图片级别到中间图片级别的加权，并且累积加权之后的直方图检测值。从累积值，可以计算低/中间图片级别的分布率。作为另一个示例，执行如图7所示的中间图片级别附近的加权，并且累积加权之后的直方图检测值。从累积值计算中间图片级别附近的分布率。当然，计算低/中间图片级别的分布率和中间图片级别附近的分布率的方法不限于上面的方法。
模式自适应伽玛特征计算单元8根据计算出的图片级别分布率，自动地计算合适的伽玛特征。稍后描述详细的操作。
亮度调制增益计算单元9根据由模式自适应伽玛特征计算单元8给出的伽玛特征来计算亮度调制增益。亮度调制增益是作为将调制之后的图片级别的值与输入视频信号的每个图片级别(亮度)相关联的函数而给出的。
总控制增益计算单元5通过将从由峰值ACL控制增益计算单元4和亮度调制增益计算单元9执行的两个处理步骤获得的两个调制增益值相乘，预先计算总增益值。亮度调制器1利用该总增益值来执行亮度调制。亮度调制是指将输入视频信号的每个像素中的图片级别(亮度)根据图片级别的值转换为另一个图片级别的处理。例如，亮度调制器1配置有一维查询表(1D-LUT：查询表)。当视频信号通过8个比特和256个层次来表达时，查询表可以通过256个字×8个比特的存储器来配置。代替通过查询表(1D-LUT)的实现方式，可以采用通过预先被转换为函数的硬件的实现方式、或通过软件的实现方式。
更详细地说明模式自适应伽玛特征计算单元8的操作。
例如，当直方图的分布状态相对均匀而没有显著的局部化分布时，通过小伽玛值特征的伽玛校正是合适的。如参考图4所说明的，与线性特征相比，小伽玛值特征是凸曲线，并且显示亮度相对于输入视频信号始终取较大的值。因此，从整体来看，可以增强关于能见度的亮度。当作为由亮度分布率计算单元7进行的分析的结果，低/中间图片级别分布率高时，小伽玛值特征更有效。
例如，当直方图的分布状态被局部化到一个位置处时，在局部化的分布的重心处具有拐点的S形曲线校正是合适的。如参考图5所说明的，S形曲线校正进一步增强从拐点开始的较高亮度的图片级别，并且进一步降低从拐点开始的较低亮度的图片级别。相应地，实现了图片的对比度增强。至于具有从拐点开始只向高亮度一侧或低亮度一侧局部地分布的直方图的图片，如上文所描述的，存在对比度相当地降低的问题。然而，通过将局部化的分布的重心与拐点进行匹配来解决该问题。
图8示出了固定S形曲线特征和图片模式自适应S形曲线特征。横轴示出了输入图片级别，而纵轴示出了输出图片级别，两者都是32个层次(5个比特)。虚线是线性特征。固定S形曲线特征在图片级别＝16的中点具有拐点。另一方面，模式自适应S形曲线特征在图片级别＝10处具有拐点。将模式自适应S形曲线特征应用于具有在图片级别＝10处具有重心的直方图的图片，例如，具有其直方图被局部地分布在图片级别4-16处的图片模式的图片。
将更详细地描述直方图分布状态。图9、图10和图11分别示出了在执行亮度调制之前的直方图、通过固定伽玛(固定S形曲线)对其执行了亮度调制的直方图、以及通过模式自适应伽玛(模式自适应S形曲线)对其执行了亮度调制的直方图。横轴示出了32个层次(5个比特)的图片级别(亮度)，而纵轴以百分比(％)示出了直方图检测值(频率)。为简明起见，该说明假设视频信号通过32个层次(5比特的准确度)来表达。因此，看起来，在伽玛特征中没有连续性，并且层次特征低。然而，在实践中，如果以8比特(256个层次)执行处理，则没有层次特征的问题。
如图9所示，假设执行亮度调制之前的直方图被局部地分布到图片级别5-18。如上文所描述的，直方图调制器6利用由峰值ACL控制增益计算单元4获得的增益来执行调制处理。相应地，峰值是最大亮度32。图10中示出了通过固定伽玛(固定S形曲线)执行亮度调制之后的直方图分布状态，图片级别的局部化分布被调制为图片级别2-18。最初图片级别＝5的像素的图片级别被调制为2，而最初图片级别＝6的像素的图片级别被调制为3。另一方面，在高亮度一侧的最初图片级别＝18的像素的图片级别被原样地调制为18。在固定S形曲线中，拐点位于如上文所描述的图片级别＝16处。相应地，拐点附近的最初图片级别＝18的像素的图片级别不变，保持在18。由于与图9的亮度调制之前的直方图分布状态相比，亮度分布范围扩大了，因此有对比度增强的效果。然而，没有向高图片级别的方向的移动；相应地，没有亮度增强的效果。
与此相比，至于图11中所示出的通过模式自适应伽玛(模式自适应S形曲线)对其执行了亮度调制的直方图分布状态，图片级别的局部化分布被调制为图片级别3-24。最初图片级别＝5的像素的图片级别被调制为3，而最初图片级别＝6的像素的图片级别被调制为4。另一方面，最初高图片级别＝18的像素的图片级别被调制为24。在模式自适应S形曲线中，拐点位于图片级别＝11-12处，这是直方图上的局部化分布的重心。相应地，以该点为中心，低亮度一侧的图片级别被向较低方向调制，而高亮度一侧的图片级别被向较高方向调制。与图9的亮度调制之前的直方图分布状态相比，在图11中所示出的通过模式自适应伽玛(模式自适应S形曲线)对其执行了亮度调制的直方图分布状态中，亮度分布范围被完全扩大了，并且也向高图片级别的方向完全移位。因此，亮度增强的效果以及对比度增强的效果是足够的。
在图10和图11中所示出的亮度调制处理之后的直方图中，存在其直方图检测值通过处理被计算为0的图片级别。例如，它们是图10中的图片级别＝9，12和15，以及图11中的图片级别＝7，10，12，14，17，19，21和23。即使以此方式存在具有零直方图检测值的图片级别，也不会产生图片上的特殊劣化。然而，作为示例，也可以通过添加过滤来恢复图片级别的连续性。相应地，除了对比度增强之外，也会产生分辨率的增强的效果。
从下列差异产生这两个亮度调制结果的差异。即：尽管通过固定伽玛进行的亮度调制始终将S形曲线的拐点设置在作为中等级别的级别16处，通过模式自适应伽玛进行的亮度调制检测如图9所示的亮度调制之前的直方图分布状态中的分布的重心，并且将11-12的重心检测结果设置为S形曲线的拐点，由此创建针对图片模式被优化的设置。S形曲线伽玛特征在小图片级别区域具有相对于输入视频电平的小输出视频电平，而在大图片级别区域具有相对于输入视频电平的大输出视频电平。S形曲线的拐点是指该输入/输出视频电平的数值关系颠倒(重合)的点。在上文所描述的示例中，直方图的重心本身被设置为S形曲线的拐点。然而，当亮度增强效果被视为重要时，在比重心低一点的图片级别处设置拐点会增大向较高图片级别的方向的移动量，从而导致有效的设置。
作为检测直方图分布的重心的方法，可以使用一般被称为平均亮度级别的APL。替选地，如图12所示，对直方图的频率分布进行积分以计算面积，并且检测低图片级别一侧的面积等于高图片级别一侧的面积的边界处的图片级别。边界处的该图片级别给出了直方图分布的重心。
如此，在通过S形曲线伽玛特征的范围扩展处理中，为了最有效地获得对比度增强效果和亮度增强效果，需要将直方图分布最集中的图片级别区域与通过伽玛校正扩展的图片级别区域进行匹配；因此，需要采用自适应于图片模式的亮度调制处理。
还是在小伽玛值特征的情况下，可以通过根据直方图的重心改变伽玛值来采用类似的模式自适应处理。
在上文中，小伽玛值校正和S形曲线校正被示出为模式自适应伽玛处理，该处理旨在对于背光控制获得亮度增强效果。然而，还优选的是，采用直方图均衡化(平滑化)方法。该方法是这样的校正过程：直方图累积结果被用作伽玛特征，并且旨在使亮度调制之后的直方图分布状态从低图片级别到高图片级别均匀地分布。由于可以有效地使用图片级别的动态范围，因此可以获得对比度增强效果和亮度增强效果。例如，当直方图的分布状态局部地分布在多个部分中时，可以将图片级别从直方图检测值的集中部分调制到稀疏部分；相应地，可以增强每个局部地分布的部分中的对比度。
如上文所描述的，在自动地计算对图片模式自适应的伽玛特征以及执行亮度调制的条件下，存在如下所示的两点。
第一点是：当输入最初的高对比度和亮图片时，如果通过固定伽玛特征执行亮度调制处理，则会产生如下的不利的可能性：发生高图片级别区域的饱和(白化)和低图片级别区域的饱和(黑化)。然而，在模式自适应处理中，可以避免这样的不利的可能性。
第二点是：根据图片模式特征(图片级别的分布中心＝集中的亮度级别)，可以最有效地实现对比度增强效果和亮度增强效果。
<图像处理方法>
根据图1中所示出的实施例1的图像处理设备100可以通过硬件来实现，或可以通过中间件来实现，在中间件中，安装的图像处理方法的一部分通过软件来实现。
图13是示出了SOC(片上系统)中的根据实施例1的图像处理设备100的配置的示例的框图。诸如液晶之类的显示面板90和提供视频信号的视频设备93耦合到图像处理设备100，其中背光控制器91被附接到显示面板90。另外，还可以耦合外部光传感器92。例如，视频设备93包括摄像机、图像内容媒体播放器(诸如蓝光盘播放器和DVD播放器)、以及数字电视接收器(DTV：数字电视)。图像处理设备100包括视频显示单元20、CPU30、ROM(只读存储器)31、RAM(随机存取存储器)32、背光控制接口(I/F)单元33、通信接口(I/F)单元35、和其他外围设备单元35。它们经由总线36互相耦合。视频显示单元20接收从视频设备93输入的视频信号，分别将它提供到亮度调制器1和直方图检测器2，并且将从亮度调制器1输出的视频输出信号输出到液晶面板90。背光控制接口(I/F)单元33将背光控制信号输出到耦合的显示面板90的背光控制器91。当使用外部光传感器92时，例如，它耦合到诸如I2C(集成电路之间)之类的通信接口(I/F)单元35。经由总线36，从CPU30可访问亮度调制器1、直方图检测器2、背光控制接口(I/F)单元33和通信接口(I/F)单元35。峰值检测器3、峰值ACL控制增益计算单元4、直方图调制器6、亮度分布率计算单元7、模式自适应伽玛计算单元8、亮度调制增益计算单元9和总控制增益计算单元5通过存储在ROM31中的软件来实现。经由总线36，在亮度调制器1处设置由总控制增益计算单元5计算出的总控制增益。背光控制增益计算单元10和增益转换器11类似地通过存储在ROM31中的软件来实现。经由背光控制接口(I/F)单元33输出由增益转换器11计算出的背光控制增益，作为背光控制信号。
图13中所示出的配置只是一个示例，并且配置可以以不同的方式变化。例如，视频显示单元20中所包括的硬件的一部分可以变为通过软件来实现。相反，其他功能可以通过硬件来实现，并且可以被包括在视频显示单元20中。CPU30可以是任何类型的单一架构的处理器，或者CPU30可以是包括多个处理器的多处理器单元。CPU30或处理器和替换CPU30的多处理器单元可以配备有高速缓冲存储器或本地存储器。总线36可以是分层次的。ROM31可以是电可重写非易失性存储器(诸如闪存)，或者ROM31可以包括SOC，该SOC不安装非易失性存储器并且可以按通电序列来加载软件。图13中所示出的配置不限于实现实施例1中所示出的图像处理方法的情况，并且也可以将该配置还应用于实现根据实施例2-4和其他实施例的图像处理方法的图像处理设备。
图14是示出了图像处理设备100的操作的示例的处理流程图。具体而言，详细说明了亮度分布率计算单元7和模式自适应伽玛计算单元8。将由直方图检测器2检测到的直方图提供到亮度分布率计算单元7，并且分析频率分布状态。将结果提供到单个亮度值调制增益计算单元80，该单个亮度值调制增益计算单元80构成模式自适应伽玛计算单元8。单个亮度值调制增益计算单元80包括小伽玛校正函数计算单元81、S形曲线校正增益控制函数计算单元82和直方图均衡(平滑化)函数计算单元83。
小伽玛校正函数计算单元81根据亮度分布率计算单元7中的低/中间图片级别分布率来执行伽玛校正。在图4中所示出的线性特征和小伽玛值特征之间执行调整。当低/中间图片级别分布率大时，使伽玛校正接近于小伽玛值特征，以便通过将分布移动到高图片级别来实现亮度增强。当低/中间图片级别分布率小时，使伽玛校正接近于线性特征。这是因为，当低/中间图片级别分布率小时，只有峰值ACL控制已经在高图片级别的附近产生了许多分布，因此当采用小伽玛值时，在高图片级别的附近，存在发生饱和(白化)的可能性。通过采用这样的处理方法，可以避免发生饱和的可能性。
S形曲线校正增益控制函数计算单元82根据亮度分布率计算单元7中的中间图片级别分布率来经受增益控制，并且还根据重心级别检测来经受重心控制。在图5中所示出的线性特征和S形曲线特征之间执行调整。当中间图片级别附近的分布率大时，使伽玛校正接近于S形曲线特征，以便通过将分布移动到低图片级别和高图片级别来实现亮度增强和对比度增强。另一方面，当中间图片级别附近的分布率小时，使伽玛校正接近于线性特征。这是因为，当中间图片级别的分布率小时，只有峰值ACL控制已经在低图片级别附近产生了许多分布，因此当采用S形曲线特征时，存在在低图片级别附近发生饱和(黑化)以及在高图片级别附近发生饱和(白化)的可能性。通过采用这样的处理方法，也可以在S形曲线校正中避免发生饱和的可能性。
直方图均衡(平滑化)函数计算单元83根据亮度分布率计算单元7中的所有图片级别区域来经受增益控制。将由计算单元81-83中的每一个计算出的函数(增益控制值)提供到亮度调制增益混合器84，并且具有加权地相加。将结果输出到亮度调制增益计算单元9。亮度调制增益混合器84包括加权因子选择器85_1-85_3、加权乘法单元86_1-86_3、和加法器87。加权因子选择器85_1-85_3选择由用户设置的混合比和基于亮度分布率计算单元7中的分析结果的混合比之一，并且将它提供到加权乘法单元86_1-86_3。通过加法器87将加权乘法单元86_1-86_3的输出求和，如果需要则归一化，并且将其输出到亮度调制增益计算单元9。
混合比由用户设置，或基于亮度分布率计算单元7中的分析结果来调整。在基于亮度分布率计算单元7的分析结果的情况下，例如，当低/中间图片级别分布率大时，增大从小伽玛校正函数计算单元81输出的函数的混合比(增益控制值)。当中间图片级别分布率大时，增大从S形曲线校正增益控制函数计算单元82输出的函数的混合比(增益控制值)。当直方图分布在所有图片级别区域中时，增大从直方图均衡(平滑化)函数计算单元83输出的函数的混合比(增益控制值)。
如上文所描述的，可以通过基于亮度分布率计算单元7的分析结果执行加权加法处理(混合)，根据视频输入信号的图片模式自适应地增强能见度。
(实施例2)
<总控制增益＝峰值ACL控制函数×亮度调制函数>
图15是示出了根据实施例2的图像处理设备的配置的示例的框图。
与图3中所示出的比较性示例2的情况相同，视频信号被输入到根据实施例2的图像处理设备200。图像处理设备计算要提供给耦合的显示面板90(诸如液晶)的视频输出信号和要提供给附接到显示面板90的背光控制器91的背光控制信号。与比较性示例2的情况相同，图像处理设备100包括峰值检测器3、峰值ACL控制增益计算单元4、亮度调制器1、背光控制增益计算单元10和增益转换器11。与在亮度调制器1的后面一级包括固定伽玛校正单元18的比较性示例2相比，根据实施例2的图像处理设备100包括直方图检测器2、固定伽玛特征设置单元19、亮度调制增益计算单元9和总控制增益计算单元5。
直方图检测器计算关于输入视频信号的亮度值的频率分布。峰值检测器3检测构成一个图片(一个帧)的像素的图片级别当中的最高亮度(峰值)。峰值ACL控制增益计算单元4计算峰值ACL控制增益，这是根据检测到的峰值的增益处理；并且峰值ACL控制增益计算单元4将峰值ACL控制增益提供到亮度调制器1。另一方面，背光控制增益计算单元10使增益转换器11根据由峰值检测器3检测到的峰值来执行增益处理。根据该配置，基本操作变为与比较性示例1中的峰值ACL控制相同。还优选的是，提供峰值检测器3，如在比较性示例2中那样，并且省略直方图检测器2。
将用户定义的伽玛特征设置为固定伽玛特征设置单元19。亮度调制增益计算单元9根据所涉及的伽玛特征来计算亮度调制增益。总控制增益计算单元5通过将从由峰值ACL控制增益计算单元4进行的处理和由亮度调制增益计算单元9进行的处理获得的两个调制增益值相乘，预先计算总增益值。亮度调制器1利用该总增益值来执行亮度调制。
除了由峰值ACL控制设置的增益值之外，还将考虑了用于亮度增强的固定伽玛特征的总增益值提供到亮度调制器1。因此，可以增强关于能见度的亮度。亮度调制处理可以只执行一次；因此，与比较性示例2的执行两次的亮度调制处理中的那些层次属性相比，层次属性不会劣化。以视频信号的像素为单位执行亮度调制处理，目前，处理诸如完全高清晰度图片(1920×1080)之类的高分辨率视频信号是自然的。因此，亮度调制处理需要高速处理能力；相应地，普通处理通过诸如一维查询表(1D-LUT)之类的硬件来执行。然而，问题是，大规模的硬件处理是昂贵的；因此，一般局限于通过8比特左右来处理。当在如上文所描述的信号局限于8比特左右的状态下，在诸如两步骤处理之类的多个处理和预先组合两个调制增益作为总增益之后执行的单一处理之间进行比较，单一处理可以更好地抑制层次劣化，如图16和图17所示。图16是示出了图像处理设备100的输入/输出特征的示例的曲线图，而图17是示出了在此时的视频输出信号中的误差特征的曲线图。在图16中，横轴示出了视频输入，而纵轴示出了视频输出，两者都用层次级别来表示。完全级别是256个层次(8比特)。横轴示出了256个层次的0-64个层次，而纵轴示出了对应的0-128个层次。圆形图案示出了如在实施例2中那样的单一处理(在一个步骤中处理)中的输入/输出特征，而三角图案示出了如在比较性示例2中那样的多个处理(在两个步骤中处理)中的输入/输出特征。在图17中，横轴示出了视频输入的层次级别，而纵轴示出了对应的视频输出中的与理想特征的误差。圆形图案示出了如在实施例2中那样的单一处理(在一个步骤中处理)中的误差特征，而三角图案示出了如在比较性示例2中那样的多个处理(在两个步骤中处理)中的误差特征。与如在比较性示例2中那样的多个处理(在两个步骤中处理)中的±1LSB的误差相比，如在实施例2中那样的单一处理(在一个步骤中处理)中的误差被抑制为±0.5LSB。结果，当人类观看屏幕显示时，其中亮度变化是逐渐的层次部分(如在晚霞图片中那样)可被观看为美丽的层次图片，其中，亮度变化是连续的，而不会被识别为诸如曝光过久之类的亮度阶跃噪声。
在实施例2中，预先计算完全调制增益。在计算中，按照每个图片(每个帧)，对每个层次级别执行一次算术运算就足够了。因此，例如，在对8比特视频信号执行亮度调制的情况下，利用256个步骤的算术运算就完成了计算；相应地，当系统通过软件来实现时，对执行很少有处理时间的限制。另外，当系统通过硬件来实现时，只需要将总控制增益计算单元在准确度方面增强到16比特左右就足够了。因此，与以16比特实现整个视频信号路径相比，很少有由于规模放大所造成的成本影响。由于这个，实施例2也是该实现方式中的非常有效的技术。
实施例2可以应用到的显示单元的背光结构不仅包括单一光源的控制系统结构，而且还包括多个光源的控制系统结构。当可以通过多个光源以局部区域为单位控制伽玛校正时，以局部区域为单位分别设置伽玛特征。
具体而言，当实施例2应用于车载设备时，实施例2表现出其效果。在白天或室外在图片能见度差的亮外部光环境下观看车载设备；因此，从视觉识别的视点来看，它要求亮度的增强效应。此外，诸如EV(电动汽车)和HV(混合动力汽车)之类的以电池为动力的汽车需要功率消耗的降低效果。在观看其中高清晰度显示是重要的诸如DTV之类的设备时，诸如2.2的幂之类的原始伽玛特征的亮度线性的再现是重要的。然而，在车载环境中观看时，亮度线性的再现是不重要的；相应地，通过小伽玛特征或S形曲线特征进行的伽玛处理不会导致任何实际问题，并且获得亮度增强效果变得相当重要。
(实施例3)
<黑色电平校正>
图18是示出了根据实施例3的图像处理设备的配置的示例的框图。
与实施例1的情况相同，将视频信号输入到根据实施例3的图像处理设备100中。图像处理设备计算要提供给耦合的显示面板90(诸如液晶)的视频输出信号和要提供给附接到显示面板90的背光控制器91的背光控制信号。此外，与实施例1的情况相同，图像处理设备100包括亮度调制器1、直方图检测器2、峰值检测器3、峰值ACL控制增益计算单元4、直方图调制器6、亮度分布率计算单元7、模式自适应伽玛计算单元8、亮度调制增益计算单元9、总控制增益计算单元5、背光控制增益计算单元10和增益转换器11。根据实施例3的图像处理设备100还包括底值检测器12、黑色电平校正控制增益计算单元13和乘法器14。与实施例1中所示出的图像处理设备100的那些元件相同的元件具有相同功能，因此省略了对它们的说明。
底值检测器12检测底值，该底值是视频信号中的最低(最暗)值。以与峰值检测相同的方式，可以采用这样的方法：从最低图片级别开始按顺序累积由直方图检测器检测到的直方图，并且累积值达到预设值的图片级别被检测为底值。例如，假设一个图片(一个帧)中的总像素数量是100％，直方图的累积值达到3％的图片级别被检测为底值。当只有几个像素表现出锐利的低级别(如在有噪声的图片中唯一地观察到的那样)时，直接检测底值而不使用直方图检测结果的方法会产生非常差的检测稳定性。另一方面，从直方图的累积值来计算底值的方法会维持合适的检测稳定性。
黑色电平校正控制增益计算单元13计算对应于该底值的增益。图19是示出了黑色电平校正的说明图。横轴示出了输入视频电平，而纵轴示出了输出视频电平，两者都用与全刻度(假设为100％)的相对值(％)来表示。当输入视频电平只在20％或更大的图片级别区域中具有像素时，即，当底值是20％时，输入视频电平(原始范围)的20％-40％的范围被扩展到输出视频电平的0％-40％的范围。这表明，20％的图片级别被拉成0％的级别(黑色)。这样的校正被称为黑色电平校正或黑色电平扩展。下一级的乘法器将从峰值ACL控制增益计算单元中获得的增益值乘以从黑色电平校正控制增益计算单元中获得的增益值。
当将注意力只集中到低亮度一侧时，峰值ACL控制单独地增大图片级别(变亮)，从而产生与对比度增强的影响相反的效果。这里，对比度增强旨在通过使亮图片更亮并且使暗图片更暗来增强人类的相对敏感性。通过将峰值ACL控制乘以如上文所描述的黑色电平校正的效果，即使视频输入信号具有任何峰值和任何底值，视频输出信号也原则上始终在0％-100％的图片级别范围内变化，从而导致动态范围的最有效的使用。在该处理的后面一级，通过执行根据实施例1的图片模式自适应伽玛校正过程，可以获得更有效的对比度增强和亮度增强。替选地，还优选的是，执行根据实施例2的固定伽玛特征处理。
(实施例4)
<基于关于能见度的亮度增强量的重新调整>
图20是示出了根据实施例4的图像处理设备的配置的示例的框图。
与实施例1的情况相同，将视频信号输入到根据实施例4的图像处理设备100中。图像处理设备计算要提供给耦合的显示面板90(诸如液晶)的视频输出信号和要提供给附接到显示面板90的背光控制器91的背光控制信号。与实施例1的情况相同，图像处理设备100包括亮度调制器1、直方图检测器2、峰值检测器3、峰值ACL控制增益计算单元4、直方图调制器6、亮度分布率计算单元7、模式自适应伽玛计算单元8、亮度调制增益计算单元9、总控制增益计算单元5、背光控制增益计算单元10和增益转换器11。与实施例3的情况相同，根据实施例4的图像处理设备100还包括底值检测器12、黑色电平校正控制增益计算单元13和乘法器14。根据实施例4的图像处理设备100还包括关于能见度的亮度增强计算单元15、背光控制增益降低计算单元16和乘法器17。与实施例1和实施例3中所示出的图像处理设备100的那些元件相同的元件具有相同功能，因此省略了对它们的说明。
关于能见度的亮度增强计算单元15定量地计算通过实施例1-3获得的关于能见度的亮度增强效果的量。用于该计算的最简单的方法是计算由于通过伽玛校正的亮度调制所产生的诸如APL之类的平均亮度级别的增加量，作为亮度增强效果的量。作为更精确地计算亮度增强效果的量的方法，提出了诸如颜色外观模型之类的各种模型，该模型考虑到人类的能见度特征，量化“亮度”和“颜色深度”的观看的方式。通过比较在通过伽玛校正的亮度调制之前和之后从这些模型中获得的数量值，可以使用数量值的变化作为亮度增强效果的量。背光控制增益降低计算单元16确定背光亮度从亮度增强效果的数量值到从由峰值检测器3检测到的峰值中获得的背光亮度的降低量的进一步降低量。例如，当亮度增强效果的量被计算为30％时，计算降低量，以便使得背光亮度更暗达30％。在目前的情况下，当维持与不执行背光控制校正的状态相同的关于能见度的亮度时，背光亮度可以比相关技术中的背光控制降低得更多。然而，不需要将亮度增强效果的所有量分配到背光亮度的降低(较低的功率消耗)。在上文所描述的示例中，可以采用这样的使用方法：当亮度增强效果的量被计算为30％时，将15％分配给背光亮度的进一步降低量，而将15％保留为亮度增强效果的量。在乘法器17中确定最终的背光控制的量，乘法器17将从下一级中的背光控制增益计算单元10获得的增益值乘以从背光控制增益降低计算单元16获得的降低量。当关于能见度的亮度增强量的计算阐明了没有亮度增强效果或相反地存在变黑效果时，作为另一种使用方法，将信息给予模式自适应伽玛控制增益计算单元9，并且不执行任何伽玛校正、和背光电能的任何进一步的降低。
图20示出了配备有黑色电平校正功能的图像处理设备100，与实施例3的情况相同。然而，可以省略该功能。此外，图像处理设备100还配备有模式自适应伽玛校正功能，与实施例1的情况相同。然而，代替该功能，优选的是，采用用户定义的伽玛校正功能，与实施例2的情况相同。
下面列出了实施例4的效果。在具有液晶面板的产品中，想象到相对于布局的各种设计约束。设计约束指示了在确保释热空间以及采取用于释热设计的措施(诸如安装风扇)方面的困难。在此情况下，需要通过降低包括液晶面板的系统的功率消耗来降低发热水平，由此应对设计约束。相关技术中的背光控制系统具有保持原始显示亮度的特征；因此，当提供具有峰值(100％)图片级别的视频信号时，难以根本地降低背光电能。然而，通过将关于能见度的亮度增强效果的量分配到背光亮度的降低量，即使在提供具有峰值(100％)图片级别的信号时，也可以降低背光电能。相应地，可以稳定地产生功率降低效果，并且抑制系统的热值，由此对布局的设计灵活性的增强有贡献，该布局包括空间的最小化以及风扇的消除。与不采取措施的情况相比，显示屏幕中的显示峰值电平的点处的亮度减小；然而，对于包括具有峰值电平的信号的几乎所有的视频信号，都可以获得功率降低效果。在观看其中高清晰度显示是重要的诸如DTV或移动电话之类的设备时，在显示峰值电平的点处的亮度再现是重要的性能。然而，在相对于布局的设计约束特别苛刻的车载环境中观看时，显示峰值电平的点处的亮度再现相对地不重要，并且在实际使用中不会引起任何问题。因此，获取亮度增强和功率降低的最需要的效果是更重要的。
如上文所描述的，基于各实施例具体描述了本发明人完成的本发明。然而，不能过份强调，本发明不限于如上文所描述的各实施例，并且在不偏离主旨的范围内可以进行各种改变。
例如，在每个框图中所示出的功能划分是一个示例，并且它可以被改变为统一了等同的功能或是细分的功能划分的另一个功能框。优选的是，采用这样的图像处理方法或图像处理设备，例如，该图像处理方法或图像处理设备使用通过自发光类型显示设备的供电电压和PWM(脉宽调制)的调制度的乘积的控制，代替通过液晶的透射率和背光亮度的乘积的控制。当自发光类型显示设备的供电电压与背光相关联、并且PWM的调制度与液晶的透射率相关联时，可以应用相同主旨的技术思想。

Claims (20)

1.一种图像处理设备，包括：
亮度调制器，所述亮度调制器可操作以接收视频输入信号并且可操作以计算要提供给耦合的显示面板的视频输出信号；
背光控制增益调整单元，所述背光控制增益调整单元可操作以计算要提供给设置在所述显示面板中的背光控制器的背光控制信号；
峰值检测器，所述峰值检测器可操作以计算作为所述视频输入信号在规定区域中的最大亮度值的峰值；以及
直方图检测器，所述直方图检测器可操作以计算关于所述视频输入信号在所述规定区域中的亮度值的频率分布，
其中，所述亮度调制器基于所述峰值和所述频率分布，对于每个像素将所述视频输入信号的亮度值转换为所述视频输出信号的亮度值，以及
其中，所述背光控制增益调整单元基于所述峰值计算所述背光控制信号。
2.根据权利要求1所述的图像处理设备，还包括：
峰值ACL控制增益计算单元；
模式自适应伽玛特征计算单元；以及
总控制增益计算单元，
其中，所述峰值ACL控制增益计算单元基于所述峰值与所述视频输出信号的最大可能值的比率来计算峰值ACL控制增益，其中利用所述峰值ACL控制增益来放大所述视频输入信号的每个像素的亮度，
其中，所述模式自适应伽玛特征计算单元基于所述频率分布来计算亮度调制增益，其中利用所述亮度调制增益来调制所述视频输入信号的每个像素的亮度，
其中，所述总控制增益计算单元计算所述峰值ACL控制增益和所述亮度调制增益的乘积作为总控制增益，以及
其中，所述亮度调制器基于所述总控制增益，对于每个像素将所述视频输入信号的亮度值转换为所述视频输出信号的亮度值。
3.根据权利要求2所述的图像处理设备，
其中，所述模式自适应伽玛特征计算单元基于第一函数、第二函数和第三函数中的至少之一来计算所述亮度调制增益，
其中，第一函数没有拐点，并且增强所述视频输入信号的每个像素的亮度，
其中，第二函数具有一个拐点，并且增强关于所述视频输入信号当中的所述频率分布的重心上方的高亮度像素的亮度，降低关于所述重心下方的低亮度像素的亮度，以及
其中，第三函数对频率的累积值与所述频率分布的亮度值的关系进行线性化。
4.根据权利要求3所述的图像处理设备，还包括：
频率分布率计算单元，
其中，当在所述频率分布中没有观察到局部化分布时，所述频率分布率计算单元导出第一函数，并且将第一函数提供到所述模式自适应伽玛特征计算单元，
其中，当所述频率分布局部地分布在一个位置处时，所述频率分布率计算单元导出第二函数，并且将第二函数提供到所述模式自适应伽玛特征计算单元，以及
其中，当所述频率分布局部地分布在多个区域处时，所述频率分布率计算单元导出用以基于所述频率分布中的频率的累积值指定伽玛值的第三函数，并且将第三函数提供到所述模式自适应伽玛特征计算单元。
5.根据权利要求3所述的图像处理设备，
其中，所述频率分布率计算单元并行地导出第一函数、第二函数和第三函数，进一步通过第一函数、第二函数和第三函数的加权加法导出第四函数，并且将第四函数提供到所述模式自适应伽玛特征计算单元，以代替第一函数、第二函数和第三函数。
6.根据权利要求5所述的图像处理设备，
其中，所述频率分布率计算单元基于所述频率分布，调整第一函数、第二函数和第三函数的权重。
7.根据权利要求4所述的图像处理设备，
其中，所述频率分布率计算单元基于加权的频率分布来评估所述视频输入信号的特征，其中，所述加权的频率分布是通过将指定与所述视频输入信号的亮度值对应的权重的预处理函数乘以所述频率分布而获得的。
8.根据权利要求1所述的图像处理设备，还包括：
底值检测器，所述底值检测器可操作以计算作为所述视频输入信号在规定区域中的最小亮度值的底值，
其中，所述亮度调制器基于所述峰值和所述频率分布、并且额外地基于所述底值，对于每个像素将所述视频输入信号的亮度值转换为所述视频输出信号的亮度值。
9.根据权利要求1所述的图像处理设备，
其中，所述图像处理设备评估所述视频输出信号的亮度值相对于所述视频输入信号的亮度值的增强量，该增强是由所述亮度调制器基于所述频率分布执行的，并且基于所述增强量重新调整所述背光控制信号，所述背光控制信号是由所述背光控制增益调整单元基于所述峰值创建的。
10.根据权利要求1所述的图像处理设备，
其中，所述图像处理设备评估所述视频输出信号的亮度值相对于所述视频输入信号的亮度值的增强量，该增强是由所述亮度调制器基于所述频率分布执行的，并且基于所述增强量重新调整所述背光控制信号，以及
其中，代替所述重新调整或与所述重新调整组合，所述亮度调制器基于所述峰值和所述频率分布、并且额外地基于所述增强量，对于每个像素将所述视频输入信号的亮度值转换为所述视频输出信号的亮度值。
11.根据权利要求1所述的图像处理设备，
其中，所述背光控制器对于对应于所述规定区域的每个区域，调整背光亮度，以及
其中，所述背光控制增益调整单元计算背光控制信号，以调整对应于所述规定区域的区域的背光亮度。
12.根据权利要求1所述的图像处理设备，还包括：
可操作以执行软件的处理器，
其中，所述处理器通过执行所指定的软件，执行所述亮度调制器和所述背光控制增益调整单元的操作。
13.一种图像处理方法，包括下列步骤：
调制亮度，以接收视频输入信号并且计算要提供给耦合的显示面板的视频输出信号；
调整背光控制增益，以计算要提供给设置在所述显示面板中的背光控制器的背光控制信号；
检测峰值，以计算作为所述视频输入信号在规定区域中的最大亮度值的峰值；以及
检测直方图，以计算关于所述视频输入信号在所述规定区域中的亮度值的频率分布，
其中，所述调制亮度基于所述峰值和所述频率分布，对于每个像素将所述视频输入信号的亮度值转换为所述视频输出信号的亮度值，以及
其中，所述调整背光控制增益基于所述峰值来计算所述背光控制信号。
14.根据权利要求13所述的图像处理方法，还包括下列步骤：
计算峰值ACL控制增益；以及
计算模式自适应伽玛特征，
其中，所述计算峰值ACL控制增益基于所述峰值与所述视频输出信号的最大可能值的比率来计算峰值ACL控制增益，其中利用所述峰值ACL控制增益来放大所述视频输入信号的每个像素的亮度，
其中，所述计算模式自适应伽玛特征基于根据所述频率分布而计算出的第一函数、第二函数和第三函数中的至少之一来计算亮度调制增益，其中利用所述亮度调制增益来调制所述视频输入信号的每个像素的亮度，
其中，第一函数没有拐点，并且增强所述视频输入信号的每个像素的亮度，
其中，第二函数具有一个拐点，并且增强关于所述视频输入信号当中的所述频率分布的重心上方的高亮度像素的亮度，降低关于所述重心下方的低亮度像素的亮度，以及
其中，第三函数对频率的累积值与所述频率分布的亮度值的关系进行线性化，以及
其中，所述调制亮度基于所述峰值ACL控制增益和所述亮度调制增益，对于每个像素将所述视频输入信号的亮度值转换为所述视频输出信号的亮度值。
15.根据权利要求13所述的图像处理方法，还包括下列步骤：
检测底值，以计算作为所述视频输入信号在规定区域中的最小亮度值的底值，
其中，所述调制亮度基于所述峰值和所述频率分布、并且额外地基于所述底值，对于每个像素将所述视频输入信号的亮度值转换为所述视频输出信号的亮度值。
16.根据权利要求13所述的图像处理方法，还包括下列步骤：
计算背光控制增益降低，
其中，所述计算背光控制增益降低评估所述视频输出信号的亮度值相对于所述视频输入信号的亮度值的增强量，该增强是基于所述频率分布在所述亮度调制时执行的，以及
其中，所述计算背光控制增益降低基于所述增强量重新调整所述背光控制信号，所述背光控制信号是基于所述峰值在所述调整背光控制增益时创建的。
17.根据权利要求13所述的图像处理方法，
其中，所述背光控制器可操作以对于对应于所述规定区域的每个区域来调整背光亮度，以及
其中，所述调整背光控制增益计算背光控制信号，所述背光控制信号能够调整对应于所述规定区域的区域的背光亮度。
18.一种图像处理设备，包括：
亮度调制器，所述亮度调制器可操作以接收视频输入信号并且可操作以计算要提供给耦合的显示面板的视频输出信号；
背光控制增益调整单元，所述背光控制增益调整单元可操作以计算要提供给设置在所述显示面板中的背光控制器的背光控制信号；
峰值检测器，所述峰值检测器可操作以计算作为所述视频输入信号在规定区域中的最大亮度值的峰值；
峰值ACL控制增益计算单元，所述峰值ACL控制增益计算单元可操作以基于所述峰值与所述视频输出信号的最大可能值的比率来计算峰值ACL控制增益，其中利用所述峰值ACL控制增益来放大所述视频输入信号的每个像素的亮度；
伽玛特征计算单元，所述伽玛特征计算单元可操作以计算亮度调制增益，其中利用所述亮度调制增益来调制所述视频输入信号的每个像素的亮度；以及
总控制增益计算单元，所述总控制增益计算单元可操作以计算所述峰值ACL控制增益和所述亮度调制增益的乘积，作为总控制增益，
其中，所述亮度调制器基于所述总控制增益，对于每个像素将所述视频输入信号的亮度值转换为所述视频输出信号的亮度值，以及
其中，所述背光控制增益调整单元基于所述峰值来计算所述背光控制信号。
19.根据权利要求18所述的图像处理设备，还包括：
直方图检测器，所述直方图检测器可操作以计算关于所述视频输入信号在所述规定区域中的亮度值的频率分布，
其中，所述伽玛特征计算单元基于所述频率分布来计算所述亮度调制增益。
20.根据权利要求19所述的图像处理设备，
其中，所述伽玛特征计算单元基于第一函数、第二函数和第三函数中的至少之一来计算所述亮度调制增益，
其中，第一函数没有拐点，并且增强所述视频输入信号的每个像素的亮度，
其中，第二函数具有一个拐点，并且增强关于所述视频输入信号当中的所述频率分布的重心上方的高亮度像素的亮度，降低关于所述重心下方的低亮度像素的亮度，以及
其中，第三函数对频率的累积值与所述频率分布的亮度值的关系进行线性化。
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