CN107767840A - 自动调节亮度的护眼型显示器及其亮度调节方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种自动调节亮度的护眼型显示器(10)，包括：存储器(101)、检测装置(102)、处理器(103)、调节装置(104)及显示装置(105)；其中，所述检测装置(102)、所述处理器(103)、所述调节装置(104)及所述显示装置(105)依次串行电连接；所述存储器(101)电连接至所述处理器(103)。本发明提供的显示器，可以根据用户使用时的眼睛状态自动调节亮度，以使用户的眼睛达到最舒服的状态，从而起到保护眼睛的作用。

Description

自动调节亮度的护眼型显示器及其亮度调节方法

技术领域

本发明涉显示设备领域，特别涉及一种自动调节亮度的护眼型显示器及其亮度调节方法。

背景技术

随着科学技术的发展以及人类生活水平的提高，电脑成为了极为常见的生活用品或办公用品。

长时间使用电脑很容易导致眼睛疲劳，甚至会使眼睛受到不可修复的损伤。为了解决这类问题，显示器经历了由CRT到LCD的转变，且显示器上配置有可调节显示亮度的装置，用户可以通过调节亮度来减轻眼睛的疲劳程度。这对于眼睛来说，属于被动接受，不管调节的亮度是否为最佳，都是人眼来被动地适应其亮度，因此，仍然不能达到缓解眼睛疲劳的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种自动调节亮度的护眼型显示器10，包括：存储器101、检测装置102、处理器103、调节装置104及显示装置105；其中，

所述检测装置102、所述处理器103、所述调节装置104及所述显示装置105依次串行电连接；

所述存储器101电连接至所述处理器103。

在本发明的一个实施例中，所述存储器101为EPROM，内置于所述显示器10中，用于存储自动调节亮度软件及眼睛状态阈值。

在本发明的一个实施例中，所述检测装置102为摄像头，设置于所述显示器10的前端，用于获取眼睛状态信息，并将所述眼睛状态信息传输给所述处理器103。

在本发明的一个实施例中，所述处理器103为ARM或MCU，内置于所述显示器10，用于比较所述眼睛状态与所述阈值且根据比较结果形成控制指令，并将所述控制指令传输至所述调节装置104。

在本发明的一个实施例中，所述调节装置104内置于所述显示器10中，用于根据所述控制指令调节所述显示装置105的驱动电流。

在本发明的一个实施例中，所述显示装置105为LCD显示屏。

在本发明的一个实施例中，所述显示器10还包括复位器106；所述复位器106与所述存储器101电连接，用于清除所述存储器101中存储的所述眼睛状态阈值。

本发明的另一个实施例提供了一种护眼型显示器自动调节亮度的方法，包括：

(a)获取眼睛状态信息；

(b)比较所述状态信息与所述眼睛状态阈值，形成控制指令；

(c)根据所述控制指令调节所述显示器的亮度。

在本发明的一个实施例中，在步骤(a)之前，还包括：

设定眼睛状态阈值。

在本发明的一个实施例中，步骤(a)包括：

获取人脸图像；

分别识别所述人脸图像中眉毛和眼睛的区域图像；

根据所述区域图像中眉毛和眼睛的距离检测眼睛状态。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明提供的显示器，可以根据用户使用电子显示设备时的眼睛状态自动调节亮度，以使用户的眼睛达到最舒服的状态，从而起到保护眼睛的作用。

附图说明

下面将结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细的说明。

图1为本发明实施例提供的一种自动调节亮度的护眼型显示器的结构示意图；

图2为本发明实施例中提供的另一种自动调节亮度的护眼型显示器的结构示意图；

图3为本发明实施例中提供的一种护眼型显示器自动调节亮度方法的示意图；

图4为本发明实施例中的一种眼睛状态检测方法的示意图；

图5为本发明实施例提供的一种人脸图像中眉毛和眼睛的区域图像识别示意图；

图6为本发明实施例提供的一种人脸图像中眉毛和眼睛的坐标采样点示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面结合附图对本发明做进一步详细说明。

实施例一

请参见图1，图1为本发明实施例提供的一种自动调节亮度的护眼型显示器的结构示意图。该显示器10包括：存储器101、检测装置102、处理器103、调节装置104及显示装置105；其中，

所述检测装置102、所述处理器103、所述调节装置104及所述显示装置105依次串行电连接；

所述存储器101电连接至所述处理器103。

进一步地，在上述实施例的基础上，所述存储器101为EPROM，内置于所述显示器10中，用于存储自动调节亮度软件及眼睛状态阈值。

进一步地，在上述实施例的基础上，所述检测装置102为摄像头，设置于所述显示器10的前端，用于获取眼睛状态信息，并将所述眼睛状态信息传输给所述处理器103。

进一步地，在上述实施例的基础上，所述处理器103为ARM或MCU，内置于所述显示器10，用于比较所述眼睛状态与所述阈值且根据比较结果形成控制指令，并将所述控制指令传输至所述调节装置104。

进一步地，在上述实施例的基础上，所述调节装置104内置于所述显示器10中，用于根据所述控制指令调节所述显示装置105的驱动电流。

进一步地，在上述实施例的基础上，所述显示装置105为LCD显示屏。

进一步地，在上述实施例的基础上，所述显示器10还包括复位器106，所述复位器106与所述存储器101电连接，用于清除所述存储器101中存储的所述眼睛状态阈值。

本实施例中提供的显示器，通过增加眼睛状态检测及自动调节亮度功能，以使用户的眼睛达到最舒服的状态，从而起到保护眼睛的作用。

实施例二

请参见图2，图2为本发明实施例提供的另一种自动调节亮度的护眼型显示器的结构示意图。本实施例是在实施例一的基础上，增加了复位器106；其中，所述复位器106与所述存储器101电连接，用于清除所述存储器101中存储的所述眼睛状态阈值；其他结构与实施例一相同，在这里不再赘述。

实施例三

请参见图3，图3为本发明实施例中提供的一种护眼型显示器自动调节亮度方法的示意图。本实施例以显示装置105为计算机的液晶显示器为例进行说明。该显示器上边框中心位置处可以设置有摄像头，或者在显示器处有外设的摄像头，该摄像头的位置可以采集到用户的人脸图像。其中，存储器101例如为设置在计算机主机上的硬盘，检测装置102例如为该摄像头，处理器103为计算机主机的CPU，其可以控制安装在计算机主机上的自动调节亮度软件，该软件代码存储于该硬盘中。调节装置104例如为设置于液晶显示器内并与液晶显示器的驱动电路电连接的电流调节电路，其可以控制驱动液晶显示器的电流大小以实现对液晶显示器的亮度控制。

具体地，该自动调节亮度方法可以包括如下步骤：

步骤1、获取眼睛状态信息；

步骤2、比较所述状态信息与所述眼睛状态阈值，形成控制指令；

步骤3、根据所述控制指令调节所述显示器的亮度。

其中，在步骤1之前，包括设定眼睛状态阈值，即自动调节亮度软件需要在软件中设置眼睛状态阈值，该阈值可以通过大数据方式进行获取，也可以由用户初始化设置。以用户初始化设置为例进行说明。CPU控制自动调节亮度软件启动，软件程序运行后，控制摄像头启动采集人脸图像状态，此时软件会提示用户进行眼睛状态初始化，用户保持眼睛处于正常状态，并使头部处于正常使用计算机的姿态，此时用户可以点击软件中的初始化按钮，软件接收到指令后控制摄像头采集当前脸部图像，通过分析获取到眼睛状态数据，多次重复采集后，求出眼睛状态均值后作为该眼睛状态阈值。

在步骤1中，通过摄像头采集用户的脸部图像，通过图像处理获取到眼睛状态信息。对于如何获取到眼睛状态信息，将在实施例四中进行详细描述，此处暂不做介绍。

在步骤2中，将眼睛状态信息以眼睛状态值θ作为表征参数，所述眼睛状态信息为按步骤1得到的实时θ值，所述眼睛状态阈值为眼睛处于正常状态时的θ值，以θ_阈值来表示。

具体地，CPU根据人脸图像计算得到θ，然后读取存储在硬盘中的θ_阈值，将两者进行比较，形成控制指令；其中，若在一定时间(例如2～5s)内，所述θ与所述θ_阈值的比值小于95％，则形成第一控制指令，具体为按(1-θ/θ_阈值)的比例按照对应关系减小所述液晶显示器的驱动电流；若在一定时间(例如2～5s)内，所述θ与所述θ_阈值的比值大于105％，则形成第二控制指令，具体为按(θ/θ_阈值-1)的比例按照对应关系升高所述液晶显示器的驱动电流。

在步骤3中，电流调节电路接收并执行CPU发送的控制指令，具体为：若电流调节电路接收到CPU发送的指令为第一控制指令，则按(1-θ/θ_阈值)的比例按照对应关系减小所述液晶显示器的驱动电流，以使所述液晶显示器的亮度按一定的比例降低；若电流调节电路接收到CPU发送的指令为第二控制指令，则以(θ/θ_阈值-1)的比例按照对应关系升高所述液晶显示器的驱动电流，以使所述液晶显示器的亮度按一定的比例升高。

实施例四

请参见图4，图4为本发明实施例提供的一种眼睛状态检测方法的示意图。本实施例在上述实施例的基础上，重点对由处理器执行的眼睛状态检测方法进行详细描述。

具体地，所述眼睛状态检测方法包括：

步骤1、获取人脸图像；

步骤2、分别识别所述人脸图像中眉毛和眼睛的区域图像；

步骤3、根据所述区域图像中眉毛和眼睛的距离检测眼睛状态。

其中，在步骤1之后，还可以包括：

对所述人脸图像进行灰度化处理；

对经灰度化处理后的所述人脸图像进行中值滤波处理；

对经中值滤波处理后的人脸图像进行直方图均衡化处理。

其中，对于步骤2，可以包括：

对所述人脸图像采用投影法，粗定位所述眉毛和所述眼睛在所述人脸图像中所在的第一区域；

对所述第一区域采用模板匹配法，精确定位所述眉毛和所述眼睛在所述人脸图像中所在的第二区域以完成对所述区域图像的识别。

其中，对于步骤3，可以包括：

计算所述眉毛到所述眼睛的上眼皮边缘的第一相对距离；

计算所述眉毛到所述眼睛的下眼皮边缘的第二相对距离；

计算所述眼睛的上眼皮边缘和下眼皮边缘的绝对距离；

根据所述第一相对距离、所述第二相对距离及所述绝对距离检测眼睛状态。

其中，对于步骤3中计算所述眉毛到所述眼睛的上眼皮边缘的第一相对距离，可以包括：

在所述眉毛区域中的任取X个点，求出X个点的眉毛坐标平均值；

在所述眼睛区域的上眼皮边缘选取N个点，分别计N个点的上眼皮坐标平均值；

根据所述眉毛坐标平均值和所述上眼皮坐标平均值确定所述第一相对距离。

其中，对于步骤3中计算所述眉毛到所述眼睛的下眼皮边缘的第二相对距离，可以包括：

在所述眼睛区域的下眼皮边缘选取N个点，分别计N个点的下眼皮坐标平均值；

根据所述眉毛坐标平均值和所述下眼皮坐标平均值确定所述第二相对距离。

其中，对于步骤3中计算所述眼睛的上眼皮边缘和下眼皮边缘的绝对距离，可以包括：

在所述上眼皮边缘和下眼皮边缘各取M个点，分别计算所述上眼皮边缘的M个点的第一平均值和所述下眼皮边缘的M个点的第二平均值；

根据所述第一平均值和所述第二平均值计算所述绝对距离。

其中，对于步骤3中根据所述第一相对距离、所述第二相对距离及所述绝对距离检测眼睛状态，可以包括：

根据所述第一相对距离、所述第二相对距离及所述绝对距离进行误差补偿，确定眼睛状态公式，通过计算所述眼睛状态公式中的眼睛状态值θ判断眼睛状态。

进一步地，所述眼睛状态公式为：

其中，T₁为所述第二相对距离，T₂为所述绝对距离，T₃为所述第一相对距离，OFFSET₁和OFFSET₂为采集所述人脸图像的误差补偿。

实施例五

本实施例是在实施例一及实施例四的基础上对眼睛状态检测方法作进一步的说明。

具体地，眼睛状态检测方法包括：

步骤1、检测装置获取人脸图像。

在执行步骤1之前，需要先由处理器启动眼睛状态检测软件，该软件启动后，控制检测装置实时采集用户的人脸图像。

步骤2、处理器对人脸图像进行预处理。

当通过检测装置采集到用户的脸部图像后，由检测装置将该脸部图像发送至处理器，由处理器控制该软件程序进行图像预处理。具体地包括如下步骤：

(21)对人脸图像进行灰度化处理

图像灰度化就是使彩色的RGB分量值相等的过程。由于RGB的取值范围是0～255，所以灰度的级别为256级，即灰度图像能表现256种颜色。

将人脸图像灰度化处理后进行灰度拉伸，即用映射的方法，把原来压缩的直方图分开一些，也就是灰度拉伸，得到更加清晰的人脸图像。

(22)对人脸图像进行中值滤波处理

中值滤波法是一种非线性的图像平滑方法，将一个滑动窗口内的各像素灰度排序，用其中值代替窗口中心像素原来的灰度，若窗口中有偶数个像素，则取两个中间值的平均。

(23)对人脸图像进行直方图均衡化处理

设f(i，j)，g(i，j)i＝1，2…M；j＝1，2…N，分别为原人脸图像和处理后的人脸图像，人脸图像的灰度化范围为[0，255]，直方图均衡化方法具体如下：

(231)求原图[f(i,j)]_M×N的灰度直方图，设用256维的向量h_f表示；

(232)由h_f求原人脸图像的灰度分布概率，记作p_f，则

其中，N_F＝M×NM，N分别为图像的长和宽)为图像的总像素个数；

(233)计算人脸图像各个灰度值的累计分布概率，记作p_a，则有

其中，令p_a(0)＝0。

(231)进行直方图均衡化计算，的到处理后图像的像素值为：

g(i,j)＝255·p_a(k) 3

(24)处理器对人脸图像进行二值化处理

采用的是最大类间方差阈值分割法对人脸图像二值化。

步骤3、处理器确定人脸图像中眼睛和眉毛的特征，定位眼睛和眉毛的区域；

请参见图5，图5为本发明实施例提供的一种人脸图像中眉毛和眼睛的区域图像识别示意图。

采用投影法将人脸图像缩小到只有眉毛和眼睛的小区域，粗定位眉毛和眼睛的区域。

对眉毛和眼睛的区域图像进行去噪和增强处理。从垂直方向分布，眼睛在眉毛的下面，从上至下搜索，可以定位出眉毛的区域。

采用模板匹配法精确定位眼睛的区域。

传统的模板匹配法，在整幅图像中进行匹配不但运算量大而且干扰因素多。本发明中因为已粗略定位出眼睛的区域，并且已经没有了鼻、嘴等器官的影响，所以对图像连续作水平和垂直投影取其交点即定位为人眼位置，提高准确率。

步骤4-步骤6请参见图6，图6为本发明实施例提供的一种人脸图像中眉毛和眼睛的坐标采样点示意图。

步骤4、处理器计算第一相对距离。

在眉毛区域中任取X个点，求出X个点的眉毛坐标平均值；

在眼睛区域的上眼皮边缘选取N个点，分别计N个点的上眼皮坐标平均值；

根将眉毛坐标平均值减去上眼皮坐标平均值得到第一相对距离。

步骤5、处理器计算第二相对距离。

在眼睛区域的下眼皮边缘选取N个点，分别计N个点的下眼皮坐标平均值；

将眉毛坐标平均值减去下眼皮坐标平均值得到第二相对距离。

步骤6、处理器计算绝对距离

在上眼皮边缘和下眼皮边缘各取M个点；

分别计算上眼皮边缘的M个点的第一平均值和下眼皮边缘的M个点的第二平均值；

将第一平均值减去第二平均值得到绝对距离。

步骤7、处理器判断眼睛状态。眼睛状态公式如下所示：

其中，T₁为第二相对距离，T₂为绝对距离，T₃为第一相对距离，OFFSET₁和OFFSET₂为采集人脸图像的误差补偿，误差补偿由于机器的不同，需要人工手动设定。

将步骤4-6中得到的第一相对距离、第二相对距离、绝对距离以及预先设定的误差补偿代入眼睛状态公式中求出θ的值。

当θ越小，越接近于0，说明眼睛越闭合，理想情况下，θ的理论最小值为0；

反之θ越大，越接近于1，说明眼睛越睁开。

由于个体差异，眼睛睁开的θ值因人而异，因此，可以根据不同的个体，在其眼睛睁开并处于最放松状态时的θ值作为眼睛状态阈值，记为θ_阈值。

进而，所述处理器103根据实时人脸图像计算出对应的θ值并与θ_阈值进行比较并生成控制指令；其中，若在一定时间(例如2～5s)内，所述θ与所述θ_阈值的比值小于95％，则形成第一控制指令，具体为按(1-θ/θ_阈值)的比例减小所述显示装置105的驱动电流；若在一定时间(例如2～5s)内，所述θ与所述θ_阈值的比值大于105％，则形成第二控制指令，具体为按(θ/θ_阈值-1)的比例升高所述显示装置105的驱动电流。

所述调节装置104接收并执行所述处理器103发送的控制指令，具体为：若电流调节电路接收到所述处理器103发送的指令为第一控制指令，则按(1-θ/θ_阈值)的比例减小所述显示装置105的驱动电流，以使所述显示装置105的亮度按一定的比例降低；若调节装置104接收到所述处理器103发送的指令为第二控制指令，则按(θ/θ_阈值-1)的比例升高所述显示装置105的驱动电流，以使所述显示装置105的亮度按一定的比例升高。

综上所述，本文中应用了具体个例对本发明的结构及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制，本发明的保护范围应以所附的权利要求为准。

Claims (10)

1.一种自动调节亮度的护眼型显示器(10)，包括：存储器(101)、检测装置(102)、处理器(103)、调节装置(104)及显示装置(105)；其中，

所述检测装置(102)、所述处理器(103)、所述调节装置(104)及所述显示装置(105)依次串行电连接；

所述存储器(101)电连接至所述处理器(103)。

2.根据权利要求1所述的显示器(10)，其特征在于，所述存储器(101)为EPROM，内置于所述显示器(10)中，用于存储自动调节亮度软件及眼睛状态阈值。

3.根据权利要求1所述的显示器(10)，其特征在于，所述检测装置(102)为摄像头，设置于所述显示器(10)的前端，用于获取眼睛状态信息，并将所述眼睛状态信息传输给所述处理器(103)。

4.根据权利要求2或3所述的系统，其特征在于，所述处理器(103)为ARM或MCU，内置于所述显示器(10)，用于比较所述眼睛状态与所述阈值且根据比较结果形成控制指令，并将所述控制指令传输至所述调节装置(104)。

5.根据权利要求4所述的显示器(10)，其特征在于，所述调节装置(104)内置于所述显示器(10)中，用于根据所述控制指令调节所述显示装置(105)的驱动电流。

6.根据权利要求1所述的显示器(10)，其特征在于，所述显示装置(105)为LCD显示屏。

7.根据权利要求1所述的显示器(10)，其特征在于，还包括复位器(106)，所述复位器(106)与所述存储器(101)电连接，用于清除所述存储器(101)中存储的所述眼睛状态阈值。

8.一种护眼型显示器自动调节亮度的方法，其特征在于，包括：

(a)获取眼睛状态信息；

(b)比较所述状态信息与眼睛状态阈值，形成控制指令；

(c)根据所述控制指令调节所述显示器的亮度。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在步骤(a)之前，还包括：

设定眼睛状态阈值。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤(a)包括：

(a1)获取人脸图像；

(a2)分别识别所述人脸图像中眉毛和眼睛的区域图像；

(a3)根据所述区域图像中眉毛和眼睛的距离检测眼睛状态。