CN108646999A - 一种基于多频段亮度补偿的显示屏节能降耗方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多频段亮度补偿的显示屏节能降耗方法，包括将图像依据频率分解为n个图像；采用组合函数及低通滤波器将各个频段的亮度动态范围进行压缩；确定图像的n个非重叠频段的亮度压缩值；对不同频段采用不同的亮度增益补偿方法进行亮度增益补偿得到最终亮度动态分范围；对分解后的图像合成得到最终的图像。本发明方法提出了分解图像及多频段分解方案、对不同频段设定不同亮度补偿增益方案；相比于传统方法，本发明方法既保证了图像质量，又在很大程度上解决了目前显示屏能耗过大的问题。

Description

一种基于多频段亮度补偿的显示屏节能降耗方法

技术领域

本发明涉及一种基于多频段亮度补偿的显示屏节能降耗方法，属于显示节能技术领域，也属于图像处理技术领域。

背景技术

目前环境保护问题成为全球亟待解决的重中之重，越来越多的人开始关注绿色消费，节能减排的观念也日益深入人心。随着LED液晶显示屏、户外大型显示屏、电视以及智能手机等电子产品和数字媒体设备的广泛使用，显示屏领域的能源消耗量十分巨大。以LED背光型液晶显示屏为例，随着显示器尺寸的增加，这种显示装置的功耗急剧增加。尤其对于耗电量高的户外LED广告屏，这些设备可轻松达到每平方米1kW的功率密度。这不仅会导致操作人员的电力成本高，而且会导致杂散光污染环境。因此显示屏的节能降耗引起了越来越高的重视。

虽然显示屏的亮度变低可以降低显示装置的功耗但是由于输出图像的亮度动态范围减小可能会在输出图像中出现诸如对比度和清晰度降低等问题。

过去几年已经开发了各种显示节能技术，如SD-MSR算法(standard deviationmulti-scale retinex algorithm)。该算法将图像分为三个频段，用对数函数将各个频段的亮度动态范围进行压缩，压缩后用同样地增益函数进行图像补偿。该方法在现有技术中被广泛地应用。然而，一方面，用于压缩的对数函数使亮度动态范围呈非线性变化，使图像部分区域出现失真情况；另一方面，此算法对于任一频段运用的增益函数固定，未考虑高频、中频以及低频部分包含着图像的不同信息，应采取不同的增益函数进行补偿。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有基于SD-MSR算法的节能技术的缺陷，提供一种节能效果更好的显示屏节能降耗方法。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于多频段亮度补偿的显示屏节能降耗方法，包括：

步骤1：将图像依据频率分解为n个多频段图像；

步骤2：对各个频段的亮度动态范围进行压缩并得到n个非重叠的多频段亮度压缩值；

步骤3：对不同频段采用不同的亮度增益补偿方法进行亮度增益补偿得到最终亮度动态分范围；

步骤4：对分解后的图像合成得到最终的图像。

进一步地，步骤2具体包括：

构建包含对数函数的组合函数的表达式如下：

l(x)＝a(x+b)^clog(x+1) (1)

其中，a,b,c为待定参数，x为模型中的亮度值。

将组合函数修改为分段组合函数的表达式如下：

其中τ是明暗亮度临界值，I(x,y)是图像上各个点的亮度值，w_H和w_L分别为明、暗区域的权重参数。

经过低通滤器和分段组合函数将各个频段的亮度动态范围进行压缩，包括第i个频段(1≤i≤n)的亮度压缩值表达式为：

R_i(x,y)＝L(l(x,y))-L(F_i(x,y)·l(x,y)) (3)

其中F_i(x,y)表示第i个频段的低通滤波器方程式，l(x,y)为(x，y)处的亮度值。

更进一步地，图像的n个非重叠频段的亮度压缩值表达式如下：

其中R₁'(x,y)为高频段，R'_n(x,y)为低频段，其余为中频段。

再进一步地，步骤3包括：

计算对高频段设置的亮度补偿增益值包括：

确定图像中各个区域的梯度值，表达式如下：

其中，I(x,y)为图像上各个点的亮度值；H(I(x,y))为对应区域的梯度；H_x(I(x,y))，H_y(I(x,y))，H_p(I(x,y))，H_q(I(x,y))分别为对应区域横向、纵向、左斜向、右斜向的梯度：

其中，A为原始图像(x,y)点周围3×3的矩阵。

建立一个开口向下的二次函数模型，同时补偿两个误差值δ₁,δ₂，表达式如下：

G₁(x,y)＝a(H(x,y)-m)²+b

G₁(x,y)为对高频段设置的增益值；a,b为参数(a<0)；H(x,y)为图像中(x,y)点处的梯度，H_min(x,y)为梯度的最小值，H_max(x,y)为梯度的最大值，H_min(x,y)<m<H_max(x,y)；δ₁,δ₂为允许误差值；

计算对中频段的各个子频段设置的亮度补偿增益值包括：

首选引入SD-MSR算法中的增益：

其中，g_i(x,y)为依据SD-MSR算法求出的增益；NR_i'(x,y)为标准化之后的R'_i(x,y)；ε_g，σ_i，σ_max为误差参数；

基于SD-MSR算法的改良增益的中频段的各个子频段设置的亮度补偿增益值表达式如下：

其中δ为衰减因子，δ<1；

计算对低频段设置的增益值，表达式如下：

其中，R'_n,p(x,y)为低频段的最终亮度动态范围；R'_n(x,y)为图像低频段亮度压缩值；D为一个图像的最大动态范围，p为节约能耗比率；a_p＝D-1-θ_p，r_p＝a_p/θ_p。

进一步地，步骤4表达式如下：

其中G_i(x,y)(i＝1,2…n-1)是高频段、中频段的子频段的增益值，R'_i(x,y)是中、高频段的最初亮度动态范围，R_i'(x,y)·G_i(x,y)是中、高频段的最终亮度动态范围；R'_n,p(x,y)为低频段的最终亮度动态范围。

本发明所达到的有益效果：本发明方法提出了分解图像及多频段分解方案、对不同频段设定不同亮度补偿增益方案；相比于传统方法，本发明方法既保证了图像质量，又在很大程度上解决了目前显示屏能耗过大的问题。

附图说明

图1是本发明方法的流程示意图；

图2是本发明方法实施例的方法示意图；

图3是本发明实施例中压缩动态范围的对数组合函数示意图；

图4是本发明实施例中高频段亮度补偿函数示意图；

图5是本发明实施例中基于逐步减少更低频段的中频段增益方法示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。本方面技术方案包括以下几个部分：

(1)分解图像及多频段亮度动态范围压缩方案传统的分解方法中，仅将图像分为高、中、低三个频段，并采取高斯低通滤波器以及对数函数将亮度动态范围进行压缩。忽略了由于中频段动态范围过大而产生对比度不明显等问题，使图像质量未达到最优。本项目采用多频段多分解方法的策略，构建多频段分解的优化框架。

首先，依据参考图像的频段范围，将其合理的分为n个频段:F1、F2、F3…Fn(n>3)。

其中，F1>F2>F3>…>Fn，F1为高频段，Fn为低频段，其余属于中频段的自频段。

然后，引入组合函数的概念。为了使频段压缩的合理有效，摒弃原有的对数压缩法；由韦伯-费希纳定律所述，人眼对视觉刺激进行对数响应，因此我们选用对数函数为组合函数的一部分；为了控制分解图像还原后的失真程度，即控制使动态范围呈近似线性变化的压缩，

令其经过(0,0)点，且在一定范围内斜率近似恒为1：

l(x)＝a(x+b)^clog(x+1) (1)

最终满足条件的组合函数为：l(x)＝0.2(x+16)log(x+1)，经检验，此函数与y＝x函数拟合度极高。对比图见图3。

接着，为了同时增强明、暗两处的对比度，设定明暗亮度临界值(τ)，并依据图像上各个点的亮度值(I(x,y))将上述组合函数修改为分段组合函数：

其中，I(x,y)为图像上各个点的亮度值，τ是人为定义的明暗亮度临界值，D为一个图像的最大动态范围(例如，在一个8位图像中，D＝256)，w_H和w_L分别为明、暗区域的权重参数。

最终，经过低通滤波器与分段组合函数，F1、F2、F3…Fn所对应的压缩值为R1、R2、R3…Rn。且第i个频段(1≤i≤n)的亮度压缩值可被表示为：

R_i(x,y)＝L(l(x,y))-L(F_i(x,y)·l(x,y)) (3)

其中，F_i(x,y)表示第i个频段的低通滤波器方程式。

通过减去邻近的残余图像信息，可以得到非重叠的多频段亮度压缩值：

其中R'₁(x,y)为高频段，R'_n(x,y)为低频段，其余为中频段。

最终利用上述方案可将得到图像的n个分解后的非重叠频段值。

(2)对不同频段设定不同亮度补偿增益方案

传统方法中，忽略了不同频段所包含信息的不同，应用了相同的补偿方法，针对性及适用性不好，从而不能达到最好的补偿效果。本项目分开研究高、中、低频段的内部特性及适合的增益方案，并对中频段中的多个子频段设置不同的增益方案。

首先，对于高频段，(R'₁(x,y))，它主要包含图像中的大部分细节，而图像的细节强度体现在图像的梯度上。目前求图像梯度主要有计算垂直边缘梯度的Prewitt算子与计算斜向边缘梯度的Roberts算子，为了使求得的梯度既包含垂直边缘细节强度又包含斜向边缘细节强度，本发明结合了两个算子，图像中各个区域的梯度值可表示为：

其中，I(x,y)为图像上各个点的亮度值；H(I(x,y))为对应区域的梯度；H_x(I(x,y))，H_y(I(x,y))，H_p(I(x,y))，H_q(I(x,y))分别为对应区域横向、纵向、左斜向、右斜向的梯度：

其中，A为原始图像(x,y)点周围3×3的矩阵。

若某区域的梯度小，说明此区域图像包含较少的细节，则不必要对此区域设置过大的亮度增益(即增益接近为1)；相反，若某区域梯度大，则说明此区域图像包含很多细节，然而对此区域继续增大亮度增益会产生光晕、过曝等现象，同样需要控制增益。因此，将各个区域按照梯度从小到大排序，对应的增益应该从1开始增大，然后减小，最终接近为1。

根据上述描述的函数走势，建立一个开口向下的二次函数模型，同时为了保持模型的准确性与合理性，补偿两个误差值δ₁,δ₂：G₁(x,y)＝a(H(x,y)-m)²+b

其中，G₁(x,y)为对高频段设置的增益值；a,b为参数(a<0)；H(x,y)为图像中(x,y)点处的梯度，H_min(x,y)为梯度的最小值，H_max(x,y)为梯度的最大值，H_min(x,y)<m<H_max(x,y)；δ₁,δ₂为允许误差值。函数图像如图4所示。

接着，对于中频段，首先引用SD-MSR算法中的增益：

其中，g_i(x,y)为依据SD-MSR算法求出的增益；NR_i'(x,y)为标准化之后的R'_i(x,y)；ε_g，σ_i，σ_max为误差参数。

为了增加各个子频段之间的对比度，本项目增大不同频段增益之间的差异，为了不降低图像的质量，不影响细节，采取逐步减少更低频段的增益方法，如图5所示，主要体现在：

其中，G_i(x,y)为中频段基于SD-MSR算法的改良增益；δ为衰减因子(δ<1)。

然后，对于低频段，(即图像亮度压缩值为R'_n(x,y)所对应的频段)：

其中，R'_n,p(x,y)为低频段的最终亮度动态范围；R'_n(x,y)为图像低频段亮度压缩值；D为一个图像的最大动态范围(例如，在一个8位图像中，D＝256)；p为节约能耗比率；a_p＝D-1-θ_p，r_p＝a_p/θ_p。

最终利用上述方案可以得到分别适用于高频段和中频段的各个子频段的增益函数，以及低频段的最终亮度动态范围。

由此，我们将分解后的图像合成：

最终得到的图像就是本方案的处理结果。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于多频段亮度补偿的显示屏节能降耗方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤1：将图像依据频率分解为n个多频段图像；

步骤2：对各个频段的亮度动态范围进行压缩并得到n个非重叠的多频段亮度压缩值；

步骤3：对各个不同频段采用不同的亮度增益补偿方法进行亮度增益补偿得到最终亮度动态分范围；

步骤4：对分解后的图像合成得到最终的图像。

2.根据权利要求1所述的基于多频段亮度补偿的显示屏节能降耗方法，其特征是，步骤1具体包括：

依据参考图像的频段范围，将其合理的分为n个频段:F1、F2、F3…Fn(n>3)；

其中，F1>F2>F3>…>Fn，F1为高频段，Fn为低频段，其余属于中频段的子频段。

3.根据权利要求1或2任意一项所述的基于多频段亮度补偿的显示屏节能降耗方法，其特征是，步骤2包括：构建包含对数函数的组合函数；将组合函数修改为分段组合函数；经过低通滤器和分段组合函数对各个频段的亮度动态范围进行压缩。

4.根据权利要求3所述的基于多频段亮度补偿的显示屏节能降耗方法，其特征是，步骤2具体包括：

S21：构建包含对数函数的组合函数的表达式如下：

l(x)＝a(x+b)^clog(x+1) (1)

其中，a,b,c为待定参数，x为模型中的亮度值；

S22：将组合函数修改为分段组合函数的表达式如下：

其中τ是明暗亮度临界值，I(x,y)是图像上各个点的亮度值，w_H和w_L分别为明、暗区域的权重参数；

S23：经过低通滤器和分段组合函数将各个频段的亮度动态范围进行压缩，包括：

第i个频段(1≤i≤n)的亮度压缩值表达式为：

R_i(x,y)＝L(l(x,y))-L(F_i(x,y)·l(x,y)) (3)

其中F_i(x,y)表示第i个频段的低通滤波器方程式，l(x,y)为(x，y)处的亮度值。

5.根据权利要求4所述的基于多频段亮度补偿的显示屏节能降耗方法，其特征是，包括在将各个频段的亮度动态范围进行压缩之后计算图像的n个非重叠频段的亮度压缩值，表达式如下：

其中R′₁(x,y)为高频段，R'_n(x,y)为低频段，其余为中频段。

6.根据权利要求5所述的基于多频段亮度补偿的显示屏节能降耗方法，其特征是，步骤3包括计算对高频段、中频段的子频段和低频段设置的亮度补偿增益值。

7.根据权利要求6所述的基于多频段亮度补偿的显示屏节能降耗方法，其特征是，计算对高频段设置的亮度补偿增益值包括：

确定图像中各个区域的梯度值，表达式如下：

其中，I(x,y)为图像上各个点的亮度值；H(I(x,y))为对应区域的梯度；H_x(I(x,y))，H_y(I(x,y))，H_p(I(x,y))，H_q(I(x,y))分别为对应区域横向、纵向、左斜向、右斜向的梯度：

其中，A为原始图像(x,y)点周围3×3的矩阵；

建立一个开口向下的二次函数模型，同时补偿两个误差值δ₁,δ₂，表达式如下：

G₁(x,y)＝a(H(x,y)-m)²+b

其中，G₁(x,y)为对高频段设置的亮度补偿增益值；a,b为参数(a<0)；H(x,y)为图像中(x,y)点处的梯度，H_min(x,y)为梯度的最小值，H_max(x,y)为梯度的最大值，H_min(x,y)<m<H_max(x,y)；δ₁,δ₂为允许误差值。

8.根据权利要求7所述的基于多频段亮度补偿的显示屏节能降耗方法，其特征是，计算对中频段的各个子频段设置的亮度补偿增益值包括：

首选引入SD-MSR算法中的增益：

其中，g_i(x,y)为依据SD-MSR算法求出的增益；NR_i'(x,y)为标准化之后的R′_i(x,y)；ε_g，σ_i，σ_max为误差参数；

基于SD-MSR算法的改良增益的中频段的各个子频段设置的增益值表达式如下：

其中δ为衰减因子，δ<1。

9.根据权利要求8所述的基于多频段亮度补偿的显示屏节能降耗方法，其特征是，计算对低频段设置的最终动态范围，表达式如下：

其中，R'_n,p(x,y)为低频段的最终亮度动态范围；R'_n(x,y)为图像低频段亮度压缩值；D为一个图像的最大动态范围，p为节约能耗比率；a_p＝D-1-θ_p，r_p＝a_p/θ_p。

10.根据权利要求9要求所述的基于多频段亮度补偿的显示屏节能降耗方法，其特征是，步骤4表达式如下：

其中G_i(x,y)(i＝1,2…n-1)是高频段、中频段的子频段的增益值，R′_i(x,y)是中、高频段的最初亮度动态范围，R′_i(x,y)·G_i(x,y)是中、高频段的最终亮度动态范围；R'_n,p(x,y)为低频段的最终亮度动态范围。