CN112639958A - 显示设备以及控制其亮度的方法 - Google Patents

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CN112639958A CN201980055259.7A CN201980055259A CN112639958A CN 112639958 A CN112639958 A CN 112639958A CN 201980055259 A CN201980055259 A CN 201980055259A CN 112639958 A CN112639958 A CN 112639958A
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赵纯
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Abstract

公开了一种显示设备，所述显示设备包括：存储器，被配置为存储根据图像的亮度信息的每一灰度级的输出亮度信息；处理器，被配置为：基于在存储器中存储的信息获取与输入图像的亮度信息对应的目标亮度，基于输入图像的光量获取目标光量，通过对输入图像应用多个灰度级调整曲线，获取与多个校正图像对应的多个校正效果，获取与多个校正效果当中的最大校正效果对应的灰度级调整曲线，以及基于所获取的灰度级调整曲线调整并输出输入图像的每一像素的灰度级。

Description

显示设备以及控制其亮度的方法
技术领域
本公开涉及一种显示设备以及控制其亮度的方法，更具体说，涉及一种调整并输出输入图像的每一像素的灰度级(gradation)的显示设备以及控制其亮度的方法。
背景技术
随着电子技术的兴起，各种类型的电子设备正被开发和发布。尤其是，近年来，像TV等这样的广泛使用的移动设备和显示设备得到了快速发展。
使得能够高光量高亮度的LED显示器在像数字标牌这样的户外环境中具有高可用性。然而，在室内环境时，对用户来说，LED显示器存在由高光亮引发眩目现象的问题，其中在很多种情况下，LED显示器被通过降低光量到最大光量的25％-50％的水平来使用。
同时，在传统的调整光量中，图像的亮度仅被线性降低，或者仅较亮的图像的亮度被降低并输出，因此存在与原始图像相比，输出图像的动态范围缩小，对比度降低以及发生退化或畸变的问题。
而且，还存在在提供图像给用户的同时仅调整光量而不考虑图像特征的问题。
发明内容
技术问题
本公开用于解决上述需求，本公开的目的在于提供一种显示设备，所述显示设备可通过考虑图像的特征来调整图像的光量，从而将用户对于输出图像的视觉与输入图像相比的差最小化。
技术方案
根据用于实现上述目的的本公开实施例，显示设备包括：存储器，被配置为存储依据图像的亮度信息的每一灰度级的输出亮度信息；处理器，被配置为：基于在存储器中存储的信息获取与输入图像的亮度信息相对应的目标亮度，基于输入图像的光量获取目标光量，通过对输入图像应用多个灰度级调整曲线，获取与多个校正图像相对应的多个校正效果，获取与多个校正效果中的最大校正效果对应的灰度级调整曲线，并基于所获取的灰度级调整曲线调整并输出输入图像的每一像素的灰度级，其中，所述多个校正效果基于在多个校正图像的每一个和输入图像之间的感知视觉中的差(difference in a perceivedvisual sense)、在多个校正图像中的每一个的亮度和目标亮度之间的差以及在多个校正图像中的每一个的光量和目标光量之间的差获取。
而且，目标亮度可以是与输入图像的亮度信息对应的最大输出亮度，多个校正图像中的每一个的亮度可以是与多个校正图像的每一个的亮度信息对应的最大输出亮度。
另外，所述处理器可通过将在输入图像中包含的多个像素中的每一个的亮度累加起来获取输入图像的光量，所述目标光量可以是输入图像的光量以预定比率降低后的光量。
而且，所述处理器可通过将多个灰度级调整曲线中的第一灰度级调整曲线应用到所述输入图像而获取第一校正图像，并基于指示在输入图像中包含的每一像素的灰度级的曲线和所述第一灰度级调整曲线之间差值计算第一感知视觉中的差，计算在所述第一校正图像光量和目标光量之间的第一光量差，计算在所述第一校正图像的最大输出亮度和目标亮度之间的第一亮度差，并基于以下公式获取第一校正效果
E＝αSIMωSIM+αLUMAωLUMA+αGRAREωGRARE
这里，αSIM可以是第一加权值，αLUMA可以是第二加权值，αGRARE可以是第三加权值，ωSIM可以是第一感知视觉中的差，ωLUMA可以是第一光量差，ωGRARE可以是第一亮度差，αSIM、αLUMA、αGRARE中的每一个可以是神经网络基于多个样本图像训练而得到的加权值。
而且，所述处理器可通过将多个灰度级调整曲线中的第二灰度级调整曲线应用到所述输入图像而获取第二校正图像，并基于第二灰度级调整曲线计算第二感知视觉中的差，基于第二校正图像计算第二光量差和第二亮度差，基于第二感知视觉中的差、第二光量差和第二亮度差获取第二校正效果，并基于与第一校正效果和第二校正效果之间的较小值相对应的灰度级调整曲线调整和输出输入图像的每一像素的灰度级。
同时，多个灰度级调整曲线可以是由以下公式指示的曲线，并具有不同的α和β。
Figure BDA0002947189100000031
这里，i表示在输入图像中包含的每一像素的灰度级，α和β分别表示第一和第二调整值，ti表示校正图像的灰度级。
同时，显示设备还可包含显示器，所述存储器可存储图像的每一最大亮度的电流增益信息，所述处理器可基于所获取的灰度级调整曲线调整的输入图像的每一像素的灰度级，从存储器获取与经调整的输入图像的最大输出亮度对应的电流增益信息，并基于所述电流增益信息控制提供给所述显示器的电流。
而且，所述图像的亮度信息可以是所述图像的平均图片电平(Average PictureLevel，APL)，依据所述图像的亮度信息的每一灰度级的输出亮度信息可以是依据基于显示设备的功耗计算的平均图片电平的每一灰度级的最大输出亮度信息。
另外，所述处理器可基于所获取的灰度调整曲线调整的输入图像的每一像素的灰度级，将经调整的输入图像识别为多个块，并基于多个块中的每一个的灰度级分布和灰度级平均值获取与多个块中的每一个对应的局部灰度级调整曲线，并基于所获取的局部灰度级调整曲线调整多个块中的每一个的的每一像素的灰度级。
而且，所述处理器可对被应用灰度级调整曲线的图像的第一块包含的像素的每一灰度级值(gradation value)应用第一加权值，对与被应用局部灰度级调整曲线的图像的第一块对应的块中包含的像素的每一灰度级值应用第二加权值，并基于被应用第一加权值的灰度级值和被应用第二加权值的灰度级值调整和输出每一像素的灰度级。
根据本公开实施例，提供一种控制显示设备的亮度的方法，其中，所述显示设备可存储依据图像的亮度信息的每一灰度级的输出亮度信息，所述方法包括以下步骤：基于所存储的信息获取与输入图像的亮度信息相对应的目标亮度，基于所述输入图像的光量获取目标光量，通过对所述输入图像应用多个灰度级调整曲线，获取与多个校正图像相对应的多个校正效果，获取与多个校正效果中的最大校正效果相对应的灰度级调整曲线，并基于所获取的灰度级调整曲线调整并输出所述输入图像的每一像素的灰度级，其中，所述多个校正效果基于在所述多个校正图像的每一个和所述输入图像之间的感知视觉中的差、在所述多个校正图像的每一个的亮度和所述目标亮度之间的差以及在所述多个校正图像的每一个的光量和所述目标光量之间的差来获取。
而且，目标亮度可以是与输入图像的亮度信息对应的最大输出亮度，多个校正图像的每一个的亮度可以是与多个校正图像的每一个的亮度信息对应的最大输出亮度。
另外，在获取目标光量的步骤中，输入图像的光量可通过将在输入图像中包含的多个像素的每一个的亮度累加起来获得，所述目标光量可以是输入图像的光量以预定比率降低后的光量。
而且，获取多个校正效果的步骤可包括以下步骤：通过将多个灰度级调整曲线中的第一灰度级调整曲线应用到所述输入图像而获取第一校正图像，基于在指示在输入图像中包含的每一像素的灰度级的曲线和所述第一灰度级调整曲线之间的差计算第一感知视觉中的差，计算在所述第一校正图像光量和目标光量之间的第一光量差，计算在所述第一校正图像的最大输入亮度和目标亮度之间的第一亮度差，并基于以下公式获取第一校正效果。
E＝αSIMωSIM+αLUMAωLUMA+αGRAREωGRARE
这里，αSIM可以是第一加权值，αLUMA可以是第二加权值，αGRARE可以是第三加权值，ωSIM可以是第一感知视觉中的差，ωLUMA可以是第一光量差，ωGRARE可以是第一亮度差，αSIM、αLUMA、αGRARE中的每一个可以是神经网络基于多个样本图像训练而得到的加权值。
而且，获取多个校正效果的步骤可包括以下步骤：通过将多个灰度级调整曲线中的第二灰度级调整曲线应用到所述输入图像而获取第二校正图像，并基于第二灰度级调整曲线计算第二感知视觉中的差，基于第二校正图像计算第二光量差和第二亮度差，基于第二感知视觉中的差、第二光量差和第二亮度差获取第二校正效果。另外，在调整和输出输入图像的每一像素的灰度级的步骤中，可基于与第一校正效果和第二校正效果之间的较小值相对应的灰度级调整曲线调整和输出输入图像的每一像素的灰度级。
同时，多个灰度级调整曲线可以是由以下公式指示的曲线，具有不同的α和β。
Figure BDA0002947189100000051
这里，i表示在输入图像中包含的每一像素的灰度级，α和β分别表示第一和第二调整值，ti表示校正图像的灰度级。
同时，显示设备可包含图像的每一最大亮度的电流增益信息，所述控制方法可包括以下步骤：基于所获取的灰度级调整曲线调整的输入图像的每一像素的灰度级，从所述信息获取与经调整的输入图像的最大输出亮度对应的电流增益信息，并基于所述电流增益信息控制提供给在显示设备包含的显示器的电流。
而且，所述图像亮度信息可以是所述图像的平均图片电平(APL)，依据所述图像的亮度信息的每一灰度级的输出亮度信息可以是依据基于显示设备的功耗计算的平均图片电平的每一灰度级的最大输出亮度信息。
另外，所述控制方法可包括以下步骤：基于所获取的灰度级调整曲线调整的输入图像的每一像素的灰度级，将经调整的输入图像识别为多个块，基于所述多个块的每一个的灰度级分布和灰度级平均值获取与多个块的每一个对应的局部灰度级调整曲线，并基于所获取的局部灰度级调整曲线调整多个块的每一个的每一像素的灰度级。
而且，所述控制方法可包括以下步骤：对被应用灰度级调整曲线的图像的第一块中包含的像素的每一灰度级值应用第一加权值，对与被应用局部灰度级调整曲线的图像的第一块对应的块中包含的像素的每一灰度级值应用第二加权值，并基于被应用第一加权值的灰度级值和被应用第二加权值的灰度级值调整并输出每一像素的灰度级。
有益技术效果
根据本公开各实施例，可考虑输入图像的特征来调整光量。相应地，可在增加动态范围，最小化图像的畸变和退化，同时防止眩目现象的情况下向用户提供图像。
附图说明
图1是用于图解根据本公开实施例的调整光量的显示设备的图；
图2是图解根据本公开实施例的显示设备的配置的图；
图3是图解图2所示显示设备的详细配置的框图；
图4是用于图解根据本公开实施例的每一灰度级的输出亮度信息的曲线图；
图5是用于图解根据本公开实施例的灰度级调整曲线的曲线图；
图6是用于图解根据本公开实施例的加权值的图；
图7是用于图解根据本公开实施例的局部灰度级调整曲线的曲线图；
图8是用于图解根据本公开实施例的电流增益的表；
图9是用于图解根据传统技术的显示设备调整光量的曲线图；
图10是用于图解根据本公开实施例的光量和亮度调整的图；以及
图11是用于图解根据本公开实施例的控制显示设备的亮度的方法的流程图。
具体实施方式
首先，将简要描述本说明书中使用的术语，并且然后详细描述本公开。
对于本公开实施例中使用的术语，尽可能在考虑本公开描述的功能的情况下选择当前使用最普及的通用术语。然而，术语可根据相关领域内一般技术人员的目的、先前判例或者新技术的出现而具有不同的含义。而且，在具体情况下，存在由申请人自己指定的术语，在这种情况下，将在本公开相关描述中详细描述所述术语的含义。因此，本公开中使用的术语应基于术语的含义和本公开的整体内容而不仅仅基于术语的名称来限定。
而且，可对本公开的实施例进行各种修改，并且存在各种类型的实施例。相应地，将在附图中图解具体实施例，并在详细描述中详细描述实施例。然而，应该注意，各实施例并不用于将本公开范围限定为具体实施例，而应该被解释为包括所有在此所公开的构思和技术范围中包含的实施例的所有修改、等效或者替换。同时，在描述实施例时，若确定相关公知技术的详细说明会不必要地混淆本公开的主旨时，则将省略该详细说明。
另外，诸如“第一”、“第二”等的术语可被用于描述各种元素，但是这样的术语并不意欲限定该元素。这种术语仅用于区别一个元素与另一元素。
而且，除非文本清楚描述，否则单数表达可包含复数表达。而且，在本公开中，诸如“包括”和“由……组成”这样的术语可解释为指示存在在说明书中描述的这样的特征、数目、步骤、操作、元件、组件或其组合，并不用于提前排除增加一个或多个其他特征、数目、步骤、操作、元件、组件s或其结合的存在或可能性。
而且，在本公开中，“模块”或“部分”执行至少一个功能或操作，并且它可以被实现为硬件或软件，或者被实现为硬件和软件的结合。而且，除了需要被实现为特定硬件的“模块”或“部分”以外，多个“模块”或“部分”可集成为至少一个模块，并且被实现为至少一个处理器实现(未示出)。
下文中，将参照附图详细描述本公开实施例，以使本公开所属领域的一般技术人员可方便实施该公开。然而，应该注意，本公开可以以不同形式实现，不应限定为这里所描述的实施例。而且，为了清楚地说明本公开，将在附图中省略与说明不相关的部分，整个说明书中，类似的组件将以类似的参考编号指代。
图1是图解根据本公开实施例的调整光量的显示设备的示意图。
如图1所示，显示设备100可以被实现为TV，但是不限于此，并且它可以被实现为执行图像处理的各种类型的电子设备。例如，电子设备可以被实现为诸如蓝光播放器、数字多媒体(DVD)播放器、流内容输出设备、机顶盒等之类的向显示设备提供内容的各种类型的源设备。显示设备100可对图像执行根据本公开各种实施例的图像处理并自身输出图像，或者向其它包含显示器的电子设备提供图像。
而且，显示设备100显然也可以被实现为配备有显示功能的设备，诸如TV、智能手机、平板PC、PMP、PDA、便携式电脑、智能手表、头戴显示器(HMD)、近眼显示器(NED)等。显示设备100可被实现为包含各种类型的显示器，诸如用于提供显示功能的液晶显示器(LCD)、有机发光二极管(OLED)、硅基液晶(LCoS)、数字光处理器(DLP)、微LED、量子点(QD)显示面板等。
尤其是，显示设备100可包含由自发光二极管(诸如有机发光二极管(OLED))组成的显示器，并且在这种情况下，会产生在室内环境下由显示器的高光量引起的用户眩目现象以及由高功耗引起的自发光二极管的寿命缩短的问题。
相应地，如果输入亮图像，根据本公开实施例的显示设备100可调整图像的光量，并且由此防止眩目现象。
然而，如果输入图像的光量降低到特定水平以防止眩目现象，则指示在表达图像时可表达多少信号的动态范围也会缩小。
作为示例，如果图像的最大输出亮度被线性降低以用于减少光量，则动态范围将变得非常窄，用户对校正图像的感知视觉与输入图像相比的差异显著变大。
相应地，根据本公开实施例的显示设备100在调整输入图像的光量时，能够将显示设备100的功耗和输入图像动态范围保持在特定水平。
尤其是，显示设备100可以将输入图像的光量减少大于或等于特定比率，同时，使对其光量被校正的图像的感知视觉与输入图像相比的差异(即输入图像的畸变)最小化，并确保特定水平的动态范围并且将输入图像输出。之后，将参考附图描述本公开各实施例。
图2是图解根据本公开实施例的显示设备的配置的示意图。
根据图2，显示设备100包含存储器110和处理器120。
存储器110存储用于驱动显示设备100的操作系统(O/S)软件模块以及各种数据，诸如各种多媒体内容。
尤其是，在存储器110中，可存储依据图像的亮度信息的每一灰度级的输出亮度信息。这里，灰度级将在图像中包含的每一像素的亮度表达为整数。作为示例，8比特的图像可被表达为从级别0到255的灰度级。同时，与每一像素的亮度对应的整数可被表达为灰度级值、亮度值、亮度码等，但在下文中，为便于说明，它一般被称为灰度级值。
而且，图像的亮度信息可以是图像的每一帧的平均图片电平(下文中，被称为“APL”)，作为示例，它可以是输入图像的以1个帧为单位的像素数据的平均灰度级值。当APL较高时，图像可以是相对较亮的图像，当APL较低时，图像可以是相对较暗的图像。同时，除了APL以外，图像的亮度还可表示在显示设备100的图像中包含的像素的各种特征，诸如最大灰度级值、模式灰度级值等。
根据本公开实施例，每一灰度级的输出亮度信息可以是考虑到显示设备100的功耗的输入图像的每一灰度级的输出亮度信息。作为示例，最大输出亮度可依据输入图像的亮度被限制，以使显示设备100在最大功耗(或者，平均功耗)范围内输出输入图像。例如，依据输入图像亮度，级别255的灰度级值可被输出为从160至1000Nit的亮度。作为另一示例，依据图像亮度，级别254的灰度级值可被输出为从140至900Nit的亮度。与相对较暗的图像的每一灰度级的输出亮度相比，可将每一灰度级(每一亮度编码)的输出亮度调整为相对较低，以使显示设备100在最大功耗(或者，平均功耗)范围内输出较亮的图像。将参考图4对此进行详细说明。
处理器120控制显示设备100的整体操作。处理器120可包含数字信号处理器(DSP)、中央处理单元(CPU)、控制器、应用处理器(AP)或者通信处理器(CP)以及ARM处理器中的一个或多个，或者可根据情况来定义。
具体说，处理器120可获取输入图像的亮度信息。这里，输入图像的亮度信息可如上所述是输入图像的各帧的平均图片电平(APL)。也就是说，处理器120可获取在图像中包含的多个像素的平均灰度级值。然而，本公开不限于此，输入图像的亮度信息可以是任何在输出图像时影响显示设备100的功耗的图像特征。作为示例，处理器120可依据各种标准获取输入图像的亮度信息，诸如输入图像的多个灰度级值中的最大灰度级值、R、G和B中的每一个的最大灰度级值、模式灰度级值、R、G和B中的每一个的模式灰度级值以及图像的最大亮度信息等。
根据本公开实施例的处理器120可获取与输入图像的亮度信息相对应的目标亮度。这里，目标亮度可以是与输入图像的亮度信息相对应的最大输出亮度。作为示例，处理器120可基于与对应于输入图像的平均图片电平(APL)的每一灰度级的输出亮度有关的信息获取最大输出亮度作为目标亮度。例如，在与输入图像的平均图片电平相对应的级别0到255的每一灰度级的输出亮度中，处理器120可获取级别255的灰度级的输出亮度作为目标亮度。
根据本公开实施例，处理器120可基于输入图像的光量获取目标光量。这里，输入图像的光量可以是输入图像中的每一像素的亮度的总和。光量为显示器依据输入图像的输出而发出的全部光量，光量越高，眩目现象发生越频繁。
根据本公开实施例，处理器120可基于以下公式1获取输入图像的光量和目标光量。
[公式1]
Figure BDA0002947189100000091
这里，处理器120可使用图像I中的每个像素p的灰度级值(或者，亮度编码)cp获取光量。而且，在公式1中，0.5为预定比率的示例。例如，处理器120可从输入图像的光量获取以0.5的比率降低的光量作为目标光量G。作为另一示例，很显然，处理器120可基于不同比率诸如0.7和0.3获取目标光量。预定比率可根据制造商的目的、用户设置、输入图像特征等改变。
如果处理器120调整和输出每一灰度级的输出亮度以使输入图像的光量接近目标光量，则可以防止眩目现象，但是可能发生与输入图像相比的输出图像的畸变。例如，感知视觉中的差可能发生，输出图像的动态范围的宽度可变窄。也就是说，在与输入图像中的亮区域和暗区域之间的差相比输出图像的暗区域和亮区域之间的差可能恶化时，输出图像可能被提供给用户。除了目标光量，根据本公开实施例的处理器120可在考虑感知视觉中的差、目标亮度等的情况下调整输入图像的灰度级。
根据本公开实施例的处理器120可获取与根据将多个灰度级调整曲线应用到输入图像的多个校正图像相对应的多个校正效果。这里，灰度级调整曲线可以是将在输入图像中包含的每一像素的灰度级调整为另一灰度级的曲线。作为示例，对于灰度级调整曲线，可使用色调映射(TM)曲线。然而，本公开不限于此，可各种能够将图像中的像素的灰度级调整为另一灰度级的公式和曲线用作灰度级调整曲线。将参考图5详细描述根据本公开实施例的灰度级调整曲线。
处理器120可获取与多个校正效果中的最大校正效果对应的灰度级调整曲线。作为示例，处理器120可基于在多个校正图像中的每一个和输入图像之间的感知视觉中的差、在多个校正图像中的每一个的亮度和目标亮度之间的差以及在多个校正图像中的每一个的光量和目标光量之间的差获取多个校正效果。
根据本公开实施例的处理器120可通过将多个灰度级调整曲线中的第一灰度级调整曲线应用到输入图像而获取第一校正图像。这里，第一校正图像可以是其中根据第一灰度级调整曲线调整了在输入图像中包含的每一像素的灰度级值的图像。处理器120可基于在指示在输入图像中包含的每一像素的灰度级的曲线和第一灰度级调整曲线之间的差计算第一感知视觉中的差。这里，感知视觉中的差可以是在输入图像的每一像素的灰度级基于灰度级调整曲线被调整时与输入图像相比恶化的所有特征。作为示例，处理器120可基于校正图像与输入图像相比的亮度变化量、对比度、伽马值、灰度级值等获取感知视觉中的差。指示在输入图像中包含的每一像素的灰度级的曲线可以是指示其中输入图像的每一像素的灰度级未被调整的原始图像的曲线。作为示例，指示在输入图像中包含的每一像素的灰度级的曲线可以是与多个灰度级调整曲线中的保持在输入图像中包含的每一像素的灰度级的灰度级调整曲线对应的曲线。
根据本公开实施例的处理器120可计算第一校正图像的光量和目标光量之间的第一光量差。而且，处理器120可计算第一校正图像的最大输出亮度和目标亮度之间的第一亮度差。
根据本公开实施例，处理器120可基于以下公式2获取校正效果E。
[公式2]
E＝αSIMωSIM+αLUMAωLUMA+αG RAREωGRARE
这里，αSIM是第一加权值，αLUMA是第二加权值，αGRARE是第三加权值，ωSIM是第一感知视觉中的差，ωLUMA是第一光量差，ωGRARE是第一亮度差。
而且，第一加权值αSIM、第二加权值αLUMA和第三加权值αGRARE中的每一个可以是神经网络基于多个样本图像训练的加权值。
根据本公开实施例，处理器120可通过对彼此具有不同特征的多个样本图像执行机器学习获得图像处理模型，并获取加权值。例如，处理器120可基于通过对多个样本图像执行卷积神经网络(CNN)训练得到的模型获取第一到第三加权值。这里，CNN是为语音处理、图像处理等设计的具有特定连接结构的多层神经网络。处理器120可根据学习结果获取与输入图像的特征对应的第一到第三加权值。然而，本公开不限于此，处理器120显然可基于各种学习技术诸如递归神经网络(RNN)、多层感知器(MLP)等获取模型，并获得多个加权值。将参考图6对第一到第三加权值进行详细说明。
根据本公开实施例，处理器120可通过将多个灰度级调整曲线中的第二灰度级调整曲线应用到输入图像而获取第二校正图像。接着，处理器120可基于第二灰度级调整曲线计算第二感知视觉中的差，基于第二校正图像计算第二光量差和第二亮度差。而且，根据实施例，处理器120可基于公式2获取第二校正效果。
根据实施例，处理器120可获取第一到第n校正效果。而且，处理器120可识别多个校正效果中的最大校正效果，并获取与所识别出的最大校正效果对应的灰度级调整曲线。例如，处理器120可将具有根据公式2所获取的第一和第二校正效果当中的较小值的校正效果识别为最大校正效果。接着，处理器120可基于与所识别出的最大校正效果相对应的灰度级调整曲线调整并输出输入图像的每一个像素的灰度级。
图3是图解图2所示显示设备的详细配置的示意图。
根据图3，显示设备100包含存储器110、处理器120、显示器130、内容接收器140、远程控制信号接收器160和输入器170。在图3所示的组件中，对于与图2所示组件重合的组件，将不再详细说明。
处理器120可基于存储器110中存储的信息获取与输入图像的亮度信息对应的目标亮度，并基于输入图像的光量获取目标光量。接着，处理器120可获取与依据将多个灰度级调整曲线应用于输入图像的多个校正图像对应的多个校正效果。
而且，处理器120可获取与在多个校正效果中的最大校正效果对应的灰度级调整曲线，并基于所获取的灰度级调整曲线调整和输出输入图像的每一像素的灰度级。这里，显示设备100可包含显示器130本身，且输出校正图像。而且，处理器120显然可将校正图像提供给包含显示器的外部电子设备。
同时，可基于在多个校正图像中的每一个和输入图像之间的感知视觉中的差、在多个校正图像中的每一个的亮度和目标亮度之间的差以及在多个校正图像中的每一个的光量和目标光量之间的差来获取多个校正效果。根据本公开实施例，除光量差外，还可一起考虑感知视觉中的差和亮度差，因此可将与输入图像相比的动态范围下降和畸变最小化，同时防止眩目现象。
根据本公开实施例的处理器120可包含CPU、存储用于控制显示设备100的控制程序的ROM(或者非易失性存储器)以及存储从显示设备100外部输入的数据或者用作与显示设备100中所执行的各种工作相对应的存储区域的RAM(或易失性存储器)。
CPU访问存储器110，并通过使用存储器110所存储的O/S执行启动。接着，CPU通过使用存储器110中存储的各种程序、内容和数据等执行各种操作。
这里，存储器110可以被实现为包含在处理器120中的内部存储器(诸如ROM、RAM等)或者与处理器120分离的存储器。在这种情况下，根据所存储的数据的使用，存储器110可以以在显示设备100内嵌入的存储器的形式实现，或者以与显示设备100附接或分离的存储器的形式实现。例如，在用于操作显示设备100的数据的情况下，数据可存储在内嵌在显示设备100中的存储器中，在用于显示设备100的扩展功能的数据的情况下，数据可存储在可以与显示设备100附接或者分离的存储器中。同时，在内嵌在显示设备100中的存储器的情况下，存储器可以以诸如非易失性存储器、易失性存储器、硬盘驱动器(HDD)或者固态驱动器(SSD)等的形式实现。在与显示设备100附接或者分离的存储器的情况下，存储器可以以诸如存储卡(例如，微SD卡、USB存储器等)或者可连接到USB端口的外部存储器(例如，USB存储器)等的形式实现。
显示器130可提供通过显示设备100提供的各种内容屏幕。这里，内容屏幕可包括各种内容，诸如图像、移动图像、文本、音乐等，包括各种内容的应用运行屏幕、图形用户界面(GUI)屏幕等。
同时，如上所述，显示器130可以被实现为各种形式的显示器，诸如液晶显示器、有机发光二极管、硅上液晶(LCoS)、数字光处理器(DLP)等。而且，显示器可能利用透明材料来实现，并且可以被实现为显示信息的透明显示器。
尤其是，根据本公开实施例，显示器130可以被实现为自发光显示器，诸如有机发光二极管(OLED)。
同时，显示器130可以被实现为构成具有触摸板的夹层结构的触摸屏形式，在这种情况下，除了输出设备，显示器130还可以用作用户接口。
图像接收器140可被实现为接收广播图像的调谐器，但是本公开不限于此，并且图像接收器140可以被实现为接收外部图像的各种形式的通信模块，诸如Wi-Fi模块、USB模块、HDMI模块等。而且，图像可被存储在存储器110中，在这种情况下，根据本公开各实施例，显示设备100显然可调整并输出在存储器110中存储的图像的每一像素的灰度级、输出亮度、光量。
通信器150可发送/接收图像。例如，通信器150可使用流传输或下载方法从外部设备(例如，源设备)、外部存储介质(例如，USB)、外部服务器(例如，网盘)等通过通信方法诸如基于Wi-Fi的AP(Wi-Fi，无线LAN网络)、蓝牙、ZigBee、有线/无线局域网(LAN)、WAN、以太网、IEEE 1394、HDMI、USB、MHL、AES/EBU、光学、同轴电缆等，接收音频信号的输入。
而且，通信器150可从外部服务器(未示出)接收依据图像的亮度信息的每一灰度级的输出亮度信息。作为示例，显示设备100可从外部服务器接收信息并将该信息存储到存储器110中，并且显示设备100显然可基于从外部服务器接收的信息更新预先存储的信息。而且，显示设备100可从服务器获取用于获得校正效果的加权值。
远程控制信号接收器160是用于接收从远程控制发送的远程控制信号的组件。远程控制信号接收器160可被实现为包含用于接收红外(IR)信号的输入的光接收部分的形式，或者它可以被实现为依据无线通信协议诸如蓝牙和Wi-Fi执行与远程控制的通信并接收远程控制信号的形式。
输入器170可以被实现为在显示设备100的主体上提供的各种按钮。用户可通过输入器170输入各种用户指令，诸如开启/关闭指令、频道转换指令、音量调整指令、菜单选中指令等。
同时，根据本公开实施例的显示设备100可响应于远程控制信号接收器160和输入器170的用户指令而执行依据本公开各实施例的输入图像的灰度级、输出亮度和光量等的调整。作为示例，显示设备100可具有多个模式。例如，显示设备100可包含在输出图像时增加显示设备100的功耗的最大输出模式(例如，户外模式)、标准模式、在输出图像时减小显示设备的功耗的节电模式(或者，室内模式)等。显示设备100可基于当前设置模式识别多个校正效果中的最大校正效果，并获取对应于最大校正效果的灰度级调整曲线。
作为示例，如果显示设备100是户外模式，则可确定显示设备100在使用者对眩目现象相对不敏感的环境下使用，输入图像可在不减小或者增加其光量的情况下输出。作为另一示例，如果显示设备100为室内模式，则可确定显示设备100在使用者对眩目现象相对较敏感的环境下使用，输入图像可在减小其光量的情况下输出。同时，很显然，输入图像的光量可基于与用户输入相对应的预定比率减小。
图4是用于图解根据本公开实施例的每一灰度级的输出亮度信息的曲线图。
参照图4，在显示设备100中，可存储依据图像的亮度信息的每一灰度级的与输出亮度有关的信息。具体说，图4所示曲线图中，X轴指示图像的亮度平均值(例如，APL)，Y轴指示输出亮度(Nit)。每一曲线指示在保持显示设备100的最大功耗(或者，平均功耗)时的每一灰度级的输出亮度。例如，在8比特的图像中，灰度级可以被表达为整数0到255，因此可存储总共256条曲线，指示0到255中的每一个的每一灰度级的依据图像的亮度平均值(X轴)的输出亮度(Y轴)。下文中，图4所示的曲线一般被称为峰值亮度控制(PLC)曲线。
同时，PLC曲线的X轴不限于APL，很显然，依据可数字化图像的亮度的各种图像特征或者在输出图像时影响显示设备100的功耗的各种图像特征的值可被设置为X轴。作为示例，在显示设备100中，可存储其中图像R、G和B中的每一个的最大亮度的平均值被设置为X轴的曲线。
依据本公开实施例的显示设备100可获取与输入图像的亮度信息μ(1000)对应的目标亮度L。作为示例，如果输入图像的亮度信息μ(1000)为90％，则显示设备100可将在输入图像中包含的灰度级当中的灰度级值255(或者，亮度码)输出为亮度250Nit，将灰度级值254输出为亮度200Nit。依据实施例，显示设备100可获取在输入图像的亮度信息μ(1000)中输出的最大亮度LMAX作为目标亮度。例如，如果输入图像的亮度信息μ(1000)为90％，则显示设备100可获取与灰度级值255对应的亮度250Nit作为目标亮度L。
而且，根据本公开实施例的显示设备100可获取依据将多个灰度级调整曲线应用于输入图像的多个校正图像中的每一个的最大输出亮度。例如，显示设备100可通过将第一灰度级调整曲线应用到输入图像而获取第一校正图像，并获取对应于第一校正图像亮度信息的最大输出亮度。接着，显示设备100可获取第一校正图像的最大输出亮度和目标亮度之间的第一亮度差。这里，第一亮度差表示公式2中的ωGRARE。
根据本公开实施例，显示设备100可通过对输入图像应用第二灰度级调整曲线而获取第二校正图像，并获取与第二校正图像的亮度信息对应的最大输出亮度。接着，显示设备100可获取第二校正图像的最大输出亮度和目标亮度之间的第二亮度差。
图5是用于图解根据本公开实施例的灰度级调整曲线的图。
参照图5，显示设备100可基于灰度级调整曲线将输入图像包含的像素的灰度级调整为互不相同的灰度级。作为示例，灰度级曲线可以是基于以下公式3的色调映射曲线，并且可具有如图5所示的轨迹。在该曲线图中，X轴指示输入图像的灰度级，Y轴指示校正图像的灰度级。然而，灰度级调整曲线不限于以下公式3，并且它可以是将一个灰度级映射到另一调整灰度级的各种类型的公式、轨迹和曲线。
[公式3]
Figure BDA0002947189100000151
这里，i表示在输入图像中包含的每一像素的灰度级，α和β分别表示第一和第二调整值，ti表示校正图像的灰度级。
参照图5，随着α变大，与输入图像的灰度级i对应的校正图像的灰度级ti可变大，随着β变大，与输入图像的灰度级i对应的校正图像的灰度级ti可变小。作为示例，假定α为255，β为2的情况。在这种情况下，在输入图像中包含的像素当中的与灰度级值200对应的像素的灰度级值可被调整为91.9。而且，在输入图像中包含的像素当中的与灰度级值240对应的像素的灰度级值可被调整为197.7。当在输入图像中包含的所有像素的灰度级值(例如，0到255)都基于如上所述的公式3被调整后，输入图像的亮度信息可被调整，显示设备100可获得第一校正图像。
根据又一实施例，假定α为300，β为1的情况。在这种情况下，在输入图像中包含的像素当中的与灰度级值200对应的像素的灰度级值可被调整为137.9。当在输入图像中包含的所有像素的灰度级值(例如，0到255)都基于如上所述的公式3被调整后，输入图像的亮度信息可被调整，显示设备100可获得第二校正图像。根据实施例，β可被确定为在0到5之间。
根据本公开实施例的显示设备100可通过将在输入图像中包含的多个像素中的每一个的亮度累加起来而获得输入图像的光量，并获得输入图像的光量以预定比率下降后的目标光量。作为示例，显示设备100可获取为输入图像的光量的50％的目标光量。显示设备100可计算在第一校正图像的光量(即对在第一校正图像中包含的多个像素中的每一个的亮度求和的结果)与目标光量之间的第一光量差。这里，第一光量差表示公式2中的ωLUMA。
根据本公开实施例的显示设备100可计算在第一校正图像和输入图像之间的第一感知视觉中的差。例如，如果公式3中，第一和第二调整值分别为α＝255，β＝-1.2，则显示设备100可获取保持在输入图像中包含的每一像素的灰度级的曲线。在这种情况下，显示设备100可基于指示在输入图像中包含的每一像素的灰度级的曲线和与第一校正图像相对应的第一灰度级调整曲线(第一和第二调整值分别为α＝255，β＝2)之间的差，计算第一感知视觉中的差。这里，该差值可表示在两曲线之间的面积。第一感知视觉中的差表示公式2中的ωSIM。显示设备100可通过将不同加权值(αSIM、αLUMA、αGRARE)应用到第一感知视觉中的差(ωSIM)、第一光量差(ωLUMA)和第一亮度差(ωGRARE)中的每一个来获得第一校正效果。
显示设备100可计算第二光量差，即第二校正图像的光量(对在第二校正图像中包含的多个像素的每一个的亮度求和的结果)与目标光量之间的差。而且，显示设备100可计算第二亮度差、第二感知视觉中的差。接着，显示设备100可通过将不同加权值(αSIM、αLUMA、αGRARE)应用到第二感知视觉中的差(ωSIM)、第二光量差(ωLUMA)和第二亮度差(ωGRARE)中的每一个获得第二校正效果。
根据实施例，显示设备100可获取对应于第一和第二校正效果之间最大校正效果的灰度级调整曲线。作为示例，显示设备100可将基于公式2得到的第一和第二校正效果之间具有较小值的校正效果识别为最大校正效果，并获取对应于所识别最大校正效果的灰度级调整曲线。
同时，公式3仅仅是灰度级调整曲线的实施例，本公开不必限制于此。显示设备100可基于各种形式的公知色调映射(TM)曲线获取与输入图像的灰度级值对应的灰度级调整值。
图6是用于图解根据本公开实施例的加权值的示意图。
参照图6，根据本公开实施例的显示设备100可通过对多个样本图像执行机器学习而计算加权值。例如，显示设备100可通过对多个彼此具有不同特征的样本图像执行卷积神经网络(CNN)训练获得图像处理模型。这里，CNN是为语音处理、图像处理等设计的具有特定连接结构的多层神经网络。
根据实施例，显示设备100可基于输入图像的特征从图像处理模型获取加权值。这里，输入图像的特征可包括图像的对比度、对比率、输出图像所需的功耗、伽马值等。
显示设备100可在多个样本图像中识别包含与输入图像的特征相似的特征的图像，并依据所识别出的图像的最大校正效果来获取与加权值有关的信息。接着，显示设备100可基于与加权值有关的信息获取第一加权值(αSIM)10、第二加权值(αLUMA)20和第三加权值(αGRARE)30。显示设备100可基于所获取的第一到第三加权值10、20和30以及公式2获取校正效果。
作为另一示例，显示设备100显然可从服务器获取与加权值有关的信息，并基于与加权值有关的信息获取第一加权值(αSIM)10、第二加权值(αLUMA)20和第三加权值(αGRARE)30。
作为又一示例，显示设备100显然可基于生产过程中由制造商设置的值或者依据用户输入设置的值等获取第一到第三加权值10、20和30。
同时，根据本公开实施例的显示设备100可基于公式4获取校正效果。
[公式4]
E＝αSIMωSIM+αLUMAωLUMA+αGRAREωGRARE+αAωA+…
这里，αSIM是第一加权值10，αLUMA是第二加权值20，αGRARE是第三加权值30，αA是第四加权值，ωSIM是第一感知视觉中的差，ωLUMA是第一光量差，ωGRARE是第一亮度差，ωA是校正图像与输入图像相比的特征变化量。
这里，ωA是校正图像与输入图像相比的特征变化量，也就是说，可通过在经由向输入图像应用显示设备100的灰度级调整曲线而改变灰度级时将校正图像的与输入图像相比的所有改变的特征量设置为ωA而获得校正效果。
根据本公开实施例的显示设备100可基于公式2或者公式4获取校正效果E。
图7是用于图解根据本公开实施例的局部灰度级调整曲线的图。
当输入图像的每一像素的灰度级基于灰度级调整曲线被调整时，显示设备100可将经调整的输入图像识别为多个块。作为示例，显示设备100可将作为对输入图像应用灰度级调整曲线的结果的校正图像划分为多个块。显示设备100可基于在块内的灰度级分布和灰度级平均值获取与该块对应的局部灰度级调整曲线。
例如，显示设备100可基于在对应于校正图像的第一区域内包含的灰度级的分布σin与在输入图像中被应用灰度级调整曲线的校正图像的第一块中包含的灰度级分布σt之间的比值获得m1(＝σin/σt)。而且，显示设备100可基于第一块中包含的灰度级当中应用灰度级调整曲线时与输入图像相比的减小的灰度级平均值获取m2。
依据实施例的显示设备100可基于以下公式5获得局部灰度级调整曲线。
[公式5]
Figure BDA0002947189100000181
这里，i表示在块中包含的每一像素的灰度级，xi j表示依据对第j块中的灰度级i应用局部灰度级调整曲线而调整的灰度级。
显示设备100可通过对输入图像应用灰度级调整曲线(例如，基于公式3的灰度级调整曲线)获得校正图像。接着，显示设备100可将校正图像划分为多个块，并获取与多个块中的每一个对应的多个局部灰度级调整曲线。显示设备100可通过对块应用局部灰度级调整曲线调整在该块中包含的每一像素的灰度级。相应地，块的光量可被保持，同时，动态范围可被增大。
根据本公开实施例的显示设备100可输出被应用局部灰度级调整曲线的块。例如，显示设备100可对第一块应用第一局部灰度级调整曲线，并输入其灰度级被调整的第一块。
作为另一示例，显示设备100可对应用了灰度级校正曲线的校正图像中的第一块以及其灰度级通过对第一块应用局部灰度级调整曲线而被调整了的第一块中的每一个应用不同的加权值，并且输出所述块。例如，显示设备100可对应用了灰度级调整曲线的图像的第一块中包含的像素的灰度级值中的每一个应用第一加权值，对与被应用局部灰度级调整曲线图像的图像的第一块相对应的块中包含的像素的灰度级值中的每一个应用第二加权值，并基于被应用第一加权值的灰度级值和被应用第二加权值的灰度级值调整并输出每一像素的灰度级。
[公式6]
Figure BDA0002947189100000191
这里，xi j表示第j区域内通过对灰度级i应用局部灰度级调整曲线而调整的灰度级，ti表示输入图像中通过对灰度级i应用灰度级调整曲线而调整的灰度级，ωi表示加权值。
当灰度级i变得相当接近m2时，根据本公开实施例的显示设备100可将ωi设置为接近1，当灰度级i变得相当远离m2时，可将ωi设置为接近0。
根据本公开实施例的显示设备100可基于
Figure BDA0002947189100000192
分别获取R、G和B中的每一个的编码值。
[公式7]
Figure BDA0002947189100000193
[公式8]
Figure BDA0002947189100000194
[公式9]
Figure BDA0002947189100000195
这里，
Figure BDA0002947189100000201
以及
Figure BDA0002947189100000202
分别表示校正图像和输入图像中的第j块中的像素P中的R、G、B编码值。
根据本公开实施例的显示设备100可基于
Figure BDA0002947189100000203
获取校正图像并输出所获取的校正图像。
图8是用于图解根据本公开实施例的电流增益的表。
根据本发明实施例的显示设备100可存储与图像的每一最大亮度的电流增益有关的信息。
当输入图像的每一像素的灰度级基于灰度级调整曲线被调整时，显示设备100可获取与经调整的输入图像的最大输出亮度对应的电流增益信息。作为示例，如果通过对输入图像应用灰度级调整曲线而获取的校正图像是最大输出亮度为900Nit，那么显示设备100可获取对应于900Nit的电流增益信息。参照图8，对应于R、G和B中的每一个的电流增益为240mA、300mA和180mA。
作为另一示例，显示设备100可将对输入图像应用灰度级调整曲线而获取的校正图像划分为多个块，对所述多个块中的每一个应用局部灰度级调整曲线。具体说，显示设备100可基于公式6，对应用了灰度级调整曲线的图像和应用了局部灰度级调整曲线的图像进行加权累加得到输出图像。接着，显示设备100可获取与输入图像的最大输出亮度对应的电流增益信息。例如，如果输出图像的最大输出亮度为100Nit，那么对应于R、G和B中的每一个的电流增益为40mA、50mA和30mA。显示设备100可基于所获取的电流增益控制提供给显示器130的电流。
图9是用于图解根据传统技术的显示设备调整光量的曲线图。
参照图9，根据传统技术的用于调整光量的方法分为情形1和情形2。
根据情形1，为防止眩目现象，显示设备100可将提供给显示器130的电流与显示设备100的最大可提供电流相比降低特定比率(比如50％)。由于通过显示器130输出的图像的光量正比于提供给显示器130的电流，所以输出图像的光量可以以特定比率降低，不会发生眩目现象。然而，存在以下问题：与输入图像相比，输出图像的动态范围减小，并发生图像的畸变和退化。
根据情形2，如果输入图像的亮度大于或等于特定电平，显示设备100可降低提供给显示器130的电流。在这种情况下，显示设备100可仅对相对亮的输入图像以特定比率降低光量，并输出图像。在相对暗的输入图像中，动态范围可被保持，不会发生畸变和退化。然而，在较亮的图像中，存在与情形1相类似的畸变和退化的问题。
根据本公开实施例的显示设备100基于多个校正效果中的最大校正效果调整输入图像的每一像素的灰度级，所述多个校正效果基于在多个校正图像和输入图像之间的感知视觉中的差、在多个校正图像中的每一个的亮度和目标亮度之间的差以及在多个校正图像中的每一个的光量与目标光量之间的差。因此，可最小化畸变和退化的发生，同时，通过以特定比率降低光量可防止眩目现象。
图10是用于图解根据本公开实施例的调整光量和亮度的示意图。
参照图10，假定情形1到情形3基于其中利用相同光量输出相同输入图像的情形。情形1和情形2中，输入图像的光量通过使用图9所述的方法来降低。情形3中，输入图像的光量基于本公开各种实施例来降低。
情形1中，最大输出亮度为572Nit，情形2中，最大输出亮度为559Nit。而且，与输入图像相比，动态范围缩小，并发生图像的畸变和退化。情形3中，最大输出亮度为850Nit。而且，可利用与情形1和情形2中相同的光量输出图像，且同时，最大输出亮度可增大。也就是说，动态范围的宽度可保持或增加，并且可以最小化图像的畸变和退化的发生。
图11是用于图解根据本公开实施例的用于控制显示设备的亮度的方法的流程图。
参照图11，根据本公开实施例，在用于控制显示设备的亮度的方法中，其中，显示设备存储依据图像的亮度信息的每一灰度级的输出亮度信息，在操作S1110，可基于所存储的信息获取与输入图像的亮度信息对应的目标亮度。
接着，在操作S1120，目标光量基于输入图像的光量来获取。
接着，在操作S1130，依据对输入图像应用多个灰度级调整曲线，获取对应于多个校正图像的多个校正效果。
接着，在操作S1140，获取与多个校正效果中的最大校正效果对应的灰度级调整曲线。
接着，在操作S1150，基于所获取的灰度级调整曲线调整输入图像的每一像素的灰度级并输出。
这里，多个校正效果基于在多个校正图像中的每一个与输入图像之间的感知视觉中的差、在多个校正图像中的每一个的亮度与目标亮度之间的差以及在多个校正图像中的每一个的光量与目标光量之间的差来获得。
这里，目标亮度可以是与输入图像的亮度信息对应的最大输出亮度，多个校正图像中的每一个的亮度可以是与多个校正图像中的每一个的亮度信息对应的最大输出亮度。
同时，在获取目标光量的操作S1120，输入图像的光量可通过将在输入图像中包含的多个像素中的每一个的亮度累加而获得，目标光量可以是输入图像的光量以预定比率降低后的光量。
而且，获取多个校正效果的操作S1130可包括以下步骤：通过对输入图像应用多个灰度级调整曲线中的第一灰度级调整曲线而获取第一校正图像，基于在指示在输入图像中包含的每一像素的灰度级的曲线和第一灰度级调整曲线之间的差计算第一感知视觉中的差，计算在第一校正图像的光量和目标光量之间的第一光量差，计算在第一校正图像的最大输入亮度和目标亮度之间的第一亮度差，并基于以下公式获取第一校正效果。
E＝αSIMωSIM+αLUMAωLUMA+αGRAREωGRARE
这里，αSIM可以是第一加权值，αLUMA可以是第二加权值，αGRARE可以是第三加权值，ωSIM可以是第一感知视觉中的差，ωLUMA可以是第一光量差，ωGRARE可以是第一亮度差，αSIM、αLUMA、αGRARE中的每一个可以是神经网络基于多个样本图像训练而得到的加权值。
而且，获取多个校正效果的操作S1130可包括以下步骤：通过将多个灰度级调整曲线中的第二灰度级调整曲线应用到输入图像而获取第二校正图像，并基于第二灰度级调整曲线计算第二感知视觉中的差，基于第二校正图像计算第二光量差和第二亮度差，基于第二感知视觉中的差、第二光量差和第二亮度差获取第二校正效果。另外，在调整并输出输入图像的每一像素的灰度级的操作S1150，输入图像的每一像素的灰度级可基于与在第一校正效果和第二校正效果中的较小值相对应的灰度级调整曲线来调整并输出。
另外，多个灰度级调整曲线可以是由以下公式指示的曲线，并具有不同的α和β。
Figure BDA0002947189100000231
这里，i表示在输入图像中包含的每一像素的灰度级，α和β分别表示第一和第二调整值，ti表示校正图像的灰度级。
同时，根据本公开实施例的显示设备可包含图像的每一最大亮度的电流增益信息，根据实施例的控制亮度的方法可包括以下步骤：基于根据所获取的灰度级调整曲线调整的输入图像的每一像素的灰度级，从该信息中获取与经调整的输入图像的最大输出亮度对应的电流增益信息，并基于该电流增益信息控制提供给在显示设备中包含的显示器的电流。
而且，图像亮度信息可以是图像的平均图片电平(APL)，依据图像的亮度信息的每一灰度级的输出亮度信息可以是依据基于显示设备的功耗所计算的平均图片电平的每一灰度级的最大输出亮度信息。
另外，根据实施例的控制亮度方法可包含以下步骤：基于所获取灰度级调整曲线调整的输入图像的每一像素的灰度级，将经调整的输入图像识别为多个块，并基于多个块中的每一个的灰度级分布和灰度级平均值获取与所述多个块中的每一个对应的局部灰度级调整曲线，并基于所获取的局部灰度级调整曲线调整所述多个块中的每一个的每一像素的灰度级。
这里，所述控制方法可包含以下步骤：对被应用灰度级调整曲线的图像的第一块中包含的像素的每一灰度级值应用第一加权值，对与被应用局部灰度级调整曲线的图像的第一块对应的块中包含的像素的每一灰度级值应用第二加权值，并基于被应用第一加权值的灰度级值和被应用第二加权值的灰度级值调整和输出每一像素的灰度级。
同时，上述根据本公开各实施例的方法可以被实现为可安装在传统电子设备中的应用程序的形式。
而且，上述根据本公开各实施例的方法可仅通过传统电子设备的软件升级或者硬件升级来实现。
另外，上述本公开各实施例可通过在电子设备上提供的嵌入服务器或者电子设备的外部服务器来执行。
同时，上述各实施例可在由计算机或与计算机相类似的设备读取的记录介质中通过使用软件、硬件或者软硬件结合来实施。在某些情形中，本说明书描述的实施例可被实现为处理器自身。同时，根据通过软件的实施，诸如本说明书描述的过程和功能的实施例可被实现为单独软件模块。每一软件模块可执行本说明书描述的一个或多个功能和操作。
同时，用于执行上述根据本公开各实施例的处理操作的计算机指令可存储在非暂时计算机可读介质中。当特定机器的处理器运行存储在这种非暂时计算机可读介质中的计算机指令时，所述指令使得特定机器执行根据上述本公开各实施例的处理操作。
非暂时计算机可读介质指半永久存储数据并且可由机器读取的介质，但不是诸如寄存器、缓存和内存这样的短时间存储数据的介质。作为非暂时计算机可读介质的具体示例，可有CD、DVD、硬盘、蓝光光盘、USB、存储卡、ROM等。
而且，虽然已展示和描述了本公开的优选实施例，但是本公开不限于上述具体实施例，显然，在不背离由所附权利要求声明的本公开的主旨的情况下，本公开所属领域的一般技术人员可进行各种修改。而且，可以预期，这样的修改并不解释为独立于本公开的技术方法或设想。

Claims (15)

1.一种显示设备，包括：
存储器，被配置为存储依据图像的亮度信息的每一灰度级的输出亮度信息；和
处理器，被配置为：
基于在所述存储器中存储的信息获取与输入图像的亮度信息对应的目标亮度，
基于所述输入图像的光量获取目标光量，
通过对所述输入图像应用多个灰度级调整曲线，获取与多个校正图像对应的多个校正效果，
获取与所述多个校正效果当中的最大校正效果对应的灰度级调整曲线，以及
基于所获取的灰度级调整曲线调整并输出所述输入图像的每一像素的灰度级，
其中，所述多个校正效果基于在所述多个校正图像中的每一个和所述输入图像之间的感知视觉中的差、在所述多个校正图像中的每一个的亮度和所述目标亮度之间的差以及在所述多个校正图像中的每一个的光量和所述目标光量之间的差来获取。
2.如权利要求1所述的显示设备，
其中，所述目标亮度是与所述输入图像的亮度信息对应的最大输出亮度，以及
在所述多个校正图像中的每一个的亮度是与在所述多个校正图像中的每一个的亮度信息对应的最大输出亮度。
3.如权利要求1所述的显示设备，
其中，所述处理器被配置为：
通过将在所述输入图像中包含的多个像素中的每一个的亮度累加来获取所述输入图像的光量，以及
所述目标光量是所述输入图像的光量以预定比率降低后的光量。
4.如权利要求1所述的显示设备，
其中，所述处理器被配置为：
通过将所述多个灰度级调整曲线中的第一灰度级调整曲线应用到所述输入图像而获取第一校正图像，
基于在指示所述输入图像中包含的每一像素的灰度级的曲线和所述第一灰度级调整曲线之间的差计算第一感知视觉中的差，
计算在所述第一校正图像的光量和所述目标光量之间的第一光量差，
计算在所述第一校正图像的最大输出亮度和所述目标亮度之间的第一亮度差，以及
基于以下公式获取第一校正效果：
E＝αSIMωSIM+αLUMAωLUMA+αGRAREωGRARE
其中，αSIM是第一加权值，αLUMA是第二加权值，αGRARE是第三加权值，ωSIM是第一感知视觉中的差，ωLUMA是第一光量差，ωGRARE是第一亮度差，αSIM、αLUMA、αGRARE中的每一个是神经网络基于多个样本图像训练而得到的加权值。
5.如权利要求4所述的显示设备，
其中，所述处理器被配置为：
通过将所述多个灰度级调整曲线中的第二灰度级调整曲线应用到所述输入图像而获取第二校正图像，
基于所述第二灰度级调整曲线计算第二感知视觉中的差，基于所述第二校正图像计算第二光量差和第二亮度差，
基于所述第二感知视觉中的差、所述第二光量差和所述第二亮度差获取第二校正效果，以及
基于与所述第一校正效果和所述第二校正效果之间的较小值对应的灰度级调整曲线调整并输出所述输入图像的每一像素的灰度级。
6.如权利要求1所述的显示设备，
其中，所述多个灰度级调整曲线是由以下公式指示的曲线，并具有不同的α和β，
Figure FDA0002947189090000021
其中，i表示在输入图像中包含的每一像素的灰度级，α和β分别表示第一调整值和第二调整值，ti表示校正图像的灰度级。
7.如权利要求1所述的显示设备，还包括：
显示器，
其中，所述存储器存储图像的每一最大亮度的电流增益信息，以及
所述处理器被配置为：
基于所获取的灰度级调整曲线调整的输入图像的每一像素的灰度级，从所述存储器获取与经调整的输入图像的最大输出亮度对应的电流增益信息，以及
基于所述电流增益信息控制提供给所述显示器的电流。
8.如权利要求1所述的显示设备，
其中，所述图像的亮度信息是所述图像的平均图片电平(APL)，以及
依据所述图像的亮度信息的每一灰度级的输出亮度信息是依据基于显示设备的功耗计算的平均图片电平的每一灰度级的最大输出亮度信息。
9.如权利要求1所述的显示设备，
其中，所述处理器被配置为：
基于所获取的灰度调整曲线调整的所述输入图像的每一像素的灰度级，将经调整的输入图像识别为多个块，并基于所述多个块的每一个的灰度级分布和灰度级平均值获取与所述多个块的每一个对应的局部灰度级调整曲线，以及
基于所获取的局部灰度级调整曲线调整所述多个块的每一个的每一像素的灰度级。
10.如权利要求9所述的显示设备，
其中，所述处理器被配置为：
对被应用灰度级调整曲线的图像的第一块中包含的像素的每一灰度级值应用第一加权值，
对与被应用局部灰度级调整曲线的图像中的第一块对应的块中包含的像素的每一灰度级值应用第二加权值，以及
基于被应用第一加权值的灰度级值和被应用第二加权值的灰度级值调整并输出每一像素的灰度级。
11.一种用于控制显示设备的亮度的方法，其中，所述显示设备存储依据图像的亮度信息的每一灰度级的输出亮度信息，所述方法包括：
基于所存储的信息获取与输入图像的亮度信息对应的目标亮度；
基于所述输入图像的光量获取目标光量；
通过对所述输入图像应用多个灰度级调整曲线，获取与多个校正图像对应的多个校正效果；
获取与所述多个校正效果中的最大校正效果对应的灰度级调整曲线；以及
基于所获取的灰度级调整曲线调整并输出所述输入图像的每一像素的灰度级，
其中，所述多个校正效果基于在所述多个校正图像的每一个和所述输入图像之间的感知视觉中的差、在所述多个校正图像的每一个的亮度和所述目标亮度之间的差以及在所述多个校正图像的每一个的光量和所述目标光量之间的差来获取。
12.如权利要求11所述的控制方法，
其中，所述目标亮度是与所述输入图像的亮度信息对应的最大输出亮度，以及
所述多个校正图像的每一个的亮度是与多个校正图像的每一个的亮度信息对应的最大输出亮度。
13.如权利要求11所述的控制方法，
其中，获取目标光量包括：
通过将在所述输入图像中包含的多个像素的每一个的亮度累加来获取所述输入图像的光量，以及
所述目标光量是所述输入图像的光量以预定比率降低后的光量。
14.如权利要求11所述的控制方法，
其中，获取多个校正效果包括：
通过将所述多个灰度级调整曲线中的第一灰度级调整曲线应用到所述输入图像而获取第一校正图像；
基于在指示在所述输入图像中包含的每一像素的灰度级的曲线和所述第一灰度级调整曲线之间的差计算第一感知视觉中的差；
计算在所述第一校正图像的光量和所述目标光量之间的第一光量差；
计算在所述第一校正图像的最大输出亮度和所述目标亮度之间的第一亮度差；以及
基于以下公式获取第一校正效果：
E＝αSIMωSIM+αLUMAωLUMA+αGRAREωGRARE
其中，αSIM是第一加权值，αLUMA是第二加权值，αGRARE是第三加权值，ωSIM是第一感知视觉中的差，ωLUMA是第一光量差，ωGRARE是第一亮度差，αSIM、αLUMA、αGRARE中的每一个是神经网络基于多个样本图像训练而得到的加权值。
15.如权利要求14所述的控制方法，
其中，获取多个校正效果包括：
通过将所述的多个灰度级调整曲线中的第二灰度级调整曲线应用到所述输入图像而获取第二校正图像；
基于所述第二灰度级调整曲线计算第二感知视觉中的差，基于所述第二校正图像计算第二光量差和第二亮度差；
基于所述第二感知视觉中的差、所述第二光量差和所述第二亮度差获取第二校正效果，
其中，调整并输出所述输入图像的每一像素的灰度级包括：
基于与所述第一校正效果和所述第二校正效果之间的较小值对应的灰度级调整曲线调整并输出所述输入图像的每一像素的灰度级。
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