CN114664272B - 一种类纸显示方法、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种类纸显示方法、设备及介质。所述类纸显示方法包括：获取当前环境的光线参数；获取待显示的图像；获取一参考图像，所述参考图像为一标准环境下具有类纸显示效果的图像；利用一深度学习模型对所述当前环境的光线参数、所述待显示的图像和所述参考图像进行处理，以获取具有类纸显示效果的图像；根据所述当前环境的光线参数对显示屏幕的显示参数进行调整，以使所述显示屏幕具有护眼效果；利用所述显示屏幕显示所述具有类纸显示效果的图像。

Description

一种类纸显示方法、设备及介质

技术领域

本发明涉及一种显示方法，特别是涉及一种类纸显示方法、设备及介质。

背景技术

现代生活节奏日益加快，电子设备将人与人、人与组织和人与社会的关系捆绑的日益紧密。在日常生活中，电子设能够备帮助人们获取信息、提高工作效率、强化沟通交流、打发碎片时间，因而人们对电子设备的使用时间愈发延长。然而，长期的使用电子设备会对人眼造成很大的伤害，甚至会引起近视，特别是对青少年。因此，有必要对现有电子设备中显示屏幕的显示方法进行改进，以尽可能减少使用电子设备对人眼造成的伤害。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种类纸显示方法、设备及介质，用于解决现有技术中长期使用电子设备会对人眼造成很大伤害的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明的第一方面提供一种类纸显示方法；所述类纸显示方法包括：获取当前环境的光线参数；获取待显示的图像；获取一参考图像，所述参考图像为一标准环境下具有类纸显示效果的图像；利用一深度学习模型对所述当前环境的光线参数、所述待显示的图像和所述参考图像进行处理，以获取具有类纸显示效果的图像；根据所述当前环境的光线参数对显示屏幕的显示参数进行调整，以使所述显示屏幕具有护眼效果；利用所述显示屏幕显示所述具有类纸显示效果的图像。

于所述第一方面的一实施例中，所述类纸显示方法还包括：规范化所述当前环境的光线参数、所述待显示的图像和/或所述参考图像。

于所述第一方面的一实施例中，规范化所述当前环境的光线参数的方法包括异常值过滤、缺失值修复、参数值域映射和/或参数权重调整；和/或规范化所述待显示的图像和/或所述参考图像的方法包括颜色格式转换、图像旋转、图像缩放和/或图像裁剪。

于所述第一方面的一实施例中，所述深度学习模型的训练方法包括：获取训练数据；所述训练数据包括所述标准环境下利用图像采集设备获取的纸质材料的图像，以及所述显示屏幕显示的色彩像素值与所述图像采集设备采集到的色彩像素值之间的映射关系；利用所述训练数据对所述深度学习模型进行训练。

于所述第一方面的一实施例中，获取所述映射关系的实现方法包括：利用所述显示屏幕依次显示多个第一色彩像素值；分别获取所述图像采集设备获取的、各所述第一色彩像素值对应的第二色彩像素值；根据所述第一色彩像素值和所述第二色彩像素值获取所述映射关系。

于所述第一方面的一实施例中，在获取所述训练数据以后，所述深度学习模型的训练方法还包括：规范化所述训练数据；和/或对所述训练数据中的图像进行特征点标定。

于所述第一方面的一实施例中，所述深度学习模型包括类纸图像子模型和屏幕显示子模型；其中，所述类纸图像子模型用于将所述待显示的图像映射为具有第一类纸效果的图像，所述屏幕显示子模型用于将所述具有第一类纸效果的图像映射为所述具有类纸显示效果的图像；其中，所述第一类纸效果是指人眼观测到的类纸效果。

于所述第一方面的一实施例中，根据所述当前环境的光线参数对显示屏幕的显示参数进行调整的实现方法包括：所述当前环境的光线参数包括当前环境的亮度和/或色温；所述显示屏幕的显示参数包括显示亮度和/或显示色温；对所述显示屏幕的白平衡参数和显示亮度参数进行标定；根据标定的白平衡参数和显示亮度参数，获取一色温曲线和亮度曲线；根据所述当前环境的光线参数、所述色温曲线和所述亮度曲线对所述显示屏幕的显示参数进行调整。

本发明的第二方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明第一方面任一项所述的类纸显示方法。

本发明的第三方面提供一种类纸显示设备，所述类纸显示设备包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，与所述存储器通信相连，用于执行所述计算机程序时实现本发明第一方面任一项所述的类纸显示方法；显示器，与所述存储器和所述处理器通信相连，用于显示所述类纸显示方法的相关GUI交互界面；传感器，与所述处理器通信相连，用于获取当前环境的光线参数。

如上所述，本发明所述类纸显示方法、设备及介质的一个技术方案具有以下有益效果：

所述类纸显示方法能够利用一深度学习模型对当前环境的光线参数、待显示的图像和参考图像进行处理，以获取具有类纸显示效果的图像；此外，所述类纸显示方法还能够根据当前环境的光线参数对显示屏幕的显示参数进行调整，以使所述显示屏幕具有护眼效果。通过将所述待显示的图像调整为具有类纸显示效果的图像，并将所述显示屏幕调整为具有护眼效果，使得本发明能够取得良好的护眼效果。

附图说明

图1显示为本发明所述类纸显示方法于一具体实施例中的流程图。

图2A显示为本发明所述类纸显示方法于一具体实施例中对深度学习模型进行训练的流程图。

图2B显示为本发明所述类纸显示方法于一具体实施例中步骤S21的流程图。

图3显示为本发明所述类纸显示方法于一具体实施例中对显示屏幕的显示参数进行调整的流程图。

图4A显示为本发明所述类纸显示方法于一具体实施例中的流程图。

图4B显示为本发明所述类纸显示方法于一具体实施例中对深度学习模型进行训练的流程图。

图5显示为本发明所述类纸显示设备与一具体实施例中的结构示意图。

元件标号说明

500 类纸显示设备

510 存储器

520 处理器

530 显示器

540 传感器

S11～S16 步骤

S21～S22 步骤

S211～S213 步骤

S31～S33 步骤

S41～S46 步骤

S431～S435 步骤

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，图示中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。此外，此外，在本文中，诸如“第一”、“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

现代生活节奏日益加快，电子设备将人与人、人与组织和人与社会的关系捆绑的日益紧密。在日常生活中，用户经常需要将纸质材料(例如纸质书、名片等)转移到电子设备进行显示，此时最常用的手段是通过图像采集设备获取纸质材料的图像并将该图像作为待显示的图像传送至电子设备，并最终在电子设备的屏幕上显示出来。然而，受限于图像采集设备的图像采集能力以及屏幕的显示技术，现有的电子设备很难实现类纸显示，这就导致用户在长期使用电子设备查看纸质材料时会出现眼睛干涩、疼痛甚至近视、花眼等问题。其中，所述类纸显示是指电子设备显示的纸质材料的图像与人眼观察到的纸质材料的图像相同或者相近。需要说明的是，对于纸质材料来说，具有类纸显示效果的图像对用户的眼睛更加友好，因而能够减少用户的眼睛所受到的伤害从而取得良好的护眼效果。

针对上述问题，本发明提供一种类纸显示方法；所述类纸显示方法能够利用一深度学习模型对当前环境的光线参数、待显示的图像和参考图像进行处理，以获取具有类纸显示效果的图像；此外，所述类纸显示方法还能够根据当前环境的光线参数对显示屏幕的显示参数进行调整，以使所述显示屏幕具有护眼效果。通过将所述待显示的图像调整为具有类纸显示效果的图像，并将所述显示屏幕调整为具有护眼效果，使得本发明能够取得良好的护眼效果。

请参阅图1，于本发明的一实施例中，所述类纸显示方法应用于具有显示屏幕的电子设备，并包括以下步骤：

S11，获取当前环境的光线参数；其中，所述当前环境的光线参数例如为当前环境下的光线亮度、色温等影响人眼观察的参数。在具体应用中，可以采用传感器获取所述当前环境的光线参数，所述传感器例如为RGB摄像头、3D深度摄像头等。

S12，获取待显示的图像；所述待显示的图像可以采用电子设备自身的图像采集模块实现，也可以从其他图像采集设备获取；例如，当所述电子设备为手机时，所述待显示的图像可以为该手机利用其摄像头拍摄的图像，也可以为该手机通过蓝牙、WIFI等方式从其他设备获取的图像。特别地，所述待显示的图像为纸质材料的图像，所述纸质材料包括纸质的各种物体，包括但不限于纸质书、笔记本、名片等。

S13，获取一参考图像，所述参考图像为一标准环境下具有类纸显示效果的图像。其中，所述标准环境为一具有特定色温和亮度的环境，人眼在该环境下观察到的纸质材料具有低饱和度、低对比度以及低亮度等特性；在该标准环境下人眼观察到的纸质材料的图像即为所述参考图像。优选地，所述标准环境为色温6500K、亮度1500lux时的环境。

需要说明的是，由于人眼观察到的纸质材料的图像是一个主观的概念，在实际应用中，需要对其进行定量化表达，因此，本实施例需要借助相机等图像采集设备获取纸质材料在所述标准环境下的图像作为所述参考图像。

S14，利用一深度学习模型对所述当前环境的光线参数、所述待显示的图像和所述参考图像进行处理，以获取具有类纸显示效果的图像。所述具有类纸显示效果的图像与人眼直接观察到的纸质材料相似，且所述具有类纸显示效果的图像能够符合人眼视觉特性，并具有使人眼感到舒适的图像饱和度、亮度等参数，因此，所述具有类纸显示效果的图像对用户的眼睛十分友好，有利于所述类纸显示方法取得良好的护眼效果。

深度学习模型是学习样本数据的内在规律和表示层次的一种人工智能模型，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。由此可知，深度学习模型具有获取数据之间的内在联系的能力。具体到本实施例所述类纸显示方法中，深度学习模型具有获取所述当前环境的光线参数、所述待显示的图像和所述参考图像以及具有类纸显示效果的图像之间的内在联系的能力，因此，通过对深度学习网络模型进行合理的训练，即可使得深度学习模型能够对所述当前环境的光线参数、所述待显示的图像和所述参考图像进行处理并获取具有类纸显示效果的图像。其中，所述深度学习模型为一拥有许多参数的多层权值矩阵，通过将所述多层权值矩阵应用到输入的当前环境的光线参数、所述待显示的图像和所述参考图像，其输出即为所述具有类纸显示效果的图像。

本实施例中，对所述深度学习网络模型的训练可以采用现有方式实现，也可以采用其他方式实现，此处不作限制。

S15，根据所述当前环境的光线参数对显示屏幕的显示参数进行调整，以使所述显示屏幕具有护眼效果。所述显示屏幕的显示参数例如为显示对比度、显示亮度、显示色温等，在具体应用中，对所述显示屏幕的显示参数进行调整的一种方法例如为：在当前环境的光线亮度较低时，减少所述显示屏幕的显示亮度；在当前环境的光线亮度较高时，增强所述显示屏幕的显示亮度。

优选地，只有在当前环境的光线参数与所述标准环境下的光线参数相差较大时，才执行步骤S15对所述显示屏幕的显示参数进行调整。

S16，利用所述显示屏幕显示所述具有类纸显示效果的图像。

根据以上描述可知，本实施例所述类纸显示方法能够利用所述深度学习模型对当前环境的光线参数、待显示的图像以及参考图像进行处理，以使所述待显示的图像在所述标准环境下具有护眼效果的数字图像；此外，在当前环境的光线参数与所述标准环境下的光线参数相差较大时，所述类纸显示方法能够根据所述当前环境的光线参数对所述显示屏幕的显示参数进行调整，从而使得所述显示屏幕能够根据当前环境的光线状况调整显示屏幕的显示参数以使所述显示屏幕具有护眼效果。基于上述描述可知，本实施例所述类纸显示方法能够利用具有护眼效果的显示屏幕来显示具有类纸显示效果的图像，因而能够减少显示屏幕对用户眼镜造成的伤害，具有良好的护眼效果。

于本发明的一实施例中，所述类纸显示方法还包括：规范化所述当前环境的光线参数、所述待显示的图像和/或所述参考图像。可选的，规范化所述当前环境的光线参数的方法包括异常值过滤、缺失值修复、参数值域映射和/或参数权重调整；和/或规范化所述待显示的图像和/或所述参考图像的方法包括颜色格式转换、图像旋转、图像缩放和/或图像裁剪。

请参阅图2A，于本发明的一实施例中，所述深度学习网络在训练过程中所使用的数字图像的类纸效果特征分为类纸模式特征和屏幕显示特征，所述深度学习模型的训练方法包括：

S21，获取训练数据；所述训练数据包括数字图像的类纸效果的大型数据集和屏幕显示映射的大型数据集。其中，数字图像的类纸效果的大型数据集中包含所述标准环境下利用图像采集设备获取的多张纸质材料的图像；屏幕显示映射的大型数据集包括所述显示屏幕显示的色彩像素值与所述图像采集设备采集到的色彩像素值之间的映射关系。在具体应用中，构建所述数字图像的类纸效果的大型数据集的过程可以通过在标准环境下利用图像采集设备拍摄纸质材料的多张图像实现。

请参阅图2B，本实施例中获取所述映射关系的一种实现方法包括：

S211，利用所述显示屏幕依次显示多个第一色彩像素值；优选地，所述显示屏幕依次显示所有色彩像素值(在RGB模式下，共256×256×256种)作为所述第一色彩像素值。

S212，分别获取所述图像采集设备获取的、各所述第一色彩像素值对应的第二色彩像素值。具体地，在所述显示屏幕显示任意一种第一色彩像素值时，利用所述图像采集设备拍摄所述显示屏幕并获取拍摄到的图像的色彩像素值作为与该第一色彩像素值存在映射关系的第二色彩像素值。

S213，根据所述第一色彩像素值和所述第二色彩像素值获取所述映射关系。

需要说明的是，对人眼观察到的类眼效果和屏幕显示效果进行定量评估的过程，是一个模拟信号数字化表达的过程。本实施例中可用于数字化表达的图像采集设备包括但不限于扫描仪、相机、手机等，例如，可以采用相机作为所述图像采集设备，且两次采集过程中所使用的相机为同一相机。

S22，利用所述训练数据对所述深度学习模型进行训练，该过程可以采用现有方法实现，此处不作赘述。

优选地，在获取所述训练数据以后，所述深度学习模型的训练方法还包括：规范化所述训练数据，和/或对所述训练数据中的图像进行特征点标定。其中，对所述训练数据进行规范化的方法包括但不限于异常值过滤、缺失值修复、参数值域映射等。

于本发明的一实施例中，所述深度学习模型包括类纸图像子模型和屏幕显示子模型；其中，所述类纸图像子模型用于将所述待显示的图像映射为具有第一类纸效果的图像，所述屏幕显示子模型用于将所述具有第一类纸效果的图像映射为所述具有类纸显示效果的图像；其中，所述第一类纸效果是指人眼观测到的类纸效果。

具体地，所述类纸图像子模型用于实现所述待显示的图像到所述具有第一类纸效果的图像的映射，其包括由卷积层构成的数字图像输入层和数字图像护眼效果的编码网络。类纸模式特征包括但不限于RGB色彩空间直方图、色相饱和度、相关性、纸质纹理特征等。本实施例中类纸模式特征的标定过程如下：步骤1，通过图像采集设备采集所述标准环境下的纸质材料的图像；步骤2，统计采集到的纸质材料的图像上所出现的所有色彩像素值及其对应的输入显示屏幕的数字图像的原始像素值，从而构成数字图像的类纸效果的大型数据集；步骤3，从所述数字图像的类纸效果的大型数据集中统计不同色彩的RGB色彩空间直方图、色相、饱和度、相关性等特征，构成所述类纸图像子模型的输入输出数据。可选的，上述类纸模式特征的标定过程还包括：采集纸质纹理特征，以用于后续护眼效果的优化处理。

所述屏幕显示子模型用于实现将所述具有第一类纸效果的图像映射为所述具有类纸显示效果的图像，包括：数字图像类纸效果的变化网络、数字图像类纸效果的解码网络以及数字图像的类纸效果输出层。在对所述屏幕显示子模型进行训练的过程中，所使用的屏幕显示特征可以从屏幕显示映射的大型数据集中提取，包括但不限于屏幕亮度和饱和度特征等。本实施例中，所述编码网络和解码网络的基本结构可由卷积层、残差网络、MobileNet和/或全连接层构成。

于本发明的一实施例中，所述当前环境的光线参数包括当前环境的亮度和/或色温；所述显示屏幕的显示参数包括显示亮度和/或显示色温。考虑到不同色温和不同光照条件下，人眼对亮度、白平衡、色彩、饱和度和对比度的主观感受并不相同，因此，当所述当前环境的光线参数与所述标准环境不同时，需要对所述显示屏幕的显示参数进行调整。为实现这一目的，请参阅图3，本实施例中根据所述当前环境的光线参数对显示屏幕的显示参数进行调整的实现方法包括：

S31，对所述显示屏幕的白平衡参数和显示亮度参数进行标定。具体地，在相同亮度、不同色温下对所述显示屏幕的白平衡参数进行标定；在特定色温、不同亮度下对所述显示屏幕的显示亮度参数进行标定，在具体应用中，可以根据实际需求选取1个或多个色温值作为所述特定色温。本实施例中，对色温标定的方法包括但不限于灰色世界算法、WhitePatch算法等。

S32，根据标定的白平衡参数和显示亮度参数，获取一色温曲线和亮度曲线。具体地，通过步骤S31的标定能够获取多个离散的数据点，根据该数据点即可获取所述色温曲线和所述亮度曲线，其中，所述色温曲线和所述亮度曲线的获取方法包括但不限于双线性插值法、最近邻插值法、样条曲线拟合等。

S33，根据所述当前环境的光线参数、所述色温曲线和所述亮度曲线对所述显示屏幕的显示参数进行调整。本步骤通过对所述显示屏幕的显示参数进行调整，能够使得在当前环境下所述显示屏幕的显示效果与真实的纸质材料一致，此时，可认为所述显示屏幕具有护眼效果。

请参阅图4A，于本发明的一实施例中，所述类纸显示方法包括：

S41，利用传感器获取当前环境的光线参数；其中，所述传感器例如为RGB摄像头或3D深度摄像头，所述当前环境的光线参数例如为环境的光亮度和对比度。

S42，获取待显示的图像和参考图像，并规范化所述待显示的图像、所述参考图像和所述当前环境的光线参数。

S43，获取一深度学习网络模型；所述深度学习网络模型包括由卷积层构成的数字图像输入层、数字图像类纸效果的编码网络、数字图像类纸效果的变化网络、数字图像类纸效果的解码网络以及数字图像类纸效果的输出层。请参阅图4B，本实施例中，所述深度学习网络模型的一种获取方法包括：

S431，构建数字图像类纸效果的大型数据集。

S432，规范化所述大型数据集中的数字图像、参考图像和光线参数。

S433，对所述数字图像的类纸效果的特征点进行标定。

S434，利用所述大型数据集中的数据对所述深度学习网络进行训练。

S435，导出所述深度学习网络模型。

S44，利用所述深度学习模型对所述待显示的图像、所述参考图像和所述当前环境的光线参数进行处理，以获取具有类纸效果的数字图像。

S45，根据所述当前环境的光线参数对所述显示屏幕的显示参数进行动态调整，以使所述显示屏幕具有护眼效果。需要说明的是，步骤S45可以在步骤S42-S44执行完成以后执行，也可以与步骤S42-S44同时执行，还可以在步骤S42-S44之前执行。

S46，利用所述显示屏幕显示所述具有类纸效果的数字图像。

基于以上对所述类纸显示方法的描述，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明所述的类纸显示方法。

基于以上对所述类纸显示方法的描述，本发明还提供一种电子设备。请参阅图5，于本发明的一实施例中，所述类纸显示设备500包括存储器510、处理器520、显示器530和传感器540。其中，所述存储器510存储有计算机程序；所述处理器520与所述存储器510通信相连，用于执行所述计算机程序时实现本发明所述的类纸显示方法；所述显示器530与所述存储器510和所述处理器520通信相连，用于显示所述类纸显示方法的相关GUI交互界面；所述传感器540，与所述处理器520通信相连，用于获取当前环境的光线参数。所述传感器540例如为3D深度摄像头或RGB摄像头。

上述的处理器520可以是通用处理器(CPU)，也可以是异构多核处理器。异构多核处理器将多个不同架构的计算内核集成在一个处理器芯片中，从而提高芯片的综合计算性能。异构处理器之间的通信也具有丰富通信方式，快速进行数据的传输和共享，异构处理器是异构融合的，具有1+1>2的整体效果。异构多核处理器典型的可以集成：应用处理器单元(Application Processor Unit,APU)、神经处理单元(Neural Network Processor Unit,NPU)、图像处理单元(Graphic Processor Unit，GPU)和安全处理单元(Secure ProcessingUnit,SPU)等。异构多核处理器能够满足多媒体、科学计算、虚拟化、图形显示和人工智能等典型场景的计算能力要求。

本发明所述的类纸显示方法的保护范围不限于本实施例列举的步骤执行顺序，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的步骤增减、步骤替换所实现的方案都包括在本发明的保护范围内。

本发明还提供一种类纸显示系统，所述类纸显示系统可以实现本发明所述的类纸显示方法，但本发明所述的类纸显示方法的实现装置包括但不限于本实施例列举的类纸显示系统的结构，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的结构变形和替换，都包括在本发明的保护范围内。

针对电子产品的显示屏幕可能对人眼造成物理伤害的问题，本发明引入基于人工智能的类纸显示方法，以达到护眼的目的。具体地，本发明所述类纸显示方法能够利用一深度学习模型对当前环境的光线参数、待显示的图像和参考图像进行处理，以获取具有类纸显示效果的图像；此外，所述类纸显示方法还能够根据当前环境的光线参数对显示屏幕的显示参数进行调整，以使所述显示屏幕具有护眼效果。通过将所述待显示的图像调整为具有类纸显示效果的图像，并将所述显示屏幕调整为具有护眼效果，使得本发明能够取得良好的护眼效果。

综上所述，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (9)

1.一种类纸显示方法，其特征在于，所述类纸显示方法包括：

获取当前环境的光线参数；

获取待显示的图像；

获取一参考图像，所述参考图像为一标准环境下具有类纸显示效果的图像；

利用一深度学习模型对所述当前环境的光线参数、所述待显示的图像和所述参考图像进行处理，以获取具有类纸显示效果的图像；所述深度学习模型包括类纸图像子模型和屏幕显示子模型，所述类纸图像子模型用于将所述待显示的图像映射为具有第一类纸效果的图像，所述屏幕显示子模型用于将所述具有第一类纸效果的图像映射为所述具有类纸显示效果的图像，所述第一类纸效果是指人眼观测到的类纸效果；

根据所述当前环境的光线参数对显示屏幕的显示参数进行调整，以使所述显示屏幕具有护眼效果；

利用所述显示屏幕显示所述具有类纸显示效果的图像。

2.根据权利要求1所述的类纸显示方法，其特征在于，所述类纸显示方法还包括：规范化所述当前环境的光线参数、所述待显示的图像和/或所述参考图像。

3.根据权利要求2所述的类纸显示方法，其特征在于：

规范化所述当前环境的光线参数的方法包括异常值过滤、缺失值修复、参数值域映射和/或参数权重调整；和/或

规范化所述待显示的图像和/或所述参考图像的方法包括颜色格式转换、图像旋转、图像缩放和/或图像裁剪。

4.根据权利要求1所述的类纸显示方法，其特征在于，所述深度学习模型的训练方法包括：

获取训练数据；所述训练数据包括所述标准环境下利用图像采集设备获取的纸质材料的图像，以及所述显示屏幕显示的色彩像素值与所述图像采集设备采集到的色彩像素值之间的映射关系；

利用所述训练数据对所述深度学习模型进行训练。

5.根据权利要求4所述的类纸显示方法，其特征在于，获取所述映射关系的实现方法包括：

利用所述显示屏幕依次显示多个第一色彩像素值；

分别获取所述图像采集设备获取的、各所述第一色彩像素值对应的第二色彩像素值；

根据所述第一色彩像素值和所述第二色彩像素值获取所述映射关系。

6.根据权利要求4所述的类纸显示方法，其特征在于，在获取所述训练数据以后，所述深度学习模型的训练方法还包括：

规范化所述训练数据；和/或

对所述训练数据中的图像进行特征点标定。

7.根据权利要求1所述的类纸显示方法，其特征在于，根据所述当前环境的光线参数对显示屏幕的显示参数进行调整的实现方法包括：

所述当前环境的光线参数包括当前环境的亮度和/或色温；所述显示屏幕的显示参数包括显示亮度和/或显示色温；

对所述显示屏幕的白平衡参数和显示亮度参数进行标定；

根据标定的白平衡参数和显示亮度参数，获取一色温曲线和亮度曲线；

根据所述当前环境的光线参数、所述色温曲线和所述亮度曲线对所述显示屏幕的显示参数进行调整。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的类纸显示方法。

9.一种类纸显示设备，其特征在于，所述类纸显示设备包括：

存储器，其上存储有计算机程序；

处理器，与所述存储器通信相连，用于执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的类纸显示方法；

显示器，与所述存储器和所述处理器通信相连，用于显示所述类纸显示方法的相关GUI交互界面；

传感器，与所述处理器通信相连，用于获取当前环境的光线参数。