方旭东,李亚妮,冯庆刚,施祖传,冯奇斌,∗

(1.合肥京东方显示光源有限公司,安徽合肥230012; 2.特种显示技术教育部重点实验室 特种显示技术国家工程实验室现代显示技术省部共建国家重点实验室,安徽合肥230009; 3.合肥工业大学光电技术研究院,安徽合肥230009)

LED背光动态调光算法评估方法研究

方旭东1,李亚妮2,3,冯庆刚1,施祖传1,冯奇斌2,3,∗

(1.合肥京东方显示光源有限公司,安徽合肥230012; 2.特种显示技术教育部重点实验室 特种显示技术国家工程实验室现代显示技术省部共建国家重点实验室,安徽合肥230009; 3.合肥工业大学光电技术研究院,安徽合肥230009)

液晶显示具有对比度和能效不高的问题。动态调光可以有效提高液晶显示对比度,降低能耗。对调光算法进行显示效果和节能率的综合评估才能有效降低该技术的开发风险,进行有针对性的改进和优化。目前尚没有统一的评估方法。本文介绍了现有的主流调光算法,结合峰值信噪比、结构相似性、互相关3个参数,提出评价显示效果的显示效果指数。综合节能率,提出平衡显示效果和节能率的调光效果指数。选取了6类不同亮度和对比度的图像对多种调光算法计算了调光效果指数,分析了各类算法的适用性。

动态调光;算法评估;节能

1 引 言

传统的液晶显示(Liquid Crystal Display, LCD)具有对比度和能效不高的问题。动态调光技术能够根据图像内容动态改变背光亮度并对液晶像素进行补偿,有效降低能耗并提高对比度,近年来成为研究热点,出现了众多的调光算法。

低能耗和高显示质量是调光算法追求的目标,也是一对相互矛盾的指标。单纯地追求低能耗而不顾显示质量必将导致最终实现调光算法的液晶电视无法被市场接受。而没有较高的节能率也将使调光技术失去吸引力。在众多的调光算法中,如何科学地、全面地对调光算法进行评估,以降低硬件开发风险,目前尚没有的统一标准。文献[1]对仿真图像采用峰值信噪比(Peak Signalto-noise ratio,PSNR)判断调光后的图像质量;文献[2]利用了溢出率、对比度和节能率3个指标;文献[3]引入了更符合人眼感受的基于对象的评估方法;文献[4-5]则从对比度和节能率的角度分析调光前后图像质量。综合分析,现有方法要么针对节能率要么针对显示效果进行评判,无法给出调光算法对于这两个矛盾指标的综合评价。故本文在深入分析现有调光算法和评价指标的基础上,提出调光效果指数这一评价指标,以期有助于调光算法的改进及优化。

2 现有主要调光算法

最先出现的动态调光算法包括最大值法、平均值法、均方根法、映射函数反转法(Inverse of Mapping Function,IMF)、累积分布函数(Cumulative Distribution Function,CDF)、误差修正法、PSNR等。最大值法、平均值法、均方根法、标准差法是出现比较早的调光算法,最大值法根据图像所有子像素中亮度的最大值确定背光调光亮度,节能效果很差。平均值法根据图像所有子像素的亮度平均值确定背光调光,节能效果好,但失真严重。鉴于这两种算法存在明显的缺陷,故本文主要针对其他几种算法进行评估。

2.1 均方根法

均方根法[6-7]先计算图像内所有像素的灰度平均值Lavg,求其平方根,作为背光调光亮度,如公式(1)所示:

2.2 标准差法

标准差法[2]是先计算图像内所有像素的灰度平均值Lavg,由此均值计算图像的标准差(Standard Deviation,SD)(式(2)),然后得到背光调光亮度,如式(3)所示:

当前处于商品社会，商品种类繁多，供大于求。商家为了赢得市场竞争，促成自身商品销售必须吸引消费者的注意力。比较直接的方式就是采取促销，通过促销行为刺激消费。促销方式是商家经常惯用的经营方式，是商家引入目标市场以传播、创造对商品和服务的实际需要，激发购买者对产品的兴趣以推进消费行为的心理活动。

式中:L(i,j)是图像像素亮度值。

2.3 IMF法

IMF[2]法首先计算图像的亮度累积曲线,然后将此曲线对直线y＝x进行镜像,获得背光调制的映射反转曲线IMF,最后将IMF曲线与图像的最大值或者其他参数对应,得到调光背光亮度。IMF曲线如图1所示。

图1 IMF法Fig.1 IMF dimming algorithm

2.4 CDF阈值法

CDF法[8]将每个红绿蓝子像素中的最大值构成整体亮度图像,根据此图像计算概率密度分布曲线,得到图像的CDF曲线,以预设的CDF阈值K获得的灰度值作为背光调光亮度,如图2所示(图中阈值K＝0.9)。

图2 CDF法Fig.2 CDF dimming algorithm

2.5 误差修正法

误差修正法[9]根据公式(4)确定背光亮度:

3 评价方法

调光算法的主要评价指标包括节能率和显示效果。节能率可以通过背光调光亮度获得,是相对来说比较容易定义的指标。显示效果则涉及观看者的主观感受和调光后的图像质量。本文提出显示效果指数(Display Effect Index,DEI)评价调光后显示图像质量,调光效果指数则综合考察了调光算法的节能效果和显示效果。

3.1 显示效果指数

目前用来评价图像质量的主要指标包括均方误差(Mean Square Error,MSE)、PSNR、溢出失真率、图像结构相似性(Structural Similarity Index Measurement,SSIM)、互信息(Mutual Information,MI)等[10-14]。PSNR的计算公式如下:

考虑到调光前后图像完全一致时(没有节能),PSNR无穷大不利于处理,故本文选取均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)作为评价指标之一,如公式(6)所示。

式中:L(i,j)和L′(i,j)分别是调光前后图像像素亮度。

SSIM从图像组成的角度将结构信息定义为独立于亮度和对比度的、反映场景中物体结构的属性,从高层次上模拟了人类视觉系统,更符合人眼主观感受。SSIM的计算公式如下:

式中:x,y为调光前后图像,ux、uy表示调光前后图像的灰度平均值,σx、σy表示调光前后图像的灰度标准差,σxy表示调光前后图像的灰度协方差, c1、c2、c3是为了防止当分母接近零时产生不稳定现象所添加的常数。

MI从直方图的角度分析2个图像间的关联程度,计算公式如下:

式中:h(i,j)是原图像与新图像的归一化联合灰度直方图分布,hold(i,j)和hnew(i,j)分别为原图像和新图像的归一化边缘直方图分布,L为灰度级数。

考虑到SSIM值、RMSE、MI都是衡量图像调光后的失真程度,而SSIM比RMSE和MI更符合人眼视觉特性,故本文对3个指标分配不同的权重,以此评价调光后图像显示效果指数(Display Effect Index,DEI)。

3.2 调光效果指数

对于一个背光调光算法,显示效果和节能率同等重要,故赋予2个指标同样的权重。调光效果指数(Dimming Index,DI)定义为:

4 调光算法评估结果

选用如上的方法对现有的主要调光算法进行评估。为增加评估结果的客观性和广泛性,选取不同亮度和对比度的图像。按照平均亮度,将图像分为3个亮度类型(0～80、81～160、161～255)。对比度分为2个层次(0～300、301～1 000),组合得到高亮度高对比度(No.1～10)、高亮度低对比度(No.11～20)、中亮度高对比度(No.21～30)、中亮度低对比度(No.31～40)、低亮度高对比度(No.41～50)、低亮度低对比度(No.51～60)等6类,如图3所示(左上角到右下角图片编号顺序为No.1～60)。

图3 评估图片Fig.3 Evaluation images

各调光算法对不同类别图像的调光效果指数如表1所示。

对于高亮度高对比度图像,IMF和误差修正法能达到平均15%的节能率,同时维持可接受的显示效果(DEI为0.93左右)。均方根法的节能率高于15%,但DEI低于0.9,显示效果较差。CDF阈值法和标准差法的显示效果较好,DEI达到0.985以上,但节能率只有6%左右。对于高亮低对比度图像,均方根法、IMF和误差修正法均能在较高节能率的情况(40%以上)下维持可接受的显示效果(DEI大于0.93)。CDF阈值法表现了0.99的DEI,但只有5%的节能率。对于中亮高对比度图像,误差修正法、均方根法和标准差法均能达到30%的节能率,其DEI分别为0.92、0.86和0.93。IMF在达到50%以上节能率的同时DEI只有0.64,显示效果无法接受。IMF同样不适用于中亮低对比度图像。对于低亮度图像, CDF阈值法和误差修正法的DEI较高,节能率较低。IMF则是节能率高(60%),DEI很低(0.3),均方根法和标准差法比较适用。

表1 各调光算法调光效果指数Tab.1 DI of dimming algorithms

从上面的分析可以看出,IMF比较适合高亮高对比度、高亮低对比度和中亮高对比度图像,均方根法和标准差法适合除了高亮图像之外的图像。CDF法和误差修正法没有明显的不适用的图像类型,当由于硬件资源限制无法采用多种调光算法组成时,可以考虑这两种算法。

5 结 论

针对目前存在的主流调光算法,提出针对显示效果的显示效果指数,结合节能率,提出平衡显示效果和节能率的调光效果指数,以期进行全面、客观的评估。选取了6类不同亮度和对比度的图像对各种调光算法计算了调光效果指数,通过分析发现IMF不适合低亮图像,均方根法和标准差法适合除了高亮图像之外的图像。CDF法和误差修正法对各类图像都能维持节能效果和显示效果之间的相对平衡。

参 考 文 献:

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Evaluation method for dynamic dimming algorithms in LED backlights

FANG Xu-dong1,LI Ya-ni2,3,FENG Qing-gang1,SHI Zu-chuan1,FENG Qi-bin2,3,∗

(1.Hefei BOE Display Light Co.,Ltd,Hefei 230012,China; 2.Key Laboratory of Special Display Technology of the Ministry of Education,National Engineering Laboratory of Special Display Technology,National Key Laboratory of Advanced Display Technology,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China; 3.Academy of Photoelectric Technology,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China)

Liquid crystal displays have two shortcomings of low CR and power efficiency.Dynamic dimming can help LCD to achieve high contrast ratio and reduce power consumption.The evaluation method balancing display effects after dimming and power-saving ratio can efficiently reduce the development risk.Until now there is no agreed evaluation method.Combining three parameters of peak signal-to-noise ratio,structural similarity index measurement,and mutual information,the display effect index is proposed to evaluate the display effect after dimming.The dimming effect index is then introduced to balance the power-saving and display effect.The images belonging to six classifications of different luminance and contrast ratio are used to make the evaluation on several mainstream dimming algorithms.Based on the dimming effect index,the most suitable applications of the dimmingalgorithms are analyzed.

dynamic dimming;algorithm evaluation;power reduction

TN27

A

10.3788/YJYXS20142906.1096

1007-2780(2014)06-1096-05

2014-06-20;

2014-07-14.

安徽省2012科技计划资助项目(No.1206c0805007)

∗通信联系人,E-mail:fengqibin＠hfut.edu.cn

方旭东(1978－),男,安徽安庆人,硕士研究生,工程师,主要从事液晶显示背光源的研究。E-mail:fangxudong＠boe.com.cn冯奇斌(1970－),女,天津人,博士,副教授,主要从事立体显示、液晶显示等方向的研究。E-mail:fengqibin＠hfut.edu.cn