【摘 要】
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随着图像处理技术以及液晶显示技术的不断发展,人们对显示图像质量的要求也不断提高。区域调光技术作为一种有效提高图像对比度同时降低功耗的液晶显示技术,被广泛应用于液晶显示器当中。如何有效提高显示图像质量具有非常重要的研究价值。针对这一问题,本文分别从区域调光技术中的背光提取技术和像素补偿技术两个方面分析总结现有算法的不足,并基于自主研制的双调制结构显示器和深度学习技术研究如何进一步提高图像质量。本文主
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随着图像处理技术以及液晶显示技术的不断发展,人们对显示图像质量的要求也不断提高。区域调光技术作为一种有效提高图像对比度同时降低功耗的液晶显示技术,被广泛应用于液晶显示器当中。如何有效提高显示图像质量具有非常重要的研究价值。针对这一问题,本文分别从区域调光技术中的背光提取技术和像素补偿技术两个方面分析总结现有算法的不足,并基于自主研制的双调制结构显示器和深度学习技术研究如何进一步提高图像质量。本文主要包括以下三方面的研究内容:（1）为提高算法对复杂图像内容的适应性,改善显示图像的动态范围,本文提出了一种具有细节保持的强自适应区域调光方法。在区域背光提取技术中,根据已有算法采用主客观结合的方式动态调节背光亮度值,提高背光信息对复杂图像内容的适用性。采用Retinex原理将细节信息进行分离,以避免图像细节信息在图像处理过程中的丢失。在像素补偿技术中,利用背光信息来补偿显示图像的像素亮度,并对双直方图均衡化进行改进,使处理后的图像亮度得到精确补偿。（2）为利用调整好的背光信息来预测其他图像的背光,本文构建了背光提取数据集,利用深度学习方法有效解决了调整过程需要人工参与而降低算法效率的问题。为了提高像素补偿算法对复杂图像内容的适应性,在现有算法的基础上,本文采取主客观结合的方式构建像素补偿数据集。解决了单一像素补偿曲线难以适应具有不同亮度特点的图像内容,进而导致补偿图像显示质量不高的问题。（3）为提高区域调光算法对复杂图像的分析能力,进而提高输出背光信息和像素补偿图像的有效性,基于构建好的背光提取数据集和像素补偿数据集,本文引入卷积神经网络中编码和解码思想,通过编码网络提取图像深层特征,在解码网络中利用浅层特征的信息对深层特征进行解码,结合分类思想和回归思想的优势,提出了一种联合分类回归的网络结构,分别应用于背光提取和像素补偿中,相比传统区域调光算法来说,不仅提高了图像的显示质量,也提高了算法的时间效率。实验结果表明,该方法对图像的主观质量和客观指标都具有明显的提高。本文提出的区域调光技术从背光提取和像素补偿两方面改进,有效提高了图像的质量,并在双调制结构显示器上取得了良好的显示效果。
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