1 天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
2 天津大学德州仪器DSP联合实验室, 天津 300072
在分析现有算法的优缺点的基础上,尽可能考虑各种类型的图像,基于发光二极管-液晶显示器直下式图像视频显示原理样机,提出了一种可靠有效的基于区域背光亮度提取的数据测量方法,并提出了一种高效实用的基于深度学习的背光亮度提取方法。该方法基于采用多层下采样结构的神经网络,综合提取图像特征,获得最优的背光。实验结果表明,该方法可以提高图像显示质量和扩大图像的动态范围,而网络结构中有无旁路的对比实验结果验证了所提方法的优越性和有效性。
图像处理 液晶显示 区域调光 神经网络 背光提取 光学学报
2020, 40(22): 2210003
天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
提出了一种新型可调节的自适应区域调光方法。该方法利用已有区域背光算法计算的背光亮度值构造约束条件,在经区域背光算法得出背光后,结合人眼视觉特性对该背光进行不同幅度的增减,利用发光二极管-液晶显示器(LED-LCD)样机选取在显示图像不失真的条件下显示质量最好的背光亮度作为该图像的最佳背光亮度,然后对最佳背光进行像素补偿。实验结果表明所提方法能使显示图像更加接近真实场景感知,在一定程度上提高了图像的对比度等。
图像处理 高动态范围 区域调光 图像背光调节 像素补偿 激光与光电子学进展
2020, 57(12): 121017
