S曲线全局动态调光算法可以降低LED液晶显示器的功耗, 同时能够提高显示图像的静态对比度, 但该算法会造成部分图像色彩失真和细节丢失。针对这一问题, 本文提出一种图像细节层分离与视觉显著性理论相结合的S曲线改进算法。首先, 将原始图像转换至HSV色彩空间进行亮度和色度分离; 然后, 在图像亮度分量上采用双边滤波得到图像的基础层与细节层, 基础层采用S曲线进行动态范围拉伸, 实现像素补偿, 细节层则运用视觉显著性理论进行分区与权值增强, 弥补由像素补偿带来的细节损失; 最后, 将处理后的各层图像转换至RGB空间显示。将本文算法的仿真结果与原S曲线算法的结果进行对比。结果显示, 本文算法在维持原算法功耗降低和静态对比度提升水平不变的基础上, 解决了原算法在部分图像中出现的色彩失真和细节丢失问题, 提升了图像的视觉显示效果, 同时本文算法的仿真结果具有更大的信息熵和平均梯度。

S曲线全局调光算法能够降低LED液晶显示器的功耗并提高显示图像静态对比度, 为了进一步提高节能率, 提出了基于S曲线的两级动态调光算法。首先对输入图像的所有像素分量进行线性放大, 将输入图像的像素灰度级整体提升; 然后利用S曲线对线性放大后的图像进行像素补偿, 同时输出调整后的背光亮度信号。对40幅典型图像进行了仿真, 结果表明: 平均背光节能30%, 静态对比度提高33%。开发了工程样机,对6类常见的电视节目进行测试, 整机平均节能25.1%, 静态对比度提高了30%。与S曲线全局调光算法相比, 所提算法在显示性能保持不变的同时, 能进一步将节能率提高10%。

针对 S形曲线全局动态调光算法对人脸图像处理的不足, 提出了一种改进的 S形曲线全局动态调光算法。通过对输入图像信号进行变换, 判定图像中是否存在人脸, 并据此调整生成的 S形曲线, 对像素值进行补偿并调节背光输出。仿真结果显示, 改进后的算法可以准确检出人脸图像, 并有效地提升了人脸图像的显示效果。样机测试结果表明, 液晶电视的图像质量有明显提升且平均能耗下降 21.28%。

针对液晶显示能效不高、对比度低的问题，提出了一种基于图像分类的全局动态调光算法。鉴于亮度和对比度是液晶显示的两个重要性能指标，提出了基于亮度和对比度的图像分类方法。背光调光水平由输入图像的类别、灰度平均值以及灰度最大值与灰度平均值的差值决定。液晶像素补偿基于S曲线，曲线方程中的参数根据输入图像特征值和图像类别决定。对60幅图像的仿真结果表明：平均背光节能达到了19%，静态对比度提高了143%。开发了采用本调光算法的液晶电视，与没有采用本调光算法的电视相比，整机平均节能达到了12.9%，静态对比度提高了43.18%。

结合背光源发展趋势, 提出了适用于侧出式LED背光的全局动态调光算法。首先, 根据显示图片平均灰度值、最大灰度值和平均值的差值确定背光调光亮度。接着, 基于S曲线对液晶像素亮度值进行补偿。亮度大于S曲线拐点的像素的调整因子大于1, 小于拐点的像素的调整因子小于1, 以此有效提高静态对比度, 并且不会引入溢出失真。对算法进行了仿真分析并开发了原理样机进行实际验证。结果表明：采用动态调光算法的液晶显示器的功耗严重依赖于显示内容; 显示40幅不同类型的图片时, 平均整机节能为9.39%; 静态对比度提高了124.7%。采用本文提出的全局动态调光算法的侧出式背光具有成本低、体积轻薄、节能、对比度高的优点。