背光亮度计算方法、显示设备及计算机可读存储介质技术

本申请公开了一种背光亮度计算方法、显示设备及计算机可读存储介质，属于显示技术领域。所述背光亮度计算方法包括：获取图像信号，所述图像信号包括多个分区；对所述图像信号进行量化处理得到各所述分区的特征数据；根据所述特征数据确定各所述分区的背光控制算法；根据所述特征数据和所述背光控制算法确定各所述分区的背光亮度。本申请考虑了整幅图像不同区域的亮度和细节特征，为不同分区匹配不同的背光控制算法，可以有效精细地确定各所述分区的背光亮度，能够在兼顾平均值算法和均方根算法的优势的情况下，避免平均值算法及均方根算法导致的图像细节表现力不够和图像失真的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
背光亮度计算方法、显示设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及显示
，尤其涉及背光亮度计算方法、显示设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，局域调光系统背光控制中有两种常见的算法，一种为平均值算法，另一种为均方根算法，这两种算法分别存在如下技术缺陷：采用平均值算法求取背光分区的亮度，其图像亮度明显下降，对于图像的细节能力表现较低，失真现象严重；采用均方根算法得到的背光值即便经过开平方再归一化仍然会使图像某些区域达不到相应亮度，使画面显示质量得不到有效的保证。因此，相关技术中的背光控制算法仍有待优化。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的在于提供一种背光亮度计算方法、显示设备及计算机可读存储介质，旨在兼顾平均值算法和均方根算法的优势，同时避免平均值算法及均方根算法导致的图像细节表现力不够和图像失真的问题。
[0004]为实现上述目的，本申请提供一种背光亮度计算方法，所述背光亮度计算方法包括：
[0005]获取图像信号，所述图像信号包括多个分区；
[0006]对所述图像信号进行量化处理得到各所述分区的特征数据；
[0007]根据所述特征数据确定各所述分区的背光控制算法；
[0008]根据所述特征数据和所述背光控制算法确定各所述分区的背光亮度。
[0009]可选地，所述根据所述特征数据确定各所述分区的背光控制算法的步骤，包括：
[0010]根据所述特征数据确定各所述分区的图像分类信息；
[0011]根据所述图像分类信息确定各所述分区的背光控制算法。
[0012]可选地，所述特征数据包括：最大亮度；
[0013]所述根据所述特征数据确定各所述分区的图像分类信息的步骤，包括：
[0014]在所述最大亮度小于第一阈值的情况下，将当前分区的图像分类信息确定为低亮度图像；
[0015]在所述最大亮度不小于第一阈值且小于第二阈值的情况下，将当前分区的图像分类信息确定为中亮度图像；
[0016]在所述最大亮度不小于第二阈值的情况下，将当前分区的图像分类信息确定为高亮度图像。
[0017]可选地，所述图像分类信息包括低亮度图像、中亮度图像和高亮度图像；
[0018]所述根据所述图像分类信息确定各所述分区的背光控制算法的步骤，包括：
[0019]在所述图像分类信息为低亮度图像的情况下，将当前分区的背光控制算法确定为均方根算法；
[0020]在所述图像分类信息为中亮度图像的情况下，将当前分区的背光控制算法确定为权重分配算法；
[0021]在所述图像分类信息为高亮度图像的情况下，将当前分区的背光控制算法确定为平均值算法。
[0022]可选地，所述权重分配算法为第一权重的平均值算法与第二权重的均方根算法的组合，其中，所述第一权重与所述第二权重之和为1。
[0023]可选地，所述对所述图像信号进行量化处理得到各所述分区的特征数据的步骤，包括：
[0024]对所述图像信号进行量化处理得到各所述分区内子像素的RGB信息；
[0025]将所述RGB信息进行坐标转换得到YUV信息，基于所述YUV信息提取各所述分区的特征数据。
[0026]可选地，所述根据所述特征数据和所述背光控制算法确定各所述分区的背光亮度的步骤，包括：
[0027]基于所述特征数据获取各所述分区的像素亮度和像素数量；
[0028]将各所述分区的像素亮度和像素数量代入对应的所述背光控制算法进行计算，得到各所述分区的背光亮度。
[0029]此外，为实现上述目的，本申请还提供一种背光亮度计算装置，所述背光亮度计算装置包括：
[0030]获取模块，所述获取模块用于获取图像信号，所述图像信号包括多个分区；
[0031]处理模块，所述处理模块用于对所述图像信号进行量化处理得到各所述分区的特征数据；
[0032]匹配模块，所述匹配模块用于根据所述特征数据确定各所述分区的背光控制算法；
[0033]计算模块，所述计算模块用于根据所述特征数据和所述背光控制算法确定各所述分区的背光亮度。
[0034]此外，为实现上述目的，本申请还提供一种显示设备，所述显示设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的背光亮度计算方法的步骤。
[0035]此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的背光亮度计算方法的步骤。
[0036]本申请提出一种背光亮度计算方法、显示设备及计算机可读存储介质，克服了相关技术中背光控制算法的技术缺陷。在所述背光亮度计算方法中，先获取图像信号，并对所述图像信号进行量化处理得到各所述分区的特征数据，从而得到了整幅图像中不同分区的亮度特征；之后根据所述特征数据确定各所述分区的背光控制算法，使得各所述分区都能通过最适合的背光控制算法进行亮度调节；然后根据所述特征数据和所述背光控制算法确定各所述分区的背光亮度，可以有效精细地确定各分区背光亮度，能够在兼顾平均值算法和均方根算法的优势的情况下，避免平均值算法及均方根算法导致的图像细节表现力不够和图像失真的问题。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请实施例的一部分，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0038]图1为本申请一实施例提供的一种背光亮度计算方法的流程示意图；
[0039]图2为图1中步骤S30的细化流程示意图；
[0040]图3为图2中步骤S31的细化流程示意图；
[0041]图4为图2中步骤S32的细化流程示意图；
[0042]图5为本申请一实施例提供的一种背光亮度计算装置的结构示意图；
[0043]图6为本申请一实施例提供的一种显示设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0044]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请实施例。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请实施例的描述。
[0045]需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
[0046]还应当理解，在本申请实施例说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种背光亮度计算方法，其特征在于，所述背光亮度计算方法包括：获取图像信号，所述图像信号包括多个分区；对所述图像信号进行量化处理得到各所述分区的特征数据；根据所述特征数据确定各所述分区的背光控制算法；根据所述特征数据和所述背光控制算法确定各所述分区的背光亮度。2.如权利要求1所述的背光亮度计算方法，其特征在于，所述根据所述特征数据确定各所述分区的背光控制算法的步骤，包括：根据所述特征数据确定各所述分区的图像分类信息；根据所述图像分类信息确定各所述分区的背光控制算法。3.如权利要求2所述的背光亮度计算方法，其特征在于，所述特征数据包括：最大亮度；所述根据所述特征数据确定各所述分区的图像分类信息的步骤，包括：在所述最大亮度小于第一阈值的情况下，将当前分区的图像分类信息确定为低亮度图像；在所述最大亮度不小于第一阈值且小于第二阈值的情况下，将当前分区的图像分类信息确定为中亮度图像；在所述最大亮度不小于第二阈值的情况下，将当前分区的图像分类信息确定为高亮度图像。4.如权利要求2所述的背光亮度计算方法，其特征在于，所述图像分类信息包括低亮度图像、中亮度图像和高亮度图像；所述根据所述图像分类信息确定各所述分区的背光控制算法的步骤，包括：在所述图像分类信息为低亮度图像的情况下，将当前分区的背光控制算法确定为均方根算法；在所述图像分类信息为中亮度图像的情况下，将当前分区的背光控制算法确定为权重分配算法；在所...

【专利技术属性】
技术研发人员：何洋，叶利丹，
申请(专利权)人：惠科股份有限公司，
类型：发明
国别省市：