LED显示屏高动态范围显示技术研究

LED显示屏高动态范围显示技术研究

向健勇1，范晓倩1，袁胜春2

(1西安电子科技大学技术物理学院，710071；

2西安诺瓦电子科技有限公司，710075)

摘要：LED显示屏在环境光的影响下，其显示图像的对比度和有效动态范围会产生一定程度的下降。所谓动态范围，就是一幅图像可见区域亮度的最大值与最小值之比。本文介绍了将图像高动态范围压缩至低动态范围，同时保留原图像感观质量的高动态范围显示技术，并仿真其应用于受环境光干扰的LED显示屏后效果。实验表明，该种技术可以有效提高被环境光影响的LED显示屏图像显示质量，显示图像更加接近真实效果。

关键字：LED显示屏环境光高动态范围显示技术

Study of Visualization of High-Dynamic-Range for LED Display

Xiang Jianyong1, Fan Xiaoqian1

(1 School of Technical Physics, Xidian Univ., Xi’an 710071, China;

2 Xi’an Nova star Tech Co., LTD, Xi’an 710075, China)

Abstract: Under the influence of environmental light,the contrast and effective dynamic range of the image, which is showed on the LED display,will produce a certain degree of decline.The so-called dynamic range,is the intensity ratio of the maximum and minimum of the visible region in an image.In this paper,we introduce the algorithms that can transform a high dynamic range image into a reduced dynamic range image while retaining important visual information,then apply them to the LED display which has been affected by the ambient light.Experiments show that this technology can effectively improve the quality of images on the LED display,and they are close to the real ones.

Key words：LED Display Ambient Light Visualization of High-Dynamic-Range

1. 前言

首先说明一下动态范围的概念。动态范围是一个物理量的最大值与最小值之比。其定义如下：

min

max I I =

α 式（1-1） 其中α表示动态范围，I 表示亮度。 随着可视化信息行业的发展与渗透，LED 显示屏以它独特的优势在各行业得到了广泛的应用，尤其在户外的道路交通、大型广场通告的应用需求更为突出。不可避免地，LED 显示屏会受到所处环境光的影响，其面板反射环境光产生一个背景亮度。它决定了图像可视动态范围的下限，使图像有效动态范围降低，显示屏的任意区域，其亮度至少要与背景亮度一样多，否则都无法为人所见。它冲淡了显示光，显示屏的暗区域变得模糊，亮区域的色彩饱和度出现一定程度的下降，影响了整个显示屏的显示质量和显示图像的可观赏性。

为了改善上述现象，本文使用高动态范围显示技术对图像的动态范围进行变换，旨在减小环境光对LED 显示屏显示图像的影响，使图像再现其丰富的颜色和阶调细节。

所谓高动态范围显示技术，是将高动态范围的亮度和颜色压缩到低动态范围的同时，尽可能保留原图的重要信息及视觉效果，并避免造成图像瑕疵的一种方法。对此技术的研究称为色调映射或色阶重建。下文将对几种主流的色调映射算法进行介绍分析。

2. 色调映射算法分析

色调映射的问题最早是由Tumblin 、Rushmeier 和Ward 这三个学者所提出来的，虽然这些年有很多不同的算法提出来，但算法大致上可以分为两大类：全局的空域无关算法和局部的空域相关算法。全局压缩算法的思路是直接将图像各亮度按照某种关系一对一地映射到比较窄的亮度范围内，只依赖于像素的亮度值，而不关心像素在图像中的位置以及其邻近像素的影响；和全局压缩算法的点处理不同，局部压缩算法在确定对某一点的映射时引入了其周围的局部图像信息作为参考，使得算法在空间上是变化的，可以把相同亮度不同位置的像素映射到不同的亮度。全局压缩算法相对简单且运算效率高，比较有代表性的算法是线性压缩、

gamma 校正和直方图均衡化，较好的算法是1997年Larson 提出的直方图调整算法[1]。局部压缩算法比全局算法要灵活，有助于增强局部对比度，但其计算量大，实现起来比较困难，比较有代表性的算法有2002年Reinhard 提出的摄影色调映射算法[2]，基于Retinex 理论的单尺度、多尺度、带色彩恢复的多尺度算法，2006年Meylan 提出的基于Retinex 的HDR 压缩算法[3]，2007年Kuang 提出的基于Icam6模型的HDR 压缩算法[4]等。[5]

2.1. 全局压缩算法

1.1.1. 线性压缩算法

全局算法中最简单的处理方式就是将高动态范围的值线性地压缩至低动态范围[6]。其中最简单直观的缩放因子m 如下：

min max )

min()max(m L L L L d d --= 式（2-1）

max L 和min L 表示高动态范围的最大和最小亮度值，)max(d L 和)min(d L 表示低动态范围的最大和最小亮度值。它既不考虑视觉因素，也不考虑图像因素，转换后的图像可以保持原有的对比关系，但动态范围缩小后的显示图像视觉效果不可避免的会有损失。

高动态范围图像的明暗区域相互交错且复杂，单纯的比例压缩达不到预想的结果。通常，全局算法选取的映射函数都是非线性的，可以预先指定或根据图像的直方图统计信息得出，一般是指数曲线或其他类似的映射曲线。

1.1.

2. 直方图调整算法

目前为止，最为优秀的全局算法是由Larson 等人于1997年提出的直方图调整算法[1]，该算法是对直方图均衡的一种巧妙改进。Larson 认为人眼对图像亮度的相对变化敏感，而对亮度值本身不敏感，因此图像中只要亮的区域被显示得较亮而暗的区域被显示得较暗就可以了，并不需要保留确切的绝对亮度强度。该算法根据人眼感知模型定义亮度级别的改变，利用调整直方图的方式，使图像中的灰度级重新分布。

直方图均衡的实质是减少图像的灰度等级换取对比度的扩大，故转换后的图像的实际有效灰度等级肯定小于或等于原图像的有效等级，部分图像高频信息丢失。所以，使用上述算