基于实时图像处理的MiniLED多分区背光驱动控制算法改进与实现

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苏荣强

四川长虹电器股份有限公司,四川绵阳621000

摘要

目的:优化MiniLED多分区背光驱动控制算法,解决动态对比度低、功耗高及光晕效应问题,提升显示质量与能效。方法:针对传统算法局限,提出融合图像亮度、边缘和纹理特征的改进算法。通过图像分块提取亮度特征,结合Canny边缘检测和灰度共生矩阵纹理分析;基于三类特征设计分区调光策略,在Xilinx Zynq FPGA平台上采用ARM处理器实现,并运用并行计算与流水线技术提升效率。结果:改进算法使动态对比度平均提升超30%,功耗降低约20%,有效抑制光晕效应,增强图像细节与视觉效果,实现显示质量与能效的协同优化。


关键词

实时图像处理;MiniLED;多分区背光;驱动控制算法

正文


一、引言

显示技术的持续进步推动着MiniLED显示技术因其出色的亮度、对比度与色域表现,日益成为显示领域的研究焦点[1]。其核心的多分区背光技术通过将背光源划分为众多独立可控区域,能够依据图像内容动态调整各分区亮度,显著提升动态对比度并实现精细的局部调光。然而,现有的MiniLED多分区背光驱动控制算法在处理复杂图像时,未能充分发挥多分区优势,动态对比度提升效果受限。同时,不当的亮度调节不仅增加功耗,也易引发明显的光晕效应,损害显示品质。因此,研究并改进基于实时图像处理的MiniLED多分区背光驱动控制算法兼具理论价值与实践意义。

实时图像处理技术可快速提取图像关键特征,为背光控制提供精准依据[2]。通过实时分析图像各区域的亮度、色彩等信息,能够更精确地调控MiniLED背光分区亮度,从而优化显示效果并降低能耗。本论文将深入研究实时图像处理技术,提出一种改进的MiniLED多分区背光驱动控制算法,并进行实现与性能验证。

二、MiniLED多分区背光驱动控制算法研究现状

2.1传统背光驱动控制算法

传统方法主要包括全局调光与简单分区调光。全局调光依据整幅图像的平均亮度调节背光,实现简便但无法发挥多分区优势,难以在高动态范围图像显示中实现高对比度[3]。简单分区调光将背光划分为固定区域,基于各分区图像平均亮度进行调节。然而,该算法因忽略图像细节信息,易导致分区亮度调节失准,引发光晕效应及亮度不均等问题。

2.2基于图像处理的背光驱动控制算法

近年来,基于图像处理的算法研究日益广泛。部分算法通过提取图像边缘特征,对边缘区域背光进行特殊处理以抑制光晕效应。另有算法结合图像色彩信息,根据不同色彩区域的视觉感知特性调节背光亮度,旨在提升视觉效果。但这类算法通常仅关注单一图像特征,面对复杂图像时难以实现精准的全方位亮度调控,显示效果仍有提升空间。

三、改进的MiniLED多分区背光驱动控制算法设计

3.1算法设计思路

改进算法综合提取图像的亮度、边缘和纹理等多维特征,并据此动态优化分区背光亮度。具体策略为:提升高亮度区域对应的背光亮度以增强明亮度;抑制边缘区域光晕效应;依据纹理复杂度动态调整纹理丰富区域的背光亮度,以精细呈现图像细节。

3.2图像特征提取

亮度特征提取:输入图像首先转换为灰度图像以获取各像素点的灰度值。通过将图像划分为若干子块,分别计算各子块内像素的平均灰度值,该值即作为对应区域的亮度特征。平均灰度值的大小直观反映该区域图像的明暗程度。

边缘特征提取:采用Canny边缘检测算法识别图像边缘。该算法通过高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值滞后处理等步骤,实现边缘的精准定位。提取出的边缘信息被标记,为后续背光分区调节提供依据。

纹理特征提取:利用灰度共生矩阵(GLCM)量化图像纹理特征。GLCM统计特定方向和距离上成对像素灰度值出现的频率。通过计算GLCM的能量、熵、对比度和相关性等统计量,实现对图像纹理信息的定量描述。

3.3背光分区亮度调节策略

基于亮度特征的调光:依据提取的亮度特征值,将背光分区划分到不同的亮度等级。针对高亮度等级分区,相应提升其背光亮度;对于低亮度等级分区,则降低其背光亮度。同时,为避免亮度骤变引起视觉不适,需设定适宜的亮度调节幅度。

基于边缘特征的调光:对检测到的边缘区域实施边缘补偿策略。在边缘两侧的分区,适度降低背光亮度以抑制光晕现象。补偿程度则根据边缘的强度与方向进行动态调整,确保边缘清晰锐利。

基于纹理特征的调光:依据纹理特征参数判断区域的纹理复杂度。针对纹理复杂的区域,适当增强背光亮度以凸显细节;对于纹理简单的区域,则降低亮度,在保证显示效果的同时降低功耗。

四、算法实现

4.1硬件平台

本算法依托FPGA(现场可编程门阵列)硬件平台实现。FPGA具备高速并行处理能力及可重构特性,可满足实时图像处理与背光驱动控制的性能需求。选用Xilinx公司Zynq系列FPGA芯片,该芯片集成ARM处理器与FPGA逻辑资源,便于实现算法的控制逻辑与图像处理功能[4]

4.2软件设计

图像采集与预处理:经由摄像头获取图像数据并传输至FPGA平台。于FPGA内对原始图像执行格式转换、去噪等预处理操作,以提升图像质量。

图像特征提取模块:依据算法设计规范,在FPGA内构建亮度、边缘及纹理特征提取模块。充分发挥FPGA并行处理优势,显著提升特征提取速率,确保实时性要求。

背光分区亮度调节模块:基于提取的图像特征,通过FPGA实现背光分区亮度调节模块。该模块依据不同特征信息,遵循调光策略计算各背光分区的亮度参数,并将控制信号输出至MiniLED背光驱动电路。

控制与通信模块:在ARM处理器端实现控制与通信模块,用于配置FPGA工作参数、监控算法运行状态,并与外部设备建立数据通信。

4.3算法优化

为提升算法运行效率,实施针对性优化措施:在图像特征提取阶段采用并行计算与流水线技术,有效压缩计算耗时;针对背光分区亮度调节模块,通过简化调光策略降低计算复杂度;同时优化FPGA硬件资源配置策略,显著提升资源利用率。

五、实验与结果分析

5.1实验设置

搭建实验平台,核心设备包括MiniLED显示面板、FPGA开发板、摄像头及电源。测试数据集涵盖风景图像、人物图像与动态视频等不同类型。将改进算法与传统简单分区调光算法进行对比,从动态对比度、功耗及光晕效应等方面评估性能。

5.2实验结果

在实验结果中,改进算法展现出显著优势:处理高动态范围图像时,其动态对比度平均增幅超过30%,使图像亮部更鲜明、暗部更深邃、细节更清晰;多类型图像测试表明,该算法在呈现相同内容时功耗平均降低约20%,这得益于其依据图像特征精准调控背光亮度,有效避免了非必要能耗;同时,改进算法对光晕效应的抑制效果突出,通过对边缘区域的专项调光处理显著降低其发生概率,使图像边缘更锐利,整体视觉表现获得明显提升。

5.3结果分析

改进算法性能提升显著,主要归因于其对图像特征的多方面考量:基于亮度特征精确调节背光分区亮度,增强动态对比度;依托边缘特征抑制光晕效应;合理运用纹理特征优化细节呈现并科学管控功耗。

六、结论与展望

本文设计了一种针对MiniLED多分区背光驱动的改进控制算法,该算法基于实时图像处理技术,并在FPGA硬件平台上完成了实现与测试。测试数据表明,优化后的算法在增强动态对比度、减少能耗以及控制光晕现象等方面效果明显,有助于显著改善MiniLED显示设备的画质表现与能源效率。

不过,当前研究仍存在一定局限。例如,面对极端复杂的图像场景时,算法性能尚有提升潜力;在实时响应速度与硬件资源消耗方面也需要持续改进。后续研究可关注以下方向:其一,探索更先进的图像特征提取技术,以提升算法处理复杂图像的能力;其二,设计更高效的算法优化方案,在维持性能优势的同时降低资源开销、提升处理速度;其三,评估算法在不同类型MiniLED显示装置上的适用性,以扩展其应用场景。

参考文献

[1] 邵鹏睿.mini LED技术研究[J].应用技术学报,2023,23(01):32-37.

[2] 王建军.井下皮带运输智能识别管控技术的研究与应用[J].能源与节能,2025,(02):307-310.

[3] 杜刚,冯奇斌,张乐,等.基于图像区域特征的分区调光算法[J].光电子技术,2022,42(03):193-201.

[4] 沙昊.基于软件开发的无线通信信号处理算法优化[J].中国宽带,2025,21(07):118-120.


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