一種基于HSV色彩空間的OLED低功耗方法技術

本發明專利技術涉及智能移動終端能耗優化技術領域，尤其是涉及一種基于HSV色彩空間的OLED低功耗方法。本發明專利技術通過對圖像從用戶感興趣區域到邊界逐級進行亮度和飽和度調節，提出了基于HSV色彩空間的OLED低功耗方法。該方法通過整合亮度調節和飽和度調節降低顯示圖像的功耗，應用感興趣區域（regionofinterest，ROI）到圖像邊界逐級調節技術提升圖像質量，采用平均結構相似度指數（meanstructuralsimilarityindex，MSSIM）對原始輸入圖像和輸出圖像在亮度、對比度和結構相似性上進行比較以評價圖像相似程度，達到保持較高圖像質量的同時降低功耗的目的。

【技術實現步驟摘要】
【專利摘要】本專利技術涉及智能移動終端能耗優化
，尤其是涉及一種基于HSV色彩空間的OLED低功耗方法。本專利技術通過對圖像從用戶感興趣區域到邊界逐級進行亮度和飽和度調節，提出了基于HSV色彩空間的OLED低功耗方法。該方法通過整合亮度調節和飽和度調節降低顯示圖像的功耗，應用感興趣區域（regionofinterest，ROI）到圖像邊界逐級調節技術提升圖像質量，采用平均結構相似度指數（meanstructuralsimilarityindex，MSSIM）對原始輸入圖像和輸出圖像在亮度、對比度和結構相似性上進行比較以評價圖像相似程度，達到保持較高圖像質量的同時降低功耗的目的。【專利說明】—種基于HSV色彩空間的OLED低功耗方法所屬
本專利技術涉及智能移動終端能耗優化
，尤其是涉及一種基于HSV色彩空間 的OLED低功耗方法。
技術介紹
顯示屏是現代智能移動終端三大耗能組件之一(處理器，顯示屏和無線網絡接 口)，對顯示能耗的建模與優化已經成為低功耗研究領域廣泛關注的問題，有機發光顯示屏 (OLED)以其圖像質量高，功耗、成本低等特性被廣泛應用于移動終端，其制造工藝與光電特 性已被廣泛研究。與液晶顯示屏(liquidcrystaldisplay, LCD)相比,OLED不使用背光或前 發光光源，用于顯示圖像的每個像素組件都可以被獨立驅動。不同于LCD調低光源強度降 低能耗，OLED通過調節顯示內容的亮度和色彩強度實現節能。獨立調節RGB三種LED背光的亮度可以明顯降低IXD顯示屏能耗，但導致顯示圖 像保真度下降，因此背光與對比度動態調節技術是提升圖像保真度并降低LCD能耗的主要 途徑。針對OLED不使用背光技術，降低能耗主要途徑是降低顯示圖像的像素強度，在現代 顯示系統中廣泛地采用Ga_a校正實現像素強度的映射。然而，單純依賴于降低像素強度 降低顯示能耗將影響圖像質量。本專利技術通過對圖像從用戶感興趣區域到邊界逐級進行亮度和飽和度調節，提出了 基于HSV色彩空間的OLED低功耗方法。該方法通過整合亮度調節和飽和度調節降低顯示 圖像的功耗，應用感興趣區域(regionof interest, ROI)到圖像邊界逐級調節技術提升圖像 質量，采用平均結構相似度指數(meanstructuralsimilarityindex, MSSIM)對原始輸入圖 像和輸出圖像在亮度、對比度和結構相似性上進行比較以評價圖像相似程度，達到保持較 高圖像質量的同時降低功耗的目的。
技術實現思路
本專利技術的目的在于提供了一種基于HSV色彩空間的OLED低功耗方法。本專利技術解決其技術難題所采用的技術方案的步驟如下:HSV色彩空間中H、S、V分別表示色調、飽和度和亮度。通過增加圖像在HSV色彩空 間中的飽和度分量或降低亮度分量，原始圖像的像素集合可以映射到一個具有較低功耗的 像素集合，從而達到降低OLED顯示內容功耗的目的。但增加飽和度或降低亮度會導致圖像 失真，為保持較高圖像質量的同時得到較大的功耗節省，本專利技術將圖像分為ROI和NON-ROI 兩個區域，如圖1所示。ROI可以應用比NON-ROI更高的亮度以獲得較好的圖像對比度，保 證ROI的圖像質量。圖1 (a)表示原始圖像“Sea”，圖1 (b)中較四周亮的區域即圖像的 R0I，周圍較暗的區域即為圖像的N0N-R0I。為了減少圖像失真，本專利技術將NON-ROI劃分為 Level層，每層應用一個中間亮度和飽和度，實現圖像亮度和飽和度在ROI和NON-ROI的漸 進變化。圖1 (b)，(c)和(d)分別表示NON-ROI被劃分為1，5和10個漸變層次的輸出圖 像。從圖中可以看出，Level越大，圖像的明暗變化越不明顯，圖像質量越高。為客觀評價圖像質量，本專利技術采用平均結構相似度指數(MSSIM)比較處理后的輸出圖像與原始圖像之間的相似程度。 I) MSSM是一種在圖像處理過程中廣泛使用的圖像質量評價標準，基本思想是將輸出圖像和原始圖像劃分為多個子窗口，分別計算輸出圖像子窗口與原始圖像中對應的窗口的亮度，對比度和結構相似度，最后所有子窗口比較結果的均值即為輸出圖像與原始圖像相比的MSS頂值。MSSM質量標準可以表示為:【權利要求】1.一種基于HSV色彩空間的OLED低功耗方法，該方法步驟包括如下:1)亮度調節方法:籲輸入:原始圖像1、原始圖像的ROI的坐標矩陣Pkq1、原始圖像的NON-ROI的漸變層數 Level、ROI 的 MSS頂值 Mkqi 以及 NON-ROI 的 MSS頂值 MNQN_Kra ；籲輸出:應用亮度調節的輸出圖像Ivs ;?處理過程:(1)獲取圖像I的ROI每個像素點(X，y)的HSV亮度分量V(x，y)，在原圖亮度分量基礎上以(1-V (X，y)) X i X 10%遞增或以(V (X，y) -O) X i X 10%遞減，i從I遞增到10，每迭代一次i遞增1，生成20張ROI的亮度在原圖基礎上遞增或遞減i X 10%的輸出圖像；(2)對步驟(1)中生成的20張圖像，分別計算其麗SM，將獲得的20組(V，麗SM)數據繪制到直角坐標系中，采用指數函數對數據進行擬合，獲得擬合方程；(3)將MKra代入步驟⑵的擬合方程中計算出圖像Ivs的ROI的亮度VKra；(4)按步驟(1)-(3)計算圖像Ivs的NON-ROI的MSSM等于MNQN_KQI時的亮度VNQN_K0I；(5)設置圖像I的ROI亮度為VKQI，圖像I的NON-ROI的第j層亮度為 Vroi+((Vnon-eo1-Vroi)/Level) Xj, J從I遞增到Level，每迭代一次j遞增I，得到采用亮度調節的輸出圖像Ivs; 2)飽和度調節方法:籲輸入:原始圖像1、原始圖像的ROI的坐標矩陣Pkq1、原始圖像的NON-ROI的漸變層數 Level、ROI 的 MSS頂值 Mkqi 以及 NON-ROI 的 MSS頂值 MNQN_Kra ；?輸出:應用飽和度調節的輸出圖像Iss ;?處理過程:(1)獲取圖像I的ROI每個像素點(X，y)的HSV飽和度分量S(x，y)，在原圖飽和度分量基礎上以(1-S (X，y)) X i X 10%遞增或以(S (X，y) -O) X i X 10%遞減，i從I遞增到10，每迭代一次i遞增1，生成20張ROI的飽和度在原圖基礎上遞增或遞減i X 10%的輸出圖像；(2)對步驟(1)中生成的20張圖像，分別計算其麗SM，將獲得的20組(S，麗SM)數據繪制到直角坐標系中，采用指數函數對數據進行擬合，獲得擬合方程；(3)將MKra代入步驟⑵的擬合方程中計算出圖像Iss的ROI的飽和度Skqi；(4)按步驟(1)-(3)計算圖像Iss的NON-ROI的MSSM等于MNQN_KQI時的飽和度SNQN_K0I；(5)設置圖像I的ROI飽和度為SKQI，圖像I的NON-ROI的第j層飽和度為 Sr01+((Snon-皿-SK0I)/Level) Xj, j從I遞增到Level,每迭代一次j遞增I,得到采用飽和度調節的輸出圖像Iss ;3)亮度與飽和度整合調節方法:?輸入:亮度調節輸出圖像Ivs、圖像的ROI飽和度SKQI，圖像的NON-ROI的飽和度SnON-E本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于HSV色彩空間的OLED低功耗方法，該方法步驟包括如下：1）亮度調節方法：●輸入：原始圖像I、原始圖像的ROI的坐標矩陣PROI、原始圖像的NON?ROI的漸變層數Level、ROI的MSSIM值MROI以及NON?ROI的MSSIM值MNON?ROI；●輸出：應用亮度調節的輸出圖像IVS；●處理過程：(1)獲取圖像I的ROI每個像素點(x,y)的HSV亮度分量V(x,y)，在原圖亮度分量基礎上以(1?V(x,y))×i×10%遞增或以(V(x,y)?0)×i×10%遞減，i從1遞增到10，每迭代一次i遞增1，生成20張ROI的亮度在原圖基礎上遞增或遞減i×10%的輸出圖像；(2)對步驟(1)中生成的20張圖像，分別計算其MMSIM，將獲得的20組(V,MMSIM)數據繪制到直角坐標系中，采用指數函數對數據進行擬合，獲得擬合方程；(3)將MROI代入步驟(2)的擬合方程中計算出圖像IVS的ROI的亮度VROI；(4)按步驟(1)?(3)計算圖像IVS的NON?ROI的MSSIM等于MNON?ROI時的亮度VNON?ROI；(5)設置圖像I的ROI亮度為VROI，圖像I的NON?ROI的第j層亮度為VROI+((VNON?ROI?VROI)/Level)×j，j從1遞增到Level，每迭代一次j遞增1，得到采用亮度調節的輸出圖像IVS；2）飽和度調節方法：●輸入：原始圖像I、原始圖像的ROI的坐標矩陣PROI、原始圖像的NON?ROI的漸變層數Level、ROI的MSSIM值MROI以及NON?ROI的MSSIM值MNON?ROI；●輸出：應用飽和度調節的輸出圖像ISS；●處理過程：(1)獲取圖像I的ROI每個像素點(x,y)的HSV飽和度分量S(x,y)，在原圖飽和度分量基礎上以(1?S(x,y))×i×10%遞增或以(S(x,y)?0)×i×10%遞減，i從1遞增到10，每迭代一次i遞增1，生成20張ROI的飽和度在原圖基礎上遞增或遞減i×10%的輸出圖像；(2)對步驟(1)中生成的20張圖像，分別計算其MMSIM，將獲得的20組(S,MMSIM)數據繪制到直角坐標系中，采用指數函數對數據進行擬合，獲得擬合方程；(3)將MROI代入步驟(2)的擬合方程中計算出圖像ISS的ROI的飽和度SROI；(4)按步驟(1)?(3)計算圖像ISS的NON?ROI的MSSIM等于MNON?ROI時的飽和度SNON?ROI；(5)設置圖像I的ROI飽和度為SROI，圖像I的NON?ROI的第j層飽和度為SROI+((SNON?ROI?SROI)/Level)×j，j從1遞增到Level，每迭代一次j遞增1，得到采用飽和度調節的輸出圖像ISS；3）亮度與飽和度整合調節方法：●輸入：亮度調節輸出圖像IVS、圖像的ROI飽和度SROI，圖像的NON?ROI的飽和度SNON?ROI；●輸出：應用亮度與飽和度整合調節的輸出圖像IVSI；●處理過程：設置圖像IVS的ROI的飽和度為SROI，圖像IVS的NON?ROI的第j層飽和度為SROI+((SNON?ROI?SROI)/Level)×j，j從1遞增到Level，每迭代一次j遞增1，得到采用亮度與飽和度整合調節的輸出圖像IVSI。...

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：郭兵，沈艷，段林濤，徐闊海，王毅，張文麗，熊偉，
申請(專利權)人：四川大學，
類型：發明
國別省市：