CN116825039A - 背光亮度计算方法、显示设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
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应用于显示设备，包括：获取显示设备显示的图像信号，所述图像信号包括多个显示分区；对所述图像信号进行量化处理得到各所述显示分区的特征数据；根据所述特征数据确定各所述显示分区的图像分类信息，并根据所述图像分类信息确定各所述显示分区的亮度补偿系数；根据所述特征数据、所述亮度补偿系数以及预设公式确定各所述显示分区的背光亮度。本申请考虑了整幅图像的不同区域亮度和细节特征，可以有效地解决细节丢失现象，在降低功耗的同时最大程度地提高图像质量和对比度。
Description
技术领域
本申请涉及显示技术领域，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。
背景技术
目前，局域调光***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。
发明内容
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，旨在优化相关技术中的背光控制算法，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。
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：
获取显示设备显示的图像信号，所述图像信号包括多个显示分区；
对所述图像信号进行量化处理得到各所述显示分区的特征数据；
根据所述特征数据确定各所述显示分区的图像分类信息，并根据所述图像分类信息确定各所述显示分区的亮度补偿系数；
根据所述特征数据、所述亮度补偿系数以及预设公式确定各所述显示分区的背光亮度。
可选地，所述特征数据包括：最大亮度和区域对比度；所述根据所述特征数据确定各所述显示分区的图像分类信息的步骤，包括：
将所述最大亮度与预设亮度阈值进行比较，得到亮度比较结果；
将所述区域对比度与预设对比度阈值进行比较，得到对比度比较结果；
根据所述亮度比较结果和所述对比度比较结果确定各所述显示分区的图像分类信息。
可选地，所述预设亮度阈值包括第一亮度阈值和第二亮度阈值，所述第一亮度阈值小于所述第二亮度阈值；所述亮度比较结果包括：低亮度分区、中亮度分区和高亮度分区；
所述将所述最大亮度与预设亮度阈值进行比较，得到亮度比较结果的步骤，包括：
在所述最大亮度小于第一亮度阈值的情况下，得到亮度比较结果为低亮度分区；
在所述最大亮度不小于第一亮度阈值且小于第二亮度阈值的情况下，得到亮度比较结果为中亮度分区；
在所述最大亮度不小于第二亮度阈值的情况下，得到亮度比较结果为高亮度分区。
可选地，所述对比度比较结果包括：低对比分区和高对比分区；
所述将所述区域对比度与预设对比度阈值进行比较，得到对比度比较结果的步骤，包括：
在所述区域对比度小于预设对比度阈值的情况下，得到对比度比较结果为低对比分区；
在所述区域对比度不小于预设对比度阈值的情况下，得到对比度比较结果为高对比分区。
可选地，所述亮度补偿系数的值随着所述最大亮度的增大以及所述区域对比度的增大而增大。
可选地，所述根据所述图像分类信息确定各所述显示分区的亮度补偿系数的步骤，包括：
从预设寄存器中读取图像分类信息表，根据各所述显示分区的图像分类信息在所述图像分类信息表中查询与各所述显示分区对应的亮度补偿系数。
可选地，所述对所述图像信号进行量化处理得到各所述显示分区的特征数据的步骤，包括：
对所述图像信号进行量化处理得到各所述显示分区内子像素的色彩信息；
将所述色彩信息进行坐标转换得到色差信息，基于所述色差信息提取各所述显示分区的特征数据。
可选地，所述根据所述特征数据、所述亮度补偿系数以及预设公式确定各所述显示分区的背光亮度的步骤，包括：
基于所述特征数据获取各所述显示分区的平均亮度和最大亮度；
将所述平均亮度、所述最大亮度和所述亮度补偿系数代入预设公式进行计算，得到各所述显示分区的背光亮度。
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：
获取模块，所述获取模块用于获取显示设备显示的图像信号，所述图像信号包括多个显示分区；
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显示分区的特征数据；
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显示分区的图像分类信息，并根据所述图像分类信息确定各所述显示分区的亮度补偿系数；
计算模块，所述计算模块用于根据所述特征数据、所述亮度补偿系数以及预设公式确定各所述显示分区的背光亮度。
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。
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。
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，先获取显示设备显示的图像信号，所述图像信号包括多个显示分区，对所述图像信号进行量化处理得到各所述显示分区的特征数据，从而得到了整幅图像中不同分区的亮度特征；再根据所述特征数据确定各所述显示分区的图像分类信息，并根据所述图像分类信息确定各所述显示分区的亮度补偿系数，使得不同分区都能够获得合适的亮度补偿；之后根据所述特征数据、所述亮度补偿系数以及预设公式确定各所述显示分区的背光亮度，可以有效精细地确定各所述显示分区背光亮度，避免平均值及均方根算法导致的细节表现力不够及图像失真的问题。
附图说明
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。
图1为本申请实施例提供的一种背光亮度计算方法的流程示意图；
图2为图1中步骤S30的部分步骤的细化流程示意图；
图3（a）为本申请实施例提供的一种背光亮度计算方法进行仿真模拟的情况下原始图像信号对应的亮度信息图；
图3（b）为本申请实施例提供的一种背光亮度计算方法进行仿真模拟的情况下平均算法对应的背光输出结果示意图；
图3（c）为本申请实施例提供的一种背光亮度计算方法进行仿真模拟的情况下中均方根算法对应的背光输出结果示意图；
图3（d）为本申请实施例提供的一种背光亮度计算方法进行仿真模拟的情况下的背光输出结果示意图；
图4为本申请实施例提供的一种背光亮度计算装置的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的一种显示设备的结构示意图。
附图标号说明：
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***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***、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。
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。
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”等意味着在本申请实施例的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
局域调光(Local Dimming)控制已成为一种Mini LED背光显示***的卓越技术，由于其低功耗和高对比度的优势广泛受到消费者的青睐，在局部调光算法中，背光亮度的确定是液晶显示的重要环节之一，当前大多数显示设备中，背光源功耗约占整体功耗的70%。因此，大多数对显示器功耗研究的方向都集中到背光控制上，背光的调节核心在于需要对输入图像的内容进行分析，确定合适的背光值，而图像种类繁多，选取特征方向不同，则得到的背光值就不尽相同。因此对不同的输入图像类型选取合适的背光算法具有重要的意义。
目前，Local Dimming***背光控制中有两种常见的方法，一种为平均算法(Average Method,AM，如(1)式所示，，L(i,j)代表第i, j处像素的亮度值，m×n 表示为调光小分区内对应的像素数，i，j 表示分区内子像素的行列坐标。BLave为分区的平均灰度值)，即是采用区域内像素灰度值进行累加，再取均值作为调光后当前区域的背光亮度；另一种为均方根算法（Square Root Method,SRM，如(2)式所示，），均方根法是在平均值法的基础上，归一化后求取均方根作为背光亮度，能够解决平均值法得到的亮度过低导致的图像失真问题。
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。
基于此，本申请实施例提供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，在所述背光亮度计算方法中，先获取显示设备显示的图像信号，所述图像信号包括多个显示分区，对所述图像信号进行量化处理得到各所述显示分区的特征数据，从而得到了整幅图像中不同分区的亮度特征；再根据所述特征数据确定各所述显示分区的图像分类信息，并根据所述图像分类信息确定各所述显示分区的亮度补偿系数，使得不同分区都能够获得合适的亮度补偿；之后根据所述特征数据、所述亮度补偿系数以及预设公式确定各所述显示分区的背光亮度，可以有效精细地确定各所述显示分区背光亮度，避免平均值及均方根算法导致的细节表现力不够及图像失真的问题。
本申请实施例提供的背光亮度计算方法、显示设备及计算机可读存储介质，具体通过如下实施例进行说明，首先描述本申请实施例中的背光亮度计算方法。
本申请实施例提供了一种背光亮度计算方法，参照图1，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，该背光亮度计算方法可以应用于显示设备，如图1所示，本实施例提供的背光亮度计算方法包括步骤S10至S30。
步骤S10，获取显示设备显示的图像信号，所述图像信号包括多个显示分区；
需要说明的是，本实施例中的执行主体为显示设备，首先，背光亮度的计算是对图像信号进行处理的过程，因此需要接收到由信号源输入至显示设备的图像信号之后，才能执行与背光亮度计算相关联的操作，而图像信号在输入到显示设备之后，会根据显示设备的分辨率将整幅图像划分成多个分区。
作为一种示例，在显示设备为8bit显示器的情况下，图像信号的分辨率为1920*1080，包括30*60 (1800)分区。
步骤S20，对所述图像信号进行量化处理得到各所述显示分区的特征数据；
需要说明的是，在获取到图像信号之后，由于一幅图像中包括多个像素分区，而不同像素分区的显示效果需要对输入图像的内容进行分析，再确定合适的背光值，因此若对整幅图像执行相同的背光控制，其效果显然是不尽人意的，故而本实施例中，考虑可以根据图像中不同分区的亮度和细节特征进行分类，再按照类别对不同的分区分别进行背光控制，进而实现更佳的调节效果，而为了获取不同分区的亮度和细节特征，就需要先对图像信号进行量化处理。
在一些可行的实施例中，步骤S20中对所述图像信号进行量化处理得到各所述显示分区的特征数据的步骤，可以包括：
步骤S21，对所述图像信号进行量化处理得到各所述显示分区内子像素的色彩信息；
步骤S22，将所述色彩信息进行坐标转换得到色差信息，基于所述色差信息提取各所述显示分区的特征数据。
作为一种示例，本实施例中，为了方便图像信号的量化处理，先获取各所述显示分区内子像素的RGB信息（即色彩信息），再将各所述显示分区内的RGB信息通过坐标转换为YUV信息（即色差信息），其中Y表示图像信息的亮度，U，V表示色度，坐标转换公式如下：
。
步骤S30，根据所述特征数据确定各所述显示分区的图像分类信息，并根据所述图像分类信息确定各所述显示分区的亮度补偿系数；
需要说明的是，本实施例中，在获取到各所述显示分区的特征数据之后，就能够根据这些分区的不同特征数据为其匹配最合适的亮度补偿系数，以达到精细调节各所述显示分区背光亮度的目的。
作为一种示例，本实施例中，可以预先将各所述显示分区的图像分类信息表存储在ROM寄存器中，在获取到图像信号并对图像信号进行量化处理得到各所述显示分区的特征数据之后，可以直接通过查表的方式快速得出各所述显示分区所属的图像分类，进而确定其适配的背光控制算法，这种方式可以提高整体效率，改善硬件对硬件实行性和复杂运算能力不足的问题。
参照图2，在一些可行的实施例中，所述特征数据包括：最大亮度和区域对比度；上述步骤S30中根据所述特征数据确定各所述显示分区的图像分类信息的步骤可以包括：
步骤S311，将所述最大亮度与预设亮度阈值进行比较，得到亮度比较结果；
步骤S312，将所述区域对比度与预设对比度阈值进行比较，得到对比度比较结果；
步骤S313，根据所述亮度比较结果和所述对比度比较结果确定各所述显示分区的图像分类信息。
在一些可行的实施例中，上述步骤S30中根据所述图像分类信息确定各所述显示分区的亮度补偿系数的步骤可以包括：
步骤S321，从预设寄存器中读取图像分类信息表，根据各所述显示分区的图像分类信息在所述图像分类信息表中查询与各所述显示分区对应的亮度补偿系数。
本实施例中，所述预设亮度阈值包括第一亮度阈值和第二亮度阈值，所述第一亮度阈值小于所述第二亮度阈值；所述亮度比较结果包括：低亮度分区、中亮度分区和高亮度分区，上述步骤S311可以包括：在所述最大亮度小于第一亮度阈值的情况下，得到亮度比较结果为低亮度分区；在所述最大亮度不小于第一亮度阈值且小于第二亮度阈值的情况下，得到亮度比较结果为中亮度分区；在所述最大亮度不小于第二亮度阈值的情况下，得到亮度比较结果为高亮度分区。所述对比度比较结果包括：低对比分区和高对比分区；上述步骤S312可以包括：在所述区域对比度小于预设对比度阈值的情况下，得到对比度比较结果为低对比分区；在所述区域对比度不小于预设对比度阈值的情况下，得到对比度比较结果为高对比分区。
作为一种示例，本实施例中，包含预设亮度阈值、预设对比度阈值、图像分类信息以及亮度补偿系数的表格如表1所示。
表1 图像分类情况
由表1可知，本实施例中的预设亮度阈值包括60（即第一亮度阈值）和140（即第二亮度阈值），当某一分区的最大亮度Y小于60时，认为该分区属于低亮度分区，当某一分区的最大亮度Y不小于60且小于140时，认为该分区属于中亮度分区，当某一分区的最大亮度Y不小于140时，认为该分区属于高亮度分区；结合本实施例中的预设对比度阈值300可知，当某一分区的区域对比度C.R小于300时，认为该分区属于低对比分区，当某一分区的区域对比度C.R不小于300时，认为该分区属于高对比分区；而亮度补偿系数k的值与亮度和对比度二者都有关联，且受亮度影响更大，例如低亮度高对比的分区对应的k值为0.3，而中亮度低对比的分区对应的k值为0.35。
本实施例中，所述亮度补偿系数的值随着所述最大亮度的增大以及所述区域对比度的增大而增大。
步骤S40，根据所述特征数据、所述亮度补偿系数以及预设公式确定各所述显示分区的背光亮度。
需要说明的是，在确定了各所述显示分区对应的亮度补偿系数之后，就可以结合特征数据中涉及的各所述显示分区的相关参数进行计算，最终得到各所述显示分区的背光亮度。
在一些可行的实施例中，上述步骤S40可以包括：
步骤S41，基于所述特征数据获取各所述显示分区的平均亮度和最大亮度；
步骤S42，将所述平均亮度、所述最大亮度和所述亮度补偿系数代入预设公式进行计算，得到各所述显示分区的背光亮度。
本实施例中，预设公式如下：
；
其中，即分区的背光亮度，/>为平均亮度，k为亮度补偿系数，/>为最大亮度。
可以理解的是，在确定了某一分区的亮度补偿系数k的值之后，就可以将k值以及该分区的平均亮度和最大亮度代入上述预设公式，计算得出该分区的背光亮度。
作为一种示例，本实施例通过仿真模拟实验将上述背光亮度计算方法与平均算法和均方根算法进行了对比，参照图3（a）至图3（d），图3（a）为原始图像信号对应的亮度信息图，图3（b）为平均算法对应的背光输出结果示意图，图3（c）为均方根算法对应的背光输出结果示意图，图3（d）为采用上述实施例提供的背光亮度计算方法根据图像区域特征所确定的背光输出结果示意图，经过对比可见，本实施例提供的背光亮度计算方法要优于单一的平均算法或均方根算法。
本实施例提供了一种背光亮度计算方法，按照输入图像的亮度和细节特征进行分类，背光亮度通过分区内的细节含量进行动态调整。本实施例考虑了整幅图像的不同区域亮度和细节特征，可以有效地解决细节丢失现象，在降低功耗的同时最大程度地提高了图像质量和对比度。
此外，本申请实施例还提出一种背光亮度计算装置，参照图4，图4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，如图4所示，本实施例中，所述背光亮度计算装置包括：获取模块100、处理模块200、匹配模块300和计算模块300。
所述获取模块100用于获取图像信号，所述图像信号包括多个分区；
所述处理模块200用于对所述图像信号进行量化处理得到各所述显示分区的特征数据；
所述匹配模块300用于根据所述特征数据确定各所述显示分区的图像分类信息，并根据所述图像分类信息确定各所述显示分区的亮度补偿系数；
所述计算模块400用于根据所述特征数据、所述亮度补偿系数以及预设公式确定各所述显示分区的背光亮度。
在一些可行的实施例中，所述特征数据包括：最大亮度和区域对比度；所述匹配模块300还用于将所述最大亮度与预设亮度阈值进行比较，得到亮度比较结果；将所述区域对比度与预设对比度阈值进行比较，得到对比度比较结果；根据所述亮度比较结果和所述对比度比较结果确定各所述显示分区的图像分类信息。
在一些可行的实施例中，所述亮度补偿系数的值随着所述最大亮度的增大以及所述区域对比度的增大而增大。
在一些可行的实施例中，所述匹配模块300还用于从预设寄存器中读取图像分类信息表，根据各所述显示分区的图像分类信息在所述图像分类信息表中查询与各所述显示分区对应的亮度补偿系数。
在一些可行的实施例中，所述处理模块200还用于对所述图像信号进行量化处理得到各所述显示分区内子像素的色彩信息；将所述色彩信息进行坐标转换得到色差信息，基于所述色差信息提取各所述显示分区的特征数据。
在一些可行的实施例中，所述计算模块400还用于基于所述特征数据获取各所述显示分区的平均亮度和最大亮度；将所述平均亮度、所述最大亮度和所述亮度补偿系数代入预设公式进行计算，得到各所述显示分区的背光亮度。
本实施例提供的背光亮度计算装置与上述实施例提供的背光亮度计算方法属于同一发明构思，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述任意实施例，并且本实施例具备与执行背光亮度计算方法相同的有益效果。
此外，本申请实施例还提供一种显示设备，上述应用于显示设备的背光亮度计算方法可以由背光亮度计算装置执行，该背光亮度计算装置可以通过软件和/或硬件的方式实现，并集成在所述显示设备中。该显示设备可以为手机、平板电脑、电视机、显示器、笔记本电脑、数码相框、导航仪等任何具有显示功能的产品或部件。
作为一种示例，本实施例中的显示面板可以是TN（Twisted Nematic，扭曲向列型）显示面板、IPS（In-Plane Switching，平面转换型）显示面板、VA（Vertical Alignment，垂直配向型）显示面板、MVA（Multi-Domain Vertical Alignment，多象限垂直配向型）显示面板，当然，也可以是其他类型的显示面板，如OLED（OrganicLight-Emitting Diode，有机发光二极管）显示面板。
参照图5，图5为本申请实施例提供的一种显示设备的硬件结构示意图。如图5所示，所述显示设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器（Central Processing Unit，CPU），通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如无线保真（WIreless-FIdelity，WI-FI）接口）。存储器1005可以是高速的随机存取存储器（Random Access Memory，RAM），也可以是稳定的非易失性存储器（Non-Volatile Memory，NVM），例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储设备。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构并不构成对显示设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图5所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作***、数据存储模块、网络通信模块、用户接口模块以及计算机程序。
在图5所示的显示设备中，网络接口1004主要用于与其他设备进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本实施例中的处理器1001、存储器1005可以设置在显示设备中，所述显示设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的计算机程序，并执行以下操作：
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显示分区的特征数据；
根据所述特征数据确定各所述显示分区的图像分类信息，并根据所述图像分类信息确定各所述显示分区的亮度补偿系数；
根据所述特征数据、所述亮度补偿系数以及预设公式确定各所述显示分区的背光亮度。
进一步地，所述特征数据包括：最大亮度和区域对比度；处理器1001可以调用存储器1005中存储的计算机程序，还执行以下操作：
将所述最大亮度与预设亮度阈值进行比较，得到亮度比较结果；
将所述区域对比度与预设对比度阈值进行比较，得到对比度比较结果；
根据所述亮度比较结果和所述对比度比较结果确定各所述显示分区的图像分类信息。
进一步地，所述预设亮度阈值包括第一亮度阈值和第二亮度阈值，所述第一亮度阈值小于所述第二亮度阈值；所述亮度比较结果包括：低亮度分区、中亮度分区和高亮度分区；处理器1001可以调用存储器1005中存储的计算机程序，还执行以下操作：
在所述最大亮度小于第一亮度阈值的情况下，得到亮度比较结果为低亮度分区；
在所述最大亮度不小于第一亮度阈值且小于第二亮度阈值的情况下，得到亮度比较结果为中亮度分区；
在所述最大亮度不小于第二亮度阈值的情况下，得到亮度比较结果为高亮度分区。
进一步地，所述对比度比较结果包括：低对比分区和高对比分区；处理器1001可以调用存储器1005中存储的计算机程序，还执行以下操作：
在所述区域对比度小于预设对比度阈值的情况下，得到对比度比较结果为低对比分区；
在所述区域对比度不小于预设对比度阈值的情况下，得到对比度比较结果为高对比分区。
进一步地，所述亮度补偿系数的值随着所述最大亮度的增大以及所述区域对比度的增大而增大。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的计算机程序，还执行以下操作：
从预设寄存器中读取图像分类信息表，根据各所述显示分区的图像分类信息在所述图像分类信息表中查询与各所述显示分区对应的亮度补偿系数。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的计算机程序，还执行以下操作：
对所述图像信号进行量化处理得到各所述显示分区内子像素的色彩信息；
将所述色彩信息进行坐标转换得到色差信息，基于所述色差信息提取各所述显示分区的特征数据。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的计算机程序，还执行以下操作：
基于所述特征数据获取各所述显示分区的平均亮度和最大亮度；
将所述平均亮度、所述最大亮度和所述亮度补偿系数代入预设公式进行计算，得到各所述显示分区的背光亮度。
本实施例提出的显示设备与上述实施例提出的应用于显示设备的背光亮度计算方法属于同一发明构思，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述任意实施例，并且本实施例具备与执行背光亮度计算方法相同的有益效果。
此外，本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质，应用于计算机，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的任一实施例的背光亮度计算方法。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、***可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质（或非暂时性介质）和通信介质（或暂时性介质）。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息（诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据）的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘（DVD）或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
以上是对本申请实施例的较佳实施进行了具体说明，但本申请实施例并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本申请实施例精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请实施例权利要求所限定的范围内。
Claims (10)
1.一种背光亮度计算方法，应用于显示设备，其特征在于，所述背光亮度计算方法包括：
获取显示设备显示的图像信号，所述图像信号包括多个显示分区；
对所述图像信号进行量化处理得到各所述显示分区的特征数据；
根据所述特征数据确定各所述显示分区的图像分类信息，并根据所述图像分类信息确定各所述显示分区的亮度补偿系数；
根据所述特征数据、所述亮度补偿系数以及预设公式确定各所述显示分区的背光亮度。
2.如权利要求1所述的背光亮度计算方法，其特征在于，所述特征数据包括：最大亮度和区域对比度；
所述根据所述特征数据确定各所述显示分区的图像分类信息的步骤，包括：
将所述最大亮度与预设亮度阈值进行比较，得到亮度比较结果；
将所述区域对比度与预设对比度阈值进行比较，得到对比度比较结果；
根据所述亮度比较结果和所述对比度比较结果确定各所述显示分区的图像分类信息。
3.如权利要求2所述的背光亮度计算方法，其特征在于，所述预设亮度阈值包括第一亮度阈值和第二亮度阈值，所述第一亮度阈值小于所述第二亮度阈值；所述亮度比较结果包括：低亮度分区、中亮度分区和高亮度分区；
所述将所述最大亮度与预设亮度阈值进行比较，得到亮度比较结果的步骤，包括：
在所述最大亮度小于第一亮度阈值的情况下，得到亮度比较结果为低亮度分区；
在所述最大亮度不小于第一亮度阈值且小于第二亮度阈值的情况下，得到亮度比较结果为中亮度分区；
在所述最大亮度不小于第二亮度阈值的情况下，得到亮度比较结果为高亮度分区。
4.如权利要求2所述的背光亮度计算方法，其特征在于，所述对比度比较结果包括：低对比分区和高对比分区；
所述将所述区域对比度与预设对比度阈值进行比较，得到对比度比较结果的步骤，包括：
在所述区域对比度小于预设对比度阈值的情况下，得到对比度比较结果为低对比分区；
在所述区域对比度不小于预设对比度阈值的情况下，得到对比度比较结果为高对比分区。
5.如权利要求2所述的背光亮度计算方法，其特征在于，所述亮度补偿系数的值随着所述最大亮度的增大以及所述区域对比度的增大而增大。
6.如权利要求1所述的背光亮度计算方法，其特征在于，所述根据所述图像分类信息确定各所述显示分区的亮度补偿系数的步骤，包括：
从预设寄存器中读取图像分类信息表，根据各所述显示分区的图像分类信息在所述图像分类信息表中查询与各所述显示分区对应的亮度补偿系数。
7.如权利要求1至6中任一项所述的背光亮度计算方法，其特征在于，所述对所述图像信号进行量化处理得到各所述显示分区的特征数据的步骤，包括：
对所述图像信号进行量化处理得到各所述显示分区内子像素的色彩信息；
将所述色彩信息进行坐标转换得到色差信息，基于所述色差信息提取各所述显示分区的特征数据。
8.如权利要求1至6中任一项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、所述亮度补偿系数以及预设公式确定各所述显示分区的背光亮度的步骤，包括：
基于所述特征数据获取各所述显示分区的平均亮度和最大亮度；
将所述平均亮度、所述最大亮度和所述亮度补偿系数代入预设公式进行计算，得到各所述显示分区的背光亮度。
9.一种显示设备，其特征在于，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权利要求1至8中任一项所述的背光亮度计算方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，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权利要求1至8中任一项所述的背光亮度计算方法的步骤。
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