图像处理用的基于改进烟花算法的区域背光动态调光方法与流程

本发明涉及一种区域背光动态调光方法。特别是涉及一种图像处理用的基于改进烟花算法的区域背光动态调光方法。

背景技术：

由于生产技术不断成熟、产业链不断完善，新技术不断融合，使液晶显示器在低功耗、高分辨率，良好的色彩表现和性价比等方面优势明显，已经成为平板显示市场最畅销的设备。随着国民经济的不断发展，人们对于显示设备的要求也不断提高。高色域，高对比度，低功耗的显示设备逐渐受到越来越多人的青睐。此外，移动设备的发展也对于显示设备提出了更多的需求。由于区域背光动态调光技术具有高对比度、低功耗的特点，因此成为lcd现实的一大研究热点。

区域动态背光将背光板划分为各自独立的若干个区域，对各个区域进行独立控制。2d动态背光下背光板被分为m×n个区域，由于led背光呈阵列式排列，因此能实现很高自由度的划分。理论上将分区越多，各个分区的像素点越少，最终实现的节能效果越好，对比度提升越高，然而由于制造工艺限制，背光划分不能无限小。同时背光分区越多，用于控制背光板的驱动电路所占面积也就也大。因此分区数量一般有着相应的限制。由于2d背光具有更优的节能与对比度提升效果，所以在动态背光领域得到广泛应用。本发明主要针对2d-led区域背光。

区域背光动态调光技术：首先对输入图像分区处理，分区大小和背光板分区对应，然后对各个分区进行亮度信息提取，根据提取结果计算各个分区的背光，并根据平滑后的背光信号对液晶像素进行相应的补偿，该技术可以提高lcd的显示亮度、改善画质及降低能耗。

背光模组采用2d-区域背光模式的lcd系统，其液晶面板大小为m×n，对于像素i，人眼从液晶屏上所感受的亮度为yi，则它表示为：

yi＝ai·bi(1)

写成hadamard积矩阵的形式：

y＝a°b(2)

式中，ai和bi分别是对应于像素i的液晶面板投射系数和背光亮度。a∈r^m×n是液晶面板中每个液晶像素光投射系数构成的矩阵，b∈r^m×n每个像素点对应的背光亮度矩阵。如果bi＝0，则说明像素i处的背光亮度为0，此时没有光照射到该像素上；如果bi＝1，则说明此时对应于像素i的背光是全开的。由于液晶本身的漏光特性，因此ai不可能为0。

理论上，背光模组可以做到每一个像素点对应于一个背光分区，即每个像素都对应于一个背光源led灯，到考虑到成本、散热性能等多方面的因素，实际应用中都是一个背光分区包含成百上千个像素点，这种情况下就存在背光分区之间的光线串扰问题，即像素点i的实际背光亮度来自于当前分区的背光亮度以及其他分区背光亮度。因此在各分区背光亮度确定后，为保证背光降低后显示图像的亮度和效果，需要考虑光线在背光模组中传播时的扩散作用，然后对液晶像素进行精确补偿。在模拟光扩散的过程中，可以将所有分区背光亮度对像素i背光亮度的贡献表示为点扩散函数(pointspreadfunction，psf)系数矩阵h,则bi即是矩阵h中对应的点扩散函数向量h与相应的led灯发光强度乘积的总和，故有：

写成矩阵相乘的形式：

b＝hr(4)

其中，n表示分区背光个数，hi,j是第j个分区对应于像素i的点扩散函数系数，表示第j个背光分分区对像素i的贡献；rj是第j个分区的背光亮度。

假设图像的显示质量表示为q，能耗表示为p，则寻优过程中的目标函数和约束条件可表示如下：

其中plimit是能耗约束的上限制。

结构相似性(structuralsimilarityindex,ssim)，是一种衡量两幅图像相似度的指标，考虑了人眼视觉特性，从图像的结构、亮度、对比度三个方面综合评价。根据经验，在质量评估领域局部求ssim指数的效果要好于全局。

其中μx和μy分别表示图像x和y的均值，σx和σy分别表示图像x和y的标准差，σxy表图像x和y的协方差。c1、c2和c3为常数，是为了避免分母为0而维持稳定。通常取:

其中mssim表示参考图像x与评估图像y之间的平均结构相似性，xj和yj分别表示局部图像块，m是局部图像块的总个数。mssim作为显示图像的评价指标，是目标函数，其中r表示背光分区亮度解；r＝[r1,r2,…,ri,…rk]，k是背光分区数量；0≤ri≤255，表示第i个背光块的亮度。y(r)表示经过背光解r得到的显示图像。

作为一种新型的群智能优化算法，烟花算法(fireworkalgorithm,fwa)的寻优过程受烟花爆炸过程的启发。在烟花算法寻优过程中，每个烟花和爆炸产生的火花都被看成一个可行解。质量好的烟花爆炸出的火花数目多，并且火花分布比较密集；相反质量差的烟花爆炸出的火花数目少，并且火花分布比较分散。在原始的烟花算法中，规定烟花爆炸产生两种火花——爆炸火花和高斯火花，爆炸火花的作用是进行邻域搜索，高斯火花的作用是利用高斯随机数保证解的多样性，然后选择质量好而且分布比较分散的烟花和火花进入下一代。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是，提供一种使区域调光后的图像拥有最高的显示质量的图像处理用的基于改进烟花算法的区域背光动态调光方法。

本发明所采用的技术方案是：一种图像处理用的基于改进烟花算法的区域背光动态调光方法，包括如下步骤：

1)对图像进行区域划分，基于参数方法确定每一个区域的初始背光亮度，将所述的每一个区域的初始背光亮度作为该区域烟花的初始位置；

2)将烟花初的始位置作为中心，生成搜索区间；

3)在搜索区间中随机选择烟花初始位置以外的n-1个位置；

4)在n个位置设置n个烟花；

5)计算每个烟花生成的火花数量；

6)计算每个烟花的爆炸幅度；

7)生成通用火花的位置；

8)生成指导火花的位置；

9)判断是否达到设定的n次迭代，若没有达到n次迭代，以将烟花的位置与通用火花的位置混合在一起构成的混合集中当前最佳位置作为下次迭代烟花初始位置，计算烟花被选择的概率，根据所计算的概率选择其他n-1个位置，返回步骤4)，若达到n次迭代，则进入下步骤；

10)将当前最佳位置作为输出解，所述的输出解为最佳区域背光亮度分配方案。

步骤1)所述的参数方法是最大值法、平均值法、误差修正法和均方根法中的一种。

步骤2)包括：每个区域的亮度级别为0到255，烟花初始位置为i，设定区间的半径值为r，r取0到255中的一个值，得到每个区域的搜索区间为：i-r～i+r。

步骤5)是采用如下公式计算每个烟花生成的火花数量：

其中，表示第i个烟花所在的位置，为的目标函数，x表示参考图像，越小，对应的显示图像质量越高；表示由第i个烟花生成的火花的数量，参数q用于控制烟花生成的火花的数量，n是烟花的数量，的目标函数最大值ξ是常数，为了避免分母置0，设定0＜b＜a＜1。

步骤6)是采用如下公式计算每个烟花的爆炸幅度：

其中，ai表示第i个烟花的爆炸幅度，是爆炸幅度最大值，的目标函数最小值ξ是常数，n是烟花的数量。

步骤8)所述的生成指导火花的位置是，将烟花的位置与通用火花的位置混合在一起构成混合集，在混合集中，计算每个位置的质量(ssim)，根据质量从高到低进行排序，质量最低的位置为不良位置，质量最高的位置为最佳位置，不良位置在最佳位置的指导搜索更好的位置，增加了寻找更优解的可能性，如果找到更好的位置，解的质量提高；如果不良位置没找到更好的位置来替换自身，则混合集中好的位置基于高斯函数生成新的位置，不良位置则被新的位置替换。

步骤9)是采用如下公式计算烟花被选择的概率：

其中，g是所有烟花和通用火花位置的集合，r′i表示第i烟花在集合g中的位置，r′j表示第j烟花在集合g中的位置，p(r′i)表示r′i被选择的概率。

本发明的图像处理用的基于改进烟花算法的区域背光动态调光方法，将区域背光亮度提取问题看作是一个最优化问题，通过基于图像亮度特性的参数的算法确定一组初始背光亮度后，将该初始值作为烟花的初始位置，围绕此烟花产生许多新的解决方案，通过改进的烟花算法来求解各分区的最佳背光亮度，改进烟花算法的过程是对最优解的搜索过程，算法终止后的最优解即为最终的区域背光亮度调节方案。基于参数的算法生成的烟花的初始位置具有更高的质量，有利于满足背光亮度与图像之间的关系，加快搜索速度，提高输出解决方案的质量；用于下次迭代的烟花的选择基于解之间的距离，当前位置与其他位置之间的距离之和更大时，该位置将具有更高的选择概率，该选择策略有效地确保解的多样性；改进的烟花算法在不增加局部调光系统功耗情况下可以使区域调光后的图像获得更高的显示质量。

附图说明

图1是本发明图像处理用的基于改进烟花算法的区域背光动态调光方法的流程图。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明的图像处理用的基于改进烟花算法的区域背光动态调光方法做出详细说明。

本发明的图像处理用的基于改进烟花算法的区域背光动态调光方法，是在基于图像亮度特性的基础上将区域背光动态调光问题看作是一种最优化问题，在原有的烟花算法中引入指导策略，采用结构相似性作为评价指标，建立区域背光最优化问题模型。首先通过基于图像亮度特性的方法确定一组初始背光亮度后，将该初始值作为烟花的初始位置，围绕此烟花产生许多新的解决方案，通过改进的烟花算法来求解各分区的最佳背光亮度，从而获得最优的分区背光亮度分配方案。以在所有的分区亮度分布方案中找到一种在不增加局部调光系统功耗情况下，使区域调光后的图像拥有最高的显示质量的方法。

如图1所示，本发明的图像处理用的基于改进烟花算法的区域背光动态调光方法，包括如下步骤：

1)对图像进行区域划分，基于参数方法确定每一个区域的初始背光亮度，所述的参数方法是最大值法、平均值法、误差修正法(lut)和均方根法中的一种。将所述的每一个区域的初始背光亮度作为该区域烟花的初始位置；与随机位置相比，基于参数的算法生成的位置具有更高的质量，有利于满足背光亮度与图像之间的关系，加快搜索速度，提高输出解决方案的质量。

2)将烟花初的始位置作为中心，生成搜索区间；为了保证解的多样性，将区间半径设置为相对的较大的值，包括：每个区域的亮度级别为0到255，烟花初始位置为i，设定区间的半径值为r，r取0到255中的一个值，得到每个区域的搜索区间为：i-r～i+r。

3)在搜索区间中随机选择烟花初始位置以外的n-1个位置；

4)在n个位置设置n个烟花；

5)计算每个烟花生成的火花数量；

是采用如下公式计算每个烟花生成的火花数量：

其中，表示第i个烟花所在的位置，为的目标函数，x表示参考图像，越小，对应的显示图像质量越高；表示由第i个烟花生成的火花的数量，参数q用于控制烟花生成的火花的数量，n是烟花的数量，的目标函数最大值ξ是常数，为了避免分母置0，设定0＜b＜a＜1。

6)计算每个烟花的爆炸幅度；

是采用如下公式计算每个烟花的爆炸幅度：

其中，ai表示第i个烟花的爆炸幅度，是爆炸幅度最大值，的目标函数最小值ξ是常数，n是烟花的数量。

7)生成通用火花的位置；

8)生成指导火花的位置；

所述的生成指导火花的位置是，将烟花的位置与通用火花的位置混合在一起构成混合集，在混合集中，计算每个位置的质量(ssim)，根据质量从高到低进行排序，质量最低的位置为不良位置，质量最高的位置为最佳位置，不良位置在最佳位置的指导搜索更好的位置，增加了寻找更优解的可能性，如果找到更好的位置，解的质量提高；如果不良位置没找到更好的位置来替换自身，则混合集中好的位置基于高斯函数生成新的位置，不良位置则被新的位置替换。

9)判断是否达到设定的n次迭代，若没有达到n次迭代，以将烟花的位置与通用火花的位置混合在一起构成的混合集中当前最佳位置作为下次迭代烟花初始位置，计算烟花被选择的概率，根据所计算的概率选择其他n-1个位置，返回步骤4)，若达到n次迭代，则进入下步骤；

是采用如下公式计算烟花被选择的概率：

其中，g是所有烟花和通用火花位置的集合，r′i表示第i烟花在集合g中的位置，r′j表示第j烟花在集合g中的位置，p(r′i)表示r′i被选择的概率。因为用于下次迭代的烟花的选择基于解之间的距离，当前位置与其他位置之间的距离之和更大时，该位置将具有更高的选择概率。该选择策略有效地确保解的多样性。

10)将当前最佳位置作为输出解，所述的输出解为最佳区域背光亮度分配方案。

为了测试本发明的图像处理用的基于改进烟花算法的区域背光动态调光方法的性能，选取了亮度覆盖范围较广的4种不同场景的图像，与lut、fwa和isfla三种算法进行性能对比仿真测试。仿真实验是在matlabr2016a环境中进行的，所有测试图像的分辨率为1920×1080。针对4幅测试图像，本发明算法与其他各算法在不增加局部调光系统功耗情况下所获得的调光后图像的显示质量用结构相似性mssim来表示，mssim越高则图像结构相似性越好，显示质量越好，其对比结果如表1所示。实验结果表明，与lut、fwa和isfla三种算法相比，本发明算法在在不增加局部调光系统功耗情况下可以使区域调光后的图像获得更高的显示质量。

表1改进烟花算法较其他算法性能对比

下面给出具体实例：

当背光模组分为35个区域，每个区域的背光值为0到255之间的整数时，本实例如下：

(1)以基于参数方法生成的解作为初始位置。

(2)将初始位置作为中心，生成区间。将区间半径设置为相对的较大的值，区域的亮度级别为0到255，设置半径值为50，例如，如果一个区域的亮度等级由基于参数的算法计算出来为100，该区域的搜索区间为(50,150)。

(3)在区间中随机选择其他19个位置；

(4)在这20个位置设置20个烟花；

(5)基于本发明的计算每个烟花生成的火花数量的公式(1)计算每个烟花生成的通用火花数量。其中表示每个烟花所在的位置，的目标函数x表示参考图像，表示通过方案得到的显示图像。越小，对应的显示图像质量越高。

(6)基于本发明的计算每个烟花的爆炸幅度的公式(2)计算每个烟花的爆炸幅度。

(7)生成通用火花的位置；

(8)生成指导火花的位置；

(9)判断是否达到设定的终止条件，在20000次评价之后终止，如果没有达到终止条件，以当前最佳位置作为下次迭代烟花位置，基于本发明的计算每个烟花的爆炸幅度的公式(3)计算的被选择的概率选择其他19个位置。

(10)如果达到终止条件，则将当前最佳位置作为输出解。即为最佳区域背光亮度分配方案。