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：
                        式（1-1）
其中表示动态范围，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调映射或阶重建。下文将对几种主流的调映射算法进行介绍分析。
2. 调映射算法分析
    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提出的摄影调映射算法[2]，基于Retinex理论的单尺度、多尺度、带彩恢复的多尺度算法，2006年Meylan提出的基于R
etinex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：
                    式（2-1）
和表示高动态范围的最大和最小亮度值，和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，使用上述算法，对图像的细节不能很好地保持，处理后的图像在细节方面表现较差。
2.2. 局部压缩算法
1.1.3. 基于摄影学的压缩算法
    2002年，Reinhard等人提出了一种基于摄影学的调映射算法[2]。它首先利用简单的映射函数如公式（2-2），把超出输出区域范围的亮度映射到输出区块内，再对局部有较强对
比度的区域进行自动曝光和遮光（dodging-and-burning）处理，其中区域的尺寸大小和局部的对比度有关。dodging-and-burning是摄影学概念，分别指对暗区域加亮度和对亮区域减少亮度。
                                                    式（2-2）
式中表示高动态范围图像各像素的亮度值，表示高动态范围图像所有像素的对数平均值，表示各像素缩放后的亮度值，a是用以控制图像输出区块的关键值。a会影响极端亮度区域场景再现，对高动态范围图像，任何a值都不能同时确保极亮和极暗区域场景的细节。
    使用该方法，取得的低动态范围图像细节比较丰富，但由于在选择区域尺寸时具备主观因素，算法稳定性不高。 
1.1.4. Meylan基于Retinex理论的压缩算法
Meylan基于Retinex理论的压缩算法[3]将图像分成亮度部分和度部分，分别对这两部分
进行处理。对亮度部分的处理Meylan设计了一种滤波器，该滤波器考虑图像中的高对比度区域边缘信息以及通过像素本身与周围边缘像素的距离来进行相应的赋值运算，从而获得新的像素值。每个像素计算新值的方法是：
                                  式（2-3）
其中表示经过全局调整后的非线性亮度图像，mask（掩膜）表示当前像素周围区域的加权平均，为一个权值因子，为了克服使用小滤波器使得低对比度区域的纯黑或纯白变成灰的问题引入。新的图像亮度计算如式2-4。
                                      式（2-4）
算法处理彩的方法是模拟HVS局部直方图均衡化，对彩和非彩数据独立处理。
Meylan的算法避免了光晕的产生和低对比度区域的白化现象，保证了好的彩再现。它能够保持暗区的重要细节，增加阴影区的局部对比度同时避免光晕，但是，使用该方法会将高光部分过分压缩，图像亮区域显示效果不够好。
2.3. 算法分析与比较
    分析上述算法可知，为实现高动态范围图像的显示而提出的调映射算法实质就是数据集合的映射问题。全局压缩算法是一个一对一的映射，而局部压缩算法是一个一对多的映射。全局压缩算法可以保持图像整体感，具有更小的时间复杂度和存储空间消耗，但局部细节损失较大；局部压缩可以保留更多原图像的细节信息，但处理速度相对要慢些，算法也比较复杂，易产生噪声、光晕等问题[7]。本文出于对图像处理效率的考虑，对所介绍的全局压缩算法进行了仿真实现。
3. 实验仿真
3.1. 仿真结果显示
在背景光的干扰下，LED显示屏显示图像的有效动态范围和对比度降低，图像出现失真。为了提高图像显示质量，本文首先对图像灰度范围进行变换，扩展高亮度区间，并使用上述调映射算法对低亮度区间进行压缩，图像动态范围不变。经过灰度变换后的图像整体偏暗，观看效果欠佳，但在环境光影响下，会呈现出比较好的显示效果。下文分别对两幅
图进行仿真实现，其中(a)为原始图像，(b)为模拟环境光影响下LED显示屏图像显示效果，(c)为使用本文所述方法处理后图像。
       
    (a) 原始图像              (b) 受环境光影响失真图像            (c) 处理后图像
       
    (a) 原始图像              (b) 受环境光影响失真图像            (c) 处理后图像
图1  实验仿真图
3.2. 仿真结果分析
对环境光的反射冲淡了显示屏上的暗区域，影响了暗区域的细节显现，本文对图像灰度范围进行变换，可降低环境光对图像暗区域的影响。从图1中(b)图(c)图的对比可知，经过处理的图像暗区域显示变清晰，图像对比度提高，人眼可观察到更多的细节。但在图像处理过程中，本文使用了全局压缩算法，因为一条适应图像中每个像素的映射曲线很难到，所以必然导致结果图像在细节、颜、亮度上有一定程度的损失。而且，算法较注重图像细节的再现或保留，忽略了图像颜的视觉再现。所以，处理后的图像较原图仍显模糊，彩也不够丰富，从图1中的(c)图(b)图的对比可知。为了得到更好的显示效果，对调映射算法还需做进一步的研究。
4. 结论
  本文分析了环境光致使LED显示屏图像显示质量降低的原因，提出将高动态范围显示技术应用于改善这一现象。通过仿真，指出其可有效改善受环境光影响的LED显示屏的显示图像质量，使人眼可以观察到接近真实的图像。本文将继续对所介绍的调映射算法进行仿真和改进，以期得到最佳图像显示。

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