基于深度学习的区域背光亮度提取方法

• 作者: 张涛 曾琴 杜文丽 王昊
• 来源期刊: 光学学报
• 关键词: 图像处理 液晶显示 区域调光 神经网络 背光提取
• 年，卷（期）: 2020,（22）
• 所属期刊栏目: 图像处理|Image Processing
• 页码范围: 73-81
• 页数: 9页
• 分类号: O436
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS202040.2210003

摘要

在分析现有算法的优缺点的基础上,尽可能考虑各种类型的图像,基于发光二极管-液晶显示器直下式图像视频显示原理样机,提出了一种可靠有效的基于区域背光亮度提取的数据测量方法,并提出了一种高效实用的基于深度学习的背光亮度提取方法.该方法基于采用多层下采样结构的神经网络,综合提取图像特征,获得最优的背光.实验结果表明,该方法可以提高图像显示质量和扩大图像的动态范围,而网络结构中有无旁路的对比实验结果验证了所提方法的优越性和有效性.