[发明专利]一种基于贪婪算法的区域背光动态调光方法

权利要求书

1.一种基于贪婪算法的区域背光动态调光方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)初始化图像像素点亮度的搜索步长R，确定能耗约束条件及迭代终止条件；

2)根据图像区域的亮度最大值生成初始解向量L_init；

3)分别计算出初始解向量L_init对应的目标函数值MSE_init以及初始能耗值PC_init，其中，

所述的目标函数值MSE_init是采用如下公式计算：

所述的初始能耗值PC_init是采用如下公式计算：

式中，是第k个区域的初始背光亮度，y_i,j是像素点(i,j)区域调光前的像素亮度，是根据初始解向量L_init对像素点(i,j)区域调光后的像素亮度，BL_full是背光全亮时的背光亮度，N是图像区域个数，m是输入图像的高，n输入图像的宽；

4)通过初始解向量L_init和搜索步长R，生成2×N个新的解向量L_new；

5)将2×N个新的解向量记为：分别计算2×N个新的解向量的收益值，其中第t个新的解向量的收益值G^t计算公式如下：

其中，第t个新的解向量的目标函数值的计算公式如下：

第t个新的解向量的能耗值的计算公式如下：

式中，是第t个新的解向量中的第k个区域的背光亮度，y_i,j是像素点(i,j)区域调光前的像素亮度，是根据第t个新的解向量对像素点(i,j)区域调光后的像素亮度，BL_full是背光全亮时的背光亮度，N是图像区域个数，m是输入图像的高，n输入图像的宽；

6)判断2×N个新的解向量是否满足设定的能耗约束条件，若都不满足设定的能耗约束条件，则继续步骤7)，否则将满足能耗约束条件的解按照对应的收益值从大到小进行排序，若排序后的最小值G_min＜0，则用最小值G_min所对应的解向量L_{G_min}来替换初始解向量L_init，即L_init＝L_{G_min}后返回步骤3)，若排序后的最小值G_min≥0且最大值G_max＞0，则用最大值G_max所对应的解向量L_{G_max}来替换初始解向量L_init，即L_init＝L_{G_max}后返回步骤3)，否则，继续步骤7)；

7)令搜索步长R＝R-1，判断R是否大于或等于1，若是，则返回步骤3)，否则，跳转至步骤8)；

8)方法终止，输出初始解向量L_init作为最终解，即为最终的区域背光亮度分配方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于贪婪算法的区域背光动态调光方法，其特征在于，步骤1)所述的能耗约束为背光模组消耗的电量。

3.根据权利要求1所述的一种基于贪婪算法的区域背光动态调光方法，其特征在于，步骤2)包括：

(1)将图像按照背光区域划分方式分成相同的N个区域；

(2)分别求每个区域所有像素点的亮度最大值，其中第k个区域的亮度最大值表示为

(3)通过所有N个区域的亮度最大值生成一个初始解向量L_init，初始解向量L_init是一个N维向量，其中是向量第k维的值。

4.根据权利要求1所述的一种基于贪婪算法的区域背光动态调光方法，其特征在于，步骤4)包括：

分别将初始解向量L_init中的每个维度值减去搜索步长R，获得N个新的解向量：其中为第k个新的解向量，是第k个新的解向量中第k维向量的值，计算公式如下：

然后再将初始解向量L_init中每个维度值加上R，继续获得另外N个新的解向量：其中为第k个新的解向量，是第k个新的解向量中第k维向量的值，计算公式如下：

至此，共生成了2×N个新的解向量。