[发明专利]一种基于深度学习的色序型显示器控制方法及装置

说明书

本申请公开了一种基于深度学习的色序型显示器控制方法及装置，包括：对输入的单帧图像，基于所述单帧图像的图像特征以及色序型显示器的刷新率，确定与其匹配的驱动算法；采用所述驱动算法计算得到所述单帧图像在各个场中的理想背光分布；根据所述理想背光分布，结合所述色序型显示器的光扩散特性，计算出所述单帧图像在各个场中的模拟背光分布和透射率；根据所述模拟背光分布和透射率，计算出各个场的图像。本申请针对每一帧图像，根据图像内容中所包含的具体图像特征，一一为其确定相匹配的驱动算法，以抑制图像在色序型显示器中所产生的色分离现象，降低了图像的色分离程度，使得每一帧图像在色序型显示器中均能获得较好的色分离抑制效果。

技术领域

本申请涉及液晶显示技术领域，更具体的说，是涉及一种基于深度学习的色序型显示器控制方法及装置。

背景技术

传统的液晶显示器(LCD)由背光板、液晶和彩色滤光片等组成，由于彩色滤光片的存在，该显示器会有约2/3的光效损失。为了提升液晶显示器的光效，最大限度的节约显示器的功耗，同时增大液晶显示器的分辨率，色序型(field sequential color)液晶显示器应运而生。

请参阅图1，色序型(Field Sequential Color，FSC)显示器弃用彩色滤光片，通过时序混色的方法，在同一帧(frame)内依次快速闪过红、绿、蓝这三基色的子像素，从而构成彩色图像。在相同的面板大小下，色序型显示器的分辨率是传统液晶显示器的3倍。由于色序型显示器具有高分辨率，低功耗，绿色环保等优势，使得色序型显示器在智能手机、平板电脑、桌面显示器、电视、视频投影仪、VR、AR等设备中有着广泛的应用。

然而，由于显示器所显示的视频实质由时间序列上的一帧帧图像构成，而在色序型显示器中，同一帧图像还由依次快速闪过的红、绿、蓝三基色的子帧图像构成。请参阅图2，在眼睛扫视、平滑追踪图像过程中，当观看者的眼球和被观看图像存在相对速度时，由于人眼的视觉暂留效应，不同时序上的图像在人眼的视网膜上不能够很好的重叠，从而在边缘出现红、绿、蓝的彩色条纹，降低了图像质量，这一现象被称为色序型显示器的色分离(Color Breakup，CBU)现象。

为了解决色分离现象，最直接的办法是提高显示器的刷新率到540Hz以上，但是高刷新率的显示器常常需要与之相对应的高的液晶响应速度，这一技术实现起来较为困难。因此，研究人员提出了一系列改变色场呈现方式而非单纯提高刷新率的方法，比如台湾交大团队提出的240Hz-Stencil法、180Hz-Stencil法、240Hz Edge Stencil法等，以及飞利浦公司提出的Local Primary Desaturation(LPD法)、四场LPD优化算法等。

这些优化驱动算法一定程度上有效抑制了色分离现象，由于算法具体的优化方式不一样，对不同图像内容的驱动应用中，存在各自的优势与劣势。然而，目前的色序型显示器在显示图像时，针对视频中的任意帧图像普遍采用单一的驱动算法，而单一的驱动算法难以适应所有内容类型的图像，难以有效地降低各帧图像的色分离程度。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种基于深度学习的色序型显示器控制方法及装置，以使得将图像的色分离程度降到最低。

为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

一种基于深度学习的色序型显示器控制方法，包括：

对输入的单帧图像，基于所述单帧图像的图像特征以及色序型显示器的刷新率，采用深度学习的方法确定与所述单帧图像匹配的驱动算法；

采用所述驱动算法计算得到所述单帧图像在各个场中的理想背光分布；

根据所述理想背光分布，结合所述色序型显示器的光扩散特性，计算出所述单帧图像在各个场中的模拟背光分布和透射率；

根据所述模拟背光分布和透射率，计算出各个场的图像。