LED全彩显示屏的高动态范围显示技术探讨

向健勇 / 苏奕月

(西安电子科技大学物理与光电工程学院, 陕西 西安 710071)

0 引言

任意场景中亮度的最大值和最小值之比为该场景下的动态范围(Dynamic Range)。动态范围越大，所能表示的层次越丰富，所包含的色彩空间也越广，高动态范围(即从“最亮”到“最暗”)可以达到非常高的比值。

图1 HDR技术应用前后对比

在真实的世界中，景象亮度的动态范围跨度能达到十几个数量级。针对实际环境中这种高动态范围的问题，为了让计算机视觉能够更好更真实地认识实际环境，HDR(High Dynamic Range)技术应运而生。采用HDR技术，可以扩大各种视觉传感器的应用范围；增强人的视觉感知能力，拓宽人类活动范围；能够适应大部分现有的处理及计算(效果图见图1)。

而LED全彩显示屏相对于传统的显示终端能够实现数十倍甚至数百倍的亮度，其RGB三基色构成的色域范围也足够宽广，在HDR的显示方面具备得天独厚的优势，但并非不存在局限。本文就LED显示屏如何实现HDR显示展开探讨，首先介绍HDR关键技术，其次对LED显示屏的动态范围展开分析，最后探讨如何从LDR视频源生成满足HDR视频的图像处理技术。

1 HDR关键技术

HDR技术的关键可以分为两个部分：一是如何获取HDR图像；另一个是如何显示HDR图像。

HDR图像的获取一般采取两种方式。一种是采用专业的数字相机拍摄后，存储为图像格式的数字图像，即硬件获取图像。另一种是利用软件合成图像，这也是当前获取图像最常见的方法。

HDR图像或视频的显示有两种方式，一种是将获取的HDR视频经过一定的压缩再显示到普通显示器上，其主要方法为色调映射(tone mapping)算法；另一种方式是在真正的高动态范围显示器上显示，要求显示器的动态范围不小于HDR视频的动态范围，这样不必经过压缩则可直接将HDR视频在显示器上播放。

2 LED全彩显示屏的HDR显示能力探讨

LED显示屏具备足够高的动态范围，以户外高亮LED显示屏为例，其灰度等级可以调节至14bit甚至16bit，可以呈现亮度范围10-1cd/m2～104cd/m2。但事实上，绝大多数户外LED显示屏并不具备真正意义上的HDR显示能力。下面从动态范围、灰度层次和亮度自适应性三个方面进行探讨。

2.1 最大动态范围

观察动态范围的计算公式见式(1)。

C=Lmax/Lmin

(1)

注意，这里的亮度Lmax和Lmin代表显示终端在工作环境下测量的最大和最小亮度，事实上，对于显示设备其亮度由三部分构成，见式(2)。

L=Ldisplay+Lreflect+Lbackground

(2)

即显示设备所测量的亮度是自身显示亮度Ldisplay，显示面板反射亮度Lreflect和显示面板背光亮度Lbackground三者的总和。LED显示屏作为自发光显示设备，可以认为Lbackground为0，但Lreflect却不可忽略，它由环境亮度和显示面板的反射率共同决定。白天户外条件下，即使阳光不直射，环境亮度一般为500 cd/m2甚至更高，要将Lreflect控制在1 cd/m2就要求面板反射率远低于0.002，可见，真正户外屏要满足>104的动态范围是非常困难的。室内条件下，虽然大多数室内屏的最大亮度在户外屏的1/3以下，但环境亮度可以得到较好的控制，使得Lmin可以大幅度降低，因此，其显示屏最大动态范围反而更大。

2.2 灰度等级

LED显示行业一直把灰阶作为重要的性能指标，而实际使用中，显示屏的灰阶需要做到两个相邻灰度切换时屏体亮度变化差异足够小，和人眼恰可识别差异(JND)亮度相当是最佳的。低于JND亮度时，视觉系统察觉不到屏体的灰度变化，造成资源浪费；高于或者远高于JND亮度时，屏体的灰度层次就比较差，画面中的低灰渐变存在失真、虚假轮廓等错误。在HDR显示时，如果灰度等级不足，即使动态范围够大，也不能精确呈现场景中低亮部分的纹理细节。

以室内小间距为例，即使屏体的原始灰阶高达16bit，当周围环境较低时，视觉系统倾向更低的最大亮度，同时对亮度差异的识别能力(即JND)会显著降低。这时，屏体相邻两个灰阶的差异可能会较为显著，画面的低灰渐变依旧会存在问题。换个角度说，可以认为这种情况是因为屏体的最大亮度下降，导致了屏体的有效灰阶低于16bit。

可见，即使屏体的动态范围很大，如果有效灰度等级不能达到16bit甚至更高，依旧很难呈现出良好的HDR显示效果。

2.3 视觉系统亮度自适应性

视觉系统具有高度的亮度自适应性。从白天的太阳到晚上的月亮乃至星光，其亮度差异可达到1010左右。视觉系统会通过一系列自适应特征实现如此宽动态范围的调节，如调节瞳孔大小、锥细胞和柱细胞分工、亮度非线性感知等。值得注意的是，在同一场景同一时刻下，视觉系统的感知动态范围只有104～105cd/m2，它总是随着场景的总体亮度水平逐渐变化，最终处于一种自适应的状态，因此，显示屏的动态范围必须和当前视觉系统的动态范围相吻合才能达到理想的效果。

3 LDR图像的HDR扩展

前文已经分析了LED屏的亮度动态范围、色域及高动态范围显示所需的条件，探讨了LED显示屏显示HDR图像及视频的可行性及关键技术。但现阶段主流的图像视频格式依旧是LDR格式，如sRGB图像。因此图片在获取、存储及显示过程中并不是HDR。想要在LED屏上显示HDR图片，就需要研究从LDR图像来获得HDR图像的方法。通过这些处理方法就可以从sRGB 图像视频生成HDR视频，并在LED显示屏上显示。

近年来，通过LDR图像产生HDR图像这个问题已经得到了广泛的关注及研究，许多国内外学者都提出了解决此问题的方法，这些方法统称为反色调映射。图2给出了采用反色调映射方法将LDR转换为HDR的效果对比，可以看出LDR图片通过反色调映射后岩石细节纹理变得可见了。本节主要描述目前已有的通过LDR内容来获得HDR图像或视频的方法。

图2 LDR转换为HDR(转换后岩石的纹理变得清晰可见)

3.1 全局模型

全局模型针对LDR图像中的每一个像素，采用相同的全局扩展函数。文献[9]提出一种基于功率函数的扩展方法。选取特定的门限值，对像素值大于门限值的像素进行指数扩展。该技术可以基于图像的光照(image-based lighting，IBL)产生合适的HDR光测图，但它的缺点是没有对噪声带来的不连续性进行处理，会产生伪像，因此，无法生成能够在HDR监视器上显示的质量较好的图像或视频。

3.2 分类模型

分类模型首先对LDR图像内容进行分区，然后对不同的区域分别进行扩展。文献[10-11]提出一种反色调映射算法，该算法首先自动分割LDR图像中的高光反射区，之后利用HDR监视器提供的附加动态范围来增强这些区域。这种反色调映射算法的重点是检测LDR图像的散射部分和高光反射部分，并用不同的函数对这两部分进行扩展，此算法主要针对HDR监视器的高光重建。文献[12]提出了一种增强LDR视频亮度的交互系统，其主要思想是将一个LDR场景分成三个区域，其中包括散射区、反射区和光源区。由于增强散射部分会产生视觉伪像，该算法提出只通过增强反射区和光源区部分来实现LDR向HDR视频的转换。该交互系统由预处理、分类以及截断区域的增强三部分组成，同时为了避免在拉升过程中产生伪轮廓，需要采用一个双线性滤波器对亮度通道进行滤波，分为细节层和基础层，在图像亮度扩展后再对细节层与基础层进行合并。

3.3 扩展映射模型

文献[13-14]给出了LDR的一般扩展映射模型框架。在该框架中，首先是对输入图像线性化(在线性化的过程中，若相机响应曲线已知，就将其反函数用于输入图像的线性化；否则，就采用一般的线性化方法)；其次，用反色调映射扩展图像范围；最后，对初始扩展后的LDR图像和原始图像进行合并，合并过程采用线性插值方法。

4 结束语

总体而言，现阶段HDR技术从成像到显示端的技术探讨都已较为成熟，但离实际产品普及应用还有一定距离。LED显示屏在一定环境条件下，通过合适的调控可以作为HDR显示终端。而主流的LDR视频源需要通过特有的算法进行HDR扩展才能使其在LED显示屏上获得良好的显示效果。

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