Local dimming效果與分區(qū)數(shù)的關系研究

謝仁禮，夏大學，陳 林，陳奕鑫

（深圳TCL新技術有限公司，廣東 深圳 518000）

0 引 言

Local dimming（區(qū)域背光調(diào)控）技術能夠很好地提高液晶顯示器的對比度等特性，在液晶電視中有著較為廣泛的應用。目前，顯示器設計制作過程中，背光分區(qū)大小及分區(qū)數(shù)的多少還主要通過經(jīng)驗進行判斷，缺乏較為成熟的分區(qū)設計指引，這對背光設計人員的專業(yè)經(jīng)驗有較高的要求，同時很難實現(xiàn)顯示器最佳性價比的分區(qū)數(shù)設計[1]。

本文通過多分區(qū)Local dimming仿真算法，對顯示器對比度[2]/光暈指數(shù)隨背光分區(qū)數(shù)的變化關系進行計算，分析出基于RTINGS測評棋盤格/十字架圖片下，對比度/光暈指數(shù)隨背光分區(qū)數(shù)的變化關系及最大分區(qū)價值點，形成背光分區(qū)設計指引，不僅能很好地提高背光設計人員的工作效率，而且能有效地降低成本。

1 多分區(qū)Local dimming仿真算法

本文通過多分區(qū)Local dimming仿真算法實現(xiàn)背光Local dimming效果與分區(qū)數(shù)的關系研究，算法流程如圖1所示。采用相機獲取背光單分區(qū)（最小分區(qū)）光型數(shù)據(jù)；依據(jù)目標分區(qū)大小，對單分區(qū)光型進行調(diào)整和修正，以滿足目標分區(qū)的單分區(qū)光型需求；根據(jù)棋盤格圖片和目標分區(qū)計算出該分區(qū)下背光棋盤格系數(shù)；結(jié)合目標單分區(qū)光型計算出背光棋盤格光型分布圖；最后完成該分區(qū)下對比度的計算。采用相同的流程計算出該分區(qū)下的光暈指數(shù)。

圖1 多分區(qū)Local dimming算法計算流程圖

2 實驗結(jié)果與分析

采用7 200分區(qū)樣品（以下以QD_7200代稱）進行實驗，亮度測量采用Konica CA410和RADIANT相機。本實驗主要分為4個部分：第1部分為多分區(qū)Local dimming算法準確性驗證，將實際測量值和算法計算值進行對比，以驗證算法計算的可靠性；第2部分為QD_7200樣品的狀態(tài)測量分析；第3部分為對比度與分區(qū)的關系研究；第4部分為光暈指數(shù)與分區(qū)的關系研究。

2.1 仿真算法準確性驗證

采用相機對實際樣品進行拍照，樣品的背光有7 200分區(qū)（90行80列），使用樣品播放RTINGS棋盤格圖片，如圖2（a）所示，將拍照結(jié)果與仿真算法計算結(jié)果進行對比。對比結(jié)果如圖2（b）所示。采用相機對棋盤格圖片進行拍照，在拍到的照片數(shù)據(jù)中選取與圖2（a）中紅色框區(qū)的一行（行600，紅色實線）相對應的亮度數(shù)據(jù)進行亮度提取，得到RGB亮度測量值，同時采用仿真算法計算出該位置的亮度計算值，將亮度測量值和亮度計算值相除，得到仿真算法亮度計算與測量對比曲線（b）。從圖2（b）可以看出中間區(qū)域亮度比接近1，算法計算與實際測量比較接近，平均準確率達到93%，說明算法計算較為可靠。

圖2 RTINGS棋盤格圖片及數(shù)據(jù)對比

同時對其他樣品進行RTINGS棋盤格對比度仿真計算和測量，亮度測量采用CA410實現(xiàn)，測量結(jié)果如表1所示。從表1可以看出，對比度仿真計算與測量最大誤差為13%，最小誤差為5%，平均準確率為91.7%，可見對比度仿真計算的準確性與上述亮度仿真計算的準確性相當，考慮到可能是BL薄膜不均勻/變形、BL裝配誤差、面板不均勻性以及CA410與攝像機測量等誤差的影響，仿真算法的計算準確性在合理區(qū)間[2]。

表1 3種TCL機型電視對比度測量與仿真算法計算結(jié)果對比

以上的準確性實驗對比了仿真算法計算與相機測量和CA410測量之間的誤差，誤差相對較小，說明仿真算法計算結(jié)果可靠，尤其是對于相機拍照測量。對于目標樣品狀態(tài)不佳的情況，可以采用仿真算法計算代替實際測量來對樣品Local dimming分區(qū)進行分析。

2.2 QD_7200樣品狀態(tài)測量

采用相機對7 200分區(qū)樣品的全白場進行拍照，獲取樣品白場亮度分布，如圖3（a）所示。從圖3（a）可以看出，樣品表面上有幾顆異常燈，采用摳除背景的方式（即在背光系數(shù)全為0的時候，拍照測量異常燈的光型分布，得到背景光型，用白場亮度減去背景）得到摳除異常點后的樣品白場亮度分布圖[3]，如圖3（b）所示。從圖3（b）可以看出QD_7200樣品均勻性相對較差，會影響到對比度測量。圖3（c）為計算出的QD_7200背光光型分布，計算出的背光光型分布較為均勻。選取圖3（b）和圖3（c）的1 080行的亮度數(shù)據(jù)進行對比，結(jié)果如圖3（d）所示。從圖3（d）可以看出，QD_7200樣品背光亮度仿真計算結(jié)果與測量值較為接近，說明仿真算法計算出的QD_7200樣品的亮度相對準確。

圖3 QD_7200樣品狀態(tài)測量與計算圖

以QD_7200樣品和RTINGS棋盤格為基礎，選取一種分區(qū)方式（360分區(qū)，15*24）進行仿真算法計算亮度和測量亮度的一致性研究。依據(jù)RTINGS背光棋盤格pattern計算出360分區(qū)的背光系數(shù)，將系數(shù)寫入樣品，相機拍照得到的背光光型如圖4（a）所示，仿真算法計算得到的光型如圖4（b）所示；選取背光測量和計算光型的1 920列進行亮度對比，如圖4（c）所示。從圖4（c）可以看出，計算和測量曲線較為接近，對于1 080行對比結(jié)果圖4（d）也具有很好的一致性，說明不同背光分區(qū)下，仿真計算亮度和測量亮度具有很好的一致性。

圖4 背光360分區(qū)相機測量與計算對比

綜合以上分析可以看出，同一設備下，在白場和背光分區(qū)下仿真算法計算值和亮度實測值都具有很好的一致性，因而可以采用仿真計算代替實際測量進行分區(qū)研究；同時還可以看出QD_7200樣品均勻性相對較差，而對比度的計算需要采集不同區(qū)域的亮度，采集區(qū)域相對較小，這對對比度和光暈指數(shù)的測量有著明顯的影響，因此接下來的對比度及光暈指數(shù)研究將采用仿真算法計算的方式進行。

2.3 對比度與分區(qū)的關系研究

采用仿真算法對RTINGS背光棋盤格在不同背光分區(qū)下的對比度進行計算，計算結(jié)果如圖5所示。其中，紅色曲線為擬合曲線，藍色虛線為45°拐點（最大價值點，投入產(chǎn)出比最高的點）。從圖5可以看出，對比度隨著背光分區(qū)數(shù)的增加而增加，對比度在低分區(qū)增加速度較快，在高分區(qū)逐漸趨于平緩，最大價值點為300分區(qū)。以飽和對比度值的90%為近飽和點，則對應的大致分區(qū)數(shù)為1 900。

圖5 對比度隨分區(qū)數(shù)變化關系圖

對計算數(shù)據(jù)進行分析發(fā)現(xiàn)，背光分區(qū)數(shù)量為8的倍數(shù)時，對比度計算值相對較高，如表2所示。從表2可以看出在行數(shù)相同的時候，列數(shù)為8的倍數(shù)時的對比度要高于列數(shù)非8的倍數(shù)的對比度。基于此，對RTINGS棋盤格進行分析，發(fā)現(xiàn)棋盤格大小為8*8，當背光行列分區(qū)為8的倍數(shù)時能夠很好地與RTINGS棋盤格圖片對應上。基于此得出一個結(jié)論：在RTINGS測評下，背光分區(qū)的行列最好是為8的倍數(shù)或者接近8的倍數(shù)，這樣能得到更高的對比度即測評得分。這也反映出背光棋盤格的大小對對比度的計算有著一定的影響。

表2 列數(shù)為8的倍數(shù)和非8的倍數(shù)時的對比度

為了進一步研究對比度和分區(qū)數(shù)的關系，對不同棋盤格在不同分區(qū)的對比度進行計算，以分析對比度隨棋盤格大小的變化關系。計算結(jié)果如圖6所示。（a）、（b）、（c）分別對應不同的棋盤格，棋盤格方格大小逐漸增加，紅色曲線為棋盤格（c）的對比度擬合曲線。從圖6可以看出：對于同一棋盤格，對比度隨著背光分區(qū)數(shù)的增加而增加，這與RTINGS棋盤格計算趨勢一致；對于不同棋盤格，對比度隨著棋盤格行列數(shù)的增加而減小，說明棋盤格行列數(shù)增加的情況下，背光分區(qū)也需要增加，這樣才能滿足對比度不變的需求，同時最大價值點對應的分區(qū)數(shù)也會相應地增加。

圖6 不同棋盤格下的對比度隨分區(qū)數(shù)變化關系

2.4 光暈指數(shù)與分區(qū)數(shù)的關系研究

對于Local dimming顯示器，在顯示某些畫面時會或多或少出現(xiàn)光暈現(xiàn)象，這會在一定程度上影響顯示器的觀看體驗。光暈指數(shù)可以采用客觀方式評價帶有Local dimming背光的顯示器對應的光暈表現(xiàn)。對于同一顯示器，光暈指數(shù)越大，顯示器性能越好。光暈指數(shù)計算公式為：

式中：halo_index為光暈指數(shù)；cross為RTINGS十字架圖片；calculate_cross為仿真算法計算出來的十字架圖片。

根據(jù)背光的光型和RTINGS十字架圖片，對不同分區(qū)下的光暈指數(shù)進行計算，同時將十字架圖片移動至背光分區(qū)奇數(shù)行和奇數(shù)列，驗證光暈指數(shù)與分區(qū)奇偶的關系。不同分區(qū)下光暈指數(shù)隨分區(qū)數(shù)變化曲線如圖7所示，其中，紅色虛線和實線分別為十字架圖片移動前后光暈指數(shù)隨分區(qū)數(shù)變化計算值的擬合曲線。從圖7可以看出：光暈指數(shù)隨著分區(qū)數(shù)的增加而增加，增加速度由快變慢；十字架圖片移動到背光奇數(shù)行列后光暈指數(shù)會增加；光暈指數(shù)移動前最大價值點約為500分區(qū)，移動后最大價值點約為510分區(qū)；移動前后的兩個位置可看做兩種極端情況，對于移動后的最大價值點，移動前的分區(qū)需要達到1 400分區(qū)，才能達到移動后的效果，說明光暈指數(shù)與背光分區(qū)圖案強相關。

圖7 光暈指數(shù)隨分區(qū)數(shù)變化關系

值得注意的是，光暈指數(shù)隨分區(qū)數(shù)增加不斷增加，但增長幅度逐漸變緩。以增長率衰減到10%作為參考點，對應的分區(qū)數(shù)大約為4 000。因此，如果評價圖案細節(jié)較多，要保證足夠的Local dimming效果，需要的分區(qū)數(shù)也越多。

2.5 實驗結(jié)果總結(jié)

基于以上實驗過程，總結(jié)出以下實驗結(jié)果。

（1）對于RTINGS對比度測評模式，投入產(chǎn)出比最大的分區(qū)為300分區(qū)，同時能夠得到不錯的評分。背光分區(qū)行列數(shù)為8的倍數(shù)時會有更好的得分效果。要獲得足夠接近理想的對比度效果，分區(qū)數(shù)則要增加至1 900分區(qū)左右。

（2）對于光暈指數(shù)（針對RTINGS黑場均勻性pattern），500分區(qū)可以獲得良好的結(jié)果；如果考慮pattern內(nèi)十字架位置的變化，1 400分區(qū)可以獲取更好的效果，確保在不同位置都能夠達到理想位置處的最佳價值分區(qū)數(shù)的光暈指數(shù)大小。

（3）以上結(jié)果取決于RTINGS測評模式，一旦測評模式發(fā)生變化（如棋盤格大小改變），結(jié)果也可能會改變。對于不同畫面，達到同樣顯示效果的分區(qū)數(shù)會有所不同；畫面細節(jié)越豐富，所需要的分區(qū)數(shù)就越多。

（4）本文的所有實驗工作基于QD_7200樣品完成，樣品參數(shù)不同，結(jié)果可能會不一樣（如背光單分區(qū)尺寸及光型大小等）。

3 結(jié) 語

基于以上論證，仿真算法對于RTINGS的不同評測圖案下，不同Local dimming分區(qū)數(shù)能得到的對比度評分和光暈效果的結(jié)果具有較高的準確性和可信度；評測圖案及目標樣品參數(shù)的改變對計算結(jié)果影響比較大，難以得到簡單的“最佳分區(qū)數(shù)”這樣較籠統(tǒng)的結(jié)論，建議將相關算法作為評測工具輸出，來為新產(chǎn)品背光分區(qū)方案設計提供前瞻性的評估和指引。

應當注意的是，前述分析都是基于客觀指標（光暈、對比度等）來衡量Local dimming的效果，受到人眼的分辨能力、生理和心理視覺特征等方面的影響，可能與主觀體驗有一定差距。下一步將設計一些主觀實驗來充分驗證、比較及分析這些客觀結(jié)果。