一种电子设备及其屏幕亮度的调节方法和装置与流程

本发明涉及图像处理技术，特别是涉及一种电子设备及其屏幕亮度的调节方法和装置。

背景技术：

一般是通过人工调节设定的方式来调节屏幕的亮度，或者根据周围光环境来自动调节屏幕的亮度，电子设备在前述两种调节方式情况下都会一直处于恒定高亮水平。在电子设备使用过程中，用户会体验到以下不足之处：其一，环境光的强弱对手机使用者看清屏幕有很大的影响，例如，室内灯光下能看清的手机屏幕到了室外强烈的日光照射下就看不清了；其二，一张整体上偏亮的屏幕背景图片配搭相对较暗的手机屏幕亮度和普通的背景图片配搭高亮的手机屏幕亮度能给用户几乎同样的视觉感受，因此，电子设备屏幕亮度一直处于恒定的高亮水平时，对于手机这种嵌入式设备是一个较大的电量耗费。

基于上述原因，有必要对电子设备的屏幕亮度的调节方法进行改进。

技术实现要素：

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种电子设备及其屏幕亮度的调节方法和装置，用于解决现有电子设备的屏幕亮度调节用户体验不佳以及不够节能的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供以下技术方案：

一种基于图像内容的电子设备屏幕亮度调节方法，包括：检测电子设备屏幕上显示图像的感兴趣区域；根据所述感兴趣区域确定电子设备当前屏幕亮度的显示效果，并在所述电子设备上执行所述显示效果。

优选地，根据所述感兴趣区域确定电子设备当前屏幕亮度的显示效果，并在所述电子设备上执行所述显示效果具体包括：提取所述感兴趣区域的亮度、饱和度、熵；根据预设的映射函数确定与所述亮度、饱和度、熵相对应的电子设备当前屏幕亮度的显示效果；在所述电子设备上执行所述显示效果。

一种基于图像内容的电子设备屏幕亮度调节装置，包括：图像检测模块，用于检测电子设备屏幕上显示图像的感兴趣区域；亮度显示调节模块，用于根据所述感兴趣区域确定电子设备当前屏幕亮度的显示效果，并在所述电子设备上执行所述显示效果。

优选地，所述亮度显示调节模块具体包括：特征提取单元，用于提取所述感兴趣区域的亮度、饱和度、熵；显示效果确认单元，用于根据预设的映射函数确定与所述亮度、饱和度、熵相对应的电子设备当前屏幕亮度的显示效果；显示执行单元，用于在所述电子设备上执行所述显示效果。

一种电子设备，包括上述任一种基于图像内容的电子设备屏幕亮度调节装置。

优选地，所述电子设备包括以下至少一种设备:智能手机、平板电脑、穿戴设备、电子显示设备。

如上所述，本发明具有以下有益效果：

1)采用roi的局部分析方法，跳过了大量的像素点的计算，降低了算法的耗时。

2)找到了图像特征与人眼视觉亮度的映射关系，更快速地通过回归模型得到人眼最适应的亮度。

3)针对图像内容的不同，达到降低的背光不同以及提升的亮度不同，做到了智能处理。采用分段线性方程把图片分成几个区间，能够对不同场景的图片分类处理。

4)在保证图像质量不降低的情况下，提升图像亮度，补偿降低的背光值，让用户能够感受到与原图相差无几的图片。

附图说明

图1为根据本发明的一种基于图像内容的电子设备屏幕亮度调节方法的流程图。

图2为根据感兴趣区域得到电子设备屏幕亮度的显示效果的具体方法流程图。

图3为根据本发明的一种基于图像内容的电子设备屏幕亮度调节装置的原理图。

图4为本发明电子设备屏幕亮度调节装置中亮度显示调节模块的原理图。

附图标号说明

200电子设备屏幕亮度调节装置

210图像检测模块

220亮度显示调节模块

221特征提取单元

222显示效果确认单元

223显示执行单元

s11-s12步骤

s121-s123步骤

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

实施方式一

见图1，根据本发明提供了一种基于图像内容的电子设备屏幕亮度调节方法，如图所示，所述方法包括以下步骤：

s11，检测电子设备屏幕上显示图像的感兴趣区域。

其中，上述电子设备(或简称：设备)可以为智能手机、平板电脑、穿戴设备、电子显示设备等，本发明并不限制电子设备的具体类型。

在本步骤中，感兴趣区域是指人眼感兴趣的区域，英文全称regionofinterest，简称为roi。

其中，由于轮廓变化大的图像容易引起注意，由此可以选择梯度较大的图像作为感兴趣区域。具体的，可以通过现有图像处理算法来获取感兴趣区域，例如，可以采用sobel算子来提取图像的感兴趣区域。

因为roi区域影响人眼的因素较大，所计算出的数据比全局数据更具有代表性。进而，也不用遍历图像的每个像素，节约了算法时间。

s12，根据所述感兴趣区域确定电子设备当前屏幕亮度的显示效果，并在所述电子设备上执行所述显示效果。

本步骤中，在上述得到感兴趣区域的基础上，从感兴趣区域中提取出用于调节设备屏幕背光的参数。

其中，根据所述感兴趣区域确定电子设备当前屏幕亮度的显示效果，并在所述电子设备上执行所述显示效果的具体步骤包括：

s121，提取所述感兴趣区域的亮度、饱和度、熵；

s122，根据预设的映射函数确定与所述亮度、饱和度、熵相对应的电子设备当前屏幕亮度的显示效果；

s123，在所述电子设备上执行所述显示效果。

其中，熵可以通过计算图片的信息熵(informationentropy)来大致估算，一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越是混乱，信息熵就越高。信息熵也可以说是系统有序化程度的一个度量。

优选地，可以通过预先训练的一个图像识别模型来获取上述参数。

例如，图像识别模型可以通过以下方式来进行训练获得：

一、选取样本

其中，样本可以包括训练样本和测试样本，具体可以选用各种内容的图像作为样本，当然数量应该足够大。

二、在训练样本上执行图像识别模型算法，生成图像识别模型

首先，在训练样本上执行sobel算子，以检测出训练样本的感兴趣区域(roi)；

接着，将每个训练样本从rgb转到hsl颜色空间(h，s，l分别表示为色差，饱和度，光强度)，然后通过所求的roi计算出以下参数：

roi的饱和度：以sf进行表示；

roi的亮度：以if进行表示；

参数图像的信息熵：具体可以通过以下公式(1)获得

h(x)＝e[i(xi)]＝e[log(2,1/p(xi))]＝-∑p(xi)log(2,p(xi))(i＝1，2，…n)(1)

其中，p(xi)代表每一像素点出现的概率，图像的像素范围是0～255，算出的范围熵h的范围应该在0～8之间。

最后，利用统计学中的线性回归(linearregression)来求得与上述亮度、饱和度、熵相对应的屏幕亮度的显示效果的关系。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其位置参数的模型更容易拟合，而且产生的估计的统计特性也更容易确定。

例如，基于上述结果，可以得到以下映射函数关系：

intadapt_lgt＝(int)(125.3092-(0.04512*roi_s)+(0.180874*roi_i)+(3.6556*h))。

其中，屏幕亮度的显示效果如果要更加或更适合用户，可以参考现有的人眼视觉系统(hvs)来与上述亮度、饱和度、熵进行对应，即将上述亮度、饱和度、熵与人眼视觉系统形成一个对应关系，进而最后在电子设备上所显得的屏幕亮度可以具有较好的用户体验。三、在测试样本上执行上述训练好的图像识别模型，生成预测结果

使用收集到的测试样本输入上述训练好的图像识别模型，根据测试结果来预测模型的可靠性。

基于上述方法，可根据屏幕上的图像内容来实时调节屏幕的亮度，相比于现有只能根据光环境来进行简单的背光调节方法，本发明能够让设备实时保持在一个低能耗的状态，同时也具有较好的用户体验。

根据上述方法可以让屏幕达到最佳亮度，为了让用户能够有更佳的图像浏览效果并进一步提高设备的节能的效果，还可以作如下的优选设计。

为了达到更佳的节能效果，还需要对不同图像适当降低背景光亮度，并用提高图片亮度的方法对图片进行补偿。

具体的，为了防止像素的溢出，保证在图像99.9％的像素不失真的情况下提升亮度，根据实验规律，暗图在这种情况下提升的亮度较大，而整体偏暗的图片不适宜提升太大亮度，因此我们对不同的图片进行了限制。

例如，屏幕显示图像包括暗图、中图及亮图，根据以下函数来对所述暗图、中图及亮图进行亮度调节限制：

暗图(亮度＜90)提升亮度不超过自身平均亮度的1/12；

中图(90≤亮度≤135)提升的亮度不超过自身平均亮度的1/9-3；

亮图(亮度＞135)提升的亮度不超过自身平均亮度的1/10；

其中，并规定最小的提升亮度为3(即使很暗的图提升3亮度会带来略微提升，而且对下面的降低背光有很大帮助)，最大的提升亮度为12(主要是针对亮图，发现如果提升的亮度过多局部会有轻微的泛白现象，必须对上限做出限制)。

根据实验反馈结果，暗的图片可以降低更多的背景光而与原图相差不大，但补偿的亮度却不能太多，亮的图片可以给它补偿更多的亮度但降低的背光值不能太多。

优选地，本实施例提供以下分段线性函数来亮度值的提升进行限制，具体如下：

暗图(平均亮度小于90)可降低的背光值为：36-3*lt(且降低后不低于125)；

中图(90≤平均亮度≤135)可降低的背光值为：30-lt(且降低后不低于135)；

亮图(平均亮度大于135)可降低的背光值为：3*lt+9(且降低后不低于145)；

其中，lt表示原图的基础上提升的亮度值。

根据上述分段线性函数可以保证根据不同的图片特征，暗图可以降低更多的背光，亮图降低的背光较少(亮图的lt较小，因为容易溢出)，给各个范围加上一个下限是因为经过测试，背光小于120即时是暗图也看不到好的效果了，另外根据公式可以看出是防止亮图下降的亮度过多带来图像质量的影响。

根据上述提供的技术方案可知，本发明具有以下优点：

1)采用roi的局部分析方法，跳过了大量的像素点的计算，降低了算法的耗时。

2)找到了图像特征与人眼视觉亮度的映射关系，更快速地通过回归模型得到人眼最适应的亮度。

3)针对图像内容的不同，达到降低的背光不同以及提升的亮度不同，做到了智能处理。采用分段线性方程把图片分成几个区间，能够对不同场景的图片分类处理。

4)在保证图像质量不降低的情况下，提升图像亮度，补偿降低的背光值，让用户能够感受到与原图相差无几的图片。

实施方式二

根据上述方法，本发明还提供了一种基于图像内容的电子设备屏幕亮度调节装置，见图3，电子设备屏幕亮度调节装置200包括图像检测模块210和亮度显示调节模块220，图像检测模块210用于检测电子设备屏幕上显示图像的感兴趣区域；亮度显示调节模块220用于根据所述感兴趣区域确定电子设备当前屏幕亮度的显示效果，并在所述电子设备上执行所述显示效果。

其中，所述亮度显示调节模块220具体包括：特征提取单元221，用于提取所述感兴趣区域的亮度、饱和度、熵；显示效果确认单元222，用于根据预设的映射函数确定与所述亮度、饱和度、熵相对应的电子设备当前屏幕亮度的显示效果；显示执行单元223，用于在所述电子设备上执行所述显示效果。

由于本实施方式提供的装置与上述方法的技术原理和技术效果是一致的，故这里不做赘述。

此外，根据上述装置，可以将其应用至现有电子设备中，一般的，只要该电子设备具有显示屏幕即可。

具体的，上述电子设备可以包括智能手机、平板电脑、穿戴设备、电子显示设备中的任何一种或多种，本发明并不作限制电子设备的具体类型。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。