《面向节能的图像颜色优化研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《面向节能的图像颜色优化研究（82页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、i面向节能的图像颜色优化研究面向节能的图像颜色优化研究 摘要在目前的桌面电脑和移动设备当中，显示器所占用的电能功率消耗比例分别达 38%和 50%，因此节能显示技术的研究，特别是在延长移动设备电池持续供电时间等方面有着十分迫切的需求。从技术上讲，显示内容的节能显示主要可以从硬件和软件方面进行。在对显示器节能和图像处理相关方法进行了综述的基础上，本文从软件处理角度出发，围绕图像的节能显示优化设计的问题展开了研究，并提出了一种基于节能的图像自适应亮度优化方法。该方法首先用双边滤波对图像进行去噪，然后通过 Sobel边界检测算子从图像中获取显著边界作为图像主要特征，随后构造特征重要性场，用于指导图像
2、的特征增强，并实现自适应亮度优化。该方法在应用于图像亮度降低时，可以在保持特征分辨能力的同时获得节能显示的效果。继而，本文描述了一个实现上述图像处理方法的软件原型，并提供基本的图像处理操作，方便用户对方法的参数调节进行预览，并对处理结果进行分析比较。最后，本文将上述方法应用于一般图像进行了实例测试，并做了简单的用户研究，结果表明该方法能够在相同节能效率ii下更好地保持图像中的感知特征。关键词：关键词：节能，颜色优化，视觉感知，边界检测AbstractiiiAbstractAbstractIn the commodity desktop computers and mobile devices,
3、 the monitor consumes relatively 38%50% electrical energy of the total consumption. Thus, designing an energy saving scheme is very essential, especially in extending power supply of the mobile device battery. Technically, energy saving display can be achieved by both hardware and software solutions
4、. In this thesis, we conduct a study on image brightness optimization problems for energy saving display based on the survey on energy-saving schemes and image edge detection. In particular, we propose an adaptive dimming approach for display energy saving. In this approach, bilateral filtering is p
5、erformed upon the original image firstly to smooth the noise while preserving evident features. Then we construct a saliency map by extracting edge features from the image using Sobel operator. The saliency map describes the region of interest which plays an important role in users understanding of
6、an image. In the optimizing Abstractivprocess, we perform a saliency guided feature enhancement by using the saliency map. With the proposed approach, we can generate a dimmed image which can be displayed with less energy consumption. Additionally, we describe a software prototype which implements o
7、ur method and some elemental image operations. Users can preview the intermediate results while they are tuning the relevant parameters, as well as analysis and comparing of the results.We apply our approach on several applications, including map images and natual images. A pilot user study demonstr
8、ate that our approach achieve better performance in preserving perception-based features in the dimmed images than uniform dimming under the same energy consumption.KeywordsKeywords：EnergyEnergy saving,saving, ColorColor optimization,optimization, VisualVisual perception,perception, EdgeEdge detecti
9、ondetection 目录I目录目录摘要 .iAbstract .ii第 1 章 绪论 .11.1 课题背景.11.2 显示器节能显示相关方法.31.3 图像颜色与亮度优化.51.4 本章小结.61.5 内容安排.7第 2 章 研究中需要的工具综述 .82.1 图像亮度优化.82.2 图像边界检测.102.2.1 边界检测的基本步骤 .112.2.2 边界检测算法 .112.2.3 边界检测算法比较 .13第 3 章 基于节能的图像颜色优化算法研究 .163.1 方法研究目标.163.2 方法技术细节.163.2.1 基于双边滤波的图像降噪处理 .173.2.2 特征检测及特征重要性场构造
10、.19目录II3.2.3 基于特征重要性场的图像优化 .233.3 图像处理原型软件.263.3.1 需求分析 .263.3.2 主界面和交互设计 .263.3.3 基本处理功能的实现 .283.3.4 图像自适应亮度优化的实现 .313.4 本章小结.32第 4 章 实验结果与分析 .344.1 实验结果.344.2 性能统计.404.3 用户研究.404.3.1 实验设计 .414.3.2 实验过程 .414.3.3 实验结果 .414.3.4 讨论分析 .424.4 本章小结.43第 5 章 总结与展望 .445.1 本文工作总结.445.2 未来工作展望.44参考文献 .46致谢 .4
11、9浙江大学硕士学位论文 图目录I图目录图目录图 1-1 OLED 显示屏.2图 1-2 OLED 显示器对于红、绿、蓝纯色的功率消耗曲线.4图 2-1 图像亮度调节实例 .10图 2-2 不同边缘检测算子的离散形式（图像卷积算子）.13图 2-3 不同边缘检测算子结果对比.14图 3-1 图像自适应亮度优化算法的流程图（字母表示本章中所用符号） .17图 3-2 双边滤波效果 .19图 3-3 本小节使用的示例输入图像 .20图 3-4 PBA 算法得到示例图像的边界图像的距离场，像素亮度表示距离边界像素的欧式距离 .21图 3-5 示例图像的特征场示意图，及文中各参数的含义 .22图 3-6 示例图像的特征重要性场 .22图 3-7 一个实际图像的特征场构建过程 .23图 3-8 对示例图像进行自适应亮度优化的结果示意图，注意到图像中元素边界部
