CONTENT ADAPTIVE DISPLAY POWER SAVINGS SYSTEMS AND METHODS

The present disclosure is directed to systems and methods for reducing display image power consumption while maintaining a consistent, objectively measurable, level of image distortion that comports with a display image quality metric. Raw image data is converted to an HSV format. "V" valu...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: QIU, Junhai, GHOSH, Tamoghna, ABDELHAK, Sherine, BELAGAL MATH, Shravan Kumar
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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Beschreibung
Zusammenfassung:The present disclosure is directed to systems and methods for reducing display image power consumption while maintaining a consistent, objectively measurable, level of image distortion that comports with a display image quality metric. Raw image data is converted to an HSV format. "V" values are extracted from the HSV format raw image data and a histogram generates a plurality of "V" values. HSV format raw image data is provided to at least one layer of a trained CNN to extract a plurality of features. The plurality of "V" values and the plurality of features are provided to an AI circuit to generate a plurality of distortion class value pairs. Each of the distortion class value pairs is weighted based on proximity of display image distortion and the display image quality metric. The distortion class pair providing a display image distortion close to the display image quality metric is applied to the raw image data to generate the display image data. La présente divulgation concerne des systèmes et des procédés pour réduire la consommation d'énergie d'image d'affichage tout en maintenant un niveau de distorsion d'image cohérent et mesurable de manière objective qui comprend une mesure de qualité d'image d'affichage. Les données d'image brutes sont converties en un format HSV. Des valeurs "V" sont extraites des données d'image brutes de format HSV et un histogramme génère une pluralité de valeurs "V". Des données d'image brutes de format HSV sont fournies à au moins une couche d'un réseau de neurones à convolution entraîné pour extraire une pluralité de caractéristiques. La pluralité de valeurs "V" et la pluralité de caractéristiques sont fournies à un circuit IA pour générer une pluralité de paires de valeurs de classe de distorsion. Chacune des paires de valeurs de classe de distorsion est pondérée sur la base de la proximité de la distorsion d'image d'affichage et de la mesure de qualité d'image d'affichage. La paire de classes de distorsion fournissant une distorsion d'image d'affichage proche de la mesure de qualité d'image d'affichage est appliquée aux données d'image brutes pour générer les données d'image d'affichage.