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龙图腾网获悉济南久恒光电科技有限公司申请的专利一种背光光源分区调光控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120048225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510517778.8，技术领域涉及：G09G3/34；该发明授权一种背光光源分区调光控制方法是由毕寒寒;王福来;毕天啸设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种背光光源分区调光控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种背光光源分区调光控制方法，属于数据安全领域，该控制方法具体步骤如下：Ⅰ、分析输入图像数据特征，识别高光运动区域，并预测优化当前背光分区调光策略；Ⅱ、根据输入内容的亮度、对比度和色彩变化，实时调整背光区域，并在分区调整后，构建多层级光扩散耦合模型；本发明使背光分区能够根据图像内容自适应调整，提高局部对比度与能效，实现更均匀的光线分布，减少光晕和亮度不均问题，提升调光精度并延长光源寿命，有效减少分区边缘的光溢出效应，提升画面层次感；有效提升主观画质体验，提高光效利用率，同时能够兼顾画质和功耗优化，使亮度调整更加符合人眼视觉特性，减少视觉疲劳，确保最低功耗下维持最佳画质。

本发明授权一种背光光源分区调光控制方法在权利要求书中公布了：1.一种背光光源分区调光控制方法，其特征在于，该控制方法具体步骤如下： Ⅰ、分析输入图像数据特征，识别高光运动区域，并预测优化当前背光分区调光策略； Ⅱ、根据输入内容的亮度、对比度和色彩变化，实时调整背光区域，并在分区调整后，构建多层级光扩散耦合模型； Ⅲ、分析人眼对不同亮度、对比度的敏感度，调整局部亮度权重，并优化背光分区的亮度映射关系； Ⅳ、依据场景特点分配最佳光源类型及驱动方式，实时监测背光模组温度，并根据监测数据动态调整驱动电流； Ⅴ、根据优化后的亮度分区和调光控制策略，对不同背光区域采用独立的调光控制策略； Ⅵ、持续监测输出的画质参数，结合场景重新预判背光分区调光策略，并形成自适应闭环控制； 步骤Ⅱ中所述实时调整背光区域的具体步骤如下： S3.1：通过优化后的背光分区调光策略调整各分区亮度后，通过加权平均计算当前帧图像的局部亮度需求，再将整个图像划分为多个网格区域，并计算每个网格的平均亮度； S3.2：设定亮度阈值，若网格平均亮度高于亮度阈值，则采用蜂窝状密集分区细分该区域，若网格平局亮度低于亮度阈值，则合并相邻区域，并使用稀疏矩形分区，遍历所有网格后，获取调整后的背光分区数目； S3.3：动态分区调整完成后，提取各分区中心点，且每个中心点代表一个背光调节区域，通过Voronoi图算法将整个屏幕区域划分为多个多边形分区； S3.4：通过Lloyd迭代算法计算各分区的重心，并将新的重心作为新的Voronoi生成点，再重复Voronoi计算以及Lloyd迭代，直至Voronoi生成点位置变化值收敛至预设范围内，并输出最终生成的非规则背光分区； 步骤Ⅱ中所述构建多层级光扩散耦合模型的具体步骤如下： S4.1：设置背光模组的光源的初始辐射强度分布，之后光源发出的光线进入导光板，通过辐射传输方程计算光在导光板中的多重散射和吸收行为，以获取光线扩散过程； S4.2：利用导光板的棱镜以及扩散膜各微结构对光线进行额外的方向调整和强度再分配，并通过透射函数对其建模，之后通过扩散方程对扩散膜的光均匀化过程进行建模，并综合各光扩散过程，构建多层级光扩散耦合模型； S4.3：基于多层级光扩散耦合模型，通过随机采样光线发射角度和位置，对其进行离散化处理，以模拟光在背光模组中的传播，并根据离散化结果作为初始光线追迹； S4.4：根据光线传输方程，模拟光线在背光模组中反射、折射和散射的传播过程，获取不同分区间的光扩散影响，并根据背光光源的各分区的光线追踪结果，获取不同分区间的光扩散比例，并建立对应光扩散传递矩阵； S4.5：通过光扩散传递矩阵以及分区驱动电流计算对应背光分区的最终亮度，根据设定的各背光分区的目标亮度，构建各分区的目标亮度方程，并重复通过最小二乘求解目标亮度方程，计算最佳补偿电流，直至分区亮度与目标亮度差距值收敛至预设范围内，停止求解，之后根据驱动电流的最小值和最大值，对计算出的补偿电流进行裁剪，以生成最终补偿电流，以调整各背光分区的亮度； 步骤Ⅲ中所述调整局部亮度权重的具体步骤如下： S5.1：根据各图像数据的红R、绿G以及蓝B三组通道值，将输入图像转换为灰度图像，通过二维快速傅里叶变换将灰度图像从空间域转换到频域，对于转换后的图像数据进行中心化处理，以将零频率成分移动到图像中心； S5.2：分别通过低通滤波器、带通滤波器以及高通滤波器，将图像的空间频率分解为低频、中频和高频成分，再通过逆傅里叶变换将提取出的不同频率分量转换回空间域，并生成对应重构图像，再对重构图像进行归一化处理，以获取各像素点的感知亮度值； S5.3：通过Weber对比度模型计算各图像局部对比度，依据图像的宽度、高度以及各像素点的感知亮度值，根据图像中各特征信息的像素大小、观察者到屏幕的距离以及视角计算各图像水平方向和垂直方向的空间频率； S5.4：通过CSF函数计算人眼对不同空间频率的对比敏感度，通过对比敏感度获取人眼对当前频率下的各帧图像的对比敏感度阈值，并绘制人眼视觉感知特性曲线，再根据对比度、空间频率与CSF函数值计算对应像素的亮度权重，基于计算的亮度权重，调整图像局部亮度。

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