【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种基于显示模组背光的画面优化方法及系统。
技术介绍
1、传统的背光模组设计往往采用一种固定的照明方案，这导致在特定的使用场景下难以实现最佳的显示效果，例如在高对比度场景下容易出现亮度不均或色彩失真，影响了用户的视觉体验和设备的能源效率。
2、此外，随着显示技术的快速发展，背光模组的设计和优化变得日益复杂。从led阵列的布局、光学元件的选材和结构设计，到电源管理和热分布的控制，每一个环节都对画面的最终显示效果有着直接的影响。而这些因素往往相互依赖、相互影响，单一的优化策略难以满足多目标、高效率的设计要求。因此，如何在保证画面质量的同时，实现成本效益和能源消耗的优化，成为了该领域面临的重大挑战。传统的优化方法往往依赖于经验设计和逐项调整，这不仅效率低下，而且难以适应日益多样化的应用需求。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于显示模组背光的画面优化方法及系统，进而提高了显示模组背光的画面优化准确率。
2、本申请第一方面提供了一种基于显示模组背光的画面优化方法，所述基于显示模组背光的画面优化方法包括：
3、通过lighttools软件和模组性能约束条件创建背光模组模型，并通过matlab软件对所述背光模组模型进行光学模拟和背光模组参数采集，得到多个目标背光模组参数；
4、根据所述多个目标背光模组参数定义所述背光模组模型的状态空间和动作空间，并通过双深度q网络算法对所述背光模组模型进行画面优化执行策略分析，得到初
5、基于所述初始画面优化执行策略对所述背光模组模型进行背光光谱分析，得到光谱分布数据，并对所述光谱分布数据进行线性规划求解，得到初始背光光谱优化参数；
6、通过预置的moea/d-sfla算法，对所述初始背光光谱优化参数进行局部调光优化，得到目标背光光谱优化参数；
7、基于所述初始画面优化执行策略对所述背光模组模型进行led阵列分析和傅里叶级数优化，得到目标led阵列优化参数；
8、根据所述目标背光光谱优化参数以及所述目标led阵列优化参数对所述初始画面优化执行策略进行策略优化和模组整合测试，得到目标画面优化执行策略。
9、本申请第二方面提供了一种基于显示模组背光的画面优化系统，所述基于显示模组背光的画面优化系统包括：
10、创建模块，用于通过lighttools软件和模组性能约束条件创建背光模组模型，并通过matlab软件对所述背光模组模型进行光学模拟和背光模组参数采集，得到多个目标背光模组参数；
11、定义模块，用于根据所述多个目标背光模组参数定义所述背光模组模型的状态空间和动作空间，并通过双深度q网络算法对所述背光模组模型进行画面优化执行策略分析，得到初始画面优化执行策略；
12、求解模块，用于基于所述初始画面优化执行策略对所述背光模组模型进行背光光谱分析，得到光谱分布数据，并对所述光谱分布数据进行线性规划求解，得到初始背光光谱优化参数；
13、处理模块，用于通过预置的moea/d-sfla算法，对所述初始背光光谱优化参数进行局部调光优化，得到目标背光光谱优化参数；
14、分析模块，用于基于所述初始画面优化执行策略对所述背光模组模型进行led阵列分析和傅里叶级数优化，得到目标led阵列优化参数；
15、优化模块，用于根据所述目标背光光谱优化参数以及所述目标led阵列优化参数对所述初始画面优化执行策略进行策略优化和模组整合测试，得到目标画面优化执行策略。
16、本申请提供的技术方案中，通过将lighttools和matlab软件的高级光学模拟与双深度q网络（ddqn）算法以及moea/d-sfla算法相结合，不仅关注单一的画面质量或能效，而是实现了光强度分布、光谱分布、能耗以及成本等多维度的综合优化。这使得最终的显示效果在亮度均匀性、色彩真实性和能源效率等方面都达到优化平衡。通过使用lighttools软件进行背光模组的精确建模，并结合matlab进行光学模拟和参数采集，能够详细分析光线在背光模组中的传播、散射和反射行为，为后续的优化提供精确的输入数据。这种精确的建模和分析是优化效果的关键基础。运用先进的双深度q网络算法，自动学习并预测最佳动作策略，能够智能调整led的亮度和光学元件的结构，动态适应不同的显示需求和使用场景。这种智能化的策略大大提高了优化的效率和效果。通过结合moea/d-sfla算法，能够有效地处理全局优化和局部调光优化问题，确保了在全局范围内寻找最优解的同时，也能精细调整局部区域，进一步提升了画面质量。不仅在组件级别进行优化，还关注整个背光模组系统的整合和协调。通过系统级的模拟和整合测试，确保了各个组件和策略能够协同工作，进而提高了显示模组背光的画面优化准确率。
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1.一种基于显示模组背光的画面优化方法，其特征在于，所述基于显示模组背光的画面优化方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于显示模组背光的画面优化方法，其特征在于，所述通过LightTools软件和模组性能约束条件创建背光模组模型，并通过MATLAB软件对所述背光模组模型进行光学模拟和背光模组参数采集，得到多个目标背光模组参数，包括：
3.根据权利要求1所述的基于显示模组背光的画面优化方法，其特征在于，所述根据所述多个目标背光模组参数定义所述背光模组模型的状态空间和动作空间，并通过双深度Q网络算法对所述背光模组模型进行画面优化执行策略分析，得到初始画面优化执行策略，包括：
4.根据权利要求1所述的基于显示模组背光的画面优化方法，其特征在于，所述基于所述初始画面优化执行策略对所述背光模组模型进行背光光谱分析，得到光谱分布数据，并对所述光谱分布数据进行线性规划求解，得到初始背光光谱优化参数，包括：
5.根据权利要求1所述的基于显示模组背光的画面优化方法，其特征在于，所述通过预置的MOEA/D-SFLA算法，对所述初始背光光谱优化参数进行局
6.根据权利要求5所述的基于显示模组背光的画面优化方法，其特征在于，所述基于所述初始画面优化执行策略对所述背光模组模型进行LED阵列分析和傅里叶级数优化，得到目标LED阵列优化参数，包括：
7.根据权利要求6所述的基于显示模组背光的画面优化方法，其特征在于，所述根据所述目标背光光谱优化参数以及所述目标LED阵列优化参数对所述初始画面优化执行策略进行策略优化和模组整合测试，得到目标画面优化执行策略，包括：
8.一种基于显示模组背光的画面优化系统，其特征在于，所述基于显示模组背光的画面优化系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于显示模组背光的画面优化方法，其特征在于，所述基于显示模组背光的画面优化方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于显示模组背光的画面优化方法，其特征在于，所述通过lighttools软件和模组性能约束条件创建背光模组模型，并通过matlab软件对所述背光模组模型进行光学模拟和背光模组参数采集，得到多个目标背光模组参数，包括：
3.根据权利要求1所述的基于显示模组背光的画面优化方法，其特征在于，所述根据所述多个目标背光模组参数定义所述背光模组模型的状态空间和动作空间，并通过双深度q网络算法对所述背光模组模型进行画面优化执行策略分析，得到初始画面优化执行策略，包括：
4.根据权利要求1所述的基于显示模组背光的画面优化方法，其特征在于，所述基于所述初始画面优化执行策略对所述背光模组模型进行背光光谱分析，得到光谱分布数据，并对所述光谱分布数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：王博江，李海波，潘会湘，
申请(专利权)人：深圳康荣电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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