Das Mini-LED-LCD-Display mit zonaler Hintergrundbeleuchtung hat sich dank seiner hervorragenden lokalen Dimmfähigkeit und seines extrem hohen Kontrastverhältnisses zu einer der Hauptentwicklungstrends für HDR-Fahrzeugdisplays entwickelt. In komplexen Fahrszenarien wie dem schnellen Durchfahren von Tunneln und wechselnden nächtlichen Lichtverhältnissen treten jedoch bei den bestehenden Hintergrundbeleuchtungsextraktionsalgorithmen, wie der Korrektur des Festgewichtungsfehlers, Probleme mit Halo-Ausbreitung und nichtlinearer Helligkeitsverzerrung auf. Diese Studie führte visuelle Wahrnehmungsexperimente am menschlichen Auge unter verschiedenen Umgebungslicht- und Beleuchtungsstärken durch. Die Zweifaktoren-Varianzanalyse zeigte, dass das Umgebungslicht die dominante Steuerungsrolle bei der Wahrnehmung von Halos spielt. Basierend auf der <inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mi mathvariant="normal">S</mi><mi mathvariant="normal">i</mi><mi mathvariant="normal">g</mi><mi mathvariant="normal">m</mi><mi mathvariant="normal">o</mi><mi mathvariant="normal">i</mi><mi mathvariant="normal">d</mi></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/D01097EE-5733-41fc-B312-6D4163384B56-M001.jpg"><?fx-imagestate width="10.75266743" height="3.13266683"?></graphic><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/D01097EE-5733-41fc-B312-6D4163384B56-M001c.jpg"><?fx-imagestate width="10.75266743" height="3.13266683"?></graphic></alternatives></inline-formula>-Funktion und der exponentiellen Dämpfungsfunktion wurde ein Halo-Index-Umgebungsbeleuchtungs-Helligkeitsdifferenz-Modell erstellt, und die Beziehung des Halo-Index (<inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mi mathvariant="normal">H</mi><mi mathvariant="normal">a</mi><mi mathvariant="normal">l</mi><mi mathvariant="normal">o</mi></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/D01097EE-5733-41fc-B312-6D4163384B56-M002.jpg"><?fx-imagestate width="6.34999990" height="2.37066650"?></graphic><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/D01097EE-5733-41fc-B312-6D4163384B56-M002c.jpg"><?fx-imagestate width="6.34999990" height="2.37066650"?></graphic></alternatives></inline-formula>, H) zur Umgebungsbeleuchtungsstärke <inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mi>E</mi></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/D01097EE-5733-41fc-B312-6D4163384B56-M003.jpg"><?fx-imagestate width="2.37066650" height="2.37066650"?></graphic><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/D01097EE-5733-41fc-B312-6D4163384B56-M003c.jpg"><?fx-imagestate width="2.37066650" height="2.37066650"?></graphic></alternatives></inline-formula> wurde segmentiert untersucht und vereinfacht. Schließlich wurde die Beziehung zwischen dem Korrekturwert (C) und der Umgebungsbeleuchtungsstärke (E) erhalten. Darauf aufbauend wurde ein adaptiver Halo-Unterdrückungsalgorithmus für das zonale Hintergrundbeleuchtungssystem entwickelt und ein Deep-Learning-Modell basierend auf U-Net erstellt, um eine Simulation zum Vergleich mit dem hier vorgeschlagenen Algorithmus durchzuführen. Schließlich wurde der Algorithmus auf einem FPGA-System-on-Chip implementiert und die technischen Indikatoren getestet. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die adaptive Algorithmus-Halo-Kontrolle insgesamt etwas schlechter ist als die des Deep-Learning-Algorithmus, jedoch die Erkennungsgeschwindigkeit deutlich besser ist, mit einem Leistungsvorteil pro Zeiteinheit (PSNR/Inference-Zeit) von 280 dB/s. Diese Eigenschaft „hohe Helligkeitsstabilität, hohe Geschwindigkeit“ gewährleistet ein besseres visuelles Erlebnis für den Benutzer in Szenarien wie Fahrzeugnavigation und Rückfahrbild.

adaptiver Halo-Unterdrückungsalgorithmus; Fahrzeugdisplay; Mini-LED; Haloeffekt; FPGA