Mini-LED 구역 백라이트 LCD 디스플레이 시스템은 우수한 지역 감광 능력과 초고 대비 특성으로 인해 차량용 HDR 디스플레이의 주요 발전 방향 중 하나가 되었지만, 터널을 빠르게 통과하거나 야간 조명이 변동하는 등 복잡한 주행 환경에서는 기존의 고정 가중치 계수 오류 보정 등의 백라이트 추출 알고리즘이 후광 확산 및 밝기 비선형 왜곡 문제를 갖고 있습니다. 본 연구는 다양한 환경광 및 조도 조건에서 사람의 눈 시각 인지 실험을 수행하였으며, 이원 분산 분석을 통해 환경광이 후광 인지 조절에 지배적인 역할을 한다는 것을 밝혔습니다. <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 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"/></alternatives></inline-formula> 함수와 지수 감쇠 함수를 기반으로 후광 지수-환경 조도-밝기 차 모델을 구축하였으며, 후광 지수(<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 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"/></alternatives></inline-formula>, H)와 환경 조도(<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 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"/></alternatives></inline-formula>의 관계를 구간별로 연구하고 단순화하여, 최종적으로 보정값(C)과 환경 조도(E) 간의 관계를 얻었습니다. 이를 기반으로, 구역 백라이트 디스플레이 시스템의 적응형 후광 억제 알고리즘을 설계하고 U-Net 기반 딥러닝 모델을 구축하여 본 논문 알고리즘과 시뮬레이션 비교를 수행하였습니다. 마지막으로 FPGA SoC 시스템에서 알고리즘 구현 및 기술 지표 테스트를 진행하였습니다. 실험 결과 적응형 알고리즘의 후광 제어 효과는 전반적으로 딥러닝 알고리즘보다 약간 떨어지지만 인식 속도에서는 크게 앞서며, 단위 시간 당 성능 증가(PSNR/추론 시간)는 280 dB/s에 달했습니다. 이러한 "고명도 안정성, 고속" 특성은 차량 내비게이션, 후방 영상 등 장면에서 사용자 시각 경험을 더욱 보장합니다.

적응형 후광 억제 알고리즘; 차량용 디스플레이; Mini-LED; 후광 효과; FPGA