O sistema de exibição LCD com retroiluminação segmentada Mini-LED, graças à sua excelente capacidade de escurecimento local e características de contraste ultra alto, tornou-se uma das principais direções de desenvolvimento dos monitores HDR automotivos. Entretanto, em cenários de condução complexos, como a passagem rápida por túneis e variações na iluminação noturna, os algoritmos de extração de retroiluminação existentes, como a correção de erros de coeficiente de peso fixo, apresentam problemas de difusão do halo e distorção não linear do brilho. Este estudo realizou experimentos de percepção visual humana sob diferentes condições de luz ambiente e níveis de iluminância. A análise de variância de dois fatores indicou que a luz ambiente domina a regulação da percepção do halo, e com base na função <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> e na função de decaimento exponencial, foi construído um modelo de índice de halo-luz ambiental-diferença de brilho, obtendo a relação entre o índice de halo (<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) e a iluminância ambiente (<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>) foi analisada, com o estudo segmentado e simplificado de suas características, obtendo-se finalmente a relação entre o valor corrigido (C) e a iluminância ambiental (E). Com base nisso, foi projetado um algoritmo adaptativo de supressão de halo para sistemas de display com retroiluminação segmentada, e foi construído um modelo de aprendizado profundo baseado em U-Net para simulações comparativas com o algoritmo proposto. Por fim, o algoritmo foi implementado e os indicadores técnicos testados em um sistema FPGA em chip. Os resultados experimentais mostram que, embora o efeito do controle de halo do algoritmo adaptativo seja ligeiramente inferior ao do algoritmo de aprendizado profundo, sua velocidade de reconhecimento é significativamente superior, alcançando um ganho de desempenho por unidade de tempo (PSNR/tempo de inferência) de 280 dB/s. Essa característica de "brilho estável e alta velocidade" garante uma melhor experiência visual para o usuário em cenários como navegação automotiva e imagem de ré.

algoritmo adaptativo de supressão de halo; exibição veicular; Mini-LED; efeito halo; FPGA