Page 125 - 《软件学报》2020年第9期

2746 Journal of Software 软件学报 Vol.31, No.9, September 2020

上述方法的分析,为保证显示内容原有的颜色物理含义,同时保证图像的视觉效果,需要提出一个更普适高效的
显示内容像素级动态调节方法,来完成显示内容视觉效果不受损害的同时,降低其显示功耗.
Table 3 Comparison of advantages and disadvantages of various methods
表 3 各调节方法优缺点比较
调整方法 调整对象 调整粒度 优点 缺点
亮度调节 块区域 调整粒度粗 实现简单、计算功耗小 视觉差异大
动态颜色映射 像素点 调整粒度细 优化程度高 计算功耗大、适用范围小
像素调节 像素点 调整粒度细 优化程度高、视觉差异小、适用范围广 存在计算功耗

目前,在 AMOLED 低功耗研究取得了一定的研究成果,但针对更加普适高效的 AMOLED 功耗优化研究需
进一步深入.随着 4G、5G 网络通信的快速发展,网络带宽及数据流量急速增大,智能移动终端、智能穿戴、智
能机器人及虚拟现实等智能终端设备更加普及,AMOLED 以其画质好、更轻薄、可折叠、可柔性显示、低功
耗及抗眼疲劳等特点在嵌入式设备中应用更加广泛.本文针对屏幕显示的内容进行图像感知,提出根据人类视
觉特点对图像进行多区域感知,更准确地获取当前屏幕的特征区域.根据不同区域的关注度对多区域进行划分,
根据图像整体视觉效果及功耗优化程度,对不同的区域进行像素级动态调整,以保证最低降低能耗的同时,保证
图像整体视觉效果.
2 AMOLED 功耗模型

功耗建模是计算功耗的基础,也是评价功耗优化效果的核心量化指标.目前,AMOLED 的功耗建模主要分
为两种——基于硬件功耗测量仪器的功耗统计模型和基于软件的近似估计功耗模型:第 1 种方法主要通过功
耗测量仪器测量,或者通过硬件传感器嵌入到 AMOLED 部件的接入电路统计功耗;第 2 种方法是通过对
AMOLED 建立功耗模型统计功耗.基于硬件的方法测量结果通常比基于软件估计的更准确,但在测量时需专门
的硬件;而基于软件的近似估计方法通过构建功耗模型对功耗进行计算,操作简单,通用性强.目前,基于软件近
似估计的功耗建模方法已成为国内外研究者的共识.
在典型的智能移动终端系统中,操作系统及应用软件运行于主处理器上,图形处理单元(通常包含图形加速
器及显示控制器)生成显示内容的位图,并将其存储在帧缓冲区内存中;然后,位图被发送到显示器进行显示.
AMOLED 代码级功耗建模 [16,17] 通常借助用户界面使用高级语言实现的特点,通过遍历用户界面包含的控件种
类及结构分析估算界面功耗;图像级功耗建模 [16] 主要通过访问图像的局部位图信息估算当前显示功耗;像素级
功耗建模 [16,45,46] 主要通过遍历图像的全部像素信息计算当前显示功耗;电路级功耗建模 [47] 主要获取薄膜晶体
管的载流子迁移率、OLED 发光效率、像素纵横比等参数进行功耗计算.代码级功耗建模依赖于对高级编程语
言的分析,无法计算自然图像的功耗;图像级功耗建模虽计算速度较快,但精确度不够;电路级功耗建模精确度
较高,但通用性不够;像素级功耗建模通过图像位图信息计算显示功耗,其精确度高、通用性较强,目前为
AMOLED 功耗建模的主要方法.
本文采用 Dong [16] 提出的像素级功耗模型,具体的功耗模型见公式(1)及公式(2):
P pixel (R,G,B)=f(R)+h(G)+k(B) (1)
n
P image = C + ∑ {( )f R + i h ( )G + i k ( )}B i (2)
i= 1
公式(1)和公式(2)中的 f(⋅),h(⋅)和 k(⋅)分别表示像素点红色、绿色和蓝色各颜色分量的功耗函数,P pixel 表示
单个像素点的功耗,n 表示图像中像素点的总数,C 表示 OLED 不受像素约束的静态功耗,P iamge 表示整个图像的
功耗.其首先通过测量一个完全黑色的屏幕可以获取 AMOLED 的静态功耗 C,3 个颜色分量的功耗函数可以通
过对屏幕填充单一颜色时,逐渐改变颜色强度获取各自颜色的功耗函数.图 3(a)是 3 种颜色分量在μoled-32028-
p1 AMOLED 显示屏上不同颜色强度下的功耗,从图中可以观察到:最上方的曲线为蓝色颜色分量的屏幕功耗,
其功耗明显高于红色和绿色颜色分量,下方的两个曲线为红色颜色分量和绿色颜色分量的屏幕功耗,其中实心