移动设备正在迅速转变为多媒体平台，原因之一在于互联网上视频应用的增长以及互联网与移动设备越来越多的桥接。近1/3的美国年轻手机用户将照片和视频发布在YouTube这样的大众网站上。实际上，所有大众网站都将在未来两年开发出一个移动板块。

推动向可视媒体内容演变的另一个原因是即将到来的移动电视，实地测试已经证明了消费者对在移动设备上接收所需的视频、新闻、体育等节目很感兴趣。承载移动电视的各种网络正在不断被开发出来，开发商期待到2011年在电视节目订制和广告上的收入达到140亿美元。

可视媒体的发展对移动设备设计者提出了若干挑战。追求更大显示屏、更高分辨率趋势的发展相对于延长电池寿命的技术要快得多，由此带来了能耗预算和电池寿命的限制。在强环境光照下，移动设备要运行必然会降低传统LCD屏的成像亮度，并耗费能量。另外，由于不同地域、国家的偏好，需要提供一系列范围广泛的设备和显示形式参数，如翻盖、旋盖、滑盖、直板，想要设计出一套可以迎合全球市场需求的产品系列很困难。

显示屏限制图像可视性

一个最关键的挑战来自LCD技术的有限动态范围。人类视觉要求高对比度才能察觉精密细节。LCD的动态范围限制制约了显示屏能提供的图像对比度，从而限制了图像细节的可视性，结果就导致图像对于那些熟悉电视屏幕、电脑屏幕的消费者来说，缺乏清晰度和色彩深度。

移动可视多媒体设备及其服务要想满足消费者的期望并成功立足于市场，图像和视频在LCD显示屏上的可视性限制必须解决。调查结果显示消费者在试用后放弃移动电视的主要原因就在于视觉体验质量不高。欧洲区调查显示，近24%的试用者因为不满意图像质量而放弃移动电视业务。

可视性问题的根源在于LCD显示器的工作原理。本质上，每个LCD显示器都有一个位于可控制滤光器后的光源。在数据范围一端，滤光器完全开启，最大限度传送光源灯光（实际光束传输取决于滤光器的设计和分辨率）。在数据范围的另一端，显示器屏蔽99.5％的光源光，从而在成像数据值和传输光束间造就了一种简单关系。

将图像数据值映射成视觉构图并不简单。影响成像数据转化为图像的有三个因素。首先是显示屏的输入范围。全色成像采用8位色彩，即红、绿、蓝各8位，而显示屏可能无法接受全部24位色彩。输入范围限制导致了成像数据的不连续。输出不同光源值可能会因为舍入误差而导致图像细节的可视性缺失。
影响可视性的第二个因素是背景灯强度。显示光最大只能与背景光强度一样。因此，背景光强度就决定了一个图像的可视动态范围上限。

第三个因素是环境灯强度,它决定了图像可视动态范围的下限。显示屏的任意区域，其亮度至少要与显示屏上反射的环境光一样多，否则都无法为人所见。在强环境光条件下，反射光通常为白色，冲淡了显示光，反射环境光的净效应就是“冲淡”显示屏上的暗区域并降低亮域的色彩饱和度。

图1 LCD的图像可视性依赖于光，背景灯强度决定最大亮度而环境光控制最小亮度

由此，成像数据向可视光的映射就被限制在一定范围内。如图1所示，背景灯强度决定上限，而环境光决定下限，这造成显示的动态范围被限制在一个“盒子”中，极大地影响了眼睛观察图像细节的能力，使消费者无法得到满意的视觉体验。这一问题在视频显示上更为突出，因为眼睛在看视频的时候更加无法将光集中以成像。

冲破可视限制

传统显示技术只允许开发商通过两种方法来克服可视问题。其一是加强背景光，特别是在环境光强的条件下。对于移动设备设计者来说，这一办法有个严重的缺陷——增加能耗。移动显示器的背景光消耗30%～60%的设备能耗。在强背景光条件下运行显然会缩短电池使用寿命。

其二是应用全局成像处理算法，如Gamma、矩阵矫正，提高图像对比度从而增加可视性。全局方法的问题在于人的视觉会随光线强度变化。在中等强度光下可视的差别在明亮或灰暗的图像部分可能就不那么明显，而Gamma矫正和其他全局解决方法是对所有图像都做同等水平的增强。那么，全局增强的代价就是要牺牲一部分图像细节来改善另外一部分图像细节。

值得庆幸的是，移动设备设计者还可以选择其他方法，如基于QuickLogic视觉增强引擎（VEE）的动态范围压缩技术。VEE基于Apical 公司研发的iridix算法，通过一个人类视觉对光强度、空间差异的不同反应模型，改善视觉体验。与全局成像处理算法不同，这些算法会根据图像位置、周围图像内容、背光差异、环境光水平调节单个像素值。

图像强化是通过对显示器可视范围内的成像数据再映射来完成的。这些基于图像的再映射通过两种方式解决显示限制问题。首先，通过显示器的有限输入范围保留图像细节不被忽略。其次，根据图像的内容和位置，为每个像素计算并应用不同的色调曲线。增强的程度随眼睛透视这些区域差别的能力而变化，从而同时保留亮区和暗区中的细节，如图2所示。QuickLogic 的CSSP平台已被优化，使其可通过高数率提供VEE 技术，以支持移动设备上的高质量视频内容。

图2 动态范围压缩以强化可视性

这些动态范围压缩算法还会考虑显示器映射的数据值到显示输出中的各种变量，适用于不同的LCD显示特性。另外，如果强环境光，或低背景光降低了某一特定显示屏“范围”，该算法可以在可行范围内协调增强以实现图像的最大可视性。因此，动态范围压缩可以弥补环境光的变化，如用户从暗处走到明亮的阳光下。

动态范围压缩具有灵活性

这一适应不同显示环境的调节能力为设计者在移动图像显示设计中提供了更强的灵活性。设备不用通过保持高强度背景光来实现明亮、直射灯光下的可视性，它能够在背景光处于一般水平的情况下通过调节动态范围压缩来完成图像补偿。设备可以降低背景光水平，在一个更合理的光照条件下补偿缺失。或者，设计者可以通过自动调节以获得静态设计上的能源节省，同时保证视觉体验的质量。

尽管动态范围压缩算法最适用于原始成像数据，对于一些采用缺失图像压缩方法还原的移动内容的成像数据也同样有效，这使得在现有移动设备设计的图像处理过后就能够实现提升。这样看来，动态范围压缩一般发生在图像处理引擎向显示设备进行输出的过程中，使得它可以简单地插入到一个现有的构架中。图3展示了VEE如何被整合到一个移动系统并实现最佳视觉质量。

图3 整合VEE的移动系统

当前移动成像市场的有效增强不仅需要动态范围压缩算法。发展商还需要满足全球市场对不同显示界面、显示格式、分辨率的需求。另外，设计者还需要提供检测环境光、背景光的能力，以实现动态范围压缩的最大效益。

VEE采用硬件来保证提升图像质量却不加重移动设备的处理负担。软件可配置的寄存器可以控制算法的运作，设计者可以根据不同显示器类型调节算法以适应阶段性环境光和背景光的变化。VEE 1.0版本现已用于QuickLogic 的 PolarPro平台，2.0版本将整合到新ArcticLink II-VX解决方案平台中。

如VEE技术的动态范围压缩使设计者可以应付来自移动成像和视频的激烈挑战。如果消费者可以在移动设备上获得更高质量的可视内容，LCD 显示屏的限制将会凸显出来，人们将希望获得更好的视觉体验。可以提供更好的移动视觉享受，即达到消费者所熟悉的、在家中看电视时的那种图像质量的设计者将会赢得先机。