行動裝置正迅速地發展為多媒體平台。這項演變的原因之ㄧ，是網路影片使用率的提高及行動裝置趨增的網路連接性。幾乎有三分之一的美國年輕行動裝置使用者會將照片和影片上傳到諸如YouTube等社交網站中，而事實上，每個社交網站都將在兩年後發展出具備行動裝置上傳之相容性。

另一個行動裝置朝向視覺媒體內容的演變因素，是用於行動裝置之廣播電視的出現。 相關的實地測試已經顯示了消費者在其行動裝置上獲得客戶選擇的視訊、新聞、體育事件等之高度興趣。提供行動電視的各種網路現正攀升，開發商亦正追尋一個預計在2011年將超越140億美元之訂閱和廣告收入市場。

視覺媒體的增加，對行動裝置設計師帶來幾項挑戰。要求更大顯示螢幕和更高解析度格式的趨勢，其成長速度遠比在電池技術的演進速度更快，因此也增加了對電力預算和電池壽命的壓力。移動裝置所必須應付的強烈環境光亮條件，在沒有高亮、高電力背光源下，讓傳統LCD影像變得灰暗。此外，不同區域和國家使用者之偏好，促使相關產品必需提供廣泛的裝置及顯示器構型，如貝殼機、旋轉、滑蓋和直立式（candybar）手機，因此，要設計能滿足全球市場的單一產品系列是很困難的。

顯示器限制影像能見度

其中一項最嚴苛的影像設計挑戰，來自於LCD技術受限的動態範圍。以人類視覺特性而言，強烈對比度方能使其察覺細節，但 LCD的動態範圍限制，侷限了螢幕所能產生的影像對比度，因而也限制了對影像細節的察覺力。其結果是，顯示的影像缺乏消費者已經習慣於電視及電腦螢幕所看到的清晰度及顏色深度。

行動視覺媒體裝置和服務若要滿足消費者期望，並在市場上獲致成功，那麼LCD顯示器對於影像及影片能見度的限制則是刻不容緩的挑戰。實地測試已經證明，不良的觀賞經驗是消費者在嘗試後停止使用行動電視的主要原因，近24%的歐洲試驗者因不滿意影像品質而停用行動電視。

能見度問題的根源，在於LCD顯示器的運作方式。實質上，LCD顯示器的亮度來自位於可控制光阻斷器後的一道光源。在數據範圍的一個極端，光阻斷器為全開，並傳送其最大量的光度（被傳送的光的實際分數根據光阻斷器設計和解析度而有不同）。在數據範圍的另一端，顯示器阻擋99.5％的光源，這在影像數據值和被傳送光的分數間，形成一個簡單的對應關係。

影響影像能見度的要素

然而，影像數據值對視覺效果的映射並非如此直接。影響顯示器如何轉譯影像數據為影像能見度的因素有三個。其中之一，是顯示器的輸入範圍。全彩影像針對紅、綠和藍數據各使用8位元，但有些顯示器可能無法接受全部24位元，使得此輸入範圍限制導致影像數據的裁截。不同來源值的輸出可能因捨去法的誤差而變得一樣，因此容易遺失影像細節。

影響能見度的第二個因素是背光強度。在影像數據範圍的最高階，來自顯示器的光度只與自身的背光相同。因此，背光強度設定了影像可顯示動態範圍的上限。

第三項因數，來自環境照明強度，其設定影像可展示動態範圍的底限，如果顯示器的任一區域所散射的光不如顯示器所反射的環境亮度多，此區域則將不會被看見。在顯示器較明亮區域中，反射光一般是白色的，其會稀釋被顯示的光。被反射的週遭亮度之淨效用，是「刷除」顯示器的黑暗部分，並減少明亮區域之顏色飽和度。

《圖一 LCD上影像的能見度是根據亮度而有不同的，其以背光強度決定最大亮度及由週遭亮度控制最大暗度，並限制於有效的動態範圍內。》

影像數據對可見光之映射由框箱所限制，如圖一所示，其以背光強度設定最高界線，及透過周遭亮度設定較低界線。顯示器動態範圍所造成位於「框箱」內的的壓縮，大幅影響了眼睛察覺細節的能力，因而造成讓消費者不滿意的觀賞經驗。因為其無法提供肉眼足夠的機會來整合光能以形成知覺，使得相關問題在影像顯示上更為明顯。

克服能見度限制

增加背光亮度

如果以傳統顯示技術考量，開發業者將只能以二種選擇來克服這些能見度問題。 一是增加背光－尤其是在高環境亮度條件下。然而，對於行動裝置設計者而言，這個選項有一個嚴重的缺點：亦即增加電量耗費。 行動顯示器的背光佔消耗裝置的電力預算的30%至60%。 以高背光強度操作將大幅降低電池操作壽命。

自動演算校正

另一個選擇，是使用整體的影像處理演算法，例如伽瑪（Gamma）或矩形（histogram）校正來增加對比度（亦即能見度）在影像上的差異。這些整體方法的缺點，是人類感知會隨光強度而變化，在中間範圍光強度的能見度差別，可能不會以更亮或更暗的影像被覺知，伽瑪校正和其他整體方法針對影像運用同級強化方法，其結果是，在某些部份可察覺的細節增加了，卻會犧牲其他方面的細節 。

可行的解決方案

現在，行動裝置設計者可利用另一個選擇：基於QuickLogic視覺效果提升解決方案（VEE）的動態範圍壓縮技術。VEE是根據Apical Limited所開發之iridix演算法而來。其使用人體視覺模型之強化方式，能計算因光線強度和空間細節之知覺變化。這些演算法不同於整體影像處理演算法，其可根據影像位置、周圍影像內容、背光與四周亮度水準變化調整個別像素值。

VEE相關的視覺提升，建立於影像數據至顯示器的觀賞視框再映射。 此依據影像之映射方式，以二種方式解決顯示器之侷限性問題。 首先，它確保影像細節可被保留，不會因顯示器受限輸入範圍而裁截；其次，其可根據內容及影像位置進行動態計算，並針對各像素應用不同的調性曲線。 所增強的量會隨著肉眼變化的比例改變，這項能力能察覺在相關區域的變化，因此能同步保存亮處和暗處的細節，如圖二所示。QuickLogic的客戶特定標準產品平台專為提供VEE技術而最佳化，以高數據傳輸率在行動裝置上支援高品質影片內容。

《圖二 動態範圍壓縮提供依據影像相關強化，以增加能見度，而非建置整體影像處理演算法。》

這些動態範圍壓縮演算法，也在顯示器映射數據值至顯示器輸出時納入變異考量。如此允許演算法可針對不同的LCD顯示器特徵來調適。此外，如果高環境亮度或低背光強度針對指定的顯示器減縮此”視框”，此演算法還可調整其強化方式，以在可用範圍內將影像能見度達到最高。因此，動態範圍壓縮可針對環境亮度變化進行補償－例如使用者從陰影處走向明亮的陽光下。

動態範圍壓縮演算法技術

這一項可針對不同顯示器狀態進行調整的能力，提供設計師在行動影像顯示器設計上一個新層次的彈性。這項方法並非保持高背光水準來確保在強直接光線下的影像能見度，而是讓裝置保存適度水準背光，並僅調整動態範圍壓縮以進行補償。此裝置也可在更有利的採光條件下降低背光水準並補償損失，但不論何種方式，設計者均有機會建置自動調整，以在設計時獲得重大節能效益，同時確保優質的觀賞經驗。

雖然動態範圍壓縮演算法與未經處理的影像數據搭配時效果最佳，但即使與用於某些行動內容之具損耗性影像壓縮及解壓縮法之影像數據搭配時，同樣擁有高效率。如此可在現有行動裝置設計處理影像後進行影像強化處理。動態範圍壓縮的典型安裝，在於從影像處理引擎至顯示裝置之輸出路徑，因此使其能容易地置入現有架構。

《圖三 VEE如何整合於行動系統，以達到最佳的觀賞品質。》

行動影像的市場要求動態範圍壓縮演算法和更高的彈性。開發業者將需要考量針對顯示器介面、顯示格式及全球市場中所需解析度之差異。同樣的，相關設計將需提供可量測的環境亮度及控制背光的能力，以從動態範圍壓縮獲得最高利益。

VEE運用了硬體建置，以確保增加影像強化不會增加行動裝置處理負荷。軟體可配置暫存器可控制演算法的操作，以使設計師有能力調整不同的顯示器演算法，以及週期性的對周遭照明裝置和背光變動進行動態調整。VEE1.0版本目前可透過QuickLogic的PolarPro平台取得，而2.0版本將納入新的ArcticLink II-VX解決方案平台。

結語

動態範圍壓縮及如VEE等建置方式，讓設計師擁有實用的工具來克服行動影像處理及影片之顯示挑戰。隨著消費者在其行動裝置上獲得越來越高品質的視覺內容，LCD顯示器的限制問題也將趨於明顯，而對更佳視覺經驗的需要也將提高。唯有能迅速滿足這些需求的設計者，方能優先提供使用者卓越的視覺經驗，而這將非常接近消費者在客廳所慣常擁有的電視品質經驗。

---作者為QuickLogic資深行銷經理---