基于深度学习的柔性AMOLED图像畸变补偿低功耗压缩驱动方法

本发明公开了基于深度学习的柔性AMOLED图像畸变补偿低功耗压缩驱动方法，包括：获取待显示的原始图像数据，划分为多个图像块；构建动态特征筛选模块的卷积神经网络模型，动态识别并筛选出图像块中的高频特征和亮度特征；利用卷积神经网络模型对各个图像块进行特征提取；将提取的特征进行压缩编码；利用生成对抗网络对压缩数据进行重构预测；驱动电路接收调整后的压缩特征数据，通过解码和基于像素级亮度映射的低功耗驱动算法，实现柔性AMOLED屏幕的图像显示。本发明解决了柔性屏弯曲状态下的图像畸变控制与功耗调控难题，提升了柔性AMOLED的图像显示质量与能效比。