Compensating for static icon burn-in on a display using adaptive compensation strategies

Abstract

Compensating for burn-in of static icons on an OLED display involves periodically sample display content to generate an aging factor map indicating a relative aging level of pixels associated with one or more static icons compared to an average aging level of the display. The aging factor map is analyzed to detect areas of static icon burn-in and determine the relative aging level of affected pixels. Based on the relative aging level, a burn-in compensation strategy is selected, ranging from disabling compensation for weak aging to aggressively applying compensation for high aging. The selected strategy is applied to adjust the luminance of the affected pixels using a formula that incorporates a brightness adjustment factor and low-frequency and high-frequency compensation maps. Aspects also can include gradual transitions between compensation states to minimize visual artifacts and a user interface for configuring and monitoring the burn-in compensation process.

Description

COMPENSATING FOR STATIC ICON BURN-IN ON A DISPLAY USING ADAPTIVE COMPENSATION STRATEGIESTECHNICAL FIELD

[0001] Aspects of the present disclosure relate generally to electronic displays. More specifically, the disclosure pertains to techniques for mitigating the burn-in of static icons on displays using adaptive compensation strategies based on the relative aging levels of the affected pixels.

[0002] DESCRIPTION OF THE RELATED TECHNOLOGY

[0003] Electronic displays, such as OLED displays, have gained popularity in recent years due to their superior image quality, wide viewing angles, and fast response times compared to traditional liquid crystal displays (LCDs) . However, OLED displays are susceptible to burn-in, a phenomenon where static content displayed for extended periods leads to permanent discoloration or ghosting effects on the screen. This issue is particularly prevalent with static icons, such as those found in navigation bars or application interfaces, which can cause localized aging of the pixels and result in visible burn-in.

[0004] Various techniques have been proposed to address the problem of burn-in on OLED displays. One common approach is to use pixel-shifting, where the displayed content is periodically moved by a few pixels to distribute the aging effect across a larger area. However, this method may not be effective for static icons that remain in the same position for long durations. Another approach is to use burn-in compensation algorithms that adjust the luminance of the pixels based on their expected aging levels. These algorithms typically involve measuring or estimating the accumulated aging of each pixel and applying a compensatory boost to the luminance of the aged pixels to even out the overall appearance of the display.

[0005] Existing burn-in compensation techniques often rely on periodic sampling of the displayed content to estimate the aging levels of the pixels. However, the sampling frequency may not be sufficient to accurately capture the aging effects of static icons, leading to under-compensation or over-compensation. Moreover, applying the same compensation strategy across all usage scenarios can result in visible artifacts or over-compensation in areas with dynamic content, where burn-in is less noticeable.

[0006] Therefore, there is a need for an adaptive burn-in compensation method that can effectively detect and mitigate the burn-in of static icons on OLED displays while minimizing visual artifacts and over-compensation in dynamic content.SUMMARY

[0007] The systems, methods and devices of this disclosure each have several innovative aspects, no single one of which is solely responsible for the desirable attributes disclosed herein.

[0008] One innovative aspect of the subject matter described in this disclosure can be implemented in a method for compensating for burn-in of static icons on an OLED display.

[0009] The method includes periodically sampling display content to generate an aging factor map indicating a relative aging level of pixels associated with one or more static icons compared to an average aging level of the display. The method further includes selecting a burn-in compensation strategy associated with the relative aging level of the pixels associated with the one or more static icons. The method further includes applying the selected burn-in compensation strategy to the aging factor map to adjust luminance of the pixels associated with the one or more static icons.

[0010] Another innovative aspect of the subject matter described in this disclosure can be implemented in an apparatus. The apparatus includes a processing system that includes processor circuitry and memory circuitry that stores code. The processing system is configured to cause the apparatus to periodically sample display content to generate an aging factor map indicating a relative aging level of pixels associated with one or more static icons compared to an average aging level of the display. The processing system is further configured to cause the apparatus to select a burn-in compensation strategy associated with the relative aging level of the pixels associated with the one or more static icons. The processing system is further configured to cause the apparatus to apply the selected burn-in compensation strategy to the aging factor map to adjust luminance of the pixels associated with the one or more static icons.

[0011] Another innovative aspect of the subject matter described in this disclosure can be implemented in a multimedia device. The multimedia device includes a display and a processing system that includes processor circuitry and memory circuitry that stores code. The processing system is configured to cause the multimedia device to periodically sample display content to generate an aging factor map indicating a relative aging level of pixels associated with one or more static icons compared to an average aging level of the display. The processing system is further configured to cause the multimedia device  to select a burn-in compensation strategy associated with the relative aging level of the pixels associated with the one or more static icons. The processing system is further configured to cause the multimedia device to apply the selected burn-in compensation strategy to the aging factor map to adjust luminance of the pixels associated with the one or more static icons.

[0012] In some implementations, the method, apparatus, or multimedia device may analyze the aging factor map using techniques such as histogram analysis to identify clusters of pixels with aging levels higher than the average aging level of the display or to identify areas of static icon burn-in. Alternatively, or in addition to, pattern recognition or machine learning algorithms may be applied to perform the foregoing.

[0013] In some implementations, the method, apparatus, or multimedia device may determine the burn-in compensation strategy by disabling compensation when the relative aging level is within a first range, selectively applying compensation based on application type and ambient conditions when the relative aging level is within a second range, and applying compensation (including aggressive compensation techniques) across most or all scenarios when the relative aging level is within a third range.

[0014] In some implementations, the method, apparatus, or multimedia device may apply the determined burn-in compensation strategy by adjusting the luminance of the pixels associated with the static icons using a formula that incorporates a brightness adjustment factor and low-frequency and high-frequency compensation maps. The brightness adjustment factor may be determined based on the relative aging level of the pixel, and the low-frequency and high-frequency compensation maps may capture broad and localized patterns of aging, respectively.

[0015] In some implementations, the method, apparatus, or multimedia device may gradually transition between different compensation states to minimize visual artifacts, such as by ramping the luminance boost up or down over multiple frames when enabling or disabling compensation and applying changes to the compensation level during periods of display inactivity or user idle time or during application content switching or layer content switching.

[0016] Details of one or more implementations of the subject matter described in this disclosure are set forth in the accompanying drawings and the description below. Other features, aspects, and advantages will become apparent from the description, the drawings and the claims.

[0017] BRIEF DESCRIPTION OF THE FIGURES

[0018] Figure 1 shows a block diagram of an example system-on-chip (SoC) configured for operating a display.

[0019] Figure 2 shows a system block diagram illustrating an example electronic device incorporating a pixel array display.

[0020] Figure 3 shows a diagram of an example mobile device, such as a mobile phone, including a display.

[0021] Figure 4 shows a diagram of an example headset device, such as a virtual reality, mixed reality, or augmented reality headset, that includes a display.

[0022] Figure 5 shows a diagram of an example system that supports adaptive burn-in compensation for static icons on an OLED display.

[0023] Figure 6 shows a diagram illustrating some example features of the system of Figure 5.

[0024] Figure 7 shows a flow chart of an example process that supports adaptive burn-in compensation for static icons on an OLED display.

[0025] Figure 8 illustrates an example method for adaptive burn-in compensation based on display aging factor map runtime analysis and static icon relative aging level. Like reference numbers and designations in the various drawings indicate like elements.DETAILED DESCRIPTION

[0026] Various aspects relate to techniques that analyze an aging factor map of a display to determine the relative aging levels of pixels associated with static icons and select an appropriate compensation strategy based on detected aging levels and usage scenarios. Described techniques obviate problems associated with applying the same compensation strategy across all usage scenarios, which results in visible artifacts or over-compensation in areas with dynamic content, where burn-in is less noticeable.

[0027] Aspects of the disclosure relate to compensation strategies for icon burn-in on OLED displays in mobile devices. To reduce unwanted visual artifacts and regression, the compensation is adaptively applied based on analyzing an aging factor map of the display to determine the relative level of burn-in for static icons compared to the overall display.

[0028] In some aspects, the display content is periodically sampled and analyzed to generate and update a display aging factor map indicating the aging status of each pixel. A histogram analysis or pattern recognition is performed on the aging factor map to detect any areas of static icon burn-in and determine the relative level of burn-in of those icons compared to the average of the display panel.

[0029] The burn-in compensation is then strategically applied in different scenarios based on the detected level of the static icon burn-in. If the icon burn-in is minor, the compensation may be disabled to avoid visual artifacts. For moderate icon burn-in, compensation is selectively applied in certain applications or ambient conditions where the burn-in would be more noticeable. For severe burn-in, compensation is applied more aggressively across most or all scenarios.

[0030] By detecting the level of static icon burn-in from the display aging map and adapting the compensation strategy accordingly, the system can effectively reduce the icon burn-in while avoiding over-compensation and unwanted visual artifacts in applications with fast-moving content. This allows optimization for both the permanent burn-in of static icons as well as long-term spatial inconsistency of the panel.

[0031] In one aspect, the display content is sampled and recorded periodically, such as every 2-60 seconds, to collect data for generating the aging factor map while managing power and memory usage. Although this sampling rate may be sufficient for detecting static content burn-in, it may not accurately capture the effects of fast-moving content on long-term aging of the display. The aging factor map is generated by analyzing the sampled frames and calculating an aging factor for each pixel based on models of how different content affects the aging process.

[0032] To detect static icon burn-in, according to one aspect, a histogram of the aging factors in the aging factor map is analyzed. The histogram reveals the distribution of pixels at different levels of aging. Pixels associated with a static icon that has experienced burn-in will show up as a cluster of pixels at a higher aging level than the average. Filtering and normalization techniques can be applied to the histogram data to identify these clusters of static burn-in. According to another aspect, pattern recognition or machine learning algorithms can be applied to the aging factor map to identify and assess areas of icon burn-in.

[0033] The compensation strategy is adapted based on the severity of the detected icon burn-in relative to the overall aging of the display. For mild cases where the icon burn-in is not significantly worse than the average aging, the compensation may be disabled, since the minor burn-in may not be readily apparent and compensation may introduce unnecessary artifacts. For moderate cases where the icon burn-in is more significant but not yet severe, the compensation is strategically applied in situations where the burn-in is likely to be noticeable, such as applications with static content like image viewers. The ambient light conditions also may be considered, with compensation applied more liberally in low light  where burn-in is more apparent. For severe cases of icon burn-in, compensation is applied in most or all scenarios to counteract the highly visible damage.

[0034] When applying the burn-in compensation, the pixels associated with the damaged static icons are boosted in luminance to even out the apparent aging with the rest of the panel. The degree of luminance boost is determined based on the relative aging level of the pixels as indicated by the aging map. The compensation is applied by modifying the pixel values as they are sent to the display pipeline. In some aspects, the compensation may be gradually ramped up or down when enabling or disabling it to minimize abrupt visual changes.

[0035] By generating a display aging factor map, analyzing it to detect static icon burn-in, and dynamically adapting the burn-in compensation strategy based on the severity of the icon burn-in, the system can effectively reduce the appearance of burn-in while avoiding over-aggressive compensation that introduces unwanted visual artifacts in high-motion content. Selectively applying the appropriate level of compensation in different applications and ambient conditions optimizes the viewing experience and lifetime of the display.

[0036] The system architecture for implementing the adaptive burn-in compensation strategy may include a combination of hardware and software components. The display pipeline hardware, such as a Display Processing Unit (DPU) , may include dedicated circuitry for capturing and processing frames to generate the aging factor map. The DPU also may include hardware blocks for applying the pixel-level burn-in compensation based on the calculated compensation parameters. The software components may include drivers and applications for controlling the display pipeline, as well as algorithms for analyzing the aging map data and selecting the appropriate compensation strategy.

[0037] In some aspects, the system may provide a user interface for configuring and monitoring the burn-in compensation. The interface may allow the user to view the current aging status of the display, including visualizations of the aging factor map and detected areas of burn-in. The user may be able to manually enable or disable the compensation, as well as set preferences for how aggressively the compensation is applied. In some cases, the interface may provide notifications or recommendations to the user based on the burn-in status, such as suggesting a more aggressive compensation strategy if severe burn-in is detected.

[0038] Alternative aspects of the disclosure may utilize different techniques for generating the aging factor map and analyzing it to detect burn-in. For example, rather than sampling frames periodically, the system may continuously monitor the display content and update  the aging map in real-time. This may provide more accurate tracking of the aging effects, but also may require more processing power and memory bandwidth. Different mathematical models and algorithms also may be used to calculate the aging factors based on the displayed content and to identify clusters of burn-in.

[0039] Various optimizations and enhancements may be applied to improve the performance and efficiency of the system. For example, the resolution of the aging factor map may be adaptively scaled based on the available memory and processing resources. In some cases, the aging factors may be calculated and stored at a lower resolution than the display itself to reduce memory usage. Interpolation and upscaling techniques can then be applied when using the aging map to determine the pixel-level compensation values. Additionally, compression techniques may be used to reduce the storage and bandwidth requirements for the aging map data.

[0040] The burn-in compensation techniques may be combined with other display optimization and enhancement technologies in some aspects. For example, the system also may apply dynamic color and contrast adjustments based on the image content and ambient light conditions. These adjustments may be coordinated with the burn-in compensation to provide an optimal viewing experience and mitigate any visual artifacts. In some cases, machine learning models may be used to predict and counteract the visible effects of burn-in and other display artifacts based on the content and context.

[0041] Beyond mobile devices like smartphones, the adaptive burn-in compensation techniques also may be applied to other types of OLED displays, such as those used in tablets, laptops, televisions, and virtual / augmented reality headsets. The specific implementation details may vary based on the characteristics and usage patterns of each type of device, but the general principles of generating an aging factor map, detecting burn-in, and dynamically applying compensation can be adapted to different scenarios.

[0042] Particular aspects of the subject matter described in this disclosure can be implemented to realize one or more of the following potential advantages. The concepts described herein offer a sophisticated approach to mitigating screen burn-in on OLED displays. By periodically sampling display content to generate and update an aging factor map, the system can intelligently detect areas of static icon burn-in and assess their severity relative to the overall aging of the display panel. This enables strategic application of burn-in compensation, adapting the approach based on the level of burn-in and usage scenario. For minor burn-in, compensation may be unnecessary and thus avoided to prevent visual artifacts. In cases of moderate burn-in, compensation is selectively applied when most  noticeable, such as in static content applications or low-light conditions. Severe burn-in warrants more aggressive compensation across a wider range of scenarios. This dynamic, context-aware compensation maximizes the effectiveness of burn-in reduction while minimizing undesirable over-compensation effects, ultimately providing an optimized viewing experience and extended display lifespan compared to one-size-fits-all compensation methods.

[0043] Figure 1 shows a block diagram of an example system-on-chip (SoC) configured for operating a display. The SoC 100 may include several components coupled together through a bus 102, which may be a network-on-a-chip (NoC) or a plurality of NOCs interconnecting various components. For example, although Figure 1 illustrates several components coupled to the bus 102, the several components may be coupled to different busses with additional busses connecting the different busses to provide a path for communication between the components.

[0044] One example component in the SoC 100 is a digital signal processor (DSP) 112 for signal processing. The DSP 112 may include hardware customized for performing a limited set of operations on specific kinds of data. For example, a DSP may include transistors coupled together to perform operations on streaming data and use memory architectures or access techniques to fetch multiple data or instructions concurrently. Such configurations may allow the DSP 112 to operate on real-time data, such as video data, audio data, image data, or modem data, in a power-efficient manner.

[0045] The SoC 100 also includes a central processing unit (CPU) 104 and a memory 106 storing instructions 108 (such as a memory storing processor-readable code or a non-transitory computer-readable medium storing instructions) that may be executed by a processor of the SoC 100. The CPU 104 may be a single central processing unit (CPU) or a CPU cluster including two or more cores such as core 104A. The CPU 104 may include hardware capable of performing generic operations on many kinds of data, such as hardware capable of executing instructions from the Advanced RISC Machines  instruction set, such as ARMv8 and ARMv9. For example, a CPU 104 may include transistors coupled together to perform operations for supporting executing an operating system and user applications (such as a camera application, a multimedia application, a gaming application, a productivity application, a messaging application, a videocall application, an audio recording application, a video recording application) . The CPU 104 may execute instructions 108 retrieved from the memory 106. In some implementations, the CPU 104 executing an operating system may coordinate execution of instructions by  various components within the SoC 100. For example, the CPU 104 may retrieve instructions 108 from memory 106 and execute the instructions on the DSP 112.

[0046] The SoC 100 may further include a neural signal processor (NSP) 124 for executing machine learning (ML) models relating to multimedia applications. The NSP 124 may include hardware configured to perform and accelerate convolution operations involved in executing machine learning algorithms. For example, the NSP 124 may improve performance when executing predictive models such as artificial neural networks (ANNs) (including multilayer feedforward neural networks (MLFFNN) , the recurrent neural networks (RNN) , or the radial basis functions (RBF) ) . The ANN executed by the NSP 124 may access predefined training weights stored in the memory 106 for performing operations on user data.

[0047] The SoC 100 may be coupled to a display 114 for interacting with a user. The display 114 may be controlled by a driver 114A, such as shown in and described with reference to Figure 2, which is another example of a processor. The driver 114A may be an application specific integrated circuit (ASIC) configured to perform methods described according to aspects of this disclosure. In some implementations, the display 114 may be a field sequential display and the driver 114A is configured to apply control signals to the field sequential display to generate the display of individual colors in a sequential manner according to image frames output from the SoC 100 to the display 114. The SoC 100 also may include a graphics processing unit (GPU) 126 for rendering images on the display 114. In some implementations, the CPU 104 may perform rendering to the display 114 without a GPU 126. In some implementations, the GPU 126 may be configured to execute instructions for performing operations unrelated to rendering images, such as for processing large volumes of datasets in parallel.

[0048] Processing algorithms, techniques, and methods that are described herein may be executed by at least one processor of the SoC 100, which may include execution by all steps on one of the processors (such as DSP 112, CPU 104, NSP 124, GPU 126) or may include execution of steps across a combination of one or more of the processors (such as DSP 112, CPU 104, NSP 124, GPU 126, driver 114A) . In some implementations, at least one of the driver 114A, the GPU 126, or the CPU 104 executes instructions to perform various operations described herein. To illustrate, in some implementations, the CPU 104 may include or may execute an adaptive anti-aging engine 110 to perform one or more operations described herein. In some other implementations, operations described with reference to the adaptive anti-aging engine 110 may be performed by one or more other  components illustrated in Figure 1, such as one or more of the driver 114A, the GPU 126, or the NSP 124.

[0049] Input / output components may be coupled to the SoC 100 through an input / output (I / O) hub 116. An example of a hub 116 is an interconnect to a peripheral component interconnect express (PCIe) bus. Example components coupled to hub 116 may be components used for interacting with a user, such as a touch screen interface or physical buttons. Some components coupled to hub 116 also may include network interfaces for communicating with other devices, including a wide area network (WAN) adaptor (such as WAN adaptor 152) , a local area network (LAN) adaptor (such as LAN adaptor 153) , or a personal area network (PAN) adaptor (such as PAN adaptor 154) . A WAN adaptor 152 may be a 4G LTE or a 5G NR wireless network adaptor. A LAN adaptor 153 may be an IEEE 802.11 WiFi wireless network adapter. A PAN adaptor 154 may be a Bluetooth wireless network adaptor. Each of the WAN adaptor 152, LAN adaptor 153, or PAN adaptor 154 may be coupled to an antenna that may be shared by each of the adaptors 152, 153, and 154, or coupled to multiple antennas configured for primary and diversity reception or configured for receiving specific frequency bands. In some implementations, the WAN adaptor 152, LAN adaptor 153, or PAN adaptor 154 may share circuitry, such as portions of a radio frequency front end (RFFE) .

[0050] Audio circuitry 156 may be integrated in SoC 100 as dedicated circuitry for coupling the SoC 100 to a speaker 120 external to the SoC 100, which may be a transducer such as a speaker (either internal to or external to a device incorporating the SoC 100) or headphones. The audio circuitry 156 may include coder / decoder (CODEC) functionality for processing digital audio signals. The audio circuitry 156 may further include one or more amplifiers (such as a class-D amplifier) for driving a transducer coupled to the SoC 100 for outputting sounds generated during execution of applications by the SoC 100.

[0051] The SoC 100 may couple to external devices outside the package of the SoC 100. For example, the SoC 100 may be coupled to a power supply 118, such as a battery or an adaptor to couple the SoC 100 to an energy source. The signal processing described herein may be adapted to and achieve power efficiency to support operation of the SoC 100 from a limited-capacity power supply 118 such as a battery. For example, operations may be performed on a portion of the SoC 100 configured for performing the operation at a lowest power consumption. As another example, operations themselves are performed in a manner that reduces a number of computations to perform the operation, such that the algorithm is optimized for extending the operational time of a device while powered by a  limited-capacity power supply 118. In some implementations, the operations described herein may be configured based on a type of power supply 118 providing energy to the SoC 100. For example, a first set of operations may be executed to perform a function when the power supply 118 is a wall adaptor. As another example, a second set of operations may be executed to perform a function when the power supply 118 is a battery.

[0052] The SoC 100 also may include or be coupled to additional features or components that are not shown in Figure 1. Although components are shown integrated as a single SoC 100, which may include all components built on a single semiconductor die with a common semiconductor substrate, other arrangements of the illustrated blocks different number of dies, substrates, or packages may be arranged to accomplish the same functionality described in this disclosure.

[0053] The memory 106 may include a non-transient or non-transitory computer readable medium storing computer-executable instructions as instructions 108 to perform all or a portion of one or more operations described in this disclosure. The instructions 108 may include a multimedia application (or other suitable application such as a messaging application that may display multimedia content or otherwise influence the output of the display 114) to be executed by the SoC 100 that records, processes, or outputs video signals. The instructions 108 also may include other applications or programs executed by the SoC 100, such as an operating system and applications other than for multimedia processing.

[0054] While the SoC 100 is referred to in the examples herein for performing aspects of the present disclosure, some device components may not be shown in Figure 1 to prevent obscuring aspects of the present disclosure. Additionally, other components, numbers of components, or combinations of components may be included in a suitable device for performing aspects of the present disclosure. As such, the present disclosure is not limited to a specific device or configuration of components, including the SoC 100.

[0055] Figure 2 shows a system block diagram 200 illustrating an example electronic device incorporating a pixel array display. The electronic device includes a SoC 100 with one or more processors (such as CPU 104) that may be configured to execute one or more software modules. In addition to executing an operating system, such processors may be configured to execute one or more software applications, including a web browser, a telephone application, an email program, or any other software application. In some examples, the SoC 100 may include the adaptive anti-aging engine 110.

[0056] The CPU 104 can be configured to communicate, such as through a hardware driver, with an array driver 222, which is one nonlimiting example of driver 114A from Figure 1. The array driver 222 can include a row driver circuit 224 and a column driver circuit 226 that provide signals to, such as a display array. Although Figure 2 illustrates a 3×3 pixel array for the sake of clarity, the display array 230 may contain a very large number of pixels, and may have a different number of pixels in rows than in columns, and vice versa. In some implementations, the CPU 104

[0057] Though a series of pixels in an array may be referred to in some instances as “rows” or “columns, ” a person having ordinary skill in the art will readily understand that referring to one direction as a “row” and another as a “column” is arbitrary. Restated, in some orientations, the rows can be considered columns, and the columns considered to be rows. Furthermore, the display elements may be evenly arranged in orthogonal rows and columns (an “array” ) , or arranged in non-linear configurations, for example, having certain positional offsets with respect to one another (a “mosaic” ) . The terms “array” and “mosaic” may refer to either configuration. Thus, although the display is referred to as including an “array” or “mosaic, ” the elements themselves need not be arranged orthogonally to one another, or disposed in an even distribution, in any instance, but may include arrangements having asymmetric shapes and unevenly distributed elements.

[0058] Aspects of the signal processing described in Figure 1 or Figure 2 may be applied in example devices, such as the example devices of Figure 3 or Figure 4.

[0059] Figure 3 shows a diagram of an example mobile device 302, such as a mobile phone, including a display 304. Additionally, one or more components of the SoC 100 may be integrated in the mobile device 302. For example, the mobile device 302 may include the SoC 100 including the adaptive anti-aging engine 110.

[0060] Figure 4 shows a diagram of an example headset device 402, such as a virtual reality, mixed reality, or augmented reality headset, that includes a display 408. The headset device 402 includes the display 408, microphone (s) 430 and speaker (s) 420. Additionally, components of the SoC 100 or driver 114A may be integrated in the headset device 402. To illustrate, the example headset of Figure 4 may include the SoC 100 including the adaptive anti-aging engine 110.

[0061] Aspects of this disclosure are directed to certain implementations; however, the teachings herein can be applied in a multitude of different ways to different devices. The described implementations may be implemented in any device that is configured to display an image, whether in motion (such as video) or stationary (such as still image) , and whether textual,  graphical or pictorial. More particularly, it is contemplated that the implementations may be implemented in or associated with a variety of electronic devices such as, but not limited to, mobile telephones, multimedia Internet enabled cellular telephones, mobile television receivers, wireless devices, smartphones, Bluetooth devices, personal data assistants (PDAs) , wireless electronic mail receivers, hand-held or portable computers, netbooks, notebooks, smartbooks, tablets, printers, copiers, scanners, facsimile devices, GPS receivers / navigators, cameras, MP3 players, camcorders, game consoles, wrist watches, clocks, calculators, television monitors, flat panel displays, electronic reading devices (such as e-readers) , computer monitors, auto displays (such as odometer display, etc. ) , cockpit controls or displays, camera view displays (such as display of a rear view camera in a vehicle) , electronic photographs, electronic billboards or signs, projectors, architectural structures, microwaves, refrigerators, stereo systems, cassette recorders or players, DVD players, CD players, VCRs, radios, portable memory chips, washers, dryers, washer / dryers, parking meters, packaging (such as MEMS and non-MEMS) , aesthetic structures (such as display of images on a piece of jewelry) and a variety of electromechanical systems devices. The teachings herein also can be used in non-display applications such as, but not limited to, electronic switching devices, radio frequency filters, sensors, accelerometers, gyroscopes, motion-sensing devices, magnetometers, inertial components for consumer electronics, parts of consumer electronics products, varactors, liquid crystal devices, electrophoretic devices, drive schemes, manufacturing processes, and electronic test equipment. Thus, the teachings are not intended to be limited to the implementations depicted solely in the Figures, but instead have wide applicability as will be readily apparent to a person having ordinary skill in the art.

[0062] Figure 5 shows a diagram of an example system 500 that supports adaptive burn-in compensation for static icons on an OLED display. The system 500 may include an adaptive anti-aging engine 110, a burn in compensation engine 570, and a display, such as an organic light emitting diode (OLED) touchscreen display 590. In some examples, the OLED touchscreen display 590 may correspond to the display 114, the display 304, the display 408, or another display.

[0063] The OLED touchscreen display 590 may include a touch panel and OLED pixel elements. The touch panel may include a resistive touch panel, a capacitive touch panel, a surface acoustic wave (SAW) touch panel, or another type of touch panel. In some cases, an OLED pixel element also may be referred to as an organic electroluminescent (EL) diode.

[0064] In some implementations, the system 500 may be included in a computing device, such as a mobile phone or a computer (such as a laptop computer, a tablet computer, or a desktop computer) . Other examples are also within the scope of the disclosure. For example, in some implementations, the system 500 may be included in a vehicle, such as within a vehicle navigation system or a vehicle entertainment system. In another example, the system 500 may be included in a television or in another device.

[0065] The adaptive anti-aging engine 110 may include or may access a buffer 560, such as a write buffer or a concurrent write back (CWB) buffer. The buffer 560 may be coupled to or may be accessible by the burn in compensation engine 570. In some examples, the burn in compensation engine 570 may correspond to a virtual machine (VM) . In some implementations, the burn in compensation engine 570 also may be referred to as an anti-aging engine or as a de-burn-in engine.

[0066] During operation, the adaptive anti-aging engine 110 may perform operations associated with data 508. The data 508 may correspond to or may be associated with graphical content 594 presented at the OLED touchscreen display 590. For example, the data 508 may include one or more frames of the graphical content 594, such as a first frame 510a, a second frame 510b, and a third frame 510c. In some implementations, each frame of the data 508 may specify a set of pixel values to be presented via the graphical content 594 at the OLED touchscreen display 590.

[0067] According to aspects, the adaptive anti-aging engine 110 may periodically sample and analyze frames of the data 508 to generate an aging factor map indicating the aging status of each pixel of the OLED touchscreen display 590. The adaptive anti-aging engine 110 may select one or more first frames of the data 508 in accordance with a first sampling frequency, such as a default sampling frequency 512. In an illustrative example, the adaptive anti-aging engine 110 may sample the first frame 510a in accordance with the default sampling frequency 512 and may store the first frame 510a to the buffer 560.

[0068] The default sampling frequency 512 may be selected, for example, based on loading a new application or based on a change in graphical content presented at the OLED touchscreen display 590. In such examples, the adaptive anti-aging engine 110 may “default” to the default sampling frequency 512 and may record frames of the data 508 to the buffer 560 in accordance with the default sampling frequency 512. To further illustrate, if the default sampling frequency 512 corresponds to 1 hertz (Hz) , then the adaptive anti-aging engine 110 may store a frame of the data 508 to the buffer 560 once per second.

[0069] The adaptive anti-aging engine 110 may store the sampled frames to the buffer 560 as buffered frames 564 and may provide the buffered frames 564 from the buffer 560 to the burn in compensation engine 570. Other examples are also within the scope of the disclosure.

[0070] The adaptive anti-aging engine 110 may include an inactivity timer 520 to detect periods of touch inactivity 534 associated with the OLED touchscreen display 590. The adaptive anti-aging engine 110 may receive touch data 530 associated with the OLED touchscreen display 590 and may analyze the touch data 530 to identify the periods of touch inactivity 534. The adaptive anti-aging engine 110 may increment a value 524 of the inactivity timer 520 while no touch input is detected and may reset the value 524 when touch input is detected. If the value 524 reaches a threshold value 528, the adaptive anti-aging engine 110 may detect the period of touch inactivity 534.

[0071] The adaptive anti-aging engine 110 may adaptively change a sampling frequency associated with sampling frames of the data 508 to the buffer 560. For example, in accordance with detecting the period of touch inactivity 534 associated with the OLED touchscreen display 590, the adaptive anti-aging engine 110 may begin storing frames of the data 508 to the buffer 560 in accordance with a second sampling frequency, such as a reduced sampling frequency 516. In an illustrative example, the adaptive anti-aging engine 110 may sample the second frame 510b in accordance with the reduced sampling frequency 516 and may store the second frame 510b to the buffer 560. The reduced sampling frequency 516 may be less than the default sampling frequency 512. To illustrate, if the reduced sampling frequency 516 corresponds to 0.5 hertz (Hz) , then the adaptive anti-aging engine 110 may store a frame of the data 508 to the buffer 560 once every other second. Other examples are also within the scope of the disclosure.

[0072] Accordingly, in some examples, the adaptive anti-aging engine 110 may detect an end of the period of touch inactivity 534 in accordance with detecting either (or both) of the touch event 538 or the frame geometry change 544 satisfying the one or more frame geometry change criteria 548. In accordance with detecting one or more of the touch event 538 or the frame geometry change 544 satisfying the one or more frame geometry change criteria 548, the adaptive anti-aging engine 110 may return to sampling the data 508 according to the default sampling frequency 512 (such as instead of the reduced sampling frequency 516) . In an illustrative example, the adaptive anti-aging engine 110 may sample the third frame 510c in accordance with the default sampling frequency 512 and may store the third frame 510c to the buffer 560. Further, the adaptive anti-aging  engine 110 may reset the value 524 of the inactivity timer 520 (such as to zero or another value) .

[0073] The adaptive anti-aging engine 110 also may include a comparator 526 to compare the value 524 of the inactivity timer 520 to the threshold value 528. The comparator 526 may output a control signal having one of a first value (such as a logic zero value or a logic one value) or a second value (such as a logic one value or a logic zero value) .

[0074] The adaptive anti-aging engine 110 also may include a frame geometry change detector 540 to compare frames of the data 508 and detect frame geometry changes 544. The frame geometry change detector 540 may compare the frame geometry changes 544 to one or more frame geometry change criteria 548 to determine whether the frame geometry changes 544 satisfy the criteria.

[0075] The burn in compensation engine 570 may receive the buffered frames 564 from the buffer 560 and may analyze the aging factor map to detect areas of static icon burn-in and determine the relative aging level of pixels associated with the static icons compared to an average aging level of the display. The burn in compensation engine 570 may operate in a first mode (such as a sleep mode) and may transition to a second mode (such as an active mode) to receive the buffered frames 564. The first mode may be associated with a lower power consumption than the second mode.

[0076] The burn in compensation engine 570 may analyze the aging factor map using techniques such as histogram analysis to identify clusters of pixels with aging levels higher than the average aging level of the display, as described herein. Alternatively, the burn in compensation engine 570 may apply pattern recognition or machine learning algorithms to identify areas of static icon burn-in.

[0077] Based on the detected aging levels, the burn in compensation engine 570 may determine, calculate, ascertain, obtain, or select one or more pixel compensation values 574. The one or more pixel compensation values 574 may enable the adaptive anti-aging engine 110 to compensate for burn-in associated with the static icons on the OLED touchscreen display 590, such as by adjusting color, brightness, or other parameters associated with the graphical content 594 to reduce visual perceivability of the burn-in.

[0078] The adaptive anti-aging engine 110 may determine a burn-in compensation strategy based on the relative aging level of the pixels associated with the static icons. The relative aging level represents the ratio between the aging factor of the pixels associated with static icons and the average aging factor of the display panel. For example, if the average aging factor of the display panel corresponds to a brightness reduction ratio of 0.95 while the pixels  associated with static icons have an aging factor corresponding to a brightness reduction ratio of 0.475, the relative aging level would be calculated as 0.475  / 0.95 = 0.5. Based on this relative aging level, the adaptive anti-aging engine 110 may disable compensation when the relative aging level is within a first range (such as 0.98-1.0) , selectively apply compensation based on application type and ambient conditions when the relative aging level is within a second range (such as 0.85-0.97) , and aggressively apply compensation across most or all scenarios when the relative aging level is within a third range (such as below 0.85) . For instance, the adaptive anti-aging engine 110 may disable compensation when the relative aging level is close to 1.0, indicating the static pixels are aging at a similar rate to the average display panel aging. In contrast, if the relative aging level is significantly lower than 1.0, such as 0.5 in the example above, the adaptive anti-aging engine 110 may choose to aggressively apply compensation across most or all scenarios to counteract the more pronounced aging of the static pixels relative to the rest of the display panel.

[0079] Further, the adaptive anti-aging engine 110 may apply the determined burn-in compensation strategy to adjust the luminance of the pixels associated with the static icons using a formula that incorporates a brightness adjustment factor (BrgtAdj) and low-frequency (LFC) and high-frequency (HFC) compensation maps. The BrgtAdj factor is determined based on the relative aging level of the pixel, with values close to 1.0 for weak aging, between 0.9 and 0.95 for medium aging, and between 0.8 and 0.9 for high aging. The LFC map captures broad, slowly-varying patterns of aging, while the HFC map captures localized, high-frequency variations.

[0080] According to other aspects, the adaptive anti-aging engine 110 also may gradually transition between different compensation states to minimize visual artifacts. For example, the adaptive anti-aging engine 110 may ramp up the luminance boost over multiple frames when enabling compensation, ramp down the luminance boost over multiple frames when disabling compensation, apply changes to the compensation level during periods of display inactivity or user idle time, or apply changes to the compensation level during periods of application content switching or layer content switching.

[0081] The adaptive anti-aging engine 110 may detect one or more idle mode trigger conditions 550, such as a touch idle mode 554 associated with the OLED touchscreen display 590 or a processor idle mode 558 associated with a processor (such as the CPU 104, the DSP 112, the NSP 124, or the GPU 126 of Figure 1) . The adaptive anti-aging engine 110 may  provide the buffered frames 564 from the buffer 560 to the burn in compensation engine 570 in accordance with detecting the one or more idle mode trigger conditions 550.

[0082] Figure 6 shows a diagram illustrating some example features of the system 500 of Figure 5. The adaptive anti-aging engine 110 may include or may be associated with an application 604, a window manager 608, a hardware user interface (HW UI) 612, a display service 616, a display manager 620, and one or more drivers 630. The display manager 620 may include or may be associated with a de-burn-in service 624 and the buffer 560.

[0083] The burn in compensation engine 570 may include an aging analyzer 652, a secure database 654, and an aging accumulator 656. The aging analyzer 652 may perform an aging analysis of the buffered frames 564 and may store a result of the aging analysis to the secure database 654. The aging accumulator 656 may determine, calculate, ascertain, obtain, or select the one or more pixel compensation values 574 based on contents of the secure database 654.

[0084] The adaptive anti-aging engine 110 may receive the one or more pixel compensation values 574. The display manager 620 may receive the one or more pixel compensation values 574 and may input the one or more pixel compensation values 574 to the de-burn-in service 624. Based on the one or more pixel compensation values 574, the de-burn-in service 624 may compensate for burn-in associated with the static icons on the OLED touchscreen display 590, such as by adjusting color, brightness, or other parameters associated with the graphical content 594 to reduce visual perceivability of the burn-in.

[0085] The system 500 also may provide a user interface for configuring and monitoring the burn-in compensation, including displaying the aging factor map, allowing user control overcompensation aggressiveness, and providing notifications based on the burn-in status.

[0086] One or more features described herein may improve performance of an electronic device that uses an OLED display. By adaptively adjusting the burn-in compensation strategy based on the relative aging levels of the pixels associated with static icons, the system 500 can effectively mitigate icon burn-in while minimizing visual artifacts and over-compensation in dynamic content. The gradual transitions between compensation states and the use of low-frequency and high-frequency compensation maps further enhance the visual quality of the displayed content while reducing the perceivability of burn-in.

[0087] Figure 7 shows a flow chart of an example process 700 that supports adaptive burn-in compensation for static icons on an OLED display. The operations of the process 700  may be implemented by a device, such as the SoC 100, the mobile device 302, the headset device 402, or the system 500.

[0088] In block 702, a device periodically samples display content to generate an aging factor map indicating a relative aging level of pixels associated with one or more static icons compared to an average aging level of the display. The device may store the sampled frames to a buffer, such as the buffer 560, as buffered frames 564. Also, the device can analyze the aging factor map to detect static icon burn-in and determine a relative aging level of pixels associated with the static icons compared to an average aging level of the display. Static icon burn-in is detected by analyzing the aging factor map, and the relative aging level of the affected pixels is determined by comparing their aging to the average aging level of the display. In other words, static icon burn-in refers to the localized aging caused by the persistent display of static icons, which is detected by comparing the aging factors of the affected pixels to the average aging factor of the entire display. The relative aging level quantifies the severity of the static icon burn-in and is used to determine the appropriate compensation strategy. The device may use techniques such as histogram analysis to identify clusters of pixels with aging levels higher than the average aging level of the display, or it may apply pattern recognition or machine learning algorithms to identify areas of static icon burn-in.

[0089] In block 704, the device selects a burn-in compensation strategy associated with the relative aging level of the pixels associated with the one or more static icons. The device may disable compensation when the relative aging level is within a first range (such as 0.98-1.0) , selectively apply compensation based on application type and ambient conditions when the relative aging level is within a second range (such as 0.85-0.97) , and aggressively apply compensation across most or all scenarios when the relative aging level is within a third range (such as below 0.85) .

[0090] Table 1 illustrates an example of how the compensation strategy may be adapted based on the detected level of static icon aging. In this example, the static icon aging level is categorized into three ranges based on the relative aging factor, which represents the severity of the burn-in for the pixels associated with the static icons compared to the average aging of the display. As such, categorizing the static icon aging level into ranges may be based on the relative aging factor, which is determined by comparing the aging of the affected pixels to the average aging of the display. For each aging level range, a corresponding compensation strategy is defined.

[0091] Table 1: Compensation strategies based on static icon aging level

[0092] Consider a pixel-level compensation formula is given by:

[0093] Out = In + BrgtAdjInv * (LFC (x, y, BrgtAdjIn) + HFC (x, y, BrgtAdjIn) )

[0094] where Out is the compensated pixel value, In is the original pixel value, BrgtAdj is the brightness adjustment factor based on the relative aging level, LFC and HFC are the low-frequency and high-frequency compensation maps, and x and y are the pixel coordinates.

[0095] The BrgtAdj term in the compensation formula represents the overall brightness adjustment factor, which is determined based on the relative aging level of the pixel, as shown in Table 1. For pixels with a weak aging level (such as relative aging factor between 0.98 and 1.0) , BrgtAdj will be close to 1.0, meaning the In value will be multiplied by a factor close to 1. This results in little to no change in the output pixel value, effectively disabling the compensation to avoid introducing visual artifacts in areas of the display that have minimal burn-in.

[0096] For pixels with a medium aging level (such as relative aging factor between 0.85 and 0.97) , BrgtAdj will be lower, perhaps in the range of 0.9 to 0.95. This means the In value will be multiplied by a factor less than 1, resulting in a moderate boost to the pixel luminance. However, as shown in Table 2, this compensation is applied selectively based on the application type and ambient lighting conditions.

[0097] Table 2: Compensation application based on application type and ambient conditions

[0098] For pixels with a high aging level (such as relative aging factor below 0.85) , BrgtAdj will be even lower, perhaps in the range of 0.8 to 0.9. This results in a more aggressive boost to the pixel luminance to counteract the severe burn-in. As shown in Table 2, for high aging levels, the compensation is applied in most or all scenarios, regardless of the application type or ambient conditions.

[0099] In block 706, the device applies the selected burn-in compensation strategy to the aging factor map to adjust luminance of the pixels associated with the one or more static icons. The device may adjust the luminance of each pixel using a formula that incorporates a brightness adjustment factor (BrgtAdj) and low-frequency (LFC) and high-frequency (HFC) compensation maps. The BrgtAdj factor is determined based on the relative aging level of the pixel, with values close to 1.0 for weak aging, between 0.9 and 0.95 for medium aging, and between 0.8 and 0.9 for high aging. The LFC map captures broad, slowly-varying patterns of aging, while the HFC map captures localized, high-frequency variations.

[0100] The LFC and HFC terms in the compensation formula represent the low-frequency and high-frequency compensation maps, respectively. These maps provide additional pixel-level adjustments based on the spatial distribution of the aging, as determined by analyzing the aging factor map. The LFC map captures broad, slowly-varying patterns of aging across the display, while the HFC map captures more localized, high-frequency variations. The values from the LFC and HFC maps are added to the brightness-adjusted input pixel value to compute the final output value. The specific values in these maps are determined by analyzing the patterns in the aging factor map, identifying areas of similar aging levels, and calculating the appropriate compensation factors to even out the appearance of the display.

[0101] As part of block 706 or thereafter, the device gradually transitions between different compensation states to minimize visual artifacts. The device may ramp up the luminance boost over multiple frames when enabling compensation, ramp down the luminance boost over multiple frames when disabling compensation, apply changes to the compensation level during periods of display inactivity or user idle time, or apply changes to the compensation level during application content switching or layer content switching.

[0102] Table 3 shows exemplary strategies for transitioning between different compensation states, such as enabling or disabling the compensation or changing the compensation level.

[0103] Table 3: Compensation transition strategies:

[0104] To avoid abrupt visual changes, the compensation is gradually ramped up or down over multiple frames when enabling or disabling it. When switching between different compensation levels (such as from medium to high) , the changes are applied during (1) periods of display inactivity or user idle time to minimize visual disruption, or (2) during application content switching or layer content switching.

[0105] By relating the information in the tables to the pixel-level compensation formula, it becomes clear how the different aging levels and compensation strategies affect the output pixel values. The BrgtAdj term, determined by the relative aging factor, controls the overall brightness adjustment, while the LFC and HFC maps provide spatially-varying corrections based on the aging patterns across the display. The transition strategies ensure that the compensation is applied smoothly and without visual artifacts.

[0106] In some implementations, the device may provide a user interface for configuring and monitoring the burn-in compensation process. The user interface may display the aging factor map, allow user control overcompensation aggressiveness, and provide notifications based on the burn-in status.

[0107] By adaptively adjusting the burn-in compensation strategy based on the relative aging levels of the pixels associated with static icons, the process 700 can effectively mitigate icon burn-in while minimizing visual artifacts and over-compensation in dynamic content. The gradual transitions between compensation states and the use of low-frequency and high-frequency compensation maps further enhance the visual quality of the displayed content while reducing the perceivability of burn-in.

[0108] Figure 8 illustrates a method 800 for adaptive burn-in compensation based on display aging factor map runtime analysis and static icon relative aging level. At step 802, the display content is periodically sampled and recorded following a predefined strategy or cadence. A typical recording-sampling time may range from 2 to 60 seconds but could deviate from that range.

[0109] At step 804, the sampled display content is analyzed to generate a display aging factor map. The display aging factor map maintains the current aging status of each pixel or sub-pixel of the display panel, which may be updated based on the display frame content analysis and pre-configured display aging models.

[0110] At step 806, the display aging factor map is analyzed to determine the presence and severity of static icon burn-in. This analysis can be performed using different approaches.

[0111] According to a first approach, at step 808, a histogram analysis of the display aging factor map is performed. The histogram provides information about the distribution of pixel aging factors across the display. If a cluster of pixels with significantly higher aging factors than the average is detected, it indicates the presence of static icon burn-in. The relative aging level of the affected pixels is calculated by comparing their aging factors to the average aging factor of the entire display. Here, static icon burn-in is detected when a group of pixels has aging factors significantly higher than the average aging factor of the display. The relative aging level of these pixels is determined by comparing their aging factors to the display's average. Proper histogram filtering and regional aging factor map analysis may be applied to refine the results.

[0112] According to a second approach, at step 810, pattern recognition algorithms or AI models can be used to recognize display aging patterns in the aging factor map. These techniques can identify areas of static icon burn-in and determine the relative aging level of the affected pixels.

[0113] Based on the analysis performed in steps 808 or 810, at step 812, a burn-in compensation strategy is selected based on the static icon aging level.

[0114] That is, if the static icon aging level is weak (such as the relative aging factor is between 0.98 and 1.0) , at step 814, the burn-in compensation is disabled to avoid visual artifacts. Minor aging is unlikely to be noticeable to the user during normal usage.

[0115] If the static icon aging level is moderate (such as the relative aging factor is between 0.85 and 0.97) , at step 816, the burn-in compensation is applied selectively based on an application type and ambient conditions. That is, the compensation is more likely to be applied in applications with static content (such as image viewers, launchers) and under low ambient light conditions, where the burn-in may be more apparent. But, the compensation is less likely to be applied in applications with dynamic content (such as video playback, games) and under bright ambient light conditions, where the burn-in may be less noticeable and the compensation may introduce unwanted artifacts.

[0116] If the static icon aging level is high (such as the relative aging factor is below 0.85) , at step 818, the burn-in compensation is applied aggressively in most or all scenarios to counteract the severe burn-in.

[0117] At step 820, the burn-in compensation is applied to the display output. The compensation may involve adjusting the luminance of the pixels associated with the static icons using a formula that incorporates the relative aging factor and spatial compensation maps. The compensation may be gradually ramped up or down when enabling or disabling it to minimize visual disturbances to the user. Additionally, changes to the compensation strategy may be applied during periods of user inactivity or when the device is idle to further reduce the perceivability of the compensation process.

[0118] As seen, method 800 for adaptive burn-in compensation based on display aging factor map runtime analysis and static icon relative aging level includes periodically sampling display content at step 802, analyzing the sampled content to generate a display aging factor map at step 804, analyzing the map to determine static icon burn-in presence and severity using either histogram analysis at step 808 or pattern recognition / AI at step 810, selecting a burn-in compensation strategy based on the static icon aging level at step 812, which, at step 814, can be weak, or at step 816, can be moderate, or at step 818 can be high. Finally, the selected burn-in compensation is applied to the display output at step 820.

[0119] In a first aspect, a method includes periodically sampling display content to generate an aging factor map indicating a relative aging level of pixels associated with one or more static icons compared to an average aging level of the display. The method further includes selecting a burn-in compensation strategy associated with the relative aging level  of the pixels associated with the one or more static icons, and applying the selected burn-in compensation strategy to the aging factor map to adjust luminance of the pixels associated with the one or more static icons.

[0120] In a second aspect, in combination with the first aspect, the method further includes performing a histogram analysis based on the aging factor map to identify areas of static icon burn-in.

[0121] In a third aspect, in combination with any of the first aspect and second aspects, the method further includes applying a pattern recognition or machine learning algorithm to the aging factor map to identify areas of static icon burn-in.

[0122] In a fourth aspect, in combination with any of the first aspect through third aspects, selecting the burn-in compensation strategy includes disabling compensation when the relative aging level is within a first range, selectively applying compensation associated with application type and ambient conditions when the relative aging level is within a second range, and applying compensation across most or all scenarios when the relative aging level is within a third range.

[0123] In a fifth aspect, in combination with any of the first aspect through fourth aspects, the first range corresponds to a low relative aging factor, the second range corresponds to a mid-relative aging factor, and the third range corresponds to a high relative aging factor.

[0124] In a sixth aspect, in combination with any of the first aspect through fifth aspects, applying the selected burn-in compensation strategy includes adjusting a luminance of each pixel using the formula:

[0125] Out = In + BrgtAdjInv * (LFC (x, y, BrgtAdjIn) + HFC (x, y, BrgtAdjIn) )

[0126] where Out is the compensated pixel value, In is the original pixel value, BrgtAdj is a brightness adjustment factor associated with the relative aging level, LFC and HFC are low-frequency and high-frequency compensation maps, and x and y are pixel coordinates.

[0127] In a seventh aspect, in combination with any of the first aspect through sixth aspects, the method further includes gradually transitioning between different compensation states to minimize visual artifacts. The gradual transition includes ramping up the luminance boost over multiple frames when enabling compensation, ramping down the luminance boost over multiple frames when disabling compensation, applying changes to the compensation level during periods of display inactivity or user idle time, and applying changes to the compensation level during periods of application content switching or layer content switching.

[0128] In an eighth aspect, an apparatus includes a processing system that includes processor circuitry and memory circuitry that stores code. The processing system is configured to cause the apparatus to periodically sample display content to generate an aging factor map indicating a relative aging level of pixels associated with one or more static icons compared to an average aging level of the display. The processing system is further configured to select a burn-in compensation strategy associated with the relative aging level of the pixels associated with the one or more static icons, and apply the selected burn-in compensation strategy to the aging factor map to adjust luminance of the pixels associated with the one or more static icons.

[0129] In a ninth aspect, in combination with the eighth aspect, the processing system is further configured to perform a histogram analysis based on the aging factor map to identify areas of static icon burn-in.

[0130] In a tenth aspect, in combination with any of the eighth aspect through ninth aspects, the processing system is further configured to apply a pattern recognition or machine learning algorithm to identify areas of static icon burn-in.

[0131] In an eleventh aspect, in combination with any of the eighth aspect through tenth aspects, selecting the burn-in compensation strategy includes disabling compensation when the relative aging level is within a first range, selectively applying compensation associated with application type and ambient conditions when the relative aging level is within a second range, and applying compensation across most or all scenarios when the relative aging level is within a third range.

[0132] In a twelfth aspect, in combination with any of the eighth aspect through eleventh aspects, applying the selected burn-in compensation strategy includes adjusting a luminance of each pixel using the formula:

[0133] Out = In + BrgtAdjInv * (LFC (x, y, BrgtAdjIn) + HFC (x, y, BrgtAdjIn) )

[0134] wherein Out is the compensated pixel value, In is the original pixel value, BrgtAdj is a brightness adjustment factor associated with the relative aging level, LFC and HFC are low-frequency and high-frequency compensation maps, and x and y are pixel coordinates; and

[0135] wherein the brightness adjustment factor (BrgtAdj) is selected associated with the relative aging level of the pixel, with values close to 1.0 for weak aging levels, between 0.9 and 0.95 for medium aging levels, and between 0.8 and 0.9 for high aging levels.

[0136] In a thirteenth aspect, in combination with any of the eighth aspect through twelfth aspects, the low-frequency compensation map (LFC) captures broad, slowly-varying patterns of  aging across the display, and the high-frequency compensation map (HFC) captures localized, high-frequency variations in aging.

[0137] In a fourteenth aspect, in combination with any of the eighth aspect through thirteenth aspects, the processing system is further configured to provide a user interface for configuring and monitoring the burn-in compensation, including displaying the aging factor map, allowing user control overcompensation aggressiveness, and providing notifications associated with the burn-in status.

[0138] In a fifteenth aspect, a multimedia device includes a display and a processing system that includes processor circuitry and memory circuitry that stores code. The processing system is configured to cause the multimedia device to periodically sample display content to generate an aging factor map indicating a relative aging level of pixels associated with one or more static icons compared to an average aging level of the display. The processing system is further configured to select a burn-in compensation strategy associated with the relative aging level of the pixels associated with the one or more static icons, and apply the selected burn-in compensation strategy to the aging factor map to adjust luminance of the pixels associated with the one or more static icons.

[0139] In a sixteenth aspect, in combination with the fifteenth aspect, selecting the burn-in compensation strategy includes disabling compensation when the relative aging level is within a first range, selectively applying compensation associated with application type and ambient conditions when the relative aging level is within a second range, and applying compensation across most or all scenarios when the relative aging level is within a third range.

[0140] In a seventeenth aspect, in combination with any of the fifteenth aspect through the sixteenth aspect, the first range corresponds to a low relative aging factor, the second range corresponds to a mid-relative aging factor, and the third range corresponds to a high relative aging factor.

[0141] In an eighteenth aspect, in combination with any of the fifteenth aspect through seventeenth aspects, applying the selected burn-in compensation strategy includes adjusting a luminance of each pixel using the formula:

[0142] Out = In + BrgtAdjInv * (LFC (x, y, BrgtAdjIn) + HFC (x, y, BrgtAdjIn) )

[0143] where Out is the compensated pixel value, In is the original pixel value, BrgtAdj is a brightness adjustment factor associated with the relative aging level, LFC and HFC are low-frequency and high-frequency compensation maps, and x and y are pixel coordinates.

[0144] In a nineteenth aspect, in combination with any of the fifteenth aspect through eighteenth aspects, the processing system is further configured to cause the multimedia device to gradually transition between different compensation states to minimize visual artifacts. The transition includes ramping up the luminance boost over multiple frames when enabling compensation, ramping down the luminance boost over multiple frames when disabling compensation, applying changes to the compensation level during periods of display inactivity or user idle time, and applying changes to the compensation level during periods of content switching or layer content switching.

[0145] In a twentieth aspect, in combination with any of the fifteenth aspect through nineteenth aspects, the processing system is further configured to provide a user interface for configuring and monitoring the burn-in compensation, including displaying the aging factor map, allowing user control overcompensation aggressiveness, and providing notifications associated with the burn-in status.

[0146] In the figures, a single block may be described as performing a function or functions. The function or functions performed by that block may be performed in a single component or across multiple components, or may be performed using hardware, software, or a combination of hardware and software. To clearly illustrate this interchangeability of hardware and software, various illustrative components, blocks, modules, circuits, and steps are described below generally in terms of their functionality. Whether such functionality is implemented as hardware or software depends upon the particular application and design constraints imposed on the overall system. Skilled artisans may implement the described functionality in varying ways for each particular application, but such implementation decisions should not be interpreted as causing a departure from the scope of the present disclosure. Also, the example devices may include components other than those shown, including well-known components such as a processor, memory, and the like.

[0147] As used herein, the term “determine” or “selecting” encompasses a wide variety of actions and, therefore, “selecting” can include calculating, computing, processing, deriving, estimating, investigating, looking up (such as via looking up in a table, a database, or another data structure) , inferring, ascertaining, or measuring, among other possibilities. Also, “selecting” can include receiving (such as receiving information) , accessing (such as accessing data stored in memory) or transmitting (such as transmitting information) , among other possibilities. Additionally, “selecting” can include resolving, selecting, obtaining, choosing, establishing and other such similar actions.

[0148] As used herein, a phrase referring to “at least one of” or “one or more of” a list of items refers to any combination of those items, including single members. As an example, “at least one of: a, b, or c” is intended to cover: a, b, c, a-b, a-c, b-c, and a-b-c. As used herein, “or” is intended to be interpreted in the inclusive sense, unless otherwise explicitly indicated. For example, “a or b” may include a only, b only, or a combination of a and b. Furthermore, as used herein, a phrase referring to “a” or “an” element refers to one or more of such elements acting individually or collectively to perform the recited function (s) . Additionally, a “set” refers to one or more items, and a “subset” refers to less than a whole set, but non-empty.

[0149] As used herein, “based on” is intended to be interpreted in the inclusive sense, unless otherwise explicitly indicated. For example, “based on” may be used interchangeably with “based at least in part on, ” “associated with, ” “in association with, ” or “in accordance with” unless otherwise explicitly indicated. Specifically, unless a phrase refers to “based on only ‘a, ’ ” or the equivalent in context, whatever it is that is “based on ‘a, ’ ” or “based at least in part on ‘a, ’ ” may be based on “a” alone or based on a combination of “a” and one or more other factors, conditions, or information.

[0150] The various illustrative components, logic, logical blocks, modules, circuits, operations, and algorithm processes described in connection with the examples disclosed herein may be implemented as electronic hardware, firmware, software, or combinations of hardware, firmware, or software, including the structures disclosed in this specification and the structural equivalents thereof. The interchangeability of hardware, firmware and software has been described generally, in terms of functionality, and illustrated in the various illustrative components, blocks, modules, circuits and processes described above. Whether such functionality is implemented in hardware, firmware or software depends upon the particular application and design constraints imposed on the overall system.

[0151] Various modifications to the examples described in this disclosure may be readily apparent to persons having ordinary skill in the art, and the generic principles defined herein may be applied to other examples without departing from the spirit or scope of this disclosure. Thus, the claims are not intended to be limited to the examples shown herein, but are to be accorded the widest scope consistent with this disclosure, the principles and the novel features disclosed herein.

[0152] Additionally, various features that are described in this specification in the context of separate examples also can be implemented in combination in a single implementation. Conversely, various features that are described in the context of a single implementation  also can be implemented in multiple examples separately or in any suitable subcombination. As such, although features may be described above as acting in particular combinations, and even initially claimed as such, one or more features from a claimed combination can in some cases be excised from the combination, and the claimed combination may be directed to a subcombination or variation of a subcombination.

[0153] Similarly, while operations are depicted in the drawings in a particular order, this should not be understood as requiring that such operations be performed in the particular order shown or in sequential order, or that all illustrated operations be performed, to achieve desirable results. Further, the drawings may schematically depict one or more example processes in the form of a flowchart or flow diagram. However, other operations that are not depicted can be incorporated in the example processes that are schematically illustrated. For example, one or more additional operations can be performed before, after, simultaneously, or between any of the illustrated operations. In some circumstances, multitasking and parallel processing may be advantageous. Moreover, the separation of various system components in the examples described above should not be understood as requiring such separation in all examples, and it should be understood that the described program components and systems can generally be integrated together in a single software product or packaged into multiple software products.

Claims

1.A method, comprising:periodically sampling display content to generate an aging factor map indicating a relative aging level of pixels associated with one or more static icons compared to an average aging level of the display;selecting a burn-in compensation strategy associated with the relative aging level of the pixels associated with the one or more static icons; andapplying the selected burn-in compensation strategy to the aging factor map to adjust luminance of the pixels associated with the one or more static icons.2.The method of claim 1 further comprising: performing a histogram analysis based on the aging factor map to identify areas of static icon burn-in.3.The method of claim 1 further comprising: applying a pattern recognition or machine learning algorithm to the aging factor map to identify areas of static icon burn-in.4.The method of claim 1, wherein selecting the burn-in compensation strategy comprises:disabling compensation when the relative aging level is within a first range;selectively applying compensation associated with application type and ambient conditions when the relative aging level is within a second range; andapplying compensation across most or all scenarios when the relative aging level is within a third range.5.The method of claim 4, wherein the first range corresponds to a low relative aging factor, the second range corresponds to a mid-relative aging factor, and the third range corresponds to a high relative aging factor.6.The method of claim 1, wherein applying the selected burn-in compensation strategy comprises adjusting a luminance of each pixel using the formula: Out = In + BrgtAdjInv * (LFC (x, y, BrgtAdjIn) + HFC (x, y, BrgtAdjIn) )where Out is the compensated pixel value, In is the original pixel value, BrgtAdj is a brightness adjustment factor associated with the relative aging level, LFC and HFC are low-frequency and high-frequency compensation maps, and x and y are pixel coordinates.7.The method of claim 1, further comprising gradually transitioning between different compensation states to minimize visual artifacts, where the gradually transitioning comprises:ramping up the luminance boost over multiple frames when enabling compensation;ramping down the luminance boost over multiple frames when disabling compensation;applying changes to the compensation level during periods of display inactivity or user idle time; andapplying changes to the compensation level during periods of application content switching or layer content switching.8.An apparatus, comprising:a processing system that includes processor circuitry and memory circuitry that stores code, the processing system configured to cause the apparatus to:periodically sample display content to generate an aging factor map indicating a relative aging level of pixels associated with one or more static icons compared to an average aging level of the display;select a burn-in compensation strategy associated with the relative aging level of the pixels associated with the one or more static icons; andapply the selected burn-in compensation strategy to the aging factor map to adjust luminance of the pixels associated with the one or more static icons.9.The apparatus of claim 8, wherein the processing system is further configured to perform a histogram analysis based on the aging factor map to identify areas of static icon burn-in.10.The apparatus of claim 8, wherein the processing system is further configured to apply a pattern recognition or machine learning algorithm to identify areas of static icon burn-in.11.The apparatus of claim 8, wherein selecting the burn-in compensation strategy comprises:disabling compensation when the relative aging level is within a first range;selectively applying compensation associated with application type and ambient conditions when the relative aging level is within a second range; andapplying compensation across most or all scenarios when the relative aging level is within a third range.12.The apparatus of claim 8, wherein applying the selected burn-in compensation strategy comprises adjusting a luminance of each pixel using the formula: Out = In + BrgtAdjInv * (LFC (x, y, BrgtAdjIn) + HFC (x, y, BrgtAdjIn) )wherein Out is the compensated pixel value, In is the original pixel value, BrgtAdj is a brightness adjustment factor associated with the relative aging level, LFC and HFC are low-frequency and high-frequency compensation maps, and x and y are pixel coordinates; andwherein the brightness adjustment factor (BrgtAdj) is selected associated with the relative aging level of the pixel, with values close to 1.0 for weak aging levels, between 0.9 and 0.95 for medium aging levels, and between 0.8 and 0.9 for high aging levels.13.The apparatus of claim 12, wherein the low-frequency compensation map (LFC) captures broad, slowly-varying patterns of aging across the display, and the high-frequency compensation map (HFC) captures localized, high-frequency variations in aging.14.The apparatus of claim 8, wherein the processing system is further configured to provide a user interface for configuring and monitoring the burn-in compensation, including displaying the aging factor map, allowing user control overcompensation aggressiveness, and providing notifications associated with the burn-in status.15.A multimedia device, comprising:a display; anda processing system that includes processor circuitry and memory circuitry that stores code, the processing system configured to cause the multimedia device to:periodically sample display content to generate an aging factor map indicating a relative aging level of pixels associated with one or more static icons compared to an average aging level of the display;select a burn-in compensation strategy associated with the relative aging level of the pixels associated with the one or more static icons; andapply the selected burn-in compensation strategy to the aging factor map to adjust luminance of the pixels associated with the one or more static icons.16.The multimedia device of claim 15, wherein selecting the burn-in compensation strategy comprises:disabling compensation when the relative aging level is within a first range;selectively applying compensation associated with application type and ambient conditions when the relative aging level is within a second range; andapplying compensation across most or all scenarios when the relative aging level is within a third range.17.The multimedia device of claim 16, wherein the first range corresponds to a low relative aging factor, the second range corresponds to a mid-relative aging factor, and the third range corresponds to a high relative aging factor.18.The multimedia device of claim 15, wherein applying the selected burn-in compensation strategy comprises adjusting a luminance of each pixel using the formula: Out = In + BrgtAdjInv * (LFC (x, y, BrgtAdjIn) + HFC (x, y, BrgtAdjIn) )where Out is the compensated pixel value, In is the original pixel value, BrgtAdj is a brightness adjustment factor associated with the relative aging level, LFC and HFC are low-frequency and high-frequency compensation maps, and x and y are pixel coordinates.19.The multimedia device of claim 15, wherein the processing system is further configured to cause the multimedia device to gradually transition between different compensation states to minimize visual artifacts, where the transition comprises:ramping up the luminance boost over multiple frames when enabling compensation;ramping down the luminance boost over multiple frames when disabling compensation;applying changes to the compensation level during periods of display inactivity or user idle time; andapplying changes to the compensation level during periods of content switching or layer content switching.20.The multimedia device of claim 15, wherein the processing system is further configured to provide a user interface for configuring and monitoring the burn-in compensation, including displaying the aging factor map, allowing user control overcompensation aggressiveness, and providing notifications associated with the burn-in status.

Images