CN104050913A - 用于提取amoled显示器的老化图案的带边缘检测的再插值 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种方法，该方法包括初始均匀像素测量、插值以及之后的边缘检测算法，边缘检测算法识别对由插值引起的大部分估计作出主要贡献的区域。也检测位于边缘以及边缘附近的像素，并且通过针对初始测量像素以及所检测到的边缘周围的像素的整个测量的数据集的再插值来获得整个显示器的老化图案。尤其在存在具有显著边缘的高空间相关的区域的老化图案的情况下，降低了估计误差。

Description

用于提取AMOLED显示器的老化图案的带边缘检测的再插值
技术领域
本发明大体上涉及在显示器中使用的电路以及用于估计或提取显示器的老化图案的方法，尤其涉及用于估计或提取有源矩阵有机发光二极管显示器的老化图案的方法。
背景技术
可以通过均由单独的电路(即，像素电路)控制的发光器件的阵列来制造显示器，上述像素电路具有用于选择性地进行控制以对这些电路进行显示信息的编程并使它们根据显示信息来发光的晶体管。可以将在基板上制造的薄膜晶体管(“TFT”)结合到这类显示器中。随着显示器的老化，TFT往往随着时间在整个显示器面板中表现出非均匀的特性。可以将补偿技术应用到这种显示器以实现显示器的图像均匀性并且消除显示器随着显示器老化的劣化。
考虑具有NR行和NC列像素的有源矩阵有机发光器件(active matrixorganic light-emitting device，AMOLED)显示器。令大小为NR×NC的矩阵X代表整个屏幕上的像素的VT偏移或迁移指数。问题在于以最小数量的像素测量来估计矩阵X。矩阵X被用于调整每个单独像素的输入电压(补偿)以使屏幕的所有像素具有均匀的强度。
需要使测量的数量最小化，以减小非均匀性补偿所需要的时间间隔。这种时间上的节约进一步允许重复多次测量以通过平均来减小加性噪声(additive noise)的方差。
发明内容
对于本领域的普通技术人员来说，在阅读了本发明的各实施方式和/或各方面的详细说明之后，本发明的前述的和其它的方面及实施方式将变得更加清楚。上述详细说明是通过参照附图进行的，接下来将对这些附图进行简单说明。
根据本发明的一个方面，提出了一种在显示器上进行识别的方法，所述显示器具有像素，所述像素由于每个所述像素中的电流驱动型部件的一个以上的老化特性的偏移而老化，所述方法包括如下步骤：通过使用测量电路，利用下采样率KV×KH按照下述方式测量所述显示器的至少第一区域中的至少一部分但非全部像素的老化特性以产生初始像素测量的集合。在一个方面，除了位于显示器底部的少数行和位于显示器右侧的少数列以外，第一区域几乎覆盖显示器上的全部像素。在另一个方面，第一区域覆盖显示器的所有的像素。KV和KH是相同的或彼此不同的正整数。该方法还包括：对所述初始像素测量的集合插值，以产生至少针对所述第一区域的初始老化图案；将所述初始老化图案存储在存储设备中；通过使用边缘检测算法，在所述初始老化图案中定位与像素强度的非连续性相对应的边缘；通过使用所述测量电路，测量那些沿着所述初始老化图案中的所定位的边缘且未在所述初始像素测量的集合中被测量的像素的老化特性，以产生边缘测量的集合；通过使用所述初始像素测量的集合以及所述边缘测量的集合来应用分散插值算法，以产生至少所述第一区域的优化老化图案；以及将所优化的老化图案的指示存储在所述存储设备中。
该方法可进一步包括：通过使用所述测量电路，对位于所述显示器的最后一行的每第KH个像素的老化特性和位于所述显示器的最后一列的每第KV个像素的老化特性进行测量以将其包含到所述初始像素测量的集合中。
所述方法可进一步包括：如果位于所述显示器的最后一行并且位于最后一列的像素的老化特性未被测量以至于未出现在所述初始像素测量的集合中，则通过使用所述测量电路，对位于所述显示器的最后一行并位于最后一列的像素的老化特性进行测量以将其包含到所述初始像素测量的集合中。
该方法还可包括：通过使用所述测量电路，进一步测量在水平方向上从所定位的边缘开始的至少KH个像素中的至少部分像素的老化特性并且测量在垂直方向上从所定位的边缘开始的KV个像素中的至少部分像素，以产生额外边缘测量的集合：以及将所述额外边缘测量的集合添加到所述边缘测量的集合。所述应用所述分散差值算法的步骤还基于所述额外边缘测量的集合。
所述进一步测量的步骤可包括：从沿着所定位的边缘的初始像素开始，测量由至少具有大小(KH+1)×(KV+1)的块界定的至少每个未被测量的像素的老化特性；并将这些进一步测量的像素包含到所述额外边缘测量的集合中。
所述进一步测量的步骤包括：测量位于沿着所定位的边缘的初始像素之后的接下来的同一行的至少KH个未被测量的像素中的每一者的老化特性，以及位于所述初始像素之后的接下来的同一列的至少KV个未被测量的像素中的每一者的老化特性；以及将这些进一步测量的像素包含到所述额外边缘测量的集合中。
该方法还可包括：当沿着所述初始像素的行或列遇到所述初始像素测量的集合中的已被测量的像素时，停止所述进一步测量的步骤。
所述优化老化图案的所述指示可以是与所述显示器的像素分辨率相对应的估计矩阵，其中，所述像素分辨率对应于用于形成所述显示器的像素的行数NR与列数NC。
所述估计矩阵中的每个值对应于与该值出现在所述矩阵中的位置的行和列相对应的像素的老化量，以便应用补偿值来增加该像素的编程亮度从而补偿所述老化量。
所述老化特性可以与每个所述像素中的用于驱动发光器件的驱动晶体管的阈值电压的偏移有关，或者与每个所述像素中的所述发光器件两端间的电压的变化有关，或者与所述驱动晶体管的用于使每个所述像素中的所述发光器件发出编程亮度所需的驱动电流的变化有关，或者与所述发光器件发出编程亮度所需的电流的变化有关。
每个所述像素可包括发光器件和驱动晶体管，所述驱动晶体管使用与所述发光器件发出的编程亮度相对应的电流来驱动所述发光器件。
第一区域跨越整个显示器或几乎跨越整个显示器。当所述第一区域跨越大部分但不是整个显示器时，可以存在一个至三个与第一区域一起跨越整个所述显示器的不相交的区域。例如，第二区域可以包括细长垂直区域，且包括显示器右侧的前几列。第三区域可以包括显示其底部的几行。第四区域可以包括小的矩形区域，且包括显示器的底部右手边的几个像素。根据显示器的大小NR×NC以及下采样率KH×KV的不同，可以只存在一个区域(第一区域)或一到三个额外的区域。
在对所述初始像素测量的集合插值的步骤中，可以估计由于所述下采样率的缘故而未被测量的像素的老化值。
所述边缘检测算法可以是Canny边缘检测算法。
KV可以是2、4或任意其他正整数，并且KH可以是2、3、4或任意其他正整数。
所述显示器的所有像素至多50％被测量以产生所述初始老化图案，或者所述显示器的所有像素的至多25％被测量以产生所述初始老化图案。被初始测量的像素的数量取决于下采样率。例如，如果KV=KH=2，则显示器的全部像素中的几乎25％的像素被初始测量。再举另外一个例子，如果KV=KH=4，那么全部像素中的只有1/16的像素被初始测量。
该方法还可包括：通过使用所述测量电路，测量所述显示器的第二区域中的一些但非所有的像素的老化特性，并将其包含到所述初始像素测量的集合中，所述第一区域以及所述第二区域不相交，其中，所述插值的步骤产生所述第一区域和所述第二区域的所述初始老化图案。所述边缘检测算法在整个显示器上运行以定位边缘。
附图说明
在阅读了下面的详细描述及参照了附图之后，本发明的上述优点及其它优点将变得更加明显。
图1示出了根据本发明的一个方面的算法的框图。
图2示出了6×10大小的仿真的棋盘老化图案的结果。
图3示出了24×40大小的仿真的棋盘老化图案的结果。
图4示出了6×10大小的块的随机强度棋盘图案的算法的执行。
图5示出了在考虑24×40大小的随机强度棋盘图案时的相同的仿真。
图6示出了对6×10大小的菱形老化图案执行算法。
图7示出了对6×10大小的随机强度菱形图案执行算法。
图8示出了512×648大小的AMOLED显示器的红色、绿色和蓝色的初始非均匀性VT。
图9示出了对具有针对红色的真实初始非均匀性的背景的随机强度棋盘图案执行算法。
图10示出了对具有针对绿色的真实初始非均匀性的背景的随机强度棋盘图案执行算法。
图11示出了对具有针对蓝色的真实初始非均匀性的背景的随机强度棋盘图案执行算法。
图12示出了对具有针对红色的真实初始非均匀性的背景的随机强度菱形图案执行算法。
图13示出了对具有针对绿色的真实初始非均匀性的背景的随机强度菱形图案执行算法。
图14示出了对具有针对蓝色的真实初始非均匀性的背景的随机强度菱形图案执行算法。
虽然本发明可以容易地做出各种变形和替代形式，但在附图中以示例的方式示出了具体实施方式和实施例并且在本文中将会对这些具体实施方式和实施例进行详细说明。然而，应当理解，本发明不限于所披露的特定形式。相反，本发明覆盖了落入由所附权利要求限定的本发明的精神和范围内的所有变形、等同物和替代形式。
具体实施方式
虽然已图示和说明了本发明的具体实施方式和实施例，但应该理解，本发明不限于本文所披露的精确构造和组成，且在不偏离由所附权利要求限定的本发明范围的情况下可以根据前述说明容易地做出各种变形、变化和修改。
屏幕或显示器的老化图案是高度空间相关的。对于具有低相关或不相关的老化图案的显示器，需要测量大多数甚至所有的像素以确定它们的老化特性。然而，由于高的空间相关性，所以可以通过测量显示器中所有像素的真子集来估计显示器的老化图案。本发明提出了一类基于像素测量的方法。提出了易于实施并基于测量像素的非均匀子集来估计显示器的老化图案的算法。
参照图1，算法从初始均匀(均匀意味着测量像素的规则或均匀的图案)测量开始，初始均匀测量使用特定的下采样率KV×KH对像素的特性(例如，老化)进行测量，下采样率KV×KH例如是4×4，这意味着每第4行(即每隔3行)和每第4列(即每隔3列)的像素的老化特性被测量，然而每个4×4像素块中的其他像素在算法100的初始均匀测量中不被测量(102)。假设高的空间相关性，通过对测量的数据插值来获得整个显示器(包含未测量的像素)的粗略的老化图案(104)。由插值引起的大部分误差可能出现在图像亮度水平突变的图像边缘或其附近处。相应地，执行边缘检测算法以检测出现有突兀的亮度水平的边缘(106)。然后，通过在检测到的边缘或附近处进行额外的像素测量，并接着对整个显示器中的所测量的老化数据进行再插值(re-interpo1ating)(110)，来进一步优化老化图案(108)。
使用下采样率KV×KH来执行初始像素测量。从显示器的具有坐标(0，0)的角开始(例如，左上角)，对位于下采样率的垂直参数以及水平参数的整数倍(例如，4)处的像素进行测量。根据显示器的大小以及选择的下采样率的不同，在使用所选择的下采样率进行初始像素测量期间，最后几行(nr<KV)和最后几列(nc<KH)的像素可能得不到测量。在对显示器的所有像素进行插值前，使用相同的下采样率KH和KV来分别测量位于显示器的最后一行以及最后一列的像素的老化特性。也可以对位于与显示器的右下部相对应的位置(Nr，Nc)处的像素进行测量作为初始测量的一部分。测量像素的老化特性被储存在存储设备中作为初始像素测量的集合。下采样率的参数KV和KH是相同(例如，2×2或4×4)的或彼此不同的(例如，2×4)整数。
根据显示器的大小以及所选择的下采样率KV×KH的不同，显示器可以(至多)被划分成四个不相交的(不同的)区域以对它们应用初始均匀测量。这是由于像素的最后一行和最后一列的坐标可能不是所选择的下采样率的整数因子的缘故，且因此可以对它们单独测量。例如，如果测量从屏幕的左上角开始，那么这些区域分别位于显示器的左上部、左下部、右上部以及右下部。在每个区域中，运行网格插值(grided interpolation)算法以估计矩阵X的未知项，并且对未知项插值，其中矩阵X具有与显示器的像素分辨率相对应的大小，且矩阵X中的已知项对应于测量的特性。
可以使用诸如“最近邻插值法”、“线性插值法”、“三次插值法”或者“样条插值法”等多种常规插值方法。在使用三次插值法或样条插值法的情况下，区域1中的插值数据可被用来提供额外数据以用来完成区域2和区域3中的插值。同样地，区域1、2和3中的插值数据可被用来完成区域4中的插值。可选地，可以直接测量区域2、3、4处的插值所需要的像素。
因为由于周围像素的强度或亮度的急剧改变而出现边缘，所以边缘能够引起图像的梯度幅值的局部极大值。这种现象允许通过发现图像的梯度的局部极大值，来使用图像信号处理检测边缘。诸如“sobel”、“prewitt”、“log”以及“roberts”之类的传统边缘检测算法根据上述原理运作，并且适合用于检测图像梯度的局部极大值。
更高级的基于“发现并跟踪(finding and tracking)”梯度的局部极大值来运作的边缘检测算法是由John F.Canny在1986年提出的“canny”边缘检测器。由于canny边缘检测器对连接的边缘精确地检测和定位并由此对显示器不同老化区域更精确地识别，所以其可以被用于本发明。
canny边缘检测器的输出是与原始图像具有相同的大小的二进制矩阵(即，与矩阵X大小相同)，在该二进制矩阵中，将边缘项(即，局部极大值)标记成二进制值“1”，并将其余的项标记成“0”。
假设canny边缘检测器精确地发现了边缘的位置，每个边缘的位置由于初始插值的下采样分辨率的缘故而仍然具有至多KV×KH个像素的误差。
对于粗略式或“蛮力式”的方式，其测量所检测到的边缘周围的四个初始测量之间的所有的(KV+1)×(KH+1)个像素。当边缘位于初始测量像素上时，对位于当前像素的水平右侧以及垂直下方的(KV+1)×(KH+1)个像素(从边缘像素自身开始)进行测量。例如，如果KV=KH=4，那么，在边缘像素周围存在着25个需要被测量的像素。因为它们中的四个已经在初始测量期间被测量(并且已经存在于初始像素测量结果中)，所以对所检测到的边缘像素周围的总共至多21个像素进行测量。然而，这种方式导致太多的新像素被测量，并没有大大地减少误差。
为了减少额外测量的数量，另一种方式对所检测到的边缘周围的并位于相邻的初始测量像素的坐标之间的水平方向上的总共(KH+1)个像素以及垂直方向上的(KV+1)个像素进行测量。当边缘位于初始测量像素上时，对位于边缘像素右侧的(KH+1)个水平像素以及位于边缘像素下方的(KV+1)个垂直像素(包括边缘像素本身)进行测量。假设KH=KV=4，这种方式对边缘像素周围的总共最多10个像素进行测量。
为了进一步减少额外测量的数量，另一种方式对位于边缘像素右侧的总共最多(KH+1)个像素以及位于边缘像素下方的总共最多(KV+1)个像素(包括边缘像素)进行测量。可以在到达下一初始测量像素的坐标时停止测量。在这种方式中，水平地测量了最多(KH+1)个像素，且垂直地测量了最多(KV+1)个像素。
注意，在所有以上方式中，被测量的新像素可能与由于初始测量或由于边缘处的其它像素的额外测量而被先前测量的像素重叠。这些新像素因为已经被测量过而被跳过。在初始插值之后被测量的额外像素产生了边缘测量的集合。
测量数据的新集合目前包括初始像素测量(初始像素测量的集合)加上边缘及其邻近处的新测量(边缘测量的集合)。这种新的数据集合不是数据的网格集合，这是因为边缘不一定符合网格图案。因此，使用散乱数据插值技术(scattered data interpo1ation technique)对该新数据集合(其具有不规则或非网格图案的测量数据)进行插值。与单独的初始插值相比，使用散乱数据插值的再插值以较少误差更精确地估计老化图案。
针对AMOLED显示器的仿真数据与真实数据来评估算法的性能。将归一化的均方根(RMS)误差百分比视为性能标准。如果X和分别为原始矩阵和估计矩阵，归一化的误差可被定义为：
E = &Delta; norm ( X - X ^ ) norm ( X ) x 100
假设矩阵X的项的平均值为零，否则从矩阵X的每个单个项中扣除该平均值。这有必要突出估计误差。否则，平均值越大，估计误差越小。
可以考虑四个分别被称作“棋盘”、“随机强度棋盘”“菱形”和“随机强度菱形”的不同仿真老化图案。在现阶段，目标是双重的：1)针对固定图案确定最小数量的测量以实现合理的估计误差，以及2)观察显示器上的仍然使算法表现出期望性能的老化区域的最小大小。仿真图案被添加到从AMOLED获得的真实数据的背景。在这种情况下，也评估算法的性能。
图2(A)示出了具有384×648个像素的大小的显示器上的具有6×10大小的(黑色块和白色块)仿真棋盘老化图案。在本例中，每个块的大小为64×64个像素。以4×4的下采样率来执行初始像素测量。图2(B)示出了通过对使用该下采样率测量的数据进行线性插值而获得的图像。归一化的RMS估计误差是23.1039％。图2(C)示出了通过canny边缘检测器检测的边缘。注意，可以如前说明的方式扩展边缘以覆盖它们附近的区域。图2(D)图例示出了再插值图像，其中位于所检测到的边缘或其附近的新数据被考虑在内。虽然归一化RMS误差改善成1.0551％，但是代价是测量了显示器上所有像素中的17.99％的像素。
在另一个示例中，以下采样率2×3来执行初始像素测量。在本例中，所有像素中的多于16.6％的像素被均匀测量。该值与从前一示例获得的作为像素测量的总百分比的值(即，17.99％)相当。在本例中，初始插值引起了14.9986％的归一化RMS误差。这表明，与均匀测量显示器上的几乎相同数量的像素的情况相比，算法使归一化RMS误差改善了13％以上。
图3示出了使用具有大小为24×40的棋盘老化图案进行相同仿真的结果。在本例中，每个块的大小为16×16个像素。注意，初始插值后的RMS误差百分比是50.3224％。然而，在Canny边缘检测和再插值之后，它改善到2.1963％。该收益是以测量所有像素中的51.26％的像素为代价实现的。与前一仿真一致，可以看到，如果初始下采样率被选择成2×1，即，当超过一半的像素被均匀地测量时，RMS误差百分比改善至24.5427％。这意味着由于明智的选择所测量的像素，实现了超过22％的性能改善。可以看出，即使是针对非常小的大小的老化区域(例如，小至16×16个像素)，算法也执行得非常好。
在随机强度棋盘图案中，每一个块从集合{0，0.1，0.2，…，1}中选择随机强度水平。图4示出了在6×10大小的块的图案的情况下算法的性能。该仿真过程与棋盘图案的仿真过程相同。注意，图中示出了平均RMS误差以及总像素测量的平均百分比。这些值是基于50次独立地运行算法获得的。可以看出，最终的平均估计误差是1.9744％，其是以平均测量所有像素中的15％的像素为代价获得的。相反，如果原始图像以下采样率2×3被采样并且被线性插值，那么实现了等于12.29％的平均RMS误差。因此，与像素的均匀测量相比，算法平均地提供了超过10％的收益。
图5示出了当考虑大小为24×40的随机强度棋盘图案时进行相同仿真的结果。最终的平均RMS误差为4.6394％，其是以所有像素中的40.79％的平均测量为代价获得的。相比之下，如果原始图像通过下采样率2×1被采样并被插值，那么平均RMS误差是19.3118％。因此，与像素的均匀测量相比，算法提供了超过14％的收益。即使针对非常小的大小的老化区域(小至16×16个像素)，算法同样执行得非常好。表1简要说明了针对棋盘和随机强度棋盘老化图案的结果。
表1：针对仿真老化图案的算法的性能
为了验证针对具有45度和135度边缘方向的边缘的算法的性能，如图6和图7所示，设计了菱形老化图案以及随机强度菱形图案。针对这两种情况执行与前面相同的仿真过程。在图6中，最终RMS误差是1.2276％，其是以测量所有像素中的25.03％的像素来获得的。相比之下，如果选择了等于2×2的初始下采样率，那么，获得了等于8.2349％的RMS百分比误差。因此，与像素的均匀测量相比，算法提供了超过7％的改善。
针对随机强度菱形图案，运行50次算法并且将结果平均。平均的最终估计误差是1.2986％，其是以平均地测量所有像素中21.33％的像素为代价而获得的。如果初始以下采样率2×2采样并且对得到的数据进行线性插值，那么，平均RMS误差为7.5091％。因此，与均匀像素测量方式相比，算法得到了超过6％的改善。上面的表1简要说明了针对菱形和随机强度菱形老化图案的结果。
下面，从大小为512×648个像素的AMOLED显示器测量的初始非均匀性的背景上，考虑随机强度棋盘老化图案以及随机强度菱形老化图案。图8示出了该显示器针对红色、绿色以及蓝色的初始非均匀性VT。在这些图像中，将那些从平均数(m)偏离了超过10倍的标准偏差(σ)的值视为错误测量并由平均值取代。将那些从平均数偏离了5倍的标准偏差的值由如下边界值取代，即，m±5σ。然后，通过3×3的高斯滤波器(Gaussian filter)对数据滤波，以减小噪声并避免逐像素的变化。
图9、图10以及图11示出了针对6×10大小的随机强度棋盘图案的算法的性能，这些图案的背景分别具有针对红色、绿色以及蓝色的真实初始非均匀性。被添加到初始非均匀性数据的随机棋盘图案的最大强度是显示器的初始非均匀性的平均数的0.1倍。这意味着老化过程处于早期阶段，且与原始情况相比，显示器至多老化了10％。分别针对红色、绿色和蓝色，以总共分别测量所有像素中的17.12％、14.64％以及17.62％的像素为代价获得了等于9％、3.95％以及2.43％的平均RMS误差。为了获得针对每种颜色的性能改善的实际值，采用2×3的采样率对显示器进行初始测量，这意味着对超过16.6％的像素均匀地测量。在这种情况下，针对红色、绿色以及蓝色分别获得了等于14.7、10.64以及3.58的平均RMS误差。这分别对应于超过5％、6％以及1％的性能改善。下面的表2简要说明了这些结果。
图12至图14示出了针对随机强度菱形图案的算法的性能，该图案的背景分别具有针对红色、绿色以及蓝色的真实初始非均匀性。如同前一仿真，被添加到初始非均匀性数据的随机菱形图案的最大强度是显示器的初始非均匀性的平均数的0.1倍。因此，老化过程处于早期阶段，并且与原始情况相比，显示器至多老化了10％。分别针对红色、绿色和蓝色，在以分别总共平均测量所有像素中21.52％、17.76％以及19.01％的像素为代价获得了等于8.2％、3.5％以及2.65％的平均RMS误差。
为了获得针对每种颜色性能改善的实际值，考虑两种不同的均匀像素测量的情形，并取结果的平均数。在第一个情形中，以等于2×2的下采样率均匀地测量像素。这意味着初始测量了超过25％的像素。注意，这个数量比针对每种颜色使用算法来测量像素的数量大得多。针对红色、绿色以及蓝色分别获得了等于10、7.24以及2.34的平均RMS误差。即使在这个情形下，算法针对红色和绿色分别提供了超过1.8％以及3.5％的收益。针对蓝色的结果非常接近。在另一个情形下，选择了初始下采样率2×3，这意味着超过16.6％的像素被测量。分别针对红色、绿色以及蓝色获得了14.15％、9.97％以及3.24％的平均RMS误差。通过取两种情形下的结果的平均数，与严格地均匀像素测量方式相比，在这里针对红色、绿色以及蓝色算法分别提供了超过3.9％、5.1％以及0.15％的收益。在表2中简要说明了这些结果。
表2：针对带有真实初始非均匀性的背景的仿真的老化图案的算法的性能
随着老化变得更加严重，算法的性能提高。在这种情况下，边缘更加尖锐并因此更加容易被检测到。此外，假设高的空间相关的老化区域，插值引起的大部分估计误差出现在边缘及其附近处。因此，边缘处的像素测量能够更有效地减少估计误差。一般来说，算法在处理高度空间相关的具有显著边缘的区域时显示出它的最好性能。
这里所说的算法包含初始均匀像素测量、插值以及之后的边缘检测算法，边缘检测算法识别对由插值引起的大部分估计作出主要贡献的区域。也检测位于边缘以及边缘附近的像素，并且通过针对初始测量像素以及所检测到的边缘周围的像素的整个测量的数据集的再插值来获得显示器的老化图案。仿真老化图案的数值结果以及真实数据的数值结果证明了算法显著地胜过等效的均匀像素测量。针对由具有显著边缘的高的空间相关的区域所组成的老化图案，算法表现得尤其好。
这里所提出的针对真实数据的仿真结果是仅基于真实的初始非均匀性的集合VT来获得的。通过针对多个真实数据的集合执行相同的仿真并对结果取平均来获得更准确的结果。
在选择初始下采样率时存在权衡。下采样率应当足够大以尽可能多的减少像素测量的总数量。同时，下采样率应当足够小以尽可能地捕获图像的重要事件(例如，边缘或拐点)。清楚地，如果在初始插值时错过了边缘，那么，算法不保证找回边缘。因此，在小于由下采样率(KV×KH像素)表征的最小区域中扩展的边缘被容易错过。

Claims (20)

1.一种在显示器上进行识别的方法，所述显示器具有像素，所述像素由于每个所述像素中的电流驱动型部件的一个以上的老化特性的偏移而老化，所述方法包括如下步骤：
通过使用测量电路，利用下采样率KV×KH按照下述方式测量所述显示器的至少第一区域中的至少一部分但非全部像素的老化特性以产生初始像素测量的集合：沿所述第一区域的列测量至少每第KV个像素的老化特性，并且沿所述第一区域的行测量至少每第KH个像素的老化特性，其中，KV和KH是相同的或彼此不同的正整数；
对所述初始像素测量的集合插值，以产生至少针对所述第一区域的初始老化图案；
将所述初始老化图案存储在存储设备中；
通过使用边缘检测算法，在所述初始老化图案中定位与像素强度的非连续性相对应的边缘；
通过使用所述测量电路，测量那些沿着在所述初始老化图案中所定位的边缘且未在所述初始像素测量的集合中被测量的像素的老化特性，以产生边缘测量的集合；
通过使用所述初始像素测量的集合以及所述边缘测量的集合来应用分散插值算法，以产生至少所述第一区域的优化老化图案；以及
将所述优化老化图案的指示存储在所述存储设备中。
2.如权利要求1所述的方法，其还包括：
如果位于所述显示器的最后一列中的像素的老化特性未被测量以致于未出现在所述初始像素测量的集合中，则通过使用所述测量电路，对位于所述显示器的被定义成第二区域的至少最后一列中的每第KV个像素的老化特性进行额外测量，并将对所述第二区域的这些额外测量包含到所述初始像素测量的集合中。
3.如权利要求1所述的方法，其还包括：
如果位于所述显示器的最后一行中的像素的老化特性未被测量以致于未出现在所述初始像素测量的集合中，则通过使用所述测量电路，对位于所述显示器的被定义成第三区域的至少最后一行中的每第KH个像素的老化特性进行额外测量，并将对所述第三区域的这些额外测量包含到所述初始像素测量的集合中。
4.如权利要求1所述的方法，其还包括：
如果位于所述显示器的最后一行并且位于所述显示器的最后一列的像素的老化特性未被测量以致于未出现在所述初始像素测量的集合中，则通过使用所述测量电路，对位于所述显示器的被定义成第四区域的最后一行并位于最后一列的像素的老化特性进行额外测量，并将对所述第四区域的这些额外测量包含到所述初始像素测量的集合中。
5.如权利要求1所述的方法，其还包括：
通过使用所述测量电路，进一步测量在水平方向上从所定位的边缘开始的KH个像素中的至少部分像素的老化特性以及在垂直方向上从所定位的边缘开始的KV个像素中的至少部分像素的老化特性，以产生额外边缘测量的集合：以及
将所述额外边缘测量的集合添加到所述边缘测量的集合，其中，应用所述分散差值算法的步骤还基于所述额外边缘测量的集合。
6.如权利要求5所述的方法，其中，所述进一步测量的步骤包括：
在所定位的边缘周围并在所述初始像素测量的集合中的相邻像素的坐标之间，测量由具有至少(KH+1)×(KV+1)的大小的块界定的每个未被测量的像素的老化特性，以及
将这些进一步测量的像素包含到所述额外边缘测量的集合中。
7.如权利要求5所述的方法，其中，所述进一步测量的步骤包括：
在所定位的边缘周围并在所述初始像素测量的集合中的相邻像素的坐标之间，测量与所定位的边缘位于同一行的水平方向上的至少(KH+1)个未被测量的像素中的每一者的老化特性以及与所定位的边缘位于同一列的垂直方向上的至少(KV+1)个未被测量的像素中的每一者的老化特性，以及
将这些进一步测量的像素包含到所述额外边缘测量的集合中。
8.如权利要求5所述的方法，其中，所述进一步测量的步骤包括：
测量位于沿着所定位的边缘的初始像素之后的接下来的同一行的至少KH个未被测量的像素中的每一者的老化特性，以及位于所述初始像素之后的接下来的同一列的至少KV个未被测量的像素中的每一者的老化特性；以及
将这些进一步测量的像素包含到所述额外边缘测量的集合中。
9.如权利要求8所述的方法，其还包括：
当沿着所述初始像素的行或列遇到所述初始像素测量的集合中的已被测量的像素时，停止所述进一步测量的步骤。
10.如权利要求1所述的方法，其中，所述优化老化图案的所述指示是与所述显示器的像素分辨率相对应的估计矩阵，其中，所述像素分辨率对应于用于形成所述显示器的像素的行数NR与列数NC。
11.如权利要求10所述的方法，其中，所述估计矩阵中的每个值对应于与该值出现在所述矩阵中的位置的行和列相对应的像素的老化量，以便应用补偿值以增加该像素的编程亮度从而补偿所述老化量。
12.如权利要求1所述的方法，其中，所述老化特性与每个像素中的用于驱动发光器件的驱动晶体管的阈值电压的偏移有关，或者与每个像素中的所述发光器件两端间的电压的变化有关，或者与所述驱动晶体管的用于使每个像素中的所述发光器件发出编程亮度所需的驱动电流的变化有关，或者与所述发光器件发出编程亮度所需的电流的变化有关。
13.如权利要求1所述的方法，其中，每个所述像素包括发光器件和驱动晶体管，所述驱动晶体管使用与所述发光器件发出的编程亮度相对应的电流来驱动所述发光器件。
14.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一区域跨越整个所述显示器。
15.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一区域是四个不相交的区域中的一者，所述四个不相交的区域一起跨越整个所述显示器。
16.如权利要求1所述的方法，其中，在对所述初始像素测量的集合插值的步骤中，估计由于所述下采样率的缘故而未被测量的像素的老化值。
17.如权利要求1所述的方法，其中，所述边缘检测算法是Canny边缘检测算法。
18.如权利要求1所述的方法，其中，KV是2、4或任意其它正整数值。
19.如权利要求18所述的方法，其中，KH是2、3、4或任意其它正整数值。
20.如权利要求1所述的方法，其中，所述显示器的所有像素至多50％被测量以产生所述初始老化图案，或者所述显示器的所有像素的至多25％被测量以产生所述初始老化图案。
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