显示设备的校正方法及校正装置
技术领域
本发明涉及医疗显示设备领域,尤其涉及一种显示设备的校正方法及校正装置。
背景技术
随着计算机技术的发展,医学数字影像系统日渐成熟,如计算机放射摄影(CR,Computed Radiography)系统、数字X-射线摄影(DR,Digital Radiography)系统、计算机断层扫描(CT,Computed Tomography)系统以及磁共振成像(MRI,Magnetic Resonance Imaging)系统等正迅速地取代传统的胶片系统。
由上述影像系统得到的影像经过处理,最终是以灰度值形式显示的单色图像通过医用显示设备显示出来,医用显示设备的显示质量对整个医学数字影像系统的有效性和准确性有着最直接和最重要的影响。
由于普通显示设备较低的对比度以及较低的分辨率,使得普通显示设备远远达不到医生阅片和诊断的要求,相对于普通显示设备,医用显示设备具有更好的性能,由于医用显示设备在数字系统中是医学影像的最终呈现者,它承载着替代胶片、保证影像质量、使得医生实现以“软读片”的方式进行患者的观察和诊断。一个专业的医用显示设备必须支持医疗数字影像及通讯(DICOM,Digital Imaging and Communication in Medicine)推出的关于灰度图像显示方面的标准,具体为DICOM PART14的标准,也就是说医用显示设备必须具备调整DICOM标准曲线的能力,使其和DICOM标准相吻合,从而保证影像的显示质量。所以医用显示设备有更高的亮度、更高的对比度、更高的分别率、支持更高比特的灰阶显示等特性,更重要的是医用显示设备具有普通显示设备难以达到的稳定性和一致性。稳定性主要是指医用显示设备的亮度能够稳定地保持在理想的阅片亮度值上。一致性是指在医学数字影像系统中,无论是在影像获取设备如DR机、CT机等的显示设备上,还是在门诊医生所用的显示设备上,所有的医疗影像都要保持视觉的一致性,即各个显示设备的显示效果是一致的。一致性对医生的正确诊断非常重要,因为,不一致的医疗影像,会带来不一致的、不可靠的或者是错误的诊断。
在现有的医疗图像显示系统中,普遍采用的是医用显示设备,由于每一个单独的显示要素都能够限制或降低系统的图像质量,因此采用合适的方法测量和校正显示设备变得极为重要。如果图像显示系统能够正确的被调节和保持,则可以使不同的显示设备显示相同的图像时基本保持一致。
现有技术中,由于医用显示设备检测和校正的工作繁琐且复杂,目前医用显示设备一般仅在选购时或显示图像出现较大误差时才会送往医用显示设备厂商处进行检测校正处理,然而,显示设备在显示图像出现误差时实际已经影响了显示的精确性和稳定性,如果不及时校正则会影响诊断。
发明内容
本发明解决的问题是现有技术中对医用显示设备检测和校正过程复杂的问题。
为解决上述问题,本发明提供一种显示设备的校正方法,包括:
评估所述显示设备是否需要校正,所述评估包括视觉评估和定量评估中的至少一种;
当评估结果为是,对所述显示设备进行校正,所述校正包括如下步骤:
利用灰度标准显示函数和测试亮度值计算所述显示设备显示测试样本时的期望亮度值,所述测试亮度值为所述显示设备显示测试样本时测量得到的亮度值;
由测试亮度值、期望亮度值和测试样本的初始灰度值获得所述显示设备显示测试样本时的期望灰度值;
由期望灰度值和测试样本的初始灰度值确定灰度变换关系;
根据所述灰度变换关系调整所述显示设备显示图像时的像素的灰度值。
可选的,所述视觉评估包括整体质量评估、灰度分辨率评估、亮度响应评估、亮度一致性评估和坏点检测评估中的至少一种。
可选的,所述定量评估包括:
测量所述显示设备显示测试样本时的亮度值和照度值;
根据测量得到的亮度值和照度值获得测量值,所述测量值包括最大亮度值偏差、安全系数、亮度比、亮度偏差最大值和一致性偏差最大值中的至少一种;
将所述测量值与指标值进行比较,确定所述显示设备是否需要校正。
可选的,所述利用灰度标准显示函数和测试亮度值计算所述显示设备显示测试样本时的期望亮度值包括:
以测试亮度值的最大值和最小值作为输入值,通过下述灰度标准显示函数的逆函数分别获得最小可觉差值JND的最小值和最大值:
j(L)=A+B×Log10(L)+C×(Log10(L))2+D×(Log10(L))3+E×(Log10(L))4+F×(Log10(L))5+G×(Log10(L))6+H×(Log10(L))7+I×(Log10(L))8
其中,L表示输入的测试亮度值,j(L)表示亮度值为L所对应的JND值,A=71.498068,B=94.593053,C=41.912053,D=9.8247004,E=0.28175407,F=-1.1878455,G=-0.18014349,H=0.14710899,I=-0.017046845;
根据测试样本的数量确定JND的最小值和最大值之间的JND值;
通过下述灰度标准显示函数分别获得所述显示设备显示测试样本时的期望亮度值:
其中,j表示输入的JND值,L(j)表示JND值为j所对应的期望亮度值,a=-1.3011877,b=-2.5840191E-2,c=8.0242636E-2,d=-1.0320229E-1,e=1.3646699E-1,f=2.8745620E-2,g=-2.5468404E-2,h=-3.1978977E-3,k=1.2992634E-4,m=1.3635334E-3。
可选的,所述显示设备的校正方法还包括:在根据所述灰度变换关系调整所述显示设备显示图像时的像素的灰度值之前,通过插值拟合的方法,更新所述灰度变换关系。
可选的,所述由测试亮度值、期望亮度值和测试样本的初始灰度值获得所述显示设备显示测试样本时的期望灰度值包括:
根据测试亮度值和测试样本的初始灰度值确定显示设备显示的灰度值和亮度值的对应关系;
通过公式gsi=index(min(abs(lsi-lk)))获得所述显示设备显示测试样本时的期望灰度值,其中,i为测试样本的索引值,k为显示设备显示的灰度值,lk为灰度值为k时所对应的亮度值,lsi为显示设备显示索引值为i的测试样本时的期望亮度值,gsi为显示设备显示索引值为i的测试样本时的期望灰度值。
可选的,所述显示设备的校正方法还包括:在对所述显示设备进行评估前,将所述显示设备的亮度设为预定亮度值。
可选的,所述显示设备的校正方法还包括:在对所述显示设备进行校正后,评估所述显示设备是否需要再次校正。
可选的,所述测试样本的数量与所述显示设备的数据位数相关。
本发明技术方案还提供一种显示设备的校正装置,包括:
评估单元,用于评估所述显示设备是否需要校正,所述评估包括视觉评估和定量评估中的至少一种;
计算单元,用于当所述评估单元的评估结果为是,则利用灰度标准显示函数和测试亮度值计算所述显示设备显示测试样本时的期望亮度值,所述测试亮度值为所述显示设备显示测试样本时测量得到的亮度值;
灰度值获取单元,用于由测试亮度值、期望亮度值和测试样本的初始灰度值获得所述显示设备显示测试样本时的期望灰度值;
确定单元,用于由期望灰度值和测试样本的初始灰度值确定灰度变换关系;
调整单元,用于根据所述灰度变换关系调整所述显示设备显示图像时的像素的灰度值。
可选的,所述评估单元包括定量评估单元,所述定量评估单元包括:
测试单元,用于测量所述显示设备显示测试样本时的亮度值和照度值;
测量值获取单元,用于根据测量得到的亮度值和照度值获得测量值,所述测量值包括最大亮度值偏差、安全系数、亮度比、亮度偏差最大值和一致性偏差最大值中的至少一种;
比较单元,用于将所述测量值与指标值进行比较,确定所述显示设备是否需要校正。
可选的,所述校正单元还包括:更新单元,用于在根据所述灰度变换关系调整所述显示设备显示图像时的像素的灰度值之前,通过插值拟合的方法,更新所述灰度变换关系。
与现有技术相比,本发明的技术方案具有以下优点:
通过视觉评估和定量评估中的至少一种方法对医用显示设备进行评估,然后根据评估结果,利用一定量的测试样本测试显示设备的亮度,以测试亮度值和灰度标准函数得到期望亮度值,由测试亮度值、期望亮度值和测试样本的初始灰度值得到期望灰度值,进而确定灰度变换关系,并根据所述灰度变换关系调整所述显示设备显示图像时的像素的灰度值,实现对显示设备的校正,简化了医用显示设备的校正过程,提高了检测和校正的效率,使得操作人员可以定期对所述医用显示设备的显示性能进行维护,保证医用显示设备的稳定性和准确性。
进一步的,本发明技术方案也适用于对普通显示设备进行校正,校正后的普通显示设备也可以达到很好稳定性和一致性,使得普通显示设备也可达到医学数字影像系统显示图像的要求,即可以使用普通显示设备来代替医用显示设备,这可以在一定程度上降低医学影像系统的成本。
附图说明
图1是本发明技术方案提供的医用显示设备的校正方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的医用显示设备的校正方法的流程示意图;
图3是本发明实施例提供的在对医用显示设备评估后具体校正过程的流程示意图。
具体实施方式
由于现有技术对医用显示设备的校正过程需要在厂商处获得复杂的参数,并通过繁琐的校正过程才可以完成对医用显示设备的校正,而在客户端无法完成对医用显示设备的检测和校正工作,所以如果可以通过简单的操作即可完成对医用显示设备的检测和校正,不仅可以有效保证医用显示设备的稳定性和准确性,还可以有效简化用户对医用显示设备维护的工作,提高工作效率。
本发明技术方案提供一种显示设备的校正方法。所述显示设备既可以是医用显示设备也可以是普通显示设备。以下以医用显示设备为例对本发明的技术方案进行详细的说明。为了简便起见,以下论述中,将所述医用显示设备简称为显示设备。
如图1所示,首先执行步骤S1,对显示设备进行评估。
可以通过视觉评估或定量评估对所述显示设备进行评估。进一步,为了得到更好的评估结果,也可以通过视觉评估和定量评估两种方法对所述显示设备进行评估,例如,可以先采用视觉评估,通过眼睛观察进行宏观上的评估,然后再采用定量评估,经过测量、计算等步骤,对所述显示设备进行更为精确的评估。
然后在步骤S2中,根据步骤S1的评估结果判断所述显示设备是否需要校正,如果是,则执行步骤S3;如果否,则确认所述显示设备不需要进行校正,结束本次校正过程。
步骤S3,利用灰度标准显示函数和测试亮度值计算所述显示设备显示测试样本时的期望亮度值,所述测试亮度值为所述显示设备显示测试样本时测量得到的亮度值。
可以通过亮度仪等亮度测量工具在所述显示设备显示测试样本时获得所述测试亮度值。
所述测试样本的数量可以根据显示设备显示图像的数据位数进行相应的选择。对于可以显示256色图像的显示设备来说,屏幕上的每一个像素,可以用8位二进制数表示所述每个像素的颜色,即可以用28个值来表示所述显示设备显示的所有颜色值,所述可以显示256色图像的显示设备也称为8位显示设备。由于医学影像系统得到的影像经过处理,最终通过显示设备会以灰度值形式的单色图像显示出来,即医学影像系统最终通过显示设备呈现的是黑白图像,所述黑白图像含有不同的灰度值,所述灰度值是黑白医用影像非常重要的特性,它反映了黑白图像之间的层次,对于8位的显示设备而言,在显示医学影像系统所拍摄的图像时,可以显示28个,共256个灰度值的图像,而对于16位的显示设备而言,在显示医学影像系统所拍摄的图像时,可以显示216个,共65536个灰度值的图像。
一般,测试样本的数量小于或等于2x,其中x为数据位数。例如对于8位的显示设备,所述测试样本的数量可以选定为256个测试样本,即对于所述显示设备可以显示的每一个灰度值都选取一个测试样本。然而,从方便测量和减小计算量考虑,也可以选取少量测试样本,然后再经过插值、拟合等操作而得到显示设备显示图像所需要的全部灰度值。在本发明实施例中,以8位的显示设备为例,可以选取10到20个左右的测试样本。而在其他实施例中,也可以采用16位或者其它位数的显示设备,则可以选取与显示设备所能显示的灰度值数量相同的测试样本,也可以相应的选取少量测试样本,在此不做限定。
在测试样本选定后,可以分别测量显示设备显示对应每一个测试样本时的亮度值,以获得测试亮度值。
然后,以测试亮度值的最大值和最小值作为输入值,通过公式(1)所示的灰度标准显示函数的逆函数,分别获得最小可觉差值JND的最大值和最小值。
j(L)=A+B×Log10(L)+C×(Log10(L))2+D×(Log10(L))3+E×(Log10(L))4+ (1)F×(Log10(L))5+G×(Log10(L))6+H×(Log10(L))7+I×(Log10(L))8
其中,L表示输入的测试亮度值,j(L)表示亮度值为L所对应的JND值,A=71.498068,B=94.593053,C=41.912053,D=9.8247004,E=0.28175407,F=-1.1878455,G=-0.18014349,H=0.14710899,I=-0.017046845。
所述最小可觉差值(JND,Just Noticeable Difference)是指感觉所能察觉的两个刺激间的最小差别量,定义为当亮度值变化时人肉眼在不同亮度值下能够分辨的灰阶数量。JND的值是和亮度值有关的,也就是亮度值越高JND的值也就越高。
然后根据测试样本的数量确定JND的最小值和最大值之间的所有JND值;通过公式(2)所示的灰度标准显示函数,分别获得所述显示设备显示测试样本时的期望亮度值。
其中,j表示输入的JND值,L(j)表示JND值为j所对应的期望亮度值,a=-1.3011877,b=-2.5840191E-2,c=8.0242636E-2,d=-1.0320229E-1,e=1.3646699E-1,f=2.8745620E-2,g=-2.5468404E-2,h=-3.1978977E-3,k=1.2992634E-4,m=1.3635334E-3。
所述根据测试样本的数量确定JND的最小值和最大值之间的所有JND值,可以是对JND的最小值与JND的最大值之间的数值等分为与测试样本相同的份数,然后以等分得到JND值作为输入值,代入公式(2)获得所述显示设备显示测试样本时的期望亮度值。
在步骤S3之后,继续执行步骤S4,由测试亮度值、期望亮度值和测试样本的初始灰度值获得所述显示设备显示测试样本时的期望灰度值。
具体地,根据测试亮度值和测试样本的初始灰度值确定显示设备显示的灰度值和亮度值的对应关系;然后通过公式(3)获得所述显示设备显示测试样本时的期望灰度值。
gsi=index(min(abs(lsi-lk))) (3)
其中,i为测试样本的索引值,k为显示设备显示的灰度值,lk为灰度值为k时所对应的亮度值,lsi为显示设备显示索引值为i的测试样本时的期望亮度值,gsi为显示设备显示索引值为i的测试样本时的期望灰度值。
执行步骤S5,由期望灰度值和测试样本的初始灰度值确定灰度变换关系。
确定期望灰度值和测试样本的初始灰度值之间的对应关系,从而确定期望灰度值和初始灰度值之间的变换关系,具体来说,可以以初始灰度值为横坐标,以期望灰度值为纵坐标,坐标系中的离散点表示测试样本的初始灰度值和期望灰度值之间的对应关系,由离散点拟合得到的曲线为灰度变换曲线,所述灰度变换曲线即表示了期望灰度值和初始灰度值之间灰度变换关系。
在具体实施时,由于所述灰度变换曲线是根据期望灰度值和测试样本的初始灰度值所确定的,而所述测试样本的数量,有可能是选取的一定数量的测试样本,而不是显示设备所能显示图像的数据位数所对应的所有的测试样本,所以此时可以对所述灰度变换曲线进行插值、拟合等操作以得到显示设备显示图像所需要的全部的初始灰度值和期望灰度值之间的对应关系,得到灰度变换曲线,用新的灰度变换曲线作为最终确定的灰度变换曲线。
通过上述插值、拟合的操作,只需计算少量测试样本的期望灰度值即可确定灰度变换曲线,可以避免现有技术中,在确定灰度变换曲线,需要计算显示设备显示图像所需要的全部的期望灰度值,可以有效简化测量和计算过程,减少计算量。
执行步骤S6,根据所述灰度变换关系调整所述显示设备显示图像时的像素的灰度值。
通过步骤S5中确定的灰度变换关系,在显示设备对图像进行显示之前,对所述显示设备显示的图像的灰度值按照灰度变换关系进行相应的调整,通过调整所述显示设备显示图像时的像素的灰度值,以使得显示设备达到显示医学影像系统所拍摄的图像的显示要求,由此完成了对显示设备的校正。
以下结合流程图和具体实施例对本发明技术方案进行详细说明,为了更好的对本发明技术方案进行阐述,在本实施例中,通过视觉评估和定量评估两种方法对所述医用显示设备进行评估,首先通过视觉评估,根据评估结果确定是否需要对所述医用显示设备进行校正;也可以在视觉评估之后,为了得到更加精确的评估结果,可以再进行定量评估,根据定量评估的结果再确定是否需要对所述医用显示设备进行校正。进一步,在根据评估结果对所述医用显示设备进行校正之后,可以再次执行视觉评估或定量评估,对校正后的医用显示设备进行评估,以评估校正后的医用显示设备的显示性能是否达到要求,进而确定是否需要对所述医用显示设备再次进行校正,以此得到更为精确的校正结果。
图2是本实施例提供的医用显示设备的校正方法的流程示意图,如图2所示,首先执行步骤S210,启动校正功能。具体地,关于显示设备的校正功能的启动,在实际使用中,一般的做法是每隔固定的周期,比如每一个季度对所述医用显示设备校正一次,也可以根据实际情况由用户决定何时对所述医用显示设备进行校正。
在启动校正功能后,执行步骤S220,设置检测环境。
为了更好的对所述显示设备进行评估,进而由评估结果对显示设备进行校正,需要对检测环境进行相应的设置,比如,在对所述显示设备进行评估之前,确保待检测的显示设备已恒定工作一段时间,在本实施例中,确保待检测的显示设备工作两个小时,这样可以保证待检测的显示设备已运行稳定。可以理解的是,如果是在所述显示设备刚开启的时候即开始进行评估等检测工作,则可能会由于刚开启所述显示设备时,开启电流、电压等的不稳定,而造成显示图像的亮度不稳定,进而导致获得测试亮度值等的不准确,最终会导致对所述显示设备的评估以及校正结果不准确。对检测环境进行相应的设置还可以包括把待检测的显示设备的亮度设置为一个预定亮度值,所述预定亮度值可以为一个临床需求的理想的阅片亮度值,比如一般设置在400cd/m2(坎德拉每平方米)至500cd/m2之间,在本实施例中,预定亮度值Lpre设置为500cd/m2,在其他实施例中,显示设备的预定亮度值可以根据医生在阅片时的实际需求以及医生的使用习惯等进行相应的设定。在此步骤中,为了得到更准确的检测结果,在对检测环境进行设置时应遮挡掉除显示设备自身的光源外其他光源,以确保所述测试亮度值等的准确性。
在对检测环境设置好之后,则开始对显示设备进行评估,以评估所述显示设备是否需要校正。在本实施例中,采用TG18检测标准来进行评估。所述TG18检测标准是美国医学物理协会考虑人眼视觉系统、环境因素、液晶面板特性等,明确规范出的相关检测标准,是针对医疗成像系统的图像的显示质量所给出的光学检测标准。具体地,采用TG18的相关测试样本进行评估等检测工作,以下以显示图像的数据位数为8位的显示设备为例进行说明。
执行步骤S230,采用视觉评估方法进行评估,宏观的判断所述显示设备是否需要进行校正。
所述视觉评估包括整体质量评估、灰度分辨率评估、亮度响应评估、亮度一致性评估和坏点检测评估中的至少一种。具体地,可以利用TG18的相关测试样本,通过肉眼观察显示测试样本时的细节判断当前显示设备的状态,进而确定所述显示设备是否需要进行校正的操作。
所述整体质量评估可以通过采用TG18-QC测试样本对显示设备质量进行整体评估,例如,可以观察显示设备显示TG18-QC测试样本时,中心和四个角处的高对比度模式是否清晰可见、黑白和白黑的转换是否清晰、灰阶变换条是否连续均匀变化、边缘和中心的线是否均为直线等。所述中心和四个角处的高对比度模式是否清晰可见是指,在较高亮度模式下,观察所述显示器显示测试样本时,在图像的中心和四个角处是否可以清晰看见用于判断对比度效果的线条。所述灰度分辨率评估可以采用TG18-MP测试样本进行评估。所述亮度响应评估可以采用TG18-CT测试样本进行评估,也可以使用TG18-QC测试样本进行评估,采用TG18-CT测试样本则是一个更完整的视觉响应评估方法,具体地,可以评估显示设备显示的TG18-CT测试样本的16个亮度块中的所有的四角方块和中心半月是否均可见。所述亮度一致性评估可以采用TG18-UN80测试样本进行评估,例如,通过显示设备显示TG18-UN80测试样本,并从中心到边缘寻找明显的非一致区域,评估显示设备显示的TG18-UN80测试样本是否亮度一致。所述坏点检测采用TG18-UN10和TG18-UN80测试样本来进行评估,例如,采用测试样本TG18-UN10和TG18-UN80统计坏点的数目,坏点的类型,在具体实施时,可以利用放大镜来对显示对应TG18-UN10和TG18-UN80测试样本的坏点进行检测。
在通过步骤S230视觉评估后,执行步骤S240,判断是否需要对所述显示设备进行校正。
如果判断结果为是,则可直接执行步骤S270,对所述显示设备进行校正;如果判断结果为否,则执行步骤S250,进一步通过定量评估来确定所述显示设备是否需要校正。
在其他实施例中,如果在步骤S240中判断结果为是,即判断需要对所述显示设备进行校正,也可以接着执行步骤S250,即在对所述显示设备进行视觉评估后,再通过步骤S250执行定量评估,对所述显示设备进行更加准确的评估,准确评估所述显示设备是否需要校正。如果在步骤S240中判断结果为否,即判断不需要对所述显示设备进行校正,则也可以直接结束本次校正过程,即不对所述显示设备进行校正。
步骤S250,定量评估。采用定量评估的方法对所述显示设备进行评估,所述定量评估是通过测量所述显示设备显示测试样本时的亮度值和照度值等,进而获得相应的测量值,然后将所述测量值与指标值进行比较,由比较结果确定所述显示设备是否需要校正。所述测量值可以包括最大亮度值偏差、安全系数、亮度比、亮度偏差最大值和一致性偏差最大值等,本实施例中,对每一个测量值设置一个对应的指标值,通过比对测量值及其对应的指标值来判断是否满足指标要求。
在定量评估时,需要获得测试环境光的亮度Lamb,具体地,首先测量出所述显示设备在测试环境中的照度E,再从所述显示设备的规格书中获取所述显示设备的固有参数如漫反射系数Rd,然后通过公式(4)计算得出测试环境光的亮度。
Lamb=E×Rd (4)
本实施例中,所述定量评估可以包括基本亮度评估、亮度响应评估以及亮度一致性评估等。
所述基本亮度评估可以通过最大亮度值偏差,亮度比以及安全系数进行评估。
具体地,首先获取测试环境光下的最小亮度L′min,可以采用TG18-LN12-01测试样本,使用亮度仪测量得到显示设备显示所述TG18-LN12-01测试样本时的最小亮度值Lmin,然后由公式(5)计算得到测试环境光下,显示设备显示所述TG18-LN12-01测试样本时的最小亮度值L′min。
L′min=Lmin+Lamb (5)
获取测试环境光下的最大亮度值L′max,具体地,可以采用TG18-LN12-18测试样本,使用亮度仪测量得到显示设备显示TG18-LN12-18测试样本时的最大亮度值Lmax,然后由公式(6)计算得到测试环境光下,显示设备显示TG18-LN12-18测试样本时的最大亮度值L′max。
L′max=Lmax+Lamb (6)
通过公式(7)计算得出最大亮度值偏差Lmaxdeviation,其中,公式(7)中的Lpre为预定亮度值;通过公式(8)计算得出亮度比r′;通过公式(9)计算得出安全系数a。
在本实施例中,所述最大亮度值偏差的指标值为±5%,所述安全系数的指标值为0.4,所述亮度比的指标值为250。
根据上述计算结果,对所述显示设备进行评估:当所述最大亮度值偏差的值在±5%的范围外即不满足最大亮度值偏差的指标要求,则确认所述显示设备需要校正;当所述安全系数的值大于0.4即不满足安全系数的指标要求,则确认所述显示设备需要校正;当所述亮度比的值小于250即不满足亮度比的指标要求,则确认所述显示设备需要校正。
所述亮度响应评估可以使用亮度偏差最大值来评估,具体地,可以采用TG18-LN12-01至TG18-LN12-18共18个测试样本,在暗室中使用亮度仪分别测量所述显示设备显示每个测试样本时的亮度值L(LN01)至L(LN18),共18个亮度值,由公式(10)分别得到测试环境光下的亮度值L′(LN01)至L′(LN18),共18个测试环境光下的亮度值。
L′=L+Lamb (10)
然后由测试环境光下的亮度值L′(LN01)至L′(LN18)中的最大值和最小值,即最大亮度值和最小亮度值;根据公式(1)计算得到所述测试环境光下的最大亮度值和最小亮度值所对应的JND的最大值Jmax和JND的最小值Jmin,通过公式(11)得到JND的最大值Jmax和JND的最小值Jmin之间的JND的值Ji。
其中,i为测试样本的索引值(取1,2,……,18),Jmin为测试环境光下的最小亮度值所对应的JND的最小值Jmin,Pi为测试样本的索引值i和测试样本的最小索引值的差值,ΔJ为Jmax和Jmin的差值,即ΔJ=Jmax—Jmin,ΔP为测试样本的最大索引值和测试样本的最小索引值的差值。
在具体实施时,公式(11)也可以转化为公式(12),由公式(12)求得Ji。
其中,i为测试样本的索引值,Jmin为测试环境光下的最小亮度值所对应的JND的最小值Jmin,Jmax为测试环境光下的最大亮度值所对应的JND的最大值Jmax,y为测试样本的数量。
通过公式(13)计算测量对比度δi,通过公式(14)计算期望对比度δi d。
其中,L′i为索引值为i的测试样本所对应的测试亮度值,为索引值为i的测试样本所对应的期望亮度值,Ji为索引值为i的测试样本所对应的JND值。
然后通过下述公式(15)计算出亮度偏差deviationi。
其中,i的取值为大于或者等于2,δi为索引值为i的测试样本所对应的测量对比度,为索引值为i的测试样本所对应的期望对比度。取所有测试样本所对应的亮度偏差的百分数deviationi中的最大值,作为亮度偏差最大值。
在本实施例中,所述亮度偏差最大值的指标值为15%。当所述亮度偏差最大值大于15%即不满足亮度偏差最大值的指标要求,则确认所述显示设备需要校正。
所述亮度一致性评估可以通过一致性偏差最大值进行评估,具体地,可以使用测试样本TG18-ULN80,分别获取所述显示设备显示测试样本TG18-ULN80时的中心和四角的亮度值(LCenter,LTop-left,LTop-right,LBottom-left,LBottom-right),取这5个亮度值中的最大值Lhighest和最小值Llowest,然后通过公式(16)计算得到一致性偏差最大值。
在本实施例中,所述一致性偏差最大值的指标值为30%,当所述一致性偏差最大值大于30%即不满足一致性偏差最大值的指标要求,则确认所述显示设备需要校正。
上述指标值的设定,在其他实施例中,可以根据所述显示设备的系统性能,进行适应的浮动,在此不做限定。
在通过步骤S250定量评估后,执行步骤S260,判断是否需要对所述显示设备进行校正,也就是将各个测量值与其对应的指标值进行比对判断是否满足指标要求,如果不满足即判断需要对所述显示设备进行校正,执行步骤S270;如果所有的测量值均满足各自的指标要求,则判断不需要对所述显示设备进行校正,结束本次校正过程。
步骤S270,对所述显示设备进行校正。
具体实施时,通过图3所示的步骤S310至S370获得灰度变换曲线,然后利用灰度变换曲线校正所述显示设备,下面对各步骤进行详细说明。
本实施例在对所述显示设备校正的过程中,采用TG18-LN12-01至TG18-LN12-18共18个TG18标准测试模板作为测试样本。
执行步骤S310,获取测试样本的测试亮度值,可以在暗室中使用亮度仪测量出所述显示设备显示对应TG18-LN12-01至TG18-LN12-18测试样本时的亮度值,然后将所述亮度值加上测试环境光的亮度值作为测试样本的测试亮度值,即所述显示设备显示测试样本时测量得到的亮度值,共得到18个测试亮度值,分别对应TG18-LN12-01至TG18-LN12-18。
需要说明的是,如果在对所述显示设备进行校正之前已执行定量评估的过程,则在此处,也可以直接使用定量评估过程中亮度响应评估中所获得的所述显示设备显示对应TG18-LN12-01至TG18-LN12-18测试样本的测试环境光下的亮度值L′(LN01)至L′(LN18)作为所述测试亮度值,而不用再进行测量。
然后执行步骤S320,由灰度标准显示函数的逆函数计算测试亮度值的最大值对应的JND值及测试亮度值的最小值对应的JND值。
由灰度标准显示函数的逆函数,即公式(1),以测试亮度值的最大值作为输入,计算所述测试亮度值的最大值所对应的JND值,在此处称为最大JND值;以测试亮度值的最小值作为输入,计算所述测试亮度值的最小值所对应的JND值,在此处称为最小JND值。
执行步骤S330,将最大JND值与最小JND值之间的数值进行等分。由于在本实施例中,共采用了TG18-LN12-01至TG18-LN12-18共18个测试样本,所以在此处,将最大JND值和最小JND值之间的差值等分为17份,得到包括最大JND值和最小JND值在内的共18个JND值,具体可采用公式(12)。
执行步骤S340,由灰度标准显示函数,计算期望亮度值。即通过公式(2),计算期望亮度值。
由步骤S330可以得到共18个JND值,从小到大依次对应TG18-LN12-01至TG18-LN12-18,通过公式(2)可以得到18个测试样本的期望亮度值。具体地,将第1个JND值(即JND的最小值)代入公式(2)得到所述显示设备显示TG18-LN12-01时的期望亮度值,将第2个JND值代入公式(2)得到所述显示设备显示TG18-LN12-02时的期望亮度值,……,将最后1个JND值(即JND的最大值)代入公式(2)得到所述显示设备显示TG18-LN12-18时的期望亮度值。
执行步骤S350,由测试亮度值、期望亮度值和测试样本的初始灰度值获得所述显示设备显示测试样本时的期望灰度值。
由于TG18测试规范对每一个测试样本都会给定一个初始灰度值,所以TG18-LN12-01至TG18-LN12-18总共有18个对应的初始灰度值。由步骤S310可以得到18个测试亮度值,分别对应TG18-LN12-01至TG18-LN12-18,由此可以建立初始灰度值和测试亮度值的对应关系。
由于在本实施例中,采用的是TG18-LN12-01至TG18-LN12-18共18个测试样本,所以只能得到18个初始灰度值以及18个测试亮度值,而由于这些初始灰度值以及相应的测试亮度值都是离散的点,还不能准确描述显示设备能够显示的灰度值以及亮度值之间的对应关系,所以,可以通过插值拟合等方法,由所述18个初始灰度值以及18个测试亮度值得到灰度值与亮度值对应的曲线,例如可以通过插值算法,得到本实施例中显示图像的数据位数为8位的显示设备,所需要的完整的256个灰度值以及与所述灰度值所对应的256个亮度值之间的一条对应曲线,然后再结合公式(3),以及在步骤S340中得到的18个期望亮度值,得到所述TG18-LN12-01至TG18-LN12-18所有测试样本所对应的18个期望灰度值。公式(3)的具体说明如下:
gsi=index(min(abs(lsi-lk))) (3)
其中,i为测试样本的索引值、取值为1~18,k的取值为0~255,lk为由上述插值得到的共256个灰度值中灰度值为k所对应的亮度值,lsi为由步骤S340所得到的18个期望亮度值中索引值为i时的期望亮度值,gsi为索引值为i时的期望亮度值所对应的期望灰度值。
公式(3)所代表的含义是,(lsi-lk)表示将所述索引值为i时的期望亮度值lsi,与由上述插值计算得到的k的取值从0~255共256个灰度值为k时所对应的亮度值lk,分别求差值,共可得到256个差值;abs表示对所述256个差值的每一个差值取绝对值;min表示获取求取绝对值后的256个差值中的最小值;index表示获取所述在差值最小值时,lk所对应的下标值k的取值。
通过公式(3),即可得到与步骤S340中得到的18个期望亮度值所对应的18个期望灰度值。
执行步骤S360,由测试样本所对应的初始灰度值和测试样本所对应的期望灰度值计算灰度变换曲线。
建立所述TG18-LN12-01至TG18-LN12-18测试样本所对应的初始灰度值和在步骤S350中所得到的TG18-LN12-01至TG18-LN12-18测试样本所对应的期望灰度值的对应关系,即确定初始灰度值和期望灰度值之间的变换关系,所述变换关系可以通过灰度变换曲线表示,具体地,可以以初始灰度值和期望灰度值作为不同的坐标轴,确定灰度变换曲线。初始灰度值和期望灰度值之间的变换关系也可以记为查找表(LUT,Look-Up Table),记为gsi=LUT(gi),其中gi为第i个初始灰度值,gsi为第i个初始灰度值所对应的期望灰度值。所述LUT实际上就是一张图像像素的灰度值的映射表,通常,在医疗显示设备中,将上述灰度变换曲线也称为LUT曲线。
执行步骤S370,更新灰度变换曲线。
由于步骤S360中得到的是TG18-LN12-01至TG18-LN12-18共18个测试样本的初始灰度值和期望灰度值之间的对应关系,对于显示图像的数据位数为8位的显示设备而言,需要通过插值算法,建立显示图像所需要的完整的256个初始灰度值和期望灰度值之间的对应关系,例如可以通过插值得到坐标系中256个离散点,分别表示初始灰度值和期望灰度值之间的对应关系,然后将这些离散点拟合成新的灰度变换曲线。进一步,还可以根据256个离散点建立新的LUT曲线,用所述新的LUT曲线替换显示设备的现有的LUT曲线。
至此完成对所述显示设备的校正过程,在上述步骤中,可以将步骤S320至步骤370进行封装,然后由显示设备系统自动执行步骤S320至步骤S370,对于用户来说,需要做的只是输入步骤S310中得到的测试亮度值即可。
需要说明的是,对于8位的显示设备,在本实施例中,为了测量、计算等的方便,选取了18个测试样本,然后再经过插值、拟合等操作以得到显示设备显示图像所需要的全部灰度值。在其他实施方式中,所述测试样本的数量也可以选定为256个测试样本,即对于所述显示设备可以显示的每一个灰度值都选取一个测试样本,所述测试样本的数量的选取,在此不做限定。
在上述实施例中,可以通过视觉评估从宏观上对所述显示设备进行评估,也可以通过定量评估精确对所述显示设备进行评估,使得对所述显示设备的评估可以根据不同需求进行不同的评估;在校正的过程中,用户只需通过少量的测试样本所获得的测试亮度值,通过插值、拟合的方法即可完成对所述显示设备的校正,和现有技术相比,现有的常规对显示设备的校正过程需要测试对应所述显示设备显示图像的数据位数的所有测试亮度值,本发明则只需要对少量测试样本即可,本发明技术方案有效简化显示设备的校正过程,提高检测和校正的效率,使得操作人员可以定期对所述显示设备的显示性能定期维护。
另外,现有技术在实际使用显示设备的过程中,常常会出现不同的显示设备在显示同一副图像时,图像的亮度值会有所不同,也即,不同的显示设备显示同一副图像时的显示效果不一致,从而给医生阅片或者诊断带来不一致的结果,进而导致不可靠或者错误的诊断。本实施例中,对JND的最小值与JND的最大值之间的数值进行等分,利用GSDF(灰度标准显示函数)得到期望亮度值,进而得到期望灰度值,基于初始灰度值和期望灰度值建立LUT曲线。显示设备在显示图像前,对所述图像进行LUT曲线变换,使得最终显示的图像的灰度值为期望灰度值,亮度值为期望亮度值,实现了同一副图像在不同的显示设备上显示效果的一致性。
需要说明的是,上述方法同样适用于对普通显示设备的校正,通过上述方法对普通显示设备的校正,可以使得校正后的普通显示设备具有同医用显示设备同样的良好的稳定性和一致性,使得普通显示设备也可达到医学数字影像系统的显示图像的要求,在对医学数字影像系统所拍摄的图像进行显示等处理时,可以使用普通显示设备来代替医用显示设备。
对应上述显示设备的校正方法,本发明技术方案还提供一种显示设备的校正装置,所述校正装置包括评估单元、计算单元、灰度值获取单元、确定单元和调整单元。
所述评估单元,用于评估所述显示设备是否需要校正,所述评估包括视觉评估和定量评估中的至少一种。所述计算单元,用于当所述评估单元的评估结果为是,则利用灰度标准显示函数和测试亮度值计算所述显示设备显示测试样本时的期望亮度值,所述测试亮度值为所述显示设备显示测试样本时测量得到的亮度值。所述灰度值获取单元,用于由测试亮度值、期望亮度值和测试样本的初始灰度值获得所述显示设备显示测试样本时的期望灰度值。所述确定单元,用于由测试样本的初始灰度值和期望灰度值确定灰度变换关系。所述调整单元,用于根据所述灰度变换关系调整所述显示设备显示图像时的像素的灰度值。
上述显示设备的校正装置中各单元具体功能的实现,可以参见上述显示设备的校正方法中提供的具体实施方式,在此不再赘述。
虽然本发明披露如上,但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员,在不脱离本发明的精神和范围内,均可作各种更动与修改,因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。