CN104900178B - 亮度异常图像检测方法和led显示屏均匀性校正方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种亮度异常图像检测方法和采用该种亮度异常图像检测方法的LED显示屏均匀性校正方法。本发明的亮度异常图像检测方法在采集目标画面(例如校正画面)得到待检测图像后,利用统计方法对待检测图像所对应的各个LED灯点的亮度值进行分析,例如计算出代表亮度分布平均水平的统计值和代表亮度分布离散程度的统计值,之后再结合设定的阈值范围判断各个待检测图像是否为亮度异常图像。当检测到存在亮度异常图像时,则个别地重新进行图像采集以替换亮度异常图像,如此可以克服传统校正采集过程中可能出现的环境光变化、图像采集装置(例如相机、)或屏体遮挡、打屏异常等造成的校正花屏问题。
Description
技术领域
本发明涉及LED显示校正技术领域,特别涉及一种亮度异常图像检测方法和一种LED显示屏均匀性校正方法。
背景技术
目前LED显示屏行业由于生产工艺水平的限制,普遍存在同订单、同生产批次LED灯的亮度差异可能达到40%-50%的现象,这种LED灯拼装的显示屏亮度均匀性一般较差,另外当LED显示屏经年使用后也可能出现亮度衰减,而LED灯的衰减程度不一致也会导致LED显示屏均匀性下降。这些亮度均匀性差异在人眼视觉看来是非常显著的,所以LED显示屏基本都需要通过校正来提升屏体亮度均匀性,以达到良好的视觉观看效果。
LED显示屏常用校正手段是通过相机或色度计等测量设备采集待校正显示屏的原始亮色度值作为校正原始值,然后计算出公共亮色度目标值再结合校正原始值在CIE-XYZ色彩空间上计算校正系数,通过控制系统将校正系数上传到LED显示屏的接收卡中,最终将每颗LED灯的校正系数作用到每颗LED灯上。
在整个校正过程中最重要的是采集LED显示屏原始亮色度值,目前LED显示屏趋于小间距、大面积化,而相机单次采集LED灯点数有限,以至于校正采集耗费时间逐渐增加,而在较长的采集过程中完全可能突然出现相机或屏体被遮挡、环境光变化、打屏异常等现象,此时所拍摄的图像如果用作校正计算只会将屏体校花,严重影响视觉观看效果。
发明内容
因此,为克服现有技术中的不足,本发明提出一种亮度异常图像检测方法以及一种LED显示屏均匀性校正方法。
具体地,本发明实施例提供的一种亮度异常图像检测方法,包括步骤:控制LED显示屏显示多个目标画面并采集所述多个目标画面以得到与所述多个目标画面分别对应的多张待检测图像,其中每一张所述待检测图像对应所述LED显示屏中的多个同颜色LED灯点;以及检测每一张所述待检测图像是否为亮度异常图像,并具体包括以下子步骤:(i)对所述待检测图像进行图像处理以得到所述待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的多个亮度值,(ii)利用所述多个亮度值统计出代表所述待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的亮度分布平均水平的第一统计值,(iii)利用所述多个亮度值统计出代表所述待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的亮度分布离散程度的第二统计值,(iv)判断所述第一统计值是否超出第一阈值范围、并判断所述第二统计值是否超出第二阈值范围,以及(v)当所述第一统计值超出所述第一阈值范围和/或所述第二统计值超出所述第二阈值范围,确定所述待检测图像为亮度异常图像。
在本发明的一个实施例中,上述多个同颜色LED灯点为红色LED灯点、绿色LED灯点或蓝色LED灯点。
在本发明的一个实施例中,上述每一个LED灯点的亮度值满足公式:Li=Ci×L/Caver;其中,Li为LED灯点的亮度值,Ci为LED灯点的单基色分量值或多基色分量值的线性组合值,L为全局亮度值,Caver为所述待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的单基色分量值或多基色分量的线性组合值的平均值,i为LED灯点序号。
在本发明的一个实施例中,上述第一统计值为平均值,第二统计值为均方差值且满足公式:其中,msek为所述多张待检测图像中第k张待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的所述多个亮度值的均方差值,averk为第k张待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的所述多个亮度值的平均值,n为第k张待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的数目,i为LED序号。
在本发明的一个实施例中,上述第一阈值范围的上下限分别为(1+p%)*AVER1和(1-p%)*AVER1,上述第二阈值范围的上下限分别为(1+q%)*AVER2和(1-q%)*AVER2;其中,p、q为设定值,AVER1为所述多张待检测图像的所述第一统计值的平均值,AVER2为所述多张待检测图像的所述第二统计值的平均值。
此外,本发明实施例提供的一种LED显示屏均匀性校正方法,包括步骤:控制LED显示屏显示多个校正画面并对所述多个校正画面进行图像采集以得到与所述多个校正画面分别对应的多张待检测图像,其中每一张所述待检测图像对应所述LED显示屏中的多个同颜色LED灯点;检测每一张所述待检测图像是否为亮度异常图像,并具体包括以下子步骤:(a)对所述待检测图像进行图像处理以得到所述待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的多个亮度值,(b)利用所述多个亮度值统计出代表所述待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的亮度分布平均水平的第一统计值,(c)利用所述多个亮度值统计出代表所述待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的亮度分布离散程度的第二统计值,(d)判断所述第一统计值是否超出第一阈值范围、并判断所述第二统计值是否超出第二阈值范围,以及(e)当所述第一统计值超出所述第一阈值范围和/或所述第二统计值超出所述第二阈值范围,确定所述待检测图像为亮度异常图像;当检测到所述多张待检测图像中存在亮度异常图像,控制所述LED显示屏重新显示所述亮度异常图像所对应的校正画面并重新进行图像采集以及执行子步骤(a)至(d)检测重新采集所得到的待检测图像是否为亮度异常图像直至重新采集所得到的待检测图像不是亮度异常图像为止;将与所述多个校正画面分别对应且不是亮度异常图像的多张待检测图像作为校正用图像;以及利用所述校正用图像计算所述LED显示屏的LED灯点校正系数。
在本发明的一个实施例中,上述多个同颜色LED灯点为红色LED灯点、绿色LED灯点或蓝色LED灯点。
在本发明的一个实施例中,上述每一个LED灯点的亮度值满足公式:Li=Ci×L/Caver;其中,Li为LED灯点的亮度值,Ci为LED灯点的单基色分量值或多基色分量的线性组合值,L为全局亮度值,Caver为所述待检测图像所对应的所述多个LED灯点的单基色分量值或多基色分量的线性组合值的平均值,i为LED灯点序号。
在本发明的一个实施例中,上述第一统计值为平均值,第二统计值为均方差值且满足公式:其中,msek为所述多张待检测图像中第k张待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的所述多个亮度值的均方差值,averk为第k张待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的所述多个亮度值的平均值,n为第k张待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的数目,i为LED序号。
在本发明的一个实施例中,上述第一阈值范围的上下限分别为(1+p%)*AVER1和(1-p%)*AVER1,所述第二阈值范围的上下限分别为(1+q%)*AVER2和(1-q%)*AVER2;其中p、q为设定值,AVER1为所述多张待检测图像的所述第一统计值的平均值,AVER2为所述多张待检测图像的所述第二统计值的平均值。
由上可知,本发明实施例针对目前传统校正采集过程中可能出现的环境光变化、图像采集装置(例如相机)或屏体遮挡、打屏异常等造成的校正花屏问题,提出一种亮度异常图像检测方案,其可达成如下有益效果:1)保证LED显示屏校正采集过程的安全有效性;以及2)避免异常因素导致校正花屏现象,节约校正时间。
通过以下参考附图的详细说明,本发明的其它方面和特征变得明显。但是应当知道,该附图仅仅为解释的目的设计,而不是作为本发明的范围的限定,这是因为其应当参考附加的权利要求。还应当知道,除非另外指出,不必要依比例绘制附图,它们仅仅力图概念地说明此处描述的结构和流程。
附图说明
下面将结合附图,对本发明的具体实施方式进行详细的说明。
图1为本发明实施例的一种LED显示屏均匀性校正方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
请参见图1,其为本发明实施例提供的一种LED显示屏均匀性校正方法的流程图。如图1所示,本实施例的LED显示屏均匀性校正方法包括步骤S110、S130、S150、S170以及S190,具体内容如下:
步骤S110:控制LED显示屏显示多个校正画面并对所述多个校正画面进行图像采集以得到多张待检测图像。其中,LED显示屏可以是RGB三基色全彩LED显示屏或者是单/双色LED显示屏,本实施例以RGB三基色全彩LED显示屏作为举例进行说明;多个校正画面例如包括多个红色画面、多个绿色画面以及多个蓝色画面,每个校正画面对应LED显示屏的多个同颜色LED灯点,控制LED显示屏显示多个校正画面的具体方式可参考西安诺瓦电子科技有限公司在2013年8月19日申请的申请号为201310362893.X,发明名称为“LED显示屏的校正用图像采集方法及显示方法”的发明专利申请所揭露的隔点打屏方式,在此不再赘述;当然本发明也并不以此为限。
承上述,在LED显示屏按照预设顺序显示前述多个校正画面的过程中,利用图像采集装置例如相机对各个校正画面依序进行拍摄以得到相对应的多张待检测图像例如包含多张红色图像、多张绿色图像和多张蓝色图像,并记录各张待检测图像的拍摄序号及打屏方式,此处的打屏方式是指控制LED显示屏上的哪些位置上的同颜色LED灯点被点亮。
步骤S130:对每一张待检测图像进行图像处理以得到所述待检测图像所对应的多个同颜色LED灯点的多个亮度值、利用所述多个亮度值进行统计分析以借此判断所述多个待检测图像是否为亮度异常图像。具体地,对每一张待检测图像进行图像处理例如区域定位和点定位识别所述多个同颜色LED灯点中的每一个LED灯点所对应的图像像素点,再利用每个LED灯点所对应的图像像素点的G分量之和计算该LED灯点的相对亮度值,具体计算公式为:Li=Gi×L/Gaver,其中,Li为LED灯点的相对亮度值,Gi为LED灯点的G分量值(也即所对应的图像像素点的G分量值之和),L为全局亮度值且其可以是默认值(通常为经验值)或利用色度计采集的值(例如LED显示屏整屏点亮时采集的亮度值),Gaver为所述多个同颜色LED灯点的G分量值的平均值,i为LED灯点的序号。可以理解的是,红色(R)、绿色(G)、蓝(B)LED灯点并不限于利用其G分量来计算相对亮度值,也可以利用其R分量、B分量或RGB三个分量的线性组合值来计算相对亮度值;只是实验发现通常相机采集到的RGB三色LED灯点的G分量相对比较准确,故优选为选用G分量来计算相对亮度值。
此外,如果后续需要进行亮色度校正而非单纯的亮度校正,则各个LED灯点的相对色度值可直接设为默认值或借助色度计采集LED显示屏整屏点亮时的色度值得到,该种相对色度值的设定方式主要是应用于由同批次箱体拼接而成的LED显示屏。在此,对于每一个LED灯点,其相对色度值的赋值方式可以是:
xi=x;yi=y
其中,(xi,yi)为每一个LED灯点的色坐标,(x,y)为默认色坐标或色度计采集得到的色坐标,i为LED灯点序号。
接下来,针对每一张待检测图像的多个同颜色LED灯点的相对亮度值进行统计分析,以借此检测前述得到的多张待检测图像中是否存在亮度异常图像。具体可为:在获得每张待检测图像所对应的多个同颜色LED灯点的相对亮度值后,利用平均值(反映数据集中趋势的一项指标)、均方差值(又叫标准差,反映数据与其均值之间偏离程度的一项指标,也是数据分布均匀离散程度的衡量)等统计学指标对每张待检测图像所对应的多个同颜色LED灯点的相对亮度值进行统计分析:
第一步:计算每张待检测图像相对亮度值的平均值averk,计算公式如下:
其中,i为第k张待检测图像所对应的多个同颜色LED灯点的序号,n为第k张待检测图像所对应的多个同颜色LED灯点的数目。
接着,计算前述采集的多张待检测图像中同种颜色的所有图像的averk的平均值AVER1,也即如果前述多张待检测图像包含多张红色图像、多张绿色图像和多张蓝色图像,则红色、绿色和蓝色图像分开计算averk的平均值AVER1;然后在AVER1上下设定百分比阈值如p%进行亮度平均值分析检测:若(1-p%)×AVER1≤averk≤(1+p%)×AVER1,则第k张待检测图像的亮度平均值正常,否则异常。
第二步:计算每张待检测图像相对亮度值的均方差值msek,计算公式如下:
接着,计算前述采集的多张待检测图像中同种颜色的所有图像的msek的平均值AVER2,也即如果前述多张待检测图像包含多张红色图像、多张绿色图像和多张蓝色图像,则红色、绿色和蓝色图像分开计算msek的平均值AVER2;然后在AVER2上下设定百分比阈值如q%进行亮度均方差值分析检测:若(1-q%)*AVER2≤msek≤(1+q%)*AVER2,则第k张待检测图像的亮度均方差值正常,否则异常。
上述k为待检测图像的序号,p和q为人为设定阈值;当以上二步有一项检测为异常即判定该待检测图像为亮度异常图像。
此处,值得一提的是,能反映图像亮度分布平均水平的统计指标不只有平均值,还可以是众数(数据总体个数最多者)、中位数(数据总体排序居中者)、百分位数(数据总体排序累积百分位)、可信区间(按一定概率或可信度估计数据总体所在区间)等,而能反映图像亮度分布离散程度的统计指标不只有均方差,还可以是极差(最大值与最小值的差)、方差(数据与其平均值的偏离程度累积平方和)等。
步骤S150:当前述多张待检测图像存在亮度异常图像,则控制LED显示屏重新显示亮度异常图像所对应的校正画面并重新进行图像采集、并检测重新采集所得到的待检测图像是否为亮度异常图像直至重新采集得到的待检测图像不是亮度异常图像为止。具体地,在步骤S130中得到个别亮度异常图像时,记录亮度异常图像的拍摄序号及打屏方式,然后通知控制系统按亮度异常图像的顺序号重新打屏以控制LED显示屏显示相对应的校正画面并进行图像采集、以及按照步骤S130判断重新采集得到的待检测图像是否为亮度异常图像,直至与前述多个校正画面分别对应的待检测图像均亮度正常为止;然后再执行步骤S170。当然,如果步骤S130的执行结果为不存在亮度异常图像,则会直接执行步骤S170。
步骤S170:将与前述多个校正画面分别对应且不是亮度异常图像的多张待检测图像作为校正用图像。此处可以理解的是,如果步骤S110所采集的各张待检测图像都不是亮度异常图像,则直接将这些待检测图像作为校正用图像;如果步骤S110所采集的各张待检测图像存在亮度异常图像,则利用步骤S150中重新采集的待检测图像替换掉亮度异常图像,之后再将这些亮度正常图像作为校正用图像。
步骤S190:利用所述校正用图像计算LED显示屏的LED灯点校正系数。具体地,通过各个校正用图像所对应的各个LED灯点的相对亮度值和相对色度值计算各个LED灯点的公共亮色度目标值并利用其与公共亮色度值的差异计算出LED显示屏的各个LED灯点的校正系数;至于校正系数的计算方法为公知技术,在此不再赘述。在获得LED显示屏的各个LED灯点的校正系数后,通知控制系统将校正系数上传并应用到LED显示屏上,例如上传并存储至LED显示屏的接收卡(或称扫描卡)。
从上述实施例可知,本发明的创新点之一在于提出一种亮度异常图像检测方法,其在采集目标画面(例如校正画面)得到待检测图像后,利用统计方法对待检测图像所对应的各个LED灯点的亮度值进行分析,例如计算出代表亮度分布平均水平的统计值和代表亮度分布离散程度的统计值,之后再结合设定的阈值范围判断各个待检测图像是否为亮度异常图像。
综上所述,本发明上述实施例针对目前传统校正采集过程中可能出现的环境光变化、图像采集装置(例如相机)或屏体遮挡、打屏异常等造成的校正花屏问题,提出一种LED显示屏校正过程中的亮度异常图像检测方案,其可达成如下有益效果:1)保证LED显示屏校正采集过程的安全有效性;以及2)避免异常因素导致校正花屏现象,节约校正时间。
至此,本文中应用了具体个例对本发明的亮度异常图像检测方法和LED显示屏均匀性校正方法的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制,本发明的保护范围应以所附的权利要求为准。
Claims (10)
1.一种亮度异常图像检测方法,其特征在于,包括步骤:
控制LED显示屏显示多个目标画面并采集所述多个目标画面以得到与所述多个目标画面分别对应的多张待检测图像,其中每一张所述待检测图像对应所述LED显示屏中的多个同颜色LED灯点;以及
检测每一张所述待检测图像是否为亮度异常图像,并具体包括子步骤:
对所述待检测图像进行图像处理以得到所述待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的多个亮度值;
利用所述多个亮度值统计出代表所述待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的亮度分布平均水平的第一统计值;
利用所述多个亮度值统计出代表所述待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的亮度分布离散程度的第二统计值;
判断所述第一统计值是否超出第一阈值范围、并判断所述第二统计值是否超出第二阈值范围;以及
当所述第一统计值超出所述第一阈值范围和/或所述第二统计值超出所述第二阈值范围,确定所述待检测图像为亮度异常图像。
2.如权利要求1所述的亮度异常图像检测方法,其特征在于,所述多个同颜色LED灯点为红色LED灯点、绿色LED灯点或蓝色LED灯点。
3.如权利要求1所述的亮度异常图像检测方法,其特征在于,每一个所述LED灯点的亮度值满足公式:
Li=Ci×L/Caver
其中,Li为LED灯点的亮度值,Ci为LED灯点的单基色分量值或多基色分量值的线性组合值,L为全局亮度值,Caver为所述待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的单基色分量值或多基色分量值的线性组合值的平均值,i为LED灯点序号。
4.如权利要求1所述的亮度异常图像检测方法,其特征在于,所述第一统计值为平均值,所述第二统计值为均方差值且满足公式:
<mrow>
<msub>
<mi>mse</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msqrt>
<mrow>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
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</munderover>
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</msub>
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<msub>
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<mi>k</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
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<mn>2</mn>
</msup>
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</msqrt>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>*</mo>
<msub>
<mi>aver</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
其中,msek为所述多张待检测图像中第k张待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的所述多个亮度值的均方差值,Li为LED灯点的亮度值,averk为第k张待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的所述多个亮度值的平均值,n为第k张待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的数目,i为LED灯点序号。
5.如权利要求4所述的亮度异常图像检测方法,其特征在于,所述第一阈值范围的上下限分别为(1+p%)*AVER1和(1-p%)*AVER1,所述第二阈值范围的上下限分别为(1+q%)*AVER2和(1-q%)*AVER2;其中p、q为设定值,AVER1为所述多张待检测图像的所述第一统计值的平均值,AVER2为所述多张待检测图像的所述第二统计值的平均值。
6.一种LED显示屏均匀性校正方法,其特征在于,包括步骤:
控制LED显示屏显示多个校正画面并对所述多个校正画面进行图像采集以得到与所述多个校正画面分别对应的多张待检测图像,其中每一张所述待检测图像对应所述LED显示屏中的多个同颜色LED灯点;
检测每一张所述待检测图像是否为亮度异常图像,并具体包括子步骤:
(a)对所述待检测图像进行图像处理以得到所述待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的多个亮度值;
(b)利用所述多个亮度值统计出代表所述待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的亮度分布平均水平的第一统计值;
(c)利用所述多个亮度值统计出代表所述待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的亮度分布离散程度的第二统计值;
(d)判断所述第一统计值是否超出第一阈值范围、并判断所述第二统计值是否超出第二阈值范围;以及
(e)当所述第一统计值超出所述第一阈值范围和/或所述第二统计值超出所述第二阈值范围,确定所述待检测图像为亮度异常图像;
当检测到所述多张待检测图像中存在亮度异常图像,控制所述LED显示屏重新显示所述亮度异常图像所对应的校正画面并重新进行图像采集以及执行子步骤(a)至(d)检测重新采集所得到的待检测图像是否为亮度异常图像直至重新采集所得到的待检测图像不是亮度异常图像为止;
将与所述多个校正画面分别对应且不是亮度异常图像的多张待检测图像作为校正用图像;以及
利用所述校正用图像计算所述LED显示屏的LED灯点校正系数。
7.如权利要求6所述的LED显示屏均匀性校正方法,其特征在于,所述多个同颜色LED灯点为红色LED灯点、绿色LED灯点或蓝色LED灯点。
8.如权利要求6所述的LED显示屏均匀性校正方法,其特征在于,每一个所述LED灯点的亮度值满足公式:
Li=Ci×L/Caver
其中,Li为LED灯点的亮度值,Ci为LED灯点的单基色分量值或多基色分量的线性组合值,L为全局亮度值,Caver为所述待检测图像所对应的所述多个LED灯点的单基色分量值或多基色分量的线性组合值的平均值,i为LED灯点序号。
9.如权利要求6所述的LED显示屏均匀性校正方法,其特征在于,所述第一统计值为平均值,所述第二统计值为均方差值且满足公式:
<mrow>
<msub>
<mi>mse</mi>
<mi>k</mi>
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<mi>n</mi>
<mo>*</mo>
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<mi>aver</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
其中,msek为所述多张待检测图像中第k张待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的所述多个亮度值的均方差值,Li为LED灯点的亮度值,averk为第k张待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的所述多个亮度值的平均值,n为第k张待检测图像所对应的所述多个同颜色LED灯点的数目,i为LED灯点序号。
10.如权利要求9所述的LED显示屏均匀性校正方法,其特征在于,所述第一阈值范围的上下限分别为(1+p%)*AVER1和(1-p%)*AVER1,所述第二阈值范围的上下限分别为(1+q%)*AVER2和(1-q%)*AVER2;其中p、q为设定值,AVER1为所述多张待检测图像的所述第一统计值的平均值,AVER2为所述多张待检测图像的所述第二统计值的平均值。
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