CN105280125A - 显示器的显示粗糙度检测方法及其检测系统 - Google Patents

Abstract

一种显示器的显示粗糙度检测方法，包括：通过光学测量仪选取白色标准测试图像上的多个区域进行光学一致性验证，若所述多个区域的光学一致性差异大于等于阈值，则重新在所述白色标准测试图像上选取多个区域，直到该多个区域的光学一致性相同，即光学一致性差异小于所述阈值；在光学一致性相同的多个区域中分别选取一个测试点；在背光设定情况下，以所述白色标准测试图像为显示背景，分别检测每个所述测试点的亮度值；通过每个所述测试点的亮度值，计算多个测试点的亮度标准差σ以及亮度平均值μ，通过下式计算得到粗糙度Grain：本发明可以方便、有效、快捷的对粗糙度进行检测，成本低，可靠性高，可用于衡量投射式显示器显示效果的优劣。

Description

显示器的显示粗糙度检测方法及其检测系统

技术领域

本发明属于显示器显示效果测量技术领域，尤其涉及一种显示器的显示粗糙度检测方法及其检测系统。

背景技术

通常我们以屏幕可视范围、分辨率、像素点距、亮度、色彩、刷新频率等来评定显示器的显示效果。这些测量指标能全面并客观的评判普通的液晶显示器、CRT和背投显示器产品的特性。

但是，在开发一种新的投射式显示器时却发现以往的测量项目无法客观的评价投射式显示器的显示效果：

1、投射式显示器是通过两次反射，将图像反射到人眼。不同于原有的显示器上直接产生的实像，人眼看到的投射式显示器的图像实际上是一种虚像。虚像和实像在效果上有很大的区别；

2、投射式显示器的图像源是一块1.2”的彩色液晶显示器，通过2次曲面镜的放大和反射后成像。是彩色液晶显示器上的每个像素点都经过了两次放大和反射，成像原理上有很大区别；

3、正是由于成像机制和原理上的区别造成了两种显示器的成像差异。这种差异性导致原有的测试项目不足以评判投射式显示器的性能。在实际操作中，发现在所有测试指标都满足的情况下，显示效果却并不让人满意。在极端情况下，测试都合格的样品在人眼主观评价中都能发现有明显的粗糙度。

在深入研究后，发现原始图像在经过放大和反射等光学处理后，原始的像素点的形状发生了失真，图像变的粗糙。为了能更客观的评价产品，需要在测量工作中引入显示效果粗糙度的指标，来评判显示的质量，同时弥补原有测试的不足。

发明内容

基于此，针对上述技术问题，提供一种显示器的显示粗糙度检测方法及其检测系统。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种显示器的显示粗糙度检测方法，该方法包括：

通过光学测量仪选取白色标准测试图像上的多个区域进行光学一致性验证，若所述多个区域的光学一致性差异大于等于阈值，则重新在所述白色标准测试图像上选取多个区域，直到该多个区域的光学一致性相同，即光学一致性差异小于所述阈值，该阈值为4.5％-5.5％；

在光学一致性相同的多个区域中分别选取一个测试点；

在背光设定情况下，以所述白色标准测试图像为显示背景，分别检测每个所述测试点的亮度值；

通过每个所述测试点的亮度值，计算多个测试点的亮度标准差σ以及亮度平均值μ，通过下式计算得到粗糙度Grain：

Grain＝σ/μ。

所述阈值为5％。

所述区域为9个，9个区域包括对应显示器中心的区域以及位于该区域周边的均匀分布的八个区域。

所述白色标准测试图像采用75％Normalwhite图像。

本方案还涉及一种显示器的显示粗糙度检测系统，包括：

光学一致性测试模块，用于通过光学测量仪选取白色标准测试图像上的多个区域进行光学一致性验证，若所述多个区域的光学一致性差异大于等于阈值，则重新在所述白色标准测试图像上选取多个区域，直到该多个区域的光学一致性相同，即光学一致性差异小于所述阈值，该阈值为4.5％-5.5％；

测试点选取模块，用于在光学一致性相同的多个区域中分别选取一个测试点；

亮度值检测模块，用于在背光设定情况下，以所述白色标准测试图像为显示背景，分别检测每个所述测试点的亮度值；

粗糙度计算模块，用于通过每个所述测试点的亮度值，计算多个测试点的亮度标准差σ以及亮度平均值μ，通过下式计算得到粗糙度Grain：

Grain＝σ/μ。

所述阈值为5％。

所述区域为9个，9个区域包括对应显示器中心的区域以及位于该区域周边的均匀分布的八个区域。

所述白色标准测试图像采用75％Normalwhite图像。

本发明结构简单、安装维护方便，本发明设计避免了发光源与电源模块叠加在一起的布局方式，两者各自的热量对对方产生的影响小，散热能力强，不容易损坏，寿命长。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式本发明进行详细说明：

图1为本发明的一种显示器的显示粗糙度检测方法的流程图；

图2为本发明的一种显示器的显示粗糙度检测系统的结构示意图；

图3为本发明用于光学一致性验证而选取的区域示意图；

图4(a)为粗糙度很大的图像示意图；

图4(b)为粗糙度很小的图像示意图。

具体实施方式

如图1所示，一种显示器的显示粗糙度检测方法，该方法包括：

S110、通过光学测量仪选取白色标准测试图像上的多个区域进行光学一致性验证，若多个区域的光学一致性差异大于等于阈值，则重新在白色标准测试图像上选取多个区域，直到该多个区域的光学一致性相同，即光学一致性差异小于阈值，该阈值为4.5％-5.5％；

其中，光学测量仪选用德国Technoteam的光学测量仪。

粗糙度是原始图像在经过放大和反射等光学处理后像素点的形状发生了失真导致视觉上感受到图像的粗糙度。而光学一致性是体现显示器背光的效果，通常液晶显示器的一致性>70％。如果一致性很差，视觉上会有明显的明暗差别。光学一致性验证是为了避免显示器本身背光不均匀所造成的影响。

较佳的，如图3所示，本实施例通过光学测量仪选取白色标准测试图像上的九个区域进行光学一致性验证，9个区域包括对应显示器中心的区域以及位于该区域周边的均匀分布的八个区域。

在本实施例中，如果不同区域之间的差异大于等于5％，则重新在白色标准测试图像上选取九个区域，直到九个区域的光学一致性相同，即光学一致性差异小于5％。

S120、在光学一致性相同的多个区域中分别选取一个测试点。

本实施例在光学一致性相同的九个区域中分别选取一个测试点。

S130、在背光设定情况下，以白色标准测试图像为显示背景，分别检测每个测试点的亮度值。

S140、通过每个测试点的亮度值，计算多个测试点的亮度标准差σ以及亮度平均值μ，通过公式(1)计算得到粗糙度Grain：

Grain＝σ/μ。(1)

本实施例通过光学测量仪器计算九个测试点的亮度值L1，L2，L3，L4，L5，L6，L7，L8，L8，L9，通过公式(2)以及公式(3)分别计算九个测试点的亮度标准差σ以及亮度平均值μ：

$\mathrm{\σ}=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{(x_i-\mathrm{\μ})}^2}---\left(2\right)$

μ＝∑(L1+L2+…Ln)/N(3)

其中，Xi为每个测试点的亮度值，亮度标准差σ是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。在统计意思上标准差可以当作不确定性的一种测量。例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色：如果测量平均值与预测值相差太远(同时与标准差数值做比较)，则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解，因为如果测量值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确。标准差是反映一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精确度的重要指标。虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。当应用在图像粗糙度上，采样点亮度的标准差即意味着每个采样点和平均值之间的误差。如果不考虑测量误差，那么这个误差是由于图像经过粗糙化后引起的。

但是光有标准差还是不能客观的评价实际效果，必须引入另一个值，即图像粗糙度Grain＝σ/μ。亮度标准差和平均值的比例反映单位均值上的离散程度，可以比较两个总体均值不等的离散程度的比较上。若两个总体的均值相等，则比较标准差系数与比较标准差是等价的，即两个显示器的图像粗糙度一样。图像粗糙度Grain可以用百分数的形式计算，百分百越高，图像越粗糙，反之则图像越细腻，粗糙度优劣对比参见图4，图4(a)粗糙度很大的图像，图4(b)为粗糙度很小的图像。

本发明提供一种显示器的显示粗糙度检测方法，用于衡量投射式显示器显示效果的优劣，可以方便、有效、快捷的对粗糙度进行检测，成本低，可靠性高。

如图2所示，本方案还涉及一种显示器的显示粗糙度检测系统，包括光学一致性测试模块110、测试点选取模块120、亮度值检测模块130以及粗糙度计算模块140。

光学一致性测试模块110用于通过光学测量仪选取白色标准测试图像上的多个区域进行光学一致性验证，若多个区域的光学一致性差异大于等于阈值，则重新在白色标准测试图像上选取多个区域，直到该多个区域的光学一致性相同，即光学一致性差异小于阈值，该阈值为4.5％-5.5％。

粗糙度是原始图像在经过放大和反射等光学处理后像素点的形状发生了失真导致视觉上感受到图像的粗糙度。而光学一致性是体现显示器背光的效果，通常液晶显示器的一致性>70％。如果一致性很差，视觉上会有明显的明暗差别。光学一致性验证是为了避免显示器本身背光不均匀所造成的影响。

较佳的，如图3所示，本实施例通过光学测量仪选取白色标准测试图像上的九个区域进行光学一致性验证，9个区域包括对应显示器中心的区域以及位于该区域周边的均匀分布的八个区域。

在本实施例中，多个区域的光学一致性差异大于等于5％,则重新在白色标准测试图像上选取九个区域，直到九个区域的光学一致性相同，即光学一致性差异小于5％。

测试点选取模块120用于在光学一致性相同的多个区域中分别选取一个测试点。

本实施例在光学一致性相同的九个区域中分别选取一个测试点。

亮度值检测模块130用于在背光设定情况下，以白色标准测试图像为显示背景，分别检测每个测试点的亮度值。

粗糙度计算模块140用于通过每个测试点的亮度值，计算多个测试点的亮度标准差σ以及亮度平均值μ，通过公式(1)计算得到粗糙度Grain：

Grain＝σ/μ。(1)

本实施例通过光学测量仪器计算九个测试点的亮度值L1，L2，L3，L4，L5，L6，L7，L8，L8，L9，通过公式(2)以及公式(3)分别计算九个测试点的亮度标准差σ以及亮度平均值μ：

$\mathrm{\σ}=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{(x_i-\mathrm{\μ})}^2}---\left(2\right)$

μ＝∑(L1+L2+…Ln)/N(3)

其中，Xi为每个测试点的亮度值，亮度标准差σ是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。在统计意思上标准差可以当作不确定性的一种测量。例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色：如果测量平均值与预测值相差太远(同时与标准差数值做比较)，则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解，因为如果测量值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确。标准差是反映一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精确度的重要指标。虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如果不紧密，与真实值的距离就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。当应用在图像粗糙度上，采样点亮度的标准差即意味着每个采样点和平均值之间的误差。如果不考虑测量误差，那么这个误差是由于图像经过粗糙化后引起的。

但是光有标准差还是不能客观的评价实际效果，必须引入另一个值，即图像粗糙度Grain＝σ/μ。亮度标准差和平均值的比例反映单位均值上的离散程度，可以比较两个总体均值不等的离散程度的比较上。若两个总体的均值相等，则比较标准差系数与比较标准差是等价的，即两个显示器的图像粗糙度一样。图像粗糙度Grain可以用百分数的形式计算，百分百越高，图像越粗糙，反之则图像越细腻，粗糙度优劣对比参见图4，图4(a)粗糙度很大的图像，图4(b)为粗糙度很小的图像。

本发明提供了一种显示器的显示粗糙度检测系统，用于衡量投射式显示器显示效果的优劣，可以方便、有效、快捷的对粗糙度进行检测，成本低，可靠性高。

本发明对16个不同的显示器设计样件的粗糙度进行主观排序，然后打乱后使用本发明方法进行粗糙度检测。表1为测量结果对比表，检测结果证明上述的方法可以客观的评价和量化显示器的粗糙度。同时也能看出，主观评价无法准确描述粗糙度的程度。

表1

但是，本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。

Claims (8)

1.一种显示器的显示粗糙度检测方法，其特征在于，该方法包括：

通过光学测量仪选取白色标准测试图像上的多个区域进行光学一致性验证，若所述多个区域的光学一致性差异大于等于阈值，则重新在所述白色标准测试图像上选取多个区域，直到该多个区域的光学一致性相同，即光学一致性差异小于所述阈值，该阈值为4.5％-5.5％；

在光学一致性相同的多个区域中分别选取一个测试点；

在背光设定情况下，以所述白色标准测试图像为显示背景，分别检测每个所述测试点的亮度值；

通过每个所述测试点的亮度值，计算多个测试点的亮度标准差σ以及亮度平均值μ，通过下式计算得到粗糙度Grain：

Grain＝σ/μ。

2.根据权利要求1所述的一种显示器的显示粗糙度检测方法，其特征在于，所述阈值为5％。

3.根据权利要求1或2所述的一种显示器的显示粗糙度检测方法，其特征在于，所述区域为9个，9个区域包括对应显示器中心的区域以及位于该区域周边的均匀分布的八个区域。

4.根据权利要求3所述的一种显示器的显示粗糙度检测方法，其特征在于，所述白色标准测试图像采用75％Normalwhite图像。

5.一种显示器的显示粗糙度检测系统，其特征在于，包括：

光学一致性测试模块，用于通过光学测量仪选取白色标准测试图像上的多个区域进行光学一致性验证，若所述多个区域的光学一致性差异大于等于阈值，则重新在所述白色标准测试图像上选取多个区域，直到该多个区域的光学一致性相同，即光学一致性差异小于所述阈值，该阈值为4.5％-5.5％；

测试点选取模块，用于在光学一致性相同的多个区域中分别选取一个测试点；

亮度值检测模块，用于在背光设定情况下，以所述白色标准测试图像为显示背景，分别检测每个所述测试点的亮度值；

粗糙度计算模块，用于通过每个所述测试点的亮度值，计算多个测试点的亮度标准差σ以及亮度平均值μ，通过下式计算得到粗糙度Grain：

Grain＝σ/μ。

6.根据权利要求5所述的一种显示器的显示粗糙度检测系统，其特征在于，所述阈值为5％。

7.根据权利要求5或6所述的一种显示器的显示粗糙度检测系统，其特征在于，所述区域为9个，9个区域包括对应显示器中心的区域以及位于该区域周边的均匀分布的八个区域。

8.根据权利要求7所述的一种显示器的显示粗糙度检测系统，其特征在于，所述白色标准测试图像采用75％Normalwhite图像。