CN108389164A - 基于频域分析的去除图像摩尔纹的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种基于频域分析的去除图像摩尔纹的方法，包括:处理拍摄图像获取第一图像，所述第一图像为所述拍摄图像中面板所显示画面的图像部分；分析所述第一图像亮度，所述第一图像通过第一矩阵来表示，所述第一矩阵的元素的值分别对应所述第一图像的像素的亮度值；通过FFT算法将所述第一矩阵变换为频域矩阵；分析所述频域矩阵后将所述频域矩阵中过高的频域值调小，将调整后的频域矩阵进行反傅里叶变换，获得第二矩阵；根据所述第二矩阵调整所述第一图像的亮度，获得去除摩尔纹的第二图像。本发明通过频域分析寻找第一矩阵的亮度分布与周期性变化，进而消减由于摩尔纹效应带来的高频部分。具有操作方便，且去除摩尔纹效果好的优点。
Description
技术领域
本发明涉及信息技术领域，具体而言，涉及一种基于频域分析的去除图像摩尔纹的方法。
背景技术
在液晶面板或有机EL面板这一类显示面板中，通过具有R(红)、G(绿)、 B(蓝)子像素的像素(pixel)的不同的开关方式来显示图像和/或影像，其中，一般使用R(红)、G(绿)、B(蓝)组成光的三原色，部分产品或加入W(白) 或Y(黄)以获取更广的色域，或亮度表现。一般来说，在这样的显示面板中，制造工序中难免存在加工精度的偏差，导致显示不均。
显示不均现象大致可分为辉度不均和颜色不均。辉度不均使得临近的像素之间具有亮度梯度。颜色不均发生在每个像素的R、G、B(W，Y) 的相对亮度关系存在梯度。特别的，有机EL面板加工工艺中难以使每个像素的有机化合物层的厚度均匀，因此容易发生因有机化合物层的层厚不一致而引起的区域性的显示不均的特性。
作为对此情况的对策，专利文献(CN105575326A)提出了一种辉度测量方法，获取显示面板在至少三个灰阶下的亮度矩阵；根据亮度矩阵确定亮度均匀区域和亮度不均匀区域；测量亮度均匀区域的实测Gamma曲线, 根据亮度矩阵计算亮度不均匀区域中各个像素点在至少三个灰阶对应的拟合Gamma值；根据实测Gamma曲线、拟合Gamma值分别拟合得到亮度不均匀区域中每一像素点的拟合Gamma曲线；根据每一像素点的拟合Gamma曲线对亮度不均匀区域进行亮度校准。通过上述方式,本发明能够提高校准亮度不均的精度以及提高校准的效率。
专利文献(WO2013159377A1)提出另外一种检测方式，获取设置在检测机台上的背光模组处于标准辉度时在检测机台的多个位置产生的空间照度值，并将该空间照度值作为标准空间照度值(S201)；获取背光模组在该多个位置产生的即时空间照度值(S202)；将即时空间照度值与标准空间照度值进行比较，从而判定背光模组是否异常(S203)。该检测方法采用照度测量仪替代辉度测量仪，节约了成本。但是，以上方法均需要使用呈周期性排列的固态成像元件(CCD or CMOS)相机来拍摄像素同样呈周期性排列的显示面板的图像，在此情况下，会因相机像素排列的周期和显示面板排列的周期之间无法匹配而产生偏移，导致被拍摄的图像发生干涉，这种干涉条纹业内称为摩尔纹(Moire)。
如果基于发生了摩尔纹的拍摄图像测定像素的辉度，则会发生由于在显示面板上位于对应于摩尔纹的位置的像素的辉度被测定得偏暗等而无法正确测定辉度的情况，因此需要抑制由摩尔纹引起的影响。
作为对此情况的对策，专利文献(CN106664359A)公开了如下方法:在聚焦并拍摄时产生的摩尔纹(M)产生的状态下拍摄图像，用高通滤波器(12) 从拍摄到的图像去除相当于摩尔纹(M)的空间频率成分，以生成第1图像，利用相机(2)离焦并拍摄图像，对拍摄到的图像适用低通滤波器(13)以生成第2图像，将第1图像以及第2图像合成，生成摩尔纹(M)消失或被抑制的第3图像。但是，上述专利文献中2的去除摩尔纹的方法操作复杂且需要特制的机器平台。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种基于频域分析的去除图像摩尔纹的方法，以改善现有技术中显示面板易受摩尔纹影响出现显示不均的问题。
本发明较佳实施例提供了：
基于频域分析的去除图像摩尔纹的方法，包括:
处理拍摄图像获取第一图像，所述第一图像为所述拍摄图像中面板所显示画面的图像部分；
分析所述第一图像亮度，所述第一图像通过第一矩阵来表示，所述第一矩阵的元素的值分别对应所述第一图像的像素的亮度值；
通过FFT算法将所述第一矩阵变换为频域矩阵；
分析所述频域矩阵后将所述频域矩阵中过高的频域值调小，将调整后的频域矩阵进行反傅里叶变换，获得第二矩阵；
根据所述第二矩阵调整所述第一图像的亮度，获得去除摩尔纹的第二图像。
进一步的，所述处理拍摄图像获取第一图像，具体包括：
将面板固定，且面板显示画面，使用采集器拍摄所述面板获得拍摄图像，所述面板所显示画面全部入境，且所述拍摄图像的平面坐标系与所述采集器的平面坐标系重合；
以所述拍摄图像中呈现的所述面板为界，切除所述拍摄图像中面板以及面板外周边的图像部分，余留所述拍摄图像中面板所显示图像的部分。
进一步的，所述通过FFT算法将所述第一矩阵变换为频域矩阵，具体包括：
对所述第一矩阵的每一行进行FFT变换，获得第一频域矩阵；
对所述第一矩阵的每一列进行FFT变换，获得第二频域矩阵。
所述分析所述频域矩阵后将所述频域矩阵中过高的频域值调小，具体包括：
分析所述第一频域矩阵，将所述第一频域矩阵的高频部分中过高的频域值调小，获得第三频域矩阵；
分析所述第二频域矩阵，将所述第二频域矩阵的高频部分中过高的频域值调小，获得第四频域矩阵。
所述将所述第一频域矩阵的高频部分中过高的频域值调小，具体包括：
对所述第一频域矩阵的每一行求解均值与方差；
根据每一行的均值与方差设定每一行的阈值，判断每一行高频部分的频域值是否大于同一行的阈值；
若是，则将相应的频域值调小。
所述将所述第二频域矩阵的高频部分中过高的频域值调小，具体包括：
对所述第二频域矩阵的每一列求解均值与方差；
根据每一列的均值与方差设定每一列的阈值，判断每一列高频部分的频域值是否大于同一列的阈值；
若是，则将相应的频域值调小。
进一步的，所述将调整后的频域矩阵进行反傅里叶变换，具体包括：
将所述第三频域矩阵做反傅里叶变换，得到第三矩阵；
将所述第四频域矩阵做反傅里叶变换，得到第四矩阵。
所述将调整后的频域矩阵进行反傅里叶变换的步骤之后，还包括：
将所述第三矩阵与所述第四矩阵进行加权平均处理。
每一行或者每一列中阈值为均值与两倍方差之和。
拍摄面板上的图像，对其图像用关于亮度值的第一矩阵来表示，应用矩阵算法，通过频域分析寻找第一矩阵的亮度分布与周期性变化，进而消减由于摩尔纹效应带来的高频部分。并基于调整后的矩阵调整图像，从而消除了摩尔纹对图像的影响。具有操作方便，且去除摩尔纹效果好的优点。
具体实施方式
下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
基于频域分析的去除图像摩尔纹的方法，包括:
S1，处理拍摄图像获取第一图像，所述第一图像为所述拍摄图像中面板所显示画面的图像部分；
S2，分析所述第一图像亮度，所述第一图像通过第一矩阵来表示，所述第一的元素的值分别对应所述第一图像的像素的亮度值；
S3，通过FFT算法将所述第一矩阵变换为频域矩阵；
S4，分析所述频域矩阵后将所述频域矩阵中过高的频域值调小，将调整后的频域矩阵进行反傅里叶变换，获得第二矩阵；
S5，根据所述第二矩阵调整所述第一图像的亮度，获得去除摩尔纹的第二图像。
拍摄面板上的图像，对其图像用关于亮度值的第一矩阵来表示，应用矩阵算法，通过频域分析寻找第一矩阵的亮度分布与周期性变化，进而消减由于摩尔纹效应带来的高频部分。并基于调整后的矩阵调整图像，从而消除了摩尔纹对图像的影响。具有操作方便，且去除摩尔纹效果好的优点。
步骤S1中，具体包括：
S11将面板固定，且面板显示画面，使用采集器拍摄所述面板获得拍摄图像，所述面板所显示画面全部入境，且所述拍摄图像的平面坐标系与所述采集器的平面坐标系重合；
实施例中，设计台架，将面板平稳放置在台架上，使用高精度相机从固定距离以良好的聚焦方式拍摄面板所显示画面，获取清晰的拍摄图像。其中，面板指液晶面板或有机EL面板这一类显示面板，需要求面板所显示画面全部入境。也要求拍摄图像的坐标系X-Y与相机的坐标系X-Y刚好重合，具体，可以通过具体面板结构设定好台架与相机固定位置的关系，以使拍摄出来的图像与相机的坐标系重合。当然，也可以在拍摄图像后，将拍摄图像通过算法等进行微调旋转，使得拍摄图像与相机的坐标系重合。
S12，以所述拍摄图像中呈现的所述面板为界，切除所述拍摄图像中面板以及面板外周边的图像部分，余留所述拍摄图像中面板所显示图像的部分。
步骤S2中，具体包括：
S21，预设第一图像的分辨率，确定第一图像每一像素的亮度值；
一般面板的显示分辨率与采集器(如相机)的分辨率不同，预设第一图像的分辨率可以直接选用面板的显示分辨率，也可以是其它任意的分辨率。优选的，所预设的第一图像的分辨率与面板的显示分辨率相接近，有利于提高分析结果的准确性。
S22，用第一矩阵来表示第一图像；
第一矩阵的行与第一图像的分辨率的行相对应，第一矩阵的列也与第一图像的分辨率的列相对应。即第一矩阵的行数量与第一图像的分辨率行数量相同，第一矩阵的列数量也与第一图像的分辨率列数量相同。且第一矩阵中的元素的值分别对应第一图像的采集器(如相机)获取到的像素的亮度值。
例如，预设第一图像的分辨率为3000x4000，则第一矩阵Pxy1中x取值为1～3000，y取值为1～4000。且第一每个元素的数值为第一图像对应像素点上采集器(如相机)获取到的亮度值。
步骤S3，具体包括：
S31，对所述第一矩阵的每一行进行FFT变换，获得第一频域矩阵；
S32，对所述第一矩阵的每一列进行FFT变换，获得第二频域矩阵。
例如，对第一矩阵Pxy1的每一行进行FFT变换，伪代码如下：
For xi＝1，3000
J xiy＝FFT(Pxiy)(其中y＝y1…..y4000,x＝xi)
得到第一频域矩阵Jxy1。
快速傅里叶变换(英语：Fast Fourier Transform,FFT)，是快速计算序列的离散傅里叶变换(DFT)或其逆变换的方法[1]。傅里叶分析将信号(本案例中为亮度)从空间域转换到频域的表示。
第一频域矩阵的物理含义是第一矩阵中每一行亮度分布的周期性变化。其中包括了正常的面板像素点间亮度差别以及由于摩尔纹的存在导致的检测误差。转化为频域矩阵有利于我们在频域上将这两者区别开来然后进行消去。
以同样的方法，进行每一列的变换操作，伪代码如下：
For yi＝1，4000
J xyi＝FFT(Pxyi)(其中x＝x1…x3000,y＝yi)
得到第二频域矩阵Jxy2，第二频域矩阵的物理含义是第一矩阵中每一列亮度分布的周期性变化。
步骤S4中，具体包括：
S41，分析所述第一频域矩阵，将所述第一频域矩阵的高频部分中过高的频域值调小，获得第三频域矩阵；
具体的，对所述第一频域矩阵的每一行求解均值与方差；根据每一行的均值与方差设定每一行的阈值，判断每一行高频部分的频域值是否大于同一行的阈值；若是，则将相应的频域值调小。优选的，每一行中阈值为均值与两倍方差之和。
其中，高频部分指第一频域矩阵中每行进行分析，其中每行包括4000 个元素，因为摩尔纹通常分布在高频(也就是说，频域中较大的部分)，假设以总频域的一半作为高低频的划分，因为FFT算法的特性，其结果为对称分布，所以实际中要取四分之一，所以是对每行标号大于1/4×4000且小于4000-1/4×4000的数值，进行阈值为均值与两倍方差之和的削顶处理。例如，对Jxy1的每一行求均值Jmean1与Jvar1，对每一行进行如下操作：
For xi＝1，3000：
If yi>1/4*4000and yi<4000-(1/4*4000)
and if Jxiyi1>Jmean1+2×Jvar1；
then Jxiyi1＝Jmean1+2×Jvar1
判断相应频域的值过高，证明其存在较大的离群概率。将过高的频域值调小，如上述例子中将其调整为Jxiyi1＝Jmean1+2×Jvar1。完成对过高的频域值的削顶操作，消除摩尔纹的频域分量。
调整后可获得第三频域矩阵Jxy3。
S42，分析所述第二频域矩阵，将所述第二频域矩阵的高频部分中过高的频域值调小，获得第四频域矩阵。
例如，采用与行操作相同的方法，对Jxy2的每一列求均值Jmean2与 Jvar2，对每一列进行如下操作：
For Yi＝1，4000：
If Xi>1/4*3000and Xi<3000-1/4*3000
and if Jxiyi2>Jmean2+2×Jvar2；
then Jxiyi2＝Jmean2+2×Jvar2
则判断相应的频域值过高，证明其存在较大的离群概率。将过高的频域值调小，如将其调整为Jxiyi2＝Jmean2+2×Jvar2。完成对过高的频域值的削顶操作，消除摩尔纹的频域分量。调整即可获得第四频域矩阵Jxy4。
S43，将所述第三频域矩阵做反傅里叶变换，得到第三矩阵；
例如，将第三频域矩阵Jxy3做反傅里叶/反余弦变换(inverse discrete Fouriertransform)，得到第三矩阵Pxy3，伪代码如下：
For xi＝1，3000
P xiy 3＝iFFT(Jxiy3)
其中，iFFT为反fft变换。
S44，将所述第四频域矩阵做反傅里叶变换，得到第四矩阵；
例如，将第四频域矩阵Jxy4做反傅里叶/反余弦变换，得到第三矩阵 Pxy4，伪代码如下：
For yi＝1，4000
P xyi 4＝iFFT(Jxyi4)
其中，iFFT为逆fft变换。
S45，将所述第三矩阵与所述第四矩阵进行加权平均处理。
例如，Pxy2＝(mxPxy3+nxPxy4)/(m+n)，其中m、n可以选为1，也可以根据具体需要调整。
上述操作仅校对了面板显示的其中一种颜色，如面板实际显示3色 RGB，则需要对RGB三种颜色通道各进行一次上述过程。以获取面板三种纯色显示情况下的情况进行分析。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.基于频域分析的去除图像摩尔纹的方法，其特征在于，包括:
处理拍摄图像获取第一图像，所述第一图像为所述拍摄图像中面板所显示画面的图像部分；
分析所述第一图像亮度，所述第一图像通过第一矩阵来表示，所述第一矩阵的元素的值分别对应所述第一图像的像素的亮度值；
通过FFT算法将所述第一矩阵变换为频域矩阵；
分析所述频域矩阵后将所述频域矩阵中过高的频域值调小，将调整后的频域矩阵进行反傅里叶变换，获得第二矩阵；
根据所述第二矩阵调整所述第一图像的亮度，获得去除摩尔纹的第二图像。
2.根据权利要求1所述的基于频域分析的去除图像摩尔纹的方法，其特征在于，所述处理拍摄图像获取第一图像，具体包括：
将面板固定，且面板显示画面，使用采集器拍摄所述面板获得拍摄图像，所述面板所显示画面全部入境，且所述拍摄图像的平面坐标系与所述采集器的平面坐标系重合；
以所述拍摄图像中呈现的所述面板为界，切除所述拍摄图像中面板以及面板外周边的图像部分，余留所述拍摄图像中面板所显示图像的部分。
3.根据权利要求1所述的基于频域分析的去除图像摩尔纹的方法，其特征在于，所述通过FFT算法将所述第一矩阵变换为频域矩阵，具体包括：
对所述第一矩阵的每一行进行FFT变换，获得第一频域矩阵；
对所述第一矩阵的每一列进行FFT变换，获得第二频域矩阵。
4.根据权利要求3所述的基于频域分析的去除图像摩尔纹的方法，其特征在于，所述分析所述频域矩阵后将所述频域矩阵中过高的频域值调小，具体包括：
分析所述第一频域矩阵，将所述第一频域矩阵的高频部分中过高的频域值调小，获得第三频域矩阵；
分析所述第二频域矩阵，将所述第二频域矩阵的高频部分中过高的频域值调小，获得第四频域矩阵。
5.根据权利要求4所述的基于频域分析的去除图像摩尔纹的方法，其特征在于，所述将所述第一频域矩阵的高频部分中过高的频域值调小，具体包括：
对所述第一频域矩阵的每一行求解均值与方差；
根据每一行的均值与方差设定每一行的阈值，判断每一行高频部分的频域值是否大于同一行的阈值；
若是，则将相应的频域值调小。
6.根据权利要求4所述的基于频域分析的去除图像摩尔纹的方法，其特征在于，所述将所述第二频域矩阵的高频部分中过高的频域值调小，具体包括：
对所述第二频域矩阵的每一列求解均值与方差；
根据每一列的均值与方差设定每一列的阈值，判断每一列高频部分的频域值是否大于同一列的阈值；
若是，则将相应的频域值调小。
7.根据权利要求6所述的基于频域分析的去除图像摩尔纹的方法，其特征在于，所述将调整后的频域矩阵进行反傅里叶变换，具体包括：
将所述第三频域矩阵做反傅里叶变换，得到第三矩阵；
将所述第四频域矩阵做反傅里叶变换，得到第四矩阵。
8.根据权利要求7所述的基于频域分析的去除图像摩尔纹的方法，其特征在于，所述将调整后的频域矩阵进行反傅里叶变换的步骤之后，还包括：
将所述第三矩阵与所述第四矩阵进行加权平均处理。
9.根据权利要求8所述的基于频域分析的去除图像摩尔纹的方法，其特征在于，每一行或者每一列中阈值均值与两倍方差之和。
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