CN108831358B - 一种用于评估DeMura设备亮度测量精度的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种评估DeMura设备亮度测量精度的方法，通过在原灰阶图像上添加随机数生成加噪图像，并将通过DeMura设备显示的加噪图像得到与添加的随机数对应的测量值，根据这个测量值与原始添加的随机数之间的相关性来评估Demura设备亮度测量精度，衡量Demura设备亮度提取性能，本发明提供的这种方法评估DeMura设备亮度数据测量精度的方法相比于采用SNR、或者采用CrossTalk测试方法来衡量DeMura设备亮度测量精度的现有技术，可以获得测试值与实际值的偏差，提供了定量可测的、更能反映Demura设备实际性能的判定方法。

Description

一种用于评估DeMura设备亮度测量精度的方法
技术领域
本发明属于OLED显示面板缺陷识别技术领域，更具体地，涉及一种评估DeMura设备亮度数据测量精度的方法。
背景技术
OLED(有机发光二极管)Demura(Mura消除)设备用于提取OLED 面板的亮度，计算补偿数据，对OLED面板生产中出现的Mura缺陷进行外部补偿，减轻或消除Mura缺陷，提升产品的显示效果和良率。由于Demura设备的亮度提取精度所存在的差异会直接影响补偿效果，因此需要对该类设备的性能进行评估；这里的精度是指显示面板的亚像素亮度提取的精度，即显示面板的亚像素亮度的测量值与真实值之间的偏差。
现有技术中，对OLED DeMura设备的性能评估采用SNR、串扰值、人眼查看补偿效果等方式，但是没有统一的标准。SNR指标可反映DeMura设备的测量重复性能，即多次测量值的偏差，但不能准确反映DeMura设备的测量准确度，即测量值与真实值的偏差。串扰值指标可反映Demura设备的测量空间精度，但也同样不能准确反映DeMura设备的测量准确度。人眼查看补偿效果的方式是检测Demura设备好坏的最终标准，但是受到人的主观感受的影响，而且受到补偿算法的干扰，难以量化，也难以实施。
现有技术无法准确的评估DeMura设备对Sandy Mura(沙粒状Mura) 等Mura的修复效果；液晶面板领域的测试、科研及生产对准确评估DeMura设备亮度数据测量精度的技术提出了迫切的需求。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种评估DeMura设备亮度测量精度的方法，其目的在于提高对DeMura设备亮度测量精确度评估的准确度。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种评估DeMura设备亮度测量精度的方法，通过在灰阶图像上添加随机数生成加噪图像，并根据通过DeMura设备显示的加噪图像得到与添加的随机数对应的测量值，根据所述测量值与原始添加的随机数之间的相关性来评估Demura设备亮度测量精度。
优选地，上述评估DeMura设备亮度测量精度的方法，其添加随机变数的方法，是在每一个亚像素上都叠加一个随机数，或者是每一个周期几个像素上叠加一个随机数，或者在随机的位置上叠加一个随机数。
优选地，上述评估DeMura设备亮度测量精度的方法，其添加随机数取±10之间的值，优选取2～10之间的值。
优选地，上述评估DeMura设备亮度测量精度的方法，其相关性
Figure BDA0001695021550000021
其中，Rx是指添加的随机数，RxMesure是指与添加的随机数对应的测量值，Cov(RxMesure,Rx)为RxMesure与Rx的协方差，Var(RxMesure)为RxMesure的方差，Var(Rx)为Rx的方差。
本发明提供的一种评估DeMura设备亮度测量精度的方法，具体包括如下步骤：
(1)驱动OLED面板显示不同灰阶的多个图像画面；
(2)采用待评估DeMura设备提取每个所述图像画面的亚像素的亮度数据；
(3)根据亚像素的亮度数据与其对应的灰阶计算出Gamma映射关系；
(4)在图像画面像素点原始的输入灰阶上添加一个随机数，对不同的像素点上添加不同的随机数，获得加噪画面；
(5)驱动OLED面板显示上述加噪画面，并测量显示的加噪画面亚像素的亮度；
(6)将步骤(5)中亚像素的亮度代入根据步骤(3)得到的Gamma 映射关系，逆向计算得到与该亮度对应的灰阶测量值以及随机数测量值；
(7)获取随机数测量值与添加的随机数之间的相关性，利用该相关性评估DeMura设备亮度测量精度。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
本发明提供的用于评估DeMura设备亮度测量精度的方法，提供了标准可重复的执行流程与定量可测的判定标准，可作为衡量Demura设备亮度提取性能的统一标准。本发明提供的用于评估DeMura设备亮度测量精度的方法，与现有采用SNR测试方法来评估DeMura设备精度的方法相比，区别在于它可以衡量测试值与实际值的偏差即精度，而SNR只能衡量设备多次测量的重复性；与现有采用CrossTalk测试方法来评估DeMura设备精度的方法相比，而CrossTalk只能衡量panel subpixel之间的串扰，不能衡量测量值与真实值之间的偏差即精度；由于精度才是决定设备补偿效果的决定因素，因此本发明的方法相对于现有技术而言，不仅准确度更高而且更加实用。
附图说明
图1是本发明提供的评估DeMura设备亮度测量精度的方法的流程示意图；
图2是实施例中panel某一行上添加的随机数与随机数测量值的曲线示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
实施例提供的评估DeMura设备亮度测量精度的方法，包括如下步骤：
(1)通过信号发生器驱动OLED面板显示不同灰阶的多个图像；
(2)通过DeMura设备提取OLED面板所显示的每个上述图像画面的每个亚像素的亮度数据；
(3)根据每个亚像素的亮度数据与其对应的灰阶计算出Gamma映射关系；
(4)对上述图像画面上不同的像素点，在像素点原始的输入灰阶(譬如128)上添加一个随机量Rx(譬如-5～5)；对不同的像素点上添加不同的随机数，由此获得加噪画面；
本步骤中，添加的随机数相当于在图像画面上添加噪声，目的在于通过后续步骤获得随机数测量值，进而获得测量值与实际添加随机数之间的偏差，由偏差进一步确定亮度测量精度。
(5)通过信号发生器驱动OLED面板显示步骤(4)所得到的加噪画面，并测量显示的加噪画面每个亚像素的亮度；这里的亮度数据用的是添加了Rx后的亮度数据；
(6)将步骤(5)中每个亚像素的亮度代入根据步骤(3)得到的Gamma，逆向计算得到该亮度对应的灰阶测量值以及随机数测量值Rx'；
从原理上讲，步骤(3)得到的Gamma是一个公式或者映射表，表示为Brt＝f(GL)，其中Brt是测量的亮度，GL是给Panel的实际输入灰阶， GL＝f-1(Brt)，这是f的逆映射；步骤(6)则是通过新的亮度数据Brt’计算得到输入值灰阶的测量值GL’,GL’＝f-1(Brt’)。
(7)根据极差方法获取随机数测量值Rx'与添加的随机量Rx之间的相关性，利用该相关性评估DeMura设备亮度测量精度。
相关性是指示变量之间线性相关程度的量；相关系数可按积差方法计算，以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度。
在实施例中，Rx是输入的随机数，Rx’是随机数的测量值；这两者之间的相关性越接近于1，表明两者越接近；相关性越远离1，表明两者偏差越大；若Rx与Rx’的相关性是1，即测量值与实际添加的随机数的真实值完全一致，表明DeMura设备能达到最高精度。
以下结合图1与具体实例来进一步阐述。
(1)在panel上分别显示G8、G16、G32、G64、G128、G192、G255 这7个画面，分别提取panel上各个亚像素的亮度，构成亮度矩阵BrtG8BrtG16 BrtG32BrtG64BrtG128BrtG192BrtG255。
本实例中以绿色为例，也可以选择红色或者蓝色，或者直接以白色来提取，不做限定。其中BrtGx是亮度值矩阵，其大小与panel实际的绿色分辨率一致，例如1440*2880。
实例中选取了8、16、32、64、128、192、255这七个灰阶，也可以选取测试灰阶以及测试灰阶附近上下各一个灰阶，对输入灰阶的值和灰阶数量不做严格限定，目的是为了能获取测试灰阶这一段的准确Gamma映射关系。
(2)使用BrtG8BrtG16BrtG32BrtG64BrtG128BrtG192BrtG255画面，采用指数函数拟合的方式，获取Gamma映射关系Brt＝(GL/255).^γ+b；
其中Brt和GL是已知量，γ和b是未知量；通过拟合得到γ与b的数值矩阵。本实例中采用指数函数拟合的方式获取的Gamma映射关系，也可以采用多项式拟合、线性插值、样条插值能其他方式得到Gamma映射关系，这里仅作举例不做限定。
(3)选取G128灰阶作为测试，在该画面上叠加随机数Rx；
本实例中，Rx是一个矩阵，其大小与绿色分辨率一致，生成方式为： Rx的每一个元素取-10～10之间的随机整数。采用添加了随机数的画面 G128’＝G128+Rx点亮panel并提取亮度，得到亮度矩阵BrtG128’；
这里选取的测试灰阶G128仅做举例，不做限定，灰阶可以是0～255 之间的任意值。测试灰阶优选采用步骤1所选取的灰阶区间的值会准确一些。
这里的随机数的生成方式仅作举例不做限定。可以是每一个subpixel上都叠加一个随机数，也可以是每一个周期几个pixel上叠加一个随机数，或者在随机的位置上叠加一个随机数。随机数的大小举例为±10之间，可以是其他区间不做限定；优选2～10之间的数据更佳，以免使光学设备感光饱和。
(4)采用步骤3得到的亮度数据BrtG128’与步骤2得到的Gamma映射关系，获取灰阶测量值G128Mesure与随机数测量值RxMesure；
G128Mesure＝(Brt-b).^γ-1*255
则随机数测量值RxMesure＝G128Mesure-G128
(5)获取随机数测量值RxMesure与叠加的原随机数Rx的相关性r，作为精度的评估值
Figure BDA0001695021550000061
其中，Cov(RxMesure,Rx)为RxMesure与Rx的协方差，Var(RxMesure)为RxMesure的方差，Var(Rx)为Rx的方差r值越接近于1，表明随机数测量值与实际添加的随机数这两者越接近；相关性越远离1，表明两者偏差越大；若相关性 r是1，即随机数测量值与实际添加的随机数完全一致，表明DeMura设备亮度测量能达到最高精度。
参照图2是是实施例中panel某一行上添加的随机数与随机数测量值的曲线示意图，其中横轴表示pixel的位置，纵轴表示灰阶；通过该图可以看出Panel该行上所添加的随机数的实际值与测量值的大小，图中可见偏差普遍在±1以内。本发明提供的这种方法，通过在原灰阶图像上添加随机数生成加噪图像，并将通过DeMura设备显示的加噪图像得到与添加的随机数对应的测量值，根据这个测量值与原始添加的随机数之间的相关性来评估Demura设备亮度测量精度，衡量Demura设备亮度提取性能，这种方法相比于采用SNR、或者CrossTalk测试方法来衡量Demura设备亮度提取性能的现有技术，可以获得测试值与实际值的偏差，提供了定量可测的、更能反映Demura设备实际性能的判定标准。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种评估DeMura设备亮度数据测量精度的方法，其特征在于，通过在灰阶图像上添加随机数生成加噪图像，并根据通过待评估DeMura设备显示的加噪图像得到与添加的随机数对应的亚像素的亮度数据测量值，根据所述亚像素的亮度数据测量值与原始添加的随机数之间的相关性来评估Demura设备亮度测量精度。
2.如权利要求1所述的评估DeMura设备亮度数据测量精度的方法，其特征在于，添加随机变数的方法，是在每一个亚像素上都叠加一个随机数，或者是每一个周期几个像素上叠加一个随机数，或者在随机的位置上叠加一个随机数。
3.如权利要求1或2所述的评估DeMura设备亮度数据测量精度的方法，其特征在于，添加随机数取±10之间的值。
4.如权利要求1或2所述的评估DeMura设备亮度数据测量精度的方法，其特征在于，
所述相关性
Figure FDA0002468118760000011
其中，Rx是指添加的随机数，RxMesure是指与添加的随机数对应的测量值，Cov(RxMesure,Rx)为RxMesure与Rx的协方差，Var(RxMesure)为RxMesure的方差，Var(Rx)为Rx的方差。
5.一种评估DeMura设备亮度数据测量精度的方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)驱动OLED面板显示不同灰阶的多个图像画面；
(2)采用待评估DeMura设备提取每个所述图像画面的亚像素的亮度数据；
(3)根据亚像素的亮度数据与其对应的灰阶计算出Gamma映射关系；
(4)在图像画面像素点原始的输入灰阶上添加一个随机数，对不同的像素点上添加不同的随机数，获得加噪画面；
(5)驱动OLED面板显示所述加噪画面，并测量显示的加噪画面亚像素的亮度；
(6)将步骤(5)中亚像素的亮度代入根据步骤(3)得到的Gamma映射关系，逆向计算得到该亮度对应的灰阶测量值以及随机数测量值；
(7)获取随机数测量值与添加的随机数之间的相关性，利用所述相关性评估DeMura设备亮度测量精度。
6.如权利要求5所述的评估DeMura设备亮度数据测量精度的方法，其特征在于，采用指数函数拟合、多项式拟合、线性插值或样条插值获取Gamma映射关系。
7.如权利要求5或6所述的评估DeMura设备亮度数据测量精度的方法，其特征在于，添加随机变数的方法，是在每一个亚像素上都叠加一个随机数，或者是每一个周期几个像素上叠加一个随机数，或者在随机的位置上叠加一个随机数。
8.如权利要求5或6所述的评估DeMura设备亮度数据测量精度的方法，其特征在于，随机数的大小为±10之间的值。
9.如权利要求5或6所述的评估DeMura设备亮度数据测量精度的方法，其特征在于，
所述相关性
Figure FDA0002468118760000021
其中，Rx是指添加的随机数，RxMesure是指与添加的随机数对应的测量值，Cov(RxMesure,Rx)为RxMesure与Rx的协方差，Var(RxMesure)为RxMesure的方差，Var(Rx)为Rx的方差。
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