CN109903717A - 显示面板的亮斑区域的识别方法、补偿方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种显示面板的亮斑区域的识别方法，包括以下步骤:获取显示面板的亮度信息，所述亮度信息包括显示面板显示至少两个不同灰阶的画面时的每个子像素的亮度值；将所述亮度信息转换为灰阶信息，所述灰阶信息包括显示面板显示至少两个不同灰阶的画面时的每个子像素的灰阶值；将每个子像素的灰阶值与目标灰阶值进行比对、以将显示面板划分为显示正常区域和显示异常区域；获取显示异常区域中被灰尘污染的子像素的位置；根据被灰尘污染的子像素的位置识别显示异常区域中被灰尘污染的灰尘区域；根据灰尘区域确定显示异常区域中的实际的亮斑区域。本发明还涉及一种补偿方法及装置。

Description

显示面板的亮斑区域的识别方法、补偿方法及装置

技术领域

本发明涉及显示产品制作技术领域，尤其涉及一种显示面板的亮斑区域的识别方法、补偿方法及装置。

背景技术

平板显示器具有机身薄、省电、无辐射等众多优点，得到了广泛的应用。目前流行的平板显示器主要有液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)及有机发光二极管显示器(Organic Light Emitting Display，OLED)。有机发光显示器具有自发光、高亮度、高对比度、厚度薄、视角广、响应速度快、可弯曲、低温高温均可使用等一系列优点，被认为是当代平面显示应用中的新兴技术。

现今，市场竞争日益激增，消费者对显示器的尺寸要求越来越大、对分辨率要求越来越高、对生产工艺的要求也越来越高。目前在显示器的生产制造过程中由于工艺、技术等因素的影响，显示器经常会出现Mura(亮度不均)，包括亮点或暗点，从而降低显示器的画质效果。

Demura技术是一种消除显示器Mura，使显示画面亮度均匀的技术。Demura技术的基本原理是，让显示器显示某个灰阶画面，用工业相机CCD(Charge Coupled Device)拍摄显示器的屏幕，获取显示器中每一个像素点对应的亮度信息，然后区分显示器的Mura区域和非Mura区域，接着对Mura区域的像素点的灰阶电压进行调整优化，达到显示器显示均匀的效果。

Demura技术中的Mura的精确识别是Demura技术达到好的补偿效果的首要的关键技术，要能精确的识别出显示器真正的Mura，才能针对Mura进行补偿得到好的补偿效果。在实际的工业生产中，CCD拍照获取显示器Mura情况时，显示器表面经常被一些灰尘颗粒污染，影响Mura识别的精确度。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种显示面板的亮斑区域的识别方法、补偿方法及装置，提高显示面板的Mura识别的精确性。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种显示面板的亮斑区域的识别方法，包括以下步骤：

获取显示面板的亮度信息，所述亮度信息包括显示面板显示至少两个不同灰阶的画面时的每个子像素的亮度值；

将所述亮度信息转换为灰阶信息，所述灰阶信息包括显示面板显示至少两个不同灰阶的画面时的每个子像素的灰阶值；

将每个子像素的所述灰阶值与目标灰阶值进行比对、以将显示面板划分为显示正常区域和显示异常区域；

获取所述显示异常区域中被灰尘污染的子像素的位置；

根据被灰尘污染的子像素的位置识别所述显示异常区域中被灰尘污染的灰尘区域；

根据所述灰尘区域确定所述显示异常区域中的实际的亮斑区域。

可选的，所述显示正常区域为所述灰阶值与目标灰阶值一致的区域，所述显示异常区域为所述灰阶值与目标灰阶值不同的区域。

可选的，获取显示面板的亮度信息，具体包括：

在显示面板显示至少两个不同灰阶的画面时、对显示面板方进行拍照以获取所述亮度信息。

可选的，将所述亮度信息转换为灰阶信息，具体包括：

在gamma值为预设值时，根据公式Lum＝Gray^gamma获取每个子像素的所述亮度值对应的灰阶值，其中Lum为不同灰阶值对应的亮度与255灰阶对应的亮度的比值，Gray为不同的灰阶值与255灰阶的比例关系值。

可选的，获取所述显示异常区域中被灰尘污染的子像素的位置，具体包括：

步骤1：确认沿着所述第一方向分布的一排子像素中、被灰尘污染的子像素的位置；

按照所述步骤1确认沿着所述第一方向分布的每一排子像素中、被灰尘污染的子像素的位置。

可选的，确认沿着所述第一方向分布的一排子像素中、被灰尘污染的子像素的位置，具体包括：

将沿着所述第一方向分布的一排子像素中、位于所述显示异常区域中的每个子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值进行比对，当位于所述显示异常区域中的第一子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值的差值大于所述第一预设阈值时，确定所述第一子像素为被灰尘污染的子像素；

将沿着所述第一方向位于所述第一子像素之后的每个子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值进行比对，当沿着所述第一方向位于所述第一子像素之后的第二子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值的差值小于第二预设阈值时，确定所述第二子像素为被灰尘污染的子像素。

可选的，将沿着所述第一方向位于所述第一子像素之后的每个子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值进行比对，当沿着所述第一方向位于所述第一子像素之后的第二子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值的差值大于所述第二预设阈值，且所述第二子像素的灰阶值与所述第一子像素的前一个子像素的灰阶值大于所述第一预设阈值，则确定所述第二子像素为被污染的子像素。

可选的，所述灰尘区域内在第一方向上连续分布的被灰尘污染的子像素的数量小于第三预设阈值，且所述灰尘区域内在与第一方向交叉设置的第二方向上连续分布的被灰尘污染的子像素的数量小于第三预设阈值。

可选的，根据所述灰尘区域确定所述显示异常区域中的实际的亮斑区域，具体包括：

步骤a：根据所述灰尘区域边缘的边缘子像素周边的、多个未被灰尘污染子像素的灰阶值的均值、获取所述边缘子像素的实际灰阶值；

步骤b：由所述灰尘区域的边缘向所述灰尘区域的内部、依照所述步骤a、逐个获取所述灰尘区域内被灰尘污染的子像素的实际灰阶值。

可选的，根据所述灰尘区域确定所述显示异常区域中的实际的亮斑区域，具体包括：

步骤c：根据被灰尘污染的子像素与其周边未被灰尘污染的多个子像素之间的距离关系进行插值运算、以获取被灰尘污染的子像素的实际灰阶值；

步骤d：由所述灰尘区域的边缘向所述灰尘区域的内部、依照所述步骤c逐个获取所述灰尘区域内的被灰尘污染的子像素的实际灰阶值。

本发明还提供一种亮度不均的补偿方法，包括以下步骤：

采用上述的显示面板的亮斑区域的识别方法、识别显示面板的亮斑区域；

对所述亮斑区域内的子像素的灰阶电压进行调整优化、以对显示面板的亮度不均进行补偿。

本发明还提供一种补偿装置，其特征在于，

用于通过上述的亮度不均的补偿方法对显示面板的亮度不均进行补偿，包括：

识别单元，用于采用上述的显示面板的亮斑区域的识别方法、识别显示面板的亮斑区域；

补偿单元，对所述亮斑区域内的子像素的灰阶电压进行调整优化、以对显示面板的亮度不均进行补偿。

本发明还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述的显示面板的亮斑区域的识别方法中的步骤或实现如上述的补偿方法中的步骤。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的显示面板的亮斑区域的识别方法中的步骤或实现上述的补偿方法中的步骤。

本发明的有益效果是：通过找到被灰尘污染的灰尘区域，并根据灰尘区域识别实际的亮斑区域，从而提高Mura识别的精确度，进一步的保证对Mura的补偿效果，从而可以保证显示画面的亮度均匀性，提高显示面板的质量。

附图说明

图1表示本发明实施例中的亮斑区域的识别方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

针对现有技术中，由于被灰尘污染，而无法精确的识别Mura区域的问题，本实施例提供一种显示面板的亮斑区域的识别方法，可以快速的识别显示面板上被灰尘污染的灰尘区域，并可以根据灰尘区域识别显示面板上真正的Mura区域，从而可以提高Mura区域识别的精确度，进一步的精确的识别Mura区域可以保证对Mura区域的补偿效果，从而可以提升显示画面的亮度均匀性，提升显示面板的质量。

具体的，如图1所示，本实施例中提供的一种显示面板的亮斑区域的识别方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取显示面板的亮度信息，所述亮度信息包括显示面板显示至少两个不同灰阶的画面时的每个子像素的亮度值；

步骤S2：将所述亮度信息转换为灰阶信息，所述灰阶信息包括显示面板显示至少两个不同灰阶的画面时的每个子像素的灰阶值；

步骤S3：将每个子像素的所述灰阶值与目标灰阶值进行比对、以将显示面板划分为显示正常区域和显示异常区域，其中，所述显示正常区域为所述灰阶值与目标灰阶值一致的区域，所述显示异常区域为所述灰阶值与目标灰阶值不同的区域；

步骤S4：获取所述显示异常区域中被灰尘污染的子像素的位置；

步骤S5：根据被灰尘污染的子像素的位置识别所述显示异常区域中被灰尘污染的灰尘区域；

步骤S6：根据所述灰尘区域确定所述显示异常区域中的实际的亮斑区域。

本实施例中，获取显示面板的亮度信息，具体包括：

显示面板显示至少两个不同灰阶的画面时、对显示面板方进行拍照以获取所述亮度信息。

本实施例亮斑区域的识别方法的实现需要上位机软件、工业相机CCD以及OLED显示面板一起实现，根据灰尘的一般特性，将其与真正的Mura区分开，还原OLED显示面板真正的没有被灰尘污染的Mura区域。实际工业产线中的灰尘颗粒小，一般不会有大片连续的区域被灰尘污染的现象；有些灰尘在低灰阶画面时明显，在高灰阶画面时不明显，而有些灰尘在高灰阶画面时明显，在低灰阶画面时不明显，如果只采样一个灰阶的画面，容易造成误判，即容易把被灰尘污染的区域当成真正Mura区域，不利于后续的亮度补偿，因此需至少采样一张低灰阶的画面和一张高灰阶的画面，具体所需采样画面的参数可根据De-mura(亮度补偿)技术中所采样的灰阶画面相配合。

本实施例的一具体实施方式中，使得显示面板分别显示g1、g2这两个灰阶画面，其中g1为30灰阶，g2为230灰阶(并不以此为限)，并用CCD分别获取这两个灰阶画面的亮度信息。

对于显示正常区域和显示异常区域的区分可以直接根据亮度信息来区分，比如在30灰阶画面下、gamma为2.2时，对应的亮度为12nits，该亮度即为目标亮度，根据获得的亮度信息，亮度不是12nits的区域(子像素)即判定为是显示异常的区域，本实施例中，为了更精确的获得灰尘区域，采用灰阶值为判断依据。

本实施例中，将所述亮度信息转换为灰阶信息，具体包括：

在gamma值为预设值时，根据公式获取每个子像素的所述亮度值对应的灰阶值。

在不同的灰阶画面下，子像素之间相同的灰阶差异具有不同的亮度差异，为了降低算法的复杂度，增加算法的可行性，因此先将数据从亮度域转化为灰阶域，确保在不同的灰阶画面下，子像素之间的灰阶值的差异在一定范围内，从而可以提高后续识别灰尘区域的精确性。

所述亮度信息与所述灰阶信息之间的转换，可以根据获得的亮度信息以及归一化公式Lum＝Gray^gamma获得的反gamma运算公式进行，公式中的Gray＝gray/255，Lum＝L_gray/L_255。

上述公式中，gray为每一个子像素对应的具体的灰阶值；

Gray表示不同的灰阶值与255灰阶的比例关系值，如128/255，相当于是以255灰阶为基准，进行灰阶归一化；

L_gray为具体的灰阶值gray对应的亮度，如128灰阶对应的亮度为L_128；

Lum表示不同灰阶值对应的亮度与255灰阶对应的亮度的比值，相当于是以255灰阶亮度为基准，进行亮度归一化；

gamma为系数。

本实施例中，将被灰尘污染的灰尘区域从显示异常的区域中区分出来的方式是，根据显示面板的子像素的排列方式进行逐行或逐列判断，判定出该行或该列所有的可能被灰尘污染了的子像素，并记录相应的位置坐标。

本实施例中，获取所述显示异常区域中被灰尘污染的子像素的位置，具体包括：

步骤1：确认沿着所述第一方向分布的一排子像素中、被灰尘污染的子像素的位置；

按照所述步骤1确认沿着所述第一方向分布的每一排子像素中、被灰尘污染的子像素的位置。

需要说明的是，所述第一方向可以为显示面板上子像素排布的行方向或列方向。

本实施例中，确认沿着所述第一方向分布的一排子像素中、被灰尘污染的子像素的位置，具体包括：

将沿着所述第一方向分布的一排子像素中、位于所述显示异常区域中的每个子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值进行比对，当位于所述显示异常区域中的第一子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值的差值大于所述第一预设阈值时，确定所述第一子像素为被灰尘污染的子像素；

将沿着所述第一方向位于所述第一子像素之后的每个子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值进行比对，当沿着所述第一方向位于所述第一子像素之后的第二子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值的差值小于第二预设阈值时，确定所述第二子像素为被灰尘污染的子像素。

可选的，将沿着所述第一方向位于所述第一子像素之后的每个子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值进行比对，当沿着所述第一方向位于所述第一子像素之后的第二子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值的差值大于所述第二预设阈值，且所述第二子像素的灰阶值与所述第一子像素的前一个子像素的灰阶值大于所述第一预设阈值，则确定所述第二子像素为被污染的子像素。

本实施例一具体实施方式中，对显示面板上的子像素进行逐行(所述第一方向为子像素排布的行方向)判断分析，如下表所示是显示面板上、某一行从左至右排布的子像素、在30灰阶画面下获得的每个子像素的灰阶信息：

序号	1	2	3	4	5	6	7	……	2393	2394	2395	2396	2397	2398	2399	2400
																	灰阶	30	30	25	25	24	24	24	……	41	41	40	40	39	39	39	39

由上表可知，序号3、4、5、6、7、2393、2394、2395、2396、2397、2398、2399、2400等均为显示异常的区域，但是每一个子像素的灰阶值与目标灰阶值的差异量不一样，因此可根据每一个子像素的灰阶值与目标灰阶值的差异量来区分哪些像素是属于正常的Mura，而哪些像素是可能被灰尘遮挡污染的。因为一般Mura的像素的灰阶值相对于显示正常区域的子像素的灰阶值不会有突然尖锐的变化，而且如果被灰尘遮挡污染的子像素或子像素块混在正常的Mura区域中，其灰阶值也会与其周围的正常Mura区域的灰阶值存在一定的差异。所以，为了提高判断精确性，避免由于距离大而造成的误判，本实施方式中，采用相邻子像素之间的差值来逐个对一行子像素中的每一个子像素进行判断，具体如下：

假设某一行的子像素灰阶值为：

X＝[x(1)，x(2)，x(3)…，x(n-3)，x(n-2)，x(n-1)，x(n)，x(n+1)，x(n+2)，…]，其中的x(i)表示该行第i个子像素的灰阶值，经步骤S3判断后，得出x(n-3)，x(n-2)，x(n-1)的灰阶值均为目标灰阶值，属于显示正常区域，记：gray_deviation(n)＝x(n)-x(n-1)：

步骤a1：若gray_deviation(n)<-12或gray_deviation(n)>12，则将x(n)对应的子像素判定为是被灰尘遮挡污染了的子像素(即为所述第一子像素)。

需要说明的是，gray_deviation(n)<-12或gray_deviation(n)>12是本实施方式中设定的一个所述第一预设阈值，但并不以此为限，具体的可根据显示面板的Mura特性自行设定，也可以自适应调整。

步骤a2：若gray_deviation(n)不满足步骤a1中的条件，则将x(n)对应的子像素判定为正常的Mura点；

步骤a3：x(n)对应的子像素被判定为被灰尘污染的子像素后，根据x(n+1)与x(n)的差值gray_deviation(n+1)＝x(n+1)-x(n)，判断x(n+1)对应的子像素是否被灰尘污染，若该值的范围在[-5，+5]之间，则将x(n+1)对应的子像素也判定为是被灰尘污染的子像素，这里的5也是本实施方式中设定的一个所述第二预设阈值，并不以此为限，具体的可以根据实验测试结果进行自行设定。

步骤a4：若gray_deviation(n+1)的值不满足在[-5,+5]之间，且|x(n+1)-x(n-1)|>12，则将x(n+1)对应的子像素也判定为是被灰尘污染的子像素。

步骤a5：若都不满足步骤a3和步骤a4情况，则将x(n+1)对应的子像素判定为正常Mura点。

步骤a6：按照步骤a1-步骤a5、依次对显示面板上每一行子像素中显示异常的子像素进行判断分析，区分出所有的被灰尘遮挡污染了的子像素，并记录每一个被灰尘污染的子像素的位置坐标(x，y)。

本实施例中，所述灰尘区域内在第一方向上连续分布的被灰尘污染的子像素的数量小于第三预设阈值，且所述灰尘区域内在与第一方向交叉设置的第二方向上连续分布的被灰尘污染的子像素的数量小于第三预设阈值。

本实施例一具体实施方式中，根据记录下来的所有的被灰尘遮挡污染的子像素的位置坐标(x，y)来计算连续的、被灰尘污染的区域的大小，判断被灰尘污染的子像素是否属于较大范围的连续的区域块，若是，则将该区域块判断为Mura块，而不是被灰尘污染了的，反之则将其判为真正被灰尘污染了的子像素块。具体的，分别从行和列的方向来计算区域块的直径大小，具体的计算方式是对每一个子像素分别按行和列的方向展开进行连续性判断计算，分别得到区域块行方向和列方向最长的直径长度，计算得到某一块区域的行方向和列方向分别最长的直径长度为Lx、Ly，Lx、Ly分别代表的是相应的方向上被灰尘污染的子像素的个数，若满足：

a、Lx&Ly>L，则将该区域判为是正常的Mura区域，其中的L值是所述第三预设阈值，所述第三预设阈值的大小与灰尘颗粒的大小有关，可根据多次实验测试结果设定；

b、Lx&Ly＝<L，则将该区域判为是实际被灰尘遮挡污染的灰尘区域。

需要说明的是，本实施方式中，为了提供灰尘区域判定的精确度，行方向和列方向上的被灰尘污染的子像素的数量均需小于第三预设阈值，才会被判定为该区域为灰尘区域，在实际应用中，也可以仅仅通过判定一个方向上的被灰尘污染的子像素的数量是否小于所述第三预设阈值。

本实施例一实施方式中，根据所述灰尘区域确定所述显示异常区域中的实际的亮斑区域，具体包括：

步骤a：根据所述灰尘区域边缘的边缘子像素周边的、多个未被灰尘污染子像素的灰阶值的均值、获取所述边缘子像素的实际灰阶值；

步骤b：由所述灰尘区域的边缘向所述灰尘区域的内部、依照所述步骤a、逐个获取所述灰尘区域内被灰尘污染的子像素的实际灰阶值。

本实施例另一实施方式中，根据所述灰尘区域确定所述显示异常区域中的实际的亮斑区域，具体包括：

步骤c：根据被灰尘污染的子像素与其周边未被灰尘污染的多个子像素之间的距离关系进行插值运算、以获取被灰尘污染的子像素的实际灰阶值；

步骤d：由所述灰尘区域的边缘向所述灰尘区域的内部、依照所述步骤c逐个获取所述灰尘区域内的被灰尘污染的子像素的实际灰阶值。

本实施例还提供一种亮度不均的补偿方法，包括以下步骤：

采用上述的显示面板的亮斑区域的识别方法、识别显示面板的亮斑区域；

对所述亮斑区域内的子像素的灰阶电压进行调整优化、以对显示面板的亮度不均进行补偿。

本实施例还提供一种补偿装置，

用于通过上述的亮度不均的补偿方法对显示面板的亮度不均进行补偿，包括：

识别单元，用于采用上述的显示面板的亮斑区域的识别方法、识别显示面板的亮斑区域；

补偿单元，对所述亮斑区域内的子像素的灰阶电压进行调整优化、以对显示面板的亮度不均进行补偿。

本实施例还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述的显示面板的亮斑区域的识别方法中的步骤或实现如上述的补偿方法中的步骤。

本实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的显示面板的亮斑区域的识别方法中的步骤或实现上述的补偿方法中的步骤。

以上所述为本发明较佳实施例，需要说明的是，对于本领域普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明保护范围。

Claims (14)

1.一种显示面板的亮斑区域的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取显示面板的亮度信息，所述亮度信息包括显示面板显示至少两个不同灰阶的画面时的每个子像素的亮度值；

将所述亮度信息转换为灰阶信息，所述灰阶信息包括显示面板显示至少两个不同灰阶的画面时的每个子像素的灰阶值；

将每个子像素的所述灰阶值与目标灰阶值进行比对、以将显示面板划分为显示正常区域和显示异常区域；

获取所述显示异常区域中被灰尘污染的子像素的位置；

根据被灰尘污染的子像素的位置识别所述显示异常区域中被灰尘污染的灰尘区域；

根据所述灰尘区域确定所述显示异常区域中的实际的亮斑区域。

2.根据权利要求1所述的显示面板的亮斑区域的识别方法，其特征在于，所述显示正常区域为所述灰阶值与目标灰阶值一致的区域，所述显示异常区域为所述灰阶值与目标灰阶值不同的区域。

3.根据权利要求1所述的显示面板的亮斑区域的识别方法，其特征在于，获取显示面板的亮度信息，具体包括：

在显示面板显示至少两个不同灰阶的画面时、对显示面板方进行拍照以获取所述亮度信息。

4.根据权利要求1所述的显示面板的亮斑区域的识别方法，其特征在于，将所述亮度信息转换为灰阶信息，具体包括：

在gamma值为预设值时，根据公式Lum＝Gray^gamma获取每个子像素的所述亮度值对应的灰阶值，其中Lum为不同灰阶值对应的亮度与255灰阶对应的亮度的比值，Gray为不同的灰阶值与255灰阶的比例关系值。

5.根据权利要求1所述的显示面板的亮斑区域的识别方法，其特征在于，获取所述显示异常区域中被灰尘污染的子像素的位置，具体包括：

步骤1：确认沿着第一方向分布的一排子像素中、被灰尘污染的子像素的位置；

按照所述步骤1确认沿着所述第一方向分布的每一排子像素中、被灰尘污染的子像素的位置。

6.根据权利要求5所述的显示面板的亮斑区域的识别方法，其特征在于，

确认沿着所述第一方向分布的一排子像素中、被灰尘污染的子像素的位置，具体包括：

将沿着所述第一方向分布的一排子像素中、位于所述显示异常区域中的每个子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值进行比对，当位于所述显示异常区域中的第一子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值的差值大于第一预设阈值时，确定所述第一子像素为被灰尘污染的子像素；

将沿着所述第一方向位于所述第一子像素之后的每个子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值进行比对，当沿着所述第一方向位于所述第一子像素之后的第二子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值的差值小于第二预设阈值时，确定所述第二子像素为被灰尘污染的子像素。

7.根据权利要求6所述的显示面板的亮斑区域的识别方法，其特征在于，

将沿着所述第一方向位于所述第一子像素之后的每个子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值进行比对，当沿着所述第一方向位于所述第一子像素之后的第二子像素的灰阶值与前一个子像素的灰阶值的差值大于所述第二预设阈值，且所述第二子像素的灰阶值与所述第一子像素的前一个子像素的灰阶值大于所述第一预设阈值，则确定所述第二子像素为被污染的子像素。

8.根据权利要求1所述的显示面板的亮斑区域的识别方法，其特征在于，所述灰尘区域内在第一方向上连续分布的被灰尘污染的子像素的数量小于第三预设阈值，且所述灰尘区域内在与第一方向交叉设置的第二方向上连续分布的被灰尘污染的子像素的数量小于第三预设阈值。

9.根据权利要求1所述的显示面板的亮斑区域的识别方法，其特征在于，根据所述灰尘区域确定所述显示异常区域中的实际的亮斑区域，具体包括：

步骤a：根据所述灰尘区域边缘的边缘子像素周边的、多个未被灰尘污染子像素的灰阶值的均值、获取所述边缘子像素的实际灰阶值；

步骤b：由所述灰尘区域的边缘向所述灰尘区域的内部、依照所述步骤a、逐个获取所述灰尘区域内被灰尘污染的子像素的实际灰阶值。

10.根据权利要求1所述的显示面板的亮斑区域的识别方法，其特征在于，根据所述灰尘区域确定所述显示异常区域中的实际的亮斑区域，具体包括：

步骤c：根据被灰尘污染的子像素与其周边未被灰尘污染的多个子像素之间的距离关系进行插值运算、以获取被灰尘污染的子像素的实际灰阶值；

步骤d：由所述灰尘区域的边缘向所述灰尘区域的内部、依照所述步骤c逐个获取所述灰尘区域内的被灰尘污染的子像素的实际灰阶值。

11.一种亮度不均的补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：

采用权利要求1-10任一项所述的显示面板的亮斑区域的识别方法、识别显示面板的亮斑区域；

对所述亮斑区域内的子像素的灰阶电压进行调整优化、以对显示面板的亮度不均进行补偿。

12.一种补偿装置，其特征在于，

用于通过权利要求11所述的亮度不均的补偿方法对显示面板的亮度不均进行补偿，包括：

识别单元，用于采用权利要求1-10任一项所述的显示面板的亮斑区域的识别方法、识别显示面板的亮斑区域；

补偿单元，对所述亮斑区域内的子像素的灰阶电压进行调整优化、以对显示面板的亮度不均进行补偿。

13.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述的显示面板的亮斑区域的识别方法中的步骤或实现如权利要求11中所述的补偿方法中的步骤。

14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述的显示面板的亮斑区域的识别方法中的步骤或实现如权利要求11中所述的补偿方法中的步骤。