CN111066062B - 使用分数像素测量电子视觉显示器的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本文公开了用于测量电子视觉显示器的特征的系统和方法。根据本技术的示例配置的用于测量电子视觉显示器的方法可以包括，例如，分析从电子视觉显示器的至少一部分获取的图像中的关注区域(“ROI”)。该方法确定ROI的中心和范围，通常是浮点值而不是整个像素位置。然后，该方法在ROI的边界内对整个成像装置像素和/或部分成像装置像素进行采样，并确定像素和/或分数像素是否落在ROI之内，之外或部分在ROI之内。取决于像素和/或分数像素相对于ROI的位置，可以对像素和/或分数像素加权和/或求和以确定ROI的整体图像特征。

Description

使用分数像素测量电子视觉显示器的方法和系统
相关申请
本申请要求于2017年8月24日提交的美国临时专利申请号62/549,862的权益，其全部内容通过引用合并于此。
技术领域
本公开总体上涉及电子视觉显示器，并且更具体地，涉及用于测量来自这种显示器的输出的方法和系统。
背景技术
电子视觉显示器(“显示器”)已经变得司空见惯。从具有几英寸或更小的屏幕的个人电子设备到横跨几英尺的计算机屏幕和电视，再到覆盖数百平方英尺的记分牌和广告牌，越来越高分辨率的显示器被用于多种场合。实际上，所有显示器都是由称为“像素”的个体发光元件组成的阵列。继而，每个像素可以由多个发光点(例如，一个红色，一个绿色，一个蓝色，和/或一个白色)组成。发光点称为“子像素”。
通常期望测量显示器的某些部分的特征。例如，经常期望测量每个像素或子像素的颜色和亮度，以便分析和/或校准显示器。在校准的情况下，可以确定所需的调整，使得像素可以在所需的亮度水平下显示特定的颜色。但是，随着许多显示器的分辨率不断提高，测量此类特征变得更加困难。
附图的简要说明
参考以下附图可以更好地理解本公开的许多方面。附图中的组件不必按比例绘制。相反，重点放在清楚地说明本公开的原理上。
图1是根据本技术的示例配置的电子视觉显示器校准系统的示意性框图。
图2是被配置为与本技术的示例一起使用的电子视觉显示器的一部分的放大局部主视图，即，像素和子像素的局部视图。
图3A是根据本技术的示例的电子视觉显示器的图像的放大局部视图，即，像素和子像素的局部视图。
图3B是图3A 所示图像的一部分的放大示意图。
图4是根据本技术的示例的方法或过程的流程图。
图5A是根据本技术的示例的电子视觉显示器的图像的放大局部视图，即，像素和子像素的局部视图。
图5B是图5A 所示图像的一部分的放大示意图。
图6是根据本技术的示例的方法或过程的流程图。
具体实施方式
A.概述
以下公开内容描述了电子视觉显示器测量系统以及用于测量电子视觉显示器的相关方法。如以下更详细描述的，根据本技术的示例配置的方法和/或系统被配置为测量电子视觉显示器(例如有机发光二极管(“OLED”)显示器或高分辨率液晶显示器 (“LCD”))的个体像素，子像素，或其他特性的图像特征(例如，亮度和/或颜色)。
本技术的一些示例使用成像装置来测量显示器的全部或分数像素和/或子像素(“显示像素”)。特别地，成像装置可以在不同的照明状态下捕获显示器的一个或多个图像(例如，所有显示像素被照亮，显示像素的分数图案被照亮，仅某些子像素被照亮等)。因此，显示像素由成像装置捕获的图像表示。更具体地说，显示像素以形成每个捕获图像的像素阵列(“成像装置像素”)表示。通常，成像装置具有比显示器本身高得多的分辨率，使得单个显示像素在多个成像装置像素中被捕获。
发明人已经认识到，当显示像素非常紧密地间隔时，例如在许多OLED显示器，LCD，和高分辨率发光二极管(“LED”)显示器中常见的那样，测量个体显示像素的特征变得更加困难。例如，由成像装置捕获的图像中的一些成像装置像素可以包括来自一个以上显示像素的数据(即，相邻的显示像素可以在一个或多个成像装置像素中重叠)，和/或显示像素的中心可能与成像装置像素阵列的任何部分都不对齐。类似地，对于高分辨率显示器，图像中的关注区域(“ROI”)可能仅包含少量成像装置像素(例如，小于100个)，这由于在一个或多个成像装置像素中重叠的相邻的显示像素而增加了测量错误的可能性。
因此，本技术的示例确定由成像装置拍摄的图像中的ROI，该图像仅包括在ROI 边缘上的一部分成像装置像素(即，分数成像装置像素)，以便更好近似估计要测量的显示器的显示像素(或其他特性)的范围。在一些示例中，例如，成像装置像素值的加权平均值可以用于确定不一定与任何单个成像装置像素对准的ROI的中心。然后，在中心周围的边界区域中对成像装置像素进行采样，以确定它们是否位于ROI之内，部分位于之内，或之外。在一些示例中，可以通过将整个像素的值按落在ROI内的像素的分数的部分缩放来确定每个采样像素的图像特性的值。然后可以将每个采样像素的个体图像特征求和以确定ROI的整体图像特征(例如，特定显示像素的亮度)。
与本技术相反，用于评估显示像素的图像特征的常规技术包括测量显示器或显示器的一部分以开始该过程。然后，这样的技术包括：将要测量的ROI在成像装置像素阵列上居中，这可能不对应于将ROI在显示像素阵列上居中；然后对一个或多个周围的整个成像装置像素的测量值求和，来近似显示像素的范围。结果，成像装置像素中的任何“重叠”都不会被打折(discounted)，并且测量结果可能包含明显的误差。当然，提高成像装置的分辨率可以减少这种误差源，但是这种摄像机-具有分辨率足够高，可以使用常规方法精确测量显示器-被预期为价格过高和/或无法使用。因此，使用常规技术测量和校准这种显示器通常是不切实际的和/或太昂贵的。
与常规技术相反，期望本技术的示例能够为任何显示器(例如，OLED显示器) 实现对个体像素或子像素输出的精确测量，而无需昂贵的，高分辨率成像装置。
在以下描述和图1-6中阐明了某些细节，以提供对本公开的多种示例的透彻理解。然而，以下没有陈述描述通常与视觉显示器和相关光学设备和/或视觉显示器校准系统的其他方面相关联的众所周知的结构和系统的其他细节，以避免不必要地模糊本公开的多种示例的描述。
图中所示的许多细节，尺寸，角度，和其他特性仅是本公开的特定示例的说明。因此，在不脱离本公开的精神或范围的情况下，其他示例可以具有其他细节，尺寸，角度，和特性。另外，本领域普通技术人员将理解，可以在没有下面描述的几个细节的情况下实践本公开的其他示例。
B.电子视觉显示器测量系统和用于测量电子视觉显示器的相关方法的示例
图1和以下讨论提供了合适环境的简要概述，可以在该环境中实现用于测量电子视觉显示器的特征的系统。尽管不是必需的，但是在计算机可执行指令的一般情境中描述了本发明的方面，例如，由通用计算机，个人计算机，服务器，或其他计算系统执行的例程。本发明还可以体现在专用计算机或数据处理器中，该专用计算机或数据处理器被特定地编程，配置，或构造为执行在此详细解释的一个或多个计算机可执行指令。实际上，如本文中通常使用的，术语“计算机”和“计算设备”是指具有处理器和非暂时性存储器的装置，例如以上任何装置，以及任何数据处理器或任何能够与网络通信的装置。数据处理器包括可编程的通用或专用微处理器，可编程控制器，专用集成电路(ASIC)，编程逻辑装置(PLD)等，或此类设备的组合。计算机可执行指令可以存储在存储器中，例如随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，闪存等，或这些组件的组合。计算机可执行指令也可以存储在一个或多个存储装置中，例如磁盘或基于光盘的存储装置，闪存装置，或任何其他类型的非易失性存储介质或用于数据的非暂时性介质。计算机可执行指令可以包括一个或多个程序模块，该程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程，程序，对象，组件，数据结构等。
图1是电子视觉显示器测量和校准系统100(“系统100”)的示意性框图。系统100至少包括可操作地耦合到成像装置120(例如，成像色度计或其他光度计)的计算装置130，并且被配置为收集，管理，和/或分析显示数据，以用于处理在电子视觉显示器150上示出的图像。在一些示例中，成像装置120可以与显示器150间隔开(例如，使得整个显示器150在成像装置120的视野内)并且可以被配置为从显示器150的照明像素或子像素感测或捕获显示信息(例如颜色数据，亮度数据等)。捕获的显示信息从成像装置120传输到计算装置130。计算装置130被配置以存储，管理，和/或分析来自显示器150的显示信息。
在一些示例中，系统100还包括图案发生器110，用于在显示器150上生成图案 156(例如，静态图像图案，包括一系列图像图案的视频流等)。例如，图案发生器 110可以照亮显示器150的每隔n个像素。可以重复该过程(例如，n次)，直到计算装置130获得整个显示器150的所有像素或子像素的显示信息。计算装置130被配置从而使图案发生器110将图像156(例如，像素或子像素图案)发送到显示器150。在多个示例中，图案发生器110是独立的硬件测试设备，逻辑分析仪附加模块，可操作地耦合到计算装置130的的计算机外围设备，或存储在计算设备130或存储在连接到显示器150的控制器中的计算机可执行指令。在其他示例中，图案发生器110独立于计算装置130进行操作。在替代示例中，图案156经由标准视频信号输入，例如，使用输入到显示器的DVI，HDMI，或SDI被提供给显示器150。
成像装置120可以包括相机122，例如适合于高分辨率成像的数字照相机。例如，相机122可以包括能够测量显示器150的子像素的光学器件(例如，透镜(lens)124)。如果显示的图案156没有照亮相邻的子像素或像素，则照相机122的成像分辨率要求可能不太严格，允许使用较便宜的成像装置120。在一些示例中，相机122可以是CCD 相机。合适的CCD数字彩色相机包括
Figure BDA0002390817920000051
成像色度计和光度计，它们可以从本公开的受让人，华盛顿州雷德蒙德的Radiant Vision Systems，LLC商购。在其他示例中，相机122可以是互补金属氧化物半导体(“CMOS”)相机，或另一类型的合适的相机，用于在距显示器一定距离处以足够的分辨率成像。在美国专利号7,907,154和 7,911,485中公开了合适的成像装置122和透镜124，这两个专利的全部内容通过引用合并于此。
在操作中，可以将成像装置120定位在距显示器150的距离L处，该距离L适用于查看和/或捕获来自显示器150的显示信息。例如，在一些示例中，可以定位成像装置120在通常与显示器150的典型观看距离相似的距离L。然而，在其他示例中，距离 L可以小于典型观看距离和方向，并且成像系统120可以被配置为考虑任何观看距离和 /或方向差异。在一些示例中，成像装置120具有宽的视场，并且距离L可以小于显示器150的宽度(例如，对于典型的HDTV显示器，大约为一米)。在其他示例中，成像装置120具有长焦透镜124(例如远摄透镜)，并且距离L可以显著大于显示器150 的宽度(例如，对于户外广告牌或视频屏幕，在大约100至300米之间)。在其他示例中，距离L可以具有其他值。
计算装置130被配置为接收，管理，存储，和/或处理由成像装置120收集的显示数据(例如，出于确定显示器150的一个或多个特征和/或调整将会在显示器150上显示的图像的外观)。在一些示例中，计算装置130还被配置为确定显示器150或其像素或子像素的一个或多个校正因子。可以将用于显示器150的校正因子应用于控制显示器150的计算组件以校准显示器150。在一些示例中，可以通过与成像装置120分开的计算机来处理与显示器150相关联的显示数据，包括校正因子和相关数据。典型的显示器150，例如，四边形扩展图形阵列(“QXGA”)-分辨率(2048x1536)视觉显示之类的可以具有超过900万个子像素，这些子像素为计算装置130提供显示数据以进行管理和处理。在一些示例中，图案发生器110可以在任何一次仅照亮那些子像素的一部分，但是通过将一系列图案156发送到显示器150，关于所有子像素的信息将被传递到计算装置130。如此，计算装置130包括用于管理和处理显示数据的必要硬件和相应的计算机可执行指令。
更具体地，根据本技术的示例配置的计算装置130可以包括处理器132，存储装置134，输入/输出装置136，除了成像装置120的传感器之外的一个或多个传感器138，和/或任何其他合适的子系统和/或组件139(显示器，扬声器，通信模块等)。存储装置134可以包括一组电路或存储组件的网络，其被配置为保留信息并提供对保留的信息的访问。例如，存储装置134可以包括易失性或非易失性存储器。作为更具体的例子，存储装置134可以包括随机存取存储器(RAM)，磁盘或磁带，闪存。在一些示例中，存储装置134被配置为存储来自显示器150上示出的图案156的显示数据。
计算装置130包括计算机可读介质(例如，存储装置134，磁盘驱动器，或其他存储介质，仅排除瞬态传播信号本身)，该计算机可读介质包括存储在其上的计算机可执行指令，当由处理器132或计算装置130执行时，使处理器132或计算装置130处理图像，如下面参考图3A-6详细描述的。此外，处理器132可以被配置用于执行或以其他方式控制计算，分析，以及与本文描述的方法相关联的任何其他功能。
在一些示例中，存储装置134包括计算机可执行指令，以控制成像装置120，识别显示器150的部分(例如，显示器150的子像素)以及成像或以其他方式提取显示数据(例如，子像素亮度数据，像素颜色数据等)。此外，存储装置134还可以存储用于存储显示器150上显示的显示数据的一个或多个数据库，以及计算出的显示数据的校正因子。在一个示例中，例如，数据库是由本公开的受让人设计的HTML文件。然而，在其他示例中，显示数据被存储在数据库或数据文件中的其他类型。
本领域普通技术人员将理解，尽管图1所示的系统100包括单独的组件(例如，图案发生器110，成像装置120，和计算装置130)，但是在其他示例中，系统100可以包含多于或少于三个组件。此外，多种组件可以进一步划分为子组件，或者多种组件和功能可以组合和集成。另外，这些组件可以通过有线或无线通信以及通过存储介质中包含的信息进行通信。
图2是被配置为与本技术的示例一起使用的电子视觉显示器250(“显示器 250”)的一部分的局部放大主视图。显示器250由大量(例如，数百万个)个体的光源或发光元件或像素252组成。每个显示像素252包括多个发光点或子像素254(分别标识为第一，第二，和第三子像素254a-254c)。在某些示例中，显示子像素254是 OLED或LED。例如，显示子像素254a-254c可以分别对应于红色，绿色，和蓝色LED。在其他示例中，每个显示像素252可以包括多于或少于三个显示子像素254，并且显示子像素254可以以任何几何布置来布置。
除了每个子像素254的颜色水平之外，每个显示子像素254的亮度水平可以变化。因此，可以选择性地组合例如由红色子像素，绿色子像素，和蓝色子像素表示的附加原色，以在由色域三角形定义的色域内产生颜色。例如，当仅显示“纯”红色时，可以仅稍微打开绿色和蓝色子像素以实现红色的特定色度。另外，每个像素可以具有可变的亮度水平。例如，每个显示像素252或显示子像素254可以具有从0到255的输入水平，其中例如255是全亮度，128是一半亮度，64是四分之一亮度，32是八分之一亮度，等等。本技术可以用于测量个体像素，子像素，子像素组，和/或像素组的一个或多个前述特征。来自此类测量的数据可用于校准，以在多种输入亮度级别下为特定颜色实现相同的色度，或者例如提高每个像素或子像素的颜色的均匀性和亮度响应曲线。
在一些示例中，显示器250可以显示照明的显示像素252的图案256。例如，如图2所示，垂直的每四个显示像素252和水平的每四个显示像素252可以被照明，而这些像素之间的像素可以被关闭。因此，对于所示的图案256，每十六个显示像素252中只有一个被照亮，并且在照亮像素之间的间隔在每个方向上是如果每个显示像素230 都被照亮的间隔的四倍。
图3A示出了由成像装置(例如，系统100的成像装置120)捕获的待测量的电子视觉显示器(例如，显示器250)的图像300的一部分。图像300包括具有多个像素 360的像素阵列，该像素包括关于被测量的显示器的特征的信息(例如，颜色数据，亮度数据等)。图像300可以进一步包含交替的亮和暗区域的图案356，其通常对应于例如显示器250上产生的图案256。如图3A所示，一个或多个关注区域(“ROI”)370 在图像300中被定义为例如对应于要测量的特定亮点(例如，显示器250的照明的显示像素252或显示子像素254)。取决于显示器250的像素间距(pitch)(即，显示像素252或显示子像素254之间的距离)和产生图像300的成像装置的分辨率，ROI 370 可以仅包含几个像素360(例如，小于100，小于50等)和/或仅几个子像素。
]图3B是图像300的一部分的示意图，其示出了显示像素360和单个ROI 370，其中心未必以根据本技术配置的成像装置像素为中心。如图所示，ROI 370是具有中心 372，垂直高度H，和水平宽度W的矩形。如下面参考图4进一步详细描述的，像素 360的一些可以完全包含在ROI 370内，而像素360的一些在垂直和水平维度中的一个或两个中可以部分位于ROI 370内，部分位于ROI 370外。例如，个体像素360a在垂直和水平方向上都可以部分在ROI 370之内和部分在ROI 370外部(即，ROI的角落在像素360a之内)。类似地，个体像素360b可以仅在垂直方向上部分位于ROI 370 内，个体像素360c可以仅在水平方向上部分位于ROI 370内，并且个体像素360d可以整体上在ROI 370内。
图4是根据本技术配置的用于测量包含分数像素且不一定在任何特定像素上居中的矩形ROI的图像特征(例如，颜色，亮度等)的方法或过程400的流程图。例如，如本文所引用的，方法400可以用于测量图3B所示的图像300的ROI 370的一个或多个图像特征。
在框410处，该方法包括确定由成像装置(例如，成像装置120)拍摄的电子视觉显示器(例如，电子可视显示器150或250)的至少一部分的图像(例如，图像300) 中的ROI。确定ROI包括确定以图像像素(即，由成像装置拍摄的图像的像素)为单位测量的ROI的中心，水平宽度，和垂直高度。更具体地说，可以将中心位置，宽度，和高度中的每一个确定为多个像素(例如4.5个像素)的浮点表示(即，分数)。可以使用适用于待测量的特定ROI的任何合适的手段来确定ROI的中心的位置。在一些示例中，可以将ROI的中心发现为某组像素的质心(基于例如亮度值)，从而导致不正好以像素为中心的(x，y)像素位置，而是位于像素之间。例如，如图3B所示，ROI 370的中心372不正好位于像素360上，而是位于这样的像素之间。在某些示例中，可以使用加权一组像素的其他方式来确定ROI的中心位置。在其他示例中，用户输入可以指定中心位置。在某些示例中，ROI的初始中心位置被确定(例如，通过用户输入)，并且随后通过另一种用于确定中心位置的手段(例如，通过确定一组像素和/或分数像素的质心)进行完善。通过使用不必一定以任何特定像素为中心的中心位置， ROI可以更好地近似被测量的电子视觉显示器的特性(例如，电子显示器的像素或子像素)的中心。相应地，方法400可以提供甚至紧密间隔的电子显示特性的更好的分辨率。
例如，在一些示例中，本技术从用户输入或从配置文件接收像素宽度和像素高度。ROI的像素高度和像素宽度不必是确切数量的像素，而是可以是像素的分数数量。在一些示例中，该技术基于要测量的显示器和测量设备的特征来确定ROI的固定像素宽度和/或像素高度。这样的特征可以包括，例如，显示器的尺寸，显示器的类型(例如，OLED)，显示器的像素分辨率，显示器的像素密度或点间距(即，像素之间的距离)，从显示器到成像装置的距离，成像装置的光学分辨率或角分辨率，以及成像装置的像素分辨率。例如，在一些示例中，要测量的显示器的点间距可以在大约50 μm至300μm的范围内。例如，可以设置ROI的相应像素宽度和/或像素高度，以使得 ROI具有大约对应于电子视觉显示器上的一个点的面积。如图3B所示，ROI可以具有大约6.5×7.5的像素高度和像素宽度。
在框420处，该过程包括确定ROI的边界(例如周长)和要在垂直和水平维度上采样的像素数量。特别地，基于先前确定的ROI的中心，宽度，和高度来确定用于 ROI边界的像素位置。然后，基于ROI的边界，该技术确定要在垂直和水平维度上采样的像素数，以使至少部分位于ROI内的(即，边界内或与ROI的边界相交的每个像素)每个像素被采样。例如，如图3B所示，可以在中心372上方和下方的垂直维度上至少采样四个像素(即，总共八个像素)，以在垂直维度上对ROI进行完全采样。同样，可以在中心372的左右两侧的水平维度上至少采样五个像素(即，总共十个像素)，以在水平维度上对ROI进行完全采样。
在框430处，对于每个采样的像素，技术确定像素是否在水平维度上的ROI内或计算其在水平维度上与ROI重叠的百分比。在一些示例中，本技术首先针对给定的采样像素确定其距ROI中心的水平距离。然后，基于像素到中心的水平距离，像素的宽度，以及ROI的已知边界来确定像素是否在ROI的边界内。例如，如图3B所示，该技术可以基于例如ROI 370的已知边界和像素360d与中心370之间的水平距离来确定像素360d在水平维度上完全在ROI370内。同样，该技术可以类似地确定像素360a和 360c仅部分落在ROI 370内(即，与ROI370的边界重叠)，并且可以继续确定每个像素360a和360c在水平方向上落在ROI 370内的百分比(例如5％，7％，40％，60％等)。
在框440处，对于每个采样的像素，技术确定像素是否在垂直维度上在ROI内或计算其在垂直维度上与ROI重叠的百分比。在一些示例中，该技术首先针对给定的采样像素确定其距ROI中心的垂直距离。然后，该技术可以根据像素距中心的垂直距离，像素高度，和ROI的已知边界来确定像素是否在ROI的边界内。例如，如图3B所示，该技术可以基于例如ROI 370的已知边界和像素360d与中心372之间的垂直距离来确定像素360d在垂直维度上完全在ROI 370内。同样地，该技术可以类似地确定像素 360a和360b仅部分落在ROI 370内，并且继续确定在垂直维度上每个像素360a和360b 在ROI 370内的百分比。
在框450处，该技术针对每个采样像素测量像素的图像特征(例如，颜色值，亮度值等)。每个像素的测量图像特征可提供有关正在被测量的电子视觉显示器的信息。在一些示例中，例如，测量每个采样像素的亮度，其提供关于正在被测量的显示器的特定特性的亮度的(部分)信息(例如，显示子像素或显示像素)。在框460，该过程根据所采样的像素是否完全在ROI内而分支。如果采样的像素完全在ROI内，则不缩放所测量的图像特征。如果采样的像素仅部分位于ROI内，则按例如先前确定的ROI内像素的百分比来缩放测量的图像特征。例如，再次参考图3B，像素360a-360c 将按比例缩放以例如减少那些像素的所测量图像特征的整体大小。最终，在框480处，将每个采样像素的测量图像特征(按比例缩放以考虑部分位于ROI内的像素)求和以产生整个ROI的整体图像特征。例如，在测量的图像特征是亮度的情况下，方法400 可以确定ROI的整体亮度值。
相应地，方法400将较低的权重分配给ROI中包括的分数像素。如上所述，当被测量的显示器包括间隔很近的像素和/或子像素时，在ROI边缘的分数像素通常包括有关一个以上显示像素或子像素的信息(即，它们在成像装置产生的图像中重叠)。因此，仅使用整个像素的测量值(即，以图像的分辨率)的测量会导致明显的误差。然而，本技术有利地减少了这些像素的贡献，以更准确地确定ROI的整体图像特征(例如，亮度)。在一些示例中，ROI的整体图像特征对应于正在被测量的电子视觉显示器的特定显示像素或显示子像素的特征。在其他示例中，ROI的整体图像特征对应于正在被测量的显示器的不同特性，例如裂缝或其他不规则性的位置。
在一些示例中，方法400包括用于确定ROI的整体图像特征的其他操作。例如，在一些示例中，将ROI的整体图像特征除以ROI的面积以产生ROI的平均的，每像素的图像特征。该技术可以通过例如添加ROI内的像素数或将面积作为ROI的高度和宽度的乘积来确定ROI的面积。
图5A示出了由成像装置(例如，系统100的成像装置120)捕获的待测量的电子视觉显示器(例如，显示器250)的图像500的一部分。图像500可包括大体上类似于以上参考图3A描述的图像300的特性。例如，图像500包括具有多个像素560的像素阵列，该多个像素560包括关于正在被测量的显示器的特征的信息(例如，颜色数据，亮度数据等)。图像500可进一步包含交替的亮和暗区域的图案556，其通常对应于例如显示器250上产生的图案256。
如图5A所示，可以在图像500中定义一个或多个ROI 570，以例如对应于被测量的特定的亮点(例如，显示器250的照明显示像素252或显示子像素254)。通常，可以选择ROI570的形状，以便与图案556的特定特性最佳对齐或匹配。例如，如图 5A所示，ROI 570可以具有圆形形状—而不是图3A和3B所示的矩形ROI 370。与矩形ROI相比，圆形ROI 570更好地对应于图案556的亮区域。图3A和5A的图案356 和556中所示的差异可以由正在被测量的显示器中的差异引起。例如，某些OLED显示器可以具有非常不同的显示图案(即显示像素和显示子像素的不同布局)，这意味着最适合ROI的形状可以根据正在被测量的显示器而变化。因此，ROI 570可以具有任何合适的形状(例如，正方形，多边形，椭圆形，长方形等)。
图5B是图像500的一部分的示意图，示出了像素560和具有中心572和半径R 的单个圆形ROI 570。一些像素560完全包含在ROI 570中，而其他像素560部分位于 ROI 570之内和部分位于ROI 570之外。例如，个体像素560a部分位于ROI 570之内和部分位于ROI 570之外，而个体像素560b则全部位于ROI 570之内。
图6是根据本技术配置的用于测量包含在圆形ROI内的显示信息(例如，颜色，亮度等)的方法或过程600的流程图，该圆形ROI包含分数像素且该圆形ROI不一定以任何给定像素为中心，例如，如本文中所引用的，方法400可以用于测量图5B所示的图像500的ROI 570的一个或多个图像特征。
在框610中，该方法包括确定由成像装置(例如，成像装置120)拍摄的电子视觉显示器(例如，电子视觉显示器150或250)的至少一部分的图像(例如，图像500) 中的圆形ROI。确定ROI包括确定以图像像素(即，由成像装置拍摄的图像的像素) 为单位测量的ROI的中心和半径。ROI的半径不必是确切数目的像素，而是可以是分数(即，浮点值)数目的像素(例如4.5像素)。更具体地，可以将中心的位置和半径确定为由成像装置拍摄的图像中的多个像素的浮点表示。可以使用适用于待测量的特定ROI的任何合适的手段来确定ROI的中心的位置。在一些示例中，可以将ROI的中心发现为某组像素或分数像素的质心，从而导致(x，y)像素位置不正好以像素为中心，而是位于像素之间。例如，如图5所示，ROI 570的中心572不以像素560中的特定一个为中心或以其他方式与之对齐。此外，在某些示例中，可以使用加权一组像素的其他方式来确定ROI的中心位置。在其他示例中，用户输入可以用于确定ROI的中心位置。在某些示例中，确定ROI的初始中心位置(例如，通过用户输入)，并且随后通过另一种中心位置的方式(例如，通过确定一组像素或子像素的质心)进行改善。通过使用不必一定以任何特定像素为中心的中心位置，ROI可以更好地近似正在被测量的电子视觉显示器的特征(例如，电子显示器的像素或子像素)的中心。因此，方法500可以提供即使是紧密间隔的电子显示特征的更好的分辨率。
在框620，过程确定分数像素采样分辨率(“采样分辨率”)。采样分辨率大于 0像素且小于1.0像素(例如，0.1像素，0.2像素，0.5像素等)，并且设置了要对ROI 进行采样的增量大小。例如，0.1的采样分辨率可以对应于给定像素上的10个步进。在一些示例中，本技术从用户输入或从配置文件接收半径和/或采样分辨率。在某些示例中，该技术基于要测量的显示器和测量设备的特征来确定ROI的固定半径和/或采样分辨率。这样的特征可以包括例如显示器的尺寸，显示器的类型(例如，OLED)，显示器的像素分辨率，显示器的像素密度或点间距(即，像素之间的距离)，从显示器到成像装置的距离，成像装置的光学分辨能力或角分辨率，以及成像装置的像素分辨率。例如，在一些示例中，要测量的显示器的点间距可以在大约50μm至300μm的范围内。例如，可以设置ROI的相应半径，使得ROI具有大约对应于电子视觉显示器的一个点的面积。如图3B的示例所示，ROI可以具有大约2.5个水平像素和6.5个垂直像素的半径。然而，在其他示例中，ROI可以具有不同的布置。
在框630处，该过程包括确定水平和垂直维度上的ROI的边界以及在垂直和水平维度上要采样的像素的数量。例如，该技术可以基于先前确定的ROI的中心和半径来确定矩形(例如，正方形)边界框的像素位置，在该边界框内具有(inscribe)圆形 ROI。ROI的边界通常是浮点值，而不是整个像素位置。然后，基于边界框和采样分辨率，确定要在垂直和水平维度上采样的分数像素的数量。例如，如果采样分辨率为0.1 像素，圆形ROI的半径为4.5像素，则具有ROI的正方形边框将具有9像素乘9像素的高度和宽度。因此，例如，可以在垂直和水平维度上采样90个分数像素。但是，如果边界框的尺寸不是采样分辨率的整数倍(例如，采样分辨率为0.1时为9.05像素)，则该技术可以重新缩放采样分辨率，以便边界框将以新的采样分辨率包含整数个分数像素(例如，将采样分辨率重置为0.099450549，以便采样包括91个分数像素的整数)。以这种方式，该技术确定了执行采样的离散(整数)步进。
在框640处，对于要采样的每个分数像素，该技术确定分数像素是否位于ROI内。在一些示例中，该技术针对给定的采样分数像素确定其距ROI中心的水平和垂直距离。然后，该技术基于ROI的已知的中心和半径，分数像素距中心的距离，以及像素间距，确定分数像素是否完全位于ROI的边界(例如，周长)内。
在框650处，过程取决于所采样的分数像素是否位于ROI内而分支。如果采样的分数像素位于ROI外部，或仅部分位于ROI内，则过程进行到框660，并且忽略在ROI 外部或部分在ROI内的采样的分数像素的任何图像特征。如果采样的分数像素位于 ROI内，则过程进行到框670。在框670，该方法包括估计位于ROI内的每个采样的分数像素的图像特征(例如，颜色值，亮度值等)。不能直接测量每个分数像素的特定图像特征，因为这样的图像特征只能针对整个像素进行测量。然而，可以基于一个或多个附近像素的测量图像特征来估计值。例如，在一些示例中，两个或更多个周围的整个像素的插值用于估计在ROI内的每个采样的分数像素的图像特征。更具体地，在某些示例中，可以使用四个周围像素(例如，上方一个像素，下方一个像素，左侧一个像素，右侧一个像素)的双线性插值来确定针对该分数像素的估计图像特征。在其他示例中，分数像素的值通过使用最近的像素的值来确定。
在框680，一旦确定了每个分数像素的位置并且为位于ROI内的每个分数像素估计了图像特征，就将ROI内的每个分数像素的图像特征求和以产生代表整个ROI的单独的图像特征。因此，方法600仅包括那些落在ROI内的分数像素，结果，仅部分落在ROI内的像素的权重小于在ROI内的像素的权重。如上所述，当被测量的显示器包括间隔很近的像素和/或子像素时，在ROI边缘的分数像素通常包括有关一个以上显示像素或子像素的信息(即，它们在成像装置产生的图像中重叠)。处理600有利地减少了这些像素的贡献，以更准确地确定ROI的整体图像特征。例如，在图像特征是亮度的情况下，确定用于ROI的总亮度值。在一些示例中，该值可以对应于正在被测量的电子视觉显示器的特定显示像素或显示子像素的亮度。
在一些示例中，方法600包括对ROI的整体图像特征执行进一步的操作。例如，在一些示例中，将ROI的整体图像特征除以ROI的面积以产生ROI的平均的，每像素的图像特征。该技术可以通过例如将ROI内的像素数量加在一起或基于已知半径将面积取为固定值来确定ROI的面积。
在某些示例中，如上面参考框610所描述的，在两个或更多个分数像素位置处的图像特征也可以用于确定初始中心位置(例如，质心位置)。在这样的示例中，过程 600的分数像素评估可以执行两次：首先，找到ROI的最终中心位置，第二，确定在最终中心位置的ROI的整体图像特征。
C.额外的例子
在以下例子中阐述了本技术的几个方面。
1.一种在计算系统中的方法，所述计算系统具有用于测量由图像捕获装置捕获的图像中的关注区域(ROI)的一个或多个特征的所述图像捕获装置，所述图像具有包含关于与所述图像捕获装置分开的电子视觉显示器的信息的多个像素的阵列，所述方法包括：
确定所述ROI的中心的分数像素位置和以像素为单位的所述ROI的至少一维；
基于所述中心的分数像素位置和所述ROI的至少一维确定所述ROI的边界的像素位置；
对于完全位于所述边界内的每个像素，测量所述像素的第一图像特征；
对于部分在所述边界内和部分在所述边界外的每个像素，测量所述像素的第二图像特征；
缩放(scaling)每个第二图像特征；和
至少基于所述第一图像特征和缩放后的第二图像特征的总和来确定用于所述ROI的整体图像特征。
2.根据例子1所述的方法，还包括：
根据所述ROI的至少一维确定所述ROI的面积；和
将所述第一图像特征和所述缩放后的第二图像特征的所述总和除以所述ROI的所述面积，以确定所述整体图像特征。
3.根据例子1或2所述的方法，其中缩放每个第二图像特征包括按所述ROI内的相应像素的百分比缩放每个第二图像特征。
4.根据例子1-3中任一项所述的方法，其中，所述ROI是矩形的，并且其中，所述至少一个维度包括所述ROI的高度和宽度。
5.根据例子1-4中任一项所述的方法，对于完全位于所述边界内的每个像素，测量所述像素的第一图像特征包括测量完全位于所述边界内的每个像素的亮度。
6.根据例子1-4中任一项所述的方法，对于完全位于所述边界内的每个像素，测量所述像素的第一图像特征包括测量完全位于所述边界内的每个像素的颜色值。
7.根据例子1-6中任一项所述的方法，其中，所述ROI是圆形的，并且其中，所述至少一维是半径。
8.根据例子1-6中任一项所述的方法，其中确定所述ROI的中心的分数像素位置包括：
确定以像素为单位的所述ROI的中心，水平宽度，和垂直高度；和
使用所述中心，水平宽度，和垂直高度确定所述ROI中的所选像素的质心。
9.根据例子1-6中任一项所述的方法，其中，确定所述ROI的中心的分数像素位置包括接收指定所述ROI的所述中心的用户输入。
10.根据例子1-9中任一项所述的方法，其中，所述电子视觉显示器包括有机发光二极管(OLED)显示器。
11.根据例子1-10中任一项所述的方法，还包括至少部分地基于所确定的所述ROI的整体图像特征来校准所述电子视觉显示器。
12.一种在与图像捕获装置通信的计算系统中的方法，用于测量由所述图像捕获装置捕获的图像中的圆形关注区域(ROI)的一个或多个特征，所述图像具有包含关于与所述图像捕获装置分开的电子视觉显示器的信息的多个像素的阵列，所述方法包括：
确定所述ROI的中心的分数像素位置和以像素为单位的所述ROI的半径；
基于所述半径和所述ROI的所述中心的所述分数像素位置，确定要采样的分数像素的数目和所述ROI的边界；
对于每个采样的分数像素，确定所述分数像素是否在所述ROI内；
对于所述ROI内的每个分数分像素，测量所述像素的图像特征；和
基于所述图像特征确定用于所述ROI的整体图像特征。
13.根据例子12所述的方法，其中，确定所述ROI的中心的分数像素位置包括接收指定所述ROI的所述中心的用户输入。
14.根据例子12或13所述的方法，其中，确定以像素为单位的所述ROI的半径包括确定以像素的分数个数表示的所述半径。
15.根据例子12-14中任一项所述的方法，其中对于所述ROI内的每个分数像素，测量所述像素的图像特征包括测量完全位于所述边界内的每个像素的亮度。
16.根据例子12-14中任一项所述的方法，其中，对于所述ROI内的每个分数像素，测量所述像素的图像特征包括测量完全位于所述边界内的每个像素的颜色值。
17.根据例子12-14中任一项所述的方法，其中，对于所述ROI内的每个分数像素，测量所述像素的图像特征包括使用四个周围像素的双线性插值来确定所述分数像素的估计图像特征。
18.根据例子12-17中任一项所述的方法，其中确定要采样的分数像素的数目进一步包括确定分数像素采样分辨率并设置增量大小，所述ROI以所述增量大小进行采样。
19.根据例子18所述的方法，其中，所述分数像素采样分辨率大于0像素且小于1.0像素。
20.根据例子12-19中任一项所述的方法，其中，所述ROI的中心在像素之间并且不正好以像素为中心。
D.结论
以上对技术示例的详细描述并非旨在穷举或将技术限制为以上公开的具体形式。尽管以上出于说明性目的描述了本技术的特定示例和例子，但是如本领域技术人员将认识到的，在本技术的范围内可以进行多种等效修改。例如，尽管步骤以给定顺序呈现，但是替代示例可以以不同顺序执行步骤。本文描述的多种示例也可以组合以提供其他示例。
根据前述内容，将理解的是，出于说明的目的，本文中已经描述了本技术的特定示例，但是未示出或详细描述公知的结构和功能，以避免不必要地混淆技术的示例的描述。在情境允许的情况下，单数或复数术语也可以分别包括复数或单数术语。
此外，除非将单词“或”明确限制为仅指在指代两个或多个项目的列表时的单个项目而排除其他项目，否则在该列表中使用“或”是解释为包括(a)列表中的任何单个项目，(b)列表中的所有项目，或(c)列表中项目的任何组合。另外，术语“包括”在全文中用于表示至少包括所公开的特征，使得不排除任何更多数量的相同特性和/或其他类型的额外特性。还应当理解，这里出于说明的目的已经描述了特定示例，但是可以在不脱离本技术的情况下进行各种修改。此外，尽管已经在那些示例的情境中描述了与该技术的一些示例相关联的优点，但是其他示例也可以表现出这样的优点，并且并非所有示例都需要表现出这些优点才落入本技术的范围内。因此，本公开和相关技术可以涵盖本文未明确示出或描述的其他示例。

Claims (20)

1.一种在计算系统中的方法，所述计算系统具有用于测量由图像捕获装置捕获的图像中的关注区域ROI的一个或多个特征的所述图像捕获装置，所述图像具有包含关于与所述图像捕获装置分开的电子视觉显示器的信息的多个像素的阵列，所述方法包括：
确定所述ROI的中心的分数像素位置和以像素为单位的所述ROI的至少一维；
基于所述中心的分数像素位置和所述ROI的至少一维确定所述ROI的边界的像素位置；
对于完全位于所述边界内的每个像素，测量所述像素的第一图像特征；
对于部分在所述边界内和部分在所述边界外的每个像素，测量所述像素的第二图像特征；
缩放每个第二图像特征；和
至少基于所述第一图像特征和缩放后的第二图像特征的总和来确定用于所述ROI的整体图像特征。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
根据所述ROI的至少一维确定所述ROI的面积；和
将所述第一图像特征和所述缩放后的第二图像特征的所述总和除以所述ROI的所述面积，以确定所述整体图像特征。
3.根据权利要求1所述的方法，其中缩放每个第二图像特征包括按所述ROI内的相应像素的百分比缩放每个第二图像特征。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述ROI是矩形的，并且其中，所述至少一个维度包括所述ROI的高度和宽度。
5.根据权利要求1所述的方法，对于完全位于所述边界内的每个像素，测量所述像素的第一图像特征包括测量完全位于所述边界内的每个像素的亮度。
6.根据权利要求1所述的方法，对于完全位于所述边界内的每个像素，测量所述像素的第一图像特征包括测量完全位于所述边界内的每个像素的颜色值。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述ROI是圆形的，并且其中，所述至少一维是半径。
8.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述ROI的中心的分数像素位置包括：
确定以像素为单位所述ROI的中心，水平宽度，和垂直高度；和
使用所述中心，水平宽度，和垂直高度确定所述ROI中的所选像素的质心。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述ROI的中心的分数像素位置包括接收指定所述ROI的所述中心的用户输入。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述电子视觉显示器包括有机发光二极管（OLED）显示器。
11.根据权利要求1所述的方法，还包括至少部分地基于所确定的所述ROI的整体图像特征来校准所述电子视觉显示器。
12.一种与图像捕获装置通信的计算系统中的方法，用于测量由所述图像捕获装置捕获的图像中的圆形关注区域ROI的一个或多个特征，所述图像具有包含关于与所述图像捕获装置分开的电子视觉显示器的信息的多个像素的阵列，所述方法包括：
确定所述ROI的中心的分数像素位置和以像素为单位的所述ROI的半径；
基于所述半径和所述ROI的所述中心的分数像素位置，确定要采样的分数像素的数目和所述ROI的边界；
对于每个采样的分数像素，确定所述分数像素是否在所述ROI内；
对于所述ROI内的每个分数像素，测量所述像素的图像特征；和
基于所述图像特征确定用于所述ROI的整体图像特征。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，确定所述ROI的中心的分数像素位置包括接收指定所述ROI的所述中心的用户输入。
14.根据权利要求12所述的方法，其中，确定以像素为单位的所述ROI的半径包括确定以像素的分数个数表示的所述半径。
15.根据权利要求12所述的方法，其中对于所述ROI内的每个分数像素，测量所述像素的图像特征包括测量完全位于所述边界内的每个像素的亮度。
16.根据权利要求12所述的方法，其中，对于所述ROI内的每个分数像素，测量所述像素的图像特征包括测量完全位于所述边界内的每个像素的颜色值。
17.根据权利要求12所述的方法，其中，对于所述ROI内的每个分数像素，测量所述像素的图像特征包括使用四个周围像素的双线性插值来确定所述分数像素的估计图像特征。
18.根据权利要求12所述的方法，其中确定要采样的分数像素的数目进一步包括确定分数像素采样分辨率并设置增量大小，所述ROI以所述增量大小进行采样。
19.根据权利要求12所述的方法，其中，所述分数像素采样分辨率大于0像素且小于1.0像素。
20.根据权利要求12所述的方法，其中，所述ROI的中心在像素之间并且不正好以像素为中心。
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