CN112258429B - 显示屏子像素的图像位置标记方法、设备以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开一种显示屏子像素的图像位置标记方法、设备以及存储介质，图像位置标记方法包括：获取拍摄好的显示屏的子像素原图，对所述子像素原图中的所有子像素亮点进行标记，得到子像素标记图；根据所述子像素原图中的第一方向像素间距和第二方向像素间距，查找所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近点中的待填补点，并对所述待填补点进行填补，直到所述子像素原图不存在所述待填补点，得到填补标记图；基于所述子像素标记图和所述填补标记图得到目标子像素标记图。本申请旨在解决现有方法中使用定位图进行显示屏子像素定位时易出现错位及抗干扰能力较弱，同时技术人员的使用难度及工作量也较大的问题。
Description
技术领域
本发明涉及显示屏技术领域，尤其涉及一种显示屏子像素的图像位置标记方法、设备以及存储介质。
背景技术
显示屏的光学AOI（Automated Optical Inspection缩写，译为自动光学检测）检测及光学Mura（云纹现象，即显示屏上任何人眼可识别的颜色差异）补偿环节中，通常使用高分辨率的相机对显示屏进行点灯拍图。图像上每一个亮团和显示屏上一个子像素相对应，因此，在图像上准确的获取每颗子像素的图像位置，并和显示屏的实际物理位置一一准确对应是正确进行AOI亮暗点检测的基础，也是光学抽取式补偿中能够正确获取每颗子像素亮度值的前提。
现有的子像素定位需要有定位图（用于在显示屏上输出的已知像素点位置的图形）进行辅助。然而，定位图的方法在显示屏的像素排列发生变化时，子像素定位方法需要重新调整。在手机屏机种不一样的时候，定位图的显示可能存在差异，往往得不到足够细致的关注和验证，导致子像素定位易出现错位，同时，技术人员的使用难度及工作量也较大。
上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本申请实施例通过提供一种显示屏子像素的图像位置标记方法、设备以及存储介质，本申请旨在解决现有方法中使用定位图进行显示屏子像素定位时易出现错位，同时技术人员的使用难度及工作量也较大的问题。
本申请实施例提供了一种显示屏子像素的图像位置标记方法，所述方法包括：
获取拍摄好的显示屏的子像素原图，对所述子像素原图进行均值滤波和二值化处理得到去除噪声的第一图像；
对所述子像素原图进行第一局部阈值分割得到去除干扰像素点的第二图像；所述干扰像素点包括灰尘遮盖点、像素坏点中的至少之一；
对所述子像素原图进行第一卷积运算和第二局部阈值分割得到具有特定形态特征的第三图像；
对所述子像素原图进行第二卷积运算和第三局部阈值分割得到具有特定形态特征的第四图像；
对所述子像素原图进行第二卷积运算和局部极大值标记得到第五图像；
将所述第一图像、第二图像、第三图像、第四图像进行求交集运算得到去除噪声和干扰像素点、且具有的特定形态特征的中间图像；
将所述中间图像与所述第五图像进行求交集运算得到包含所有子像素亮点的子像素标记图；
根据所述子像素原图中的第一方向像素间距和第二方向像素间距，查找所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近点中的待填补点，并对所述待填补点进行填补，直到所述子像素原图不存在所述待填补点，得到填补标记图；
基于所述子像素标记图和所述填补标记图得到目标子像素标记图。
在一些实施例中，所述子像素亮点的邻近点包括与所述子像素亮点在第一方向上相距第一方向像素间距的邻近点，以及与所述子像素亮点在第二方向上相距第二方向像素间距的邻近点；所述第一方向与所述第二方向相互垂直。
在一些实施例中，还包括：从所述子像素原图中计算得到所述第一方向像素间距以及所述第二方向像素间距。
在一些实施例中，所述从所述子像素原图中计算得到所述第一方向像素间距以及所述第二方向像素间距，包括：
对所述子像素原图进行预处理，得到符合子像素行列分布特征的像素区域图；
对所述像素区域图进行傅里叶变换和去中心化处理得到目标频谱图；
将所述目标频谱图的实部进行最大周期探测得到所述第一方向像素间距以及所述第二方向像素间距。
在一些实施例中，根据所述子像素原图中的第一方向像素间距和第二方向像素间距，查找所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近点中的待填补点，并对所述待填补点进行填补，直到所述子像素原图不存在所述待填补点，得到填补标记图，包括：
根据所述第一方向像素间距和所述第二方向像素间距，在所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近点寻找空位点，从所述空位点中筛选得到待填补点，生成第一标记图；
若所述待填补点的数量小于或等于零，则以第一标记图作为填补标记图；否则对第一标记图中的所述待填补点进行填补，填补后的所述待填补点视为子像素亮点；
将填补后的第一标记图更新为子像素标记图，转至根据所述第一方向像素间距和所述第二方向像素间距，在所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近
点寻找空位点，从所述空位点中筛选得到待填补点，生成第一标记图的步骤。
在一些实施例中，所述从所述空位点中筛选得到待填补点，包括：
将在第一方向和第二方向上与所述空位点邻近的子像素亮点的数量为2至4的空位点标记为待填补点，将在第一方向和第二方向上与所述空位点邻近的子像素亮点的数量为1的空位点标记为不需填补点。
在一些实施例中，基于所述子像素标记图和所述填补标记图得到目标子像素标记图，包括：
将所述子像素标记图与所述填补标记图进行求并集运算，得到目标子像素标记图。
本申请还提出一种显示屏子像素的图像位置标记设备，所述显示屏子像素的图像位置标记设备包括处理器、与所述处理器电连接的存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的显示屏子像素的图像位置标记程序；所述显示屏子像素的图像位置标记程序被所述处理器执行时实现所述的显示屏子像素的图像位置标记方法的步骤。
本申请还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现所述的显示屏子像素的图像位置标记方法的步骤。
本申请通过对所述子像素原图中的所有子像素亮点进行标记，得到子像素标记图；再根据所述子像素原图中的第一方向像素间距和第二方向像素间距，查找所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近点中的待填补点，并对所述待填补点进行填补，得到填补标记图；最后基于所述子像素标记图和所述填补标记图得到目标子像素标记图。本申请的实施例不需要定位图的辅助，降低了使用难度及操作工作量，而且通过将目标子像素标记图中所有子像素亮点邻近的待填补点都填补成子像素亮点，本实施例实现对子像素原图中因异物遮挡和像素坏点导致的空标记位置的填补，可以将正常子像素点、因异物遮挡和像素坏
点导致的子像素坏点位置都准确的标记出来，提高对灰尘异物、像素坏点等的
抗干扰能力。另外，本实施例也可降低后续AOI亮暗点检测和光学抽取式补偿中子像素的定位错误风险。
附图说明
图1为本申请的显示设备的一实施例的硬件架构图；
图2为本申请的显示屏子像素的图像位置标记方法的实施例一的流程框图；
图3为本申请的显示屏子像素的图像位置标记方法的实施例二的流程框图；
图4表示本申请中完备标记点的一实施例的示意图；
图5a-图5d表示本申请中3邻标记点的一实施例的示意图；
图6a-图6f表示本申请中2邻标记点的一实施例的示意图；
图7a-图7d表示本申请中单邻标记点的一实施例的示意图；
图8表示本申请中孤立噪声点的一实施例的示意图；
图9a-图9d表示本申请中空位点的4周不全且包含3个子像素亮点的空位点的一实施例的示意图；
图10a-图10d表示本申请中空位点的4周不全且包含2个子像素亮点的空位点的一实施例的示意图；
图11a-图11d表示本申请中空位点的4周不全且只有1个子像素亮点的空位点的一实施例的示意图；
图12表示本申请中空位点的4周包含4个子像素亮点的空位点的一实施例的示意图；
图13表示本申请得到子像素标记图的一实施例的步骤图；
图14表示本申请对所述子像素原图中的所有子像素亮点进行标记，得到子像素标记图一实施例的流程框图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
子像素：一般的显示屏上每个像素由红蓝绿（RGB）三原色组成，每个像素上的每种颜色叫一个子像素。
显示屏的光学AOI（Automated Optical Inspection缩写，译为自动光学检测）检测及光学Mura（云纹现象，即显示屏上任何人眼可识别的颜色差异）补偿环节中，通常使用高分辨率的相机对显示屏进行点灯拍图。图像上每一个亮团和显示屏上一个子像素相对应，因此，在图像上准确的获取每颗子像素的图像位置，并和显示屏的实际物理位置一一准确对应是正确进行AOI亮暗点检测的基础，也是光学抽取式补偿中能够正确获取每颗子像素亮度值的前提。
现有的子像素定位需要有定位图（用于在显示屏上输出的已知像素点位置的图形）进行辅助。然而，定位图的方法在显示屏的像素排列发生变化时，子像素定位方法需要重新调整。在手机屏机种不一样的时候，定位图的显示可能存在差异，往往得不到足够细致的关注和验证，导致子像素定位易出现错位，同时，技术人员的使用难度及工作量也较大。
因此，需要解决现有方法中使用定位图进行显示屏子像素定位时易出现错位，同时技术人员的使用难度及工作量也较大的问题。本申请提出一种显示屏子像素的图像位置标记方法、设备以及存储介质。
请参照图1，下面介绍一种显示屏子像素的图像位置标记设备，该设备可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，用户接口1003，网络接口1004，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选
用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可
以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口）。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器（non-volatile memory），例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的显示屏子像素的图像位置标记设备结构并不构成对设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图4所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及显示屏子像素的图像位置标记程序。其中，操作系统是管理和控制终端设备硬件和软件资源的程序，支持显示屏子像素的图像位置标记程序以及其它软件或程序的运行。
在图1所示的终端设备中，用户接口1003主要用于获取拍摄好的显示屏的子像素原图；网络接口1004主要用于后台服务器，与后台服务器进行数据通信；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的显示屏子像素的图像位置标记程序，并执行如上所述的显示屏子像素的图像位置标记方法的步骤。
在一些实施例中，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的显示屏子像素的图像位置标记程序，并执行以所述显示屏子像素的图像位置标记方法包括：
获取拍摄好的显示屏的子像素原图，对所述子像素原图进行均值滤波和二值化处理得到去除噪声的第一图像；
对所述子像素原图进行第一局部阈值分割得到去除干扰像素点的第二图像；所述干扰像素点包括灰尘遮盖点、像素坏点中的至少之一；
对所述子像素原图进行第一卷积运算和第二局部阈值分割得到具有特定形态特征的第三图像；
对所述子像素原图进行第二卷积运算和第三局部阈值分割得到具有特定形态特征的第四图像；
对所述子像素原图进行第二卷积运算和局部极大值标记得到第五图像；
将所述第一图像、第二图像、第三图像、第四图像进行求交集运算得到去除噪声和干扰像素点、且具有的特定形态特征的中间图像；
将所述中间图像与所述第五图像进行求交集运算得到包含所有子像素亮点的子像素标记图；
根据所述子像素原图中的第一方向像素间距和第二方向像素间距，查找所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近点中的待填补点，并对所述待填补点进行填补，直到所述子像素原图不存在所述待填补点，得到填补标记图；
基于所述子像素标记图和所述填补标记图得到目标子像素标记图。
在一些实施例中，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的显示屏
子像素的图像位置标记程序，并执行以所述显示屏子像素的图像位置标记方法包括：
所述子像素亮点的邻近点包括与所述子像素亮点在第一方向上相距第一方向像素间距的邻近点，以及与所述子像素亮点在第二方向上相距第二方向像
素间距的邻近点；所述第一方向与所述第二方向相互垂直。
在一些实施例中，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的显示屏子像素的图像位置标记程序，并执行以所述显示屏子像素的图像位置标记方法包括：
从所述子像素原图中计算得到所述第一方向像素间距以及所述第二方向像素间距。
在一些实施例中，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的显示屏子像素的图像位置标记程序，并执行以所述显示屏子像素的图像位置标记方法包括：
对所述子像素原图进行预处理，得到符合子像素行列分布特征的像素区域图；
对所述像素区域图进行傅里叶变换和去中心化处理得到目标频谱图；
将所述目标频谱图的实部进行最大周期探测得到所述第一方向像素间距以及所述第二方向像素间距。
在一些实施例中，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的显示屏子像素的图像位置标记程序，并执行以所述显示屏子像素的图像位置标记方法包括：
根据所述第一方向像素间距和所述第二方向像素间距，在所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近点寻找空位点，从所述空位点中筛选得到待填补点，生成第一标记图；
若所述待填补点的数量小于或等于零，则以第一标记图作为填补标记图；否则对第一标记图中的所述待填补点进行填补，填补后的所述待填补点视为子像素亮点；
将填补后的第一标记图更新为子像素标记图，转至根据所述第一方向像素间距和所述第二方向像素间距，在所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近点寻找空位点，从所述空位点中筛选得到待填补点，生成第一标记图的步骤。
在一些实施例中，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的显示屏子像素的图像位置标记程序，并执行以所述显示屏子像素的图像位置标记方法包括：
将在第一方向和第二方向上与所述空位点邻近的子像素亮点的数量为2至4的空位点标记为待填补点，将在第一方向和第二方向上与所述空位点邻近的子像素亮点的数量为1的空位点标记为不需填补点。
在一些实施例中，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的显示屏子像素的图像位置标记程序，并执行以所述显示屏子像素的图像位置标记方法包括：
将在第一方向和第二方向上与所述空位点邻近的子像素亮点的数量为2至4的空位点标记为待填补点，将在第一方向和第二方向上与所述空位点邻近的子像素亮点的数量为1的空位点标记为不需填补点。
在一些实施例中，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的显示屏子像素的图像位置标记程序，并执行以所述显示屏子像素的图像位置标记方法包括：
将所述子像素标记图与所述填补标记图进行求并集运算，得到目标子像素标记图。
请参照图2，基于上述显示屏子像素的图像位置标记设备的硬件架构，下面提出本申请的显示屏子像素的图像位置标记方法，本实施例的显示屏子像素的图像位置标记方法适用于对多种显示屏，例如液晶显示屏（简称LCD屏），有机发光二极管显示屏（简称OLED屏）等。
所述显示屏子像素的图像位置标记方法包括：
S110、获取拍摄好的显示屏的子像素原图，对所述子像素原图中的所有子像素亮点进行标记，得到子像素标记图；
现有方法中使用定位图标记法中需要通过显示屏点亮特定的定位图，只有准确地获取了定位图上的像素点位置之后，才能对接下来的子像素的定位进行处理。如果拍摄的定位图的像素亮团出现明暗不一的异常，则整个显示屏上的子像素定位都会出现偏差，给AOI亮暗点检测和光学抽取式补偿中带来较大的误差。因此本实施例中需要对子像素原图中的所有子像素亮点准确进行标记，得到子像素标记图。
请参照图13和图14，具体地，对所述子像素原图中的所有子像素亮点进行标记，得到子像素标记图，包括：
S111、对所述子像素原图进行均值滤波和二值化处理得到去除噪声的第一图像；
实际中获取的拍摄好的子像素原图可能存在因噪声造成异常显示像素亮团，如果本该不出现像素亮团的位置出现像素亮团会给后面的AOI亮暗点检测带来误差。由于噪声带来的异常显示的像素亮团亮度较低。因此，本实施例中可通过均值滤波实现对因噪声带来的异常显示像素亮团的屏蔽。
具体地，通过对子像素原图进行一次S1×S1的均值滤波，得到滤波后的图像M1，然后使用T1作为阈值对M1进行二值化处理，取大于T1的像素值为255，其他的像素值为0，得到第一图像A1；在本实施例中，S1和T1的优选值分别为：S1=3，T1=12。
均值滤波算子如下式所示:
二值化的计算公式如下：
本步骤通过T1这个阈值把亮度过暗的噪声部分去掉；同时又能够将屏幕正常显示的所有子像素亮点都分割出来。
S112、对所述子像素原图进行第一局部阈值分割得到去除干扰像素点的第二图像；所述干扰像素点包括灰尘遮盖点、像素坏点中的至少之一；
具体地，为了得到去除干扰像素点的第二图像，本步骤该还包括如下细分步骤：对子像素原图进行1次S2×S2的高斯滤波，得到图像M2；使用S3×S3的矩形窗在图像M2上进行第一局部阈值分割，得到分割后的第二图像A2；
其中，优选地，S2=3，高斯滤波积分模板如下：
| 1/16 | 1/8 | 1/16 |
| 1/8 | 1/4 | 1/8 |
| 1/16 | 1/8 | 1/16 |
优选地，S3=5，μ=0.02局部阈值分割的方法如下：
其中T是S3×S3的均值图像，如下式所示，μ是取值在(0,2)之间的浮点数，
通过步骤S1121可以对子像素原图上的大于局部阈值的子像素亮点进行提取，为后续提取子像素原图上的所有子像素亮点打下基础。
S113、对所述子像素原图进行第一卷积运算和第二局部阈值分割得到具有特定形态特征的第三图像；
具体地，使用S4×S4的环形模板（优选的，S4=5，最外面1-2圈取值为1，其余取值为0）对图像M2进行第一卷积运算，并对卷积的结果取均值得到图像M3；再采用局部阈值分割方法，对M3进行第二局部阈值分割，得到第三图像A3；
记卷积模板为J1，卷积模板J1表示如下：
图像M3的计算公式如下：
第三图像A3计算公式如下：
其中T是图像M3上的S5×S5的均值图像，如下式所示：
此处推荐值为S5=5，μ=0.02。
S114、对所述子像素原图进行第二卷积运算和第三局部阈值分割得到具有特定形态特征的第四图像；
具体地，使用S6×S6的卷积模板（优选地，S6=3，取值全为1）对图像M2进行第二卷积运算，并对卷积的结果取均值得到图像M4；然后采用局部阈值分割方法，对图像M4进行第三局部阈值分割，得到第四图像A4。
其中，记卷积模板为J2，表示如下：
图像M4计算公式如下：
局部阈值分割方法同步骤S1122，不同之处在于局部窗口宽度为S7，且μ的取值不同。此处推荐值为S7=5，μ=0.02。
S115、对所述子像素原图进行第二卷积运算和局部极大值标记得到第五图像；
本实施例在图像M4的基础上进行局部极大值标记得到第五图像A5。具体地，在图像M4进行8邻域的局部极大值标记，标记算法如下：
其中，
T3的优选值为13。
通过步骤S115可得到图像M4的局部极大值位置。
S116、将所述第一图像、第二图像、第三图像A3和第四图像A4进行求交集运算得到去除噪声和干扰像素点、且具有的特定形态特征的中间图像。
S117、将所述中间图像与所述第五图像进行求交集运算得到包含所有子像素亮点的子像素标记图。
通过将所述第一图像与第二图像取交集得到去除噪声以及提取子像素亮点的图像。再将第三图像A3和第四图像A4进行求交集运算，目的在于将子像素原图上的中间亮且周边存在暗圈的特定形状特征的子像素亮团提取出来，并得到它的中心位置。本实施例中特定形状特征的亮团为中间3*3=9个子像素是亮的，往外扩展一行或列子像素是暗的亮团。可以理解的，基于不同的卷积模板能获得不同的形状特征的亮团。在其他的实施例中也可以是不同的特定形状特征，例如中间4*4=16个子像素是亮的，往外扩展一行或列子像素是暗的亮团等。
通过将去除噪声的第一图像和去除干扰像素点的第二图像进行求交集，再与提取特定形状特征的第三图像、第四图像取交集，得到去除去除噪声和干扰像素点，且具有特定形状特征的中间图像，再将中间图像与进行局部极大值标记的第五图像进行求交集运算得到包含所有子像素亮点的子像素标记图。基于图像形态学及逻辑运算，本实施例能够准确的标记出图像上原本是显示屏子像素的位置。本步骤能够实现子像素亮点标记的同时较好地克服噪声和干扰像素点的影响。
S120、根据所述子像素原图中的第一方向像素间距和第二方向像素间距，
查找所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近点中的待填补点，并对所述待填补点进行填补，直到所述子像素原图不存在所述待填补点，得到填补标记图；
由于实际在拍照过程中，显示屏或摄像机镜头表面存在异物、以及显示屏子像素可能存在暗点、坏点等原因，步骤S110中标记的子像素标记图不一定包含所有的显示屏子像素位置，可能存在一些由于异物遮挡和像素坏点导致的空标记位置。这些位置本来是应该有子像素的，因此，下一步需要对相应位置
进行填补。
具体地，步骤S120包括：
S121、根据所述第一方向像素间距和所述第二方向像素间距，在所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近点寻找空位点，从所述空位点中筛选得到待填补点，生成第一标记图；
其中，子像素亮点的邻近点包括与所述子像素亮点在第一方向上相距第一方向像素间距的邻近点，以及与所述子像素亮点在第二方向上相距第二方向像素间距的邻近点；所述第一方向与所述第二方向相互垂直。例如，子像素亮点的邻近点包括子像素亮点在上、下、左、右位置的邻近点。
为了对更快捷地对子像素亮点的邻近点的类型进行标记，以及方便后续对待填补点的填补，本步骤还包括对子像素亮点进行标记。具体的标记方法如下：
请参照图4，中央存在子像素亮点且4周都有子像素亮点的子像素亮点设置Flag为5；称为完备标记点。
请参照图5a-图5d，中央存在子像素亮点且4周不全但有3个子像素亮点（即图中央的子像素亮点周边的3个子像素亮点）的子像素亮点设置Flag为4；
称为3邻标记点。
请参照图6a-图6f，中央存在子像素亮点且4周不全但有2个子像素亮点的子像素亮点设置Flag为3；称为2邻标记点。
请参照图7a-图7d，中央存在子像素亮点且4周不全且只有1个子像素亮
点的子像素亮点设置Flag为2；称为单连标记点。
请参照图8，中央存在子像素亮点且四周没有子像素亮点的子像素亮点称为孤立噪声点，设置Flag为1。
观察可以发现，由于完备标记点的四周并不存在空位点，所以只需在Flag
4的标记点（即3邻标记点、2邻标记点、单连标记点、孤立噪声点）四周寻找空位点。接着，从所述空位点中筛选得到待填补点，包括：将在第一方
向和第二方向上与所述空位点邻近的子像素亮点的数量为2至4的空位点标记为待填补点，将在第一方向和第二方向上与所述空位点邻近的子像素亮点的数量为1的空位点标记为不需填补点。
具体地，空位点的邻近点存在下面几种类型：
请参照图9a-图9d，空位点的4周不全且包含3个子像素亮点的空位点，设置flag为3；需要填补。
请参照图10a-图10d，空位点的4周不全且包含2个子像素亮点的空位点，设置flag为2；需要填补。
请参照图11a-图11d，空位点的4周不全且只有1个子像素亮点的空位点，设置flag为1；不需要填补。
请参照图12，空位点的4周包含4个子像素亮点的空位点，设置flag为4；需要填补。
通过观察可知，在空位点的四周存在2-4个子像素点的空位点有可能是因为异物遮挡和像素坏点导致的空标记位置，因此需要对上述空位点为待填补点，需要对上述空位点进行填补。而4周不全且只有1个子像素亮点的空位点
因为周围的三个位置都是空位点，只有一个相邻的位置是子像素亮点，该子像素亮点可能是子像素原图中的亮团的边缘点，因此不需要对该情况的空位点进行填补，因此是不需填补点。
S122、若所述待填补点的数量小于或等于零，则以第一标记图作为填补标
记图；否则对第一标记图中的所述待填补点进行填补，填补后的所述待填补点视为子像素亮点；如果待填补点的数量小于或等于零，则说明在第一标记图中不存在需要填补的待填补点，此时第一标记图作为填补标记图。如果待填补点的数量大于零，此时说明第一标记图中存在待填补点，需要对第一标记图中的flag等于2到4的待填补点进行填补。在本实施例中，将待填补点的flag设置为16。
可以理解的，待填补点的flag还可设置为其他数值，只要是能够唯一标识是经过填补后的待填补点即可。
S123、将填补后的第一标记图更新为子像素标记图，转至根据所述第一方向像素间距和所述第二方向像素间距，在所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近点寻找空位点，从所述空位点中筛选得到待填补点，生成第一标记图的步骤。
在填补后的第一标记图中，flag=16的待填补点视为子像素亮点，将此时的第一标记图更新为子像素标记图，转至步骤S121的操作。依次构成循环查找子像素标记图中的待填补点，并对待填补点进行填补。
S130、基于所述子像素标记图和所述填补标记图得到目标子像素标记图。
最后，通过将子像素标记图与对待填补点进行填补的填补标记图求并集得到目标子像素标记图，该目标子像素标记图中包括了对待填补点进行填补的子像素亮点，实现对子像素原图中因异物遮挡和像素坏点导致的空标记位置的填补，提高对灰尘异物、像素坏点等的抗干扰能力。
本申请通过对所述子像素原图中的所有子像素亮点进行标记，得到子像素
标记图；再根据所述子像素原图中的第一方向像素间距和第二方向像素间距，查找所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近点中的待填补点，并对所述待填补点进行填补，得到填补标记图；最后基于所述子像素标记图和所述填补标记图得到目标子像素标记图。本申请的实施例不需要定位图的辅助，降低了使
用难度及操作工作量，而且通过将目标子像素标记图中所有子像素亮点邻近的待填补点都填补成子像素亮点，本实施例实现对子像素原图中因异物遮挡和像素坏点导致的空标记位置的填补，可以将正常子像素点、因异物遮挡和像素坏点导致的子像素坏点位置都准确的标记出来，提高对灰尘异物、像素坏点等的抗干扰能力。另外，本实施例也可降低后续AOI亮暗点检测和光学抽取式补偿中子像素的定位错误风险。
请参照图3，基于同一发明构思，本申请还提出实施例二，实施例二建立在实施例一的基础之上。
实施例二
本实施例的显示屏子像素的图像位置标记方法还包括：
S200、从所述子像素原图中计算得到所述第一方向像素间距以及所述第二方向像素间距。
具体地，步骤S200包括：
S210、对所述子像素原图进行预处理，得到符合子像素行列分布特征的像素区域图；
具体地，选取一块能够包含典型子像素行列分布特征的正方形的像素区域图（其中，正方形像素区域图中子像素的数量最好为2的n次方，以提高计算效率，此处使用推荐值28=256）。
S220、对所述像素区域图进行傅里叶变换和去中心化处理得到目标频谱图；
接着对该像素区域图的子图进行二维离散傅里叶变换，计算公式如下：
然后，对经过二维傅里叶变换的幅值结果图像进行中心化，得到目标频谱图。
S230、将所述目标频谱图的实部进行最大周期探测得到所述第一方向像素间距以及所述第二方向像素间距。
具体地，对目标频谱图进行第一方向和第二方向两个进行投影累积，方法如下：
其中第一方向为横向，第二方向为纵向。在其他的实施例中，也可以设置第一方向为纵向，第二方向为横向。
首先在横向进行投影累积，得到列向量Ej；
列向量Ej的计算公式如下：
。
在列向量Ej中寻找最大值所在的位置pj，
Pj的计算公式如下：
。
使用pj计算纵向空间分布周期检测结果YPitch。计算公式如下：
接着在纵向投影累积得到行向量Ei。
列向量Ei的计算公式如下：
在行向量Ei中寻找最大值所在的位置pi；
pi的计算公式如下：
使用pi计算横向空间分布周期检测结果XPitch。计算公式如下：
需要说明的是，傅里叶变换后的目标频谱图在横向和纵向投影累积得到的
最大值位置是频率位置，频率的倒数就是周期。因此XPitch和YPitch对应的
分别是目标频谱图在横向和纵向的空间周期，本实施例将目标频谱图在横向的空间周期当做子像素原图的第一方向像素间距，以及将目标频谱图在纵向的空间周期当做子像素原图的第二方向像素间距。从而本实施例根据频谱分析方法自动探测第一方向像素间距和第二方向像素间距。
本实施例提供一种显示屏图像的像素间距自动探测的算法，可以自动提取
像素间距的显示屏像素处理过程，算法具有一般性，可以分区域处理，也可以使用整个显示屏显示区域做全局处理，获取的像素间距为浮点数，可根据实际情况做取舍。另外，本方法适用于任何有行列周期性分布的显示屏子像素排列方式，而传统的定位图标记法需要根据子像素排列的不同而修改位置标记算法。本实施例从子像素原图中计算得到所述第一方向像素间距以及所述第二方向像素间距的方法适用范围更广。步骤S200是一个准备初始数据的步骤，明确了初始数据第一方向像素间距以及第二方向像素间距的获取来源，是进行后续步骤的基础。
本申请还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现所述的显示屏子像素的图像位置标记方法、终端设备以及存储介质中的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／
或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中
的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬
件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发
明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种显示屏子像素的图像位置标记方法，其特征在于，所述方法包括：
获取拍摄好的显示屏的子像素原图，对所述子像素原图进行均值滤波和二值化处理得到去除噪声的第一图像；
对所述子像素原图进行第一局部阈值分割得到去除干扰像素点的第二图像；所述干扰像素点包括灰尘遮盖点、像素坏点中的至少之一；
对所述子像素原图进行第一卷积运算和第二局部阈值分割得到具有特定形态特征的第三图像；
对所述子像素原图进行第二卷积运算和第三局部阈值分割得到具有特定形态特征的第四图像；
对所述子像素原图进行第二卷积运算和局部极大值标记得到第五图像；
将所述第一图像、第二图像、第三图像、第四图像进行求交集运算得到去除噪声和干扰像素点、且具有特定形态特征的中间图像；
将所述中间图像与所述第五图像进行求交集运算得到包含所有子像素亮点的子像素标记图；
根据所述子像素原图中的第一方向像素间距和第二方向像素间距，查找所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近点中的待填补点，并对所述待填补点进行填补，直到所述子像素原图不存在所述待填补点，得到填补标记图；
基于所述子像素标记图和所述填补标记图得到目标子像素标记图。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述子像素亮点的邻近点包括与所述子像素亮点在第一方向上相距第一方向像素间距的邻近点，以及与所述子像素亮点在第二方向上相距第二方向像素间距的邻近点；所述第一方向与所述第二方向相互垂直。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：从所述子像素原图中计算得到所述第一方向像素间距以及所述第二方向像素间距。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述子像素原图中计算得到所述第一方向像素间距以及所述第二方向像素间距，包括：
对所述子像素原图进行预处理，得到符合子像素行列分布特征的像素区域图；
对所述像素区域图进行傅里叶变换和去中心化处理得到目标频谱图；
将所述目标频谱图的实部进行最大周期探测得到所述第一方向像素间距以及所述第二方向像素间距。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述子像素原图中的第一方向像素间距和第二方向像素间距，查找所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近点中的待填补点，并对所述待填补点进行填补，直到所述子像素原图不存在所述待填补点，得到填补标记图，包括：
根据所述第一方向像素间距和所述第二方向像素间距，在所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近点寻找空位点，从所述空位点中筛选得到待填补点，生成第一标记图；
若所述待填补点的数量小于或等于零，则以第一标记图作为填补标记图；否则对第一标记图中的所述待填补点进行填补，填补后的所述待填补点视为子像素亮点；
将填补后的第一标记图更新为子像素标记图，转至根据所述第一方向像素间距和所述第二方向像素间距，在所述子像素标记图中每个子像素亮点的邻近点寻找空位点，从所述空位点中筛选得到待填补点，生成第一标记图的步骤。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述空位点中筛选得到待填补点，包括：
将在第一方向和第二方向上与所述空位点邻近的子像素亮点的数量为2至4的空位点标记为待填补点，将在第一方向和第二方向上与所述空位点邻近的子像素亮点的数量为1的空位点标记为不需填补点。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述子像素标记图和所述填补标记图得到目标子像素标记图，包括：
将所述子像素标记图与所述填补标记图进行求并集运算，得到目标子像素标记图。
8.一种显示屏子像素的图像位置标记设备，其特征在于，所述显示屏子像素的图像位置标记设备包括处理器、与所述处理器电连接的存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的显示屏子像素的图像位置标记程序；所述显示屏子像素的图像位置标记程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的显示屏子像素的图像位置标记方法的步骤。
9.一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存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至7中任一项所述的显示屏子像素的图像位置标记方法的步骤。
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105122000A (zh) * | 2013-04-05 | 2015-12-02 | 莱卡地球系统公开股份有限公司 | 具有校准电子十字光标的显示图像位置的功能的测量装置 |
| CN107706223A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-16 | 京东方科技集团股份有限公司 | Oled显示结构及显示器、空间点定位系统及方法 |
| CN109175717A (zh) * | 2018-10-17 | 2019-01-11 | 北京航天控制仪器研究所 | 一种实现金属彩色标记的设备及方法 |
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Family Cites Families (4)
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|---|---|---|---|---|
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105122000A (zh) * | 2013-04-05 | 2015-12-02 | 莱卡地球系统公开股份有限公司 | 具有校准电子十字光标的显示图像位置的功能的测量装置 |
| CN107706223A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-16 | 京东方科技集团股份有限公司 | Oled显示结构及显示器、空间点定位系统及方法 |
| CN109175717A (zh) * | 2018-10-17 | 2019-01-11 | 北京航天控制仪器研究所 | 一种实现金属彩色标记的设备及方法 |
| CN111882528A (zh) * | 2020-07-15 | 2020-11-03 | 苏州佳智彩光电科技有限公司 | 一种面向屏幕视觉检测的子像素排序方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
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| LED模组畸变度的质心拟合定位检测;邓意成 等;《现代显示》;20120930;第233-239页 * |
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