CN112484967B - 光强检测、参数确定方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

光强检测、参数确定方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种光强检测、参数确定方法、装置、设备及存储介质。所述光强检测方法包括：确定实测屏幕漏光的颜色分量的灰度；采用预先存储的用于所述颜色分量的指数校正值，对所述灰度进行校正，得到校正灰度，所述指数校正值指示所述实测屏幕漏光的颜色分量灰度与颜色分量光强之间的指数映射关系；基于预先存储的用于所述颜色分量的线性拟合参数，对所述校正灰度进行线性计算，得到所述颜色分量对应的光强；基于所述颜色分量对应的光强，进行叠加处理，得到所述实测屏幕漏光的光强。本发明实施例准确地检测了屏幕漏光的光强。

Description

光强检测、参数确定方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及传感器技术领域，尤其涉及一种光强检测、参数确定方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
为了满足诸如手机的电子设备的大屏幕趋势，同时保证简洁的外观和工业设计一体化，诸如光强传感器等部件会内置到显示屏的下方。光强传感器会基于显示屏的环境透光计算环境光的光强，以便对显示屏的显示进行调整，使得显示屏的显示效果更符合用户的视觉感受。
虽然诸如有机电致发光显示器(Organic Electroluminescence Display，OLED)的自发光显示屏提供了优良的显示效果，但是通过其屏下的诸如光感传感器或类光感传感器的传感器进行环境光测量时，通常会产生较大的误差，经过测试，发现该误差主要由于自发光显示屏的屏幕漏光引起。然而，现有技术中缺少能够准确地漏光检测的技术。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例所解决的技术问题之一在于提供一种光强检测、参数确定方法、装置、设备及存储介质，以解决上述问题。
根据本发明实施例的第一方面，提供了一种光强检测方法，包括：确定实测屏幕漏光的颜色分量的灰度；采用预先存储的用于所述颜色分量的指数校正值，对所述灰度进行校正，得到校正灰度，所述指数校正值指示所述实测屏幕漏光的颜色分量灰度与颜色分量光强之间的指数映射关系；基于预先存储的用于所述颜色分量的线性拟合参数，对所述校正灰度进行线性计算，得到所述颜色分量对应的光强；基于所述颜色分量对应的光强，进行叠加处理，得到所述实测屏幕漏光的光强。
根据本发明实施例的第二方面，提供了一种参数确定方法，包括：确定测试屏幕漏光的颜色分量在目标灰度下的感测光强；对所述颜色分量的目标灰度进行指数校正，使得校正得到的校正灰度与所述颜色分量在所述目标灰度下的感测光强之间具有线性关系，以确定用于所述颜色分量的指数校正值；对所述线性关系进行拟合处理，确定所述目标灰度与所述目标灰度下的感测光强之间的线性拟合参数；存储所述指数校正值和所述线性拟合参数，以基于所述指数校正值和所述线性拟合参数，执行第一方面所述的光强检测方法。
根据本发明实施例的第三方面，提供了一种光强检测装置，包括：灰度确定模块，确定实测屏幕漏光的颜色分量的灰度；灰度校正模块，采用预先存储的用于所述颜色分量的指数校正值，对所述灰度进行校正，得到校正灰度，所述指数校正值指示所述实测屏幕漏光的颜色分量灰度与颜色分量光强之间的指数映射关系；线性计算模块，基于预先存储的用于所述颜色分量的线性拟合参数，对所述校正灰度进行线性计算，得到所述颜色分量对应的光强；基于所述颜色分量对应的光强，进行叠加处理，得到所述实测屏幕漏光的光强。
根据本发明实施例的第四方面，提供了一种参数确定装置，包括：第一确定模块，确定测试屏幕漏光的颜色分量在目标灰度下的感测光强；第二确定模块，对所述颜色分量的目标灰度进行指数校正，使得校正得到的校正灰度与所述颜色分量在所述目标灰度下的感测光强之间具有线性关系，以确定用于所述颜色分量的指数校正值；第三确定模块，对所述线性关系进行拟合处理，确定所述目标灰度与所述目标灰度下的感测光强之间的线性拟合参数；存储模块，存储所述指数校正值和所述线性拟合参数，以基于所述指数校正值和所述线性拟合参数，执行第一方面所述的光强检测方法。
根据本发明实施例的第五方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器、存储器、总线及通信接口，其中，所述存储器中存储有程序，所述处理器、所述通信接口以及所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信，所述通信接口用于与其它设备或部件进行通信，所述处理器执行所述程序，以实现根据第一方面或第二方面所述的方法。
根据本发明实施例的第六方面，提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制包括所述存储介质的设备执行根据第一方面或第二方面所述的方法。
在本发明实施例的方案中，指数校正值通过测试屏幕漏光的颜色分量灰度与颜色分量光强之间的指数映射关系确定，因此采用指数校正值对灰度进行校正，能够使得到的校正灰度与屏幕漏光的光强之间具有线性关系。此外，基于线性拟合参数，对校正灰度进行线性计算，准确地检测了颜色分量的光强，进而准确地检测了屏幕漏光的光强。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明实施例的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比值绘制的。附图中：
图1为本发明的一个实施例的光强检测方法的示意性流程图；
图2为本发明的另一实施例的参数确定方法的示意性流程图；
图3为本发明的另一实施例的灰度值校正的伽马校正曲线的示意图；
图4为本发明的另一实施例的线性拟合处理的示意图；
图5为本发明的另一实施例的三个颜色分量的灰度值校正和线性拟合的示意图；
图6为本发明的另一实施例的屏幕漏光的各个颜色分量的线性叠加处理的示意图；
图7为本发明的另一实施例的光强检测方法的示意性流程图；
图8为本发明的另一实施例的光强检测装置的示意性框图；
图9为本发明的另一实施例的参数确定装置的示意性框图；以及
图10为本发明的另一实施例的电子设备的示意性框图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例附图进一步说明本发明实施例具体实现。诸如OLED等自发光显示屏的漏光情况对于屏下的各种光感传感器(例如，光感传感器或诸如指纹传感器的类光感传感器)而言非常重要，如何获取准确的漏光值很大程度上能够决定屏下传感器测量的精度。但是，指示漏光状态的漏光值与许多因素相关，尤其在显示屏处于工作状态时，漏光值实时多变，难以通过经验预设一漏光值等方式校正屏下传感器的测量精度。此外，屏幕漏光与显示屏的环境透光掺杂在一起，更加增大了光强检测的难度。图1为本发明的一个实施例的光强检测方法的示意性流程图。图1的光强检测方法包括：
110：确定实测屏幕漏光的颜色分量的灰度。
应理解，颜色分量可以可见光的颜色分量。对于通常的划分标准，颜色分量可以包括红色分量、绿色分量和蓝色分量。也可以采用其他的划分标准，例如，颜色分量可以包括红色分量、黄色分量和蓝色分量等。例如，可以采用RGB色彩标准，即，通过对红(R，red)、绿(G，green)和蓝(B，blue)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各种颜色，该色彩标准包括了可见光内的(人类视力所能感知的)所有颜色。此外，也可以采用其他的颜色标准。只要采用可见光的颜色分量进行处理，即在本发明实施例的保护范围内。
还应理解，文中的灰度可以包括黑色调表示的图像，即，采用黑色为基准色，不同的饱和度的黑色来显示图像。例如，每个灰度对象都具有从0％(白色)到100％(黑色)的亮度值。使用黑白或灰度扫描仪生成的图像可以以灰度显示。灰度值是二值化图像用颜色深浅来表示的过程，灰度值越大，越白，反之则越黑。用于显示的灰度图像可以用每个采样像素8比特(bits)的非线性尺度来保存，使得产生了256种灰度(即，28＝256)。该精度能够避免可见的条带失真，并且非常易于编程。此外，也可以采用其他的采样像素，在诸如医学图像与遥感图像的技术应用中，可以采用采样像素10或12bits的传感器精度。此外，在对精度要求更高的场景下或应用领域中，可以采用16bits，即65536种灰度(即，216＝65536)。
120：采用预先存储的用于颜色分量的指数校正值，对灰度进行校正，得到校正灰度，指数校正值指示实测屏幕漏光的颜色分量灰度与颜色分量光强之间的指数映射关系。
应理解，指数校正值可以通过测试屏幕漏光的颜色分量灰度与颜色分量光强之间的指数映射关系确定。上述的指数校正值可以为伽马(gamma)校正的伽马(γ)值，与伽马值匹配的值(例如，与伽马值成比例的值)，其他类型的指数映射关系的校正值也在本发明实施例的保护范围内。
还应理解，指数校正值通过测试屏幕漏光的颜色分量灰度与颜色分量光强之间的指数映射关系确定，对于每个颜色分量而言，颜色分量灰度与颜色分量光强之间的指数映射关系可以相同，也可以有差别。在一个示例中，对不同的颜色分量的灰度进行校正时，可以采用颜色分量分别对应的伽马校正的伽马值。在另一示例中，对不同的颜色分量的灰度进行校正时，可以采用相同伽马校正的伽马值。
还应理解，颜色分量的光强可以采用任何方式表征，例如，可以采用亮度温度、功率值或DN值等。DN值是把传感器收集到的能量归一化到[0,255]区间后所得的无量纲值，与反射率有关。亮度温度的值等于真实温度乘以它的反射率。由DN值生成亮度温度就是定标的过程。
130：基于预先存储的用于颜色分量的线性拟合参数，对校正灰度进行线性计算，得到颜色分量对应的光强。
140：基于颜色分量对应的光强，进行叠加处理，得到实测屏幕漏光的光强。
应理解，对颜色分量的光强进行叠加处理，可以指将不同的颜色分量的光强(漏光值)进行相加。线性拟合参数可以包括k值(一次项系数)和b值(常数项系数)中的至少一种。
还应理解，上述的线性拟合参数和指数校正值可以存储在屏下传感器(例如，光感传感器或诸如指纹传感器的类光感传感器)自身的存储空间中，也可以存储在安装有屏下传感器的电子设备(例如，手机)的存储空间(例如，存储器或存储卡)中。屏下传感器可以通过诸如通信接口的接口从上述存储空间中读取或获取线性拟合参数和指数校正值。
在本发明实施例的方案中，指数校正值通过测试屏幕漏光的颜色分量灰度与颜色分量光强之间的指数映射关系确定，因此采用指数校正值对灰度进行校正，能够使得到的校正灰度与屏幕漏光的光强之间具有线性关系。此外，基于线性拟合参数，对校正灰度进行线性计算，准确地检测了颜色分量的光强，进而准确地检测了屏幕漏光的光强。
此外，上述的显示屏安装在电子设备(例如，手机)中，显示器可以经由显示控制器以及处理器的控制，调用配置在电子设备中的操作系统，以便显示相应的软件或控件。作为一个示例，显示控件可以配置各种可见光颜色，显示图像可以具有任意可见光颜色，以向用户提供的良好的视觉效果。屏下传感器可以布置在各种显示屏下方的任意位置处，并且相应地采集显示屏在显示图像或控件时的漏光，从而无论屏下传感器的位置如何，或者，其上方的显示屏的当前显示内容如何，都能够进行准确的漏光检测。
此外，在一个示例中，对不同的颜色分量的灰度进行校正时，可以采用颜色分量分别对应的伽马校正的伽马值，从而提高了指数校正的精度，进行提高了光强检测的精度。
在另一示例中，对不同的颜色分量的灰度进行校正时，可以采用相同伽马校正的伽马值，从而提高了指数校正的效率，进而提高了光强检测效率。
在本发明的另一实现方式中，该方法还包括：确定测得的环境透光的光强；基于实测屏幕漏光的光强，对环境透光的光强进行校正，得到环境光的光强。
由于屏幕漏光的光强是准确的，因此基于屏幕漏光的光强，对环境透光的光强进行校正，得到了准确的环境光的光强。
在本发明的另一实现方式中，在颜色分量的采样像素8比特的示例中，采用预先存储的用于颜色分量的指数校正值，对灰度进行校正，得到校正灰度，包括：采用如下公式进行校正：X(i)＝(x(i)/255)γ(i)×255，其中，i表示颜色分量，包括红色分量、绿色分量和蓝色分量；X(i)表示颜色分量的校正灰度，x(i)表示颜色分量的灰度；γ(i)表示用于颜色分量的伽马校正映射关系的伽马值。此外，在颜色分量的其他的采样像素比特数的示例中，采用如下通用公式进行校正：X(i)＝(x(i)/(2N-1))γ(i)×(2N-1)。其中，N为采样像素比特数。例如，N可以为8以外的其他值，例如，10或12等。
由于伽马校正映射关系能够准确地反映颜色分量灰度与颜色分量光强之间的映射关系，因此采用伽马校正映射关系的伽马值对灰度进行校正，提高了校正精度，得到了更准确的线性关系。此外，不同颜色分量的伽马值可以相同，也可以不同。当屏幕漏光的各个颜色分量应用相同的伽马值时，能够提高存储效率，当各个颜色分量应用各自的伽马值时，提高了指数校正的精度，从而进一步提高了光强检测的精度。
在本发明的另一实现方式中，基于预先存储的线性拟合参数，对校正灰度进行线性计算，得到颜色分量的光强，包括：采用如下公式进行线性计算：Y(i)＝k(i)×X(i)+b(i)，其中，k(i)和b(i)表示用于颜色分量的线性拟合参数；X(i)表示颜色分量的校正灰度；Y(i)表示颜色分量对应的光强为Y(i)。
由于采用k和b这两种线性拟合参数进行上述的线性计算，提高了颜色分量的光强的数据处理效率。此外，不同颜色分量的k值和b值可以相同，也可以不同。当屏幕漏光的各个颜色分量应用相同的k值和b值时，能够提高存储效率，当各个颜色分量应用各自的k值和b值时，提高了线性计算的精度，从而进一步提高了光强检测的精度。
在本发明的另一实现方式中，确定屏幕漏光的颜色分量的灰度，包括：通过对显示屏的显示图像进行处理，确定实测屏幕漏光的颜色分量的灰度。
由于对显示屏的显示图像与环境透光无关，因此对显示屏的显示图像进行处理，得到了准确的屏下透光的颜色分量的灰度，使得计算得到的屏下透光的光强更加准确。
图2为本发明的另一实施例的参数确定方法的示意性流程图。参数确定装置可以适用于校正系统的屏下传感器(例如，光感传感器或诸如指纹传感器的类光感传感器)或其他具有数据处理功能的模块。校正系统还可以包括诸如OLED的显示屏、显示控制器等。校正系统还可以包括设置在显示屏上方的诸如橡胶遮光件的遮光件，例如，纯黑色橡胶头。图2的参数确定方法包括：
210：确定测试屏幕漏光的颜色分量在目标灰度下的感测光强。
应理解，颜色分量的光强可以采用任何方式表征，例如，可以采用亮度温度、功率值或DN值等。DN值是把传感器收集到的能量归一化到[0,255]区间后所得的无量纲值，与反射率有关。亮度温度的值等于真实温度乘以它的反射率。由DN值生成亮度温度就是定标的过程。
还应理解，上述的屏幕漏光的颜色分量在目标灰度下的感测光强，可以为光强的实测值，例如，可以表示为rawDN值。
220：对颜色分量的目标灰度进行指数校正，使得校正得到的校正灰度与颜色分量在目标灰度下的感测光强之间具有线性关系，以确定用于颜色分量的指数校正值。
应理解，指数校正值可以为伽马(gamma)校正的伽马(γ)值，其他类型的指数校正值也在本发明实施例的保护范围内。此外，指数校正值通过测试屏幕漏光的颜色分量灰度与颜色分量光强之间的指数映射关系确定，对于每个颜色分量而言，颜色分量灰度与颜色分量光强之间的指数映射关系可以相同，也可以有差别。在一个示例中，对不同的颜色分量的灰度进行校正时，可以采用颜色分量分别对应的伽马校正的伽马值。在另一示例中，对不同的颜色分量的灰度进行校正时，可以采用相同伽马校正的伽马值。
230：对线性关系进行拟合处理，确定目标灰度与目标灰度下的感测光强之间的线性拟合参数。
应理解，对颜色分量的光强进行叠加处理，可以指将不同的颜色分量的光强(漏光值)进行相加。线性拟合参数可以包括k值(一次项系数)和b值(常数项系数)中的至少一种。
240：存储指数校正值和线性拟合参数，以基于指数校正值和线性拟合参数，执行上述实施例的光强检测方法。
应理解，上述的线性拟合参数和指数校正值可以存储在屏下传感器自身的存储空间中，也可以存储在安装有屏下传感器的电子设备(例如，手机)的存储空间(例如，存储器或存储卡)中。屏下传感器可以通过诸如通信接口的接口从上述存储空间中读取或获取线性拟合参数和指数校正值。
在本发明实施例的方案中，利用指数校正值进行校正能够使得所校正的灰度与颜色分量在目标灰度下的感测光强之间具有线性关系。此外，对线性关系进行拟合处理得到的线性拟合参数能够对校正灰度进行线性计算，得到了准确的颜色分量的光强，从而能够采用指数校正值和线性拟合参数进行光强检测，得到准确的屏幕漏光的光强。
在本发明的另一实现方式中，作为一个示例中，对颜色分量的目标灰度进行指数校正，使得校正得到的校正灰度与颜色分量在目标灰度下的感测光强之间具有线性关系，以确定用于颜色分量的指数校正值，包括：确定一组备选灰度校正曲线，一组备选灰度校正曲线与目标灰度与颜色分量在目标灰度下的感测光强之间的一组伽马校正曲线匹配；通过一组备选灰度校正曲线中的灰度校正曲线，对颜色分量的目标灰度进行指数校正，使得所校正的灰度与颜色分量在目标灰度下的感测光强之间具有线性关系；将灰度校正曲线的伽马值确定为指数校正值。
由于伽马校正映射关系能够准确地反映颜色分量灰度与颜色分量光强之间的映射关系，因此通过一组备选灰度校正曲线中的灰度校正曲线，对颜色分量的目标灰度进行指数校正，能够在保证指数校正的精度的前提下提高数据处理效率。
可选地，在另一示例中，对颜色分量的目标灰度进行指数校正，使得校正得到的校正灰度与颜色分量在目标灰度下的感测光强之间具有线性关系，以确定用于颜色分量的指数校正值，包括：确定具有不同伽马值的一组备选伽马校正曲线；利用一组备选伽马校正曲线中的伽马校正曲线，基于颜色分量的目标灰度进行伽马校正，使得得到的光强与颜色分量在目标灰度下的感测光强之间具有线性关系；将伽马校正曲线的伽马值确定为指数校正值。
由于伽马校正映射关系能够准确地反映颜色分量灰度与颜色分量光强之间的映射关系，因此得到的光强与颜色分量在目标灰度下的感测光强之间具有线性关系，能够使得得到的校正灰度与颜色分量在目标灰度下的感测光强之间具有线性关系(即，校正灰度与校正光强之间也具有线性关系)。此外，能够在保证指数校正的精度的前提下提高数据处理效率。
应理解，确定屏幕漏光的颜色分量在目标灰度下的感测光强，可以包括：确定屏幕漏光的颜色分量在初始灰度下的感测光强，并且对初始灰度进行线性校正，得到目标灰度。例如，初始灰度可以用于对显示器进行显示控制，得到感测光强。初始灰度可以不直接用于指数校正，而是经由线性校正之后进行指数校正。由于指数校正属于非线性校正，在进行指数校正时难以消除使得灰度值不准确的线性因素的影响，因此在指数校正之间进行线性校正，使得指数校正更加准确，进而使得确定的参数更加准确。
例如，x(i)＝I(i)+E(i)，其中，I(i)表示初始设定的测试灰度值，x(i)表示颜色分量的目标灰度，E(i)为目标灰度的线性校正部分。其中，i表示颜色分量，包括红色分量、绿色分量和蓝色分量。应理解，可以基于指数校正的拟合度进行线性校正，例如，基于指数校正的拟合度确定上述的线性校正部分。
图3为本发明的另一实施例的灰度值校正的伽马校正曲线的示意图。如图所示，可以采用如下公式进行校正：X(i)＝(x(i)/255)γ(i)×255。其中，X(i)表示颜色分量的校正灰度，x(i)表示颜色分量的目标灰度。图中示出了γ值分别1/2.2、2.2和1时的三个校正曲线。例如，当γ值(伽马值)为2.2(伽马值的理论值的示例)时，颜色分量的校正灰度与颜色分量在该校正灰度下的光强之间具有线性关系。
应理解，颜色分量的灰度值(校正前的灰度值)与颜色分量在该灰度值的光强之间具有非线性关系，例如，指数关系。可以采用伽马(GAMMA)校正，基于灰度值获得相应的光强，光强可以表示为功率值、亮度值等。
还应理解，上述的伽马值2.2仅仅为示例性的，也可以为与其相近的值。例如，对于不同的显示屏或光感测光强而言，伽马校正的实际伽马值与理论值存在偏差。例如，实际伽马值可以为2.1或2.3等。相应地，在采用本发明实施例的方案进行准确指数校正的情况下，使得颜色分量的校正灰度与颜色分量在该校正灰度下的光强之间具有线性关系的伽马值应为相应的2.1或2.3。
在本发明的另一实现方式中，线性关系为一组校正灰度值与颜色分量在一组校正灰度值下的一组光强值之间的映射关系。对线性关系进行拟合处理，包括：对一组校正灰度值和一组光强值应用最小二乘法，以对映射关系进行拟合处理。
由于最小二乘法能够提高了拟合处理的效率，因此进一步提高了参数确定的效率。
图4为本发明的另一实施例的线性拟合处理的示意图。如图所示，伽马值为2.2的曲线上的第一组点指示颜色分量的各个目标灰度及其对应的光强，拟合曲线上的第二组点为经过指数校正的点，分别与第一组点对应，可见其与伽马值为1的曲线几乎重合。应理解，线性拟合的拟合度越高，拟合曲线与伽马值为1的曲线的重合度越高。
图5为本发明的另一实施例的三个颜色分量的灰度值校正和线性拟合的示意图。如图所示，在同一坐标系中，呈现了红色颜色分量、蓝色颜色分量和绿色颜色分量的指数校正和线性拟合处理前后的对比关系。其中，不同的颜色分量的伽马校正值不同，例如，红色颜色分量、蓝色颜色分量和绿色颜色分量分别对应第一伽马校正值、第二伽马校正值和第三伽马校正值。利用上述的伽马校正值进行指数校正之后，再进行线性拟合处理，得到的光强值可以直接线性叠加。
图6为本发明的另一实施例的屏幕漏光的各个颜色分量的线性叠加处理的示意图。如图所示，与图5的各个颜色分量的曲线对应，在显示屏的显示图像为黑白图像的情况下，各个颜色分量的灰度值可以认为相同，此时，当各个颜色分量的曲线进行线性叠加之后，得到如图所示的坐标系中的虚线。应理解，如果当前显示为彩色图像，则各个颜色分量的灰度值不完全相同，则会得到其他的叠加结果。
在本发明的另一实现方式中，确定测试屏幕漏光的颜色分量在目标灰度下的感测光强，包括：控制显示屏以目标灰度进行基于颜色分量的单色显示，得到测试屏幕漏光；通过显示屏下方的传感器感测颜色分量在目标灰度下的感测光强。
由于控制显示屏以目标灰度进行基于颜色分量的单色显示，避免了其他颜色分量的干扰，使得相应确定的参数更加准确。此外，通过显示屏下方的屏下传感器感测屏幕漏光的感测光强，与使用所确定的参数进行光强检测的检测环境一致，有利于获得更准确的检测效果。
在本发明的另一实现方式中，控制显示屏以目标灰度进行基于颜色分量的单色显示，得到测试屏幕漏光，包括：在控制显示屏以目标灰度进行基于颜色分量的单色显示时，通过设置在显示器上方的遮光件遮挡显示屏的环境透光，得到测试屏幕漏光。
由于通过设置在显示器上方的遮光件遮挡显示屏的环境透光，避免了环境透光的干扰，因此相应确定的参数更加准确。此外，在使用所确定的参数进行光强检测时，有利于获得更准确的检测效果。
图7为本发明的另一实施例的光强检测方法的示意性流程图。如图所示，在本示例中，示出了如下各个步骤进行参数确定以及光强检测。在其他示例中，还可以包括更多的步骤或者更少的步骤或者替代的步骤。
在步骤710中，进行实测环境准备。具体而言，可以布置校正系统进行相应的处理。校正系统可以包括诸如OLED的显示屏、显示控制器等。校正系统还可以包括设置在显示屏上方的诸如橡胶遮光件的遮光件，例如，纯黑色橡胶头，以便实现下文的无光环境。
在步骤720中，在无光环境下测量红色分量在一组灰度值下的一组光强或多组光强。具体而言，无光环境下，测量若干组R色不同灰度gray[i](灰度值数组，i表示数组中的元素)下的rawDN(表示实测DN值)，此时G＝0，B＝0。
在步骤730中，在无光环境下测量绿色分量在一组灰度值下的一组光强或多组光强。具体而言，无光环境下，测量若干组G色不同灰度gray[i]下的rawDN，此时R＝0，B＝0。
在步骤740中，在无光环境下测量蓝色分量在一组灰度值下的一组光强或多组光强。具体而言，无光环境下，测量若干组B色不同灰度gray[i]下的rawDN，此时R＝0，G＝0。
在步骤750中，对各个颜色分量的一组灰度值进行指数校正，并且存储指数校正值。具体而言，对RGB的gray[i]进行gamma2.2校正。
在步骤760中，利用最小二乘法分别拟合出各个颜色分量的线性拟合参数，并且存储线性拟合参数。具体而言，利用最小二乘法分别拟合出RGB的kb值，并保存。
在步骤770中，对于显示屏的各个颜色分量的灰度值，利用线性拟合参数和指数校正值计算实测值。具体而言，对于屏幕上的RGB值，利用线性关系计算实测值rawDN_R(红色分量的实测值)＝k_R*gray+b_R；rawDN_G(绿色分量的实测值)＝k_G*gray+b_G；rawDN_B(蓝色分量的实测值)＝k_B*gray+b_B。其中，屏幕漏光的光强rawDN＝rawDN_R+rawDN_G+rawDN_B。
图8为本发明的另一实施例的光强检测装置的示意性框图。光强检测装置可以适用于诸如光感传感器和类光感传感器的传感器。该传感器可以设置在诸如OLED的显示屏的下方。图8的光强检测装置包括：
灰度确定模块810，确定实测屏幕漏光的颜色分量的灰度。
灰度校正模块820，采用预先存储的用于颜色分量的指数校正值，对灰度进行校正，得到校正灰度，指数校正值指示实测屏幕漏光的颜色分量灰度与颜色分量光强之间的指数映射关系。
线性计算模块830，基于预先存储的用于颜色分量的线性拟合参数，对校正灰度进行线性计算，得到颜色分量对应的光强。
叠加处理模块840，基于颜色分量对应的光强，进行叠加处理，得到实测屏幕漏光的光强。
在本发明实施例的方案中，指数校正值通过测试屏幕漏光的颜色分量灰度与颜色分量光强之间的指数映射关系确定，因此采用指数校正值对灰度进行校正，能够使得到的校正灰度与屏幕漏光的光强之间具有线性关系。此外，基于线性拟合参数，对校正灰度进行线性计算，准确地检测了颜色分量的光强，进而准确地检测了屏幕漏光的光强。
在本发明的另一实现方式中，该装置还包括：环境光检测模块，确定测得的环境透光的光强；基于实测屏幕漏光的光强，对环境透光的光强进行校正，得到环境光的光强。
在本发明的另一实现方式中，灰度校正模块具体用于：采用如下公式进行校正：X(i)＝(x(i)/255)γ(i)×255，其中，i表示颜色分量，包括红色分量、绿色分量和蓝色分量；X(i)表示颜色分量的校正灰度，x(i)表示颜色分量的灰度；γ(i)表示用于颜色分量的伽马校正映射关系的伽马值。
在本发明的另一实现方式中，线性计算模块具体用于：采用如下公式进行线性计算：Y(i)＝k(i)×X(i)+b(i)，其中，k(i)和b(i)表示用于颜色分量的线性拟合参数；X(i)表示颜色分量的校正灰度；Y(i)表示颜色分量对应的光强为Y(i)。
在本发明的另一实现方式中，灰度确定模块具体用于：通过对显示屏的显示图像进行处理，确定实测屏幕漏光的颜色分量的灰度。
本实施例的装置用于实现前述多个方法实施例中相应的方法，并具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。此外，本实施例的装置中的各个模块的功能实现均可参照前述方法实施例中的相应部分的描述，在此亦不再赘述。
图9为本发明的另一实施例的参数确定装置的示意性框图。参数确定装置可以作为校正系统的一部分。参数确定装置可以适用于屏下传感器(例如，光感传感器或诸如指纹传感器的类光感传感器)或其他具有数据处理功能的模块。校正系统还可以包括诸如OLED的显示屏、显示控制器等。校正系统还可以包括设置在显示屏上方的诸如橡胶遮光件的遮光件，例如，纯黑色橡胶头。图9的参数确定装置包括：
第一确定模块910，确定测试屏幕漏光的颜色分量在目标灰度下的感测光强。
第二确定模块920，对颜色分量的目标灰度进行指数校正，使得校正得到的校正灰度与颜色分量在目标灰度下的感测光强之间具有线性关系，以确定用于颜色分量的指数校正值。
第三确定模块930，对线性关系进行拟合处理，确定目标灰度与目标灰度下的感测光强之间的线性拟合参数。
存储模块940，存储指数校正值和线性拟合参数，以基于指数校正值和线性拟合参数，执行光强检测方法。
在本发明实施例的方案中，利用指数校正值进行校正能够使得所校正的灰度与颜色分量在目标灰度下的感测光强之间具有线性关系。此外，对线性关系进行拟合处理得到的线性拟合参数能够对校正灰度进行线性计算，得到了准确的颜色分量的光强，从而能够采用指数校正值和线性拟合参数进行光强检测，得到准确的屏幕漏光的光强。
在本发明的另一实现方式中，第二确定模块具体用于：确定一组备选灰度校正曲线，一组备选灰度校正曲线与目标灰度与颜色分量在目标灰度下的感测光强之间的一组伽马校正曲线匹配；通过一组备选灰度校正曲线中的灰度校正曲线，对颜色分量的目标灰度进行指数校正，使得所校正的灰度与颜色分量在目标灰度下的感测光强之间具有线性关系；将灰度校正曲线的伽马值确定为指数校正值。
在本发明的另一实现方式中，第二确定模块具体用于：确定具有不同伽马值的一组备选伽马校正曲线；利用一组备选伽马校正曲线中的伽马校正曲线，基于颜色分量的目标灰度进行伽马校正，使得得到的光强与颜色分量在目标灰度下的感测光强之间具有线性关系；将伽马校正曲线的伽马值确定为指数校正值。
在本发明的另一实现方式中，线性关系为一组校正灰度值与颜色分量在一组校正灰度值下的一组光强值之间的映射关系，第三确定模块具体用于：对一组校正灰度值和一组光强值应用最小二乘法，以对映射关系进行拟合处理。
在本发明的另一实现方式中，第一确定模块具体用于：控制显示屏以目标灰度进行基于颜色分量的单色显示，得到测试屏幕漏光；通过显示屏下方的传感器感测颜色分量在目标灰度下的感测光强。
在本发明的另一实现方式中，第一确定模块具体用于：在控制显示屏以目标灰度进行基于颜色分量的单色显示时，通过设置在显示器上方的遮光件遮挡显示屏的环境透光，得到测试屏幕漏光。
本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制包括所述存储介质的设备执行上述光强检测方法或者上述参数确定方法。
本实施例的装置用于实现前述多个方法实施例中相应的方法，并具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。此外，本实施例的装置中的各个模块的功能实现均可参照前述方法实施例中的相应部分的描述，在此亦不再赘述。
图10为本发明的另一实施例的电子设备的示意性框图。图10的电子设备包括：至少一个处理器(processor)1002、存储器(memory)1004、总线1006及通信接口(Communications Interface)1008。
其中：处理器1002、通信接口1008、以及存储器1004通过通信总线1006完成相互间的通信。
通信接口1008，用于与其它设备或部件进行通信。
处理器1002，用于执行程序1010，具体可以执行上述所描述的方法中的相关步骤。
具体地，程序1010可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
处理器1002可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。电子设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。
本实施例的电子设备用于实现前述多个方法实施例中相应的方法，并具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。此外，本实施例的电子设备的功能实现均可参照前述方法实施例中的相应部分的描述，在此亦不再赘述。
所述存储器用于存放程序。所述存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
本发明实施例的校准设备以多种形式存在，包括但不限于：
(1)移动通信设备：这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括：智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。
(2)超移动个人计算机设备：这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括：PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。
(3)便携式娱乐设备：这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括：音频、视频播放器(例如iPod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。
(4)其他具有数据交互功能的电子设备。
至此，已经对本主题的特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作可以按照不同的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序，以实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理可以是有利的。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。
本申请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。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定事务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行事务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (12)

1.一种光强检测方法，其特征在于，包括：
确定实测屏幕漏光的颜色分量的灰度；
采用预先存储的用于所述颜色分量的指数校正值，对所述灰度进行校正，得到校正灰度，所述指数校正值指示所述实测屏幕漏光的颜色分量灰度与颜色分量光强之间的指数映射关系；
基于预先存储的用于所述颜色分量的线性拟合参数，对所述校正灰度进行线性计算，得到所述颜色分量对应的光强；
基于所述颜色分量对应的光强，进行叠加处理，得到所述实测屏幕漏光的光强，其中，所述指数校正值和所述线性拟合参数通过下述步骤获得：
确定测试屏幕漏光的颜色分量在目标灰度下的感测光强；
对所述颜色分量的目标灰度进行指数校正，使得校正得到的校正灰度与所述颜色分量在所述目标灰度下的感测光强之间具有线性关系，以确定用于所述颜色分量的指数校正值；
对所述线性关系进行拟合处理，确定所述校正灰度与所述目标灰度下的感测光强之间的线性拟合参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预先存储的用于所述颜色分量的指数校正值，对所述灰度进行校正，得到校正灰度，包括：
采用如下公式进行校正：
X(i)＝(x(i)/255)γ(i)×255，
其中，i表示所述颜色分量，包括红色分量、绿色分量和蓝色分量；X(i)表示所述颜色分量的校正灰度，x(i)表示所述颜色分量的灰度；γ(i)表示用于所述颜色分量的伽马校正映射关系的伽马值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预先存储的用于所述颜色分量的线性拟合参数，对所述校正灰度进行线性计算，得到所述颜色分量对应的光强，包括：
采用如下公式进行线性计算：Y(i)＝k(i)×X(i)+b(i)，
其中，k(i)和b(i)表示用于所述颜色分量的线性拟合参数；X(i)表示所述颜色分量的校正灰度；Y(i)表示所述颜色分量对应的光强为Y(i)。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定屏幕漏光的颜色分量的灰度，包括：
通过对屏幕的显示图像进行处理，确定所述实测屏幕漏光的颜色分量的灰度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定环境透光的光强；
基于所述实测屏幕漏光的光强，对所述环境透光的光强进行校正，得到环境光的光强。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述颜色分量的目标灰度进行指数校正，使得校正得到的校正灰度与所述颜色分量在所述目标灰度下的感测光强之间具有线性关系，以确定用于所述颜色分量的指数校正值，包括：
确定具有不同伽马值的一组备选伽马校正曲线；
利用所述一组备选伽马校正曲线中的伽马校正曲线，基于所述颜色分量的目标灰度进行伽马校正，使得得到的校正灰度与所述颜色分量在所述目标灰度下的感测光强之间具有线性关系；
将所述伽马校正曲线的伽马值确定为所述指数校正值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述线性关系为一组校正灰度值与所述颜色分量在所述一组校正灰度值下的一组光强值之间的映射关系，
所述对所述线性关系进行拟合处理，包括：
对所述一组校正灰度值和所述一组光强值应用最小二乘法，以对所述映射关系进行拟合处理。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定测试屏幕漏光的颜色分量在目标灰度下的感测光强，包括：
控制屏幕以所述目标灰度进行基于所述颜色分量的单色显示，得到所述测试屏幕漏光；
通过所述屏幕下方的传感器感测所述颜色分量在所述目标灰度下的感测光强。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述控制屏幕以所述目标灰度进行基于所述颜色分量的单色显示，得到所述测试屏幕漏光，包括：
在控制所述屏幕以所述目标灰度进行基于所述颜色分量的单色显示时，通过设置在所述屏幕上方的遮光件遮挡所述屏幕的环境透光，得到所述测试屏幕漏光。
10.一种光强检测装置，其特征在于，包括：
灰度确定模块，确定实测屏幕漏光的颜色分量的灰度；
灰度校正模块，采用预先存储的用于所述颜色分量的指数校正值，对所述灰度进行校正，得到校正灰度，所述指数校正值指示所述实测屏幕漏光的颜色分量灰度与颜色分量光强之间的指数映射关系；
线性计算模块，基于预先存储的用于所述颜色分量的线性拟合参数，对所述校正灰度进行线性计算，得到所述颜色分量对应的光强；
叠加处理模块，基于所述颜色分量对应的光强，进行叠加处理，得到所述实测屏幕漏光的光强；
第一确定模块，确定测试屏幕漏光的颜色分量在目标灰度下的感测光强；
第二确定模块，对所述颜色分量的目标灰度进行指数校正，使得校正得到的校正灰度与所述颜色分量在所述目标灰度下的感测光强之间具有线性关系，以确定用于所述颜色分量的指数校正值；
第三确定模块，对所述线性关系进行拟合处理，确定所述校正灰度与所述目标灰度下的感测光强之间的线性拟合参数；
存储模块，存储所述指数校正值和所述线性拟合参数。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、存储器、总线及通信接口，其中，所述存储器中存储有程序，所述处理器、所述通信接口以及所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信，所述通信接口用于与其它设备或部件进行通信，所述处理器执行所述程序，以实现：根据权利要求1-9所述的光强检测方法。
12.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制包括所述存储介质的设备执行：根据权利要求1-9所述的光强检测方法。
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