CN113298739B - 显示修复方法、计算机设备和计算机可读存储介质 - Google Patents

显示修复方法、计算机设备和计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请的实施例公开了一种显示修复方法、计算机设备和计算机可读存储介质,其中一实施例的基于图片数据的修复方法包括:将图片数据显示于一显示模组上,得到显示图片;获取显示图片的实际亮度数据;计算显示图片的理论亮度数据;根据显示图片的实际亮度数据与理论亮度数据,计算显示图片的修正亮度数据;根据所述修正亮度数据,对所述图片数据进行修复。本申请能够从显示终端的数据反馈计算出亮度的偏离,对原显示数据进行矫正,最终使视频流达到良好的显示品质。

Description

显示修复方法、计算机设备和计算机可读存储介质
技术领域
本申请涉及显示面板技术领域。更具体地,涉及一种显示修复方法、计算机设备和计算机可读存储介质。
背景技术
诸如液晶显示器(Liquid Crystal Display ,LCD)、有机电致发光二极管(Organic Light-Emitting Diode, OLED)、微发光二极管(Micro Light-Emitting Diode,MicroLed)以及次毫米发光二极管(Mini Light-Emitting Diode,MiniLed)等显示屏在制程工艺上存在的不良,导致正常的画面在显示上会存在亮度或者色度的缺失和偏离,比如常规的团状、线状和区域的色偏,即Mura现象。
现有技术中常规的补偿方法是Demura操作,即对亮度高于基准的区域进行亮度降低调整,对亮度低于标准的区域进行亮度提升调整。传统mura修复大都是前端的,主要是用于对产品修复,工序加入显示补偿电路和算法,如手机屏在出厂前检测时发现显示不均等问题,需要通过计算得出像素点的缺陷数据后,将补偿数据烧录补偿到驱动IC中,在电路端对显示屏进行显示前的电压输出补偿,从而让画面能够正常显示。然而,在例如广告展板等场景中,某些已经形成固有产品的显示屏不具备补偿电路和驱动IC,传统的mura修复方法不适用。
发明内容
为了解决上述问题中的至少一个,本申请提出了一种显示修复方法、计算机设备和计算机可读存储介质。
第一方面,本申请提出了一种基于图片数据的显示修复方法,该方法包括:
将图片数据显示于一显示模组上,得到显示图片;
获取显示图片的实际亮度数据;
计算显示图片的理论亮度数据;
根据显示图片的实际亮度数据与理论亮度数据,计算显示图片的修正亮度数据;
根据所述修正亮度数据,对所述图片数据进行修复。
在一个具体实施例中,
在获取显示图片的实际亮度数据前还包括:
获取显示图片的原始灰阶数据;
在计算修正亮度数据后还包括:
利用所述修正亮度数据,计算图片的修正灰阶数据;
利用所述修正灰阶数据对所述显示图片的原始灰阶数据进行修复,以完成对所述图片数据的修复。
在一个具体实施例中,所述理论亮度数据根据标定亮度数据和显示图片的原始灰阶数据计算得出。
在一个具体实施例中,所述标定亮度数据的获取步骤包括:
显示模组显示预设灰阶下的标定画面;
利用图像采集装置获取所述标定画面的图像;
对所述标定画面的图像进行全域均值计算,得到所述标定亮度数据,其中,
Figure 553330DEST_PATH_IMAGE001
式中,GV标定为所述标定亮度数据;X为所述标定画面的宽;Y为所述标定画面的高,F(x,y)为标定画面中像素点(x,y)的亮度数据。
在一个具体实施例中,所述理论亮度数据满足:
Figure 989603DEST_PATH_IMAGE002
式中,GV理论为所述理论亮度数据;GL原始为所述原始灰阶数据;GL预设为所述预设灰阶;γ为校正系数。
在一个具体实施例中,所述计算显示图片的修正亮度数据包括:
获取所述实际亮度数据与所述理论亮度数据的亮度差值d,其中,
Figure 596296DEST_PATH_IMAGE003
式中,d为亮度差值;GV实际为所述实际亮度数据。
判断所述实际亮度数据是否大于所述理论亮度数据,若是,所述修正亮度数据
Figure 169360DEST_PATH_IMAGE004
若否,所述修正亮度数据
Figure 418812DEST_PATH_IMAGE005
式中,GV修正为所述修正亮度数据。
在一个具体实施例中,所述修正灰阶数据满足:
Figure 169861DEST_PATH_IMAGE006
式中,GL修正为所述修正灰阶数据。
第二方面,本申请提出了一种基于视频流的显示修复方法,该方法包括:
对待显示修复视频流进行分帧,得到多个分帧图片;
利用第一方面所述的方法对每个分帧图片进行修复;
将多个已修复的分帧图片合成视频流,以完成对所述待显示修复视频流的修复。
第三方面,本申请提出一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的基于图片数据的显示修复方法或如第二方面所述的基于视频流的显示修复方法。
第四方面,本申请提出一种计算机设备,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,所述处理器执行所述程序时实现如第一方面述的基于图片数据的显示修复方法或第二方面所述的基于视频流的显示修复方法。
本申请的有益效果如下:
本申请针对目前现有问题,提出了一种基于图片数据及视频流的显示修复方法、计算机设备和计算机可读存储介质,通过获取显示图片的实际亮度数据;计算显示图片的理论亮度数据;根据显示图片的实际亮度数据与理论亮度数据,计算显示图片的修正亮度数据;根据所述修正亮度数据,对所述图片数据进行修复,使得图片数据能够达到理想设定的画面品质效果,弥补了现有技术中显示屏不具备补偿电路的问题,提高了用户体验,具有广泛的应用前景。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出根据本申请的一个实施例的视频分帧的示意图。
图2示出根据本申请的一个实施例的基于图片数据的显示修复方法的流程示意图。
图3示出根据本申请的一个实施例的显示与图像采集的示意图。
图4示出根据本申请的一个实施例的通道分离的示意图。
图5示出根据本申请的一个实施例的原始灰阶数据的矩阵示意图。
图6示出根据本申请的一个实施例的理论亮度数据的矩阵示意图。
图7示出根据本申请的一个实施例的获取修正灰阶的示意图。
图8示出适用于本申请的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本申请,下面结合优选实施例和附图对本申请做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解,下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的,不应以此限制本申请的保护范围。
现有技术中常规的补偿方法是Demura操作,即对亮度高于基准的区域进行亮度降低调整,对亮度低于标准的区域进行亮度提升调整。传统mura修复大都是前端的,主要是用于对产品修复,工序加入显示补偿电路和算法,如手机屏在出厂前检测时发现显示不均等问题,需要通过计算得出像素点的缺陷数据后,将补偿数据烧录补偿到驱动IC中,在电路端对显示屏进行显示前的电压输出补偿,从而让画面能够正常显示。然而,在例如广告展板等场景中,某些已经形成固有产品的显示屏不具备补偿电路和驱动IC,传统的mura修复方法不适用。
为此,本申请的一个实施例提出了一种基于图片数据及视频流的显示修复方法,针对显示模组中不存在补偿电路的情况,从显示内容即图片数据或视频流本身进行修复,将修复好的图片数据或视频流导入显示模组中进行显示,从而达到理想设定的画面效果。
参见图1,本领域技术人员能够理解视频流是由多帧的图片数据组成的,本实施例中,将待显示修复的视频流进行分帧,得到多个分帧图片。如图2所示,对每个分帧图片的修复方法包括:
S10、将图片数据显示于一显示模组上,得到显示图片。
本领域技术人员应当理解,图片数据实际上为多个像素的灰阶数据矩阵,即显示图片包含了多个像素的原始灰阶数据。
S20、获取显示图片的实际亮度数据。
如图3所示,将分帧图片在显示屏上进行显示,得到显示图片,使用图像采集装置对多个显示图片进行图像采集,获取多个显示图片的实际亮度数据。其中,图像采集装置可为面阵式色度相机、高分辨率和高精度的CCD或COMS照相机等。其中,实际亮度数据为将显示图片在显示模组上进行显示时,使用图像采集装置获取到的显示图片的亮度数据。
需要说明的是,因为分帧图片是三通道彩色图像,本申请的显示修复方法是单通道修复。因此,使用图像采集装置采集彩色图像后,每个显示图片均可输出3张单通道独立的图片,即R通道采集图片Image1-R、G通道采集图片Image1-G以及B通道采集图片Image1-B,每个通道的数据即实际亮度数据,并进行相互独立的画面补偿。
图4示出了将单张显示图片采集后进行通道分离得到3张单通道独立的图片的示意图。具体的,可以采用Bayer数据插值法,获取3个与相机分辨率相同的RGB三通道数据;或不进行插值,直接将Bayer数据分离,获取3个RGB RAW Data通道数据,本申请对此不做限定。
S30、计算显示图片的理论亮度数据。
理论亮度数据为图片数据在显示模组中预期想要达到的亮度数据。在一个可能的实现方式中,所述理论亮度数据根据标定亮度数据和显示图片的原始灰阶数据计算得出。其中,所述标定亮度数据的获取步骤包括:
S300、显示模组显示预设灰阶下的标定画面。
在一个具体示例中,显示屏显示预设灰阶的白画面或彩色画面,本申请对预设灰阶不做限定,例如16、32、64、96、128、160、192、224、255等。
S302、利用图像采集装置获取所述标定画面的图像。
S304、对所述标定画面的图像进行全域均值计算,得到所述标定亮度数据,其中,
Figure 981959DEST_PATH_IMAGE007
式中,GV标定为所述标定亮度数据;X为所述标定画面的宽;Y为所述标定画面的高。
在一个具体示例中,标定画面的宽度X,例如用宽方向的像素点个数_width表示,标定画面的高度Y,例如用高方向的像素点个数_height表示。在标定画面的图像坐标系中,F(xy)为像素点(xy)的亮度数据。本示例中,对各像素点(xy),横坐标x从0到_width,纵坐标y从0到_height进行各像素点亮度数据的加和并除以像素点总数,即(_width×_height),则得到全域亮度均值GV标定
本示例中,以255为预设灰阶,显示屏显示255灰阶的全白画面,修改图像采集装置的曝光到最大值,以成像灰度值不溢出为标准,采集全白画面的图像,并进行全域均值计算,最终获取到255灰阶下的标定亮度数据,例如100000。
进一步,所述理论亮度数据满足:
Figure 231151DEST_PATH_IMAGE008
式中,GV理论为所述理论亮度数据;GL原始为所述原始灰阶数据;GL预设为所述预设灰阶;γ为校正系数,其中,显示屏业内通用的γ取值为2.2。
通过上述公式,能够根据任一像素点的标定亮度数据以及原始灰阶数据,获取到该像素点的理论亮度数据。本示例中,图5示出了某一像素点的单通道的原始灰阶数据的示意图。图6示出了当预设灰阶为255,标定亮度数据为10000时,某一像素点的单通道的理论亮度数据示意图。例如,当原始灰阶数据为254阶时,该像素点的理论亮度数据为99139.3,当原始灰阶数据为244阶时,该像素点的理论亮度数据为90754.7。
S40、根据显示图片的实际亮度数据与理论亮度数据,计算显示图片的修正亮度数据。
需要说明的是,某一像素点的实际亮度数据即通过相机采集得到的数据,如上述进行通道分离后得到的三通道数据。因为产品显示异常原因,想要显示的画面在显示屏中显示时偏离了理论亮度值,且每个像素点存在一个固定的亮度差值。如图7所示,假设某个像素点的理论亮度值(目标亮度值) GV理论为M;相机采集得到的实际显示亮度值GV实际为M1,则得到的显示亮度差值
Figure 461406DEST_PATH_IMAGE009
如果想要实际显示的画面与预期想要的画面效果一致的话,则需要在实际的亮度数据矩阵,逐个像素加入一个反向的d修正量,具体的,
判断所述实际亮度数据是否大于所述理论亮度数据,若是,所述修正亮度数据
Figure 773570DEST_PATH_IMAGE010
若否,所述修正亮度数据
Figure 341473DEST_PATH_IMAGE011
本示例中,如图7所示,补偿后的修正亮度值M2=M1+2d。
S50、根据所述修正亮度数据,对所述图片数据进行修复。
在一个具体实施例中,在计算修正亮度数据后还包括:
利用所述修正亮度数据,计算图片的修正灰阶数据。
其中,所述修正灰阶数据满足:
Figure 7072DEST_PATH_IMAGE012
式中,GL修正为所述修正灰阶数据。参见图7,利用上述公式,根据补偿后的修正亮度值M2,能够获取到补偿后的修正灰阶数据GL修正为N2。
利用所述修正灰阶数据对所述显示图片的原始灰阶数据进行修复,以完成对所述图片数据的修复。
也就是说,对于图片中的任一像素点而言,均存在一个修正灰阶数据,从而实现对每个分帧图片的修复。
至此,完成对图片数据的显示修复。
本实施例通过获取显示图片的实际亮度数据;计算显示图片的理论亮度数据;根据显示图片的实际亮度数据与理论亮度数据,计算显示图片的修正亮度数据;根据所述修正亮度数据,对所述图片数据进行修复,使得图片数据能够达到理想设定的画面品质效果
进一步,利用上述对图片数据修复的方法对每个分帧图片进行修复,将多个已修复的分帧图片合成视频流,以完成对所述待修复视频流的修复。
本实施例可以解决在指定环境下的显示屏缺陷显示修复,首先将视频流分帧提取为多张图片,根据图片的实际亮度数据与理论亮度数据的差值,获取图片的修正亮度数据和修正灰阶数据,完成对多张图片的显示修复,进一步将修复后的多张图片重新生成一个修正后的视频流用于显示,以实现对视频流显示的逆向修复,弥补了现有技术中存在的问题,使得视频流能够达到理想设定的画面品质效果,在实验室单机验证、单品画面展览等场合使视频可以达到理想的显示效果。
图8示出了本申请的另一个实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。图8显示的计算机设备50仅仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示,计算机设备50以通用计算设备的形式表现。计算机设备50的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理器单元500,系统存储器516,连接不同系统组件(包括系统存储器516和处理器单元500)的总线501。
总线501表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线,微通道体系结构(MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机设备50典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备50访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器516可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(RAM)504和/或高速缓存506。计算机设备50可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统508可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图8未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图8中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线501相连。系统存储器516可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行基于图片数据的显示修复方法或基于视频流的显示修复方法。
具有一组(至少一个)程序模块512的程序/实用工具510,可以存储在例如系统存储器516中,这样的程序模块512包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块512通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备50也可以与一个或多个外部设备70 (例如键盘、指向设备、显示器60等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备50交互的设备通信,和/或与使得该计算机设备50能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口502进行。并且,计算机设备50还可以通过网络适配器514与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图8所示,网络适配器514通过总线501与计算机设备50的其它模块通信。应当明白,尽管图8中未示出,可以结合计算机设备50使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理器单元500通过运行存储在系统存储器516中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现本申请所提供的一种基于图片数据的显示修复方法或基于视频流的显示修复方法。
本申请的另一个实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述实施例所提供的基于图片数据的显示修复方法或基于视频流的显示修复方法。
在实际应用中,所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本实施例中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
在本申请的描述中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,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、物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、物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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
显然,本申请的上述实施例仅仅是为清楚地说明本申请所作的举例,而并非是对本申请的实施方式的限定,对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动,这里无法对所有的实施方式予以穷举,凡是属于本申请的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本申请的保护范围之列。

Claims (9)

1.一种基于图片数据的显示修复方法,其特征在于,包括:
将图片数据显示于一显示模组上,得到显示图片;
获取显示图片的实际亮度数据;
计算显示图片的理论亮度数据;
根据显示图片的实际亮度数据与理论亮度数据,计算显示图片的修正亮度数据;
根据所述修正亮度数据,对所述图片数据进行修复,
其中,所述计算显示图片的修正亮度数据包括:
获取所述实际亮度数据与所述理论亮度数据的亮度差值d,其中,
Figure 411221DEST_PATH_IMAGE001
式中,d为亮度差值;GV实际为所述实际亮度数据,GV理论为所述理论亮度数据;
判断所述实际亮度数据是否大于所述理论亮度数据,若是,所述修正亮度数据
Figure 819068DEST_PATH_IMAGE002
若否,所述修正亮度数据
Figure 907110DEST_PATH_IMAGE003
式中,GV修正为所述修正亮度数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
在获取显示图片的实际亮度数据前还包括:
获取显示图片的原始灰阶数据;
在计算修正亮度数据后还包括:
利用所述修正亮度数据,计算图片的修正灰阶数据;
利用所述修正灰阶数据对所述显示图片的原始灰阶数据进行修复,以完成对所述图片数据的修复。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述理论亮度数据根据标定亮度数据和显示图片的原始灰阶数据计算得出。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述标定亮度数据的获取步骤包括:
显示模组显示预设灰阶下的标定画面;
利用图像采集装置获取所述标定画面的图像;
对所述标定画面的图像进行全域均值计算,得到所述标定亮度数据,其中,
Figure 642985DEST_PATH_IMAGE004
式中,GV标定为所述标定亮度数据;X为所述标定画面的宽;Y为所述标定画面的高,F(xy)为标定画面中像素点(x,y)的亮度数据。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述理论亮度数据满足:
Figure 169781DEST_PATH_IMAGE005
式中,GV理论为所述理论亮度数据;GL原始为所述原始灰阶数据;GL预设为所述预设灰阶;γ为校正系数。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述修正灰阶数据满足:
Figure 104239DEST_PATH_IMAGE006
式中,GL修正为所述修正灰阶数据。
7.一种基于视频流的显示修复方法,其特征在于,包括:
对待显示修复视频流进行分帧,得到多个分帧图片;
利用权利要求1-6中任一项所述的方法对每个分帧图片进行修复;
将多个已修复的分帧图片合成视频流,以完成对所述待显示修复视频流的修复。
8.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的基于图片数据的显示修复方法,或权利要求7所述的基于视频流的显示修复方法。
9.一种计算机设备,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,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一项所述的基于图片数据的显示修复方法,或权利要求7所述的基于视频流的显示修复方法。
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