CN116631319A

CN116631319A - 屏幕显示补偿方法、智能终端及存储介质

Info

Publication number: CN116631319A
Application number: CN202310619298.3A
Authority: CN
Inventors: 董婷婷
Original assignee: Shanghai Aoxian Technology Co ltd
Current assignee: Shanghai Aoxian Technology Co ltd
Priority date: 2023-05-29
Filing date: 2023-05-29
Publication date: 2023-08-22
Anticipated expiration: 2043-05-29
Also published as: CN116631319B

Abstract

本申请提出了一种屏幕显示补偿方法、智能终端及存储介质，屏幕显示补偿方法包括：响应于拍摄到的屏幕显示图像，提取所述屏幕显示图像的亮度数据；根据所述亮度数据，计算所述屏幕显示图像的梯度数据；基于所述梯度数据，绘制所述屏幕显示图像的极化梯度图；根据所述极化梯度图，使用预设检测算法确定所述屏幕显示图像的待补偿区域；按照预设补偿算法对所述待补偿区域计算补偿值，以对屏幕进行显示补偿。本申请基于mura检测结果进行补偿，可以对mura明显的地方进行较为精确的补偿，这种针对性补偿数据量小，有利于RAM存储，能够有效提高用户体验。

Description

屏幕显示补偿方法、智能终端及存储介质

技术领域

本申请涉及屏幕显示技术领域，具体涉及一种屏幕显示补偿方法、智能终端及存储介质。

背景技术

随着电子设备的不断发展，人们对显示画面的要求也越来越高，电学显示屏作为一种电流型发光器件被应用在高性能显示中。一般来说，电学显示屏具有自发光，高对比度、更轻薄、颜色还原度更高、可弯曲等诸多优势，但是在生产过程中，其生产工艺复杂，不可避免会造成mura现象(亮度不均匀)，为解决这些问题，就需要对mura进行检测以及补偿。

在构思及实现本申请过程中，发明人发现至少存在如下问题：传统工业的屏幕检测是通过人眼的感知能力来评估显示屏的质量问题，由于感知能力是主观的，且无法进行量化，因此人工检测成本较高，检测时间较长，且评判标准不统一，严重影响生产效率。

发明内容

针对上述技术问题，本申请提供一种屏幕显示补偿方法，包括：

响应于拍摄到的屏幕显示图像，提取所述屏幕显示图像的亮度数据；

根据所述亮度数据，计算所述屏幕显示图像的梯度数据；

基于所述梯度数据，绘制所述屏幕显示图像的极化梯度图；

根据所述极化梯度图，使用预设检测算法确定所述屏幕显示图像的待补偿区域；

按照预设补偿算法对所述待补偿区域计算补偿值，以对屏幕进行显示补偿。

可选地，所述响应于拍摄到的屏幕显示图像，提取所述屏幕显示图像的亮度数据的过程中，使用基于电容耦合器件的CCD相机拍摄所述屏幕显示图像，以获取所述屏幕显示图像的亮度数据。

可选地，所述根据所述亮度数据，计算所述屏幕显示图像的梯度数据的过程中，对所述亮度数据进行滤波卷积计算，以实现所述所述屏幕显示图像的梯度数据的计算。

可选地，所述基于所述梯度数据，绘制所述屏幕显示图像的极化梯度图的步骤中包括：

以所述梯度数据中的最大梯度值为基准，对所述梯度数据进行归一化处理，以绘制亮度梯度图；

根据预设梯度阈值，将所述亮度梯度图进行二值化处理，以获取所述极化梯度图。

可选地，所述根据所述极化梯度图，使用预设检测算法确定所述屏幕显示图像的待补偿区域的步骤包括：

使用均值漂移算法，对所述极化梯度图进行待补偿检测，以确定所述待补偿区域。

可选地，所述使用均值漂移算法，对所述极化梯度图进行待补偿检测的步骤中包括：

按照预设区域划分算法，将所述极化梯度图划分为多个矩形区域；

在目标矩形区域内，根据所述均值漂移算法，计算当前点集的属类，以确定多个属类的边界区域；

根据所述边界区域，对重叠或相近的边界区域进行区域合并；

根据所述目标矩形区域相邻区域的关系，对合并后的所述边界区域进行扩充膨胀，以输出待补偿区域图像。

可选地，所述在目标矩形区域内，根据所述均值漂移算法，计算当前点集的属类，以确定多个属类的边界区域的步骤包括：

以所述目标矩形区域内任一点为圆心，在预设半径的圆内提取数据点；

根据所述数据点，计算每个圆心在预设半径内的均值漂移向量；

根据所述均值漂移向量，对每个圆心向数据密度最大的方向进行位置更新；

在每个数据点都被归类时，获取访问频率最大的数据点所属的类，作为每个圆内数据点集的所属类；

确定每个属类的边界点，以确定每个属类的边界区域。

可选地，所述显示补偿包括趋势补偿和精准补偿；所述按照预设补偿算法对所述待补偿区域计算补偿值，以对屏幕进行显示补偿的步骤包括：

根据所述待补偿区域的mura区域进行精准补偿计算，和/或，对所述待补偿区域的非mura区域进行趋势均值补偿计算；和/或，

将每个待补偿区域的趋势补偿和所述精准补偿进行分类统计，以获取不同情况下的触发次数，并基于所述触发次数，根据预设压缩算法对所述补偿值进行压缩并存储。

本申请还提供一种智能终端，所述智能终端包括处理器和存储器；

所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述的屏幕显示补偿方法的步骤。

本申请还提供一种存储介质，所述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上述的屏幕显示补偿方法的步骤。

如上所述，本申请的屏幕显示补偿方法、智能终端和存储介质，基于mura检测结果进行补偿，可以对mura明显的地方进行较为精确的补偿，这种针对性补偿数据量小，有利于RAM存储，能够有效提高用户体验。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请一实施例的屏幕显示补偿方法流程图。

图2为本申请一实施例的屏幕亮度数据。

图3为本申请一实施例的二值化结果示意图。

图4为本申请一实施例的mura检测结果示意图。

图5为本申请一实施例的圆心漂移示意图。

本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素，此外，本申请不同实施例中具有同样命名的部件、特征、要素可能具有相同含义，也可能具有不同含义，其具体含义需以其在该具体实施例中的解释或者进一步结合该具体实施例中上下文进行确定。

应当理解，尽管在本文可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本文范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语"如果"可以被解释成为"在……时"或"当……时"或"响应于确定"。再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。本申请使用的术语“或”、“和/或”、“包括以下至少一个”等可被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。例如，“包括以下至少一个：A、B、C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A和B和C”，再如，“A、B或C”或者“A、B和/或C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A和B和C”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。

应该理解的是，虽然本申请实施例中的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

需要说明的是，在本文中，采用了诸如S10、S20等步骤代号，其目的是为了更清楚简要地表述相应内容，不构成顺序上的实质性限制，本领域技术人员在具体实施时，可能会先执行S20后执行S10等，但这些均应在本申请的保护范围之内。

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或者“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或者“单元”可以混合地使用。

智能终端可以以各种形式来实施。例如，本申请中描述的智能终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player，PMP)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等智能终端，以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。

后续描述中将以移动终端为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本申请的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。

第一实施例

本申请提供一种屏幕显示补偿方法，图1为本申请一实施例的屏幕显示补偿方法流程图。

请参考图1，在一实施例中，屏幕显示补偿方法包括：

S10：响应于拍摄到的屏幕显示图像，提取屏幕显示图像的亮度数据。

可选地，可以使用相机或摄像头拍摄屏幕，以获取屏幕上显示的亮度情况。示例性地，Demura基本操作原理是让面板显示灰阶画面，用电容耦合器件CCD相机拍摄屏幕，获取面板中各像素点的亮度值。

S20：根据亮度数据，计算屏幕显示图像的梯度数据。

图像的梯度计算的是图像变化的幅度。示例性地，可以根据屏幕亮度数据与滤波函数做卷积的方式，求取图像梯度边界，从而获取屏幕显示图像的梯度数据。

S30：基于梯度数据，绘制屏幕显示图像的极化梯度图。

示例性地，可以先对梯度数据进行归一化处理，然后将得到的梯度图进行极化处理，以获取极化梯度图。

S40：根据极化梯度图，使用预设检测算法确定屏幕显示图像的待补偿区域。

基于极化梯度图，可以筛选出数据密度比较大的区域，进而划定出需要补偿的显示区域。

S50：按照预设补偿算法对待补偿区域计算补偿值，以对屏幕进行显示补偿。

基于确定的待补偿区域，可以针对每个像素所在的区域情况，对应选择不同的补偿值。

在本实施例中，根据亮度值进行待补偿区域检测，再根据检测结果进行针对性补偿计算，可以对屏幕不均衡情况明显的地方进行较为精确的补偿，这种针对性补偿数据量小，有利于节省RAM空间。

可选地，响应于拍摄到的屏幕显示图像，提取屏幕显示图像的亮度数据的过程中，使用基于电容耦合器件的CCD相机拍摄屏幕显示图像，以获取屏幕显示图像的亮度数据。

示例性地，让面板显示灰阶画面，用电容耦合器件CCD相机拍摄屏幕，获取面板中各像素点的亮度值，再根据亮度值对屏幕的待补偿区域进行补偿。

图2为本申请一实施例的屏幕亮度数据。

可选地，根据亮度数据，计算屏幕显示图像的梯度数据的过程中，对亮度数据进行滤波卷积计算，以实现屏幕显示图像的梯度数据的计算。在其他实施例中，也可以通过sobel算子、拉普拉斯算子等方式计算梯度数据。

请参考图2，在一实施例中，对CCD相机获得的亮度数据Ldata进行分析，对原始亮度信息进行gabor滤波，即将屏幕亮度数据与gabor滤波器做卷积，计算表达式为：

Lg＝Ldata*g(x,y)

第(1)表达式

gabor滤波器计算表达式为：

其中：x^′＝xcosθ+ysinθ，y^′＝-xsinθ+ycosθ

其中，λ表示Gabor核函数余弦函数的波长参数，一般大于等于2，θ是表示Gabor滤波核中平行条带的方向，ψ表示Gabor核函数中余弦函数的相位参数，γ表示空间纵横比，决定了Gabor函数形状的椭圆率。通常取值为0.5，σ表示Gabor函数的高斯因子的标准差。Lg是对亮度做卷积的结果，Ldata是获取的亮度数据，x是滤波器行方向位置，y是滤波器列方向位置。g(x，y)是滤波器表达式。

Gabor滤波器函数的实数部分对图像进行滤波平滑，虚数部分对图像边缘进行检测，这里可以使用分离出的虚数表达式：

其中，公式右边的Sin函数实现了图像边界梯度的求取。

图3为本申请一实施例的二值化结果示意图。

可选地，基于梯度数据，绘制屏幕显示图像的极化梯度图的步骤中包括：

以梯度数据中的最大梯度值为基准，对梯度数据进行归一化处理，以绘制亮度梯度图；

根据预设梯度阈值，将亮度梯度图进行二值化处理，以获取极化梯度图。

请参考图3，示例性地，以最大梯度值为除数，对得到的梯度数据进行归一化处理，可以得到梯度图后，再根据阈值选择进行二值化处理。在另一实施例中，也可以通过有差别的归一化的方式绘制极化梯度图。

可选地，根据极化梯度图，使用预设检测算法确定屏幕显示图像的待补偿区域的步骤包括：

使用均值漂移算法，对极化梯度图进行待补偿检测，以确定待补偿区域。

均值漂移算法是一种基于密度梯度上升的非参数方法，通过迭代运算找到目标位置，实现目标跟踪。均值漂移是一种有效的统计迭代算法，计算量小，简单易实现。在另一实施例中，也可以通过其他可用算法进行待补偿检测，本申请对此不作限定。

可选地，使用均值漂移算法，对极化梯度图进行待补偿检测的步骤中包括：

按照预设区域划分算法，将极化梯度图划分为多个矩形区域；

在目标矩形区域内，根据均值漂移算法，计算当前点集的属类，以确定多个属类的边界区域；

根据边界区域，对重叠或相近的边界区域进行区域合并；

根据目标矩形区域相邻区域的关系，对合并后的边界区域进行扩充膨胀，以输出待补偿区域图像。

示例性地，将二值化结果图像(分辨率m*n)划分为row*col个区域，每个区域大小为k1*k2，第row行k_row＝m–((row-1)*k1)，同理，第col列k_col＝n–((col–1)*k2)。

在k1*k2区域中做均值漂移，使用均值漂移算法进行计算，直到偏移向量的大小满足设定的阈值要求，记住此时的中心点。重复以上步骤，直到所有的点都被归类。根据每个类，对每个点的访问频率，取访问频率最大的那个类，作为当前点集的所属类。找到各类上下左右边界点的位置，并确定边界区域。对区域内重叠、相近的区域进行合并，例如，区域内合并，假设区域内两个小块很接近，合并成一个块。

图4为本申请一实施例的mura检测结果示意图。

请参考图4的多个矩形区域，根据k1*k2相邻区域的关系，对mura区域进行扩充和膨胀，对相邻区域内接近的块进行合并，以避免漏检，从而输出mura检测图像。

可选地，在目标矩形区域内，根据均值漂移算法，计算当前点集的属类，以确定多个属类的边界区域的步骤包括：

以目标矩形区域内任一点为圆心，在预设半径的圆内提取数据点；

根据数据点，计算每个圆心在预设半径内的均值漂移向量；

根据均值漂移向量，对每个圆心向数据密度最大的方向进行位置更新；

确定每个属类的边界点，以确定每个属类的边界区域。

示例性地，在使用均值漂移向量的算法中，对于给定d维空间的n个数据点集X，那么对于空间中的任意点x的均值漂移向量基本形式，可以使用以下表达式进行计算：

其中Sk表示为数据集的点到x的距离小于球半径h的数据点：

S_h(x)＝{y:(y-x_i)^T(y-x_i)<h²}

第(5)表达式

其中，Mh为极化梯度图中任意目标点的均值漂移向量，h为预设半径，K表示有K个点落入Sk区域，xi-x为xi相对于点x的的偏移向量，x，y为圆心位置。漂移的过程为通过计算以x为圆心，h为半径的圆内的漂移向量M_h，通过漂移向量对x进行位置更新。

x＝x+M_h

第(6)表达式

图5为本申请一实施例的圆心漂移示意图。

请参考图5，圆心的漂移方向是向着数据密度最大的方向，经过不断迭代，最终圆心能够达到数据密度的中心区域。

可选地，显示补偿包括趋势补偿和精准补偿；按照预设补偿算法对待补偿区域计算补偿值，以对屏幕进行显示补偿的步骤包括：

根据待补偿区域的mura区域进行精准补偿计算，和/或，对待补偿区域的非mura区域进行趋势均值补偿计算。

示例性地，可根据上述检测结果对屏幕进行分析，对检测到的mura区域进行精准补偿，对其他非mura区域(row*col个block)进行趋势均值补偿，趋势均值补偿也可以弥补IRDrop引起的亮度不均匀的问题。

补偿包含趋势均值补偿和精准补偿两部分。具体的补偿可以使用两种方式：亮度补偿和灰阶补偿，亮度属于线性域，灰阶需要亮度进行反gamma变化得到，属于非线性域。亮度补偿在线性域进行，有利于插值运算；灰阶补偿根据采集的亮度得到灰阶值，计算表达式如下，补偿简单，实现容易。

其中，Ldata是目标亮度，gamma可以是2.2，也可以通过面板的各子像素亮度统计得到。L255是计算的255灰阶的亮度。L_{data_}是当前像素的亮度值，data_out是计算得到的灰阶值。data_in是理想灰阶值。

将每个待补偿区域的趋势补偿和精准补偿进行分类统计，以获取不同类别下的触发次数，并基于触发次数，根据预设压缩算法对补偿值进行压缩并存储。示例性地，将各区域的趋势补偿值以及检测到的mura区域进行分类，统计不同情况的触发次数，触发次数指的是所有区域中，有多少区域使用某种补偿。例如可以分成：补偿正值区域，补偿负值区域，补偿零区域，精准补偿区域等多种类别。再基于huffman原理进行压缩。Huffman根据各种分类触发次数的不同使用不同的编码量，触发次数越多的情况，编码量越短。

基于mura检测结果进行补偿，优势很明显，首先可以对mura明显的地方进行较为精确的补偿，其次这种针对性补偿数据量小，更有利于RAM存储。

第二实施例

Demura基本操作原理是让面板显示灰阶画面，用电容耦合器件CCD相机拍摄屏幕，获取面板中各像素点的亮度值，再根据亮度值进行补偿。本专利先是根据亮度值进行mura检测，再根据mura检测结果进行针对性补偿，有利于节省RAM空间。

第三实施例

以上所列举的仅为参考示例，为了避免冗余，这里不再一一列举，实际开发或运用中，可以根据实际需要灵活组合，但任一组合均属于本申请的技术方案，也就覆盖在本申请的保护范围之内。

本申请实施例还提供一种智能终端，包括存储器、处理器，存储器上存储有终端控制程序，终端控制程序被处理器执行时实现上述任一实施例中的方法的步骤。

本申请实施例还提供一种存储介质，存储介质上存储有终端控制程序，终端控制程序被处理器执行时实现上述任一实施例中的方法的步骤。

在本申请提供的智能终端和存储介质的实施例中，可以包含任一上述方法实施例的全部技术特征，说明书拓展和解释内容与上述方法的各实施例基本相同，在此不再做赘述。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序代码，当计算机程序代码在计算机上运行时，使得计算机执行如上各种可能的实施方式中的方法。

本申请实施例还提供一种芯片，包括存储器和处理器，存储器用于存储计算机程序，处理器用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有芯片的设备执行如上各种可能的实施方式中的方法。

可以理解，上述场景仅是作为示例，并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的应用场景的限定，本申请的技术方案还可应用于其他场景。例如，本领域普通技术人员可知，随着系统架构的演变和新业务场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。

本申请实施例设备中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

在本申请中，对于相同或相似的术语概念、技术方案和/或应用场景描述，一般只在第一次出现时进行详细描述，后面再重复出现时，为了简洁，一般未再重复阐述，在理解本申请技术方案等内容时，对于在后未详细描述的相同或相似的术语概念、技术方案和/或应用场景描述等，可以参考其之前的相关详细描述。

在本申请中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本申请技术方案的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本申请记载的范围。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，被控终端，或者网络设备等)执行本申请每个实施例的方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络，或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在存储介质中，或者从一个存储介质向另一个存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、存储盘、磁带)、光介质(例如，DVD)，或者半导体介质(例如固态存储盘Solid State Disk(SSD))等。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims

1.一种屏幕显示补偿方法，其特征在于，包括：

根据所述亮度数据，计算所述屏幕显示图像的梯度数据；

基于所述梯度数据，绘制所述屏幕显示图像的极化梯度图；

2.如权利要求1所述的屏幕显示补偿方法，其特征在于，所述响应于拍摄到的屏幕显示图像，提取所述屏幕显示图像的亮度数据的过程中，使用基于电容耦合器件的CCD相机拍摄所述屏幕显示图像，以获取所述屏幕显示图像的亮度数据。

3.如权利要求1所述的屏幕显示补偿方法，其特征在于，所述根据所述亮度数据，计算所述屏幕显示图像的梯度数据的过程中，对所述亮度数据进行滤波卷积计算，以实现所述所述屏幕显示图像的梯度数据的计算。

4.如权利要求1所述的屏幕显示补偿方法，其特征在于，所述基于所述梯度数据，绘制所述屏幕显示图像的极化梯度图的步骤中包括：

5.如权利要求1-4任一项所述的屏幕显示补偿方法，其特征在于，所述根据所述极化梯度图，使用预设检测算法确定所述屏幕显示图像的待补偿区域的步骤包括：

6.如权利要求5所述的屏幕显示补偿方法，其特征在于，所述使用均值漂移算法，对所述极化梯度图进行待补偿检测的步骤中包括：

7.如权利要求6所述的屏幕显示补偿方法，其特征在于，所述在目标矩形区域内，根据所述均值漂移算法，计算当前点集的属类，以确定多个属类的边界区域的步骤包括：

确定每个属类的边界点，以确定每个属类的边界区域。

8.如权利要求5所述的屏幕显示补偿方法，其特征在于，所述显示补偿包括趋势补偿和精准补偿；所述按照预设补偿算法对所述待补偿区域计算补偿值，以对屏幕进行显示补偿的步骤包括：

将每个待补偿区域的趋势补偿和所述精准补偿进行分类统计，以获取不同类别下的触发次数，并基于所述触发次数，根据预设压缩算法对所述补偿值进行压缩并存储。

9.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括处理器和存储器；

所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的屏幕显示补偿方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述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1-8任一项所述的屏幕显示补偿方法的步骤。