CN116686037A - 灰阶测量方法和装置 - Google Patents

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Abstract

一种测量方法和装置。方法包括：采集LED屏在画面显示时的第一部分灰阶数据(S102)；确定驱动LED屏的芯片的类型(S104)；依据芯片的类型和第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测(S106)。解决了由于相关技术中对灰阶测量时需要逐级测量，导致灰阶测量效率低的技术问题。

Description

灰阶测量方法和装置 技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种灰阶测量方法和装置、非易失性存储介质以及处理器。
背景技术
随着LED显示技术的发展，目前LED显示屏因其成本低、功耗小、可视性高、组装自由等优点被应用到各种领域。同时，随着LED显示屏应用的普及，市场及用户对其显示质量的要求也越来越高，因此如何提升LED显示屏显示质量已成为该领域的研究热点。
由于LED的PWM驱动机制和制造工艺问题，LED显示屏存在线性度差，这是影响画质的根本因素。因此需要将LED显示屏的发光强度与灰阶进行匹配，将灰阶修正到线性的状态。
灰阶的修正依赖于原始灰阶亮度数据，目前亮度数据是逐级进行采集的，在未知屏体的灰度级数及灰阶特性的情况下，要获得所有灰阶数据，就要进行多次测量。虽然该方法可直接测量获得LED屏所表现出来的灰阶亮度，但是由于待测量灰阶的数量较大，及现阶段采集设备速度限制，因此该方法测量时间太过漫长，影响灰阶修正的效率及用户的使用体验。因此，急需一种能够实现快速，且保证准确的灰阶测量装置。
针对上述由于相关技术中对灰阶测量时需要逐级测量，导致灰阶测量效率低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种测量方法和装置、非易失性存储介质以及处理器，以至少解决由于相关技术中对灰阶测量时需要逐级测量，导致灰阶测量效率低的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种灰阶测量方法，包括：采集LED屏在画面显示时的第一部分灰阶数据；确定驱动LED屏的芯片的类型；依据芯片的类型和第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测；通过采集LED屏在画面显示时的少量的第一部分灰阶数据作为测量数据，根据灰阶数据的周期变化进行预测， 得到LED屏的第二部分灰阶数据，提升了灰阶测量效率。
可选的，依据芯片的类型和第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测包括：在LED屏的芯片的类型为第一类型的情况下，计算第一部分灰阶数据的第一类周期；在得到第一类周期，并对第一部分灰阶数据去除合并后，判断去除合并后的第一部分灰阶数据是否呈周期变化；在判断结果为是的情况下，通过第一模式依据去除合并后的第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测；在判断结果为否的情况下，通过第二模式依据去除合并后的第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测，从而实现了在芯片高有效的情况下，基于第一部分灰阶数据对第二部分灰阶数据的预测。
进一步地，可选的，计算第一部分灰阶数据的第一类周期包括：通过逐级测量多个灰阶数据，得到第一部分灰阶数据；获取第一部分灰阶数据中多个灰阶数据在不同灰阶间隔之间的相关程度；依据相关程度，确定周期，并将周期确定为第一类周期。
可选的，第一类周期中同一周期内每个灰阶数据的亮度近似或相等。
可选的，判断去除合并后的第一部分灰阶数据是否呈周期变化包括：逐级测量N个去除合并后的第一部分灰阶数据，并检测N个去除合并后的第一部分灰阶数据中是否呈周期变化；若没有检测到周期变化，则增加逐级测量的灰阶数据，直至去除合并后的第一部分灰阶数据呈周期变化，确定存在第二类周期；在逐级测量的灰阶个数达到预设阈值，且未出现至少三个以上的周期的情况下，确定N个去除合并后的第一部分灰阶数据不呈周期变化。
进一步地，可选的，第二类周期中同一周期内每个灰阶数据的亮度之间呈递增趋势。
可选的，依据芯片的类型和第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测包括：在LED屏的芯片的类型为第二类型的情况下，判断第一部分灰阶数据是否呈周期变化；在判断结果为是的情况下，通过第一模式依据第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测；在判断结果为否的情况下，通过第二模式依据第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测，从而实现了在芯片低有效的情况下，基于第一部分灰阶数据对第二部分灰阶数据的预测。
可选的，依据芯片的类型和第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测包括：在LED屏的芯片的类型为第三类型的情况下，依据第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测包括:步骤1，逐级测量若干级灰阶数据，直至得到n个连续的灰阶数据在一条直线上，并用直线的斜率对下一个灰阶数据进行预测；若符 合预测值，增大测量步长，其中，中间未测的灰阶数据采用插值预测进行计算；步骤2，若不符合预测值，则返回到上一个测量点，返回步骤1，直至所有的灰阶数据都预测完成，从而实现了在芯片不是高有效也不是低有效的情况下，基于第一部分灰阶数据对第二部分灰阶数据的预测。
可选的，该第一模式包括：测量每一个周期的第一个灰阶数据，作为基准点，根据周期规律对剩余灰阶数据进行预测；选择每个周期里最后一个灰阶数据，作为检验点；若预测正确，则进入下一个周期；若不正确，则将倒数第二个灰阶数据作为检验点进行预测，直到预测值符合测量值为止。
可选的，该第二模式包括：步骤1，逐级测量若干级灰阶数据，直至得到n个连续的灰阶数据在一条直线上，并用直线的斜率对下一个灰阶数据进行预测；若符合预测值，增大测量步长，其中，中间未测的灰阶数据采用插值预测进行计算；步骤2，若不符合预测值，则返回到上一个测量点，返回步骤1，直至所有的灰阶数据都预测完成。
根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种灰阶测量装置，包括：采集模块，用于采集LED屏在画面显示时的第一部分灰阶数据；类型确定模块，用于确定驱动LED屏的芯片的类型；测量模块，用于依据芯片的类型和第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测；通过采集LED屏在画面显示时的少量的第一部分灰阶数据作为测量数据，根据灰阶数据的周期变化进行预测，得到LED屏的第二部分灰阶数据，提升了灰阶测量效率。
可选的，测量模块包括：第一计算单元，用于在LED屏的芯片的类型为第一类型的情况下，计算第一部分灰阶数据的第一类周期；判断单元，用于在得到第一类周期，并对第一部分灰阶数据去除合并后，判断去除合并后的第一部分灰阶数据是否呈周期变化；第一测量单元，用于在判断结果为是的情况下，通过第一模式依据去除合并后的第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测；第二测量单元，用于在判断结果为否的情况下，通过第二模式依据去除合并后的第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测，从而实现了在芯片高有效的情况下，基于第一部分灰阶数据对第二部分灰阶数据的预测。
进一步地，可选的，第一计算单元包括：逐级测量子单元，用于通过逐级测量多个灰阶数据，得到第一部分灰阶数据；获取子单元，用于获取第一部分灰阶数据中多个灰阶数据在不同灰阶间隔之间的相关程度；周期确定子单元，用于依据相关程度，确定周期，并将周期确定为第一类周期。
可选的，判断单元包括：检测子单元，用于逐级测量N个去除合并后的第一部分灰阶数据，并检测N个去除合并后的第一部分灰阶数据中是否呈周期变化；第一判断子单元，用于若没有检测到周期变化，则增加逐级测量的灰阶数据，直至去除合并后的第一部分灰阶数据呈周期变化，确定存在第二类周期；第二判断子单元，用于在逐级测量的灰阶个数达到预设阈值，且未出现至少三个以上的周期的情况下，确定N个去除合并后的第一部分灰阶数据不呈周期变化。
可选的，测量模块包括：周期判断单元，用于在LED屏的芯片的类型为第二类型的情况下，判断第一部分灰阶数据是否呈周期变化；第三测量单元，用于在判断结果为是的情况下，通过第一模式依据第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测；第四测量单元，用于在判断结果为否的情况下，通过第二模式依据第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测，从而实现了在芯片低有效的情况下，基于第一部分灰阶数据对第二部分灰阶数据的预测。
可选的，测量模块包括：在LED屏的芯片的类型为第三类型的情况下，依据第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测包括:第五测量单元，用于执行步骤1，逐级测量若干级灰阶数据，直至得到n个连续的灰阶数据在一条直线上，并用直线的斜率对下一个灰阶数据进行预测；若符合预测值，增大测量步长，其中，中间未测的灰阶数据采用插值预测进行计算；第六测量单元，用于执行步骤2，若不符合预测值，则返回到上一个测量点，返回第五测量单元执行步骤1，直至所有的灰阶数据都预测完成，从而实现了在芯片不是高有效也不是低有效的情况下，基于第一部分灰阶数据对第二部分灰阶数据的预测。
可选的，第一模式包括：第一测量子单元，测量每一个周期的第一个灰阶数据，作为基准点，根据周期规律对剩余灰阶数据进行预测；选择子单元，用于选择每个周期里最后一个灰阶数据，作为检验点；跳转子单元，用于若预测正确，则进入下一个周期；第二测量子单元，用于若不正确，则将倒数第二个灰阶数据作为检验点进行预测，直到预测值符合测量值为止。
可选的，第二模式包括：第三测量子单元，用于执行步骤1，逐级测量若干个灰阶数据，直至得到n个连续的灰阶数据在一条直线上，并用直线的斜率对下一个灰阶数据进行预测；若符合预测值，则增大测量步长，其中，中间未测的灰阶数据采用插值预测进行计算；第四测量子单元，用于执行步骤2，若不符合预测值，则返回到上一个测量点，返回第三测量子单元执行步骤1，直至所有的灰阶数据都预测完成。
根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种非易失性存储介质，其中，非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执 行上述方法。
根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种处理器，其中，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述方法。
在本发明实施例中，通过采集LED屏在画面显示时的第一部分灰阶数据；确定驱动LED屏的芯片的类型；依据芯片的类型和第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测，达到了根据少量的测量数据，探索灰阶的各种的规律特性，并且在该规律的基础上，选择不同的测量、预测、检验策略，以少量的测量次数，获得更多灰阶数据的目的，从而实现了提高效率的同时保证数据的准确性的技术效果，进而解决了由于相关技术中对灰阶测量时需要逐级测量，导致灰阶测量效率低的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的灰阶测量方法的流程示意图；
图2是根据本发明实施例的灰阶测量方法中第一类周期的示意图；
图3是根据本发明实施例的灰阶测量方法中第二类周期的示意图
图4是根据本发明实施例的灰阶测量装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、装置、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚 地列出的或对于这些过程、装置、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例1
根据本发明实施例，提供了一种灰阶测量方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的灰阶测量方法的流程示意图，如图1所示，本申请实施例提供的灰阶测量方法包括如下步骤：
步骤S102，采集LED屏在画面显示时的第一部分灰阶数据；
其中，区别于现有技术对LED屏在画面显示时需要对所有灰阶数据，进行逐级测量导致的运算量大，灰阶测量效率低的缺陷，在本申请实施例中，当LED屏在画面显示时，采集部分测量数据，作为第一部分灰阶数据，根据灰阶数据存在的周期变化，对其余的灰阶数据(即，本申请实施例中的第二部分灰阶数据)进行预测，具体见步骤S104和步骤S106。
步骤S104，确定LED屏的芯片的类型；
其中，在本申请实施例中LED屏的芯片所属类型包括：高有效、低有效或既不属于高有效也不属于低有效；
需要说明的是，本申请实施例中芯片若属于高有效，则记作第一类芯片(即，本申请实施例中LED屏的芯片的类型为第一类型)；芯片若属于低有效，则记作第二类芯片(即，本申请实施例中LED屏的芯片的类型为第二类型)；芯片若既不属于高有效也不属于低有效，则记作第三类芯片(即，本申请实施例中LED屏的芯片的类型为第三类型)。
步骤S106，依据芯片的类型和第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测。
基于步骤S104中确定的LED屏的芯片的类型，依据每类芯片和第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测。
综上，本申请实施例提供的灰阶测量方法包括如下三种实现方式：
方式一：在LED屏的芯片的类型为第一类型的情况下
可选的，步骤S104中依据芯片的类型和第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰 阶数据进行预测包括：在LED屏的芯片的类型为第一类型的情况下，计算第一部分灰阶数据的第一类周期；在得到第一类周期，并对第一部分灰阶数据去除合并后，判断去除合并后的第一部分灰阶数据是否呈周期变化；在判断结果为是的情况下，通过第一模式依据去除合并后的第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测；在判断结果为否的情况下，通过第二模式依据去除合并后的第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测，从而实现了在芯片高有效的情况下，基于第一部分灰阶数据对第二部分灰阶数据的预测。
具体的，在本申请实施例提供的灰阶测量方法中，可以选用CA410作为测量设备，并且在计算灰阶数据的第一类周期T1之前，确定待测LED屏的芯片的等级，在本申请实施例中，待测LED屏的芯片的等级包括：高有效、低有效或其他(不是高有效也不是低有效)；
其中，一般LED屏的芯片的灰度级数不超过16bit，对于小于16bit且高位有效的芯片，其灰阶表现处合并的灰阶，如图2所示，图2是根据本发明实施例的灰阶测量方法中第一类周期的示意图，将因灰度级数不够造成灰阶合并的周期成为第一类周期T1。需要说明的是，本申请实施例中通过结合CA410快速测量设备，能够进一步提升测量效率。本申请实施例提供的灰阶测量方法仅以选用CA410快速测量设备为优选示例进行说明，以实现本申请实施例提供的灰阶测量方法为准，具体不做限定。
可选的，计算第一部分灰阶数据的第一类周期包括：通过逐级测量多个灰阶数据，得到第一部分灰阶数据；获取第一部分灰阶数据中多个灰阶数据在不同灰阶间隔之间的相关程度；依据相关程度，确定周期，并将周期确定为第一类周期。
进一步地，可选的，第一类周期中同一周期内每个灰阶数据的亮度近似或相等。
具体的，计算第一部分灰阶数据的第一类周期具体如下：
逐级测量N1个灰阶数据，用于探索和计算第一类周期T1。
第一类周期的计算采用自相关分析法，用自相关函数度量灰阶数据在不同灰阶间隔之间的相关程度，可表示为灰阶间隔τ的函数：
其中：
X 0＝{dLum 1，dLum 2，…，dLum nτ},
X τ＝{dLum 1+τ，dLum 2+τ，…dLum n+τ，dLum 1，dLum 2，…，dLum nτ}，
dLum i＝Lum i+1-Lum i。
Lum i为第i个灰阶的亮度，μ、σ 2分别数学期望与方差，X 0与X τ拥有相同的数学期望和方差。若灰阶有周期T，则其自相关函数也是周期T的周期函数，且τ＝T时取得最大值。可通过自相关图的峰值的间距确定周期。
此外，对于灰度级数可以准确预知的情况，可省去计算灰阶数据的第一类周期的步骤。
可选的，判断去除合并后的第一部分灰阶数据是否呈周期变化包括：逐级测量N个去除合并后的第一部分灰阶数据，并检测N个去除合并后的第一部分灰阶数据中是否呈周期变化；若没有检测到周期变化，则增加逐级测量的灰阶数据，直至去除合并后的第一部分灰阶数据呈周期变化，确定存在第二类周期；在逐级测量的灰阶个数达到预设阈值，且未出现至少三个以上的周期的情况下，确定N个去除合并后的第一部分灰阶数据不呈周期变化。
进一步地，可选的，第二类周期中同一周期内每个灰阶数据的亮度之间呈递增趋势。
具体的，在去除合并后的第一部分灰阶数据后，有的屏体灰阶数据仍然表现出明显的周期规律，如图3所示，图3是根据本发明实施例的灰阶测量方法中第二类周期的示意图，称该周期为第二类周期T2。
需要说明的是，在本申请实施例中T2与T1的计算方法相同，均采用自相关分析。此时需要注意的是，若对16bit的LED屏直接采用自相关分析计算周期，很可能就会将第二类周期T2误算作第一类周期T1。因此要区别：第一类周期内每个灰阶的亮度几乎相等，而第二类周期亮度几乎为递增(考虑到测量误差及反跳现象)。
为了保证计算准确，在本申请实施例中通过至少逐级测量3个以上周期的灰阶数据(自相关图出现7个以上等间隔的峰值)。由于无法预知第二类周期T2的大概值，先逐级测量N2个灰阶数据，若没有检测到3个以上的周期，则增加逐级测量的灰阶数据，直到有三个以上的周期出现。对于没有周期或者灰阶数据非常线性的情况，无论逐级测量多少个灰阶，也不会出现3个以上的周期，当逐级测量值到达一定上限(N2_Max)还未有三个周期出现时，T2＝1。此外，第二类周期一般为2 n，若不是，则T2＝1。
方式二：在LED屏的芯片的类型为第二类型的情况下
可选的，依据芯片的类型和第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行 预测包括：在LED屏的芯片的类型为第二类型的情况下，判断第一部分灰阶数据是否呈周期变化；在判断结果为是的情况下，通过第一模式依据第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测；在判断结果为否的情况下，通过第二模式依据第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测，从而实现了在芯片低有效的情况下，基于第一部分灰阶数据对第二部分灰阶数据的预测。
其中，在LED屏的芯片所属类型为第二类型的情况下，确定灰阶数据的第一类周期T1＝1，即，灰阶数据呈周期性变化。
在本申请实施例中，方式一和方式二在计算第二类周期的过程相同，区别在于，在方式二中，不需要合并的灰阶数据。
结合方式一和方式二，其中，通过第一模式依据第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测包括：测量每一个周期的第一个灰阶数据，作为基准点，根据周期规律对剩余灰阶数据进行预测；选择每个周期里最后一个灰阶数据，作为检验点；若预测正确，则进入下一个周期；若不正确，则将倒数第二个灰阶数据作为检验点进行预测，直到预测值符合测量值为止
具体的，针对去除合并的灰阶数据后，仍有明显的周期规律的情况。即T2不等于1时，采用第一模式进行测量和预测。
测量每一个周期的第一个灰阶数据，作为基准点，根据周期规律对剩余灰阶数据进行预测。选择每个周期里最后一个灰阶数据作为检验点。若预测正确则进入下一个周期，若不正确，则检验倒数第二个灰阶数据，以此类推，直到预测值符合测量值为止。
由上述可知，本申请实施例提供的灰阶测量方法中能够估计不同情况的测量灰阶减少空间：对于采用第一模式的情况，测量灰阶可减少的空间约为：1-(1/T1)*(2/T2)。对于采用第一模式的情况，1-(1/T1)*P，P取决于灰阶是否线性，其中，完全线性<分段线性<不线性。结合方式一和方式二，其中，通过第二模式依据第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测包括：步骤1，逐级测量若干级灰阶数据，直至得到n个连续的灰阶数据在一条直线上，并用直线的斜率对下一个灰阶数据进行预测；若符合预测值，增大测量步长，其中，中间未测的灰阶数据采用插值预测进行计算；步骤2，若不符合预测值，则返回到上一个测量点，返回步骤1，直至所有的灰阶数据都预测完成。
具体的，针对去除因位灰度级数不够造成的灰阶合并后，没有明显的周期规律、线性、分段线性的情况，即T2＝1时，采用第二模式进行测量和预测。
Step1：逐级测量若干级灰阶数据，直到发现有n个连续的灰阶数据在一条直线上，并用该直线的斜率对下一个点进行预测，若符合预测值，增大测量步长(当步长超过一定阈值，适当地减小步长)，依次类推。中间未测的灰阶数据采用插值预测计算。
Step2：若不符合预测值，则返回到上一个测量点，返回Step1，直到所有的灰阶都预测完成。
方式三：在LED屏的芯片的类型为第三类芯片的情况下
可选的，依据芯片的类型和第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测包括：在LED屏的芯片的类型为第三类型的情况下，依据第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测包括:步骤1，逐级测量若干级灰阶数据，直至得到n个连续的灰阶数据在一条直线上，并用直线的斜率对下一个灰阶数据进行预测；若符合预测值，增大测量步长，其中，中间未测的灰阶数据采用插值预测进行计算；步骤2，若不符合预测值，则返回到上一个测量点，返回步骤1，直至所有的灰阶数据都预测完成，从而实现了在芯片不是高有效也不是低有效的情况下，基于第一部分灰阶数据对第二部分灰阶数据的预测。
具体的，针对去除因位灰度级数不够造成的灰阶合并后，没有明显的周期规律、线性、分段线性的情况，即T2＝1时，对采集的灰阶数据进行预测具体如下：
Step1：逐级测量若干级灰阶数据，直到发现有n个连续的灰阶数据在一条直线上，并用该直线的斜率对下一个点进行预测，若符合预测值，增大测量步长(当步长超过一定阈值，适当地减小步长)，依次类推。中间未测的灰阶数据采用插值预测计算。
Step2：若不符合预测值，则返回到上一个测量点，返回Step1，直到所有的灰阶都预测完成。
本申请实施例提供的灰阶测量方法根据灰阶的规律特性，同时结合CA410快速测量设备，解决灰阶测量的低效率问题，保证数据的准确性，极大地提高用户的使用体验。本申请实施例提供的灰阶测量方法能够根据少量的测量数据，探索灰阶的各种的规律特性，并且在该规律的基础上，选择不同的测量、预测、检验策略，以少量的测量次数，获得更多灰阶数据。在提高效率的同时保证数据的准确性。
在本发明实施例中，通过采集LED屏在画面显示时的第一部分灰阶数据；确定驱动LED屏的芯片的类型；依据芯片的类型和第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测，达到了根据少量的测量数据，探索灰阶的各种的规律特性，并且在该规律的基础上，选择不同的测量、预测、检验策略，以少量的测量次数，获得更多灰阶数据的目的，从而实现了提高效率的同时保证数据的准确性的技术效果，进而解 决了由于相关技术中对灰阶测量时需要逐级测量，导致灰阶测量效率低的技术问题。
实施例2
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种灰阶测量装置，图4是根据本发明实施例的灰阶测量装置的示意图，如图4所示，本申请实施例提供的灰阶测量装置包括：采集模块42，用于采集LED屏在画面显示时的第一部分灰阶数据；类型确定模块44，用于确定驱动LED屏的芯片的类型；测量模块46，用于依据芯片的类型和第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测；通过采集LED屏在画面显示时的少量的第一部分灰阶数据作为测量数据，根据灰阶数据的周期变化进行预测，得到LED屏的第二部分灰阶数据，提升了灰阶测量效率。
可选的，测量模块46包括：第一计算单元，用于在LED屏的芯片的类型为第一类型的情况下，计算第一部分灰阶数据的第一类周期；判断单元，用于在得到第一类周期，并对第一部分灰阶数据去除合并后，判断去除合并后的第一部分灰阶数据是否呈周期变化；第一测量单元，用于在判断结果为是的情况下，通过第一模式依据去除合并后的第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测；第二测量单元，用于在判断结果为否的情况下，通过第二模式依据去除合并后的第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测，从而实现了在芯片高有效的情况下，基于第一部分灰阶数据对第二部分灰阶数据的预测。
进一步地，可选的，第一计算单元包括：逐级测量子单元，用于通过逐级测量多个灰阶数据，得到第一部分灰阶数据；获取子单元，用于获取第一部分灰阶数据中多个灰阶数据在不同灰阶间隔之间的相关程度；周期确定子单元，用于依据相关程度，确定周期，并将周期确定为第一类周期。
可选的，判断单元包括：检测子单元，用于逐级测量N个去除合并后的第一部分灰阶数据，并检测N个去除合并后的第一部分灰阶数据中是否呈周期变化；第一判断子单元，用于若没有检测到周期变化，则增加逐级测量的灰阶数据，直至去除合并后的第一部分灰阶数据呈周期变化，确定存在第二类周期；第二判断子单元，用于在逐级测量的灰阶个数达到预设阈值，且未出现至少三个以上的周期的情况下，确定N个去除合并后的第一部分灰阶数据不呈周期变化。
可选的，测量模块46包括：周期判断单元，用于在LED屏的芯片的类型为第二类型的情况下，判断第一部分灰阶数据是否呈周期变化；第三测量单元，用于在判断结果为是的情况下，通过第一模式依据第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测；第四测量单元，用于在判断结果为否的情况下，通过第二模式依据第一部 分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测，从而实现了在芯片低有效的情况下，基于第一部分灰阶数据对第二部分灰阶数据的预测。
可选的，测量模块46包括：在LED屏的芯片的类型为第三类型的情况下，依据第一部分灰阶数据对LED屏的第二部分灰阶数据进行预测包括:第五测量单元，用于执行步骤1，逐级测量若干级灰阶数据，直至得到n个连续的灰阶数据在一条直线上，并用直线的斜率对下一个灰阶数据进行预测；若符合预测值，增大测量步长，其中，中间未测的灰阶数据采用插值预测进行计算；第六测量单元，用于执行步骤2，若不符合预测值，则返回到上一个测量点，返回第五测量单元执行步骤1，直至所有的灰阶数据都预测完成，从而实现了在芯片不是高有效也不是低有效的情况下，基于第一部分灰阶数据对第二部分灰阶数据的预测。
可选的，第一模式包括：第一测量子单元，测量每一个周期的第一个灰阶数据，作为基准点，根据周期规律对剩余灰阶数据进行预测；选择子单元，用于选择每个周期里最后一个灰阶数据，作为检验点；跳转子单元，用于若预测正确，则进入下一个周期；第二测量子单元，用于若不正确，则将倒数第二个灰阶数据作为检验点进行预测，直到预测值符合测量值为止。
可选的，第二模式包括：第三测量子单元，用于执行步骤1，逐级测量若干个灰阶数据，直至得到n个连续的灰阶数据在一条直线上，并用直线的斜率对下一个灰阶数据进行预测；若符合预测值，则增大测量步长，其中，中间未测的灰阶数据采用插值预测进行计算；第四测量子单元，用于执行步骤2，若不符合预测值，则返回到上一个测量点，返回第三测量子单元执行步骤1，直至所有的灰阶数据都预测完成。
实施例3
根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种非易失性存储介质，其中，非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行上述实施例1中的方法。
实施例4
根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种处理器，其中，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述实施例1中的方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述装置的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (20)

  1. 一种灰阶测量方法，其特征在于，包括：
    采集LED屏在画面显示时的第一部分灰阶数据；
    确定驱动所述LED屏的芯片的类型；
    依据所述芯片的类型和所述第一部分灰阶数据对所述LED屏的第二部分灰阶数据进行预测。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述芯片的类型和所述第一部分灰阶数据对所述LED屏的第二部分灰阶数据进行预测包括：
    在所述LED屏的芯片的类型为第一类型的情况下，计算所述第一部分灰阶数据的第一类周期；
    在得到所述第一类周期，并对所述第一部分灰阶数据去除合并后，判断去除合并后的所述第一部分灰阶数据是否呈周期变化；
    在判断结果为是的情况下，通过第一模式依据去除合并后的所述第一部分灰阶数据对所述LED屏的第二部分灰阶数据进行预测；
    在判断结果为否的情况下，通过第二模式依据去除合并后的所述第一部分灰阶数据对所述LED屏的第二部分灰阶数据进行预测。
  3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一部分灰阶数据的第一类周期包括：
    通过逐级测量多个灰阶数据，得到所述第一部分灰阶数据；
    获取所述第一部分灰阶数据中多个灰阶数据在不同灰阶间隔之间的相关程度；
    依据所述相关程度，确定周期，并将所述周期确定为所述第一类周期。
  4. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一类周期中同一周期内每个灰阶数据的亮度近似或相等。
  5. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判断去除合并后的所述第一部分灰阶数据是否呈周期变化包括：
    逐级测量N个去除合并后的所述第一部分灰阶数据，并检测N个去除合并后的所述第一部分灰阶数据中是否呈周期变化；
    若没有检测到周期变化，则增加逐级测量的灰阶数据，直至去除合并后的所述第一部分灰阶数据呈周期变化，确定存在第二类周期；
    在逐级测量的灰阶个数达到预设阈值，且未出现至少三个以上的周期的情况下，确定N个去除合并后的所述第一部分灰阶数据不呈周期变化。
  6. 根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二类周期中同一周期内每个灰阶数据的亮度之间呈递增趋势。
  7. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述芯片的类型和所述第一部分灰阶数据对所述LED屏的第二部分灰阶数据进行预测包括：
    在所述LED屏的芯片的类型为第二类型的情况下，判断所述第一部分灰阶数据是否呈周期变化；
    在判断结果为是的情况下，通过第一模式依据所述第一部分灰阶数据对所述LED屏的第二部分灰阶数据进行预测；
    在判断结果为否的情况下，通过第二模式依据所述第一部分灰阶数据对所述LED屏的第二部分灰阶数据进行预测。
  8. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述芯片的类型和所述第一部分灰阶数据对所述LED屏的第二部分灰阶数据进行预测包括：
    在所述LED屏的芯片的类型为第三类型的情况下，依据所述第一部分灰阶数据对所述LED屏的第二部分灰阶数据进行预测包括:
    步骤1，逐级测量若干个灰阶数据，直至得到n个连续的灰阶数据在一条直线上，并用所述直线的斜率对下一个灰阶数据进行预测；若符合预测值，增大测量步长，其中，中间未测的灰阶数据采用插值预测进行计算；
    步骤2，若不符合预测值，则返回到上一个测量点，返回步骤1，直至所有的灰阶数据都预测完成。
  9. 根据权利要求2或7所述的方法，其特征在于，所述第一模式包括：
    测量每一个周期的第一个灰阶数据，作为基准点，根据周期规律对剩余灰阶数据进行预测；
    选择每个周期里最后一个灰阶数据，作为检验点；
    若预测正确，则进入下一个周期；
    若不正确，则将倒数第二个灰阶数据作为检验点进行预测，直到预测值符合测量值为止。
  10. 根据权利要求2或7所述的方法，其特征在于，所述第二模式包括：
    步骤1，逐级测量若干个灰阶数据，直至得到n个连续的灰阶数据在一条直线上，并用所述直线的斜率对下一个灰阶数据进行预测；若符合预测值，则增大测量步长，其中，中间未测的灰阶数据采用插值预测进行计算；
    步骤2，若不符合预测值，则返回到上一个测量点，返回步骤1，直至所有的灰阶数据都预测完成。
  11. 一种灰阶测量装置，其特征在于，包括：
    采集模块，用于采集LED屏在画面显示时的第一部分灰阶数据；
    类型确定模块，用于确定驱动所述LED屏的芯片的类型；
    测量模块，用于依据所述芯片的类型和所述第一部分灰阶数据对所述LED屏的第二部分灰阶数据进行预测。
  12. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述测量模块包括：
    第一计算单元，用于在所述LED屏的芯片的类型为第一类型的情况下，计算所述第一部分灰阶数据的第一类周期；
    判断单元，用于在得到所述第一类周期，并对所述第一部分灰阶数据去除合并后，判断去除合并后的所述第一部分灰阶数据是否呈周期变化；
    第一测量单元，用于在判断结果为是的情况下，通过第一模式依据去除合并后的所述第一部分灰阶数据对所述LED屏的第二部分灰阶数据进行预测；
    第二测量单元，用于在判断结果为否的情况下，通过第二模式依据去除合并后的所述第一部分灰阶数据对所述LED屏的第二部分灰阶数据进行预测。
  13. 根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一计算单元包括：
    逐级测量子单元，用于通过逐级测量多个灰阶数据，得到所述第一部分灰阶数据；
    获取子单元，用于获取所述第一部分灰阶数据中多个灰阶数据在不同灰阶间隔之间的相关程度；
    周期确定子单元，用于依据所述相关程度，确定周期，并将所述周期确定为 所述第一类周期。
  14. 根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述判断单元包括：
    检测子单元，用于逐级测量N个去除合并后的所述第一部分灰阶数据，并检测所述N个去除合并后的所述第一部分灰阶数据中是否呈周期变化；
    第一判断子单元，用于若没有检测到周期变化，则增加逐级测量的灰阶数据，直至去除合并后的所述第一部分灰阶数据呈周期变化，确定存在第二类周期；
    第二判断子单元，用于在逐级测量的灰阶个数达到预设阈值，且未出现至少三个以上的周期的情况下，确定N个去除合并后的所述第一部分灰阶数据不呈周期变化。
  15. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述测量模块包括：
    周期判断单元，用于在所述LED屏的芯片的类型为第二类型的情况下，判断所述第一部分灰阶数据是否呈周期变化；
    第三测量单元，用于在判断结果为是的情况下，通过第一模式依据所述第一部分灰阶数据对所述LED屏的第二部分灰阶数据进行预测；
    第四测量单元，用于在判断结果为否的情况下，通过第二模式依据所述第一部分灰阶数据对所述LED屏的第二部分灰阶数据进行预测。
  16. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述测量模块包括：
    在所述LED屏的芯片的类型为第三类型的情况下，依据所述第一部分灰阶数据对所述LED屏的第二部分灰阶数据进行预测包括:
    第五测量单元，用于执行步骤1，逐级测量若干个灰阶数据，直至得到n个连续的灰阶数据在一条直线上，并用所述直线的斜率对下一个灰阶数据进行预测；若符合预测值，则增大测量步长，其中，中间未测的灰阶数据采用插值预测进行计算；
    第六测量单元，用于执行步骤2，若不符合预测值，则返回到上一个测量点，返回所述第五测量单元执行步骤1，直至所有的灰阶数据都预测完成。
  17. 根据权利要求12或15所述的装置，其特征在于，所述第一模式包括：
    第一测量子单元，测量每一个周期的第一个灰阶数据，作为基准点，根据周期规律对剩余灰阶数据进行预测；
    选择子单元，用于选择每个周期里最后一个灰阶数据，作为检验点；
    跳转子单元，用于若预测正确，则进入下一个周期；
    第二测量子单元，用于若不正确，则将倒数第二个灰阶数据作为检验点进行预测，直到预测值符合测量值为止。
  18. 根据权利要求12或15所述的装置，其特征在于，所述第二模式包括：
    第三测量子单元，用于执行步骤1，逐级测量若干个灰阶数据，直至得到n个连续的灰阶数据在一条直线上，并用所述直线的斜率对下一个灰阶数据进行预测；若符合预测值，则增大测量步长，其中，中间未测的灰阶数据采用插值预测进行计算；
    第四测量子单元，用于执行步骤2，若不符合预测值，则返回到上一个测量点，返回所述第三测量子单元执行步骤1，直至所有的灰阶数据都预测完成。
  19. 一种非易失性存储介质，其中，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行权利要求1至10中任意一项所述的方法。
  20. 一种处理器，其中，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至10中任意一项所述的方法。
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