CN117011394A - 一种图像处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种图像处理方法及装置，所述方法包括：获得对应所述显示屏幕分别显示黑色画面、红色画面、绿色画面、蓝色画面时拍摄得到第一图像、第二图像、第三图像及第四图像，所述第一图像、第二图像、第三图像及第四图像为灰度图像，所述第一图像中包括亮斑，所述亮斑对应于所述显示屏幕中的像素结构坏点；基于所述第二图像、第三图像、第四图像中的一种或多种以及所述第一图像计算确定所述亮斑对应的颜色。本申请的图像处理方法能够基于黑白相机拍摄得到的灰度图像，确认出因屏幕具有坏点而导致出现的亮斑的对应颜色。

Description

一种图像处理方法及装置

技术领域

本申请实施例涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术

在屏幕检测(AOI)时，目前主流方案都会选择使用工业相机，即黑白相机对屏幕显示黑画面时进行拍摄，并基于拍摄结果进行检测，以确定显示屏幕的质量。而对于不同的任务需求，不同类型的缺陷定义有不同的规则，比如黑画面中出现亮点，该种亮点缺陷的检测通常需要获知其具体属于哪个颜色，即对应的像素颜色，进而基于颜色而确定屏幕的具体故障信息。由于选用的相机为黑白相机，所以无法快速直接地区分、检出亮点是红、绿、蓝哪个颜色。

目前的解决方案是增加彩色相机来进行拍摄，以基于彩色图像来识别出亮点颜色，但是这将会带来多余的检测成本，同时基于彩色图像和黑白图像进行AOI检测时对应的算法也是不同的，故利用彩色图像对已有的检测算法的通用性有影响。

发明内容

本申请提供了一种能够基于黑白相机拍摄得到的灰度图像确认出因屏幕具有坏点而导致出现的亮斑的对应颜色的图像处理方法及装置。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种图像处理方法，包括：

获得对应所述显示屏幕分别显示黑色画面、红色画面、绿色画面、蓝色画面时拍摄得到第一图像、第二图像、第三图像及第四图像，所述第一图像、第二图像、第三图像及第四图像为灰度图像，所述第一图像中包括亮斑，所述亮斑对应于所述显示屏幕中的像素结构坏点；

基于所述第二图像、第三图像、第四图像中的一种或多种以及所述第一图像计算确定所述亮斑对应的颜色。

在一些实施例中，所述基于所述第二图像、第三图像、第四图像中的一种或多种以及所述第一图像计算确定所述亮斑对应的颜色，包括：

根据所述第二图像、第三图像及第四图像中的图像信息，从所述第一图像中确定分别与所述第二图像、第三图像及第四图像具有对应关系的区域信息；

根据所述区域信息和所述亮斑所在的位置确定所述亮斑对应的颜色。

在一些实施例中，所述方法还包括：

分别确定所述第二图像、第三图像及第四图像中亮度满足条件的第一区域，所述第二图像、第三图像及第四图像中均包含多个所述第一区域，多个所述第一区域在对应的图像中以固定间隔排列设置。

在一些实施例中，所述从所述第一图像中确定分别与所述第二图像、第三图像及第四图像具有对应关系的区域信息，包括：

选取所述第二图像、第三图像及第四图像上具有相同坐标信息的图像块，每个所述图像块均包含所在图像的部分第一区域；

确定每个所述图像块中对应所述第一区域的部分坐标信息，并基于所述部分坐标信息计算确定对应的图像中所有第一区域的坐标；

分别基于所述第二图像、第三图像及第四图像上的第一区域的坐标对所述第一图像进行相应坐标区域的划分，以得到所述第一图像中分别与所述第二图像、第三图像及第四图像具有对应关系的区域信息。

在一些实施例中，所述根据所述区域信息和所述亮斑所在的位置确定所述亮斑对应的颜色，包括：

基于各个所述区域信息分别对所述第一图像进行参数调整，使所述第一图像在对应所述区域信息的区域的亮度值大于0,其余区域的亮度值等于0；

基于所述亮斑所在的位置确定所述第一图像中亮度值大于0的区域中，于相同位置处是否包含所述亮斑；

基于包含所述亮斑的区域确定所述亮斑对应的颜色。

在一些实施例中，所述基于所述第二图像、第三图像、第四图像中的一种或多种以及所述第一图像计算确定所述亮斑对应的颜色，包括：

在所述第一图像中确定出所述亮斑的坐标信息；

基于所述坐标信息在所述第二图像、第三图像、第四图像中分别确定出对应的第二区域；

基于每个所述第二区域的亮度确定所述亮斑对应的颜色。

在一些实施例中，所述方法还包括以下至少之一：

计算每个所述第二区域中显示相同颜色的像素的亮度值之和；

计算每个所述第二区域中显示相同颜色，且亮度值满足第二阈值的像素的亮度值之和；

所述基于每个所述第二区域的亮度确定所述亮斑对应的颜色，包括：

基于计算得到的各个所述亮度值之和确定所述亮斑对应的颜色。

在一些实施例中，所述基于计算得到的各个所述亮度值之和确定所述亮斑对应的颜色，包括：

基于计算得到的各个所述亮度值之和、对应不同颜色的亮度值之和的阈值、以及不同颜色的亮度值之和间的大小关系确定所述亮斑对应的颜色。

在一些实施例中，所述基于计算得到的各个所述亮度值之和确定所述亮斑对应的颜色，包括：

将每个所述第二区域中数值最大的亮度值之和进行比对，并按数值由大到小的顺序确定出第一亮度值之和、第二亮度值之和及第三亮度值之和，每个所述第二区域中数值最大的亮度值之和对应的颜色不同；

计算所述第二亮度值之和与第三亮度值之和的第一差值；

计算所述第一亮度值之和与第三亮度值之和的第二差值；

基于所述第一差值、第二差值的比值及预置的第三阈值确定所述亮斑对应的颜色是否与所述第一亮度值之和对应的颜色相同。

本申请另一实施例同时提供一种图像处理装置，包括：

获得模块，用于获得对应所述显示屏幕分别显示黑色画面、红色画面、绿色画面、蓝色画面时拍摄得到第一图像、第二图像、第三图像及第四图像，所述第一图像、第二图像、第三图像及第四图像为灰度图像，所述第一图像中包括亮斑，所述亮斑对应于所述显示屏幕中的像素结构坏点；

计算模块，用于根据所述第二图像、第三图像、第四图像中的一种或多种以及所述第一图像计算确定所述亮斑对应的颜色。

基于上述实施例的公开可以获知，本申请实施例具备的有益效果包括通过获得对应显示屏幕分别显示黑色画面、红色画面、绿色画面、蓝色画面时拍摄得到的四个灰度图像，并通过该四个灰度图像便可计算确定出对应黑色画面的灰度图像中的亮斑的颜色，该过程无需增设额外设备，不会增加检测成本，使用的图像始终为灰度图像，对原检测方法、计算方法无影响，故有效解决了目前无法通过拍摄的灰度图像确定亮斑对应颜色的技术问题。

附图说明

图1为本发明实施例中的图像处理方法的流程图。

图2为本发明中第一图像的结构示意图。

图3为本发明实施例一中的三个图像块的结构图。

图4为本发明实施例一中的三个掩膜结果结构图。

图5为本发明实施例二中确定第一图像中亮斑位置时的示意图。

图6为本发明实施例中的图像处理装置的结构框图。

具体实施方式

下面，结合附图对本申请的具体实施例进行详细的描述，但不作为本申请的限定。

应理解的是，可以对此处申请的实施例做出各种修改。因此，下述说明书不应该视为限制，而仅是作为实施例的范例。本领域的技术人员将想到在本申请的范围和精神内的其他修改。

包含在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本申请的实施例，并且与上面给出的对本申请的大致描述以及下面给出的对实施例的详细描述一起用于解释本申请的原理。

通过下面参照附图对给定为非限制性实例的实施例的优选形式的描述，本申请的这些和其它特性将会变得显而易见。

还应当理解，尽管已经参照一些具体实例对本申请进行了描述，但本领域技术人员能够确定地实现本申请的很多其它等效形式，它们具有如权利要求所述的特征并因此都位于借此所限定的保护范围内。

当结合附图时，鉴于以下详细说明，本申请的上述和其他方面、特征和优势将变得更为显而易见。

此后参照附图描述本申请的具体实施例；然而，应当理解，所申请的实施例仅仅是本申请的实例，其可采用多种方式实施。熟知和/或重复的功能和结构并未详细描述以避免不必要或多余的细节使得本申请模糊不清。因此，本文所申请的具体的结构性和功能性细节并非意在限定，而是仅仅作为权利要求的基础和代表性基础用于教导本领域技术人员以实质上任意合适的详细结构多样地使用本申请。

本说明书可使用词组“在一种实施例中”、“在另一个实施例中”、“在又一实施例中”或“在其他实施例中”，其均可指代根据本申请的相同或不同实施例中的一个或多个。

下面，结合附图详细的说明本申请实施例。

如图1所示，本申请实施例提供一种图像处理方法，包括：

S1:获得对应显示屏幕分别显示黑色画面、红色画面、绿色画面、蓝色画面时拍摄得到的第一图像、第二图像、第三图像及第四图像，第一图像、第二图像、第三图像及第四图像为灰度图像，第一图像中包括亮斑，亮斑对应于显示屏幕中的像素结构坏点；

S2:基于第二图像、第三图像、第四图像中的一种或多种以及第一图像计算确定亮斑对应的颜色。

例如，如图2所示，当对设备的显示屏幕进行检测，如外观检测时，会令显示屏幕显示黑色画面，如以全屏模式显示黑色画面，接着利用黑白相机对现实屏幕进行拍摄，得到显示屏幕显示黑色画面时的灰度图，即第一图像，通过对第一图像进行亮斑检测，以确定显示屏幕是否有结构坏点，如显示屏幕的某一处或多处的像素结构受损，导致其无法正常开启或关闭，进而造成第一图像上会对应出现亮斑，对于该亮斑，检测设备正常情况下是无法获知其具体对应颜色的。故为了确定亮斑的颜色，检测设备会调用本实施例方法的功能，以确定出亮斑对应的颜色，如红色、绿色、蓝色。在启动本实施例方法对应的功能时，系统会控制显示屏幕如继续以全屏模式显示红色画面、绿色画面、蓝色画面，并令黑白相机分别对显示屏幕进行拍摄，以得到同为灰度图像的第二图像，第三图像，和第四图像。当得到该三个图像后，系统便会基于该三个图像和包含亮斑的第一图像一起进行计算，以确定出亮斑对应的颜色。

基于上述内容可知，本实施例通过获得对应显示屏幕分别显示黑色画面、红色画面、绿色画面、蓝色画面时拍摄得到的四个灰度图像，并通过该四个灰度图像便可计算确定出对应黑色画面的灰度图像中的亮斑的颜色，该过程无需增设额外设备，不会增加检测成本，使用的图像始终为灰度图像，对原检测方法、计算方法等均无影响，故有效解决了目前无法通过拍摄的灰度图像确定亮斑对应颜色的技术问题。

进一步地，在基于上述四个灰度图像计算确定亮斑的对应颜色时，可用方法不唯一，以下结合不同实施例进行具体说明：

实施利一：

基于第二图像、第三图像、第四图像中的一种或多种以及第一图像计算确定亮斑对应的颜色，包括：

S3:根据第二图像、第三图像及第四图像中的图像信息，从第一图像中确定分别与第二图像、第三图像及第四图像具有对应关系的区域信息；

S4:根据区域信息和亮斑所在的位置确定亮斑对应的颜色。

例如，获得第二图像、第三图像及第四图像中的图像信息，该图像信息与对应的显示屏幕显示的不同颜色的画面相关，如第二图像对应的是红色画面，其图像信息可以是图像中记录的关于显示屏幕显示红色画面时的像素信息，第三图像对应的是绿色画面，其图像信息可以是图像中记录的关于显示屏幕显示绿色画面时的像素信息，第四图像对应的是蓝色画面，其图像信息可以是图像中记录的关于显示屏幕显示蓝色画面时的像素信息，上述的像素信息可以包括如哪些像素被点亮，亮度值范围。或者，图像信息可以是显示屏幕显示不同颜色画面时，对应的高亮区域，如将第二图像、第三图像、第四图像对应显示屏幕的显示区域的图像部分进行放大，此时可以可看到图像中记录的显示区域具有低灰度区域，也就是高亮区域(对应白色，或偏向于白色的区域)和高灰度区域，也就是低亮区域，甚至是零亮度区域(对应黑色，灰色，如深灰色等区域)，该具有不同程度灰度的区域也可作为图像信息。而由于第一图像、第二图像、第三图像及第四图像均是通过对显示屏幕进行拍摄得到，故其具有相同的坐标信息，在获得了第二图像至第四图像的图像信息后，系统便可以从第一图像中确定分别与第二图像、第三图像及第四图像具有对应关系的区域信息，如第二图像、第三图像、第四图像中的高亮区域对应第一图像中的位置，低亮区域对应第一图像中的位置，或者是第二图像中对应红色像素位置的区域在第一图像中所在位置，第三图像中对应绿色像素位置的区域在第一图像中所在位置，第四图像中对应蓝色像素位置的区域在第一图像中所在位置等等。当系统确定了所述区域信息后，便可基于该区域信息进行进一步的分析或计算，进而确定出对应亮斑的颜色。

具体地，在系统确定第二图像、第三图像及第四图像中的图像信息时，本实施例中的方法包括：

S5:分别确定第二图像、第三图像及第四图像中亮度满足条件的第一区域，第二图像、第三图像及第四图像中均包含多个第一区域，多个第一区域在对应的图像中以固定间隔排列设置。

例如，系统在得到第二图像、第三图像和第四图像后，为方便识别，可以对每个图像进行放大处理，接着确定图像中亮度满足预置条件的第一区域，该第一区域相当于是上文所述的高亮区域，通过设置亮度阈值形成预置条件，基于亮度阈值对图像中的亮度区域进行筛选，以得到第一区域。该第一区域与显示屏幕中显示的画面颜色相同的像素区域对应，如第二图像中的第一区域与红色像素区域对应，第三图像中的第一区域与绿色像素区域对应，第四图像中的第一区域与蓝色像素区域对应。而正由于第一区域是与目标显色像素区域对应，响应于同一颜色的像素是逐列设置，且相邻两列同色像素具有间隔(另外两个颜色的像素列形成该间隔)，故每个图像中的第一区域也是多个，且在图像中以固定间隔排列设置。

其中，在显示屏幕显示不同颜色的画面时，可以是仅对目标色(对应画面颜色)像素赋予大于0的值，而其余颜色像素赋予0值，或者是对目标色像素赋予较大值，而其余颜色像素赋予较小值，进而实现从视觉效果上看为红色画面，或绿色画面，或蓝色画面。也正因如此，本实施例中在确定第一区域时是确定亮度满足条件的区域为第一区域，为的是滤除同样被点亮并显色，但显色较弱，亮度较弱的像素区域。

在确定了图像信息后，系统基于图像信息从第一图像中确定分别与第二图像、第三图像及第四图像具有对应关系的区域信息时，包括：

S6:选取第二图像、第三图像及第四图像上具有相同坐标信息的图像块，每个图像块均包含所在图像的部分第一区域；

S7:确定每个图像块中对应第一区域的部分坐标信息，并基于部分坐标信息计算确定对应的图像中所有第一区域的坐标；

S8:分别基于第二图像、第三图像及第四图像上的第一区域的坐标对第一图像进行相应坐标区域的划分，以得到第一图像中分别与第二图像、第三图像及第四图像具有对应关系的区域信息。

例如，可以选取第二图像、第三图像和第四图像的图像中心区域处，具有相同坐标信息的图像块，每个图像块中均包含对应图像中的部分第一区域，如图3所示，可以选取11*11大小的图像块，其中每个图像块中均包含一高亮区域，即对应各图像的第一区域。接着，基于得到的图像块，确定每个图像块中包含的第一区域的部分坐标信息，例如读取每个图像块中第一区域的三个连续像素的坐标值，例如中间像素的亮度为峰值，两端像素相对中间像素的亮度偏暗，以图中最后一个图像块为例，该图像块对应的显示画面为红色画面，其第一区域对应的为红色像素区域，在对该第一区域读取坐标时，得到的坐标读取结果为：7105、7106、7107(列坐标)。由图可知，其亮度分别对应为最暗、最亮、中亮，满足上述读取要求。依照相同方法可读取另两个图像块中第一区域的部分坐标信息。在读取了所需坐标信息后，也即确定了每个图像块中对应第一区域的部分坐标信息后，系统会基于该部分坐标信息确定对应的图像中所有第一区域的坐标。该确定方式可结合像素排列规律实现，也即根据红、绿、篮像素的排列规律实现，具体地，基于获得的三个列坐标，可以通过±9N的方式得到图像中全部第一区域的列坐标。例如以上述列坐标为例，其所有第一区域的列坐标为：(7105，7106，7107)±9N，N取值不定，可以根据图像尺寸而定。基于相同方法，其余图像块中的第一区域坐标亦可确定。在确定了每个图像中第一区域的坐标后，系统便可分别基于第二图像、第三图像及第四图像上的所有第一区域的坐标，对第一图像进行相应坐标区域的划分，如前文所述，第一图像、第二图像、第三图像与第四图像均是对显示屏幕进行拍摄得到，故四个图像的尺寸相同，坐标信息相同，在确定了第二图像至第四图像的第一区域的坐标后，系统便可直接基于该坐标对第一图像进行对应坐标区域的划分，进而得到第一图像中分别与第二图像、第三图像及第四图像具有对应关系的区域信息，该区域信息可以是以图像形式表现，如将第一图像进行复制，得到三个第一图像，然后基于第二图像、第三图像、第四图像中的第一区域的坐标分别对一个第一图像进行对应坐标区域的划分，以得到划分后的图像信息，或是包含划分信息的第一图像。或者区域信息仅为划分结果对应的坐标信息。

进一步地，在得到了区域信息后，系统可根据区域信息和亮斑所在的位置确定亮斑对应的颜色，包括：

S9:基于各个区域信息分别对第一图像进行参数调整，使第一图像在对应区域信息的区域的亮度值大于0,其余区域的亮度值等于0；

S10:基于亮斑所在的位置确定第一图像中亮度值大于0的区域中，于相同位置处是否包含亮斑；

S11:基于包含亮斑的区域确定亮斑对应的颜色。

例如，在得到了各个区域信息后，可以基于各个区域信息分别对第一图像进行掩膜处理，具体做法包括将第一图像中对应第二图像的区域信息的列坐标值保留，其他区域数据置零，例如仅保留(7105，7106，7107)±9N的亮度值，其余值置零，得到对应第二图像的掩膜图像；接着将第一图像中对应第三图像的区域信息的列坐标值保留，其他区域数据置零，得到对应第三图像的掩膜图像；最后将第一图像中对应第四图像的区域信息的列坐标值保留，其他区域数据置零，得到对应第四图像的掩膜图像，各掩膜结果可参考图4所示。当得到了各个掩膜结果后，系统可自第一图像中确定亮斑所在位置，然后基于亮斑所在位置自三个掩膜结果的对应位置处进行查询，以确定哪个掩膜结果中同样包含该亮斑，此时哪个掩膜结果中包含亮斑，即可确定亮斑的颜色与该掩膜结果对应的像素颜色相同，也就是与掩膜结果对应的图像记录的屏幕显示画面的颜色相同，进而确定了亮斑的颜色。

基于检测结果，检测系统可以基于预置规则确定是否报警，以及以何种形式报警，不同形式的报警对应检测结果的不同严重程度，具体设置不定，可根据实际检测要求而定。通常，当每个掩膜结果均能检测到亮斑，说明屏幕损坏严重，需输出最高等级的报警。

基于本实施例的方法进行亮斑颜色的确定，不需要增加额外的彩色相机等设备，即不增加任何成本，仅仅需要对第二图像至第四图像中心选取的图像块判断亮区(第一区域)及其坐标，并对第一图像进行相应亮区的划分，之后基于划分结果对第一图像进行掩膜处理，最后基于掩膜结果便可直接确定亮斑颜色，整体过程方法简单，计算成本低，且亮斑检测结果精度高，检测速度快，当在对批量性的同一型号显示屏幕进行检测时，涉及的图像及第一区域坐标、区域信息的确定只需要初始计算一次即可，后续可直接投入使用，进一步提升了检测效率。

实施例二：

基于第二图像、第三图像、第四图像中的一种或多种以及第一图像计算确定亮斑对应的颜色，包括：

S12:在第一图像中确定出亮斑的坐标信息；

S13:基于坐标信息在第二图像、第三图像、第四图像中分别确定出对应的第二区域；

S14:基于每个第二区域的亮度确定亮斑对应的颜色。

例如，如图5所示，首先基于第一图像确定出亮斑的位置及对应的坐标信息。接着在第二图像、第三图像及第四图像中分别确定出对应亮斑位置的第二区域，该第二区域可以是包含亮斑的区域，也可以是亮斑形成的区域，本实施例中优选第二区域为亮斑形成的区域。在确定第二区域时，可以通过对亮斑的边进行勾勒，确定出亮斑区域。在得到了每个图像的第二区域之后，可以根据每个图像的第二区域的亮度，也即亮斑区域的亮度，进行综合分析、计算，进而确定出亮斑对应的颜色，如为红色、绿色、蓝色。

在本实施例中，系统计算亮斑对应的颜色时，还需先执行以下至少之一个步骤：

S15:计算每个第二区域中显示相同颜色的像素的亮度值之和；

S16:计算每个第二区域中显示相同颜色，且亮度值满足第二阈值的像素的亮度值之和。

基于上文可知，第二区域是由亮斑形成，在计算每个第二区域的亮度时，可以对第二区域放大，显示出像素格，之后可以结合显示屏幕的同区域的像素对应确定第二区域中每个像素格的像素颜色及亮度。如前一实施例所述，显示屏幕显示各颜色画面时，如红色画面，其红色像素赋值最高(红色像素最亮)，其余颜色像素的赋值低，甚至为0，以使得最终屏幕显示的画面为红色画面，即显示赋值最高的像素颜色，因此第二区域内被点亮的像素可能涉及多个不同颜色的像素，需要统计出每个第二区域的相同颜色的像素的亮度值之和，如绿色像素的亮度值之和，蓝色像素的亮度值之和，红色像素的亮度值之和。或者，也可以先对各个像素的亮度与第二阈值进行对比，确定出亮度满足第二阈值的像素，然后仅对亮度满足第二阈值的像素计算亮度值之和，该过程实现的效果和前一方式实现的效果相同，均是为了确定出第二区域对应的显示颜色。

具体地，在计算每个颜色像素的亮度值之和时，可以是计算每个像素格的显色的亮度值之和，例如对于一个像素格，首先确定其三个像素的亮度值，若其中一个颜色的亮度值大于对应阈值，同时其亮度值大于另外两个颜色的像素亮度，那么则可确定该像素格的显色即为该亮度值最大的颜色。例如，以像素格显色为绿色为例，如果第二区域内的一坐标点(i,j)，即一像素格满足以下条件G(i,j)(该点的绿色像素亮度值)>40，同时G(i,j)>R(i,j)，G(i,j)>B(i,j)，那么该像素格(i,j)的显色为绿色。

进一步地，基于每个第二区域的亮度确定亮斑对应的颜色，包括：

S17:基于计算得到的各个亮度值之和确定亮斑对应的颜色。

也就是系统会根据得到的每个第二区域的各个亮度值之和进行分析、计算，进而确定出亮斑对应的颜色，实际应用时，可用算法包括多种，以下结合不同实例进行说明：

方案一：

基于计算得到的各个亮度值之和确定亮斑对应的颜色，包括：

S18:基于计算得到的各个亮度值之和、对应不同颜色的亮度值之和的阈值、以及不同颜色的亮度值之和间的大小关系确定亮斑对应的颜色。

例如，如前文所述，可先对第二区域内的不同颜色的亮度值之和进行比对，如果对应该第二区域内的一颜色亮度值之和，其值大于对应的阈值，同时其亮度值之和大于同区域内的其他颜色的亮度值之和，则可确定该第二区域的颜色即为该亮度值之和最大者对应的颜色。以相同方法可以确定出其他两个第二区域的颜色。当得到了三个第二区域的颜色及其亮度值之和时，可对其进行对比，以至少确定出亮度值之和最大者对应的颜色为亮斑对应的颜色。

或者，将每个第二区域的显色亮度分别与对应的阈值进行比对，然后将满足阈值要求的亮度进行比对，确定亮度值最大者对应的颜色为亮斑对应的颜色。

方案二：

基于计算得到的各个亮度值之和确定亮斑对应的颜色，包括：

S19:将每个第二区域中数值最大的亮度值之和进行比对，并按数值由大到小的顺序确定出第一亮度值之和、第二亮度值之和及第三亮度值之和，每个第二区域中数值最大的亮度值之和对应的颜色不同；

S20:计算第二亮度值之和与第三亮度值之和的第一差值；

S21:计算第一亮度值之和与第三亮度值之和的第二差值；

S22:基于第一差值、第二差值的比值及预置的第三阈值确定亮斑对应的颜色是否与第一亮度值之和对应的颜色相同。

例如，可以基于前文所述的方法确定出每个第二区域的显色及对应的亮度值之和，该亮度值之和为对应的第二区域内的不同颜色像素中的最大亮度值之和，且改亮度值之和本质上可看做是对应的第二区域的亮度值，同时三个第二区域的显色均不相同。在确定了每个第二区域的亮度值之后，对三个第二区域的亮度值进行比对，并按照大小顺序排列，得到第一亮度值之和、第二亮度值之和及第三亮度值之和。接着，计算第二亮度值之和与第三亮度值之和的第一差值，第一亮度值之和与第三亮度值之和的第二差值，之后，计算第一差值与第二差值的比值，并将该比值与预置的第三阈值进行比对，该第三阈值为一个区间取值范围，若该比值位于该区间范围内，则可表明亮斑的颜色为与第一亮度值之和对应的颜色。将其以公式表达时，以亮斑颜色为绿色为例，具体如下：

Gx>Rx&Gx>Bx

-0.45<(Rx-Bx)/(Gx-min(Bx,Rx))<0.42

其中，G表示绿色，R表示红色，B表示蓝色，(-0.45,0.42)为第三阈值的示例性说明，实际使用时，并不局限于该数值范围。

本实施例的方法同样无需额外增设硬件，不会消耗额外硬件成本，仅基于现有硬件，如黑白相机便可实现屏幕坏点对应颜色的检测，方法简单，易于应用实施。

如图6所示，本申请另一实施例同时提供一种图像处理装置，包括：

获得模块1，用于获得对应所述显示屏幕分别显示黑色画面、红色画面、绿色画面、蓝色画面时拍摄得到第一图像、第二图像、第三图像及第四图像，所述第一图像、第二图像、第三图像及第四图像为灰度图像，所述第一图像中包括亮斑，所述亮斑对应于所述显示屏幕中的像素结构坏点；

计算模块2，用于根据所述第二图像、第三图像、第四图像中的一种或多种以及所述第一图像计算确定所述亮斑对应的颜色。

在一些实施例中，所述基于所述第二图像、第三图像、第四图像中的一种或多种以及所述第一图像计算确定所述亮斑对应的颜色，包括：

根据所述第二图像、第三图像及第四图像中的图像信息，从所述第一图像中确定分别与所述第二图像、第三图像及第四图像具有对应关系的区域信息；

根据所述区域信息和所述亮斑所在的位置确定所述亮斑对应的颜色。

在一些实施例中，所述装置还包括：

确定模块3，用于分别确定所述第二图像、第三图像及第四图像中亮度满足条件的第一区域，所述第二图像、第三图像及第四图像中均包含多个所述第一区域，多个所述第一区域在对应的图像中以固定间隔排列设置。

在一些实施例中，所述从所述第一图像中确定分别与所述第二图像、第三图像及第四图像具有对应关系的区域信息，包括：

选取所述第二图像、第三图像及第四图像上具有相同坐标信息的图像块，每个所述图像块均包含所在图像的部分第一区域；

确定每个所述图像块中对应所述第一区域的部分坐标信息，并基于所述部分坐标信息计算确定对应的图像中所有第一区域的坐标；

分别基于所述第二图像、第三图像及第四图像上的第一区域的坐标对所述第一图像进行相应坐标区域的划分，以得到所述第一图像中分别与所述第二图像、第三图像及第四图像具有对应关系的区域信息。

在一些实施例中，所述根据所述区域信息和所述亮斑所在的位置确定所述亮斑对应的颜色，包括：

基于各个所述区域信息分别对所述第一图像进行参数调整，使所述第一图像在对应所述区域信息的区域的亮度值大于0,其余区域的亮度值等于0；

基于所述亮斑所在的位置确定所述第一图像中亮度值大于0的区域中，于相同位置处是否包含所述亮斑；

基于包含所述亮斑的区域确定所述亮斑对应的颜色。

在一些实施例中，所述基于所述第二图像、第三图像、第四图像中的一种或多种以及所述第一图像计算确定所述亮斑对应的颜色，包括：

在所述第一图像中确定出所述亮斑的坐标信息；

基于所述坐标信息在所述第二图像、第三图像、第四图像中分别确定出对应的第二区域；

基于每个所述第二区域的亮度确定所述亮斑对应的颜色。

在一些实施例中，所述方法还包括以下至少之一：

计算每个所述第二区域中显示相同颜色的像素的亮度值之和；

计算每个所述第二区域中显示相同颜色，且亮度值满足第二阈值的像素的亮度值之和；

所述基于每个所述第二区域的亮度确定所述亮斑对应的颜色，包括：

基于计算得到的各个所述亮度值之和确定所述亮斑对应的颜色。

在一些实施例中，所述基于计算得到的各个所述亮度值之和确定所述亮斑对应的颜色，包括：

基于计算得到的各个所述亮度值之和、对应不同颜色的亮度值之和的阈值、以及不同颜色的亮度值之和间的大小关系确定所述亮斑对应的颜色。

在一些实施例中，所述基于计算得到的各个所述亮度值之和确定所述亮斑对应的颜色，包括：

将每个所述第二区域中数值最大的亮度值之和进行比对，并按数值由大到小的顺序确定出第一亮度值之和、第二亮度值之和及第三亮度值之和，每个所述第二区域中数值最大的亮度值之和对应的颜色不同；

计算所述第二亮度值之和与第三亮度值之和的第一差值；

计算所述第一亮度值之和与第三亮度值之和的第二差值；

基于所述第一差值、第二差值的比值及预置的第三阈值确定所述亮斑对应的颜色是否与所述第一亮度值之和对应的颜色相同。

本申请另一实施例还提供一种计算机设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器，配置为存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上文中任一项实施例所述的图像处理方法。

本申请另一实施例还提供一种存储介质，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如上述任一项实施例中所述的图像处理方法。

本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被有形地存储在计算机可读介质上并且包括计算机可读指令，所述计算机可执行指令在被执行时使至少一个处理器执行诸如上文所述实施例中的图像处理方法。应理解，本实施例中的各个方案具有上述方法实施例中对应的技术效果，此处不再赘述。

需要说明的是，本申请的计算机存储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或者是上述两者的任意组合。计算机可读介质例如可以但不限于是电、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可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储介质(RAM)、只读存储介质(ROM)、可擦式可编程只读存储介质(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储介质(CD-ROM)、光存储介质件、磁存储介质件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，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。而在本申请中，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、传播或者传输配置为由指令执行系统、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、天线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本申请的保护范围限于这些例子；在本申请的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本申请中一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

以上实施例仅为本申请的示例性实施例，不用于限制本申请，本申请的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本申请的实质和保护范围内，对本申请做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本申请的保护范围内。

Claims (10)

1.一种图像处理方法，包括：

获得对应所述显示屏幕分别显示黑色画面、红色画面、绿色画面、蓝色画面时拍摄得到的第一图像、第二图像、第三图像及第四图像，所述第一图像、第二图像、第三图像及第四图像为灰度图像，所述第一图像中包括亮斑，所述亮斑对应于所述显示屏幕中的像素结构坏点；

基于所述第二图像、第三图像、第四图像中的一种或多种以及所述第一图像计算确定所述亮斑对应的颜色。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，所述基于所述第二图像、第三图像、第四图像中的一种或多种以及所述第一图像计算确定所述亮斑对应的颜色，包括：

根据所述第二图像、第三图像及第四图像中的图像信息，从所述第一图像中确定分别与所述第二图像、第三图像及第四图像具有对应关系的区域信息；

根据所述区域信息和所述亮斑所在的位置确定所述亮斑对应的颜色。

3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其中，所述方法还包括：

分别确定所述第二图像、第三图像及第四图像中亮度满足条件的第一区域，所述第二图像、第三图像及第四图像中均包含多个所述第一区域，多个所述第一区域在对应的图像中以固定间隔排列设置。

4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其中，所述从所述第一图像中确定分别与所述第二图像、第三图像及第四图像具有对应关系的区域信息，包括：

选取所述第二图像、第三图像及第四图像上具有相同坐标信息的图像块，每个所述图像块均包含所在图像的部分第一区域；

确定每个所述图像块中对应所述第一区域的部分坐标信息，并基于所述部分坐标信息计算确定对应的图像中所有第一区域的坐标；

分别基于所述第二图像、第三图像及第四图像上的第一区域的坐标对所述第一图像进行相应坐标区域的划分，以得到所述第一图像中分别与所述第二图像、第三图像及第四图像具有对应关系的区域信息。

5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其中，所述根据所述区域信息和所述亮斑所在的位置确定所述亮斑对应的颜色，包括：

基于各个所述区域信息分别对所述第一图像进行参数调整，使所述第一图像在对应所述区域信息的区域的亮度值大于0,其余区域的亮度值等于0；

基于所述亮斑所在的位置确定所述第一图像中亮度值大于0的区域中，于相同位置处是否包含所述亮斑；

基于包含所述亮斑的区域确定所述亮斑对应的颜色。

6.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中，所述基于所述第二图像、第三图像、第四图像中的一种或多种以及所述第一图像计算确定所述亮斑对应的颜色，包括：

在所述第一图像中确定出所述亮斑的坐标信息；

基于所述坐标信息在所述第二图像、第三图像、第四图像中分别确定出对应的第二区域；

基于每个所述第二区域的亮度确定所述亮斑对应的颜色。

7.根据权利要求6所述的图像处理方法，其中，所述方法还包括以下至少之一：

计算每个所述第二区域中显示相同颜色的像素的亮度值之和；

计算每个所述第二区域中显示相同颜色，且亮度值满足第二阈值的像素的亮度值之和；

所述基于每个所述第二区域的亮度确定所述亮斑对应的颜色，包括：

基于计算得到的各个所述亮度值之和确定所述亮斑对应的颜色。

8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其中，所述基于计算得到的各个所述亮度值之和确定所述亮斑对应的颜色，包括：

基于计算得到的各个所述亮度值之和、对应不同颜色的亮度值之和的阈值、以及不同颜色的亮度值之和间的大小关系确定所述亮斑对应的颜色。

9.根据权利要求7所述的图像处理方法，其中，所述基于计算得到的各个所述亮度值之和确定所述亮斑对应的颜色，包括：

将每个所述第二区域中数值最大的亮度值之和进行比对，并按数值由大到小的顺序确定出第一亮度值之和、第二亮度值之和及第三亮度值之和，每个所述第二区域中数值最大的亮度值之和对应的颜色不同；

计算所述第二亮度值之和与第三亮度值之和的第一差值；

计算所述第一亮度值之和与第三亮度值之和的第二差值；

基于所述第一差值、第二差值的比值及预置的第三阈值确定所述亮斑对应的颜色是否与所述第一亮度值之和对应的颜色相同。

10.一种图像处理装置，包括：

获得模块，用于获得对应所述显示屏幕分别显示黑色画面、红色画面、绿色画面、蓝色画面时拍摄得到第一图像、第二图像、第三图像及第四图像，所述第一图像、第二图像、第三图像及第四图像为灰度图像，所述第一图像中包括亮斑，所述亮斑对应于所述显示屏幕中的像素结构坏点；

计算模块，用于根据所述第二图像、第三图像、第四图像中的一种或多种以及所述第一图像计算确定所述亮斑对应的颜色。