一种针对OLED屏的DeMURA算法制造技术

本专利公开了一种针对OLED屏的DeMURA算法，包括以下步骤：1、基于中心区域的Gamma逆校正仿真；2、通过Gamma逆变换得到对应的灰度调整值；3、基于多灰度阶的像素级DeMURA模型估计；4、基于调整参数消除奇异点的方法；5基于人眼敏感度的空间MURA弱化方法。本算法基于基准区域做Gamma逆校正，通过多模型计算DeMURA调整因子，从原理上降低出现较大误差的可能，提高了DeMURA的精度；基于调整因子做奇异点处理，不做奇异点的属性分析，可以让DeNURA后的结果更加均匀；利用人眼对不同MURA类型的敏感性可以引入随机变量将可能出现的敏感类型MURA打散，使结果更符合人眼观察。

A DeMURA algorithm for OLED screen

【技术实现步骤摘要】
一种针对OLED屏的DeMURA算法
本专利技术涉及图像质量处理
，尤其涉及OLED屏幕的图像质量处理技术。
技术介绍
OLED屏每个发光单元与输入灰度呈现出的关系模型造成局部不均匀性，这种不均匀性又叫MURA，来自于日语音译，代表粗糙的、不光滑的意思。为了消除MURA，本领域现阶段采用的DeMURA方法包括以下几个步骤：1)利用高分辨率相机采集不同灰阶下OLED屏的亮度(专利申请号201810608731.2)，并去除摩尔纹；2)利用灰阶与实际灰度之间的关系构建DeMURA表(专利申请号201811563176.2)；3)对DeMURA表做压缩，并烧录到IC存储中(专利申请号201810272063.0)；4)在IC端通过解压对每个发光单元做实时调整。上述方法存在的问题是：1)高分辨率相机在提取不同类型的OLED屏时，采集内容不变，即RGB三个单元的亮度，但采集的对象会随着结构不同而发生变化，RGB的排列方式有多种，在显示过程中，不同的排列方式呈现出的效果不同，在不同的效果下，高分辨率相机能否完美还原人眼观察的效果，这里并不确定；2)多灰阶输入与输出的模型构建方向，现阶段采用的是分段插值方式，这里存在一个假设，即每段的模型是一致的，但实际过程中会有较大的差异，而做256阶的遍历又会极大降低整个DeMURA过程的效率，如何平衡这个矛盾，现阶段还没有比较好的方法；3)由于分段模型会引入误差，且原流程仅考虑了单个发光单元的误差调整，并没有考虑到发光单元间的空间误差累积，即如果空间上相邻区域的发光单元调整误差较大，就会形成较大的误差区域而造成调整后的MURA，且生成的该部分MURA有可能是屏幕不具备的，也就是说DeMURA以后的效果可能会更差。
技术实现思路
针对现有的DeMURA方法存在的上述问题，本发提供了一种符合人眼观察的DeMURA方法，这种方法在现阶段DeMURA基础上，尽可能降低甚至消除模型误差与空间排列带来的MURA。本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：一种针对OLED屏的DeMURA算法，包括以下步骤：步骤1、基于中心区域的gamma逆校正仿真，由于不同的灰度值在显示过程中存在gamma校正，理想条件下输入的灰度I(x,y)与输出的亮度L(x,y)之间存在关系：步骤2、基于中心区域的平均亮度估计输入灰度，(x,y)代表拍摄的亮度数据在水平、竖直方向的坐标，γ为变换因子，则：步骤2-1、计算亮度Li,c的中心区域平均亮度来代替Lmax，c为RGB三个通道的编号；步骤2-2、通过gamma逆变换得到对应的灰度调整值步骤3、基于多灰度阶的像素级DeMURA模型估计：步骤3-1、当I(x,y)调整完毕，以I(x,y)为纵坐标，以相对应的灰度fi为横坐标，可以得到(x,y)处的抽样数据，对该组抽样数据进行判定,是否要进行DeMURA，步骤3-1-1、利用假设：输入灰度为0时，亮度应该也应该为0，额外增加一组抽样数据，结合最高灰度与I(x,y)的抽样点，根据关系I(x,y)＝αfi+β，计算得出关系模型参数α与β；步骤3-1-2、计算其他采样点到I(x,y)＝αfi+β的估计灰度I′(x,y)，假如存在关系则不进行DeMURA处理，直接做结果反馈，否则继续做DeMURA处理，其中△为阈值参量，△取值范围是0～1；步骤3-2、在G≥2时，利用分段线性插值的方式，利用每个采样点与相邻采样点求取直线方程，则在该两点间的灰度响应值，可以利用该直线方程计算得出，G为灰度阶数量；步骤3-3、在G≥4时，利用分段三次样条插值的方式，利用每个采样点与相邻两个采样点求取样条插值参数，利用该三次方程计算得出不同输入灰度下的响应值；步骤3-4、在需要进行DeMURA的条件下，得到每个灰度g在不同颜色通道的估计灰度调整值，与中心灰度值相乘，得到通过屏幕显示得到的实际灰度值IN(x,y)，计算与g的比例差则DeMURA的调整因子为其中g∈[0,255]。还包括步骤4：基于调整因子的奇异点后处理：步骤4-1、奇异点判定：计算调整因子的调整幅度|ω(x,y)-1|，当该幅度大于△时，认为(x,y)处的点是奇异点；步骤4-2、奇异点区域处理：对奇异点周围空间距离最近的N(N≥9)个非奇异点，计算这些点的ω(x,y)均值作为奇异点处的调整因子。还包括步骤5，基于人眼敏感度的空间MURA弱化：步骤5-1、除了中心区域以外，计算每个像素点到中心(xm,ym)的几何距离步骤5-2、计算微调因子，ρ(x,y)取值在0～△之间，且距离中心越远调整的范围越大，微调因子的计算可以通过固定随机过程模型构建，取值范围是-1～1，则dm为d(x,y)的最大值；步骤5-3、利用ω(x,y)＝ω(x,y)+ρ(x,y)对调整因子做微调。所述步骤2中，γ取值为2.0-2.4。所述步骤2-1中，中心区域是指以采集屏幕的几何中心为圆心、以屏幕长度的固定比例为长半轴、以屏幕宽的固定比例为短半轴形成的椭圆区域所述步骤3-1-2中，△取值0.3。本专利技术的针对OLED屏的DeMURA算法，具有以下优点：优点包括：基于基准区域做Gamma逆校正、多模型计算demura调整因子，从原理上降低出现较大误差的可能，提高了demura的精度；基于调整因子做奇异点处理，不做奇异点的属性分析，可以让demura后的结果更加均匀；利用人眼对不同mura类型的敏感性可以引入随机变量将可能出现的敏感类型mura打散，使结果更符合人眼观察。附图说明图1是本专利技术针对OLED屏的DeMURA算法流程图。图2是本专利技术Gamma逆校正前后的中心平均亮度与灰度关系图。具体实施方式本专利技术的针对OLED屏的DeMURA算法流程如图1所示，先通过Gamma逆校正，得到估出的输入灰度；当存在MURA时，估出的输入灰度和实际的输入灰度存在偏差；通过偏差计算此处的调整因子达到降低MURA可视度的目的。本专利技术所述的一种针对OLED屏的DeMURA算法主要包括五个步骤：1、基于中心区域的Gamma逆校正仿真；2、基于中心区域的平均亮度估计输入灰度；3、基于多灰度阶的像素级DeMURA模型估计；4、基于调整因子的奇异点后处理；5、基于人眼敏感度的空间MURA弱化。假定在整体流程中按不同灰度阶拍摄的过程不存在问题，本方法处理对象是多灰度输入后采集的亮度值，若拍摄的灰度阶假定有G个，G∈[2,256]，一般地，G＝5，拍摄的灰度阶是v＝{fi|fi∈Z+∩fi∈(0,255)}，i∈[1,G]，通过高分辨率的亮度捕捉设备拍摄的亮度数据集为L＝{Li,c|Li,c∈R+,c∈{1,2,3}}，c代表RGB三个通道的编号，该方法整体包括五个步骤：步骤1、基于中心区域的Gamma逆校正仿真：由于不同的灰度值在显示过程中存在gamma校正，因此理想条件下输入的灰度I(x,y)与输出的亮度L(x,y)(在不调节屏幕亮度Lmax的情况下)之间存在关系：步骤2、基于中心区域的平均亮度估计输入灰度：(x,y)代表拍摄的亮度数据在水平、竖直方向的坐标，γ为变换因子，取值为2.0-2.4，一般取值为2.2，则：步骤2-1、计算Li,c的中心区域平均亮度来代替Lmax，这里中心区域是指以采集屏幕的几何中心为圆心、以屏幕长度的固定比例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对OLED屏的DeMURA算法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、基于中心区域的Gamma逆校正仿真，由于不同的灰度值在显示过程中存在Gamma校正，理想条件下输入的灰度I(x,y)与输出的亮度L(x,y)之间存在关系：

【技术特征摘要】
1.一种针对OLED屏的DeMURA算法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、基于中心区域的Gamma逆校正仿真，由于不同的灰度值在显示过程中存在Gamma校正，理想条件下输入的灰度I(x,y)与输出的亮度L(x,y)之间存在关系：步骤2、基于中心区域的平均亮度估计输入灰度，(x,y)代表拍摄的亮度数据在水平、竖直方向的坐标，γ为变换因子，则：步骤2-1、计算亮度Li,c的中心区域平均亮度来代替Lmax，c为RGB三个通道的编号；步骤2-2、通过gamma逆变换得到对应的灰度调整值步骤3、基于多灰度阶的像素级DeMURA模型估计：步骤3-1、当I(x,y)调整完毕，以I(x,y)为纵坐标，以相对应的灰度fi为横坐标，可以得到(x,y)处的抽样数据，对该组抽样数据进行判定,是否要进行DeMURA，步骤3-1-1、利用假设：输入灰度为0时，亮度应该也应该为0，额外增加一组抽样数据，结合最高灰度与I(x,y)的抽样点，根据关系I(x,y)＝αfi+β，计算得出关系模型参数α与β；步骤3-1-2、计算其他采样点到I(x,y)＝αfi+β的估计灰度I′(x,y)，假如存在关系则不进行DeMURA处理，直接做结果反馈，否则继续做DeMURA处理，其中△为阈值参量，△取值范围是0～1；步骤3-2、在G≥2时，利用分段线性插值的方式，利用每个采样点与相邻采样点求取直线方程，则在该两点间的灰度响应值，可以利用该直线方程计算得出，G为灰度阶数量；步骤3-3、在G≥4时，利用分段三次样条插值的方式，利用每个采样点与相邻两个采样点求取样条插值参数，利用该三次方程计算得出不同输入灰度下的响应值；步骤3-4、在需要进行DeMURA...

【专利技术属性】
技术研发人员：董波，李堃，王道宁，廖志梁，陶亮，张亚东，
申请(专利权)人：易诚高科大连科技有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21