Demura方法、装置、系统、电路、显示装置和介质制造方法及图纸

本申请涉及一种Demura方法、装置、系统、电路、显示装置和介质。方法包括：将目标屏幕的目标异常图像输入至目标生成器中，得到目标异常图像相应的目标校正图像；获取目标校正图像中像素点的当前亮度值和当前灰阶值；基于目标屏幕相应的目标伽马曲线，确定与当前亮度值相应的目标灰阶值；基于当前灰阶值和目标灰阶值，对目标屏幕中相应像素点的亮度进行校正。本申请提供的方法，能够提高对目标屏幕亮度校正的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及面板显示，特别是涉及一种demura方法、装置、系统、电路、显示装置和介质。

技术介绍

1、在显示面板生产过程中，各道工序都有可能导致显示面板产生mura现象，如果不对mura现象进行补偿，会对画面的显示带来极大影响。因此，需要使用demura方法对mura现象进行补偿。

2、现有的demura方法是利用ccd相机采集若干特定灰阶下的亮度，根据采集到的灰阶亮度对应值，与目标gamma曲线值对比，构建补偿量表；将构建的补偿量表压缩烧录到ic中，在ic端通过解压补偿量表对特定灰阶进行补偿，对于其他灰阶的mura，通过对特定灰阶补偿值进行加权，根据实际效果调试其他灰阶的补偿量。该方法得到的补偿量表需要用于显示面板中的所有像素的补偿，但是，显示面板中不同位置的像素的补偿值不一定完全相同，这就导致利用该补偿量表进行补偿的补偿结果未必准确。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高对mura现象进行补偿的准确性的demura方法、装置、系统、电路、显示装置和介质。

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种Demura方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前灰阶值和所述目标灰阶值，对所述目标屏幕中相应像素点的亮度进行校正，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标生成器是在对初始生成对抗网络进行训练后得到的；所述初始生成对抗网络的训练过程，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始生成对抗网络的训练过程包括多轮训练过程；在一轮训练过程中，生成器和鉴别器相应的网络参数、均基于所述鉴别器生成的概率值进行更新，所述概率值表征所述样本校正图像和所述生成器生成的生成图像间的...

【技术特征摘要】

1.一种demura方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前灰阶值和所述目标灰阶值，对所述目标屏幕中相应像素点的亮度进行校正，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标生成器是在对初始生成对抗网络进行训练后得到的；所述初始生成对抗网络的训练过程，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始生成对抗网络的训练过程包括多轮训练过程；在一轮训练过程中，生成器和鉴别器相应的网络参数、均基于所述鉴别器生成的概率值进行更新，所述概率值表征所述样本校正图像和所述生成器生成的生成图像间的相似程度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述生成器的网络参数的更新结果、用于提高所述生成图像和所述样本校正图像间的相似程度，所述鉴别器的网络参数的更新结果、用于提高所述鉴别器对所述样本校正图像和所述生成图像进行区分的准确率。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述概率值位于预设概率值范围内，所述概率值越接近所述预设概率值范围中的最大值、所述样本校正图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：李希，张彦军，吕博嘉，
申请(专利权)人：上海天马微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：