[发明专利]屏幕的检测方法及装置、计算机可读存储介质

说明书

本发明提供了一种屏幕的检测方法、装置及计算机可读存储介质，涉及显示技术领域，用于提高子像素缺陷点的检测过程的准确度。其中该屏幕的检测方法包括：获取待检测屏幕的图像；通过多个伽柏滤波器分别对所获取的待检测屏幕的图像进行伽柏滤波，得到多个伽柏滤波图像，其中，多个伽柏滤波器的伽柏滤波参数不同；对多个伽柏滤波图像进行图像融合，得到图像融合结果；根据分割阈值范围检测图像融合结果，得到待检测屏幕中有缺陷的子像素，其中，分割阈值范围为无缺陷的子像素所对应的图像像素点的灰度值范围。所述屏幕的检测方法用于屏幕的缺陷检测中。

技术领域

本发明涉及显示技术领域，尤其涉及一种屏幕的检测方法及装置、计算机可读存储介质。

背景技术

显示屏在制备完成后，可能会存在一些显示有缺陷的子像素，亮度明显较暗甚至不亮的子像素为暗点，亮度明显较亮的子像素为亮点。因此，在显示屏在制备完成后会对显示屏进行是否存在缺陷的检测，并且定位有缺陷的子像素的位置，以便于后续对上述有缺陷的子像素进行人工检查及分析等操作。

发明内容

本发明的实施例提供一种屏幕的检测方法及装置、计算机可读存储介质，以提高屏幕中有缺陷的子像素的检测准确度。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

第一方面，本发明的实施例提供了一种屏幕的检测方法，包括：获取待检测屏幕的图像；通过多个伽柏滤波器分别对所获取的待检测屏幕的图像进行伽柏滤波，得到多个伽柏滤波图像；其中，所述多个伽柏滤波器的伽柏滤波参数不同；

对所述多个伽柏滤波图像进行图像融合，得到图像融合结果；根据分割阈值范围检测所述图像融合结果，得到所述待检测屏幕中有缺陷的子像素；其中，所述分割阈值范围为无缺陷的子像素所对应的图像像素点的灰度值范围。

上述屏幕的检测方法中，通过对待检测屏幕的图像进行伽柏滤波，并得到多个伽柏滤波图像，将该待检测屏幕的图像的纹理特征进行分离，并分别提取至多个伽柏滤波图像中。由于伽柏滤波器在纹理特征的分离及提取上具有较好的效果，因此上述屏幕的检测方法对待检测屏幕的图像的纹理特征的分离和提取效果较好，从而使根据上述伽柏滤波图像进行图像融合后，所得到的融合结果较为准确，根据该图像融合结果得到的待检测屏幕的各子像素所对应的图像像素点的灰度值也较为准确，进而根据该灰度值对待检测屏幕的进行缺陷点检测的检测结果较为准确，也即提高了有缺陷的子像素的检测准确度。

基于上述技术方案，在一些实施例中，所述伽柏滤波参数包括方向角和波长；所述伽柏滤波参数不同包括方向角不同和/或波长不同。

在一些实施例中，所述多个伽柏滤波器包括12个伽柏滤波器；所述多个伽柏滤波器的方向角包括0°、45°、90°和135°；所述多个伽柏滤波器的波长包括N、2N和3N；其中，N表示在所述待检测屏幕的图像中所述待检测屏幕的子像素列区域在垂直于所述子像素列区域的延伸方向上所占的图像像素点的个数。

在一些实施例中，所述对所述多个伽柏滤波图像进行图像融合，得到图像融合结果的步骤，包括：采用如下公式(1)，对所述多个伽柏滤波图像的特征向量f_i,j(x,y)进行归一化运算，得到归一化的特征向量p_i,j(x,y)：

其中，i、j均为整数，1≤i≤m，1≤j≤n，m表示所述多个伽柏滤波器的波长的取值个数，n表示所述多个伽柏滤波器的方向角的取值个数，minF(x,y)表示所述待检测屏幕的的图像的图像像素点(x,y)的灰度值F(x,y)的最小值，maxF(x,y)表示所述待检测屏幕的图像的图像像素点(x,y)的灰度值F(x,y)的最大值；采用如下公式(2)、(3)，对所述归一化的特征向量p_ij(x,y)进行第一融合运算，得到第一融合结果L_i(x,y)：