[发明专利]一种针对OLED屏的高鲁棒性DeMURA方法

说明书

一种针对OLED屏的高鲁棒性DeMURA方法，包括以下步骤：步骤1、基于中心区域的Gamma逆校正仿真；步骤2、基于多灰度阶的像素级DeMURA模型估计；步骤3：基于调整因子的奇异点后处理；步骤4：基于人眼敏感度的空间MURA弱化，本发明基于基准区域做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。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域。

背景技术

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。

发明内容

针对现阶段DeMURA算法存在的上述问题，本发明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。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种针对OLED屏的高鲁棒性DeMURA方法，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：(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，一般取值为2.2，则：

步骤1-1、计算L_i,c的中心区域平均亮度来代替L_max，c为RGB三个通道的编号；

步骤1-2，通过Gamma逆变换得到对应的灰度调整图保证中心区域的灰度调整图与输入灰度呈线性关系；

步骤2、基于多灰度阶的像素级DeMURA模型估计，

步骤2-1、当I(x,y)调整完毕，以I(x,y)为纵坐标，以相对应的灰度f_i为横坐标，得到(x,y)处的抽样数据：

a)对于f_i小于阈值的，认为属于低灰阶采样区间，假定该类采样数量为G1；