基于灰度直方圖的LED顯示屏亮度均勻性評估方法
宋新麗1,2,鄭喜鳳1,凌麗清1,2,郝亞茹1,2
(1.中國科學院長春光學精密機械與物理研究所,吉林長春 130033,E2mail:xlsong5440_cn@sina.com;2.中國科學院研究生院,北京 100039)
摘 要:LED顯示屏作為多媒體設施的顯示終端,其亮度均勻性是影響顯示屏顯示效果的重要因素。如何對LED顯示屏亮度均勻性進行客觀準確的評估,是指導其研發和生產的關鍵。從分析LED顯示屏顯示特性出發,在現有LED顯示屏亮度均勻性評估方法的基礎上提出了基于灰度直方圖的LED顯示屏亮度均勻性評估方法。該方法通過CCD圖像傳感器獲取LED像素亮度信息,結合數字圖像處理技術和統計學規律,將LED像素灰度直方圖擬合成正態分布曲線,利用標準差來評估LED顯示屏亮度均勻性。實驗證明該方法與視覺主觀評價結果相一致,可有效評估LED顯示屏亮度均勻性。
關 鍵 詞:LED顯示屏;灰度直方圖;CCD圖像傳感器;正態分布;標準差
1 引 言
LED顯示屏作為多媒體設施的顯示終端,其最終目標是完成高質量的動態視頻圖像顯示。作為自發光體顯示設備,LED像素點具有離散性和高亮度等特點。LED顯示屏的亮度和色度均勻性是影響顯示屏質量的重要因素,其中亮度均勻性對人的視覺影響遠大于色度均勻性。因此,有必要對LED顯示屏的亮度均勻性提出客觀準確的評估方法,從而為LED的研發和生產提供指導。現有的評估方法主要采用亮度儀對整屏若干模塊及其相關聯區域進行測試,經過簡單計算得到評估數據。這種評估方法不僅速度慢,而且對測試環境要求高。另外,由于采集數據有限,因此對數據的評估結果帶有很大的隨機性。CCD圖像傳感器在光色測量領域的應用使對LED顯示屏亮度均勻性做出準確評估成為可能。本文通過對CCD感光圖像的分析,結合LED像素亮度統計分布規律,提出了基于灰度直方圖的亮度均勻性評估方法。通過實驗證明了該方法與主觀評估的一致性。
2 現有評估方法
目前,視覺檢測仍然是評估LED顯示屏亮度均勻性的主要方法。這種評估方法的主要問題是其主觀性,即每個人對事物的觀察和解釋是不同的,因此得到的評估結果也會有一定差別。把人的視覺與單點式光色測試儀器或亮度計相結合的測試方法是當前相對客觀的LED顯示屏亮度均勻性評估方法,但也存在一定的主觀性,而且即使是同一個人測量,也會在不同時間得到不同的結果。
對LED顯示屏亮度均勻性的客觀評估可分為2個步驟:一是測試對象區域的選取;二是均勻性評估算法的實現。顯示領域最常用的亮度均勻性測試評估方法是九點測試。即在屏幕上隨機抽取N個樣點或模塊,以該樣點或模塊為中心用亮度計分別測出中心點亮度I0及其相關聯區域亮度Ii。相關聯區域定義如圖1所示。
每一個相關聯區域的亮度均勻性可根據式(1)計算得出:
Pi=I0-IiI0+Ii×100%(1)
其中i=1,2,……8。取最大值Ek(k=1…N)。對在屏幕上抽取的N個模塊進行以上運算,并對各組亮度均勻性求平均值E=6EkN作為最終亮度均勻性評估結果[1]。
采用亮度計測試樣點或模塊及其關聯像素或區域的亮度值,一次只能測到一個樣點或區域的數據,每測量一次一般都需要移動儀器并且重新對焦。這種測試方法不但耗時費力,而且要評估全屏像素的亮度均勻性是比較隨機和片面的。此外,其算法雖然簡單,但依照該算法給出的LED顯示屏亮度均勻性評估標準,當計算結果在最優級別時,通過人的視覺系統所觀察的結果卻不大理想。這說明此算法與人眼視覺生理、心理感覺不一致。
3 基于正態分布的亮度均勻性評估方法
目前,CCD圖像傳感器以其獲取信息量大,實時性好等優點在光色科學領域得到了廣泛的應用。通過CCD獲得的感光圖像可以確定LED顯示屏像素的幾何形狀和空間位置信息,這樣可以方便地定位每一像素的亮度以及它的發光形狀[2,3]。
3.1 LED顯示屏亮度采集系統
LED顯示屏亮度信息采集系統由CCD相機、數字接口卡、計算機、圖像處理系統、誤差修正系統組成,其結構如圖2所示。拍照時CCD相機位于LED顯示屏正前方,并且使相機鏡頭與顯示屏邊沿最大夾角在2°范圍內,這樣可以減小LED顯示屏像素視角亮度誤差;采集到的亮度信息通過數字接口卡以圖像的方式保存到計算機;圖像處理系統將CCD圖像中所包含的LED像素亮度特征數據提取出來,并生成亮度數據矩陣;誤差修正系統將拍照時的角度誤差及CCD相機的感光誤差進行修正,得到比較接近真實亮度分布的LED顯示屏相對亮度信息。
3.2 數字圖像特征與灰度直方圖
LED顯示屏由數以萬計的LED像素組成。在由CCD圖像傳感器采集到的感光圖像中,每個感光單元的值代表一定的灰度。感光圖像包含了LED像素的空間位置,發光形狀及發光強度等信息。每個LED像素在感光圖像中由若干個CCD感光單元組成。
圖3是2×2像素點LED顯示屏模塊各像素點的CCD感光圖像的亮度分布。從圖中可以看到,單個LED顯示像素的亮度分布并不是一個平面,而是一個曲率半徑不同的曲面,而且代表目標亮度特征的感光單元所組成的灰度區域也并不是理想中規則的圓形。圖中每個目標區域中感光單元的灰度值由中心到四周逐漸減小,靠近目標中心處感光單元的灰度值最大,而在目標周圍(即背景區域)灰度值很小。假設整屏共有M×N個LED像素,其中任意一個像素亮度可表示成Pmn,對應于該像素的CCD感光單元數為(I×J)mn,其中每個CCD感光單元的灰度值為fmn(i,j),則它們之間的關系可表示為:
Pmn=6I,Ji,j=1fmn(i,j)(2)
根據以上分析,可將每個LED像素的亮度特征數據提取出來并生成灰度圖片[4]。圖片由代表LED像素亮度值的0～255灰度范圍的數值表生成。
圖像的灰度直方圖是圖像處理中一種十分重要且實用的工具,它概括了一幅圖像的灰度級內容。從數學上來說,灰度直方圖是圖像各灰度值統計特性與圖像灰度值的函數,它統計一幅圖像中各個灰度級出現的次數或概率。灰度圖像f(x,y)的直方圖可定義為離散函數:
h(rk)=nk,k∈[0,L](3)
其中rk為圖像f(x,y)的第k級灰度,nk是圖像f(x,y)中具有灰度值rk的像素個數,n是圖像像素總數,L是圖像的灰度級數。因為h(rk)給出了對各個rk出現概率的一個統計,所以直方圖提供了圖像的灰度值分布情況。灰度直方圖還可以歸一化表示為:
P(rk)=h(rk)n=nkn,k∈[0,L](4)
P(rk)是灰度級rk出現的頻數,其所有灰度級頻數之和等于1。在灰度直方圖坐標系中,橫坐標表示圖像中各個像素點的灰度級,縱坐標為各個灰度級上圖像各個像素點出現的次數或概率[5]。圖4為一塊分辨率為64×128的LED顯示屏的單基色灰度直方圖。其橫軸代表灰度值,縱軸代表某灰度值像素頻數的百分比,即P(rk)×100%。最高處為亮度均值的頻數(峰值)。
3.3 正態分布函數特征分析
正態分布指變量的頻數或頻率呈中間最多,兩端逐漸對稱地減少,表現為鐘形的一種概率分布。從理論上說,若隨機變量x的概率密度函數為:
f(x)=12πσe-(x-μ)2/2σ2(5)
稱為x服從均值為μ,標準差為σ的正態分布。標準差代表變量與均值之間的差異情況,反映數據集的離散程度。正態分布的特征是以均值為中心的兩邊對稱分布,均值處變量的頻數最高。μ一定時,曲線的形狀由σ決定,σ越大,曲線越“矮胖”,總體分布越分散;σ越小,曲線越“瘦高”,總體分布越集中[6]。
通過對LED顯示屏亮度信息分析發現,其灰度直方圖在某一數值區間上呈正態分布趨勢,如圖4所示。
4 實驗結果評價
圖5(a～d)所示為用CCD圖像傳感器采集并經過亮度特征數據提取所得到的LED顯示屏樣品模塊亮度分布情況。它們是通過人眼視覺感知亮度均勻性不同的4種單基色LED顯示屏模塊,其分辨率均為64×128。從總體上看,這幾幅圖像的亮度均勻性各有差異。圖5(a′～d′)是與圖5(a～d)對應的灰度直方圖及正態分布擬合曲線。圖中橫軸代表了灰度直方圖中像素頻數不為零的灰度范圍(M)并進行了(-M/2,M/2)/10的坐標變換,這樣,橫軸變為較小的數值并且關于零點對稱。縱軸代表了某灰度級像素頻數所占的百分比。由圖5(a′～d′)可以看出,灰度范圍分布越寬,其亮度均值所占的比例也越小,擬合后的正態分布曲線也越“矮胖”。反之,其正態分布曲線越“瘦高”。因此,灰度范圍分布越寬,亮度均值在整體亮度分布所占的比例也越小,單色的亮度越分散。從視覺感知上講,這說明屏幕的整體亮度分布越雜亂。在評估一個顯示屏亮度均勻性時我們采用正態分布標準差來衡量整屏像素亮度是否集中,即標準差越小,亮度分布越集中,人的視覺亮度差異越小,說明屏幕單基色顯示的亮度均勻性越好。反之,屏幕單基色顯示亮度均勻性越差。
表1列出了這4個模塊的相關評估數據。圖5(a)中有效灰度分布約有106個灰度級,其峰值為2.8%,正態分布擬合后的均標準差為0.158。該圖中有大片顏色較深的塊,說明這些部分亮度偏低。也有亮度較高的塊,所以整體亮度分布很不均勻。圖5(b)中灰度分布約100級,峰值為3.5%,正態分布擬合后的均標準差為0.119,灰度差異相對較小,視覺亮度差異較圖5(a)好。圖5(c)和(d)是視覺亮度均勻性較好的模塊,從其亮度分布數據分析結果可以看出,它們的灰度分布范圍明顯變窄,而且峰值明顯增大,正態分布曲線擬合后的標準差與前兩幅圖相比也小了一個數量級。
通過對樣本模塊的分析,用此方法來評估LED顯示屏亮度均勻性與人眼視覺感覺相一致。因此,利用圖像灰度直方圖,并通過正態分布曲線擬合求出標準差來評估LED顯示屏的亮度均勻性是比較有效的一種方法。
5 結 論
以上分析可知,基于灰度直方圖的LED顯示屏亮度均勻性評估方法,是依據亮度分布范圍直方圖與正態分布曲線擬合,用標準差的大小從宏觀上來判斷亮度分布的均勻性。與現有的LED顯示屏亮度均勻性評估方法相比有以下優點:
(1)利用CCD圖像傳感器采集數據,實時性好;
(2)由CCD圖像獲取亮度信息,信息量大;
(3)圖像灰度直方圖代表了各像素亮度分布的統計量信息,可以有效確定顯示屏的亮度范圍;
(4)正態分布標準差能簡單而有效地表示亮度分布的均勻性。
用灰度直方圖評估屏幕亮度均勻性是從宏觀上進行的評估方法,無法對灰度分布的局部特征做出判斷,所以,如果不同灰度模塊分布的位置不同(比如某些較亮或較暗的模塊集中分布與隨機摻雜分布)會產生較大的視覺差異,而用此方法評估,結果可能會相差不大。不過在實際生產和實驗中,對于以上情況,可以結合主觀評估做出相應的處理。事實上,由于色度問題造成的不一致現象也會加強亮度不一致對人眼視覺的影響,這也是一個值得研究的問題。因此,這種方法可以用來從宏觀指導生產實踐。