一种基于OLED电气特性评估的DeMURA数据采集寻优方法技术

一种基于OLED电气特性评估的DeMURA数据采集寻优方法，包括以下步骤：一、DeMURA数据采集合理性判断；二、DeMURA数据采集寻优方法。本方法用高阶拟合的方式拟合当前样本，判断DeMURA数据采集是否合理，提高了DeMURA精度；基于OLED电气特性，提供了DeMURA数据采集寻优方法，使样本分布、数量更加符合要求。

An optimization method of demura data acquisition based on OLED electrical characteristics evaluation

【技术实现步骤摘要】
一种基于OLED电气特性评估的DeMURA数据采集寻优方法
本专利技术涉及图像处理

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而造成局部不均匀性，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。在DeMURA前需要采集OLED屏不同灰阶的数据，针对要采集的数据本专利提出一种基于OLED电气特性评估的DeMURA数据采集寻优方法。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。该方法存在的问题：不同灰阶阶段采用不同的建模方式，所以采集的数据样本分布会影响后期DeMURA的效果。该方法未曾考虑采集到的OLED样本数据的数量与分布是否符合DeMURA模型，若是不符合该如何调整等问题。
技术实现思路
为了解决现有OLED屏的DeMURA方法存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于OLED电气特性评估的DeMURA数据采集寻优方法。本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于OLED电气特性评估的DeMURA数据采集寻优方法，包括以下步骤：一、DeMURA数据采集合理性判断：1)利用高阶拟合的方式，拟合出当前采集数据的IN与fi的曲线，找到曲线的低阶灰度拐点fL与高阶灰度拐点fH，IN(x,y)为点(x,y)测得的实际灰度，拍摄的灰度阶是v＝{fi|fi∈Z+Ifi∈(0,255)}，i∈[1,G]，G为拍摄的灰度阶数量；a)构建高阶拟合模型n≥3，拟合出当前采集数据的IN与fi的曲线，α为关系模型参数；b)对于fi小于阈值的，认为属于低灰阶采样区间；对于fi大于阈值的，认为属于高灰阶采样区间；对于不属于低、高灰阶区间的，认为属于中灰阶采样区间；c)低阶灰度拐点fL与高阶灰度拐点fH是拟合的高阶曲线在相应灰阶范围内斜率k为零的点；2)根据低阶灰度拐点fL与高阶灰度拐点fH判断当前采集的G个灰度阶的分布是否合理：a)采样的最低灰度阶fsampL与最高灰度阶fsampH,fsampL、fsampL∈[0,255]，fL≤fsampL，fH≥fsampH时，则IN与fi在低、中、高灰阶都成线性关系，G≥2，认为当前采样数据合理，则进行步骤一-3)操作，否则继续进行步骤二-1)-a)的操作；b)fL>fsampL，fH<fsampH，且fL<fH时，找到拟合曲线上距fL最近的斜率最大的灰度阶fkmaxL，fL<fkmaxL,拟合曲线上距fH最近的斜率最大的灰度阶fkmaxH，fH>fkmaxH，fkminL≤fkmaxH，当前的样本为低灰阶区间有G1个fi∈[fsampL,fL)，G1≥1，G2个fi∈[fL,fkmaxL)，G2≥2，高灰阶区间有G3个fi∈(fkmaxH,fH]，G3≥2，G4个fi∈(fH,fsampH]，G4≥1，中间灰阶区间有G5个fi∈[fkminL,fkmaxH]，G5≥2，G1+G2+G3+G4+G5＝G，则当前采样合理，则进行步骤一-3)操作，否则继续进行步骤二-1)-b)的操作；c)fL≤fsampL，fH<fsampH时，则在低、中灰度区间内IN与fi成线性关系，若当前样本在低、中灰度区间有G1个fi∈[fsampL,fkmaxH]，G1≥2，高灰阶区间有G2个fi∈(fkmaxH,fH)]，G2≥2，G3个fi∈(fH,fsampH]，G3≥1，G1+G2+G3＝G，则认为当前采样合理,进行1中3)操作，否则继续进行步骤二-1)-c)的操作；d)fL>fsampL，fH≥fsampH时，则认为在中、高灰度区间内IN与fi成线性关系，若当前样本在低灰阶有G1个fi∈[fsampL,fL)，G1≥1，G2个fi∈[fL,fkmaxL)，G2≥2，在中、高灰度区间有G3个fi∈[fkmaxL,fsampH]，G3≥2，G1+G2+G3＝G，则认为当前采样合理,进行步骤一-3)操作，否则继续进行步骤二-1)-d)的操作；3)若是采集数据合理，则进行DeMURA；二、DeMURA数据采集寻优方法：1)若是当前采集的DeMURA数据不符合要求，那么根据低阶灰度拐点fL、高阶灰度拐点重新调整数据采集的灰阶：a)fL≤fsampL，fH≥fsampH时，则调整样本为[fsampL,fsampH]范围内取G个，G≥2；b)fL>fsampL，fH<fsampH，且fL<fH时，调整样本采集为低灰阶区间在[fsampL,fL)范围内取G1个样本，在[fL,fkmaxL)内取G2个样本；高灰度阶区间在(fkmaxH,fH]范围内取G3个样本，在(fH,fsampH]范围内取G4个样本；中间灰度阶区在[fkminL,fkmaxH]取G5个样本；G1+G2+G3+G4+G5＝G；c)fL≤fsampL，fH<fsampH时，调整样本采集为低、中灰度区间在[fsampL,fkmaxH]范围内取G1个样本，G1≥2；高灰阶区间在(fkmaxH,fH]范围内取G2个样本，G2≥2，在(fH,fsampH]范围内取G3个样本；G1+G2+G3＝G；d)fL>fsampL，fH≥fsampH时，调整样本采集为低灰阶区间在[fsampL,fL)范围内取G1个样本，G1≥1，在[fL,fkmaxL)范围内取G2个样本，G2≥2；中、高灰阶区间在[fkmaxL,fsampH]范围内取G3个样本，G3≥2；G1+G2+G3＝G。2)对重新采集的DeMURA数据再进行DeMURA。所述步骤一-1)-b)中，对于fi小于阈值的，该阈值取值范围是0-255，最优取值32；对于fi大于某阈值的，该阈值取值范围是0～255，最优取值224。所述步骤二-1)-a)中，若G＝2，样本为fsampL、fsampH；若G>2，样本为fsampL、fsampH，剩余的在[fsampL,fsampH]内均匀分布；所述步骤二-1)-b)中，fL>fsampL，fH<fsampH，且fL<fH时，低灰阶区间在[fsampL,fL)范围内取G1个样本，G1≥1，若G1＝1，样本为fsampL，若G1>1，样本为fsampL，剩余的在[fsampL,fL)内均匀分布，在[fL,fkmaxL)内取G2个样本，G2≥2，样本为fL，剩余的在[fL,fkmaxL)内均匀分布；高灰度阶区间在(fkmaxH,fH]范围内取G3个样本，G3≥2，样本为fH，剩余的在(fkmaxH,fH]内均匀分布，在(fH,f本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于OLED电气特性评估的DeMURA数据采集寻优方法，其特征在于：包括以下步骤：/n一、DeMURA数据采集合理性判断：/n1)利用高阶拟合的方式，拟合出当前采集数据的I

【技术特征摘要】
1.一种基于OLED电气特性评估的DeMURA数据采集寻优方法，其特征在于：包括以下步骤：
一、DeMURA数据采集合理性判断：
1)利用高阶拟合的方式，拟合出当前采集数据的IN与fi的曲线，找到曲线的低阶灰度拐点fL与高阶灰度拐点fH，IN(x,y)为点(x,y)测得的实际灰度，拍摄的灰度阶是v＝{fi|fi∈Z+Ifi∈(0,255)}，i∈[1,G]，G为拍摄的灰度阶数量；
a)构建高阶拟合模型n≥3，拟合出当前采集数据的IN与fi的曲线，α为关系模型参数；
b)对于fi小于阈值的，认为属于低灰阶采样区间；对于fi大于阈值的，认为属于高灰阶采样区间；对于不属于低、高灰阶区间的，认为属于中灰阶采样区间；
c)低阶灰度拐点fL与高阶灰度拐点fH是拟合的高阶曲线在相应灰阶范围内斜率k为零的点；
2)根据低阶灰度拐点fL与高阶灰度拐点fH判断当前采集的G个灰度阶的分布是否合理：
a)采样的最低灰度阶fsampL与最高灰度阶fsampH,fsampL、fsampL∈[0,255]，fL≤fsampL，fH≥fsampH时，则IN与fi在低、中、高灰阶都成线性关系，G≥2，认为当前采样数据合理，则进行步骤一-3)操作，否则继续进行步骤二-1)-a)的操作；
b)fL>fsampL，fH<fsampH，且fL<fH时，找到拟合曲线上距fL最近的斜率最大的灰度阶fkmaxL，fL<fkmaxL,拟合曲线上距fH最近的斜率最大的灰度阶fkmaxH，fH>fkmaxH，fkminL≤fkmaxH，当前的样本为低灰阶区间有G1个fi∈[fsampL,fL)，G1≥1，G2个fi∈[fL,fkmaxL)，G2≥2，高灰阶区间有G3个fi∈(fkmaxH,fH]，G3≥2，G4个fi∈(fH,fsampH]，G4≥1，中间灰阶区间有G5个fi∈[fkminL,fkmaxH]，G5≥2，G1+G2+G3+G4+G5＝G，则当前采样合理，则进行步骤一-3)操作，否则继续进行步骤二-1)-b)的操作；
c)fL≤fsampL，fH<fsampH时，则在低、中灰度区间内IN与fi成线性关系，若当前样本在低、中灰度区间有G1个fi∈[fsampL,fkmaxH]，G1≥2，高灰阶区间有G2个fi∈(fkmaxH,fH)]，G2≥2，G3个fi∈(fH,fsampH]，G3≥1，G1+G2+G3＝G，则认为当前采样合理,进行1中3)操作，否则继续进行步骤二-1)-c)的操作；
d)fL>fsampL，fH≥fsampH时，则认为在中、高灰度区间内IN与fi成线性关系，若当前样本在低灰阶有G1个fi∈[fsampL,fL)，G1≥1，G2个fi∈[fL,fkmaxL)，G2≥2，在中、高灰度区间有G3个fi∈[fkmaxL,fsampH]，G3≥2，G1+G2+G3＝G，则认为当前采样合理,进行步骤一-3)操作，否则继续进行步骤二-1)-d)的操作；
3)若是采集数据合理，则进行DeMURA；
二、DeMURA数据采集寻优方法：
1)若是当前采集的DeMURA数据不符合要求，那么根据低阶灰度拐点fL、高阶灰度拐点重新调整数据采集的灰阶：
a)fL≤fsampL，fH≥fsampH时，则调整样本为[fsampL,fsampH]范围内取G个，G≥2；
b)fL>fsampL，fH<fsampH，且fL<fH时，调整样本采集为低灰阶区间在[fsampL,fL)范围内取G1个样本，在[fL,fkmaxL)内取G2个样本；高灰度阶区间在(fkmaxH,fH]范围内取G3个样本，在(fH,fsampH]范围内取G4个样本；中间灰度阶区在[fkminL,fkmaxH]取G5个样本；G1+G2+G3+G4+G5＝G；
c)fL≤fsampL，fH<fsampH时，调整样本采集为低、中灰度区间在[fsampL,fkmaxH]范围内取G1个样本，G1≥2；高灰阶区间在(fkmaxH,fH]范围内取G2个...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖志梁，王道宁，陶亮，王凤，
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