一种高动态范围屏幕的色度测量方法和系统技术方案

一种高动态范围屏幕的色度测量方法和系统，其中方法包括：获取使用第二曝光参数序列中各曝光值对高动态范围屏幕进行拍摄得到的屏幕图像序列，根据屏幕图像序列计算得到一张高动态范围的色度图像，对该高动态范围的色度图像的亮度进行非线性偏差校正，并根据镜头畸变系数进行亮度径向偏差校正，之后进行颜色校正，获取颜色校正后的高动态范围的色度图像的色度值作为最终的色度测量结果。由于根据屏幕图像序列生成一张高动态范围的色度图像，使用该色度图像进行后续处理，克服了一般相机动态范围低，用于测量高动态范围屏幕的色度时精度不足的问题，并且对亮度进行非线性偏差校正，根据镜头畸变系数进行亮度径向偏差校正，提高了色度测量的精度。了色度测量的精度。了色度测量的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种高动态范围屏幕的色度测量方法和系统


[0001]本专利技术涉及色度测量
，具体涉及一种高动态范围屏幕的色度测量方法和系统。

技术介绍

[0002]自2019年以来，MiniLED等背光终端产品密集发布。各大屏幕生产厂商纷纷推出MiniLED背光或类似技术的电视、显示器、VR（Virtual Reality，虚拟现实）和车载显示等终端产品，在背光终端和手机终端等电子产品的推动下，MiniLED等高亮度高动态范围屏幕迎来快速发展。MiniLED与传统的LCD比较，具有高动态范围，所能显示的对比度也更高，MiniLED可以在不需要亮的地方选择性关闭LED而不是统一给背光，从而实现屏幕对比度的极大提高，与此同时高动态范围的屏幕也给屏幕生产过程中的色度测量带来新的挑战。
[0003]屏幕色度的测量最开始常用一种分光式色度仪对屏幕进行测量，这种测量方法一般只能对单点视野进行测量，存在效率低下、漏检率高的问题。后面有人提出了使用相机传感器对屏幕进行成像式测量，这种方法能够一次对视野内所有点进行测量，大大提高了实际生产中检测的效率，但是这种方法一般会因镜头畸变导致视野周边的区域测量精度不够高，并且随着屏幕技术的发展，MiniLED等类型的屏幕的动态范围得到了极大提高，超过一般相机传感器的动态范围，从而导致一般的成像式测量方法在对这些高动态范围屏幕进行测量时精度大大下降。

技术实现思路

[0004]本专利技术主要解决的技术问题是如何提高高动态范围屏幕的色度测量精度。
[0005]根据第一方面，一种实施例中提供一种高动态范围屏幕的色度测量方法，包括：获取使用第二曝光参数序列中的各曝光值对高动态范围屏幕进行拍摄得到的屏幕图像序列，其中所述高动态范围屏幕为显示状态，表示第二曝光参数序列中的第i个曝光值；根据所述屏幕图像序列计算得到一张高动态范围的色度图像；对所述高动态范围的色度图像的亮度进行非线性偏差校正，并根据镜头畸变系数进行亮度径向偏差校正，以得到亮度校正后的所述高动态范围的色度图像；对亮度校正后的所述高动态范围的色度图像进行颜色校正；获取颜色校正后的所述高动态范围的色度图像的色度值。
[0006]一种实施例中，所述根据所述屏幕图像序列计算得到一张高动态范围的色度图像，包括：将所述屏幕图像序列输入预先训练好的第二高动态图像生成模型中以得到一张高动态范围的色度图像，所述第二高动态图像生成模型由第二编码器模型和第一解码器模型构成；
其中所述第二高动态图像生成模型通过以下方式训练得到：构建第一曝光参数序列{E
i
}；获取在标准光源下使用第一曝光参数序列{E
i
}中的各曝光值对标准色卡进行拍摄得到的第一图像序列；将所述第一图像序列作为训练图像，将理想色度图像作为标记图像，对由第一编码器模型和第一解码器模型构成的第一高动态图像生成模型进行训练，以得到所述第一编码器模型和第一解码器模型的参数；对第一曝光参数序列{E
i
}进行抽样得到所述第二曝光参数序列；获取在标准光源下使用所述第二曝光参数序列中的各曝光值对标准色卡进行拍摄得到的第二图像序列；将所述第二图像序列作为训练图像，将理想色度图像作为标记图像，固定所述第一解码器模型的参数，对所述第二高动态图像生成模型进行训练，以得到所述第二编码器模型的参数。
[0007]一种实施例中，所述构建第一曝光参数序列{E
i
}包括：确定相机的最大曝光值E
max
；计算曝光值的初始步长s=E
max
/k，其中k为预设的步长数；根据初始步长计算得到曝光值步长序列，其中s
i
表示第i个曝光值步长，且i的范围为[0,k]；根据曝光值步长序列计算得到第一曝光参数序列{E
i
}：，其中E
i
表示第一曝光参数序列中的第i个曝光值。
[0008]一种实施例中，所述对所述高动态范围的色度图像的亮度进行非线性偏差校正，并根据镜头畸变系数进行亮度径向偏差校正包括：获取所述高动态范围的色度图像的亮度部分图像；根据以下公式对所述亮度部分图像进行校正：，其中I
cor
为校正后的亮度部分图像，k1、k2和k3为镜头畸变系数，r为亮度部分图像中的点到图像中心点的距离，α和β为预先构建的非线性倍率偏差模型的参数，所述非线性倍率偏差模型的数学表达式为：，其中I3为输入图像，I4为产生非线性倍率偏差后的亮度图像。
[0009]一种实施例中，所的色度测量方法还包括：
对相机进行标定，得到相机镜头的畸变系数k1、k2和k3；获取使用所述第二曝光参数序列中的各曝光值对均匀面光源进行拍摄得到的面光源图像序列；根据所述面光源图像序列计算得到一张高动态范围的面光源色度图像，获取所述面光源色度图像的亮度部分图像；将理想亮度图像作为输入图像输入径向偏差模型中以得到产生径向偏差后的亮度图像，其中所述径向偏差模型的数学表达式为：，其中I1为输入图像，I2为产生径向偏差后的亮度图像；将所述产生径向偏差后的亮度图像作为输入图像I3，将所述面光源色度图像的亮度部分图像作为产生非线性倍率偏差后的亮度图像I4，代入所述非线性倍率偏差模型中，求解得到参数α和β。
[0010]一种实施例中，所述对亮度校正后的所述高动态范围的色度图像进行颜色校正，包括：对于亮度校正后的所述高动态范围的色度图像的点(u,v)，获取其色度值(L,a,b)和色度梯度(ΔL,Δa,Δb)；将坐标(u,v)、色度值(L,a,b)和色度梯度(ΔL,Δa,Δb)输入预先构建的混合色差模型中以得到校正后的色度值(L
cor
,a
cor
,b
cor
)，其中所述混合色差模型的数学表达式为：(x,y,1,L
cor
,a
cor
,b
cor
,ΔL
cor
,Δa
cor
,Δb
cor
)
T
=(u,v,1,L,a,b,ΔL,Δa,Δb)
T
，其中(x,y)为点(u,v)对应的空间坐标，H为空间坐标到图像坐标的单应性矩阵，(ΔL
cor
,Δa
cor
,Δb
cor
)为校正后的色度梯度，A和B为参数矩阵。
[0011]一种实施例中，所述色度测量方法还包括：获取使用所述第二曝光参数序列中的各曝光值对标定板进行拍摄得到的标定板图像序列；根据所述标定板图像序列计算得到一张高动态范围的标定板色度图像；对所述高动态范围的标定板色度图像的亮度进行非线性偏差校正，并根据镜头畸变系数进行亮度径向偏差校正，以得到亮度校正后的所述高动态范围的标定板色度图像；获取所述标定板色度图像中的特征点，以及特征点的图像坐标和对应的空间坐标，其中i表示第i个特征点，n表示特征点的数量；根据公式计算得到单应性矩阵H；获取所述标定板色度图像中的色散区域R
c
，对于色本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高动态范围屏幕的色度测量方法，其特征在于，包括：获取使用第二曝光参数序列中的各曝光值对高动态范围屏幕进行拍摄得到的屏幕图像序列，其中所述高动态范围屏幕为显示状态，表示第二曝光参数序列中的第i个曝光值；根据所述屏幕图像序列计算得到一张高动态范围的色度图像；对所述高动态范围的色度图像的亮度进行非线性偏差校正，并根据镜头畸变系数进行亮度径向偏差校正，以得到亮度校正后的所述高动态范围的色度图像；对亮度校正后的所述高动态范围的色度图像进行颜色校正；获取颜色校正后的所述高动态范围的色度图像的色度值。2.如权利要求1所述的色度测量方法，其特征在于，所述根据所述屏幕图像序列计算得到一张高动态范围的色度图像，包括：将所述屏幕图像序列输入预先训练好的第二高动态图像生成模型中以得到一张高动态范围的色度图像，所述第二高动态图像生成模型由第二编码器模型和第一解码器模型构成；其中所述第二高动态图像生成模型通过以下方式训练得到：构建第一曝光参数序列{E
i
}；获取在标准光源下使用第一曝光参数序列{E
i
}中的各曝光值对标准色卡进行拍摄得到的第一图像序列；将所述第一图像序列作为训练图像，将理想色度图像作为标记图像，对由第一编码器模型和第一解码器模型构成的第一高动态图像生成模型进行训练，以得到所述第一编码器模型和第一解码器模型的参数；对第一曝光参数序列{E
i
}进行抽样得到所述第二曝光参数序列；获取在标准光源下使用所述第二曝光参数序列中的各曝光值对标准色卡进行拍摄得到的第二图像序列；将所述第二图像序列作为训练图像，将理想色度图像作为标记图像，固定所述第一解码器模型的参数，对所述第二高动态图像生成模型进行训练，以得到所述第二编码器模型的参数。3.如权利要求2所述的色度测量方法，其特征在于，所述构建第一曝光参数序列{E
i
}包括：确定相机的最大曝光值E
max
；计算曝光值的初始步长s=E
max
/k，其中k为预设的步长数；根据初始步长计算得到曝光值步长序列，其中s
i
表示第i个曝光值步长，且i的范围为[0,k]；根据曝光值步长序列计算得到第一曝光参数序列{E
i
}：
，其中E
i
表示第一曝光参数序列中的第i个曝光值。4.如权利要求1所述的色度测量方法，其特征在于，所述对所述高动态范围的色度图像的亮度进行非线性偏差校正，并根据镜头畸变系数进行亮度径向偏差校正包括：获取所述高动态范围的色度图像的亮度部分图像；根据以下公式对所述亮度部分图像进行校正：，其中I
cor
为校正后的亮度部分图像，k1、k2和k3为镜头畸变系数，r为亮度部分图像中的点到图像中心点的距离，α和β为预先构建的非线性倍率偏差模型的参数，所述非线性倍率偏差模型的数学表达式为：，其中I3为输入图像，I4为产生非线性倍率偏差后的亮度图像。5.如权利要求4所述的色度测量方法，其特征在于，还包括：对相机进行标定，得到相机镜头的畸变系数k1、k2和k3；获取使用所述第二曝光参数序列中的各曝光值对均匀面光源进行拍摄得到的面光源图像序列；根据所述面光源图像序列计算得到一张高动态范围的面光源色度图像，获取所述面光源色度图像的亮度部分图像；将理想亮度图像作为输入图像输入径向偏差模型中以得到产生径向偏差后的亮度图像，其中所述径向偏差模型的数学表达式为：，其中I1为输入图像，I2为产生径向偏差后的亮度图像；将所述产生径向偏差后的亮度图像作为输入图像I3，将所述面光源色度图像的亮度部分图像作为产生非线性倍率偏差后的亮度图像I4，代入所述非线性倍率偏差模型中，求解得到参数α和β。6.如权利要求1所述的色度测量方法，其特征在于，所述对亮度校正后的所述高动态范围的色度图像进行颜色校正，包括：对于亮度校正后的所述高动态范围的色度图像的点(u,v)，获取其色度值(L,a,b)和色度梯度(ΔL,Δa,Δb)；将坐标(u,v)、色度值(L,a,b)和色度梯度(ΔL,Δa,Δb)输入预先构建的混合色差模型中以得到校正后的色度值(L
cor
,a...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄淦，黄涛，杨洋，吴创廷，林泽伟，
申请(专利权)人：深圳市华汉伟业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：