專利名稱：一種基于相機照片的led逐點非均勻分析校正方法
技術領域：
本發(fā)明涉及LED顯示屏校正技術，具體涉及種基于相機照片的LED逐點非均勻分析校正方法。
背景技術：
LED發(fā)光二極管在生產時亮度的差異以及在使用過程中會有不同程度的亮度衰減，由于其亮度衰減的不一致性，在使用一、兩年之后，整個屏幕的亮度一致性會大大降低， 嚴重影響顯示屏的顯示效果和實際使用壽命，這個時候就需要對LED屏幕進行二次校正。 在對LED顯示屏進行逐點校正的過程中，重要的一點就是顯示屏上每一顆燈的發(fā)光亮度的采集?；跍蚀_的亮度數據，才可以將整屏的各個點的亮度調到一致。在屏體沒有安裝之前，可以將單元板放到亮度校正儀上作分析校正，但是在顯示屏特別是大型的戶外屏安裝之后，把每一塊單元板拆下來重新分析校正顯然不太可能。為此，這里采用可以在安裝現場進行逐點校正的相機分析校正方式。這種相機分析校正方式， 采用標準的單反相機采集數據，然后將數據輸送電腦，再通過電腦里的程序分析處理數據， 最后把數據傳給LED控制板(控制系統(tǒng))，控制板根據數據進行脈寬調制，完成對LED的校正。這種方法以箱體作為單位，逐個箱體逐個箱體進行分析校正。不僅使得屏幕免予拆卸， 同時通過以觀測者的角度進行測量的方式，也很好的解決了戶外屏的角度問題。與傳統(tǒng)的亮度分析儀分析方式相比較，優(yōu)點是相機分析方式可以以箱體為單位進行快速分析校正， 并且在顯示屏因長時間使用而發(fā)生衰減后，無需拆裝，而且分析校正設備攜帶方便，使得分析校正變得非常方便和低成本。

發(fā)明內容
針對前面技術背景所述的傳統(tǒng)的LED校正儀在實際運用中的效率問題，本發(fā)明提供一種基于相機照片的LED逐點非均分析校正方法。為了實現本方法目的，采用的技術方案如下
一種基于相機照片的LED逐點非均勻分析校正方法，包括圖片像素信息的提??；LED燈泡陣列輪廓的提取；對LED燈泡陣列進行重新排序；計算每個燈泡的亮度、色度、飽和度進而得到校正系數矩陣；根據校正系數矩陣進行脈寬調制五個步驟。這樣不僅能夠一次測量多個點，而且能夠在現場進行像素級別的分析校正，從而解決LED因為使用時間長而造成的亮度和色度不均勻的問題，延長了 LED顯示屏的使用壽命。上述的基于相機照片的LED逐點非均勻分析方法中，所述圖片像素信息的提取具體是采用單反相機進行LED顯示屏成像，然后利用EDSDK程序從原始的RAW格式的相片中提取每個像素的RGB值并保存為BMP格式圖片。上述的基于相機照片的LED逐點非均勻分析方法中，所述燈泡陣列輪廓的提取具體是利用OpenCV里面的cvThreshold ()函數對BMP格式圖片進行二值化處理，然后用 OpenCV里面的cvFindContours ()和cvFitEllipse ()函數對每個燈泡進行橢圓擬合，得到每個燈泡的圓心和半徑，從而得到每個燈泡所包含的像素點。上述的基于相機照片的LED逐點非均勻分析方法中，所述對LED燈泡陣列進行重新排序具體是根據不同的傾斜情況利用不同的掃描排序方法將OpenCV橢圓擬合得到的亂序的一維的燈泡陣列轉為二維陣列，并且保證燈泡在二維陣列中的位置與其實際的物理位置相對應。重新排列得到的燈泡輪廓，由于利用OpenCV橢圓擬合得到的燈泡陣列是一維的，并且拍攝可能存在的傾斜，導致擬合所得到的一維陣列順序與實際的燈泡陣列的排列順序會不一致，因此將掃描得到亂序的一維陣列轉為二維陣列并與實際燈泡的物理位置對應起來是必要的。上述的基于相機照片的LED逐點非均勻分析方法中，所述的計算每個燈泡的亮度、色度、飽和度進而得到校正系數矩陣具體是根據所得到每個燈泡的圓心和半徑以及所得到的每個像素的RGB值，計算得到每個燈泡所包含的像素的平均RGB值，再計算出每個燈泡的平均亮度、色度以及飽和度值，然后設定亮度、色度以及飽和度的期望值作為目標值， 根據目標值計算得到每個燈泡的校正系數矩陣。上述的基于相機照片的LED逐點非均勻分析方法中，根據校正系數矩陣進行脈寬調制具體是將校正系數矩陣上傳到控制系統(tǒng)中，控制系統(tǒng)保存所有燈泡的校正系數矩陣， 然后將待顯示的視頻信號與校正系數矩陣相乘，從而改變LED燈泡的驅動脈沖寬度，調整 LED燈的顯示亮度。上述的基于相機照片的LED逐點非均勻分析方法中，所述的根據不同的傾斜情況利用不同的掃描排序方法重新排序具體是
順時針傾斜時，以橫坐標(X)值建立一個哈希表，然后從掃描得到的第一個點開始分別向左和向上掃描，得到二維陣列底邊和右側邊，掃描底邊時先設兩個閾值，一個是相鄰燈泡橫坐標的差的閾值dis_xl，另一個是相鄰燈泡縱坐標的差的閾值dis_yl，然后以掃描得到的第一個點為基準點，掃描哈希表中除了基準點外所有橫坐標(X)比基準點小并且與基準點的橫坐標(X)的差值在閾值dis_xl內的各個點，其中縱坐標(Y)為最大值并且與基準點的縱坐標(Y)的差值在閾值dis_yl內的點就是基準點的左鄰居點，左鄰居點加入二維陣列底邊對應位置，并從哈希表中刪除此節(jié)點，然后以該左鄰居點為新的基準點，按上面的步驟得到下一個基準點，這樣循環(huán)下去，直到不存在滿足上述條件的點，便得到了二維陣列的底邊；掃描右側邊時先設兩個閾值，一個是相鄰燈泡橫坐標的差的閾值dis_x2，另一個是相鄰燈泡縱坐標的差的閾值dis_y2，以掃描得到的第一個點為基準點，掃描哈希表中除了基準點外所有橫坐標⑴與基準點的橫坐標⑴的差值的絕對值在閾值dis_x2內的各個點，其中縱坐標⑴為最大值并且與基準點的縱坐標⑴的差值在閾值dis_y2內的點就是基準點的右側邊的上鄰居點，上鄰居點加入二維陣列右側邊對應位置，并從哈希表中刪除此節(jié)點，然后以該上鄰居點為新的基準點，按上面的步驟得到下一個基準點，這樣循環(huán)下去，直到不存在滿足條件的點，便得到了二維陣列的右側邊；
再分別以二維陣列的右側邊上每一個點為基準點，用上一步中二維陣列底邊的獲取方法得到二維陣列每一行的燈泡在原一維陣列中的位置。上述的基于相機照片的LED逐點非均勻分析方法中，所述的根據不同的傾斜情況利用不同的掃描排序方法重新排序具體是
逆時針傾斜時，首先要確認得到的第一個點是否是左下角的點，縱坐標最大并且縱坐標和它相同的點中它的橫坐標最小，因為逆時針傾斜時，如果圖片傾斜不是很大，則有可能出現得到的第一個點在二維陣列底邊的中間位置，此時，往后的幾個點的縱坐標都相同，所以如果第一個點不是左下角的點，則先從得到的第一個點向左查找，找到左下角的點；
從左下角的點開始分別向右和向上掃描，得到二維陣列底邊和左側邊，掃描底邊時先設兩個閾值，一個是相鄰燈泡橫坐標的差的閾值dis_xl，另一個是相鄰燈泡縱坐標的差的閾值dis_yl，然后以掃描得到的第一個點為基準點，掃描哈希表中除了基準點外所有橫坐標⑴比基準點大并且與基準點的橫坐標⑴的差值在閾值dis_xl內的各個點，其中縱坐標(Y)為最大值并且與基準點的縱坐標(Y)的差值在閾值dis_yl內的點就是基準點的右鄰居點，右鄰居點加入二維陣列底邊對應位置，并從哈希表中刪除此節(jié)點，然后以該右鄰居點為新的基準點，按上面的步驟得到下一個基準點，這樣循環(huán)下去，直到不存在滿足上述條件的點，便得到了二維陣列的底邊；掃描左側邊時先設兩個閾值，一個是相鄰燈泡橫坐標的差的閾值dis_x2，另一個是相鄰燈泡縱坐標的差的閾值dis_y2，以左下角的點為基準點， 掃描哈希表中除了基準點外所有橫坐標(X)與基準點的橫坐標(X)的差值的絕對值在閾值dis_x2內的各個點，其中縱坐標(Y)為最大值并且與基準點的縱坐標(Y)的差值在閾值 dis_y2內的點就是基準點的左側邊的上鄰居點，上鄰居點加入二維陣列左側邊對應位置， 并從哈希表中刪除此節(jié)點，然后以該上鄰居點為新的基準點，按上面的步驟得到下一個基準點，這樣循環(huán)下去，直到不存在滿足條件的點，便得到了二維陣列的左側邊；
再分別以二維陣列的左側邊上每一個點為基準點，用上一步中二維陣列底邊的獲取方法得到二維陣列每一行的燈泡在原一維陣列中的位置。這里用哈希表查找的方法將一維的陣列轉為二維陣列，保證燈泡在二維陣列中的位置與其實際的物理位置相對應。與現有技術相比，本發(fā)明的優(yōu)點在于不僅能夠一次測量多個點，而且能夠在現場進行像素級別的分析校正，并且分析校正設備攜帶方便，使得分析校正變得非常方便和低成本，從而解決LED因為使用時間長而造成的亮度和色度不均勻的問題，延長了 LED顯示屏的使用壽命。


圖1為本方法所應用的系統(tǒng)的結構圖； 圖2為本方法的流程圖3為實施方式中一種LED燈泡正規(guī)排列、照片順時針傾斜的示意圖； 圖4為實施方式中一種LED燈泡交錯排列、照片順時針傾斜的示意圖； 圖5為實施方式中一種LED燈泡正規(guī)排列、照片逆時針傾斜的示意圖； 圖6為實施方式中一種LED燈泡交錯排列、照片逆時針傾斜的示意圖。
具體實施例方式下面將結果結合本方法實施例中的附圖，對本方法實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本方法一部分實施例子，而不是全部的實施例子?；诒痉椒ㄖ械膶嵤├?，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本方法保護的范圍。
如圖1和2所示，本方法的總體結構為首先通過CanOn450D拍照，然后通過EDSDK 程序從原始的RAW格式的相片中提取每個像素RGB值并保存為BMP格式圖片。再設定一個閾值，如果整個圖片的像素值(RGB)等于255的個數超過閾值，則判定該圖片曝光過度，需要重新調整再拍攝。如果未超過閾值，則傳到下一步進行處理。處理的過程包括對整個圖片進行二值化處理然后進行橢圓擬合，這里二值化用到的是OpenCV里面的cvThresholdO函數，橢圓擬合用到的是OpenCV里面的 cvFindContours ()和cvFitEllipse ()函數，求出每個燈泡的圓心和半徑，這里為了計算方便，直接將燈泡擬合為圓，由于擬合得到的橢圓長半軸和短半軸相差最多為1個像素，擬合為以短半軸為半徑的圓不會有太大誤差。擬合完后的下一步重要工作就是重新排序的問題。因為擬合時是從右下角一行一行的從右到左、從下往上掃描的。拍照過程中，難免會出現相機不是絕對水平的或者其他問題，導致相片中的燈泡有一定程度的傾斜，那么掃描得到的一維燈泡隊列就不能按照正規(guī)的順序直接轉換為二維陣列。因此，就需要重新調整順序，使得到的二維燈泡陣列與實際燈泡的物理位置相對應。由于燈泡陣列的排列存在多種情況，這里只討論常見的兩種排列情況(正規(guī)排列和交錯排列)，我們的排序方法將這兩種情況合二為一，同時處理，而只區(qū)分順時針傾斜和逆時針傾斜。首先，判斷掃描得到的第一個燈泡的縱坐標是否是整個燈泡陣列縱坐標(Y)的最大值并且橫坐標(X)是否在整個燈泡陣列橫坐標(X)最大值的附近。如果是，那么就判斷此燈泡陣列是順時針傾斜的，否則，就判斷此燈泡陣列是逆時針傾斜的。然后，以橫坐標(X)值建立一個哈希表，相同的橫坐標(X)值在哈希表中的同一行。如果是順時針傾斜的情況(如圖3、4)，則從掃描得到的第一個點開始分別向左和向上掃描，得到陣列底邊和右側邊。掃描底邊時先設兩個閾值，一個是相鄰燈泡橫坐標的差的閾值dis_xl，另一個是相鄰燈泡縱坐標的差的閾值dis_yl，然后以掃描得到的第一個點為基準點，掃描哈希表中除了基準點外所有橫坐標(X)比基準點小并且與基準點的橫坐標(X)的差值在閾值dis_xl內的各個點，其中縱坐標(Y)為最大值并且與基準點的縱坐標 ⑴的差值在閾值dis_yl內的點就是基準點的左鄰居點，左鄰居點加入二維陣列底邊對應位置，并從哈希表中刪除此節(jié)點，然后以該左鄰居點為新的基準點，按上面的步驟得到下一個基準點，這樣循環(huán)下去，直到不存在滿足上述條件的點，便得到了二維陣列的底邊；掃描右側邊時先設兩個閾值，一個是相鄰燈泡橫坐標的差的閾值dis_x2，另一個是相鄰燈泡縱坐標的差的閾值dis_y2，以掃描得到的第一個點為基準點，掃描哈希表中除了基準點外所有橫坐標(X)與基準點的橫坐標(X)的差值的絕對值在閾值dis_x2內的各個點，其中縱坐標(Y)為最大值并且與基準點的縱坐標(Y)的差值在閾值dis_y2內的點就是基準點的右側邊的上鄰居點，上鄰居點加入二維陣列右側邊對應位置，并從哈希表中刪除此節(jié)點，然后以該上鄰居點為新的基準點，按上面的步驟得到下一個基準點，這樣循環(huán)下去，直到不存在滿足條件的點，這樣就得到了二維陣列的右側邊；
再分別以二維陣列的右側邊上每一個點為基準點，用上一步中二維陣列底邊的獲取方法得到二維陣列每一行的燈泡在原一維陣列中的位置。
Yout, Cbout, Crout分別為每個燈泡焭度、色度和飽和度的目標值，Yin，Cbin, Crin分別為計算得到的每個燈泡的平均亮度、色度和飽和度，根據等式求出每個燈泡的校正系數矩陣 A，Bij表示校正系數矩陣A中第i行第j列的值，i=U2或3 ； j=l、2或3。最后，將得到的每個燈泡的校正系數矩陣上傳到控制系統(tǒng)中控制燈板的硬件部
8如果是逆時針傾斜的情況(如圖5、6)，則首先要確認得到的第一個點是否是左下角的點(縱坐標最大并且縱坐標和它相同的點中它的橫坐標最小)，因為逆時針傾斜時，如果圖片傾斜不是很大，則有可能出現得到的第一個點在二維陣列底邊的中間位置，此時，往后的幾個點的縱坐標都相同。所以如果第一個點不是左下角的點，則先從得到的第一個點向左查找，找到左下角的點。從左下角的點開始分別向右和向上掃描，得到陣列底邊和左側邊。掃描底邊時先設兩個閾值，一個是相鄰燈泡橫坐標的差的閾值dis_xl，另一個是相鄰燈泡縱坐標的差的閾值dis_yl，然后以掃描得到的第一個點為基準點，掃描哈希表中除了基準點外所有橫坐標⑴比基準點大并且與基準點的橫坐標⑴的差值在閾值dis_xl內的各個點，其中縱坐標(Y)為最大值并且與基準點的縱坐標(Y)的差值在閾值dis_yl內的點就是基準點的右鄰居點，右鄰居點加入二維陣列底邊對應位置，并從哈希表中刪除此節(jié)點，然后以該右鄰居點為新的基準點，按上面的步驟得到下一個基準點，這樣循環(huán)下去，直到不存在滿足上述條件的點，便得到了二維陣列的底邊；掃描左側邊時先設兩個閾值，一個是相鄰燈泡橫坐標的差的閾值dis_x2，另一個是相鄰燈泡縱坐標的差的閾值dis_y2，以左下角的點為基準點， 掃描哈希表中除了基準點外所有橫坐標(X)與基準點的橫坐標(X)的差值的絕對值在閾值dis_x2內的各個點，其中縱坐標⑴為最大值并且與基準點的縱坐標⑴的差值在閾值 dis_y2內的點就是基準點的左側邊的上鄰居點，上鄰居點加入二維陣列左側邊對應位置， 并從哈希表中刪除此節(jié)點，然后以該上鄰居點為新的基準點，按上面的步驟得到下一個基準點，這樣循環(huán)下去，直到不存在滿足條件的點，這樣就得到了二維陣列的左側邊。再分別以二維陣列的左側邊上每一個點為基準點，用上一步中二維陣列底邊的獲取方法得到二維陣列每一行的燈泡在原一維陣列中的位置。根據上面調整后的結果，就能準確定位到指定位置的燈泡，通過計算得到每個燈泡包含像素點的平均RGB值，再通過下面的公式將RGB值轉為亮度、色度以及飽和度值，然后設定亮度、色度以及飽和度的期望值作為目標值，根據目標值計算得到每個燈泡的校正系數矩陣。Yin (亮度)=0. 2990R+0. 5870G+0. 1140B Cbin(色度)=-0. 1687R-0. 3313G+0. 5000B+128 Crin (飽和度)=0. 5000R-0. 4187G-0. 0813B + 128 (Y。ut，Cb。ut, Cr。ut) - (Yin, Cbin, Crin) A 。
權利要求
1.一種基于相機照片的LED逐點非均勻分析校正方法，其特征在于包括圖片像素信息的提取；LED燈泡陣列輪廓的提??；對LED燈泡陣列進行重新排序；計算每個燈泡的亮度、 色度、飽和度進而得到校正系數矩陣；根據校正系數矩陣進行脈寬調制五個步驟。
2.根據權利要求1所述的基于相機照片的LED逐點非均勻分析方法，其特征在于所述圖片像素信息的提取具體是采用單反相機進行LED顯示屏成像，然后利用EDSDK程序從原始的RAW格式的相片中提取每個像素的RGB值并保存為BMP格式圖片。
3.根據權利要求2所述的基于相機照片的LED逐點非均勻分析方法，其特征在于所述燈泡陣列輪廓的提取具體是利用OpenCV里面的cvThresholdO函數對BMP格式圖片進行二值化處理，然后用OpenCV里面的cvFindContours ()和cvFitEllipse ()函數對每個燈泡進行橢圓擬合，得到每個燈泡的圓心和半徑，從而得到每個燈泡所包含的像素點。
4.根據權利要求3所述的基于相機照片的LED逐點非均勻分析方法，其特征在于所述對LED燈泡陣列進行重新排序具體是根據不同的傾斜情況利用不同的掃描排序方法將 OpenCV橢圓擬合得到的亂序的一維的燈泡陣列轉為二維陣列，并且保證燈泡在二維陣列中的位置與其實際的物理位置相對應。
5.根據權利要求4所述的基于相機照片的LED逐點非均勻分析方法，其特征在于所述的計算每個燈泡的亮度、色度、飽和度進而得到校正系數矩陣具體是根據所得到每個燈泡的圓心和半徑以及所得到的每個像素的RGB值，計算得到每個燈泡所包含的像素的平均 RGB值，再計算出每個燈泡的平均亮度、色度以及飽和度值，然后設定亮度、色度以及飽和度的期望值作為目標值，根據目標值計算得到每個燈泡的校正系數矩陣。
6.根據權利要求5所述的基于相機照片的LED逐點非均勻分析方法，其特征在于根據校正系數矩陣進行脈寬調制具體是將校正系數矩陣上傳到控制系統(tǒng)中，控制系統(tǒng)保存所有燈泡的校正系數矩陣，然后將待顯示的視頻信號與校正系數矩陣相乘，從而改變LED燈泡的驅動脈沖寬度，調整LED燈的顯示亮度。
7.根據權利要求4所述的重新排列得到的燈泡輪廓，其特征在于所述的根據不同的傾斜情況利用不同的掃描排序方法重新排序具體是順時針傾斜時，以橫坐標(X)值建立一個哈希表，然后從掃描得到的第一個點開始分別向左和向上掃描，得到二維陣列底邊和右側邊，掃描底邊時先設兩個閾值，一個是相鄰燈泡橫坐標的差的閾值dis_xl，另一個是相鄰燈泡縱坐標的差的閾值dis_yl，然后以掃描得到的第一個點為基準點，掃描哈希表中除了基準點外所有橫坐標⑴比基準點小并且與基準點的橫坐標(X)的差值在閾值dis_xl內的各個點，其中縱坐標(Y)為最大值并且與基準點的縱坐標(Y)的差值在閾值dis_yl內的點就是基準點的左鄰居點，左鄰居點加入二維陣列底邊對應位置，并從哈希表中刪除此節(jié)點，然后以該左鄰居點為新的基準點，按上面的步驟得到下一個基準點，這樣循環(huán)下去，直到不存在滿足上述條件的點，便得到了二維陣列的底邊；掃描右側邊時先設兩個閾值，一個是相鄰燈泡橫坐標的差的閾值dis_x2，另一個是相鄰燈泡縱坐標的差的閾值dis_y2，以掃描得到的第一個點為基準點，掃描哈希表中除了基準點外所有橫坐標(X)與基準點的橫坐標(X)的差值的絕對值在閾值dis_x2內的各個點，其中縱坐標⑴為最大值并且與基準點的縱坐標⑴的差值在閾值dis_y2內的點就是基準點的右側邊的上鄰居點，上鄰居點加入二維陣列右側邊對應位置，并從哈希表中刪除此節(jié)點，然后以該上鄰居點為新的基準點，按上面的步驟得到下一個基準點，這樣循環(huán)下去，直到不存在滿足條件的點，便得到了二維陣列的右側邊；再分別以二維陣列的右側邊上每一個點為基準點，用上一步中二維陣列底邊的獲取方法得到二維陣列每一行的燈泡在原一維陣列中的位置。
8.根據權利要求4所述的重新排列得到的燈泡輪廓，其特征在于所述的根據不同的傾斜情況利用不同的掃描排序方法重新排序具體是逆時針傾斜時，首先要確認得到的第一個點是否是左下角的點，縱坐標最大并且縱坐標和它相同的點中它的橫坐標最小，因為逆時針傾斜時，如果圖片傾斜不是很大，則有可能出現得到的第一個點在二維陣列底邊的中間位置，此時，往后的幾個點的縱坐標都相同，所以如果第一個點不是左下角的點，則先從得到的第一個點向左查找，找到左下角的點；從左下角的點開始分別向右和向上掃描，得到二維陣列底邊和左側邊，掃描底邊時先設兩個閾值，一個是相鄰燈泡橫坐標的差的閾值dis_xl，另一個是相鄰燈泡縱坐標的差的閾值dis_yl，然后以掃描得到的第一個點為基準點，掃描哈希表中除了基準點外所有橫坐標⑴比基準點大并且與基準點的橫坐標⑴的差值在閾值dis_xl內的各個點，其中縱坐標(Y)為最大值并且與基準點的縱坐標(Y)的差值在閾值dis_yl內的點就是基準點的右鄰居點，右鄰居點加入二維陣列底邊對應位置，并從哈希表中刪除此節(jié)點，然后以該右鄰居點為新的基準點，按上面的步驟得到下一個基準點，這樣循環(huán)下去，直到不存在滿足上述條件的點，便得到了二維陣列的底邊；掃描左側邊時先設兩個閾值，一個是相鄰燈泡橫坐標的差的閾值dis_x2，另一個是相鄰燈泡縱坐標的差的閾值dis_y2，以左下角的點為基準點， 掃描哈希表中除了基準點外所有橫坐標(X)與基準點的橫坐標(X)的差值的絕對值在閾值dis_x2內的各個點，其中縱坐標(Y)為最大值并且與基準點的縱坐標(Y)的差值在閾值 dis_y2內的點就是基準點的左側邊的上鄰居點，上鄰居點加入二維陣列左側邊對應位置， 并從哈希表中刪除此節(jié)點，然后以該上鄰居點為新的基準點，按上面的步驟得到下一個基準點，這樣循環(huán)下去，直到不存在滿足條件的點，便得到了二維陣列的左側邊；再分別以二維陣列的左側邊上每一個點為基準點，用上一步中二維陣列底邊的獲取方法得到二維陣列每一行的燈泡在原一維陣列中的位置。
全文摘要
本發(fā)明公開一種基于相機照片的LED逐點非均勻分析校正方法，包括圖片像素信息的提??；LED燈泡陣列輪廓的提?。粚ED燈泡陣列進行重新排序；計算每個燈泡的亮度、色度、飽和度進而得到校正系數矩陣；根據校正系數矩陣進行脈寬調制五個步驟。本發(fā)明不僅能夠一次測量多個點，而且能夠在現場進行像素級別的分析校正，并且分析校正設備攜帶方便，使得分析校正變得非常方便和低成本，從而解決LED因為使用時間長而造成的亮度和色度不均勻的問題，延長了LED顯示屏的使用壽命。
文檔編號G09G3/00GK102231251SQ201110166769
公開日2011年11月2日 申請日期2011年6月21日 優(yōu)先權日2011年6月21日
發(fā)明者馮子健, 李克泉, 高宇翔, 黎祖月, 齊德昱 申請人:華南理工大學