摘　要：針對武漢LED電子屏亮度均勻性問(wèn)題，介紹了一種基于ＣＣＤ相機的全彩ＬＥＤ顯示屏亮度檢測和校正算法。首先利用ＣＣＤ相機獲取顯示中的圖像，通過(guò)數學(xué)形態(tài)學(xué)和大津法對圖像進(jìn)行去噪和閾值分割處理，確定ＬＥＤ燈點(diǎn)的中心位置，然后使用較佳包含圓方法統計分析各個(gè)燈點(diǎn)的相對亮度值，并計算出其三色校正系數矩陣。實(shí)驗證明，該算法檢測速度快，校正效果較好，從而改善了顯示的質(zhì)量，延長(cháng)了顯示屏的使用壽命。

引　言

發(fā)光二很管（Ｌｉｇｈｔ?。牛恚椋簦簦椋睿纭。模椋铮洌?，ＬＥＤ）顯示屏作為一種多媒體顯示的終端，由于其節能、環(huán)保、高亮度等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)越來(lái)越廣泛地應用在各種場(chǎng)合之中，如大型舞臺背景的布置和體育賽事的直播等［１］。目前市場(chǎng)上的ＬＥＤ顯示屏基本上是由數量眾多的二很管組成，由于工藝、散熱和老化等問(wèn)題，會(huì )使二很管產(chǎn)生亮度衰減和色度漂移，從而導致顯示的圖像發(fā)生色度和亮度不均勻的情況，較常見(jiàn)的現象就是“麻點(diǎn)”和“馬賽克”。針對發(fā)光二很管的這些獨有的顯示缺陷，許多研究機構和大公司都開(kāi)展了亮度均勻性校正方法的研究，亮度校正成為了該領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。

檢測顯示屏亮度的傳統方法是利用亮度計對每個(gè)ＬＥＤ燈點(diǎn)在法線(xiàn)方向的光強進(jìn)行逐點(diǎn)測量，需要在測量過(guò)程中不停地移動(dòng)亮度計的位置，這種方式的測量結果較準確，但操作效率低、過(guò)程繁瑣、速度慢，不利于工業(yè)生產(chǎn)中顯示屏亮度的采集和校正。

因此國內外學(xué)者進(jìn)行了一系列的研究，主流的方法有投影法，該算法對二值圖像進(jìn)行水平和垂直投影，從而確定燈點(diǎn)的位置，這種方法在燈點(diǎn)排列不規整時(shí)可能會(huì )產(chǎn)生較大的誤差。針對這種情況，使用模版匹配法能夠取得較好的分割效果。

本文運用數字圖像處理技術(shù)對顯示屏上每個(gè)燈點(diǎn)的相對亮度進(jìn)行檢測和提取，計算出各個(gè)燈點(diǎn)的校正系數矩陣，并運用脈沖寬度調制（ＰＷＭ）方法調節相應燈點(diǎn)的亮度，從而提高全彩ＬＥＤ顯示屏的亮度均勻性。圖１為算法的總流程圖。

ＬＥＤ燈點(diǎn)的定位

在對全彩ＬＥＤ顯示屏顯示圖像進(jìn)行相對亮度的檢測之前，必須先確定每個(gè)燈點(diǎn)在圖像中的具體位置。由于使用亮度計獲取燈點(diǎn)亮度值的方法過(guò)程繁瑣，效率較低，為了實(shí)現亮度的校正，本文通過(guò)定義相對亮度值的方法獲取燈點(diǎn)的相對亮度。采集圖像時(shí)使ＣＣＤ相機鏡頭正對顯示屏，由于在ＣＣＤ相機中由感光單元產(chǎn)生的灰度值與實(shí)際所測面元亮度成正比關(guān)系，且每一個(gè)燈點(diǎn)的感光圖像是由若干個(gè)感光單元組成的，因此本文定義相對亮度值為感光圖像中燈點(diǎn)有效區域灰度值的和。對由ＣＣＤ相機獲取的感光圖像進(jìn)行分析可以較準確地提取燈點(diǎn)的位置、發(fā)光強度和形狀等信息。設顯示屏有Ｍ×Ｎ個(gè)燈點(diǎn)，定義每一個(gè)燈點(diǎn)的相對亮度值為Ｐ_ｍｎ，該燈點(diǎn)所對應的感光單元數目為Ｉ×Ｊ，每個(gè)感光單元的灰度值為ｆ_ｍｎ（ｉ，ｊ），則

在確定燈點(diǎn)的具體位置之前，先要對采集到的圖像進(jìn)行灰度分布的統計，在所獲取的感光圖像中，由于燈點(diǎn)一般是由矩陣的方式排列，且燈點(diǎn)區域與背景區域的灰度值存在明顯的差異，有時(shí)還會(huì )產(chǎn)生環(huán)繞光的現象，因此需對圖像進(jìn)行二值化處理。本文采用了大津法（ＯＴＳＵ）確定閾值，該方法計算簡(jiǎn)便，且在一定條件下不受圖像對比度和亮度變化的影響，所以應用非常廣泛。其原理如下：

（１）設圖像為ｆ（ｘ，ｙ），在其灰度直方圖上假定一個(gè)閾值Ｔ，則將圖像分割成兩部分，即ｆ（ｘ，ｙ）≥Ｔ和ｆ（ｘ，ｙ）＜Ｔ?xún)深?lèi)。

（２）分別計算兩類(lèi)別的平均值方差（類(lèi)間方差）和各類(lèi)的方差（類(lèi)內方差）。

（３）以上述兩類(lèi)方差的較大比值來(lái)確定閾值Ｔ，即為分割圖像的較佳閾值。

設輸入圖像為ｆ（ｘ，ｙ），輸出圖像為ｇ（ｘ，ｙ），用得到的分割閾值Ｔ對圖２（ａ）進(jìn)行處理，得到圖２

（ｂ）所示的經(jīng)形態(tài)學(xué)處理和二值化后的圖像。由于該方法能有效的將目標與背景很好地分離，同時(shí)把燈點(diǎn)之間的相互影響降到了較低，因此能夠更加準確地計算出屏幕上燈點(diǎn)的具體位置。式（２）為二值化處理的公式：

　如圖２（ｂ）所示，在經(jīng)過(guò)大津法處理后，各個(gè)燈點(diǎn)區域互不連通，又因為單個(gè)燈點(diǎn)區域近似為一圓形，且燈點(diǎn)的排列是有規則的，因此可把每一個(gè)ＬＥＤ燈點(diǎn)區域中心近似看作為燈點(diǎn)所在位置的中心點(diǎn)。本文采用一階矩質(zhì)心法（也稱(chēng)作重心法）來(lái)確定各個(gè)燈點(diǎn)的中心位置，其計算表達式為

式中（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）為燈點(diǎn)區域的重心坐標，也就是相對應ＬＥＤ燈點(diǎn)的中心位置坐標；燈點(diǎn)區域的大小為Ｍ×Ｎ，Ｍ、Ｎ分別為燈點(diǎn)區域寬度和高度方向上的像素個(gè)數；（ｘ_ｍｎ，ｙ_ｍｎ）為燈點(diǎn)區域內圖像像素（ｍ，ｎ）的坐標，ｍ、ｎ分別為該圖像像素在該燈點(diǎn)區域內所處的行和列；ｐｍｎ為燈點(diǎn)區域內該圖像像素（ｍ，ｎ）的二值化后的值。如圖２（ｃ）所示，該方法能夠確定各個(gè)ＬＥＤ燈點(diǎn)的位置，并且由于使用了閾值分割的方法，能有效地避免燈點(diǎn)之間的相互干擾，使計算出的燈點(diǎn)的位置更加精確。

在圖像的預處理過(guò)程中，由于采集的環(huán)境、屏幕封裝或拍攝角度等原因，不可避免地會(huì )引入一些圖像噪聲，如ＬＥＤ引腳和螺釘表面產(chǎn)生的一些微小的反光，這些微小的噪聲都可能會(huì )影響燈點(diǎn)位置的確定。針對這種情況，本文引入了數學(xué)形態(tài)學(xué)算法。具體思路是通過(guò)形態(tài)學(xué)結構元素衡量并提取照片中的對應形狀來(lái)達到圖像分析和識別的目的。這種算法不但能夠使圖像數據得到一定程度的簡(jiǎn)化，使其基本的形狀特征保持不變，而且可以消除不相關(guān)結構體。這種算法有四種基本操作，分別是膨脹、腐蝕、開(kāi)啟和關(guān)閉。設預處理圖像為ｆ（ｘ，ｙ），結構元素記作ｂ（ｘ，ｙ），用結構元素ｂ對輸入圖像進(jìn)行膨脹和腐蝕運算，分別定義為

開(kāi)啟操作通常用來(lái)去除較小的明亮細節，閉合操作通常用來(lái)去除暗細節部分。在灰度數學(xué)形態(tài)學(xué)中ｂ對ｆ進(jìn)行開(kāi)啟和閉合運算的定義為

使用上述數學(xué)形態(tài)學(xué)算法可以有效地解決由于一些細小的閃爍和螺釘的反光導致的原圖像的二值圖像中存在的噪聲問(wèn)題。如圖３所示，一些噪聲已經(jīng)基本被去除。

２?。蹋牛臒酎c(diǎn)相對亮度的檢測在確定了各個(gè)燈點(diǎn)的中心位置之后，接下來(lái)就是對各個(gè)ＬＥＤ燈點(diǎn)的相對亮度進(jìn)行檢測和提取。本文采用了基于較佳包含圓的提取方法。具體步驟如下：

（１）在經(jīng)過(guò)處理的二值圖像中，對每個(gè)燈點(diǎn)區域的邊緣到中心位置的距離進(jìn)行計算，在取得的一系列邊緣感光單元到中心位置距離的數據中選取其中的較大值作為操作距離。

（２）以每個(gè)燈點(diǎn)的中心位置為中心，以操作距離為半徑作圓，如圖４所示，提取該圓形區域內的各個(gè)像素的灰度值進(jìn)行求和。此灰度值的和即為該燈點(diǎn)的相對亮度值。在全部亮度提取完后保存為亮度數據文件，如圖５所示。

由于各個(gè)燈點(diǎn)發(fā)光的亮度不同，反映在圖像中即為各個(gè)發(fā)光區域的大小各不相同，因此使用邊緣至中心位置的較大值作為半徑可以較大程度地確保各個(gè)有效發(fā)光區域內的灰度值被計算在內，同時(shí)又避免了背景區域內一些無(wú)效灰度值對計算結果產(chǎn)生的影響。與主流的檢測方法“投影法”相比，該算法的優(yōu)勢在于可以對燈點(diǎn)排列不規整的ＬＥＤ顯示屏進(jìn)行檢測，并且能夠有效地避免背景灰度值對檢測結果的影響。

亮度校正

由于大多數全彩ＬＥＤ顯示屏每一個(gè)像素點(diǎn)是由紅、綠、藍三色的發(fā)光二很管共同組成，對整個(gè)顯示屏進(jìn)行亮度校正即為對每一種顏色的發(fā)光二很管進(jìn)行校正。在綜合了各種文獻資料的基礎上，本文利用所采集到的各個(gè)燈點(diǎn)的相對亮度數據生成針對每個(gè)燈點(diǎn)的三色亮度校正參數矩陣，接著(zhù)通過(guò)使用ＰＷＭ的方法調節全彩ＬＥＤ顯示屏的亮度，具體做法是根據校正矩陣的數值來(lái)調節輸入脈沖的寬度，從而滿(mǎn)足對燈點(diǎn)亮度調節的要求，實(shí)現較高的顯示屏亮度均勻性。

要想取得校正參數矩陣，必須得確定校正的目標值。本文首先使顯示屏分別顯示紅，綠，藍三色，并調節至較大亮度，用ＣＣＤ相機對顯示屏圖像進(jìn)行采集，得到待處理的原圖像，然后通過(guò)對各個(gè)燈點(diǎn)的相對亮度進(jìn)行提取，并選取其中的較小值作為校正目標值，這樣做的優(yōu)勢在于由于整屏的燈點(diǎn)已經(jīng)處于較亮的狀態(tài)，以較小相對亮度值的燈點(diǎn)作為目標值，可以有效地避免由于選取目標亮度值過(guò)大而導致一些較暗燈點(diǎn)的亮度達不到目標亮度的情況。每一個(gè)燈點(diǎn)都應有一個(gè)相應的三色校正矩陣，基于對人眼的視覺(jué)特性和簡(jiǎn)化計算的考慮，本文規定相對亮度值在校正目標值３％以?xún)炔▌?dòng)的燈點(diǎn)的校正系數為１，對于其他燈點(diǎn)，校正系數計算公式為

式中Ｒ_ｉ、Ｇ_ｉ、Ｂ_ｉ分別為第ｉ個(gè)燈點(diǎn)的紅色、綠色、藍色的校正系數；Ｉ_ｒｔ、Ｉ_ｇｔ、Ｉ_ｂｔ為三色校正目標值的相對亮度值；Ｉ_ｒｉ、Ｉ_ｇｉ、Ｉ_ｂｉ為第ｉ個(gè)燈點(diǎn)三色相對亮度值。因此每個(gè)燈點(diǎn)所對應的校正矩陣為［Ｒ_ｉＧ_ｉＢ_ｉ］Ｔ。

實(shí)驗結果與分析

為了驗證本文所提出的算法的有效性，本文進(jìn)行了一系列實(shí)驗。以紅色為例，圖６和圖７分別是未校正的原圖像和校正后的圖像，通過(guò)在視覺(jué)上的對比可以看出，通過(guò)使用本文的算法能夠有效地提高顯示屏圖像的亮度均勻性，并且由于使用的目標亮度值為各個(gè)燈點(diǎn)相對亮度值中較小的值，因此校正后的圖像比沒(méi)有校正的圖像整體稍暗。

圖８和圖９分別為校正前和校正后各燈點(diǎn)的相對亮度值直方圖。通過(guò)比較可以看出，校正前直方圖數據的差異性比較大，而校正之后直方圖數據的差異相對比較小，在特殊的情況下，如果統計的數據不存在任何的差異，直方圖會(huì )呈現一條直線(xiàn)。從實(shí)驗數據中可以發(fā)現，在經(jīng)過(guò)亮度校正后，亮度均勻性得到了很好的改善。

結　論

本文針對全彩ＬＥＤ顯示屏亮度均勻性問(wèn)題，通過(guò)使用數學(xué)形態(tài)學(xué)和大津法對由ＣＣＤ相機采集到的圖像進(jìn)行去噪和二值化處理，比較準確地確定了ＬＥＤ燈點(diǎn)的中心位置，通過(guò)使用較佳包含圓的方法計算出了燈點(diǎn)的相對亮度值，確定了每個(gè)燈點(diǎn)的亮度校正參數矩陣。與傳統的使用亮度計的做法相比，該算法成本低，操作方便，設備易于攜帶。實(shí)驗結果表明，該算法能夠快速、有效地對ＬＥＤ大屏幕進(jìn)行檢測和亮度校正，延長(cháng)了ＬＥＤ顯示屏的實(shí)際使用壽命。