CN110895806A - 屏幕显示缺陷的检测方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种屏幕显示缺陷的检测方法及***。所述方法包括:获取屏幕显示的目标图像;将所述目标图像从空间域转换到频率域,以突出所述目标图像的特征信息,所述特征信息包括高频信息;压缩所述高频信息;将所述目标图像从频率域转换到空间域;通过图像二值化算法,判断所述目标图像是否存在缺陷。本发明通过将目标图像从空间域转换到频率域,能够便于对所述目标图像中高频信息进行压缩,从而在通过图像二值化算法后,能够在目标图像中提高屏幕的显示缺陷与屏幕的显示背景的对比度,进而使得屏幕的显示缺陷在目标图像中更加突出,便于显示缺陷的观察与识别。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种屏幕显示缺陷的检测方法及***。
背景技术
随着图像显示技术的发展,显示屏幕逐渐向大尺寸、高分辨率的方向发展。但屏幕的缺陷出现几率也随之增加,而对屏幕缺陷检测,已经成为一个重要的研究方向。
目前的屏幕生产厂家大都使用人工的方式检测屏幕在显示的时候是否存在缺陷,一方面极大的增加了人力成本;另一方面由于个人主观原因和视觉疲劳程度的影响,会出现大量的误测、漏测和过测,难以满足实际的工业需求。
现有通过设备检测屏幕显示缺陷的方法通常是采用差影法进行比对,来判断屏幕在显示的时候是否存在缺陷。具体是把被测图像与正常图像进行对比,得出图像间的差异信息,再通过背景灰度的阈值之差得出缺陷点。但是由于一些屏幕的显示缺陷表现并不均匀,比如一些点状的显示缺陷比较模糊且无规则,同时屏幕的显示缺陷本身的亮度也并不均匀,如此则会降低屏幕的显示缺陷在屏幕上的对比度,进而影响检测结果。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供的屏幕显示缺陷的检测方法及***,能够便于显示缺陷的观察与识别。
第一方面,本发明提供一种屏幕显示缺陷的检测方法,包括:
获取屏幕显示的目标图像;
将所述目标图像从空间域转换到频率域,以突出所述目标图像的特征信息,所述特征信息包括高频信息;
压缩所述高频信息;
将所述目标图像从频率域转换到空间域;
通过图像二值化算法,判断所述目标图像是否存在缺陷。
可选地,在所述将所述目标图像从空间域转换到频率域的步骤之前,所述方法还包括:
通过对数变换,增强所述目标图像中灰度值低的像素点的灰度值。
可选地,在所述将所述目标图像从频率域转换到空间域的步骤之后,所述方法还包括:
通过均值滤波降低所述目标图像中的噪声。
可选地,所述通过图像二值化算法,判断所述目标图像是否存在缺陷,包括:
根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值,确定检测阈值;
根据所述检测阈值和所述像素点的像素值,判断所述像素点是否为缺陷点。
可选地,所述确定检测阈值的步骤,包括:
根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值的平均值,确定检测阈值;
所述根据所述检测阈值和所述像素点的像素值,判断所述像素点是否为缺陷点的步骤,包括:
根据所述检测阈值与所述像素点的像素值之间的差值,以及预设的局部阈值,判断所述像素点是否为缺陷点。
可选地,所述根据所述检测阈值与所述像素点的像素值之间的差值,以及预设的局部阈值,判断所述像素点是否为缺陷点,包括:
在所述差值大于所述局部阈值的情况下,判定所述像素点为缺陷点;
在所述差值小于或等于所述局部阈值的情况下,判定所述像素点不为缺陷点。
第二方面,本发明一种屏幕显示缺陷的检测***,包括:
获取模块,被配置为获取屏幕显示的目标图像;
第一转换模块,被配置为将所述目标图像从空间域转换到频率域,以突出所述目标图像的特征信息,所述特征信息包括高频信息;
压缩模块,被配置为压缩所述高频信息;
第二转换模块,被配置为将所述目标图像从频率域转换到空间域;
判断模块,被配置为通过图像二值化算法,判断所述目标图像是否存在缺陷。
可选地,所述***还包括:
增强模块,被配置为在所述第一转换模块将所述目标图像从空间域转换到频率域之前,通过对数变换,增强所述目标图像中灰度值低的像素点的灰度值。
可选地,所述***还包括:
滤波模块,被配置为在所述第二转换模块将所述目标图像从频率域转换到空间域之后,通过均值滤波降低所述目标图像中的噪声。
可选地,所述判断模块包括:
确定子模块,被配置为根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值,确定检测阈值;
判断子模块,被配置为根据所述检测阈值和所述像素点的像素值,判断所述像素点是否为缺陷点。
本发明实施例提供的屏幕显示缺陷的检测方法及***,通过将目标图像从空间域转换到频率域,能够便于对所述目标图像中高频信息进行压缩,从而在通过图像二值化算法后,能够在目标图像中提高屏幕的显示缺陷与屏幕的显示背景的对比度,进而使得屏幕的显示缺陷在目标图像中更加突出,便于显示缺陷的观察与识别。
附图说明
图1为本申请实施例的屏幕显示缺陷的检测方法的示意性流程图;
图2为本申请实施例的对数变换函数图;
图3为本申请实施例的屏幕显示缺陷的检测方法的示意性流程图;
图4为本申请实施例的屏幕显示缺陷的检测***的示意性结构图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
首先,对本发明涉及的专有术语进行解释。
卷积核:卷积时使用到的权,用一个矩阵标示,该矩阵是一个权矩阵。
卷积运算:加权求和的过程,使用到的图像区域中的每个像素分别与卷积核的每个元素,即权值,对应相乘,所有卷积之和作为区域中心像素的新值。
傅里叶变换:(Discrete Fourier Transform,DFT),傅里叶变换是傅里叶分析方法的核心,通过它把信号从时间域或空间域转换到频率域,进而可以研究信号的频谱结构和变化规律。
傅里叶逆变换:主要将信号从频率域转为时间域或空间域。
对数变换:通过灰度变换函数,即对数变换公式,调整输入低质的目标图像的灰度值范围,以将目标图像的低灰度值部分扩展,高灰度值部分压缩。
频域平滑滤波:是使图像在频率域中进行平滑处理的一种方法。
在本发明中,信息的频率大于或等于100KHz时,则可以将其视为高频信息。频率低于100KHz的信号视为低频信息。
第一方面,本发明提供一种屏幕显示缺陷的检测方法,特别是应用于电视机屏幕的显示缺陷。参见图1,图1示出了根据本申请一实施例的屏幕显示缺陷的检测方法的示意性流程图,所述方法包括:
步骤S101:获取屏幕显示的目标图像。
具体的,所述目标图像是在所述屏幕显示预设的图像的情况下,通过相机拍摄得到的。
步骤S102:将所述目标图像从空间域转换到频率域,以突出所述目标图像的特征信息,所述特征信息包括高频信息。
具体的,在本实施例中,对所述目标图像采用傅里叶变换,以将所述目标图像的灰度分布函数变换为所述目标图像的频率分布函数。
步骤S103:压缩所述高频信息。
具体的,对经过傅里叶变换的目标图像采用卷积运算进行处理,即高斯差分算法,采用Sigma,即σ,不同的两个高斯核做差后进行卷积。将经过傅里叶变换的目标图像通过减去另一幅预设的灰度图像中的频带所包含的空间信息以压制高频信息,降低目标图像的模糊度。
在一种可选的实施例中,在步骤S103之后,所述方法还包括:
对目标图像进行频域平滑滤波处理,以去除噪声改善目标图像的质量,从而达到平滑目标图像的目的。
步骤S104:将所述目标图像从频率域转换到空间域。
具体的,在本实施例中,对所述目标图像采用傅里叶逆变换,以将所述目标图像的频率分布函数变换为所述目标图像的灰度分布函数。
步骤S105:通过图像二值化算法,判断所述目标图像是否存在缺陷。
在一种可选的实施例中,所述通过图像二值化算法,判断所述目标图像是否存在缺陷,包括:
根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值,确定检测阈值。
根据所述检测阈值和所述像素点的像素值,判断所述像素点是否为缺陷点。
具体的,所述图像二值化算法可采用局部自适应阈值的方法进行判断。例如,通过邻域块中最大和最小的像素值,确定所述检测阈值;或将邻域块的像素值从大到小排列,取位于中心位置的像素值作为所述检测阈值;再或者将所有邻域块的像素值的平均值作为所述检测阈值。
通过局部自适应阈值能够对周围领域像素分布决定二值化阈值,对于目标图像中屏幕背景灰度会产生变化并且缺陷较为模糊的图像能够精准的对有缺陷的部分进行分割,从而便于观察与识别屏幕是否存在缺陷。
在一种可选的实施例中,所述确定检测阈值的步骤,包括:
根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值的平均值,确定检测阈值。
所述根据所述检测阈值和所述像素点的像素值,判断所述像素点是否为缺陷点的步骤,包括:
根据所述检测阈值与所述像素点的像素值之间的差值,以及预设的局部阈值,判断所述像素点是否为缺陷点。
采用平均值作为检测阈值的方法,使得所述目标图像中每个像素点的二值化阈值并不完全相同的,具体的是由像素点周围领域像素点的设置来确定的,从而使亮度高的像素点的二值化阈值高于亮度低的像素点的二值化阈值,并使不同亮度、不同对比度、不同纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值。
在一种可选的实施例中,所述根据所述检测阈值与所述像素点的像素值之间的差值,以及预设的局部阈值,判断所述像素点是否为缺陷点,包括:
在所述差值大于所述局部阈值的情况下,判定所述像素点为缺陷点。
在所述差值小于或等于所述局部阈值的情况下,判定所述像素点不为缺陷点。
在一种可选的实施例中,利用预设像素大小为3*3的窗口在目标图像中逐像素滑动,直到遍历整个目标图像;在每个窗口对应的图像子区域中计算窗口内所有像素的像素值的平均值;将平均值与原图像子区域每个像素点的像素值进行对比,如果相减浮动的范围超过预设的局部阈值,则判定该像素点为缺陷点。
在一种可选的实施例中,在所述将所述目标图像从空间域转换到频率域的步骤之前,所述方法还包括:
通过对数变换,增强所述目标图像中灰度值低的像素点的灰度值。
其中,对数变换的公式为式一:
s=c*log(1+r) 式一
参见图2,图2示出了根据本申请一实施例的对数变换函数图,其中,s=r为原灰度值函数;c是一个常数,r为输入灰度值,s为输出灰度值。
根据图2中的对数函数的曲线可以得出:当输入灰度值为50时,对数变换后的输出灰度值为130,明显比经过原灰度值函数变换后的灰度值大,即通过对数变换能够增强灰度值低的像素点的灰度的值。当输入灰度值为250时,对数变换后的输出灰度值为180,明显比经过原灰度值函数变换后的灰度值小,即通过对数变换能够降低灰度值高的像素点的灰度的值。
具体的,通过对数变换不但能够将目标图像中范围较窄的低灰度值映射到范围较宽的灰度区间,同时也能够将目标图像中范围较宽的高灰度值区间映射为较窄的灰度区间,从而扩展了低灰度的灰度值,压缩了高灰度的灰度值,进而能够对目标图像中低灰度细节进行增强。
在一种可选的实施例中,在所述将所述目标图像从频率域转换到空间域的步骤之后,所述方法还包括:
通过均值滤波降低所述目标图像中的噪声。
所述特征信息包括:亮度和纹理等。采用均值滤波器对目标图像进行滤波处理,主要是通过均值滤波器窗口内的像素的平均灰度值代替目标图像中位于窗口中心点处的像素原有的灰度值,从而降低目标图像的尖锐变化程度,进而在降低所述目标图像的噪声,同时还能够模糊所述目标图像的边缘。
具体的,所述均值滤波器的工作原理参见式二,
令sxy表示中心点在(x,y)处,且大小为m×n的滤波器窗口。其中,g(s,t)表示原始图像,f(x,y)表示均值滤波后得到的图像。算术均值滤波器就是简单的计算窗口区域的像素均值,然后将均值赋值给窗口中心点处的像素。
本发明通过将目标图像从空间域转换到频率域,能够便于对所述目标图像中高频信息进行压缩,从而在通过图像二值化算法后,能够在目标图像中提高屏幕的显示缺陷与屏幕的显示背景的对比度,进而使得屏幕的显示缺陷在目标图像中更加突出,便于显示缺陷的观察与识别。
第二方面,本发明提供一种屏幕显示缺陷的检测方法,特别是应用于电视机屏幕的显示缺陷。参见图3,图3示出了根据本申请一实施例的屏幕显示缺陷的检测方法的示意性流程图,所述方法包括:
步骤S301:获取屏幕显示的目标图像。
具体的,所述目标图像是在所述屏幕显示预设的图像的情况下,通过相机拍摄得到的。
步骤S302:通过对数变换,增强所述目标图像中灰度值低的像素点的灰度值。
步骤S303:将所述目标图像从空间域转换到频率域,以突出所述目标图像的特征信息,所述特征信息包括高频信息。
具体的,在本实施例中,对所述目标图像采用傅里叶变换,以将所述目标图像的灰度分布函数变换为所述目标图像的频率分布函数。
步骤S304:压缩所述高频信息。
具体的,对经过傅里叶变换的目标图像采用卷积运算进行处理,即高斯差分算法,采用Sigma,即σ,不同的两个高斯核做差后进行卷积。将经过傅里叶变换的目标图像通过减去另一幅预设的灰度图像中的频带所包含的空间信息以压制高频信息,降低目标图像的模糊度。
步骤S305:将所述目标图像从频率域转换到空间域。
具体的,在本实施例中,对所述目标图像采用傅里叶逆变换,以将所述目标图像的频率分布函数变换为所述目标图像的灰度分布函数。
步骤S306:通过均值滤波降低所述目标图像中的噪声。
步骤S307:根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值的平均值,确定检测阈值。
步骤S308:根据所述检测阈值与所述像素点的像素值之间的差值,以及预设的局部阈值,判断所述像素点是否为缺陷点。
若所述差值大于所述局部阈值,则判定所述像素点为缺陷点;若所述差值小于或等于所述局部阈值,则判定所述像素点不为缺陷点。
本发明通过将目标图像从空间域转换到频率域,能够便于对所述目标图像中高频信息进行压缩,从而在通过图像二值化算法后,能够在目标图像中提高屏幕的显示缺陷与屏幕的显示背景的对比度,进而使得屏幕的显示缺陷在目标图像中更加突出,便于显示缺陷的观察与识别。
第三方面,本发明一种屏幕显示缺陷的检测***400,参见图4,图4示出了根据本申请一实施例的屏幕显示缺陷的检测***的示意性结构图,包括:
获取模块401,被配置为获取屏幕显示的目标图像。
第一转换模块402,被配置为将所述目标图像从空间域转换到频率域,以突出所述目标图像的特征信息,所述特征信息包括高频信息。
压缩模块403,被配置为压缩所述高频信息。
第二转换模块404,被配置为将所述目标图像从频率域转换到空间域。
判断模块405,被配置为通过图像二值化算法,判断所述目标图像是否存在缺陷。
在一种可选的实施例中,所述***还包括:
增强模块,被配置为在所述第一转换模块402将所述目标图像从空间域转换到频率域之前,通过对数变换,增强所述目标图像中灰度值低的像素点的灰度值。
在一种可选的实施例中,所述***还包括:
滤波模块,被配置为在所述第二转换模块404将所述目标图像从频率域转换到空间域之后,通过均值滤波降低所述目标图像中的噪声。
在一种可选的实施例中,所述判断模块405包括:
确定子模块,被配置为根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值,确定检测阈值。
判断子模块,被配置为根据所述检测阈值和所述像素点的像素值,判断所述像素点是否为缺陷点。
在一种可选的实施例中,所述确定子模块包括:
确定单元,被配置为根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值的平均值,确定检测阈值。
所述判断子模块包括:
判断单元,被配置为根据所述检测阈值与所述像素点的像素值之间的差值,以及预设的局部阈值,判断所述像素点是否为缺陷点。
在一种可选的实施例中,所述判断单元,进一步被配置为在所述差值大于所述局部阈值的情况下,判定所述像素点为缺陷点。
在所述差值小于或等于所述局部阈值的情况下,判定所述像素点不为缺陷点。
本发明通过将目标图像从空间域转换到频率域,能够便于对所述目标图像中高频信息进行压缩,从而在通过图像二值化算法后,能够在目标图像中提高屏幕的显示缺陷与屏幕的显示背景的对比度,进而使得屏幕的显示缺陷在目标图像中更加突出,便于显示缺陷的观察与识别。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种屏幕显示缺陷的检测方法,其特征在于,包括:
获取屏幕显示的目标图像;
将所述目标图像从空间域转换到频率域,以突出所述目标图像的特征信息,所述特征信息包括高频信息;
压缩所述高频信息;
将所述目标图像从频率域转换到空间域;
通过图像二值化算法,判断所述目标图像是否存在缺陷。
2.根据权利要求1所述的屏幕显示缺陷的检测方法,其特征在于,在所述将所述目标图像从空间域转换到频率域的步骤之前,所述方法还包括:
通过对数变换,增强所述目标图像中灰度值低的像素点的灰度值。
3.根据权利要求1或2所述的屏幕显示缺陷的检测方法,其特征在于,在所述将所述目标图像从频率域转换到空间域的步骤之后,所述方法还包括:
通过均值滤波降低所述目标图像中的噪声。
4.根据权利要求1所述的屏幕显示缺陷的检测方法,其特征在于,所述通过图像二值化算法,判断所述目标图像是否存在缺陷,包括:
根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值,确定检测阈值;
根据所述检测阈值和所述像素点的像素值,判断所述像素点是否为缺陷点。
5.根据权利要求4所述的屏幕显示缺陷的检测方法,其特征在于,所述确定检测阈值的步骤,包括:
根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值的平均值,确定检测阈值;
所述根据所述检测阈值和所述像素点的像素值,判断所述像素点是否为缺陷点的步骤,包括:
根据所述检测阈值与所述像素点的像素值之间的差值,以及预设的局部阈值,判断所述像素点是否为缺陷点。
6.根据权利要求5所述的屏幕显示缺陷的检测方法,其特征在于,所述根据所述检测阈值与所述像素点的像素值之间的差值,以及预设的局部阈值,判断所述像素点是否为缺陷点,包括:
在所述差值大于所述局部阈值的情况下,判定所述像素点为缺陷点;
在所述差值小于或等于所述局部阈值的情况下,判定所述像素点不为缺陷点。
7.一种屏幕显示缺陷的检测***,其特征在于,包括:
获取模块,被配置为获取屏幕显示的目标图像;
第一转换模块,被配置为将所述目标图像从空间域转换到频率域,以突出所述目标图像的特征信息,所述特征信息包括高频信息;
压缩模块,被配置为压缩所述高频信息;
第二转换模块,被配置为将所述目标图像从频率域转换到空间域;
判断模块,被配置为通过图像二值化算法,判断所述目标图像是否存在缺陷。
8.根据权利要求7所述的屏幕显示缺陷的检测***,其特征在于,所述***还包括:
增强模块,被配置为在所述第一转换模块将所述目标图像从空间域转换到频率域之前,通过对数变换,增强所述目标图像中灰度值低的像素点的灰度值。
9.根据权利要求7或8所述的屏幕显示缺陷的检测***,其特征在于,所述***还包括:
滤波模块,被配置为在所述第二转换模块将所述目标图像从频率域转换到空间域之后,通过均值滤波降低所述目标图像中的噪声。
10.根据权利要求7所述的屏幕显示缺陷的检测***,其特征在于,所述判断模块包括:
确定子模块,被配置为根据所述目标图像中的像素点的邻域块的像素值,确定检测阈值;
判断子模块,被配置为根据所述检测阈值和所述像素点的像素值,判断所述像素点是否为缺陷点。
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