CN112599088B - 屏幕漏光及环境光的检测方法、芯片、终端和存储介质 - Google Patents

屏幕漏光及环境光的检测方法、芯片、终端和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例涉及终端检测技术领域，公开了一种屏幕漏光及环境光的检测方法、芯片、终端和存储介质。上述屏幕漏光的检测方法，包括：获取屏幕的显示参数；其中，所述显示参数包括所述屏幕的的当前亮度值和当前灰度值；对所述当前灰度值进行伽马校准，得到校准灰度值；根据所述当前亮度值、所述校准灰度值和预先确定的关系模型，确定所述屏幕的当前漏光值；其中，所述关系模型用于描述当前亮度值、所述校准灰度值以及所述当前漏光值之间的关系，使得可以提高漏光检测的精度，从而提高环境光的检测精度。

Description

屏幕漏光及环境光的检测方法、芯片、终端和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及终端检测技术领域，特别涉及一种屏幕漏光及环境光的检测方法、芯片、终端和存储介质。
背景技术
目前，有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)屏幕下通常设置有环境光传感器(也可以称为光感传感器)，环境光传感器可以用来检测环境光。终端可以根据检测的环境光的强度自适应的调整屏幕的亮度，从而使得人眼对当前环境下的屏幕的亮度感到舒适。但相关技术中，自适应调整后的屏幕的亮度，难以准确的适应当前的环境光，人眼的舒适度较低。
本申请的发明人发现，造成难以准确的适应当前的环境光，人眼的舒适度较低的主要原因在于，对于环境光的检测精度较低。
发明内容
本发明实施方式的目的在于提供一种屏幕漏光及环境光的检测方法、芯片、终端和存储介质，使得可以提高漏光检测的精度，从而提高环境光的检测精度。
为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种屏幕漏光的检测方法，包括：获取屏幕的显示参数；其中，所述显示参数包括所述屏幕的当前亮度值和当前灰度值；对所述当前灰度值进行伽马校准，得到校准灰度值；根据所述当前亮度值、所述校准灰度值和预先确定的关系模型，确定所述屏幕的当前漏光值；其中，所述关系模型用于描述当前亮度值、所述校准灰度值以及所述当前漏光值之间的关系。
本发明的实施方式还提供了一种环境光的检测方法，包括：根据上述的屏幕漏光的检测方法，确定屏幕的当前漏光值；获取所述屏幕下方设置的光感传感器检测到的当前感光值；根据当前感光值和所述当前漏光值，确定当前环境光值。
本发明的实施方式还提供了一种芯片，所述芯片位于终端内且与所述终端内的存储器连接，所述存储器存储有可被所述芯片执行的指令，所述指令被所述芯片执行，以使所述芯片能够执行上述的屏幕漏光的检测方法，或者，执行上述的环境光的检测方法。
本发明的实施方式还提供了一种终端，包括：上述的芯片，以及与所述芯片连接的存储器。
本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的屏幕漏光的检测方法或环境光的检测方法。
本发明的发明人发现相关技术中，环境光的检测精度之所以较低，原因在于：环境光传感器检测到的光可能不仅仅包括了环境光，还可能掺杂着屏幕的漏光。而发明人经过研究发现，固定屏幕亮度值的条件下，屏幕的漏光值与灰度值呈伽马gamma指数增长关系，如果对灰度值进行gamma校准，校准之后的灰度值可以与屏幕的漏光值呈线性关系；固定屏幕灰度值时，屏幕的漏光值与亮度值呈线性关系。本发明实施方式中，利用预先确定的用于描述当前亮度值、校准灰度值以及当前漏光值之间的关系的关系模型，可以计算出任意灰度值和亮度值下屏幕的漏光值。而且，由于亮度值固定时，屏幕的漏光值与gamma校准后的校准灰度值呈线性关系，灰度值固定时，屏幕的漏光值与亮度值呈线性关系，即上述的关系模型结合了两种线性关系，因此根据当前亮度值、校准灰度值和关系模型，确定出的屏幕的当前漏光值精度更高，提高了漏光检测的精度，从而在检测环境光时可以精确的确定环境光传感器检测到的光中掺杂的漏光，有利于提高环境光的检测精度。
另外，所述校准系数通过以下方式预先确定：确定与所述屏幕对应的若干个候选伽马系数；在若干个候选伽马系数中，确定所述校准系数。本发明实施方式中，提供了多个候选的gamma系数中，方便了从中选择出适合用于对屏幕的灰度值进行gamma校准的gamma系数作为校准系数，提高了对当前灰度值进行gamma校准的便捷性。
另外，所述在若干个候选伽马系数中，确定所述校准系数，包括：在屏蔽环境光的情况下，采集所述屏幕在同一预设亮度值且不同灰度值下的漏光采样值；分别利用每个所述候选伽马系数，对所述不同灰度值进行伽马校准，得到每个所述候选伽马系数对应的校准后的不同灰度值；对所述不同灰度值下的漏光采样值和每个所述候选伽马系数对应的校准后的不同灰度值进行线性拟合，得到每个所述候选伽马系数对应的拟合函数；根据每个所述候选伽马系数对应的拟合函数和所述校准后的不同灰度值，确定在每个所述候选伽马系数下所述校准后的不同灰度值对应的漏光拟合值；根据所述不同灰度值下的漏光采样值和每个所述候选伽马系数下所述校准后的不同灰度值对应的漏光拟合值，确定每个所述候选伽马系数对应的校准误差；根据每个所述候选伽马系数对应的校准误差，在所述若干个候选伽马系数中，确定所述校准系数。也就是说，分别利用若干个候选伽马系数进行校准，得到利用若干个候选伽马系数进行校准后的校准误差，根据校准误差，在若干个候选伽马系数中确定校准系数，即考虑到不同候选伽马系数的校准误差，有利于提高确定的校准系数的合理性，从而提高利用该校准系数进行伽马校准的合理性。
另外，所述同一预设亮度值为所述屏幕的最大亮度值。当屏幕的亮度值最大时，gamma校准时的抛物线底部最明显，抛物线曲度更大，抗干扰能力更很强，因此，在屏幕的亮度值最大的情况下，确定的校准系数相对其他亮度值的校准误差更小。
另外，所述当前灰度值包括：红色单色光对应的第一当前灰度值、绿色单色光对应的第二当前灰度值、蓝色单色光对应的第三当前灰度值，所述校准系数包括：用于对所述第一当前灰度值进行伽马校准的第一校准系数、用于对所述第二当前灰度值进行伽马校准的第二校准系数、用于对所述第三当前灰度值进行伽马校准的第三校准系数。考虑到，不同单色光特性不同，校准系数可能存在差异，因此，本发明实施方式中，利用各单色光分别对应的三个校准系数，对各个单色光的当前灰度值分别进行校准，得到各个单色光对应的校准灰度值，有利于提高校准的精度。
另外，所述显示参数还包括所述屏幕的当前护眼等级；所述根据所述当前亮度值、所述校准灰度值和预先确定的关系模型，确定所述屏幕的当前漏光值，包括：根据所述当前亮度值、所述校准灰度值、所述当前护眼等级和预先确定的关系模型，确定所述屏幕的当前漏光值；其中，所述关系模型用于描述当前亮度值、所述校准灰度值、所述当前护眼等级以及所述当前漏光值之间的关系。即，本实施方式中考虑到影响漏光值的多种因素(比如亮度值、漏光值、护眼等级)，结合了多种因素确定当前漏光值，有利于进一步提高漏光检测的精度，从而进一步提高环境光的检测精度。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定。
图1是根据本发明第一实施方式提到的实验装置的示意图；
图2是根据本发明第一实施方式提到的相同灰度值下，不同屏幕亮度值对应的漏光值的关系示意图；
图3是根据本发明第一实施方式提到的相同亮度值下，不同屏幕灰度值对应的漏光值的关系示意图；
图4是根据本发明第一实施方式提到的屏幕漏光的检测方法的流程图；
图5是根据本发明第一实施方式提到的确定校准系数的方式的流程图；
图6是根据本发明第一实施方式提到的不同的候选gamma系数与校准误差之间的关系的示意图；
图7是根据本发明第一实施方式提到的对红色单色光的灰度值进行校准前和校准后的示意图；
图8是根据本发明第一实施方式提到的不同的候选gamma系数与绿色单色光的校准误差的关系示意图；
图9是根据本发明第一实施方式提到的不同的候选gamma系数与蓝色单色光的校准误差的关系示意图；
图10是根据本发明第一实施方式提到的针对绿色单色光，校准前的灰度和漏光值的关系，以及校准后的灰度和漏光值的关系示意图；
图11是根据本发明第一实施方式提到的针对蓝色单色光，校准前的灰度和漏光值的关系，以及校准后的灰度和漏光值的关系示意图；
图12是根据本发明第一实施方式提到的关系模型的生成方式的流程图；
图13是根据本发明第一实施方式提到的漏光误差图；
图14是根据本发明第二实施方式提到的屏幕漏光的检测方法的流程图；
图15是根据本发明第三实施方式提到的环境光的检测方法的流程图；
图16是根据本发明第五实施方式提到的终端的结构示意图。
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，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本发明的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。
本发明的第一实施方式涉及一种屏幕漏光的检测方法，应用于终端；其中，终端可以为手机、平板电脑等带有屏幕的设备。屏幕的漏光是指从屏幕的背面射出的OLED自身发出的光，在具体实现中，屏幕的下方设置有光感传感器，光感传感器检测到光强为环境光的光强与屏幕的漏光的光强之和，因此，如果检测出屏幕的漏光的光强，则可以通过光感传感器检测到的光强和屏幕的漏光的光强的差值，得到环境光的光强。
本发明的发明人通过如图1所示的实验装置，研究漏光值(即漏光的光强)与屏幕的亮度值以及屏幕的灰度值之间的关系。图1中，光感传感器101置于屏幕102下方，在对应的屏幕102上方用纯黑色橡胶头103覆盖，主要是为了屏蔽外界环境光的影响，即在这种实验环境中，光感传感器101检测得到的即为漏光值的大小。
通过图1中的实验装置采集相同灰度值下不同屏幕亮度值对应的漏光值，得到相同灰度值下，不同屏幕亮度值对应的漏光值的关系如图2所示，即灰度值固定时，漏光值与屏幕亮度值呈线性关系。其中，图2中的不同直线代表不同灰度值，横坐标为亮度值，记为brightness，纵坐标为漏光值，记为raw data DN。一条直线代表在固定的一种灰度值下，漏光值随亮度值的变化关系。
通过图1中的实验装置采集相同亮度值下不同屏幕灰度值对应的漏光值，得到相同亮度值下，不同屏幕灰度值对应的漏光值的关系如图3所示，即亮度值固定时，漏光值与屏幕灰度值存在伽马gamma指数的关系。其中，图3中的不同曲线代表不同亮度值，横坐标为归一化处理后的灰度值，记为：grayscale，纵坐标为漏光值，记为raw data DN。一条曲线代表在固定的一种亮度值下，漏光值随灰度值的变化关系。
通过上述实验，本发明的发明人发现固定屏幕亮度值的条件下，屏幕的漏光值与灰度值呈gamma指数增长关系，如果对灰度值进行gamma校准，校准之后的灰度值可以与屏幕的漏光值呈线性关系；在固定屏幕灰度值时，屏幕的漏光值与亮度值呈线性关系。其中，gamma源于早期的显示器的响应曲线，也就是输出亮度值和输入电压的非线性关系，gamma校准就是对显示屏图像的伽玛曲线进行调整，以对显示屏的图像显示进行非线性色调调整，使图像信号中的深色部分和浅色部分比例增大，从而提高图像对比度效果。
本发明实施方式，通过拟合出亮度值、gamma校准后的灰度值、漏光值之间的线性关系，可以计算出任意灰度值和亮度值下的屏幕漏光值，且精度较高。下面对本实施方式的屏幕漏光的检测方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。
本实施方式中的屏幕漏光的检测方法的流程图如图4所示，包括：
步骤401：获取屏幕的显示参数。
其中，显示参数可以包括屏幕的当前亮度值和当前灰度值。比如，屏幕上所显示内容的当前亮度值和当前灰度值。
在具体实现中，终端可以在终端的操作***中读取到屏幕的当前亮度值和当前灰度值。
步骤402：对当前灰度值进行gamma校准，得到校准灰度值。
在一个例子中，终端可以获取预先确定的用于对当前灰度值进行gamma校准的校准系数，然后，根据校准系数，对当前灰度值进行gamma校准，得到校准灰度值。假设校准系数记为γ，当前灰度值记为gray，则校准灰度值可以表示为：grayγ。其中，校准系数可以预先确定，并预存在终端中。
可以理解的是，当前灰度值包括：红色单色光对应的第一当前灰度值、绿色单色光对应的第二当前灰度值、蓝色单色光对应的第三当前灰度值。
在一个例子中，终端中可以预存一个校准系数，利用该校准系数分别对第一当前灰度值、第二当前灰度值和第三当前灰度值进行校准。
在另一个例子中，终端中预存的校准系数包括：用于对第一当前灰度值进行伽马校准的第一校准系数、用于对第二当前灰度值进行伽马校准的第二校准系数、用于对第三当前灰度值进行伽马校准的第三校准系数。也就是说，终端中预存三个校准系数，利用这三个校准系数分别对第一当前灰度值、第二当前灰度值和第三当前灰度值进行校准。考虑到，不同单色光特性不同，校准系数可能存在差异，因此，本发明实施方式中，利用各单色光分别对应的三个校准系数，对各个单色光的当前灰度值分别进行校准，得到各个单色光对应的校准灰度值，有利于提高校准的精度。三个校准系数的获取方式类似，下面以获取一个校准系数进行具体说明：
在一个例子中，校准系数可以通过以下方式预先确定：终端可以先确定与屏幕对应的若干个候选gamma系数，然后在若干个候选gamma系数中，确定用于对当前灰度值进行gamma校准的校准系数。其中，对于一个确定的屏幕，该屏幕的gamma值范围通常是确定的，因此若干个候选gamma系数可以根据屏幕的gamma值范围确定。比如，手机屏幕的gamma值通常在1.5到3.5之间，则可以在1.5到3.5之间选择若干个gamma值作为若干个候选gamma系数。
在一个例子中，可以在若干个候选gamma系数中，任选一个gamma系数，作为确定的校准系数。
在另一个例子中，在若干个候选gamma系数中，确定校准系数的方式可以参考图5，包括：
步骤501：在屏蔽环境光的情况下，采集屏幕在同一预设亮度值且不同灰度值下的漏光采样值。
其中，在屏蔽环境光的情况下采集数据可以理解为通过如图1所示的实验装置采集数据。也就是说，通过图1所示的实验装置，采集屏幕102在同一亮度值下，通过变化不同的灰度值，光感传感器101检测到的漏光值。
在一个例子中，同一预设亮度可以为屏幕的亮度范围内的任意一个亮度。可选的，同一预设亮度可以为屏幕的亮度范围内的最大亮度。比如，屏幕的亮度范围在0-255之间，则可以选择最大亮度255。
步骤502：分别利用每个候选伽马系数，对不同灰度值进行伽马校准，得到每个候选伽马系数对应的校准后的不同灰度值。
比如，分别利用1.5到3.5之间的每个候选gamma系数对不同灰度值进行gamma校准，得到每个候选gamma系数对应的校准后的不同灰度值。具体的，比如终端可以用候选gamma系数1.5对不同灰度值进行gamma校准，得到利用候选gamma系数1.5校准后的不同灰度值；利用候选gamma系数2对不同灰度值进行gamma校准，得到利用候选gamma系数2校准后的不同灰度值；利用候选gamma系数3.2对不同灰度值进行gamma校准，得到利用候选gamma系数3.2校准后的不同灰度值。类似的，对于其他候选gamma系数也可以采用类似的方式，得到校准后的不同灰度值，为避免重复，此处不再赘述。
步骤503：对不同灰度值下的漏光采样值和每个候选伽马系数对应的校准后的不同灰度值进行线性拟合，得到每个候选伽马系数对应的拟合函数。
具体的说，可以将每个候选伽马系数对应的校准后的不同灰度值作为自变量的各离散数据，将不同灰度值下的漏光采样值作为与自变量相应的因变量的各离散数据，从而根据自变量的各离散数据和因变量的各离散数据进行线性拟合，得到每个候选伽马系数对应的拟合函数，拟合函数比如可以为y＝bx，其中，b为通过线性拟合得到的拟合参数，y为因变量，x为自变量。比如，候选伽马系数1对应的拟合函数可以表示为：y＝b1x，候选伽马系数2对应的拟合函数可以表示为：y＝b2x，候选伽马系数3对应的拟合函数可以表示为：y＝b3x。
步骤504：根据每个候选伽马系数对应的拟合函数和校准后的不同灰度值，确定在每个候选伽马系数下校准后的不同灰度值对应的漏光拟合值。
具体的说，可以将每个候选伽马系数对应的校准后的不同灰度值，分别带入每个候选伽马系数对应的拟合函数，得到在每个候选伽马系数下校准后的不同灰度值对应的漏光拟合值。比如，对于候选伽马系数1，可以将候选伽马系数1对应的校准后的不同灰度值，带入y＝b1x中，得到在候选伽马系数1下校准后的不同灰度值对应的漏光拟合值。对于候选伽马系数2，可以将候选伽马系数2对应的校准后的不同灰度值，带入y＝b2x中，得到在候选伽马系数2下校准后的不同灰度值对应的漏光拟合值。类似的，通过上述方式可以依次得到在每个候选伽马系数下校准后的不同灰度值对应的漏光拟合值。
步骤505：根据不同灰度值下的漏光采样值和每个候选伽马系数下校准后的不同灰度值对应的漏光拟合值，确定每个候选伽马系数对应的校准误差。
可以理解的是，对于一个候选伽马系数，一个灰度值对应一个漏光采样值和一个漏光拟合值，可以通过漏光采样值和漏光拟合值的差值确定该候选伽马系数对应的校准误差。
在一个例子中，可以通过如下公式计算校准误差：
Figure BDA0002812769090000081
其中，err为校准误差，rawDNsimple-i为第i个灰度值下的漏光采样值，rawDNfit-i为每个候选伽马系数下校准后的第i个灰度值对应的漏光拟合值，n为不同灰度值的总数量。如果是计算候选伽马系数1对应的校准误差，则rawDNfit-i为利用候选伽马系数1对第i个灰度值进行gamma校准后，得到的校准后的第i个灰度值对应的漏光拟合值。如果是计算候选伽马系数2对应的校准误差，则rawDNfit-i为利用候选伽马系数2对第i个灰度值进行gamma校准后，得到的校准后的第i个灰度值对应的漏光拟合值。类似的，通过上述方式可以依次得到每个候选伽马系数分别对应的校准误差。上述公式考虑到，每个灰度值对应的漏光采样值和漏光拟合值的差值，有利于提高计算的校准误差的准确度。
需要说明的是，本实施方式中，只是以通过上述公式计算校准误差为例，在具体实现中，并不以此为限。比如，校准误差的确定方式还可以为，任选一个灰度值对应的漏光采样值和漏光拟合值的差值作为校准误差，或者，将每个灰度值对应的漏光采样值和漏光拟合值的差值相加的，作为校准误差。
在一个例子中，不同的候选gamma系数与校准误差之间的关系可以参考图6，图6是利用不同的候选gamma系数对红色单色光的灰度进行校准后的校准误差与不同的候选gamma系数之间的关系示意图。图6中，横坐标表示候选gamma系数，纵坐标表示校准误差err，图6中的三条曲线分别代表在三种亮度值下对红色单色光的灰度进行校准后的校准误差与不同的候选gamma系数之间的关系。由图6可以看出，当亮度为最大亮度255时，gamma校准时的抛物线底部最明显，校准误差最小，且亮度为255的曲线曲度最大，抗干扰能力能力更强。因此，可以选择在屏幕的最大亮度的条件下，确定校准系数的大小。由此可见，上述步骤501中的预设条件可以选择在最大亮度值255下的不同灰度值，从而提高确定的校准系数的精度。
步骤506：根据每个候选伽马系数对应的校准误差，在若干个候选伽马系数中，确定校准系数。
在一个例子中，可以选择最小的校准误差对应的候选gamma系数作为校准系数。比如，参考图6，确定的校准系数即可以为亮度值为255的曲线最底部的点的横坐标，即校准系数为2.1。
可以理解的是，在具体实现中漏光采样值包括各单色光分别对应的漏光采样值，比如红、绿、蓝三种单色光对应的漏光采样值，灰度值包括各单色光分别对应的灰度值，比如可以简称RGB灰度值，R灰度值代表红色单色光对应的灰度值、G灰度值代表绿色单色光对应的灰度值、B灰度值代表蓝色单色光对应的灰度值。本实施方式中，在确定校准系数时，可以选择对任意一种单色光的灰度值进行校准，得到该单色光对应的校准系数，并将该单色光的校准系数作为其他单色光的校准系数。即，终端中可以只存储一个校准系数。比如，上述图6中，实际展示的为不同的候选gamma系数与红色单色光的校准误差的关系示意图，从图6可以得到对于红色单色光的校准系数可以选择2.1，则可以认为绿色单色光、蓝色单色光的校准系数也为2.1。也就是说，本实施方式中在对当前灰度进行gamma校准时，可以采用相同的校准系数2.1，分别对当前的RGB灰度进行校准。
在一个例子中，对红色单色光的灰度值进行校准前和校准后的示意图可以参考图7，图7的横坐标表示红色单色光对应的灰度值，记为gray-R，纵坐标表示红色单色光对应的漏光值，记为rawDN-R。图7中，展示了在三种亮度值下校准后和校准前，灰度值和漏光值的关系；其中，曲线为校准前灰度值和漏光值的关系示意图，直线为校准后灰度值和漏光值的关系示意图。通过图7可以看出，固定亮度值的条件下，校准后的红色单色光对应的灰度值和红色单色光对应的漏光值呈线性关系。
在具体实现中，如果对于每种单色光的当前灰度值需要进行单独校准，则需要获取上述的用于对第一当前灰度值进行伽马校准的第一校准系数、用于对第二当前灰度值进行伽马校准的第二校准系数、用于对第三当前灰度值进行伽马校准的第三校准系数，即对RGB灰度值分别进行校准的三个校准系数。上面已经介绍了确定红色单色光的校准系数(即第一校准系数)的方式，即根据针对红色单色光，每个候选伽马系数对应的校准误差，确定第一校准系数。在确定蓝色单色光和绿色单色光的校准系数的过程中，也会针对绿色单色光，得到每个候选伽马系数对应的校准误差，以及针对蓝色单色光，得到每个候选伽马系数对应的校准误差。
在一个例子中，不同的候选伽马系数与绿色单色光的校准误差的关系示意图可以参考图8，不同的候选伽马系数与蓝色单色光的校准误差的关系示意图可以参考图9。
参考图8，针对绿色单色光确定的校准系数即可以为亮度值为255的曲线最底部的点的横坐标，即绿色单色光的校准系数为2.4。参考图9，针对蓝色单色光确定的校准系数即可以为亮度值为255的曲线最底部的点的横坐标，即蓝色单色光的校准系数为2.4。也就是说，本实施方式中在对当前灰度值进行gamma校准时，可以分别采用的校准系数2.1、2.4、2.4，分别对当前的RGB灰度值进行校准，即采用校准系数2.1对第一当前灰度值(也可以称为R灰度)进行校准、采用校准系数2.4对第二当前灰度值(也可以称为G灰度)进行校准、采用校准系数2.4对第三当前灰度值(也可以称为B灰度)进行校准。
为了验证针对绿色单色光确定的校准系数，对灰度值进行校准后得到的校准灰度值与漏光值的线性关系，可以参考图10，图10的横坐标表示绿色单色光对应的灰度值，记为gray-G，纵坐标表示绿色单色光对应的漏光值，记为rawDN-G。图10中，展示了在三种亮度下校准后和校准前，灰度值和漏光值的关系；其中，曲线为校准前灰度值和漏光值的关系示意图，直线为校准后灰度值和漏光值的关系示意图。通过图10可以看出，在固定亮度值的条件下，校准后的绿色单色光对应的灰度值和绿色单色光对应的漏光值呈线性关系。
为了验证针对蓝色单色光确定的校准系数，对灰度值进行校准后得到的校准灰度值与漏光值的线性关系，可以参考图11，图11的横坐标表示蓝色单色光对应的灰度值，记为gray-B，纵坐标表示蓝色单色光对应的漏光值，记为rawDN-B。图11中，展示了在三种亮度值下校准后和校准前，灰度值和漏光值的关系；其中，曲线为校准前灰度值和漏光值的关系示意图，直线为校准后灰度值和漏光值的关系示意图。通过图11可以看出，固定亮度值的条件下，校准后的蓝色单色光对应的灰度值和蓝色单色光对应的漏光值呈线性关系。
步骤403：根据当前亮度值、校准灰度值和预先确定的关系模型，确定屏幕的当前漏光值。
其中，关系模型用于描述当前亮度值、校准灰度值以及当前漏光值之间的关系。预先确定的关系模型可以存储在终端中，终端在得到当前亮度值和校准灰度值后，可以将当前亮度值和校准灰度值带入预先确定的关系模型中，计算出屏幕的当前漏光值。
在一个例子中，关系模型的生成方式可以参考图12，包括：
步骤1201：根据屏幕的校准灰度值与屏幕的当前漏光值之间的第一线性关系和屏幕的当前亮度值与屏幕的当前漏光值之间的第二线性关系，确定用于生成关系模型的模型关系式。
通过图2和图3可以看出，当灰度值或者亮度值为0时，漏光值趋近于0。通过图2和图7可以看出，固定灰度值时，亮度值与漏光值呈线性关系；固定亮度值时，校准后的灰度值与漏光值呈线性关系。因此可以通过如下关系式描述当前漏光值、当前亮度值、当前灰度值之间的关系：
rawDN＝β1*bright+β2*grayγ+β3*bright*grayγ
其中，rawDN为当前漏光值，当前bright为当前亮度值，gray为当前灰度值，grayγ为校准灰度值，β1、β2、β3为模型参数，γ为校准系数。
步骤1202：采集n组样本。
其中，每组样本包括：亮度值、灰度值、在亮度值和灰度值下的漏光值，n组样本包括屏幕在不同亮度值和不同灰度值下的漏光值，n为大于2的自然数。也就是说，通过图1所示的实验装置采集n组不同灰度值和亮度值下的漏光值，第i组数据分别表示为grayi γ，brighti，rawDNi。
步骤1203：根据n组样本，训练模型关系式中的模型参数，生成关系模型。
具体的说，可以利用模型关系式对采集到的n组样本的数据进行拟合，得到上述模型关系式中的模型参数即β1、β2、β3。比如，可以通过如下公式，得到模型参数：
Figure BDA0002812769090000111
其中y，X，
Figure BDA0002812769090000112
均为矩阵：
Figure BDA0002812769090000113
矩阵运算后得到：
Figure BDA0002812769090000114
需要说明的是，本实施方式中的上述各示例均为为方便理解进行的举例说明，并不对本发明的技术方案构成限定。
基于本实施方式中的屏幕漏光的检测方法，发明人进行了采集实验数据并进行了漏光检测准确性的验证，假设采集到的漏光值为rawDN，通过关系模型得到的漏光值为leakage。漏光误差定义为：
Figure BDA0002812769090000115
到漏光误差图如图13所示，通过图13可以看出，基于本实施方式中的检测方法，检测到的漏光值，可以将误差控制在3％以内。图13中，横坐标为测量次数，纵坐标为漏光误差，记为err(％)。
本实施方式利用预先确定的用于描述当前亮度值、校准灰度值以及当前漏光值之间的关系的关系模型，可以计算出任意灰度值和亮度值下屏幕的漏光值。而且，由于亮度值固定时，屏幕的漏光值与gamma校准后的校准灰度值呈线性关系，灰度值固定时，屏幕的漏光值与亮度值呈线性关系，即上述的关系模型结合了两种线性关系，因此根据当前亮度值、校准灰度值和关系模型，确定出的屏幕的当前漏光值精度更高，提高了漏光检测的精度，从而提高环境光的检测精度。
本发明的第二实施方式涉及一种屏幕漏光的检测方法。本实施方式相当于是对第一实施方式的进一步改进，本实施方式中的显示参数除了当前亮度值和当前灰度值外，还包括屏幕当前的护眼等级，也就是说，本实施方式中考虑到了更多对于屏幕的漏光值有影响的因素。下面对本实施方式的屏幕漏光的检测方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。
本实施方式的屏幕漏光的检测方法的流程图可以参考图14，包括：
步骤1401：获取屏幕屏幕的显示内容的当前亮度值、当前灰度值、当前护眼等级。
在具体实现中，终端可以具有护眼模式，当护眼模式被开启后，终端可以在终端的操作***中读取到屏幕的显示内容的当前亮度值、当前灰度值、以及护眼等级。
步骤1402：对当前灰度值进行gamma校准，得到校准灰度值。
步骤1402在上述实施方式中已经进行过描述，为避免重复，此处不再赘述。
步骤1403：根据当前亮度值、校准灰度值、当前护眼等级和预先确定的关系模型，确定屏幕的当前漏光值。
其中，关系模型用于描述当前亮度值、校准灰度值、当前护眼等级以及当前漏光值之间的关系。
可以理解的是，假设护眼等级不同时，屏幕漏光值大小不一样，如果在屏幕亮度值和灰度值固定的情况下，护眼等级与漏光值大小呈线性递减关系，那么护眼模式下：护眼等级最高时，手机亮度值接近于一个常量C；护眼等级最低时，即不开护眼模式，则只有亮度值和灰度值的影响。那么关系模型的表达式可以如下：
rawDN＝β1*bright+β2*grayγ+β3*bright*grayγ
+β4*eye+β5*eye*bright+β6*eye*grayγ+β7*eye*bright*grayγ
其中，β1至β7均为模型参数，rawDN为漏光值，bright为亮度值，grayγ为校准灰度值，γ为校准系数，eye可以理解为护眼等级。β1至β7可以通过采集至少7组样本计算得到，每组样本中包括一种亮度值、灰度值、护眼等级下检测到的漏光值。
在具体实现中，如果存在对漏光值更多的影响因素，且该因素在其他因素固定的情况下，与漏光值呈线性关系，或者经过变换后与漏光值呈线性关系，则可在上述关系模型中加入更多的β系数，得到新的关系模型以计算漏光值。
需要说明的是，本实施方式中的上述各示例均为为方便理解进行的举例说明，并不对本发明的技术方案构成限定。
本实施方式中考虑到影响漏光值的多种因素，结合多种因素计算漏光值，有利于进一步提高检测到的漏光值的精度。
本发明的第三实施方式涉及一种环境光的检测方法，用于根据上述实施方式中检测得到的当前漏光值，确定当前环境光值。下面对本实施方式的屏幕漏光的检测方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。
本实施方式的环境光的检测方法的流程图可以参考图15，包括：
步骤1501：根据上述的屏幕漏光的检测方法，确定屏幕的当前漏光值。
也就是说，终端可以获取上述任一实施方式中检测得到的当前漏光值。
步骤1502：获取屏幕下方设置的光感传感器检测到的当前感光值。
步骤1503：根据当前感光值和当前漏光值，确定当前环境光值。
具体的说，终端可以将当前感光值和当前漏光值的差值，作为当前环境光值。
本实施方式利用预先确定的用于描述当前亮度值、校准灰度值以及当前漏光值之间的关系的关系模型，可以计算出任意灰度值和亮度值下屏幕的漏光值。而且，由于亮度值固定时，屏幕的漏光值与gamma校准后的校准灰度值呈线性关系，灰度值固定时，屏幕的漏光值与亮度值呈线性关系，即上述的关系模型结合了两种线性关系，因此根据当前亮度值、校准灰度值和关系模型，确定出的屏幕的当前漏光值精度更高，提高了漏光检测的精度，从而进一步提高了根据当前感光值和当前漏光值，确定的当前环境光值的准确度。
上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
本发明第四实施方式涉及一种芯片，如图16所示，芯片1601位于终端内且与终端内的存储器1602连接，存储器1602存储有可被芯片1601执行的指令，所述指令被所述芯片1601执行，以使所述芯片1601能够执行上述的屏幕漏光的检测方法，或者，执行上述的环境光的检测方法。
其中，存储器1602和芯片1601采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个芯片1601和存储器1602的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经芯片1601处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给芯片1601。
芯片1601负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，***接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器1602可以被用于存储芯片1601在执行操作时所使用的数据。
本发明第五实施方式涉及一种终端，如图16所示，包括：第四实施方式中的芯片1601，以及与芯片1601连接的存储器1602。
本发明第六实施方式涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。
即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (12)

1.一种屏幕漏光的检测方法，其特征在于，包括：
获取屏幕的显示参数；其中，所述显示参数包括所述屏幕的当前亮度值和当前灰度值；
对所述当前灰度值进行伽马校准，得到校准灰度值；
根据所述当前亮度值、所述校准灰度值和预先确定的关系模型，确定所述屏幕的当前漏光值；其中，所述关系模型用于描述所述当前亮度值、所述校准灰度值以及所述当前漏光值之间的关系；
其中，所述关系模型通过以下方式生成：
根据所述屏幕的校准灰度值与所述屏幕的当前漏光值之间的第一线性关系和所述屏幕的当前亮度值与所述屏幕的当前漏光值之间的第二线性关系，确定用于生成所述关系模型的模型关系式；
采集n组样本；其中，每组所述样本包括：亮度值、灰度值、在所述亮度值和所述灰度值下的漏光值，所述n组样本包括所述屏幕在不同亮度值和不同灰度值下的漏光值，所述n为大于2的自然数；
根据所述n组样本，训练所述模型关系式中的模型参数，生成所述关系模型；
所述模型关系式的形式如下：
rawDN＝β1*bright+β2*grayγ+β3*bright*grayγ
所述rawDN为所述当前漏光值，所述bright为所述当前亮度值，所述grayγ为所述校准灰度值，所述β1、β2、β3为所述模型参数。
2.根据权利要求1所述的屏幕漏光的检测方法，其特征在于，所述对所述当前灰度值进行伽马校准，得到校准灰度值，包括：
获取预先确定的校准系数；
根据所述校准系数，对所述当前灰度值进行伽马校准，得到校准灰度值。
3.根据权利要求2所述的屏幕漏光的检测方法，其特征在于，所述校准系数通过以下方式预先确定：
确定与所述屏幕对应的若干个候选伽马系数；
在若干个候选伽马系数中，确定所述校准系数。
4.根据权利要求3所述的屏幕漏光的检测方法，其特征在于，所述在若干个候选伽马系数中，确定所述校准系数，包括：
在屏蔽环境光的情况下，采集所述屏幕在同一预设亮度值且不同灰度值下的漏光采样值；
分别利用每个所述候选伽马系数，对所述不同灰度值进行伽马校准，得到每个所述候选伽马系数对应的校准后的不同灰度值；
对所述不同灰度值下的漏光采样值和每个所述候选伽马系数对应的校准后的不同灰度值进行线性拟合，得到每个所述候选伽马系数对应的拟合函数；
根据每个所述候选伽马系数对应的拟合函数和所述校准后的不同灰度值，确定在每个所述候选伽马系数下所述校准后的不同灰度值对应的漏光拟合值；
根据所述不同灰度值下的漏光采样值和每个所述候选伽马系数下所述校准后的不同灰度值对应的漏光拟合值，确定每个所述候选伽马系数对应的校准误差；
根据每个所述候选伽马系数对应的校准误差，在所述若干个候选伽马系数中，确定所述校准系数。
5.根据权利要求4所述的屏幕漏光的检测方法，其特征在于，所述根据所述不同灰度值下的漏光采样值和每个所述候选伽马系数下所述校准后的不同灰度值对应的漏光拟合值，确定每个所述候选伽马系数对应的校准误差，包括：
通过如下公式计算每个所述候选伽马系数对应的校准误差：
Figure FDA0003378270800000021
其中，err为所述校准误差，rawDNsimple-i为第i个灰度值下的漏光采样值，rawDNfit-i为每个所述候选伽马系数下所述校准后的第i个灰度值对应的漏光拟合值，n为不同灰度值的总数量。
6.根据权利要求4所述的屏幕漏光的检测方法，其特征在于，所述同一预设亮度值为所述屏幕的最大亮度值。
7.根据权利要求2所述的屏幕漏光的检测方法，其特征在于，所述当前灰度值包括：红色单色光对应的第一当前灰度值、绿色单色光对应的第二当前灰度值、蓝色单色光对应的第三当前灰度值，所述校准系数包括：用于对所述第一当前灰度值进行伽马校准的第一校准系数、用于对所述第二当前灰度值进行伽马校准的第二校准系数、用于对所述第三当前灰度值进行伽马校准的第三校准系数。
8.根据权利要求1所述的屏幕漏光的检测方法，其特征在于，所述显示参数还包括所述屏幕的当前护眼等级；
所述根据所述当前亮度值、所述校准灰度值和预先确定的关系模型，确定所述屏幕的当前漏光值，包括：
根据所述当前亮度值、所述校准灰度值、所述当前护眼等级和预先确定的关系模型，确定所述屏幕的当前漏光值；其中，所述关系模型用于描述当前亮度值、所述校准灰度值、所述当前护眼等级以及所述当前漏光值之间的关系。
9.一种环境光的检测方法，其特征在于，包括：
根据如权利要求1至8任一项所述的屏幕漏光的检测方法，确定屏幕的当前漏光值；
获取所述屏幕下方设置的光感传感器检测到的当前感光值；
根据所述当前感光值和所述当前漏光值，确定当前环境光值。
10.一种芯片，其特征在于，所述芯片位于终端内且与所述终端内的存储器连接，所述存储器存储有可被所述芯片执行的指令，所述指令被所述芯片执行，以使所述芯片能够执行如权利要求1至8中任一所述的屏幕漏光的检测方法，或者，执行如权利要求9所述的环境光的检测方法。
11.一种终端，其特征在于，包括：如权利要求10所述的芯片，以及与所述芯片连接的存储器。
12.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的屏幕漏光的检测方法，或者实现如权利要求9所述的环境光的检测方法。
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