户外全彩LED显示屏亮度色度检测新方法

　　LED（ Light Emitting Diode, 发光二极管） 是当今世界发展最为快速的产业之一。LED 高亮度、低能耗、长寿命的特点使得LED 显示屏在户外平板显示领域优势明显。但是， LED间存在的光、电学特性差异通常会引起LED 显示屏亮度、色度不一致， 进而破坏显示屏的白平衡， 降低显示品质， 严重时还会造成"花屏"、"马赛克"等问题。在解决这一问题时， 以往的研究主要集中在单个LED 的光电学特性差异上面， 目的在于找到RGB（ 红、绿、蓝） 三基色LED 合适的补偿曲线以修正其驱动控制参数来改善显示效果。这类检测和校正方案能较好解决“花屏” 、“马赛克"等严重问题。可是， 即便是同一基色、同一批次的LED 间也存在特性差异， 且LED 全彩显示屏包含的LED 像素点多， 在生产、制造的过程中都难免会出现各种问题， 将导致某个LED 像素点不亮， 或产生亮度、色度差。所以， 这类检测方案对单个LED 像素点的校正效果较差， 显示效果改善有限。作为补偿方案， 人工目测也只能检测出个别差异明显的LED 像素点， 且对检测人员的调试经验要求较高； 同时， LED 的高亮度也加大了检测人员的工作强度， 致使检测效率低。

　　因此， 本文从户外全彩LED 显示屏整体着手， 运用数字图像处理的方法对显示屏上的每个LED 像素点进行快速检测，目的在于提高检测速度和准确度， 从而改善户外全彩LED 显示屏的显示效果。

　　1  检测原理

　　如图1 所示， 计算机通过图像采集/ 控制模块将CCD（ Charge Coupled Devices, 电荷耦合器件） 传感器采集到的LED显示屏的显示图像进行处理。处理过程主要包括LED 像素点的定位和亮度、色度的快速检测两部分。

图1  检测系统组成原理图

　　1. 1 LED 像素点的定位

　　要确定LED 像素点的位置， 首先要对采集的LED 显示屏图像进行二值化。由基于直方图的图像阈值分割方法可以知道： 图像由可以分离的具有不同灰度等级的一种或多种物体和背景组成。根据这一原理， 图像的直方图中将会呈现多个峰值， 每个峰值对应一种物体或是背景， 要将不同的物体分离开， 可以以谷值点为阈值来划分相邻峰值。

　　由于LED 显示屏的点阵特性， 实际检测中发现采集的图像（ 如图2（ a） 其灰度直方图（ 如图2（ b） ） 双峰分布特征十分明显。对于这类情况， 采用式（ 1） 的最大方差阈值法来自动选择分割阈值， 不仅效果好， 而且速度快。

　　式中T 表示分割阈值， w 0、w 1 分别表示灰度值小于T、大于T 的像素点在图像中所占的比重， 、“0”、“1” 分别表示图像整体的灰度平均值、灰度值小于T 的那部分图像的灰度平均值、灰度值大于T 的那部分图像的灰度平均值。

　　利用式（ 1） 计算出的阈值T 对图2（ a） 的灰度图像进行二值化处理后得到图2（ c） , 再对图2（ c） 分别进行水平和垂直投影， 就可以计算出LED 像素点在显示屏上的位置。

2( a) 采集的蓝色图像 2( b) 灰度直方图 2( c) 二值化图像

图2  定位处理结果