摘 要：ＬＥＤ显示屏作为多媒体设施的显示终端，其亮度均匀性是影响显示屏显示效果的重 要因素。如何对 ＬＥＤ显示屏亮度均匀性进行客观准确的评估，是指导其研发和生产的关键。 从分析 ＬＥＤ显示屏显示特性出发，在现有 ＬＥＤ显示屏亮度均匀性评估方法的基础上提出了 基于灰度直方图的 ＬＥＤ 显示屏亮度均匀性评估方法。该方法通过 ＣＣＤ 图像传感器获取 ＬＥＤ像素亮度信息，结合数字图像处理技术和统计学规律，将 ＬＥＤ 像素灰度直方图拟合成 正态分布曲线，利用标准差来评估 ＬＥＤ显示屏亮度均匀性。实验证明该方法与视觉主观评 价结果相一致，可有效评估 ＬＥＤ显示屏亮度均匀性。

关 键 词：ＬＥＤ显示屏；灰度直方图；ＣＣＤ图像传感器；正态分布；标准差

１ 引 言

ＬＥＤ显示屏作为多媒体设施的显示终端，其 最终目标是完成高质量的动态视频图像显示。作 为自发光体显示设备，ＬＥＤ 像素点具有离散性和 高亮度等特点。ＬＥＤ显示屏的亮度和色度均匀性 是影响显示屏质量的重要因素，其中亮度均匀性对 人的视觉影响远大于色度均匀性。因此，有必要对 ＬＥＤ显示屏的亮度均匀性提出客观准确的评估方 法，从而为 ＬＥＤ的研发和生产提供指导。现有的 评估方法主要采用亮度仪对整屏若干模块及其相 关联区域进行测试，经过简单计算得到评估数据。 这种评估方法不仅速度慢，而且对测试环境要求 高。另外，由于采集数据有限，因此对数据的评估 结果带有很大的随机性。ＣＣＤ图像传感器在光色 测量领域的应用使对ＬＥＤ显示屏亮度均匀性做出 准确评估成为可能。本文通过对 ＣＣＤ感光图像的 分析，结合ＬＥＤ像素亮度统计分布规律，提出了基 于灰度直方图的亮度均匀性评估方法。通过实验 证明了该方法与主观评估的一致性。

２ 现有评估方法

目前，视觉检测仍然是评估 ＬＥＤ显示屏亮度均匀性的主要方法。这种评估方法的主要问题是 其主观性，即每个人对事物的观察和解释是不同 的，因此得到的评估结果也会有一定差别。把人 的视觉与单点式光色测试仪器或亮度计相结合的 测试方法是当前相对客观的 ＬＥＤ显示屏亮度均匀 性评估方法，但也存在一定的主观性，而且即使是 同一个人测量，也会在不同时间得到不同的结果。

对 ＬＥＤ显示屏亮度均匀性的客观评估可分 为２个步骤：一是测试对象区域的选取；二是均匀 性评估算法的实现。显示领域最常用的亮度均匀 性测试评估方法是九点测试。即在屏幕上随机抽 取 犖 个样点或模块，以该样点或模块为中心用亮 度计分别测出中心点亮度犐０ 及其相关联区域亮 度犐犻。相关联区域定义如图１所示。

每一个相关联区域的亮度均匀性可根据式 （１）计算得出： 犘犻 ＝犐０ －犐犻 犐０ ＋犐犻 ×１００％ （１）其中犻＝１，２，……８ 。取最大值 犈犽（犽＝１…犖）。 对在屏幕上抽取的 犖 个模块进行以上运算，并对 各组亮度均匀性求平均值 犈＝ 犈犽 犖 作为最终亮 度均匀性评估结果［１］。

采用亮度计测试样点或模块及其关联像素或 区域的亮度值，一次只能测到一个样点或区域的 数据，每测量一次一般都需要移动仪器并且重新 对焦。这种测试方法不但耗时费力，而且要评估 全屏像素的亮度均匀性是比较随机和片面的。此 外，其算法虽然简单，但依照该算法给出的 ＬＥＤ 显示屏亮度均匀性评估标准，当计算结果在最优 级别时，通过人的视觉系统所观察的结果却不大 理想。这说明此算法与人眼视觉生理、心理感觉 不一致

３ 基于正态分布的亮度均匀性评估 方法

目前，ＣＣＤ 图像传感器以其获取信息量大， 实时性好等优点在光色科学领域得到了广泛的应 用。通过 ＣＣＤ获得的感光图像可以确定 ＬＥＤ 显 示屏像素的几何形状和空间位置信息，这样可以 方便 地 定 位 每 一 像 素 的 亮 度 以 及 它 的 发 光 形状［２，３］。

３．１ 犔犈犇显示屏亮度采集系统

ＬＥＤ显示 屏 亮 度 信 息 采 集 系 统 由 ＣＣＤ 相 机、数字接口卡、计算机、图像处理系统、误差修正 系统组成，其结构如图２所示。拍照时 ＣＣＤ相机 位于 ＬＥＤ显示屏正前方，并且使相机镜头与显示 屏边沿最大夹角在２°范围内，这样可以减小 ＬＥＤ 显示屏像素视角亮度误差；采集到的亮度信息通 过数字接口卡以图像的方式保存到计算机；图像 处理系统将 ＣＣＤ图像中所包含的 ＬＥＤ像素亮度特征数据提取出来，并生成亮度数据矩阵；误差修 正系统将拍照时的角度误差及 ＣＣＤ 相机的感光 误差 进 行 修 正，得 到 比 较 接 近 真 实 亮 度 分 布 的 ＬＥＤ显示屏相对亮度信息。

３．２ 数字图像特征与灰度直方图

ＬＥＤ显示屏由数以万计的 ＬＥＤ 像素组成。 在由 ＣＣＤ图像传感器采集到的感光图像中，每个 感光单元的值代表一定的灰度。感光图像包含了 ＬＥＤ像素的空间位置，发光形状及发光强度等信 息。每个 ＬＥＤ像素在感光图像中由若干个 ＣＣＤ 感光单元组成。

图３是２×２像素点 ＬＥＤ显示屏模块各像素 点的 ＣＣＤ感光图像的亮度分布。从图中可以看 到，单个 ＬＥＤ显示像素的亮度分布并不是一个平 面，而是一个曲率半径不同的曲面，而且代表目标 亮度特征的感光单元所组成的灰度区域也并不是 理想中规则的圆形。图中每个目标区域中感光单 元的灰度值由中心到四周逐渐减小，靠近目标中 心处感光单元的灰度值最大，而在目标周围（即背 景区域）灰度值很小。假 设 整 屏 共 有 犕 ×犖 个 ＬＥＤ像素，其中任意一个像素亮度可表示成犘ｍｎ， 对应于该像素的 ＣＣＤ感光单元数为（犐×犑）ｍｎ，其 中每个 ＣＣＤ感光单元的灰度值为犳ｍｎ（犻，犼），则它 们之间的关系可表示为： 犘ｍｎ ＝  犐，犑 犻，犼＝１ 犳ｍｎ（犻，犼） （２）

根据以上分析，可将每个 ＬＥＤ像素的亮度特 征数据提取出来并生成灰度图片［４］。图片由代表 ＬＥＤ像素亮 度 值 的 ０～２５５ 灰 度 范 围 的 数 值 表 生成。

图像的灰度直方图是图像处理中一种十分重要且实用的工具，它概括了一幅图像的灰度级内 容。从数学上来说，灰度直方图是图像各灰度值 统计特性与图像灰度值的函数，它统计一幅图像 中各个灰度级出现的次数或概率。灰度图像 犳 （狓，狔）的直方图可定义为离散函数： 犺（狉犽）＝狀犽，犽∈ ［０，犔］ （３）其中狉犽 为图像犳（狓，狔）的第犽级灰度，狀犽 是图像 犳（狓，狔）中具有灰度值狉犽 的像素个数，狀是图像像 素总数，犔 是图像的灰度级数。因为犺（狉犽）给出了 对各个狉犽 出现概率的一个统计，所以直方图提供 了图像的灰度值分布情况。灰度直方图还可以归 一化表示为： 犘（狉犽）＝犺（狉犽） 狀 ＝狀犽 狀，犽∈ ［０，犔］ （４） 犘（狉犽）是灰度级狉犽 出现的频数，其所有灰度级频 数之和等于１。在灰度直方图坐标系中，横坐标 表示图像中各个像素点的灰度级，纵坐标为各个 灰度级上图像各个像素点出现的次数或概率［５］。 图４为一块分辨率为６４×１２８的 ＬＥＤ 显示屏的 单基色灰度直方图。其横轴代表灰度值，纵轴代 表某 灰 度 值 像 素 频 数 的 百 分 比，即 犘（狉犽 ）× １００％。最高处为亮度均值的频数（峰值）。

３．３ 正态分布函数特征分析

正态分布指变量的频数或频率呈中间最多， 两端逐渐对称地减少，表现为钟形的一种概率分 布。从理论 上 说，若 随 机 变 量 狓 的 概 率 密 度 函 数为： 犳（狓）＝ １ 槡２πσ 犲－（狓－μ）２／２σ ２ （５） 称为狓 服从均值为μ，标准差为σ的正态分布。 标准差代表变量与均值之间的差异情况，反映数 据集的离散程度。正态分布的特征是以均值为中心的两边对称分布，均值处变量的频数最高。μ 一定时，曲线的形状由σ决定，σ越大，曲线越“矮 胖”，总体分布越分散；σ越小，曲线越“瘦高”，总 体分布越集中［６］。

通过对 ＬＥＤ显示屏亮度信息分析发现，其灰 度直方图在某一数值区间上呈正态分布趋势，如 图４所示。

４ 实验结果评价

图５（ａ～ｄ）所示为用 ＣＣＤ 图像传感器采集 并经过亮度特征数据提取所得到的 ＬＥＤ 显示屏 样品模块亮度分布情况。它们是通过人眼视觉感 知亮度均匀性不同的４种单基色 ＬＥＤ 显示屏模 块，其分辨率均为６４×１２８。从总体上看，这几幅 图像的亮度均匀性各有差异。图５（ａ′～ｄ′）是与 图５（ａ～ｄ）对应的灰度直方图及正态分布拟合曲 线。图中横轴代表了灰度直方图中像素频数不为 零的灰度范围（犕）并进行了（－犕／２，犕／２）／１０的 坐标变换，这样，横轴变为较小的数值并且关于零 点对称。纵轴代表了某灰度级像素频数所占的百 分比。由图５（ａ′～ｄ′）可以看出，灰度范围分布越 宽，其亮度均值所占的比例也越小，拟合后的正态 分布曲线也越“矮胖”。反之，其正态分布曲线越 “瘦高”。因此，灰度范围分布越宽，亮度均值在整 体亮度分布所占的比例也越小，单色的亮度越分 散。从视觉感知上讲，这说明屏幕的整体亮度分 布越杂乱。在评估一个显示屏亮度均匀性时我们 采用正态分布标准差来衡量整屏像素亮度是否集 中，即标准差越小，亮度分布越集中，人的视觉亮 度差异越小，说明屏幕单基色显示的亮度均匀性 越好。反之，屏幕单基色显示亮度均匀性越差。

表１列出了这４个模块的相关评估数据。图 ５（ａ）中有效灰度分布约有１０６个灰度级，其峰值 为２．８％，正态分布拟合后的均标准差为０．１５８。 该图中有大片颜色较深的块，说明这些部分亮度 偏低。也有亮度较高的块，所以整体亮度分布很 不均匀。图 ５（ｂ）中灰度分布约 １００ 级，峰 值 为 ３．５％，正态分布拟合后的均标准差为０．１１９，灰 度差异相对较小，视觉亮度差异较图５（ａ）好。图 ５（ｃ）和（ｄ）是视觉亮度均匀性较好的模块，从其亮 度分布数据分析结果可以看出，它们的灰度分布范 围明显变窄，而且峰值明显增大，正态分布曲线拟 合后的标准差与前两幅图相比也小了一个数量级。

过 对 样 本 模 块 的 分 析，用 此 方 法 来 评 估ＬＥＤ显示屏亮度均匀性与人眼视觉感觉相一致。 因此，利用图像灰度直方图，并通过正态分布曲线 拟合求出标准差来评估 ＬＥＤ 显示屏的亮度均匀 性是比较有效的一种方法。

５ 结 论

以上分析可知，基于灰度直方图的 ＬＥＤ显示 屏亮度均匀性评估方法，是依据亮度分布范围直 方图与正态分布曲线拟合，用标准差的大小从宏观上来判断亮度分布的均匀性。与现有的 ＬＥＤ 显示屏亮度均匀性评估方法相比有以下优点：

（１）利 用 ＣＣＤ 图 像 传 感 器 采 集 数 据，实 时 性好；

（２）由 ＣＣＤ图像获取亮度信息，信息量大；（３）图像灰度直方图代表了各像素亮度分布 的统计量信息，可以有效确定显示屏的亮度范围；

（４）正态分布标准差能简单而有效地表示亮 度分布的均匀性。

用灰度直方图评估屏幕亮度均匀性是从宏观 上进行的评估方法，无法对灰度分布的局部特征 做出判断，所以，如果不同灰度模块分布的位置不 同（比如某些较亮或较暗的模块集中分布与随机 掺杂分布）会产生较大的视觉差异，而用此方法评 估，结果可能会相差不大。不过在实际生产和实 验中，对于以上情况，可以结合主观评估做出相应 的处理。事实上，由于色度问题造成的不一致现 象也会加强亮度不一致对人眼视觉的影响，这也 是一个值得研究的问题。因此，这种方法可以用 来从宏观指导生产实践。