[发明专利]一种基于深度学习的GAMMA曲线调校方法及装置有效
申请号: | 201710504489.X | 申请日: | 2017-06-28 |
公开(公告)号: | CN107346653B | 公开(公告)日: | 2021-05-07 |
发明(设计)人: | 郑增强;许恩;张胜森;阳芬;饶兴;刘钊;李苗;游维平;邓标华;刘荣华;沈亚非 | 申请(专利权)人: | 武汉精测电子集团股份有限公司 |
主分类号: | G09G3/3208 | 分类号: | G09G3/3208 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 430070 湖北省武汉*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 gamma 曲线 调校 方法 装置 | ||
1.一种基于深度学习的GAMMA曲线调校方法,用于对OLED模组进行GAMMA曲线调校,其特征在于,该方法包括以下步骤:
1)提供一包含目标GAMMA绑点的多个第一初始亮度值、或/和多个第一初始色度值及与每个该第一初始亮度值、或/和每个该第一初始色度值相对应的多个RGB寄存器配置值的GAMMA数据模型;
2)采集该OLED模组的该目标GAMMA绑点的第二初始亮度值、或/和第二初始色度值,并将该第二初始亮度值、或/和第二初始色度值与每个该第一初始亮度值、或/和每个该第一初始色度值进行比较,得到与该第二初始亮度值、或/和该第二初始色度值的误差最小的第一初始亮度值、或/和第一初始色度值;则,
该误差最小的第一初始亮度值、或/和第一初始色度值对应的RGB寄存器配置值即为该目标GAMMA绑点的RGB寄存器配置值。
2.根据权利要求1所述的GAMMA曲线调校方法,其特征在于,训练该GAMMA数据模型包括以下步骤:
11)获得包含该目标GAMMA绑点的该多个第一初始亮度值、或/和该多个第一初始色度值及该多个RGB寄存器配置值的数据集;
12)将该多个第一初始亮度值、或/和该多个第一初始色度值作为输入值,该多个RGB寄存器配置值作为输出值,利用卷积神经网络对该数据集进行训练,得到该GAMMA数据模型。
3.根据权利要求2所述的GAMMA曲线调校方法,其特征在于,该数据集的获取步骤包括:
获得该目标GAMMA绑点的所有R、G、B寄存器值组合对应的亮度值、或/和色度值,并取与该目标GAMMA绑点的目标亮度值、或/和目标色度值的误差最小的亮度值、或/和色度值作为第一初始亮度值、或/和第一初始色度值,取与该误差最小的亮度值、或/和色度值对应的R、G、B寄存器值组合作为RGB寄存器配置值。
4.根据权利要求2所述的GAMMA曲线调校方法,其特征在于,该数据集的获取步骤包括:
采用CIE标准色度学系统获得该目标GAMMA绑点的所有亮度值、或/和色度值,并取与该目标GAMMA绑点的目标亮度值、或/和目标色度值的误差最小的亮度值、或/和色度值作为第一初始亮度值、或/和第一初始色度值,取与该误差最小的亮度值、或/和色度值对应的R、G、B寄存器值组合作为RGB寄存器配置值。
5.根据权利要求2所述的GAMMA曲线调校方法,其特征在于,该GAMMA数据模型包含每个该第一初始亮度值、或/和每个该第一初始色度值与每个该RGB寄存器配置值对应关系的网络权重。
6.根据权利要求5所述的GAMMA曲线调校方法,其特征在于,利用神经网络框架训练该数据集获得该目标GAMMA绑点的网络权重。
7.一种基于深度学习的GAMMA曲线调校方法,用于对OLED模组进行GAMMA曲线调校,其特征在于,该方法包括以下步骤:
1)提供一包含目标GAMMA绑点的多个第一初始亮度值、或/和多个第一初始色度值及与每个该第一初始亮度值、或/和每个该第一初始色度值相对应的多个RGB寄存器配置值的GAMMA数据模型;
2)采集该OLED模组的该目标GAMMA绑点的第二初始亮度值、或/和第二初始色度值,并将该第二初始亮度值、或/和第二初始色度值与每个该第一初始亮度值、或/和每个该第一初始色度值进行比较,得到最小误差的第一初始亮度值、或/和第一初始色度值;
若该最小误差在目标误差范围内,则该最小误差的第一初始亮度值、或/和第一初始色度值对应的RGB寄存器配置值即为该目标GAMMA绑点的RGB寄存器配置值;
若该最小误差在目标误差范围以外,则根据最高灰阶亮度值、最低灰阶亮度值及亮度-灰阶公式获得该目标GAMMA绑点的目标亮度值、或/和目标色度值,并通过调节R、G、B寄存器值得到该目标GAMMA绑点的目标亮度值、或/和目标色度值对应的RGB寄存器配置值。
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