[发明专利]基于霍夫变换及高斯拟合的面内mura检测方法及检测系统

说明书

本发明公开了一种基于霍夫变换及高斯拟合的面内mura检测方法及检测系统，检测方法包括：S1、获取原始灰阶图像；S2、根据灰阶图像获取二值化图像；S3、通过霍夫变换进行边缘检测，进而对灰阶图像的边缘进行剪裁；S4、对剪裁后的灰阶图像进行直方图统计，将直方图进行高斯函数拟合，根据拟合参数检测面内mura的程度。本发明通过霍夫变换确定显示区图像，从而获得面内mura检测区域，使用高斯函数拟合，通过拟合而来的参数，评价面内mura的严重程度，实现了面内mura的快速检测。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种基于霍夫变换及高斯拟合的面内mura检测方法及检测系统。

背景技术

显示器件(例如TFT-LCD等)由于其制程或驱动因素，会产生面内不均，严重的会影响视觉效果，即面内mura现象。mura是指显示器亮度不均匀造成各种痕迹的现象，mura的种类很多，而这种面内mura一般在显示器中心区域，由于其低对比度及形状的不规则，检测存在一定难度，进而影响到对面内mura的检测。

因此，针对上述技术问题，有必要提供一种基于霍夫变换及高斯拟合的面内mura检测方法及检测系统。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于霍夫变换及高斯拟合的面内mura检测方法及检测系统，以实现面内mura的检测。

为了实现上述目的，本发明一实施例提供的技术方案如下：

一种基于霍夫变换及高斯拟合的面内mura检测方法，所述检测方法包括：

S1、获取原始灰阶图像；

S2、根据灰阶图像获取二值化图像；

S3、通过霍夫变换进行边缘检测，进而对灰阶图像的边缘进行剪裁；

S4、对剪裁后的灰阶图像进行直方图统计，将直方图进行高斯函数拟合，根据拟合参数检测面内mura的程度。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S2前还包括：

对灰阶图像进行低通滤波，消除灰阶图像中的噪声。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S2具体为：

对灰阶图像的直方图进行多项式拟合，根据拟合曲线极小值点得到阈值分界点，从而得到二值化图像。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S3具体为：

通过霍夫变换进行边缘检测，获取二值化图像中的直线起始点，根据直线起始点及像素数确定显示区域，进而对灰阶图像的边缘进行剪裁。

作为本发明的进一步改进，所述高斯函数为a、b、c为自由参数；

步骤S4中“根据拟合参数检测面内mura的程度”具体为：

若检测到参数a大于或等于第一预设阈值a₀，且参数c小于或等于第二预设阈值c₀，则判定面内mura轻微；否则，则判定面内mura严重。

本发明另一实施例提供的技术方案如下：

一种基于霍夫变换及高斯拟合的面内mura检测系统，所述检测系统包括：

图像获取单元，用于获取原始灰阶图像；

图像处理单元，用于根据灰阶图像获取二值化图像；

霍夫变换单元，用于通过霍夫变换进行边缘检测，进而对灰阶图像的边缘进行剪裁；

高斯拟合单元，用于对剪裁后的灰阶图像进行直方图统计，将直方图进行高斯函数拟合，根据拟合参数检测面内mura的程度。