【技術實現步驟摘要】
【國外來華專利技術】
本公開文本總體上涉及微型顯示技術，并且更加具體地涉及一種用于在近眼顯示器中呈現虛擬圖像的demura系統和方法。
技術介紹
1、微型發光二極管（led）顯示面板具有尺寸更小、刷新率更高、且亮度更高的優點。然而，微型led顯示面板由于生產工藝或長操作時間等原因而存在mura（諸如微型led顯示面板的非均勻性等），導致殘留圖像、斑駁點、亮點或黑點、或云狀外觀，這降低了微型led顯示面板的質量水平。通常可以通過demura方法來補償顯示面板的非均勻性。demura方法用于去除led顯示面板的非均勻性或改善均勻性。微型led顯示面板的非均勻性通常是通過調整微型led顯示面板中的像素的灰度值來直接補償的。
2、近眼顯示器可以被提供為ar顯示器、vr顯示器、抬頭顯示器/頭戴式顯示器或其他顯示器。總體上，近眼顯示器通常包括圖像生成器和光學組合器，光學組合器將投影圖像從圖像生成器傳送到人眼。此外，投影圖像是人眼前的虛擬圖像。圖像生成器可以是基于微型led的顯示器、lcos（硅基液晶）顯示器、或dlp（數字光處理）顯示器。微型led顯示面板的上述mura可能會影響傳遞到人眼的最終虛擬圖像質量。源圖像呈現像素之間的亮度和顏色變化，這被視為亮度和/或色度分布的非均勻性。源自圖像生成器的非均勻性也會導致最終呈現的虛擬圖像的非均勻性。mura呈現為顯示器的非均勻性，可以通過人類視覺觀察到。因此，mura是顯示器的重要視覺偽影。此外，與傳統顯示器相比，由于靠近人眼，因此近眼顯示器的非均勻偽影更加明顯。然而，需要針對近眼顯示器檢測mura并在最終
技術實現思路
1、本公開文本的實施方案提供了一種用于檢測近眼顯示器中的虛擬圖像的mura的方法。所述方法包括：獲取在所述近眼顯示器中呈現的所述虛擬圖像；根據mura類型來提取所述虛擬圖像的mura特征；以及基于所述mura類型來評估所述虛擬圖像的mura度。
2、本公開文本的實施方案還提供了一種用于對在近眼顯示器中呈現的虛擬圖像進行demura的方法。所述方法包括：獲取在所述近眼顯示器中呈現的第一虛擬圖像的mura特征；基于所述mura特征計算補償因子；以及基于所述補償因子調整所述近眼顯示器的灰度值，以獲得第二虛擬圖像。
3、本公開文本的實施方案進一步提供了一種用于檢測在近眼顯示器中呈現的虛擬圖像中的mura的系統。所述系統包括：圖像生成器，其被配置成呈現虛擬圖像；成像器，其被配置成獲取所述虛擬圖像；定位器，其與所述圖像生成器和所述成像器耦合，并且被配置成控制所述近眼顯示器和所述成像器的相對位置；以及處理器，其與所述成像器耦合并且被配置成評估所述虛擬圖像的mura度。
4、本公開文本的實施方案另外提供了一種用于對在近眼顯示器中呈現的虛擬圖像進行demura的系統。所述系統包括：圖像生成器，其被配置成呈現第一虛擬圖像；成像器，其被配置成獲取所述虛擬圖像；定位器，其與所述圖像生成器和所述成像器耦合，并且被配置成控制所述圖像生成器和所述成像器的相對位置；mura提取器，其與所述成像器耦合并且被配置成提取所述第一虛擬圖像的mura特征；補償計算器，其與所述提取器耦合，并且被配置成計算補償因子；以及驅動器，其與所述補償計算器和所述圖像生成器耦合，并且被配置成基于所述補償因子調整所述圖像生成器的灰度值以獲得第二虛擬圖像。
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1.一種用于檢測近眼顯示器中的虛擬圖像的Mura的方法，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述Mura類型包括角Mura、云狀Mura或全局Mura。
3.根據權利要求2所述的方法，其中，根據所述Mura類型來提取所述虛擬圖像的Mura特征，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其中，根據所述Mura類型來提取所述虛擬圖像的Mura特征，包括：
5.根據權利要求2所述的方法，其中，根據所述Mura類型來提取所述虛擬圖像的Mura特征，包括：
6.根據權利要求2所述的方法，其中，在根據所述Mura類型來提取所述虛擬圖像的Mura特征之前，所述方法進一步包括：
7.根據權利要求2所述的方法，其中，在基于所述Mura類型來提取所述虛擬圖像的Mura特征之前，所述方法進一步包括：
8.根據權利要求2至7中任一項所述的方法，其中，基于所述Mura類型來評估所述虛擬圖像的Mura度，進一步包括：
9.根據權利要求8所述的方法，其中，所述角Mura被確定為所述主要Mura類型。p>
10.根據權利要求9所述的方法，其中，所述一個或多個預設閾值包括：
11.根據權利要求10所述的方法，其中，所述亮度標度閾值的預設閾值為30%，并且所述區域大小閾值的預設閾值為30%。
12.根據權利要求1至11中任一項所述的方法，其中，獲取在所述近眼顯示器中呈現的所述虛擬圖像，進一步包括：
13.根據權利要求12所述的方法，其中，所述測試圖案是全白測試圖案。
14.根據權利要求12所述的方法，其中，所述測試圖案是全灰測試圖案。
15.根據權利要求12所述的方法，其中，所述虛擬圖像在環境光條件下呈現。
16.根據權利要求1至15中任一項所述的方法，其中，在根據所述Mura類型來提取所述虛擬圖像的Mura特征之前，進一步包括：
17.一種用于對近眼顯示器呈現的虛擬圖像進行Demura的方法，所述方法包括：
18.根據權利要求17所述的方法，其進一步包括：
19.根據權利要求17或18所述的方法，其中，獲取所述第一虛擬圖像的Mura特征進一步包括：
20.根據權利要求19所述的方法，其中，基于所述Mura特征來計算所述補償因子，進一步包括：
21.根據權利要求20所述的方法，其中，基于所述Mura特征來計算所述補償因子，進一步包括：
22.根據權利要求19所述的方法，其中，基于所述Mura特征來計算所述補償因子進一步包括：
23.根據權利要求22所述的方法，其中，所述差異是所述單色虛擬圖像之間的摻雜比。
24.根據權利要求18至23中任一項所述的方法，其中，評估所述第二虛擬圖像的Mura度進一步包括：
25.根據權利要求17至24中任一項所述的方法，其中，獲取所述第一虛擬圖像的Mura特征進一步包括：
26.根據權利要求25所述的方法，其中，所述第一多色虛擬圖像是在白色測試圖案下獲取的。
27.根據權利要求17至24中任一項所述的方法，其中，獲取所述第一虛擬圖像的Mura特征進一步包括：
28.根據權利要求27所述的方法，其中，所述三個單原色（紅色、綠色和藍色）虛擬圖像分別是在紅色、綠色和藍色測試圖案下獲取的。
29.一種用于檢測在近眼顯示器中呈現的虛擬圖像中的Mura的系統，所述系統包括：
30.根據權利要求29所述的系統，其中，所述處理器進一步被配置成：
31.根據權利要求29所述的系統，其中，所述Mura類型包括角Mura、云狀Mura或全局Mura。
32.根據權利要求31所述的系統，其中，所述處理器進一步被配置成響應于所述Mura特征為所述角Mura，基于亮度閾值概況來提取所述Mura特征。
33.根據權利要求31所述的系統，其中，所述處理器進一步被配置成響應于所述Mura特征為所述云狀Mura，基于空間梯度概況或頻域來提取所述Mura特征。
34.根據權利要求31所述的系統，其中，所述處理器進一步被配置成響應于所述Mura特征為所述全局Mura，基于全局概況來提取所述Mura特征。
35.根據權利要求31所述的系統，其中，所述處理器進一步被配置成：
36.根據權利要求31所述的系統，其中，所述處理器進一步被配置成：
37.根據權利要求31至36中任一項所述的系統，其中，所述處理器進一步被配置成：
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【技術特征摘要】
【國外來華專利技術】
1.一種用于檢測近眼顯示器中的虛擬圖像的mura的方法，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述mura類型包括角mura、云狀mura或全局mura。
3.根據權利要求2所述的方法，其中，根據所述mura類型來提取所述虛擬圖像的mura特征，包括：
4.根據權利要求2所述的方法，其中，根據所述mura類型來提取所述虛擬圖像的mura特征，包括：
5.根據權利要求2所述的方法，其中，根據所述mura類型來提取所述虛擬圖像的mura特征，包括：
6.根據權利要求2所述的方法，其中，在根據所述mura類型來提取所述虛擬圖像的mura特征之前，所述方法進一步包括：
7.根據權利要求2所述的方法，其中，在基于所述mura類型來提取所述虛擬圖像的mura特征之前，所述方法進一步包括：
8.根據權利要求2至7中任一項所述的方法，其中，基于所述mura類型來評估所述虛擬圖像的mura度，進一步包括：
9.根據權利要求8所述的方法，其中，所述角mura被確定為所述主要mura類型。
10.根據權利要求9所述的方法，其中，所述一個或多個預設閾值包括：
11.根據權利要求10所述的方法，其中，所述亮度標度閾值的預設閾值為30%，并且所述區域大小閾值的預設閾值為30%。
12.根據權利要求1至11中任一項所述的方法，其中，獲取在所述近眼顯示器中呈現的所述虛擬圖像，進一步包括：
13.根據權利要求12所述的方法，其中，所述測試圖案是全白測試圖案。
14.根據權利要求12所述的方法，其中，所述測試圖案是全灰測試圖案。
15.根據權利要求12所述的方法，其中，所述虛擬圖像在環境光條件下呈現。
16.根據權利要求1至15中任一項所述的方法，其中，在根據所述mura類型來提取所述虛擬圖像的mura特征之前，進一步包括：
17.一種用于對近眼顯示器呈現的虛擬圖像進行demura的方法，所述方法包括：
18.根據權利要求17所述的方法，其進一步包括：
19.根據權利要求17或18所述的方法，其中，獲取所述第一虛擬圖像的mura特征進一步包括：
20.根據權利要求19所述的方法，其中，基于所述mura特征來計算所述補償因子，進一步包括：
21.根據權利要求20所述的方法，其中，基于所述mura特征來計算所述補償因子，進一步包括：
22.根據權利要求19所述的方法，其中，基于所述mura特征來計算所述補償因子進一步包括：
23.根據權利要求22所述的方法，其中，所述差異是所述單色虛擬圖像之間的摻雜比。
24.根據權利要求18至23中任一項所述的方法，其中，評估所述第二虛擬圖像的mura度進一步包括：
25.根據權利要求17至24中任一項所述的方法，其中，獲取所述第一虛擬圖像的mura特征進一步包括：
26.根據權利要求25所述的方法，其中，所述第一多色虛擬圖像是在白色測試圖案下獲取的。
27.根據權利要求17至24中任一項所述的方法，其中，獲取所述第一虛擬圖像的mura特征進一步包括：
28.根據權利要求27所述的方法，其中，所述三個單原色（紅色、綠色和藍色）虛擬圖像分別是在紅色、綠色和藍色測試圖案下獲取的。
29.一種用于檢測在近眼顯示器中呈現的虛擬圖像中的mura的系統，所述系統包括：
30.根據權利要求29所述的系統，其中，所述處理器進一步被配置成：
31.根據權利要求29所述的系統，其中，所述mura類型包括角mura、云狀mura或全局mura。
32.根據權利要求31所述的系統，其中，所述處理器進一步被配置成響應于所述mura特征為所述角mura，基于亮度閾值概況來提取所述mura特征。
33.根據權利要求31所述的系統，其中，所述處理器進一步被配置成響應于所述mura特征為所述云狀mura，基于空間梯度概況或頻域來提取所述mura特征。
34.根據權利要求31所述的系統，其中，所述處理器進一步被配置成響應于所述mura特征為所述全局mura，基于全局概況來提取所述mura特征。
35.根據權利要求31所述的系統，其中，所述處理器進一步被配置成：
36.根據權利要求31所述的系統，其中，所述處理器進一步被配置成：
37.根據權利要求31至36中任一項所述的系統，其中，所述處理器進一步被配置成：
38.根據權利要求37所述的系統，其中，所述角mura被確定為所述主要mura類型。
39.根據權利要求38所述的系統，其中，所述一個或多個預設閾值包括：
40.根據權利要求39所述的系統，其中，所述亮度標度閾值的預設閾值為30%，并且所述區域大小閾值的預設閾值為30%。
41.根據權利要求29至40中任一項所述的系統，其中，所述處理器進一步被配置成對所述虛擬圖像執行預處理。
42.根據權利要求41所述的系統，其中，所述預處理是消除噪聲或畸變中的一個或多個。
43.根據權利要求29至42中任一項所述的系統，其中，所述成像器進一步被配置成在全白測試圖案下獲取所述虛擬圖像。
44.根據權利要求29至42中任一項所述的系統，其中...
【專利技術屬性】
技術研發人員：姜興通，
申請(專利權)人：上海顯耀顯示科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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