光学校正方法和光学校正系统

本申请是申请日为2020年8月21日、发明名称为“像素定位校准图像捕获和处理”的申请号为202080068938.0专利申请的分案申请。

技术领域

本公开一般地涉及发光视觉显示技术的光学测量和校准，并且特别地，涉及用于有源矩阵有机发光二极管装置(AMOLED)和其它发射显示器的光学校准系统的面板像素定位校准。

发明内容

根据第一方面，提供了一种光学校正方法，用于校正具有像素的显示面板上的图像的显示，每个所述像素含有发光器件，所述方法包括：在所述显示面板的前方布置相机；在所述显示面板上显示一个或多个校准图案，同时使用所述相机拍摄所述校准图案的一个或多个校准图像，所述一个或多个校准图案包括粗略特征的间隔图案和精细特征的间隔图案，所述粗略特征的间距大于所述精细特征的间距；从所述校准图像中的所述粗略特征的图像生成所述校准图像内的面板像素定位的粗略估计；利用所述粗略估计在所述校准图像内定位所述精细特征的图像；从所述校准图像中所述精细特征的被定位的所述图像生成所述校准图像内的面板像素定位的高分辨率估计，所述高分辨率估计具有比所述粗略估计更高的精度；和使用所述高分辨率估计生成用于校正所述显示面板中显示的图像的校正数据。

在一些实施例中，所述一个或多个校准图案包括单个校准图案，并且其中所述一个或多个校准图像包括单个图像。

在一些实施例中，所述粗糙特征与所述一个或多个校准图案的边缘间隔开。在一些实施例中，所述精细特征遍布于所述一个或多个校准图案中。在一些实施例中，各所述精细特征包括前景色的像素，并且各所述粗糙特征包括被背景色的区域包围的前景色的像素，所述区域没有其他粗糙特征或精细特征。

在一些实施例中，所述粗略估计包括第一2D多项式函数，所述高分辨率估计包括第二2D多项式函数，并且所述第二2D多项式函数的阶数大于所述第一2D多项式函数的阶数。

在一些实施例中，所述生成所述粗略估计包括：定位所述一个或多个校准图像中的所述粗糙特征的图像；识别与所述粗略特征的所述图像相对应的所述一个或多个校准图案的所述粗略特征；和从所述一个或多个校准图像中的所述粗略特征的所述图像的定位和所述一个或多个校准图案中的所述粗略特征的已知定位生成面板像素定位与校准图像像素定位之间的粗略映射，所述定位所述精细特征的图像包括：使用所述粗略估计和所述一个或多个校准图案中的所述精细特征的已知定位估计所述精细特征的图像在所述一个或多个校准图像内的预期定位，以及所述生成所述高分辨率估计包括：识别与所述精细特征的所述图像相对应的所述一个或多个校准图案的所述精细特征；和从所述一个或多个校准图像中的所述精细特征的所述图像的定位和所述一个或多个校准图案中的所述精细特征的已知定位生成面板像素定位与校准图像像素定位之间的高分辨率映射。

在一些实施例中，识别与所述精细特征的所述图像相对应的所述一个或多个校准图案的所述精细特征包括：对于精细特征的图像的各预期定位，确定所述一个或多个校准图像中的位于距离阈值内的最近的精细特征的图像。

在一些实施例中，所述一个或多个校准图案包括单个校准图案，并且所述一个或多个校准图像包括单个图像，其中，所述粗略特征与所述一个或多个校准图案的边缘间隔开，并且所述粗略特征包括被背景色的正方形区域包围的前景色的单个像素，所述正方形区域不存在其他粗略特征或精细特征，其中，所述精细特征遍布于所述单个校准图案中，并且各所述精细特征包括前景色的单个像素，并且其中，所述粗略估计包括第一2D多项式函数，所述高分辨率估计包括第二2D多项式函数，并且所述第二2D多项式函数的阶数大于所述第一2D多项式函数的阶数。

在一些实施例中，所述生成所述粗略估计包括：定位所述单个校准图像中的所述粗糙特征的图像；识别与所述粗略特征的所述图像相对应的所述单个校准图案的所述粗略特征；和从所述单个校准图像中的所述粗略特征的所述图像的定位和所述单个校准图案中的所述粗略特征的已知定位生成面板像素定位与校准图像像素定位之间的粗略映射，所述定位所述精细特征的图像包括：使用所述粗略估计和所述单个校准图案中的所述精细特征的已知定位估计所述精细特征的图像在所述单个校准图像内的预期定位，以及所述生成所述高分辨率估计包括：对于精细特征的图像的每个预期定位，确定所述单个校准图像中的位于距离阈值内的最近的精细特征的图像，以识别与所述精细特征的所述图像相对应的所述单个校准图案的所述精细特征；和从所述单个校准图像中的所述精细特征的所述图像的定位和所述单个校准图案中的所述精细特征的已知定位生成面板像素定位与校准图像像素定位之间的高分辨率映射。

根据第二广泛方面，提供了一种光学校正系统，用于校正具有像素的显示面板上的图像的显示，各所述像素具有发光器件，所述系统包括：设置在所述显示面板前方的相机；光学处理电路，其耦接至所述相机，所述相机适于：在所述显示面板上显示一个或多个校准图案，同时用所述相机拍摄所述校准图案的一个或多个校准图像，所述一个或多个校准图案包括粗略特征的间隔图案和精细特征的间隔图案，所述粗略特征的间距大于所述精细特征的间距；从所述校准图像中的所述粗略特征的图像生成所述校准图像内的面板像素定位的粗略估计；使用所述粗略估计定位所述校准图像内的所述精细特征的图像；从所述校准图像中的所述精细特征的被定位的所述图像生成所述校准图像内的面板像素定位的高分辨率估计，所述高分辨率估计具有比所述粗略估计更高的精度；和使用所述高分辨率估计生成用于校正所述显示面板中显示的图像的校正数据。

在一些实施例中，所述光学处理电路适于通过下述步骤生成所述粗略估计：定位所述一个或多个校准图像中的所述粗糙特征的图像；识别与所述粗略特征的所述图像相对应的所述一个或多个校准图案的所述粗略特征；和从所述一个或多个校准图像中的所述粗略特征的所述图像的定位和所述一个或多个校准图案中的所述粗略特征的已知定位生成面板像素定位与校准图像像素定位之间的粗略映射，并且，所述光学处理电路适于通过下述步骤定位所述精细特征的图像：使用所述粗略估计和所述一个或多个校准图案中的所述精细特征的已知定位估计所述精细特征的图像在所述一个或多个校准图像内的预期定位，并且，所述光学处理电路适于通过下述步骤生成所述高分辨率估计：识别与所述精细特征的所述图像相对应的所述一个或多个校准图案的所述精细特征；和从所述一个或多个校准图像中的所述精细特征的所述图像的定位和所述一个或多个校准图案中的所述精细特征的已知定位生成面板像素定位与校准图像像素定位之间的高分辨率映射。

在一些实施例中，所述光学处理电路适于通过下述步骤识别与所述精细特征的所述图像相对应的所述一个或多个校准图案的所述精细特征：对于精细特征的图像的每个预期定位，确定所述一个或多个校准图像中的位于距离阈值内的最近的精细特征的图像。

在一些实施例中，所述光学处理电路适于通过下述步骤生成所述粗略估计：定位所述单个校准图像中的所述粗糙特征的图像；识别与所述粗略特征的所述图像相对应的所述单个校准图案的所述粗略特征；和从所述单个校准图像中的所述粗略特征的所述图像的定位和所述单个校准图案中的所述粗略特征的已知定位生成面板像素定位与校准图像像素定位之间的粗略映射，所述光学处理电路适于通过下述步骤定位所述精细特征的图像：使用所述粗略估计和所述单个校准图案中的所述精细特征的已知定位估计所述精细特征的图像在所述单个校准图像内的预期定位，并且，所述光学处理电路适于通过下述步骤生成所述高分辨率估计：对于精细特征的图像的每个预期定位，确定所述单个校准图像中的位于距离阈值内的最近的精细特征的图像，以识别与所述精细特征的所述图像相对应的所述单个校准图案的所述精细特征；和从所述单个校准图像中的所述精细特征的所述图像的定位和所述单个校准图案中的所述精细特征的已知定位生成面板像素定位与校准图像像素定位之间的高分辨率映射。

鉴于参考附图对各种实施例和/或方面进行的详细描述，本发明的前述和附加的各方面和实施例对于本领域的普通技术人员来说将会是显而易见的。下面提供对附图的简要说明。

附图说明

在阅读以下详细说明并参考附图后，本发明的上述优点和其他优点将变得显而易见。

图1示出了适用于通过公开的光学校正系统和方法参与和校正的示例性显示系统；

图2是光学校正系统的系统框图；

图3是光学校正方法的定位校准的高级功能框图；

图4示出了根据实施例的一个或多个校准图案的高级示例；

图5示出了图3中所示方法的具体示例变化；和

图6示出了图4所示的一个或多个校准图案的具体示例。

虽然本发明容易具有各种修改和替代形式，但具体实施例或实施方式已在附图中以示例的方式示出，并将在本文中详细描述。然而，应当理解，本公开并不限于所公开的特定形式。更确切地说，本发明将涵盖属于所附权利要求所定义的本发明的精神和范围内的所有修改、等效物和替代物。

具体实施方式

许多现代显示技术都受到制造时带来的缺陷、差异和不均匀性的困扰，并且在显示器的使用寿命内可能会进一步遭受老化和劣化，从而导致产生与期望的图像不同的图像。光学校正系统和方法可在制造期间或显示器投入使用之后用于测量和校正输出亮度与预期亮度不同的像素(和子像素)。特别地，AMOLED面板的特点就是亮度不均匀。

为了校正显示器的这种固有的不均匀性，故意用补偿数据或校正数据输修改入的视频信号，以对不均匀性进行补偿。在一些方法中，为了获得校正数据，针对灰度级亮度值(greyscale luminance value)的范围测量每个单独面板像素的亮度，并且确定每个像素的校正值。典型的光学校正方案使用单色或传统的RGB静态图像照相机作为测量设备。显示屏上显示测试图案，并用相机进行捕获。然后，进行捕获图像形式的测量，以提取显示器的每个单独像素的实际亮度。考虑到用于驱动显示器的像素的显示测试图案的像素的灰度级亮度值，确定以该灰度级亮度值驱动的显示器的该像素的校正信号。通常，每个像素的亮度或强度的精确测量依赖于准确地确定面板(面板域)的实际像素在相机拍摄的被摄图像(图像域)中的定位。这种定位信息使得在捕获的测试图像的各个像素内测量的强度能够明确地归属于显示面板的特定的单个像素作为其来源。随着制造的显示器的分辨率越来越高，这给获得可靠的校正数据带来了问题，这些数据依赖于捕获的测试图像(图像域)中面板像素定位的高精度识别。

为了提供图像域中的精确的显示面板像素定位，以便在处理面板上显示的测试图案的各种被摄图像时使用，由相机生成、显示、捕获一个或多个特别适合于确定图像域中的精确像素定位的定位校准图案，然后对得到的校准图像进行处理。校准图案包括用于显示和捕获的面板域中的面板特征的稀疏或粗略分布，并且使粗略功能估计的处理和确定能够达到粗略的精确度，该粗略功能估计将每个显示面板像素定位映射或估计至校准图像内的相应的估计定位。面板域中的第一分布具有足够的唯一性和鲁棒性，因此不需要特定的之前的定位信息来在校准图像域中唯一地识别这些特征中的每一个的图像。校准图案还包括用于显示和捕获的显示特征的密集或精细分布。这种精细分布不需要像第一个分布那样具有足够的唯一性或鲁棒性，也不需要在没有任何进一步信息的图像域中能够被充分地且唯一地识别。然而，通过使用粗略函数估计来逼近精细特征在图像域中的定位，能够在图像域中充分地且唯一地识别第二分布的每个显示特征(在面板域中)。精细特征的定位的估计的逼近与图像域中最靠近的检测到的精细特征相匹配。

图像域中第二分布的精细特征的定位，一旦与面板域中相同特征的坐标相匹配，则随后对精细特征的该定位进行处理，以生成图像域中所有面板像素定位的精确高分辨率功能估计或映射，这最终将用于处理各种显示测试图案的捕获的测试图像。这个迭代过程可以利用两个以上不同的密度或粒度的分布，每个分布都提供了特征定位估计的准确度等级，以便唯一地识别和大致地定位，并随后匹配下一个分布的特征。各种分布可以嵌入一个或多个校准图案中。

应该理解的是，由于单个面板像素和特征不是一维点，而是有限的尺寸，因此对“定位(location)”、“位置(position)”或其“坐标”的任何提及都隐含着对点定位、位置或与之相关的坐标的提及。在一些实施例中，这被视为面板像素或特征的质心，而在其他实施例中，可以使用任何其他定义明确且一致应用的相对标准点。应当理解，对“面板域中的”像素或特征的“位置”、“定位”或“坐标”的提及等同于对由面板显示的校准图案内的像素或特征的实际位置、定位或坐标的提及。还应理解，对“图像域中的”像素或特征的“位置”、“定位”或“坐标”的提及等同于对由相机拍摄的校准图像中的像素或特征的图像的实际“位置”、“定位”或“坐标”的提及。

虽然本文中说明的实施例是在AMOLED显示器的背景下，但应理解，本文说明的光学校正系统和方法能够适用于包含像素的任何其他显示器，包括但不限于发光二极管显示器(LED)、电致发光显示器(ELD)，有机发光二极管显示器(OLED)、等离子显示面板(PSP)、微型LED或量子点显示器等等。

应当理解，本文中说明的实施例属于光学校正和补偿的系统和方法，并且没有限制用于构成它们的操作以及它们在其中得以实施的光学系统的操作的基础的显示技术。本文中说明的系统和方法能够适用于各种视觉显示技术的任何数量的各种类型和实现。

图1是示例性显示系统150的示意图，显示提供150与具有相机的布置和光学校正处理相结合参与下文将进一步说明的方法和系统。显示系统150包括显示面板120、地址驱动器108、数据驱动器104、控制器102和存储器106。

显示面板120包括按行和列排列的像素阵列110(仅明确地示出了一个)。像素110中的每一个都是可单独编程的，以发射具有可单独编程的亮度值的光。控制器102接收用于指示要在显示面板120上显示的信息的数字数据。控制器102向数据驱动器104发送信号132，向地址驱动器108发送调度信号134，以驱动显示面板120中的像素110显示所指示的信息。因此，显示面板120的多个像素110包括适于根据控制器102接收的输入数字数据动态地显示信息的显示阵列或显示屏。显示屏及其像素的各种子集定义了可用于监控和管理显示亮度的“显示区域”。显示屏可以基于从控制器102接收的数据显示图像和视频信息流。电源电压114提供恒定的电源电压，或者可以用作由来自控制器102的信号控制的可调电压源。显示系统150还可以结合来自电流源或电流接收器(未示出)的特征，以向显示面板120中的像素110提供偏置电流，从而减少像素110的编程时间。

出于说明目的，在图1的显示系统150中仅明确地图示了一个像素110。应当理解，显示系统150由包括多个像素(例如像素110)的阵列的显示屏实现，并且显示屏不限于特定数量的像素行和像素列。例如，显示系统150可以通过具有在移动设备、基于监视器的设备和/或投影设备的显示器中通常可用的多行和多列像素的显示屏来实现。在多通道或彩色显示器中，显示器中将存在许多不同类型的像素，其中的每种像素负责再现特定通道或颜色(诸如红色、绿色或蓝色)的颜色。此类像素也可被称为“子像素”，因为它们的一组在显示器的特定行和列处共同提供所需的颜色，该子像素的组也可共同被称为“像素”。

像素110由通常包括驱动晶体管和发光器件的驱动电路或像素电路操作。下文中，像素110可指像素电路。发光器件可以任选地是有机发光二极管，但是本发明的实施方式适用于具有其他电致发光器件(包括电流驱动发光器件和上面列出的那些器件)的像素电路。像素110中的驱动晶体管可以任选地是n型或p型非晶硅薄膜晶体管，但是本发明的实现不是仅限于具有晶体管的特定极性的像素电路，或者仅限于具有薄膜晶体管的像素电路。像素电路110还可以包括存储电容器，其用于存储编程信息并使得像素电路110在被寻址后能够驱动发光器件。因此，显示面板120可以是有源矩阵显示阵列。

如图1所示，图示为显示面板120中的左上像素的像素110被耦接至选择线124、电源线126、数据线122和监控线128。还可以包括读取线，用于控制与监控线的连接。在一种实现中，电源电压114还可以向像素110提供第二电源线。例如，每个像素可以耦接至充电有Vdd的第一电源线126和与Vss耦接的第二电源线127，并且像素电路110可以位于第一电源线与第二电源线之间，以便于在像素电路的发射阶段期间在两条电源线之间驱动电流。应当理解，显示器120的像素阵列中的每个像素110耦接至适当的选择线、电源线、数据线和监控线。注意，本发明的各方面适用于具有额外的连接(诸如连接至额外的选择线的连接)的像素以及具有更少的连接的像素。

关于显示面板120的像素110，选择线124由地址驱动器108提供，并且能够通过激活开关或晶体管以允许数据线122对像素110进行编程来启用例如像素110的编程操作。数据线122将编程信息从数据驱动器104传送到像素110。例如，数据线122可用于依次向像素110施加编程电压或编程电流，以便对像素110编程以使其发射期望量的亮度。数据驱动器104经由数据线122提供的编程电压(或编程电流)是适合于使像素110根据控制器102接收的数字数据以期望的亮度的量发光的电压(或电流)。编程电压(或编程电流)可以在像素110的编程操作期间施加至像素110，以便对像素110内的存储设备(例如存储电容器)充电，从而使得像素110能够在编程操作之后的发射操作期间内发射具有期望亮度量的光。例如，像素110中的存储设备可以在编程操作期间充电，以在发射操作期间内向驱动晶体管的栅极或源极端子中的一者或多者施加电压，从而使驱动晶体管根据存储在存储设备上的电压将驱动电流传送通过发光装置。

通常，在像素110中，在像素110的发射操作期间，驱动晶体管致使被传送通过发光器件的驱动电流是通过第一电源线126提供并被排出至第二电源线127的电流。第一电源线126和第二电源线127耦接至电源114。第一电源线126能够提供正电源电压(例如，电路设计中通常称为“Vdd”的电压)，第二电源线127可以提供负电源电压(例如，电路设计中通常称为“Vss”的电压)。当上述电源线中的一者或另一者(例如，电源线127)固定在接地电压或另一参考电压时，能够实现本发明的实施。

显示系统150还包括监控系统112。再次参考显示面板120的像素110，监控线128将像素110连接到监控系统112。监控系统12可以与数据驱动器104集成，或者可以是单独的独立系统。特别地，监视系统112能够可选地通过在像素110的监控操作期间内监控数据线122的电流和/或电压来实现，并且可以完全省略监控线128。监控线128使得监控系统112能够测量与像素110相关联的电流或电压，从而提取指示像素110的退化或老化或者指示像素110的温度的信息。在一些实施例中，显示面板120包括专用于感测像素110中实现的温度的温度感测电路，而在其他实施例中，像素110包括既参与感测温度又参与驱动像素的电路。例如，监控系统112可以经由监控线128提取流过像素110内的驱动晶体管的电流，从而基于测量的电流且基于测量期间施加到驱动晶体管的电压来确定驱动晶体管的阈值电压或其偏移。

控制器102和存储器106一起或者与补偿模块(未示出)结合地使用补偿数据或校正数据，以解决和校正制造时存在的各种缺陷、差异和不均匀性，并且可选地，使用后的老化和劣化进一步导致的缺陷。在一些实施例中，校正数据包括用于使用下文将说明的外部光学反馈系统对通过测量和处理而获得的像素的亮度进行校正的数据。一些实施例采用监控系统112来表征像素的行为，并随着显示老化而继续监控老化和劣化，并更新校正数据以补偿所述老化和劣化随时间的变化。

对于本文中公开的实施例，在光学校正操作期间或者在制造期间或之后或者在显示器已经运行了一段时间之后，通过观察每个像素的亮度并确定校正数据以产生可接受水平的亮度直接确定校正数据。

应当理解，显示系统150只是可以参与下述方法和系统的显示系统的一个示例。

现在将参考图2说明根据实施例的光学校正系统200。

光学校正系统200包括待校正的显示系统250、相机230、用于对过程进行整体控制的控制器202(在图2的实施例中其被示为显示系统250的一部分)、用于控制光学校正方法的具体处理的光学校正处理模块240以及显示系统250中的存储器206。光学校正处理240可以是例如在生产工厂中用于显示的校正的外部工具的一部分。在其他情况下，光学校正处理240可以是例如集成在时序控制器TCON中的显示系统和/或控制器的一部分。图2的显示系统250可以或多或少地对应于图1的显示系统150，并且包括其类似的组件，具体地说，为了方便起见，明确地示出了其中的驱动器207、显示面板220、控制器202和存储器206。

相机230被布置用来测量显示面板220的所有像素110的亮度。相机230可以由控制器202和光学校正处理240中的一者或两者手动地或自动地控制。相机230生成代表显示面板220的光学输出的亮度测量图像，并且光学校正处理240从相机230接收亮度测量图像数据。然后，光学校正处理240处理测量图像数据以生成每个显示面板220特有的校正数据，并将其存储在存储器206中，以供显示系统250在显示图像时校正显示面板220的像素的亮度时使用。

相机230可以基于带透镜的数字摄影系统，也可以是单色数码相机或标准数码相机(例如单色或RGB的CCD、CMOS或其他基于传感器阵列的相机)，或者任何其他能够通过镜头拍摄光学图像的适合的光学测量技术。亮度测量图像数据是指包含与显示面板220的输出相对应的光学亮度数据的任何矩阵，并且可以包括多个信道，例如红色(R)、绿色(G)、蓝色(B)等，并且在一些情况下可以是单色的，如在相机230是单色的情况下。在下文中，亮度测量图像数据将被简单地称为“被摄图像(captured image)”，并且如果是单色的，则将假定包括被摄图像的每个像素的一个亮度值。应当理解，对“灰度级亮度值(greyscaleluminance value)”的任何提及均是指用于编程和驱动像素的信号数据值，其导致像素产生实际亮度。为简单起见，根据用于编程和驱动像素的相应的灰度级亮度值来表征与下述的各种像素图案相关联的预设亮度值。与RGB相机相比，使用单色相机的优点包括更快的曝光时间，避免显示器和传感器R、G、B频率失配、混叠和/或串扰，避免显示器的R、G、B子像素和传感器阵列的R、G、B元件的数量或排列失配，以及易于处理显示面板220的黄色或白色子像素。在利用单色或RGB相机的一些实施例中，当显示器在任何时间仅显示单个通道、原色或子像素颜色(R、G、B、Y或W等)时，发生测量。

还参考图3的光学校正方法300的定位校准，在显示面板220前方布置302相机230，并且生成或取回一个或多个校准图案，并将其提供给显示面板220进行显示，而已经被布置302在显示面板220前方的相机230拍摄上述一个或多个校准图案的一个或多个校准图像304。相机230和显示面板220被布置302为使得显示面板220的整个可视区域出现在相机230的视野内。在一些实施例中，相机230位于显示面板220的前方，瞄准显示面板220的可视区域的中心，并使显示面板220的可视区域最大化以占据相机230的尽可能多的视野。可以使相机230的视线(由相机的摇摄(pan)、倾斜(tilt)和定位(positioning)控制)与出现在显示面板220的中心的显示面板220的前表面的平面的法线平行并重合，以减少失真，并确保在获得的显示面板220的图像中的任何残留的失真尽可能对称。

还参考根据图4的实施例400的一个或多个校准图案的高级示例，显示器450在显示面板420上显示一个或多个校准图案，其包括显示特征402的稀疏或粗略分布。显示特征的稀疏或粗略分布(在本文中也称为粗略特征)在一个或多个校准图案内相对宽地分离，并且包括用前景颜色着色或以其他与校准图案的背景颜色不同的颜色着色的像素。在一些实施例中，粗略特征402包括白色像素。在一些实施例中，背景为黑色，导致显示器的相应像素基本上保持不发光。粗略特征402的图案应足够具有鲁棒性和独特，以确保显示面板中诸如坏像素(无论是死的、卡住的还是其它情况的)等偶尔出现的缺陷将不会阻碍光学校正处理240在一个或多个校准图像(以下称为“校准图像”)中找到并正确且唯一地识别出大多数的粗略特征402。在下文中，“识别”校准图像中的特征(即，特征的图像)是指将该校准图像中的该特征的图像与校准图案的实际特征相匹配。

粗略特征402可以以规则或非规则图案排列，并且根据应用和特定显示类型，可以设置有具有平均二维密度的定位，该平均二维密度在显示面板内的不同区域中变化。对于具有均匀密度的平板显示器，可以使用恒定密度规则图案。在一些实施例中，粗略特征402可布置成直线或其他规则阵列。粗略特征402的定位通常与显示面板的边缘间隔开，以避免潜在的制造缺陷。相比于更靠近显示器中心的区域，这些缺陷往往更容易影响这些区域。每个粗略特征在校准图像内都是可视觉识别的，并且由于它们是通过显示面板内实际像素的特定排布而生成的，因此可以对它们进行处理以确定面板像素定位信息，在某些情况下，它们可以表现为粗略特征402内单个像素的质心的形式。虽然在图4中用小圆圈表示，但应当理解，每个粗略特征的实际像素排布可以表现为如下的任意形式：该形式在校准图像内能够被充分识别，并且能够被处理以获得足够的面板像素定位信息精度从而在校准图像内明确地定位精细特征(见下文讨论)。在一些实施例中，粗略特征包括单个像素、直线、十字、实心或空心圆、正方形或矩形，或任何其他形状，并且为了易于在校准图像内定位并确保特定形状不受损害，可包括被背景占据的或不存在任何其他粗糙或精细特征的周围区域，并且可例如在精细特征的图案中以其他均匀密度施加中断。

粗略特征402在校准图像中被识别，并且这些特征在校准图像中的图像定位以及这些特征在校准图案中的已知定位被用于生成校准图像中的显示面板像素定位306的估计(estimate)。该估计可以采取算法、函数、矩阵、查找表或者将显示面板的像素的2D定位分配或映射到其在校准图像中的估计2D定位的任何其他处理的形式。一般而言，该估计可用作显示面板的实际像素的定位与校准图像内其对应位置的粗略估计之间的映射。由于在分辨率和对齐方面的不可避免的差异，实际面板像素的定位通常不会与校准图像的像素的定位一致，因此对于定位的估计(粗略或其他)通常也不会与校准图像的像素的定位一致。因此，面板像素的位置估计包括子像素精度，其要么依据校准图像内的坐标位置来表示，要么以校准图像内每个维度的某个其他标准化尺度来表示。因为由光学校正处理240生成的粗略估计是从粗略特征生成的，因此该粗略估计提供了低分辨率估计。在这里，低分辨率并不是指由估计产生的值的数值或位精度，而是描述其精度的已知极限。换言之，粗略估计的分辨率较低，因为已知其精度仅限于相对较低的数值精度或位深度。

显示器450在显示面板420上显示校准图案，其还包括密集或精细分布的显示特征404。密集或精细分布的显示特征(在本文中也称为精细特征404)在校准图案内相对紧密地分离，通常以小于粗略特征402的平均间距的平均间距间隔开。精细特征404包括用前景颜色着色或以与校准图案的背景颜色不同的其它颜色着色的像素。在一些实施例中，精细特征404包括白色像素。

然后，使用面板像素定位的粗略估计来定位308校准图像的精细特征404。光学校正处理240使用粗略估计和校准图案内的精细特征404的已知定位来确定每个精细特征404的在校准图像内的预期位置，以便识别精细特征404的图像。由于估计的低分辨率，在一些实施例中，某精细特征的图像通常不会与该精细特征的预期位置完全重叠。在一些实施例中，与校准图像内特定精细特征的预期位置最靠近的精细特征图像被识别为对应于该特定精细特征404。在一些实施例中，如果未在距离特定精细特征的预期位置的特定阈值距离内找到所识别的精细特征图像，则丢弃该图像。在一些实施例中，仅搜索从精细特征的预期位置到阈值距离的距离，并且仅在精细特征图像落在该距离内并且是最靠近的情况下，才将该精细特征图像识别为对应于该精细特征。

精细特征404的图案的间距应大到足以匹配粗略估计的精度，但应小到足以在被处理后提供高分辨率估计。具体地说，间隔应当足够大，以使得粗略估计的精度能够正确地且唯一地识别校准图像中的每个精细特征404。如果间隔太小，则精细特征404的位置的粗略估计就会有错误识别校准图像内的精细特征404的风险。考虑到可用信息的量和被处理的高分辨率估计的精度随着校准图像内的精细特征404的总数而增大，通常在使其对于由粗略估计进行的恰当识别而言足够大的同时，选择尽可能小的间距。

精细特征404可按规则或非规则图案排布，并且取决于应用和特定显示类型，其可以设置有具有平均二维密度的定位，该平均二维密度在显示面板内的不同区域是不同的。对于具有均匀密度的平板显示器，可以使用恒定密度规则图案。在一些实施例中，精细特征404可以布置成直线或其他规则阵列，例如图4所示的三角形阵列。在一些实施例中，精细特征404分布在整个显示区域中。每个精细特征404在校准图像内都是可视觉识别的，并且由于它们是由显示面板内的实际像素的特定排布生成的，因此可以对它们进行处理以确定面板像素定位信息，在某些情况下，它们表现为精细特征404内的单个像素的质心的形式。尽管在图4中用小点表示，应当理解，每个精细特征404的实际像素排布可以呈现为如下任何形式：其在校准图像内能够被充分识别，并且可以被处理以获得足够的面板像素定位信息精度以生成校准图像内的面板像素的定位的高分辨率估计。精细特征通常尺寸较小，由相对较少的像素组成，以使期望的密度能够产生高分辨率估计。在一些实施例中，精细特征包括直线、十字、实心或空心圆或正方形或矩形，或任何其他形状，并且为了易于在校准图像内的定位，并确保特定形状不受损害，精细特征与其它特征(粗糙特征和精细特征)被充分地分隔开。在一些实施例中，精细特征是单个像素。

校准图像内的精细特征404的图像定位以及校准图案内的这些特征的已知位置被用于生成校准图像内的显示面板像素定位310的高分辨率估计。该估计可以采取算法、函数、矩阵、查找表或将显示面板的像素的2D定位分配或映射到其在校准图像中的估计2D定位的任何其他处理的形式，并且可以是或者也可以不是与粗略估计相类似的估计。一般来说，该估计可用作显示面板的实际像素的定位与校准图像内其对应定位的高分辨率估计之间的映射。对于面板像素的定位的高分辨率位置估计包括子像素精度，其要么是依据校准图像内的坐标位置来表示，要么以校准图像内的每个维度的某个其它标准化尺度来表示。因为这种由光学校正处理产生的高分辨率估计是由数量超过粗略特征并且提供比粗略特征更多的位置信息的精细特征生成的，因此该高分辨率估计是比粗略估计更准确的估计。这里，高分辨率或高精度不是指由估计产生的数值或位精度，而是描述其精度的极限。换句话说，高分辨率估计之所以是高分辨率的，是因为已知它的精度高达相对较高的数值精度或位深度。

一旦生成了高分辨率估计，光学校正处理240就能够正确地处理被拍摄的测试图像，其中包含用于生成校正数据的亮度测量值，该校正数据将用于校正由显示面板显示的图像。如上所述，每个像素的亮度或强度的准确测量依赖于对由相机拍摄的被摄图像内的显示器的实际像素的定位的准确确定，并且高分辨率估计提供了这样的准确确定。

在显示和拍摄校准图案304之前、期间或之后，测试图案显示在显示面板上，并由生成测试图像的相机拍摄312。

然后对测试图像进行处理，以使用先前生成的显示面板像素定位的高分辨率估计来确定校正数据，以便将测试图像内的测量强度准确地归属于其来源的适当的面板像素314。在一些实施例中，通过使用测试图像内的面板像素定位的高分辨率估计和测试图像内的在这些定位的各者的周围的积分窗口(integration window)来处理测试图像，以计算面板像素的强度。对该数据进行处理以计算校正数据或校准系数。

为了校正由面板显示的图像的显示，具体地，为了创建更均匀的显示，校正数据或校准系数被传输到显示器的存储器中316，并且显示器使用存储的校正数据校正显示图像数据318，以显示校正后的图像并因此呈现出改进的均匀性。

在一些实施例中，显示器在任何时间仅显示单个通道、原色或子像素颜色(R、G、B、Y或W等)，所述方法分别针对每个通道、原色或子像素颜色(R、G、B、Y或W等)执行。

应该理解的是，在校准图案内使用一个粒度等级的特征的特定图案以生成特定分辨率的一个估计，该估计随后被用于找出并识别在校准图案内的更精细的粒度等级的特征的另一图案的特征，从而生成更高分辨率的另一估计，这样的迭代过程不限于两个粒度等级和两个估计分辨率等级。在一些实施例中，可以使用任意数量的两个或两个以上的粒度等级，即，具有分别以越来越精细或密集的分布排列的两种或两种以上特征的校准图案，以连续生成分辨率越来越高的估计，用于找到下一个连续的特征集。

还应理解，在一些实施例中，前述一个或多个校准图案是单个校准图案，其包括所有类型或粒度的特征，而在其他实施例中，前述一个或多个校准图案包括多个图案，优选地，每个图案仅包括一种类型或粒度等级的特征。有利地，在其中一个或多个校准图案是单个校准图案的实施例中，通过将要被显示的校准图案的数量减少至单个校准图案，并通过将要被拍摄的校准图像的数量减少至单个校准图像，节省了时间。

还参考图5中所示的用于图3的光学校正方法300的定位校准的具体示例变化，相机230布置在显示面板220的前方，并且生成或取回校准图案，并将其提供给显示面板220进行显示，并且相机230拍摄校准图案的校准图像502。

还参考图6中所示的特定示例校准图案600，显示器650在显示面板620上显示校准图案，其包括显示特征602的稀疏或粗略分布。显示特征的稀疏或粗略分布(在本文中也被称为粗略特征)在校准图案中被相对宽地分离开，并且包括用前景颜色或者用与校准图案的背景颜色不同的其它颜色着色的像素。在一些实施例中，粗略特征602包括白色像素。在一些实施例中，背景为黑色，导致显示器的相应像素基本上保持不发光。粗略特征602的图案足够具有鲁棒性和独特性，以确保显示面板中诸如坏像素(无论是死掉的、卡住的还是其它情况的)等偶尔出现的缺陷，都不会阻碍光学校正处理240在校准图像中找出并正确且唯一地识别出大多数的粗略特征602。

粗略特征602以规则的直线图案排布，其构成显示面板内的均匀密度的分布。在图6中，3x4阵列仅用于图示，通常使用适合于特定显示器的尺寸的其他(通常更高)尺寸的阵列，并用于获得处理精细特征所需精度的粗略估计。粗略特征602的定位与显示面板的边缘分隔开，以避免潜在的制造缺陷。相比于靠近显示器中心的区域，这些缺陷往往更容易影响边缘区域。粗略特征602中的每一个对于光学校正处理240而言在校准图像中都是视觉上可识别的，并且由于它们是由显示面板内的实际像素的特定排布生成的，因此能够对它们进行处理以确定面板像素定位信息。在本实施例中，每个粗略特征602包括被未发光或背景色像素的(即，不存在任何其他粗略或精细特征的)正方形区域包围的单个像素603，并且可以被处理以确定在每个粗略特征602的中心处的单个发光或前景色像素603的形心形式的面板像素定位信息。这些方形区域在细微特征的图案中以其它的均匀密度施加了中断。围绕单个像素603的方形区域的大小和形状应足以满足上述的独特性、鲁棒性和对于光学校正处理240的可识别性的要求，并且在一些实施例中，是尺寸为精细特征604的间距的数倍大小的正方形。校准图像中的粗略特征通过光学校正处理240定位504。在一些实施例中，光学校正处理240通过在校准图像中找到发光的或前景颜色像素来识别每个粗略特征602，这些像素在与空白方形区域的大小相关的阈值(一般约为正方形的边长的1/2)以下的距离内没有邻近像素。校准图像中的那些发光或前景像素被确定为粗略特征602的单个像素603的图像，并且与这些特征在校准图案内的已知定位一起，被用于生成校准图像内的显示面板像素定位506的粗略估计。

该估计可以采用算法、函数、矩阵、查找表或将显示面板的像素的二维定位分配或映射到校准图像中的它们的估计的二维定位的任何其他处理的形式。该估计可用作显示面板的实际像素的定位与校准图像内它们的对应位置的粗略估计之间的映射。在一些实施例中，粗略估计采用低阶二维多项式的形式。低阶多项式的阶数取决于许多因素，但通常不应太低或太高。当阶数太低时，不准确度增大，并且粗略估计将不适用于精细特征604的间距。当阶数太高时，可能会引入异常或放大测量中的噪声等。理想情况下，阶数足以准确定位精细特征604，并包括一些自动滤除噪声。在一些实施例中，低阶多项式的阶数为2。因为由光学校正处理240生成的该粗略估计是从粗略特征602生成的并且是低阶多项式，所以它提供低分辨率估计。在这里，低分辨率并不是指由估计产生的值的数值或位精度，而是描述其精度的已知极限。换言之，粗略估计之所以是低分辨率，是因为已知其仅限于相对较低的数值精度或位深度是准确的。

显示器650在显示面板620上显示校准图案，其还包括密集或精细分布的显示特征604。密集或精细分布的显示特征(在本文中也称为精细特征604)在校准图案内相对紧密地分离，通常以小于粗略特征602的平均间距的平均间距而被分隔开。精细特征604包括用前景颜色着色或以与校准图案的背景颜色不同的其它颜色着色的像素。在一些实施例中，每个精细特征604包括单个白色像素。

然后使用面板像素定位的粗略估计来定位校准图像的精细特征604。首先，光学校正处理240使用粗略估计508和校准图案内的精细特征404的已知位置来确定每个精细特征604的在校准图像内的预期位置，以便识别精细特征604的图像。由于估计的分辨率较低，精细特征的图像通常不会与该精细特征的预期位置完全重叠。因此，光学校正处理240继续定位校准图像中的最靠近各精细特征的预期位置的精细特征图像510，以将其识别为对应于该特定精细特征604的精细特征图像。在一些实施例中，如果未在距离特定精细特征的预期位置的特定阈值距离内找到所识别的精细特征图像，则丢弃该图像。在一些实施例中，仅搜索从精细特征的预期位置到阈值距离的距离，并且仅在精细特征图像落在该距离内并且是最靠近的情况下，才将该精细特征图像识别为对应于该精细特征。

精细特征604的图案的间距应大到足以匹配粗略估计的精度，但应小到足以在被处理后提供高分辨率估计。具体地说，间隔应当足够大，以使得粗略估计的精度能够正确地且唯一地识别校准图像中的每个精细特征604。如果间隔太小，则精细特征604的位置的粗略估计就会有错误识别校准图像内的精细特征604的风险。考虑到可用信息的量和被处理的高分辨率估计的精度随着校准图像内的精细特征604的总数而增大，通常在使其对于由粗略估计进行的恰当识别而言足够大的同时，选择尽可能小的间距。

精细特征604以成显示面板内均匀密度的分布的规则的直线图案排列，并分布在整个显示区域。在图6中，特定精细阵列仅用于图示，通常使用适合于特定显示器的尺寸的任何合适图案和尺寸的阵列，并用于获得所需精度的高分辨率估计。在一些实施例中，使用每10行和列的面板像素位置的单个发光或前景像素的矩形阵列。每个精细特征604在校准图像中是视觉可识别的，并且由于它们是由显示面板内实际像素的特定排布生成的，因此能够对它们进行处理以确定面板像素定位信息。在本实施例中，每个精细特征604是单个像素。使用粗略估计由预期位置定位510的精细特征604的图像的定位以及校准图案内精细特征604的已知位置一起被用于生成校准图像内的显示面板像素定位的高分辨率估计512。

高分辨率估计可以采用算法、函数、矩阵、查找表或将显示面板的像素的二维位置分配或映射到校准图像中的它们的估计二维位置的任何其他处理的形式，并且可以是也可以不是与粗略估计类似的估计。该估计可以用作显示面板的实际像素的定位与校准图像内的它们的对应的定位的高分辨率估计之间的映射。在一些实施例中，高分辨率估计是2D高阶多项式。高阶多项式的阶数取决于许多因素，但通常不应太低或太高。当阶数太低时，不准确度增大并且高分辨率估计将不适于准确地确定测试图像内测试像素定位的位置。当阶数太高时，可能会引入异常或放大测量中的噪声等。理想情况下，该阶数足以高精度地定位测试图像中的面板像素定位，并且还包括一些自动滤除噪声的功能。在一些实施例中，高阶多项式的阶数为7。用于面板像素的定位的高分辨率位置估计包括子像素精度，其要么是依据校准图像内的坐标位置表示的，要么是以校准图像内每个维度的某其他标准化尺度表示的。因为由光学校正处理512生成的该高分辨率估计是从数量超过粗略特征且间距比粗略特征更近的精细特征生成的，所以该高分辨率估计提供了比粗略特征更多的位置信息，并且是比粗略估计更准确的估计。这里，高分辨率不是指由估计产生的值的数值或位精度，而是描述其精度的已知极限。换句话说，高分辨率估计之所以是高分辨率的，是因为已知它仅限于在相对较高的数值精度或位深度是准确的。

一旦生成了高分辨率估计，光学校正处理240就能够正确地处理被拍摄的测试图像，其中包含用于生成校正数据的亮度测量值，该校正数据将用于校正由显示面板显示的图像。如上所述地，每个像素的亮度或强度的准确测量依赖于准确确定显示面板的实际像素在相机拍摄的被摄图像内的预期定位，并且高分辨率估计提供了这样的准确确定514。

在本实施例中，使用两个粒度等级和两个估计分辨率的等级。在一些实施例中，一个或多个校准图案是包括图6所示的粗略特征602和精细特征604的单个校准图案。有利地，在这样的实施例中，通过将要显示的校准图案的数量减少到单个校准图案并且将要拍摄的校准图像的数量减少到单个校准图像，从而节省了时间。

在一些实施例中，显示器在任何时间仅显示单个通道、原色或子像素颜色(R、G、B、Y或W等)，该方法分别针对每个通道、原色或子像素颜色(R、G、B、Y或W等)单独地执行。

本文所述的任何方法、算法、实现或过程都可以包括用于由：(a)处理器，(b)控制器和/或(c)任何其他合适的处理设备或电路执行的机器可读指令。本文公开的任何算法、软件或方法都可以体现在存储于非暂时性有形介质(例如诸如闪存、CD-ROM、软盘、硬盘驱动器、数字多功能盘(DVD)或其他存储设备)上的软件中，但是，本领域的普通技术人员将容易理解，整个算法和/或其部分可替代地由控制器以外的设备执行和/或以众所周知的方式体现在固件或专用硬件中(例如，其可由特定应用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程逻辑器件(FPLD)、离散逻辑等实现)。此外，本文描述的处理中表示的机器可读指令中的一些或全部可以手动实现，而不是由控制器、处理器或类似的计算设备或机器自动实现。此外，尽管已经说明了特定算法或过程，但本领域的普通技术人员将容易理解，可以替代地使用实现示例性机器可读指令的许多其他方法。例如，可以改变一些步骤的执行顺序，和/或可以改变、消除或组合所描述的一些模块。

虽然已经图示并说明了本发明的具体实施方式和应用，但应理解，本发明不限于本文所公开的精确结构和组成，并且在不脱离如所附权利要求中所定义的发明的精神和范围的情况下，从前述说明中显然能够得出各种变型、改变和变化。