摘 要： 在當今以數字化為主要特征的L ED 顯示領域，顯示灰度控制技術已經日臻成熟，沿用的亮度和灰度等級鑒別方法已經相對落后。文章通過分析L ED 顯示器的顯示特性和灰度復現過程中圖像數據和灰度級之間函數關系，提出了一種顯示屏灰度等級的檢測方法，利用采集到的灰度差增量幅度的統計結果，得出L ED大屏幕顯示產品灰度級控制的能力。實驗結果表明本文方法具有很好的實用性。

　　1 引 言

　　科技、經濟等方面的不斷發展，為L ED 顯示屏的應用提供了廣闊的市場。作為一種媒介載體，L ED 顯示屏已成為影視表演、大型歌舞、綜藝晚會等不可缺少的組成部分，同時也是公共媒體、戶外廣告、亮化工程等城市建設的寵兒。

　　作為當前多媒體顯示終端的主流，人們對平板顯示器的顯示質量要求越來越高。灰度級控制能力作為評定平板顯示器的顯示質量的重要參數之一，長期以來備受關注。灰度級控制能力由灰度級數量來表示，所謂灰度級數量就是指可以進行控制的灰度級等級的多少，現行市場L ED 大屏幕顯示產品灰度級數量一般在12 bit 以上，但是現有的灰度測試技術標準還停留在8 bit 灰度測試基礎上，這種測試遠遠不能滿足技術和市場高速發展的雙重要求，因此，需要一種可以檢測8 bit以上灰度級控制的能力的方法和手段。

　　本文通過對采集到的灰度差增量畸變情況進行分析，利用畸變幅度的統計結果計算出L ED 大屏幕顯示產品灰度級控制的能力。實驗結果表明本文方法具有很好的實用性。

　　2 目前LED 顯示屏灰度級檢測方法

　　根據“SJ / T1128122007 L ED 顯示屏測試方法”，灰度等級檢查方法如下：環境照度變化率小于±10 % ，整個測試過程儀器采集范圍不變；啟動軟件，逐級增加灰度級，顯示的亮度應隨著灰度級的上升呈現單調上升。其中最高標準為128 《 G≤256 ，即顯示屏具有8 bit 灰度技術。

　　可以看到，目前使用的L ED 顯示屏測試方法為線性檢測方法。如果L ED 顯示屏線性灰度級顯示數量n 超過8 bit ，就需要準備額外的數據輸入設備和軟件，十分不便。實際上，L ED 顯示屏測試方法測量的是顯示屏最小線性灰度等級分辨率，而不是真正意義上的顯示屏有效灰度級。從理論上講，顯示屏的最小線性灰度等級分辨率越精細，則灰度校正深度越高，同時抽值式校正的準確程度越好，使有效灰度級顯示的能力得到提高。

　　測定L ED 顯示屏的最小線性灰度等級分辨率的方法雖然可以從某方面反映顯示屏的有效灰度級水平，但是不能直觀評估顯示屏的顯示灰度特性。另外，目前大多數L ED 顯示屏灰度參數都在12 bit 以上，同時在光電轉換過程中，由于某些細微的情況發生，產生一些對應關系失衡，所以僅僅知道L ED 顯示屏的最小線性灰度等級分辨率并不完全代表其灰度級控制的準確性。

　　3 圖像數據和灰度級之間函數關系

　　由于歷史原因，當前的標準視頻圖像數據如果直接用于平板顯示器就會造成灰度級畸變問題。灰度級指的就是顯示器的亮度等級。在起初的顯示系統中，顯示終端為CRT 設備，由于CRT 設備并不是線性發光器件，在復現灰度級時存在嚴重失真。這種失真是由光電信號之間的相互轉換和傳輸使整個圖像信息傳輸系統具有非線性引起的。這種非線性主要是由3 方面引入的：

　　（1） 攝像設備的輸出亮度信號數值和實際亮度Li之間的非線性； （2） 亮度信號數值之間的非線性；（3） 顯示設備復現亮度Lo 和傳輸過來的亮度信號數值之間的非線性。

　　其復現亮度Lo 和實際亮度Li 之間的關系可以表示為：

　　式中， c 為比例系數；γ1 、γ2 、γ3 分別為第（ 1） 、第（2） 、第（3） 部分非線性校正系數。為了保證灰度級的正確復現，必須在傳輸以前對圖像數據進行γ校正。令γ1γ2 = γ，γ3 = γCRT 則式（ 1） 可以變化為：

　　其中LCRT為CRT 復現亮度，Li 為實際亮度，γ為原始傳輸的預先校正系數，γCRT為CRT 顯示特性系數， Si 為原始圖像數據。由式（2） 可知，現在采用的標準圖像數據是經過γ校正后的原始顯示圖像數據，直接量化以后形成的數字化數據同樣包含有γ校正的信息，這些數字化的圖像數據如果由同CRT 顯示特性完全相同的顯示設備完成最終的圖像顯示時，可以正確復現原始的灰度級。

　　前面提到CRT 的顯示特性為：

　　而L ED 顯示屏的顯示特性為：

　　其中c 和c′為比例系數。以表現256 灰度顯示數據為例，CRT 的顯示特性和平板顯示器的顯示特性分別如圖1 （a） 和圖1 （b） 所示。

　　圖1 CRT 和FPD 的顯示特性

　　如果在進行圖像顯示時對圖像數據不能正確處理，就會導致灰度級的畸變，大幅降低圖像的顯示質量。如圖2 所示，圖2 （a） 是經過γ校正后的原始圖像數據，由于L ED 顯示器的顯示特性，實際顯示結果同預期的現實結果存在很大的誤差；圖2 （b） 給出了在各個灰度級上實際圖像數據和理想的圖像數據的偏差。