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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开一种基于通道分离和滤波的显示屏彩色Mura缺陷检测方法，应用于图像处理技术领域，针对现有技术检测彩色Mura准确率低的问题；本发明首先，对采集的LCD显示屏RGB图像转换到Lab颜色空间；其次，对L、a和b通道进行均值模板滤波获得颜色和亮度图像，再计算Lab三通道图像的Weber对比度特征图；然后，采用频域对比度敏感函数滤波模板对Lab三通道对比度特征图进行频域滤波，获得人眼敏感的Lab三通道特征图，并融合ab通道特征图；最后，计算L通道、ab颜色融合的特征图统计量，并阈值分割获得彩色Mura缺陷检测结果。本发明方法实现了准确、高效的显示屏画面彩色Mura缺陷检测。

主权项：1.基于通道分离和滤波的显示屏彩色Mura缺陷检测方法，其特征在于，包括：步骤S1，对待处理图像进行Lab空间通道分离；具体为：对于待处理图像，将RGB图像颜色空间转换到Lab颜色空间，获得分离的亮度和颜色通道图像；步骤S2，Weber对比度特征图计算；具体为：对分离的L、a和b通道图像分别进行均值滤波，然后根据Weber对比度计算公式，获得L、a和b通道的对比度特征图；步骤S3，对比度敏感函数频域滤波；具体为：分别构建L、a和b通道的频域对比度敏感函数滤波模板，使用快速傅里叶变换将L、a和b通道的对比度特征图转换到频域空间，并分别与对比度敏感函数进行相乘，进行逆变换后获得人眼敏感的L、a和b通道特征图；步骤S3中构建L通道的频域对比度敏感函数滤波模板表达式为： 其中，csfLf表示频域L通道的对比度敏感函数，f表示频域的频率变量；步骤S3中构建a通道的频域对比度敏感函数滤波模板表达式为： 其中，csfaf表示频域a通道的对比度敏感函数；步骤S3中构建b通道的频域对比度敏感函数滤波模板表达式为： 其中，csfbf表示频域b通道的对比度敏感函数；步骤S4，颜色特征图融合及自适应阈值分割；具体为：对人眼敏感的a通道特征图和b通道特征图进行融合，获得人眼敏感的颜色融合特征图，采用人眼敏感的L通道特征图和人眼敏感的颜色融合特征图的均值和标准差进行阈值分割，将两个特征图的分割结果进行或运算，获得Mura缺陷检测结果。

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