[发明专利]一种基于灰度直方图的电润湿显示器缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于灰度直方图梯度加权目标方差的电润湿显示器缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：获取电润湿显示器缺陷图像，并对该缺陷图像进行灰度化处理获得灰度直方图；

步骤S2：对灰度直方图进行基于灰度直方图梯度加权目标方差的缺陷检测，获得最佳阈值；

步骤S3：根据获得的最佳阈值对缺陷图像进行二值化处理，缺陷图像中小于该阈值的像素灰度值都变成0，图像显示为黑色；大于等于该阈值的像素灰度值都变成255，图像显示为白色；输出的分割结果中，缺陷的像素区域为黑色，背景区域变为白色；

所述步骤S2的具体内容为：

在目标方差前加上一个权值k(t)，权值与灰度直方图梯度累积量相关，通过灰度直方图梯度获取峰值信息，通过权值影响类间方差的数值，使类间方差达到最大，此时获得的阈值为最佳阈值，出现在直方图峰值左侧，最后根据获得的最佳阈值对缺陷图像进行二值化处理，将缺陷部分分割并输出；

所述权值与灰度直方图梯度累积量相关的具体关系为：

权值k(t)随着灰度直方图梯度累积量的增大而减小，公式为：其中u(i)为不同灰度代表的直方图梯度值，u(i)＝|p(i+1)-p(i)|，p(i)为不同灰度出现的概率；不同缺陷图像其灰度直方图梯度累积量的变化是不同的，从而自适应调整权值大小；在过峰前灰度直方图梯度累积量趋近于0，此时权值趋近于1，在过峰时累积量增大，权值也随之减小；期望阈值为人为设定的，从灰度值0到255之间选择一个阈值，使得通过该阈值对缺陷图像进行二值化处理得到的分割结果中，能够最大限度将缺陷与背景分割开来，该阈值即期望阈值；

通过权值影响类间方差的数值，使类间方差达到最大，此时获得的阈值为最佳阈值，出现在直方图峰值左侧，最后根据获得的最佳阈值对缺陷图像进行二值化处理，将缺陷部分正确分割并输出的具体内容为：

在缺陷图像中直方图呈现单峰，峰值代表背景像素，缺陷像素在直方图峰值左侧的低灰度概率区域，因此期望的阈值靠近峰值左侧；通过在类间方差中引入权重k(t)，不同的缺陷图像计算得到的灰度直方图梯度累积量不同，从而自适应调整k(t)值，并使类间方差达到最大而获得的最佳阈值，用以分割缺陷图像；

所述类间方差的公式为：

所述目标方差为：

p₁(t)(μ₁(t))²

由于类间方差公式中第一项目标方差对类间方差的贡献小，阈值主要由第二项背景方差决定，考虑到再次减小第一项对类间方差的影响，故将类间方差的公式修改为：

也即通过k(t)值来影响类间方差的数值；所述p₁(t)、p₂(t)分别为经过阈值TH分割的缺陷图像前景和背景的像素发生概率，所述μ₁(t)、μ₂(t)分别为经过阈值TH分割的缺陷图像前景和背景的灰度均值；使类间方差达到最大而获得的阈值具体公式为：

式中TH为所述获得的阈值。

2.根据权利要求1所述的一种基于灰度直方图梯度加权目标方差的电润湿显示器缺陷检测方法，其特征在于：通过灰度直方图梯度获取峰值信息的具体内容为：由公式u(i)可知，在峰值区域，灰度直方图梯度值趋近于1，在非峰值区域，灰度直方图梯度值趋近于0。