[发明专利]图像摩尔纹消除方法、装置及LED显示屏校正方法

权利要求书

1.一种图像摩尔纹消除方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一校正图像，所述第一校正图像为在LED显示屏被点亮后，利用相机拍摄的形成在时域上的图像；

对所述第一校正图像中的LED灯点进行识别，标记每个所述LED灯点的亮度值，生成LED灯点亮度图；

将所述LED灯点亮度图转换为在频域上的第二校正图像；

将所述第二校正图像输入至预设的摩尔纹图像识别模型中，获取所述第二校正图像中的每个像素点是摩尔纹的置信概率，生成置信概率图；

根据所述置信概率图对所述第二校正图像进行滤波，生成滤波图像；

将所述滤波图像转换为在时域上的第三校正图像，所述第三校正图像为消除摩尔纹后的图像。

2.根据权利要求1所述的图像摩尔纹消除方法，其特征在于，所述方法还包括利用CNN卷积神经网络训练摩尔纹图像识别模型，其中训练方法为：

采集图像样本，所述图像样本包括灯点图像以及摩尔纹图像，所述灯点图像为没有摩尔纹的LED灯点亮度图，所述摩尔纹图像为仅包含摩尔纹的图像；

将所述灯点图像以及所述摩尔纹图像按照预设叠加组合策略进行处理，生成训练图像；

将所述训练图像输入至所述CNN卷积神经网络的特征抽取部分，利用所述特征抽取部分对所述训练图像进行下采样，获取所述训练图像的特征向量；

利用所述CNN卷积神经网络的生成部分，对所述特征向量进行上采样，使所述特征向量恢复到与所述训练图像大小相等的识别图像；

根据损失函数计算当前损失值，若所述当前损失值小于预设目标损失值，停止训练，保存所述当前损失值对应的模型参数，根据所述模型参数得到所述摩尔纹图像识别模型。

3.根据权利要求2所述的图像摩尔纹消除方法，其特征在于，所述将所述灯点图像以及所述摩尔纹图像按照预设叠加组合策略进行处理包括：

对所述灯点图像进行缩放、裁剪或者旋转，增加白噪声后与所述摩尔纹图像进行叠加；

或者对所述摩尔纹图像进行仿射变换后叠加在所述灯点图像上。

4.根据权利要求1所述的图像摩尔纹消除方法，其特征在于，所述将所述LED灯点亮度图转换为在频域上的第二校正图像为：通过傅里叶变换方法将所述LED灯点亮度图转换为在频域上的第二校正图像。

5.根据权利要求1所述的图像摩尔纹消除方法，其特征在于，所述根据所述置信概率图对所述第二校正图像进行滤波，生成滤波图像包括：

将所述置信概率图以及所述第二校正图像输入至陷波滤波器；

将所述置信概率图中的每个像素点是摩尔纹的置信概率转换为每个像素点不是摩尔纹的置信概率，生成模板图像；

将所述模板图像与所述第二校正图像进行点乘，生成滤波图像。

6.一种LED显示屏校正方法，其特征在于，所述方法包括：

点亮LED显示屏，利用相机对所述LED显示屏进行拍摄，获得LED校正图像；

利用权利要求1-5任一项所述的图像摩尔纹的消除方法，消除所述LED校正图像的摩尔纹；

根据消除摩尔纹后的所述LED校正图像对所述LED显示屏进行校正。