Area Scan 算法解决异形屏(打孔屏、刘海屏)的均匀性测试问题

你还在用多点法评价均匀性吗?

全面屏时代,刘海屏、水滴屏、大空瓶(打孔屏)…不断刷新屏幕的形态和技术,作为一个测试猿,是否想过一个问题,9点法,13点法评价屏幕均匀性的方法还适用吗?

猿甲:啊,太low了吧,我们都135点了。。。

猿乙:哦,就算2009点,那又有什么区别,还不是取点法吗?

嗯,好啦,看来该正本清源,好好说说均匀性了。。

均匀性的应该能够反映人眼的真实感受

来我们先看两幅图:

上图从左上角到右下角,亮度由黑渐变到灰色,下图只有两种亮度,分别是黑色和灰色,根据取点法均匀性定义,无论是9点还是数千点,都是为了找到亮度的最大值和最小值,然后用最小值除以最大值,就是均匀性。如果取点数量足够多,可以准确找到最亮和最暗点,那么两图的均匀性是相同的。但是显然,这两个图代表的均匀性,在人类的眼中是截然不同的。因此我们有两个观点:

1, 均匀性的定义或测试,应该与人类眼睛的主观感受一致,这是终极目的。这样用最大和最小点计算和定义,是不够的。实际测量应结合人眼对比度敏感函数,考虑亮度梯度变化斜率。

2, 传统定义的均匀性,核心是如何找到最大和最小点,不管用9点还是数千点,总有“漏网之点”,造成测试错误。如下图密集取点 135点(不是很严谨,只是为了说明问题),漏点很多,而且对于刘海区域,无可奈何。

 

点亮度计时代的产物:取点法或密集取点法

在早期,也就是成像是式亮度计出现之前,只有点亮度计,因此我们不得不采用多点测量的方法来寻找最亮和最暗。随着自动化技术成本的降低,客户不断的提高采集点的数量,来提高测试结果与人眼主观感受的一致性,因此从9点一直到135点,2009点,甚至更多。

 

这种测试方法有几个问题:

  •  无论多少点,都是固定位置点,都有未测试区域;
  • 点数越多,采集时间越长,
  • 重复性差:就像人类无法踏进相同的河流,你永远无法测试到相同的点,更不用说,你需要测试到几百上千个相同点

成像亮度计时代:误判仍然不可避免

好了,成像式亮度计出现了,是不是一切可以解决了?嗯,事情可不是这么简单。

我们先简化问题,认为成像亮度计,镜头畸变、光谱匹配、校正都达到了LMK 成像亮度计的水准,显示器对准也很理想,只讨论算法。

首先,成像式亮度计当然可以随意取点,完成9点,135点,数千直至n个点。但是这样处理,除了效率提高和点式亮度计的做法并无大不同。

为了显示成像亮度的最大特点,有一种均匀分割的方法,也就是将显示器按照所需测试点的大小无缝分割成小方块,每个小方块内所有像素平均作为该小方块的亮度值:

 


如果亮度的最大或最小点正好处于分割线上呢?而且这种状况好像才应该是普遍情形。比如下面这种情况,亮度最大点正好在相邻四个小方块的中间,那么这个点将不可避免被漏掉,因为周围四个小方块会将这个点分成四份,与各自方块中的像素亮度平均。
这样看起来没有盲点了,但是好像哪里不对劲…

 

所以可以看到,这种分割方法,每个小方块的位置是固定的,只有有 “户口”的点才被统计计算,出现在分割线上的点将因为没有“户口”而被划到别的方块中,从而成为漏网之点。

另外,这种无缝分割法,只适用于规则的长方形区域,对于有弧形边缘、异形屏,则无法进行计算。

 

终极方案:成像亮度计+ Area Scan 算法

说了这么多,这也不行,那也不行,那该怎么办呢?办法还是有的,现在我们介绍一种叫做Area Scan的算法。

 

这个算法其实已经有十多年的历史了,他就是由德国 TechnoTeam公司提出的,首先用于汽车内饰中的背光字符显示,经历了德国汽车工业十多年的苛刻考验。这种字符是由许多细小的笔画组成,这个可是比现在的全面屏、异形屏复杂多了。

 

对于这样一种复杂结构的发光体,TechnoTeam有一种算法“Symbol Object”,首先是一种自适应算法,根据亮度分布特点、边缘特征,找到发光区域边缘,然后在该发光区域内执行Area Scan 寻找亮度最大和最小点。这种算法可以这样理解:

1, 以一定的Area,也就是测试点的大小,相当于一个虚拟的亮度计,在发光区域内进行扫描,扫描的步进是以单个相机的像素进行。通常一个area 里面是包含了相当数量的像素。

2, 发光区内的每一个相机的像素都被作为中心点,与周围的像素形成一个虚拟亮度计的测试点。

3, 可以设定虚拟点亮度计到边缘的距离,在该距离范围内,不进行扫描,排除边缘的影响。因此对于弧形边缘、钝角区域,都是毫无压力。

 

还有同学表示有点晕,好,我们看一个静态图示吧(动图制作中):

我们要在“T”型的屏幕里,进行均匀性评价,取样点的直径是 3 个像素,

 

逐个像素进行虚拟扫描,可以看到每个像素都曾经成为一个Area的中心,不同于无缝分割,虚拟点之间有重叠,可避免盲点。

整个形状区域内无盲点扫描

 

成功找到最亮和最暗点!

 

穿孔屏均匀性测试案例

由 Area Scan 方法找到最亮和最暗点并予以标记,右图为Labsoft 软件对发光区域的智能识别,以蓝色覆盖,可见边缘判断十分准确.

 

 

总结一下:

在全面屏、异形屏时代,密集取点或无缝分割进行均匀性评价,都存在原理上的缺陷,不能正确反应屏幕真实均匀性。主要是漏点和无法处理非规则形状。而LMK成像亮度计结合Area Scan算法可以轻松应对各种异形屏幕均匀性测试的需求。



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