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申请/专利权人：上海兴为视觉科技股份有限公司

摘要：本发明属于色彩纠偏领域，尤其是LED显示屏的色彩纠偏方法，包括以下步骤：步骤一、采集三原色LED模块的二维图像；步骤二、拍摄三原色LED模块的显示图像，分离获得RGB图像；步骤三、分离原始图像，获得通道图像；步骤四，提取特征；步骤五，获取差值特征图；步骤六、池化操作，得到第一池化值集和第二池化值集；步骤七，根据可学习权重模型输出可学习权重。本发明采用可学习的权重集，在权重集的引导下进行的三原色LED模块的显示色彩自动进行动态纠偏，解决LED玻璃屏的影响和三原色LED模块三原色分量偏离的问题，实现对LED显示屏的色彩纠偏的功能。

主权项：1.LED显示屏的色彩纠偏方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、逐点校正：包括原始数据采集、校正数据生成、校正数据应用、校正各环节的交互方式、逐点校正后的维护；改变LED输出电流：通过改变LED输出电流来调整屏幕亮度；色度测量:首先需要使用色度仪器对显示屏的颜色进行测量，通色度仪器包括光谱辐射计、色度计；色度校正算法:通过色度测量得到的数据，使用各种色度校正算法对显示屏进行校正，色度校正算法包括Gamma校正、矩阵校正和LUT校正；输入原始图像，采集三原色LED模块的红光、绿光和蓝光的色彩，构建红光二维图像、绿光二维图像和蓝光二维图像；步骤二、摄影设备对三原色LED模块进行拍摄，得到RGB三通道图像，分离RGB三通道图，得到R通道图、G通道图和B通道图；步骤三、将原始图像分离出红通道图、绿通道图和蓝通道图；步骤四、将红通道图、绿通道图和蓝通道图分别输入色彩特征提取模块，得到各个通道图的特征图；将红光二维图像、绿光二维图像和蓝光二维图像分别输入色彩特征提取模块，得到各个二维图的特征图；将R通道图、G通道图和B通道图分别输入色彩特征提取模块，得到各个RGB图的特征图；步骤五、对RGB图的特征图和与其对应的二维图的特征图进行图像差值运算得到差值特征图；步骤六：对差值特征图分别进行池化操作，得到第一池化值集X＝[xR，xG，xB]，其中xR表示红色第一池化值，xG表示绿色第一池化值，xB表示蓝色第一池化值；对各个通道图的特征图分别进行池化操作，得到第二池化值集Y＝[yR，yG，yB]，其中yR表示红色第二池化值，yG表示绿色第二池化值，yB表示蓝色第二池化值；步骤七、构建基于深度神经网络的可学习权重模型，将第一池化值集和第二池化值集输入可学习权重模型，可学习权重模型可学习权重集w，w＝[wR，wG，wB]；步骤八、将三原色LED模块划分为n个子模块，将可学习权重集w＝[wR，wG，wB]进行泰勒展开，得到n个子模块在三原色上的补偿权重[wR-n，wG-n，wB-n]；步骤九、计算机根据公式计算纠正后的三原色LED模块的三原色分量，其中R表示原始图像的原始红光通道值，G表示原始图像的原始绿光通道值，B表示原始图像的原始蓝光通道值，R'表示纠正后的三原色LED模块显示的红光通道值，G'表示纠正后的三原色LED模块显示的绿光通道值，B'表示纠正后的三原色LED模块显示的蓝光通道值。

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