Stitching Based on Corrections to Obtain a Flat Image on a Curved-Edge OLED Display

图像拼接 计算机视觉 像素 人工智能 亮度 计算机科学 亮度 边缘检测 失真(音乐) 光学 GSM演进的增强数据速率 校准 计算机图形学(图像) 图像处理 图像(数学) 物理 量子力学 计算机网络 放大器 带宽(计算)
作者
Yao Zhang,Jianxu Mao,Yaonan Wang,Caiping Liu,Hui Zhang,Haoran Tan,Kai Zeng
出处
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:71: 1-12 被引量:1
标识
DOI:10.1109/tim.2022.3206836
摘要

Vision-based inspection, measurement, and repair technologies are becoming extremely significant in the manufacturing of display screens. These allow for concurrent luminance measurement and defect detection across millions of display sub-pixels. However, for curved OLED displays, the image quality of curved edges is too poor and the localization of sub-pixel-level pixel or defects cannot be achieved. As a result, detection and measurement algorithms or systems that would otherwise work on flat screens fail when rolled out to curved screens. In this paper, we proposed a Stitching-Based-on-Corrections (SBoC) method to obtain a standardized flat image on OLED displays with curved edges. This allows traditional methods to become applicable again. First, reflective prisms were added to the imaging system to capture clear images of the curved-edge regions of the display screen. Then, an active calibration image flattening algorithm based on polynomial geometric correction was proposed to standardize the images on the display screen. Second, we designed adaptive gray-level corrections perpendicular and parallel to the principal axis of the reflective prisms to restore the brightness and contrast of curved-edge regions to an ideal flat state. The corrected images of different regions were then stitched together, and an ideal, distortion-free image was produced, with pixels distributed in a strict regular pattern. The experimental results confirmed the effectiveness of the proposed method.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
陈晶完成签到 ,获得积分10
2秒前
叛逆黑洞完成签到 ,获得积分10
3秒前
Justtry完成签到,获得积分10
4秒前
房东家的猫完成签到,获得积分10
4秒前
一只五条悟完成签到,获得积分10
5秒前
轩辕剑身完成签到,获得积分10
6秒前
哈桑士完成签到,获得积分10
6秒前
卡牌大师完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
奔铂儿钯完成签到,获得积分10
11秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
11秒前
yydragen应助爱丽丝采纳,获得60
14秒前
TURBO发布了新的文献求助10
15秒前
流星雨完成签到 ,获得积分10
15秒前
dingdingding完成签到,获得积分10
16秒前
哈桑士发布了新的文献求助20
20秒前
TURBO完成签到,获得积分10
22秒前
风趣霆完成签到,获得积分10
25秒前
白金之星完成签到 ,获得积分10
28秒前
牧青完成签到,获得积分10
28秒前
又又完成签到 ,获得积分10
29秒前
北笙完成签到 ,获得积分10
30秒前
Lucky.完成签到 ,获得积分0
31秒前
Ashley完成签到 ,获得积分10
31秒前
心想事成完成签到 ,获得积分10
33秒前
lsy完成签到 ,获得积分10
34秒前
自然函完成签到 ,获得积分10
34秒前
梅特卡夫完成签到,获得积分10
35秒前
李凯尔完成签到 ,获得积分10
36秒前
影像大侠完成签到,获得积分10
36秒前
Ava应助maoxinnan采纳,获得10
37秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
37秒前
上官若男应助洁净斑马采纳,获得10
38秒前
39秒前
海森堡完成签到,获得积分10
39秒前
清风完成签到 ,获得积分10
40秒前
13988548568完成签到,获得积分10
42秒前
EnJingYang完成签到,获得积分10
44秒前
将看看发布了新的文献求助10
44秒前
岁月如歌完成签到 ,获得积分0
44秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Coking simulation aids on-stream time 450
北师大毕业论文 基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 390
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 360
Novel Preparation of Chitin Nanocrystals by H2SO4 and H3PO4 Hydrolysis Followed by High-Pressure Water Jet Treatments 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4015670
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3555644
关于积分的说明 11318192
捐赠科研通 3288842
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1812284
邀请新用户注册赠送积分活动 887882
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 812015