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原文传递利用改善的预处理的用于白色点斑检测的系统和方法

专利名称：	利用改善的预处理的用于白色点斑检测的系统和方法
摘要：	本发明涉及一种利用改善的预处理的用于白色点斑检测的系统和方法。该系统和方法通过使用第一图像过滤器过滤输入图像来生成第一过滤的图像。使用第一过滤的图像确定第一潜在候选者位置。通过使用第二图像过滤器过滤输入图像来生成第二过滤的图像，并且使用第二过滤的图像来确定第二潜在候选者位置。产生候选者位置的列表，其中候选者位置的列表是第一潜在候选者位置和第二潜在候选者位置两者中的位置。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	韩国;KR
申请人：	三星显示有限公司
发明人：	李章焕
专利状态：	有效
申请日期：	2018-12-17T00:00:00+0800
发布日期：	2019-06-25T00:00:00+0800
申请号：	CN201811545233.4
公开号：	CN109932370A
代理机构：	北京德琦知识产权代理有限公司
代理人：	梁洪源;康泉
分类号：	G01N21/956(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	韩国京畿道
主权项：	1.一种用于识别显示器中的斑点候选者位置的系统，所述系统包括：存储器；以及处理器，所述处理器被配置成执行存储在所述存储器上的指令，当所述指令由所述处理器执行时，使得所述处理器：通过使用第一图像过滤器过滤输入图像来生成第一过滤的图像；使用所述第一过滤的图像来确定第一潜在候选者位置；通过使用第二图像过滤器过滤输入图像来生成第二过滤的图像；使用所述第二过滤的图像来确定第二潜在候选者位置；以及产生候选者位置的列表，其中所述候选者位置的列表包括所述第一潜在候选者位置和所述第二潜在候选者位置两者中的位置。 2.根据权利要求1所述的系统，其中所述第一图像过滤器包括中值过滤器，并且所述第二图像过滤器包括高斯过滤器。 3.根据权利要求1所述的系统，进一步包括：针对每个候选者位置生成图像图块，其中所述图像图块每个包括所述输入图像的位于所述候选者位置的中心的部分。 4.根据权利要求3所述的系统，进一步包括：针对所述图像图块中的每一个图像图块提取特征向量。 5.根据权利要求4所述的系统，进一步包括：使用机器学习分类器、使用所述特征向量对所述图像图块进行分类，以确定所述图像图块何时具有白色点斑。 6.根据权利要求5所述的系统，其中所述机器学习分类器包括支持向量机。 7.根据权利要求1所述的系统，其中确定潜在候选者位置包括：在所述第一过滤的输入图像中识别至少一个局部极大值候选者；将每个所识别的局部极大值候选者添加到候选者列表中；以及当所述局部极大值候选者具有小于噪声容差阈值的值时，通过从所述候选者列表中移除每个局部极大值候选者而过滤所述候选者列表中的局部极大值候选者。 8.根据权利要求1所述的系统，其中所述指令进一步使所述处理器对所述输入图像进行预处理，其中对所述输入图像进行预处理包括：对所述输入图像执行高斯平滑以及通过将平滑后的输入图像的动态范围映射到期望的范围，对所述平滑后的输入图像进行归一化。 9.一种用于识别显示器中的斑点候选者位置的方法，包括：通过使用第一图像过滤器过滤输入图像来生成第一过滤的图像；使用所述第一过滤的图像来确定第一潜在候选者位置；通过使用第二图像过滤器过滤输入图像来生成第二过滤的图像；使用所述第二过滤的图像来确定第二潜在候选者位置；以及产生候选者位置的列表，其中所述候选者位置的列表包括所述第一潜在候选者位置和所述第二潜在候选者位置两者中的位置。 10.根据权利要求9所述的方法，其中所述第一图像过滤器包括中值过滤器，并且所述第二图像过滤器包括高斯过滤器。 11.根据权利要求9所述的方法，进一步包括：针对每个候选者位置生成图像图块，其中所述图像图块每个包括所述输入图像的位于所述候选者位置的中心的部分。 12.根据权利要求11所述的方法，进一步包括：针对所述图像图块中的每一个图像图块提取特征向量。 13.根据权利要求12所述的方法，进一步包括：使用机器学习分类器、使用所述特征向量对所述图像图块进行分类，以确定所述图像图块何时具有白色点斑。 14.根据权利要求13所述的方法，其中所述机器学习分类器包括支持向量机。 15.根据权利要求9所述的方法，其中确定潜在候选者位置包括：在所述第一过滤的输入图像中识别至少一个局部极大值候选者；将每个所识别的局部极大值候选者添加到候选者列表中；以及当所述局部极大值候选者具有小于噪声容差阈值的值时，通过从所述候选者列表中移除每个局部极大值候选者而过滤所述候选者列表中的局部极大值候选者。 16.根据权利要求9所述的方法，进一步包括对所述输入图像进行预处理，其中所述预处理包括：对所述输入图像执行高斯平滑；以及通过将平滑后的输入图像的动态范围映射到期望的范围，对所述平滑后的输入图像进行归一化。 17.一种用于识别显示器中的斑点候选者位置的方法，包括：通过使用第一图像过滤器过滤输入图像来生成第一过滤的图像；使用所述第一过滤的图像来确定第一潜在候选者位置；通过使用第二图像过滤器过滤输入图像来生成第二过滤的图像；使用所述第二过滤的图像来确定第二潜在候选者位置；产生候选者位置的列表，其中所述候选者位置的列表包括所述第一潜在候选者位置和所述第二潜在候选者位置两者中的位置；针对每个候选者位置生成图像图块，其中所述图像图块每个包括所述输入图像的位于所述候选者位置的中心的部分；针对所述图像图块中的每一个图像图块提取特征向量；以及使用机器学习分类器、使用所述特征向量对所述图像图块进行分类，以确定所述图像图块何时具有白色点斑。 18.根据权利要求17所述的方法，其中所述第一图像过滤器包括中值过滤器，并且所述第二图像过滤器包括高斯过滤器。 19.根据权利要求17所述的方法，其中所述机器学习分类器包括支持向量机。 20.根据权利要求17所述的方法，其中确定潜在候选者位置包括：在所述第一过滤的输入图像中识别至少一个局部极大值候选者；将每个所识别的局部极大值候选者添加到候选者列表中；以及当所述局部极大值候选者具有小于噪声容差阈值的值时，通过从所述候选者列表中移除每个局部极大值候选者而过滤所述候选者列表中的局部极大值候选者。
所属类别：	发明专利