摘要
本申请提供了一种显示面板缺陷智能补偿网络、模型构建、补偿方法及装置,所述网络包括:图像数据处理网络:获取图像数据并提取缺陷特征;所述图像数据处理网络包括第一卷积层;图像数据经所述第一卷积层处理调整图像分辨率和/或通道数,并提取所述第一卷积层每一层网络中的缺陷特征信息;图像信息处理网络:获取图像数据对应的位置坐标及灰阶信息;所述图像信息处理网络包括第二卷积层,图像信息经所述第二卷积层处理得到每一层网络中的缺陷特征的坐标和灰阶信息;反卷积网络:输出补偿图像。本申请基于深度学习技术及图像均一性评估函数构建针对显示面板亮度补偿的补偿模型,提高显示面板DeMura亮度补偿的准确性,实现更精确的补偿效果。
技术关键词
显示面板缺陷
信息处理网络
图像数据处理
亮度补偿值
训练样本集
显示面板亮度
灰阶
积层
补偿方法
分辨率
模型构建装置
模型构建方法
坐标
指标
深度学习技术
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胫骨干骨折
评估模型训练方法
训练样本集
图像
状态评估方法
预后评估方法
组织
图像数据处理
Cox比例风险模型
图像块
深度学习神经网络模型
背景图
图像变换方法
离线
参数
预测模型构建方法
疾病关联预测方法
训练样本集
训练分类器
节点连线